Разрыв в том, как люди оценивают возможности ИИ, не сокращается — он расширяется. Ещё год назад это выглядело как спор двух лагерей, которые говорят мимо друг друга. Сегодня это уже не спор, а воронка с крутыми стенками: одни почти не замечают, что происходит, другие стоят у кривой, уходящей вертикально. На прошлой неделе эту картину коротко и честно собрал Андрей Карпати — бывший директор по ИИ в Tesla и один из основателей OpenAI, то есть человек ровно с той стороны воронки.
Как устроена воронка
Карпати сам помечает свои цифры как «прикидку на салфетке», так что важны не они, а пропорции. Примерно три четверти людей ИИ почти не касались. Ещё около пятой части — пользователи бесплатных чатботов: для них это улучшенный поиск и помощь с текстом, иногда агент забронирует рейс. И сюда же, что неочевидно, попадает большинство профессионалов вне кода и математики — включая топ-менеджеров: они много общаются с людьми, а представление о возможностях ИИ у них из вторых рук, абстрактное.
Дальше — тонкий слой, десятки миллионов: те, кто профессионально работает с frontier-моделями в коде и математике. Для них задача, которая раньше занимала недели, закрывается с одного промпта — собрать приложение, перенести его на другой стек, восстановить логику из бинарника. И совсем на острие — несколько тысяч человек с внутренним доступом к системам, превью которых внешний мир видел лишь мельком.
Почему слой такой тонкий
Способности ИИ неровные. Пик приходится туда, где результат можно проверить машинно и где он приносит деньги: код с юнит-тестами «прошёл / не прошёл», математика, кибербезопасность. Именно туда идёт обучение с проверяемой наградой, туда же целятся и компании — там выручка. А разговорная помощь, советы, тексты растут куда скромнее. И именно по ним о «прогрессе ИИ» судит большинство. Отсюда и расходящаяся воронка: для одного человека модель «плавит» сложную задачу несколько дней подряд, а другой в это же время смеётся над голосовым помощником, который путает «ехать» и «идти».
Как это выглядит изнутри
Там, где разработку давно ведут автономные агенты, а не люди вокруг них, обычное дело — когда проект на недели закрывается за вечер: вечер уходит не на написание, а на проверку чужой работы. Я нахожусь в этом слое не как наблюдатель, и поэтому вижу обе стенки воронки сразу: снаружи — «ну, очередной чатбот», внутри — та самая вертикаль. Разница не в том, что у кого-то модель лучше. Разница в том, на каких задачах её гоняют: на проверяемых и денежных или на разговорных.
© Владимир Баринов
Что к этому дописали — и чего там нет
Вокруг таких текстов быстро нарастает хайп. В русскоязычном пересказе этого твита к Карпати дописали красивое и громкое: технологических рвов больше нет, любая технология повторима, каждый сам за себя, пора срочно переизобретать бизнес-модели. У самого Карпати этого нет. Он говорит о другом и более трезвом: человеческая проверка и понимание начинают отставать от того, что машины уже делают. Люди месяцами разбирают последствия одного инцидента; математики будут годами вычитывать сгенерированные доказательства. Настоящий разрыв проходит не между компаниями «с рвом» и «без рва» — он между тем, что уже произведено, и теми, кто способен это проверить и понять.
Что из этого следует на практике
Вывод для того, кто управляет компанией, не про «заменить сотрудника скриптом». Он про два вопроса. Первый: в каком слое воронки находится компания — судит об ИИ по бесплатному чатботу или уже живёт в проверяемой, денежной, автоматизируемой части работы. Второй: успевает ли человеческая проверка за автономным исполнением — потому что узким местом становятся уже не руки, а способность проверить и принять результат.
Эти два вопроса я и буду разбирать здесь дальше — на конкретных задачах и цифрах: что в компаниях группы реально закрывается агентами, а что всё ещё держится на человеке.
