Почему ИИ не заменит людей: MIT, галлюцинации и 95% провальных проектов

Привет, %username%! Наткнулся на интересную статью, где разбирают громкие заявления про ИИ-революцию и сопоставляют их с реальностью. Давай разберёмся, что там по сути.

Ключевой факт: по данным MIT, около 95% пилотных проектов с ИИ не приводят к росту продуктивности или прибыли. При этом OpenAI публично признали проблему галлюцинаций — когда модель уверенно выдаёт откровенный бред, который выглядит как правда.

Почему так происходит?

LLM — это не «интеллект», а статистическая машина, которая угадывает следующее слово на основе обучающей выборки. Она не понимает контекст, не рассуждает, а имитирует рассуждения. Отсюда и галлюцинации — модель не знает, что врёт, она просто генерирует правдоподобную последовательность.

Что это значит для практики?

Классическая проблема: алгоритмизируемые задачи не требуют LLM — прямая реализация алгоритма даёт 100% результат при кратно меньших ресурсах. А для сложных неалгоритмизируемых задач LLM выдаёт мешанину правильных ответов и бреда, где отделить одно от другого стоит дороже, чем сделать без ИИ вообще.

Экономический пузырь?

Инвестиции в ИИ огромны, но отдача пока не соответствует ожиданиям. Часть экспертов считает, что это осознанная стратегия BigTech — создать виртуальный продукт, за который пользователи будут платить всю жизнь. А реальная автоматизация производства идёт своим путём и не так сильно зависит от LLM.

Важный нюанс про образование

Если молодое поколение привыкнет скидывать на LLM все рутинные задачи — меньше людей дойдёт до сложных задач, где LLM бессилен. Знания строятся от простого к сложному, и если пропустить базу — до вершины не доберёшься.

Выводы:

• LLM — это инструмент, а не замена мозгу;
• Правило «шлак на входе — шлак на выходе» никуда не делось;
• 95% провалов — это не приговор технологии, а сигнал о завышенных ожиданиях и неправильном применении;
• Для рутинной обработки информации — отлично, для критичных решений — проверяй руками.

Как у тебя с внедрением ИИ на работе — реальный профит или больше хайпа? Сталкивался с галлюцинациями в продакшене? Делись кейсами в комментариях!

#AI #LLM #DevOps #SRE #Observability #BigTech #MachineLearning #Productivity