Напредъкът на изкуствения интелект през 2026 г. е концентриран в програмирането, математиката и изследванията, твърди известен AI разработчик. В същото време типични задачи като търсене, писане и даване на съвети остават практически непроменени от 2022 г. насам.
Андрей Карпати, един от основателите на OpenAI и бивш директор на отдела за изкуствен интелект в Tesla, публикува подробна статия в платформата X, посветена на нарастващата разлика във възприятията за реалните възможности на съвременните AI модели. Той изтъква две основни причини: техническа и икономическа.
Защо мнението на Андрей Карпати тежи
Андрей Карпати, словак с канадски паспорт, се издигна от академик до ключова фигура в AI индустрията, превръщайки се в един от водещите експерти в областта на системното програмиране.
Той е съосновател на OpenAI и водещ разработчик на системата Autopilot на Tesla. Роден през 1986 г. в Словакия, Карпати се премества в Канада през 2001 г.
Докторска степен получава от Станфордския университет през 2015 г. под ръководството на американския компютърен учен Фей-Фей Ли, като се фокусира върху пресечната точка на обработката на естествен език и компютърното зрение, както и върху модели на изкуствен интелект с дълбоко обучение, подходящи за тази задача.
Според експерта, дори сред потребителите, готови да плащат 200 долара на месец за най-модерните модели на изкуствен интелект, малцина оценяват адекватно мащаба на подобренията, които ще настъпят през 2026 г.
Карпати отбелязва, че основният напредък от 2022 г. насам е концентриран в три области: програмиране, математика и изследвания.
Междувременно на практика няма забележими подобрения в типичните ежедневни задачи – като търсене на информация, писане на текстове и отправяне на общи препоръки.
По този начин се получава значително несъответствие между действителните постижения на моделите на изкуствен интелект и тяхното обществено възприятие.
Две групи потребители
По-рано този месец Андрий Карпати идентифицира две демографски групи потребители, които, по неговите думи, „говорят на различни езици“ в дискусиите за развитието на технологиите за изкуствен интелект.
Първата група той класифицира като хората, които са формирали мнението си за изкуствения интелект въз основа на използването на безплатната версия на ChatGPT преди около година.
Тези потребители често са скептични относно възможностите на моделите с изкуствен интелект през 2026 г. и осмиват вирусни видеоклипове, в които гласово активираният асистент на OpenAI не успява да изпълни основни задачи – например, да реши дали да шофира или да отиде пеша до автомивка, разположена само на 50 метра от дома.
Според експерта, подобни примери не отразяват истинските възможности на днешните модели с изкуствен интелект. Той подчертава, че остарелите и до голяма степен осиротели версии на AI моделите не дават ясна картина на това, на което са способни съвременните системи с изкуствен интелект, базирани на агенти.
Карпати класифицира втората група като професионалисти, които активно използват инструменти за изкуствен интелект, като OpenAI Codex и Claude Code, за решаване на проблеми в програмирането, математиката и научните изследвания.
Той смята, че именно тази група е най-податлива на така наречената психоза на изкуствения интелект или когато хората губят връзка с реалността, докато взаимодействат с чатботове.
В крайна сметка, когато на такъв модел с изкуствен интелект се даде достъп до терминал, той може да изпълнява сложни задачи за броени часове: напълно да преструктурира голяма кодова база, да открие и използва ИТ уязвимости в компютърните системи – операции, които биха отнели на квалифициран ИТ разработчик дни или дори месеци.
Карпати подчертава, че именно тази колосална разлика в производителността между хората и съвременните модели на изкуствен интелект, базирани на агенти, създава усещане сред професионалистите за радикална и бърза промяна в технологичната реалност.
Основни причини за несъответствието
Андрий Карпати отдава съществуващата разлика във възприятието и възможностите на AI на две основни причини – техническа и икономическа.
Първо, задачите по програмиране и математика са идеални за обучение с подсилване, поради наличието на ясно проверими награди: единичен тест или преминава, или се проваля. За разлика от това, качеството на генериране на текстови отговори е изключително трудно за измерване алгоритмично.
Второ, програмирането и математиката ще генерират по-голямата част от приходите в сегмента „бизнес към бизнес“ (B2B) през 2026 г. Следователно, изследователските екипи във водещи лаборатории за изкуствен интелект се фокусират върху подобряването на AI моделите в тези области.
Именно комбинацията от техническа осъществимост и висок търговски потенциал доведе до напредък в програмирането и математиката, значително изпреварващ развитието на AI моделите в областите на генериране на обикновен текст, търсене на информация и предоставяне на общи препоръки за обикновените потребители.
Различни класове задачи
Андрей Карпати обобщава: Гласовият режим на ChatGPT наистина ще демонстрира слаби резултати и ще попадне в мем видеа дори след 2026 г. Междувременно, най-добрата версия на Codex ще може непрекъснато да преизгражда и рефакторира чужд ИТ софтуерен проект в продължение на часове.
И двете картини на реалността са едновременно верни, тъй като просто се отнасят до различни модели на изкуствения интелект и коренно различни класове задачи.
В крайна сметка наблюдаваната разлика във възприятията на възможностите на изкуствения интелект до голяма степен се обяснява с факта, че различните потребители оценяват напълно различни аспекти и версии на AI технологиите.
