Почему 99% людей уверены, что нейросети — это пузырь, пока у оставшегося 1% шевелятся волосы на голове?
Андрей Карпаты выкатил интересный пост о том, почему в индустрии сейчас царит тотальное непонимание возможностей AI.
Оценка возможностей нейросетей зависит исключительно от того, на каком уровне "пищевой цепи" доступа и задач вы находитесь. Пока 99% людей уверены, что LLM — это забавный туповатый Т9 для пересказа статей, доли процента технарей наблюдают график способностей, уходящий строго вертикально.
Карпаты разложил человечество по воронке из 4 уровней:
1️⃣ ~6 млрд человек (~75%): вообще не трогали современные LLM руками или с трудом представляют, что это такое.
2️⃣ 1–2 млрд человек (~20%): казуальные пользователи бесплатных версий (условный фри-тир ChatGPT). Они видят неуклюжего чат-бота, просят переписать письмо начальнику, используют его как чуть более умный Google и ржут с вирусных рилсов, где голосовой ассистент тупит на вопросе «мне ехать на автомойку или идти пешком?». У большинства руководителей и гуманитариев понимание AI застряло ровно здесь: прикольно, хайпово, но в реальности пользы с гулькин нос.
3️⃣ ~20 млн человек (~0.2%): инженеры, исследователи и математики, плотно использующие топовые платные модели и агентные тулы.
Тут люди видят совершенно другую реальность: задачи, на которые раньше уходили недели и месяцы ручного набивания кода посимвольно в IDE, автономные агенты закрывают по одному промпту. Декомпиляция бинарников, клонирование приложений, переписывание целых кодовых баз.
4️⃣ ~5 000 человек (~0.00006%): инсайдеры и ресерчеры ведущих лабораторий (OpenAI, Anthropic и ко). Там уже работают свормы из тысяч автономных агентов, неделями решающие сложнейшие задачи: генерация zero-day уязвимостей на машинных скоростях, автономная атака и защита систем, доказательство фронтирной математики. Человеческий мозг уже не успевает верифицировать и осмыслять эти объемы.
Почему возникла эта пропасть?
Тут работают фундаментальные инженерные и экономические факторы:
🔵 Масштаб задачи. Если вы скармливаете модели вопрос на один абзац («напиши поздравление коллеге»), вы вообще не нагружаете систему. Мощь современных моделей проявляется только на длинных дистанциях и сложных, многоступенчатых задачах, где требуется контекст и логическое планирование.
🔵 Принцип проверяемости. Современный качественный скачок LLM держится на RL (обучении с подкреплением). А RL идеально работает там, где результат можно верифицировать алгоритмически: в коде и математике. Либо тесты прошли, либо нет. Либо скрипт упал с ошибкой, либо выдал верный результат. В тексте, маркетинге, философии или бытовом трепе у вас нет объективной функции награды — поэтому там модели развиваются куда медленнее и плодят галлюцинации.
🔵 Разница доступа. Опыт использования бесплатной огрызочной модели годичной давности и платного передового агента в терминале — это две разные цивилизации.
Парадокс момента в том, что все эти уровни существуют одновременно.
В одной реальности обыватель авторитетно заявляет в комментариях, что «нейронки — это просто Т9 на стероидах», потому что ChatGPT не понял глупый мем. В параллельной реальности за соседней стеной сидит инженер и наблюдает, как кластер за один прогон перепахивает кодовую базу, на которую у команды ушел бы квартал работы.
К какой группе честно относите себя?👇
Андрей Карпаты выкатил интересный пост о том, почему в индустрии сейчас царит тотальное непонимание возможностей AI.
Оценка возможностей нейросетей зависит исключительно от того, на каком уровне "пищевой цепи" доступа и задач вы находитесь. Пока 99% людей уверены, что LLM — это забавный туповатый Т9 для пересказа статей, доли процента технарей наблюдают график способностей, уходящий строго вертикально.
Карпаты разложил человечество по воронке из 4 уровней:
1️⃣ ~6 млрд человек (~75%): вообще не трогали современные LLM руками или с трудом представляют, что это такое.
2️⃣ 1–2 млрд человек (~20%): казуальные пользователи бесплатных версий (условный фри-тир ChatGPT). Они видят неуклюжего чат-бота, просят переписать письмо начальнику, используют его как чуть более умный Google и ржут с вирусных рилсов, где голосовой ассистент тупит на вопросе «мне ехать на автомойку или идти пешком?». У большинства руководителей и гуманитариев понимание AI застряло ровно здесь: прикольно, хайпово, но в реальности пользы с гулькин нос.
3️⃣ ~20 млн человек (~0.2%): инженеры, исследователи и математики, плотно использующие топовые платные модели и агентные тулы.
Тут люди видят совершенно другую реальность: задачи, на которые раньше уходили недели и месяцы ручного набивания кода посимвольно в IDE, автономные агенты закрывают по одному промпту. Декомпиляция бинарников, клонирование приложений, переписывание целых кодовых баз.
4️⃣ ~5 000 человек (~0.00006%): инсайдеры и ресерчеры ведущих лабораторий (OpenAI, Anthropic и ко). Там уже работают свормы из тысяч автономных агентов, неделями решающие сложнейшие задачи: генерация zero-day уязвимостей на машинных скоростях, автономная атака и защита систем, доказательство фронтирной математики. Человеческий мозг уже не успевает верифицировать и осмыслять эти объемы.
Почему возникла эта пропасть?
Тут работают фундаментальные инженерные и экономические факторы:
🔵 Масштаб задачи. Если вы скармливаете модели вопрос на один абзац («напиши поздравление коллеге»), вы вообще не нагружаете систему. Мощь современных моделей проявляется только на длинных дистанциях и сложных, многоступенчатых задачах, где требуется контекст и логическое планирование.
🔵 Принцип проверяемости. Современный качественный скачок LLM держится на RL (обучении с подкреплением). А RL идеально работает там, где результат можно верифицировать алгоритмически: в коде и математике. Либо тесты прошли, либо нет. Либо скрипт упал с ошибкой, либо выдал верный результат. В тексте, маркетинге, философии или бытовом трепе у вас нет объективной функции награды — поэтому там модели развиваются куда медленнее и плодят галлюцинации.
🔵 Разница доступа. Опыт использования бесплатной огрызочной модели годичной давности и платного передового агента в терминале — это две разные цивилизации.
Парадокс момента в том, что все эти уровни существуют одновременно.
В одной реальности обыватель авторитетно заявляет в комментариях, что «нейронки — это просто Т9 на стероидах», потому что ChatGPT не понял глупый мем. В параллельной реальности за соседней стеной сидит инженер и наблюдает, как кластер за один прогон перепахивает кодовую базу, на которую у команды ушел бы квартал работы.
К какой группе честно относите себя?👇