AI дамиды: Галлюцинациялардан агенттерге дейін

Роман З., венчурлік нарық талдаушысы, Raison

Төрт жыл бұрын ChatGPT көпшілікке қолжетімді болды. Ол кезде жасанды интеллектке қатысты екі негізгі сұрақ болды: неге ол жиі қателеседі — және ол бізді алмастыра ма? 2026 жылы бұл екі сұраққа да жауап беруді білеміз.

Кіріспе

Соңғы бірнеше жылда адамзат технологиялық революцияны бастан өткерді: жасанды интеллект өмірімізге енді. Бұрынғы көптеген технологиялар сияқты, AI-ға да әртүрлі көзқарастар болды.

2022 жылы ChatGPT көпшілікке қолжетімді болды. Тіпті алғашқы нұсқасы сұрақтарға жауап беріп, код пен мәтін жаза алды, зерттеуге көмектесті. Қазір бұл үйреншікті көрінеді — нейрондық желілер бұл тапсырмаларды жоғары деңгейде орындайды. Бірақ 2022 жылы оның мүмкіндіктері күмән тудырды.

Иллюстрация: ChatGPT (OpenAI)

Ол кезеңнің медиасы сол сәттің екіұштылығын жақсы көрсетеді. The New York Times пен The Guardian бір мәселені талқылады: адамға ұқсас әңгімелесе алатын машина — әсерлі. Бірақ сол машина сенімді түрде мағынасыз ақпарат та ұсына алады.

ChatGPT қарапайым тапсырмаларды жақсы орындады, бірақ күрделі мәселелерде қатты қиналды. Бұл әсіресе бағдарламалауда айқын көрінді: нейрондық желі соншама қате шешімдер ұсынды, сондықтан әлемдегі жетекші IT форумы Stack Overflow AI-дың жазған жауаптарын жариялауға тыйым салды. Дегенмен, әлеуеті назар аударғандарға айқын болды.

NYT сол кезде жазды: ChatGPT-дің қоғамға ықпалы бір мақалаға сыймайды. Кейбіреулер бұл барлық зияткерлік еңбек мамандықтарының соңы деп санады. Басқалары бұл бір жылда ұмыт болады деді.

Төрт жыл өтті. Екі тарап та қателесті, әрі екеуі де дұрыс айтты. Талдайық.

1-тарау. AI нәтижесін көрсетеді

Нейрондық желілер үшін басты кедергі — нәтиженің сапасы. Алғашқы нұсқаларда галлюцинация болды — модель шындыққа сай келмейтін, бірақ сенімді түрде жазылған мәтін шығаратын құбылыс.

Технология дамуын тоқтатпады. Жаңа оқыту әдістері, ойлау тізбектері, таза деректер жиынтықтары, пайдаланушылар мен басқа нейрондық желілердің кері байланысы — мұның бәрі үлкен ілгерілеуге әкелді. Қоғамдық галлюцинация рейтинг тақтасы модельдер арасындағы айырмашылықты анық көрсетеді. GPT-o3-pro — өз уақытындағы флагман — 23% шамасында галлюцинация жасады. Қазіргі буынның шағын моделі ChatGPT 5.4-nano — 3,4%. Бұрын төрт жауаптың бірінде фактілік қате болса, қазір жиырма тоғыздың бірінде ғана.

Сонымен қатар, тағы бір мәселе шешілді: сыртқы әлеммен өзара әрекеттесу. 2022 жылы тек чат терезесі болды. Егер дерекқордан сұрау керек болса, SQL-ді өзіңіз білуіңіз, дерекқорға қосылуды баптау, схеманы түсіну және тапсырманы нейрондық желіге дәл түсіндіру қажет еді. AI код жазған уақыт үнемі үнем бола бермейтін.

Иллюстрация: Claude (Anthropic)

Қазір біз агенттік AI дәуіріне өттік. MCP (Model Context Protocol — AI агенттеріне сыртқы сервистерге, дерекқорларға және құралдарға адам араласуынсыз қосылуға мүмкіндік беретін стандарт) сияқты протоколдар пайда болды, компаниялар өз процестері мен бағдарламалық жасақтамасын интеграция мүмкіндіктеріне бейімдеді. Нәтижесінде: бизнес-талдаушы жүйенің ішінде не жұмыс істеп тұрғанын білмесе де болады. Ол тек сұранысты тұжырымдайды — агент деректерді алады, алдын ала талдау жүргізеді, диаграммалар құрады және презентация жасайды.

Бұл әсіресе бағдарламалық жасақтама жасауда айқын көрінеді. AI енді жобалар бойынша кодты өздігінен талдап, өңдеп, жаза алады, GitHub-та автоматты түрде pull request жасайды. Бұл күтпеген мәселе туғызды: мұндай сұраныстар соншалықты көп, ашық кодты әзірлеушілердің бәрін қарап шығуға физикалық мүмкіндігі жоқ. Ашық кодты әзірлеуші және инфрақұрылым мен DevOps бойынша танымал YouTube арнасының авторы Джефф Гирлинг бұл туралы егжей-тегжейлі жазады. AI-дың жасаған pull request-терінің едәуір бөлігі сапасыз: бағдарламалау тапсырманы дұрыс тұжырымдай алмайтын адамдарға қолжетімді болды.

Дегенмен, галлюцинацияның экономикалық салдары әлі де бар. Fourdots AI-дың фактілерді тексеруінен келген шығындарды есептейді — және бұл сандар елеусіз емес. AI-дың жазған кодындағы қателерді түзетуге әлі де сағаттар кетеді.

AI-ға әлі де адам тарапынан тапсырманы анықтау қажет. Бірақ сапалы сұраныс жазылса, агент бұрын инженерге сағаттар кеткен жұмысты бірнеше минутта орындайды. Бағдарламашы-блогер Teo.gg бағдарламалық жасақтама жасаудың қалай өзгергенін талдайды — 20-минуттан бастап көруге кеңес береміз.

Бағдарламалау тапсырманы дұрыс тұжырымдай алмайтын адамдарға қолжетімді болды.

Бөлек айтатын бір оқиға бар: қауіпсіздік. Anthropic Claude Mythos моделін жариялады — ол код пен киберқауіпсіздікке маманданған, бірақ оны көпшілікке шығармады. Олар шығарылымды кейінге қалдырды. Project Glasswing арқылы белгілі болғандай, бұл модель осалдықтарды анықтау мен пайдалануда соншалықты тиімді, Anthropic оны алдымен сенімді компанияларға ғана ұсынуды шешті: олар өз инфрақұрылымын қорғауға уақыт алуы керек, әйтпесе бұл әдістерді хакерлер де қолдана бастайды.

Айтпақшы, Stack Overflow қазір жабылудың алдында тұр. Оны нейрондық желілер ығыстырды.

2-тарау. Бізді алмастырмайды

Яғни, AI дәлірек әрі сыртқы әлеммен жақсырақ әрекеттесе бастады. Енді ол қашан жұмыс орындарын тартып ала бастайды?

MIT жақында AI қандай мамандарды алмастыра алатынын зерттеді. Бұл күрделі мәселе болып шықты: жұмыс орындары өте әртүрлі. Егер AI толықтай алмастыра алатын позицияларды ғана есептесек, нәтиже таңғаларлықтай — АҚШ еңбек нарығының шамамен 2%-ы ғана.

Зерттеушілер әрі қарай барды. АҚШ Еңбек статистикасы бюросының ресми тізілімін пайдаланып, жұмыс орындарын дағды бойынша бөлді, әрқайсысының күрделілігі мен сұранысын ескерді. Содан кейін AI орындай алатын дағдылар тізімін жасап, екі деректер жиынтығын салыстырды.

Нәтиже Iceberg Index деп аталды. Толығымен AI алмастыра алатын жұмыс орындары — айсбергтің ұшы ғана. Ішінара алмастыруды есептегенде, еңбек нарығының 11%-ына дейін AI ықпалына түседі. Мақаланың препринті ResearchGate-те қолжетімді, ал Economics Explained оны қарапайым тілмен түсіндіреді.

Мұндай зерттеулердің не үшін қажет екенін түсіну маңызды. Бұл жұмыссыздықтан қорқытуды мақсат етпейді. Нарықтағы әркімге AI қайда және қалай дамып жатқанын түсіну керек. Болашақ түлектерге — өз курстарын саналы таңдауы үшін. Басшыларға — қысқартуға асықпай, AI-ды ұжымға шын мәнінде пайда әкелетін жерде енгізу үшін. AI компанияларына — модельдерін қандай тапсырмаларға дайындау керектігін түсіну үшін.

Нарықтағы әркімге AI қайда және қалай дамып жатқанын түсіну керек

Зерттеу қорытындысы соңғы уақытта айтылып жүрген оймен сәйкес келеді: AI бізді алмастырмайды, керісінше, толықтырады. AI-дың орындай алатын дағдыларының тізімі кеңейе береді, бірақ жұмыс орындарының қысқаруы сол пропорцияда болмайды. Жұмыстың әлдеқайда үлкен бөлігі нейрондық желілермен жақсы толықтырылады: олар қызметкерлерді рутиналық жұмыстан босатып, сол уақытта көбірек іспен айналысуға мүмкіндік береді.

Технология дамиды, бірақ бізге қарсы емес

Бастапқыда мен 2022 жылы басым болған екі пікірді атап өттім: «AI тапсырмаларды орындай алмайды, бірақ әлеуеті бар» және «AI жақында кеңсе қызметкерлерін алмастырады, жұмыссыздық күтіп тұр». Екеуі де пессимистік естіледі. Бірақ оларды бірге, 2026 жылғы контексте қарасақ — бұл оптимизмге себеп береді.

AI бізді алмастырмайды, керісінше, толықтырады

Иә, AI әлемді өзгертті, әрі бұл бір мақалаға сыймайтын ауқымда. Иә, ол еңбек нарығына әсер етеді. Бірақ адамдарды алмастыру арқылы емес, толықтыру арқылы. Бұл әлі де жұмысқа қабылдауда көрінеді: тәжірибелі қызметкерлер енді көбірек жұмыс көлемін орындайды, жаңа қызметкерлерге сұраныс азаяды. Бірақ бұған тек AI ғана себеп емес — ал жастар, әдетте, жаңа технологияларға тез бейімделеді.

Иә, AI әлі де мінсіз емес. Ең маңызды шешімдерді оған сеніп тапсыруға болмайды. Бірақ оның мүмкіндіктері тез дамиды — әрі үміт ұялататын, әрі алаңдататын бағытта.

Сурет: Gemini (Google)

AI туралы пікірталастағы екіұштылық жойылған жоқ. Ол тек ересек күйге өтті. Енді нейрондық желілердің мағынасыз сөйлегеніне әзілдемейміз. Енді олар еңбек нарығына және акция бағасына ықпал етеді. Бір адам нейрондық желімен бұрын-соңды болмаған маңызды тапсырмаларды бір аптада шеше алады — бұл әлі бастамасы ғана.

Иллюстрациялар бір тапсырма бойынша үш түрлі AI моделінде жасалды — әрқайсысы бірдей брифті қалай түсінетінін көру үшін.

Бұл мақала Gemini және Claude көмегімен жазылды.