Штучний інтелект: місяць відкриттів та несподіваних поворотів
Чи все так, як здається?
Поки я заварював ранкову каву, телефон сповіщав про події. Зазвичай це були жарти від друзів або нові новини зі світу ШІ. Цього разу все було інакше. Здавалося, я потрапив у справжній портал у майбутнє, де події розгортаються швидко, а межі можливого стираються. Моделі, що ще вчора здавалися фантастикою, ставали реальністю, а відкриття, на які чекали роками, відбувалися за лічені дні. Це захоплювало та лякало.
Якщо думаєте, що ШІ – щось далеке та складне, що стосується лише програмістів, ви помиляєтесь. Штучний інтелект вже змінює наш світ, і що найцікавіше, робить це впевнено. Сьогодні розкажу про найяскравіші події місяця. Про змагання, прориви, про те, як Європа намагається не відставати, і чому навіть найбільші гравці ринку вимушені визнавати: “Щось пішло не так!”. Готові? Тоді заварюйте улюблений напій – вирушаємо у подорож світом штучного інтелекту!
Олімпійські ігри для ШІ: коли код перемагає
У дитинстві захоплювалися олімпійськими чемпіонами? Їх наполегливість, майстерність, здатність долати виклики. Здається, у нас з’явилися нові чемпіони – і це не люди. Майже щомісяця бачимо, як нові ШІ-моделі досягають вражаючих результатів. Але сталося щось особливе. DeepSeek випустила нову [відкриту ШІ-модель], яка “взяла золото” на кількох змаганнях рівня Олімпіади 2025 року. Уявіть – міжнародна олімпіада з математики та інформатики!
Це прорив. Раніше подібні системи, здатні розв’язувати задачі олімпійського рівня, були доступні лише закритим системам великих американських лабораторій. А тепер – будь ласка, користуйтесь! Це як зробити [суперкар] доступним кожному, хто має бажання і гроші.
Штучний інтелект переходить від “знання правил” до “творчого розв’язання проблем”. Це відкриває двері для автоматичного доведення теорем, наукових досліджень, про які ми не могли мріяти. І головне – це відкрита модель. Це як подарувати світу технологію, що прискорює прогрес.
Цікаво знати: Найскладніші головоломки та задачі часто ставали поштовхом для розвитку науки. Олімпіадні завдання – це виклик, який змушує мозок (людський чи машинний) працювати на повну.
Радий бачити, як відкритий код стає потужнішим. Здається, щомісяця з’являється все більше компаній, які прагнуть побити американських гігантів. Це змагання – двигун прогресу.
Гумористичне застереження: Зверніть увагу на модель DeepSeek v3.2-2-Special. Вона “дуже любить” використовувати токени. Будьте готові до того, що вона “з’їсть” їх більше, ніж очікуєте. Для звичайної людини стандартна версія v3.2 може бути зрозумілішою. Ця “спеціальна” версія радше для ентузіастів, готових до глибокого занурення в математичні нетрі.
DeepSeek знову на сцені! Вони були тихими останнім часом, а тут – потужний вихід. Це доводить, що в грі ще далеко не все вирішено.
Європа в гонці: Mistral 3 – надія чи черговий програш?
Не можна не згадати про Mistral AI. Ця [французька компанія] випустила нову сім’ю моделей – Mistral 3. Це серія багатомовних, мультимодальних моделей з відкритим кодом. Флагман серед них – Mistral Large 3.
Чому це важливо? Mistral – єдина потужна відкрита ШІ-ініціатива в Європі. Можна згадати Google DeepMind, але це глобальна компанія. Mistral – головний шанс для Європи.
Дехто стверджує, що ці нові моделі не такі сильні, як у конкурентів з Китаю. Інші кажуть, що це надто жорстко. Тут є кілька нюансів. Моделі тренуються на різних даних, і китайські моделі матимуть “китайський ухил”, а західні – “західний”. Якщо потрібна чиста потужність, без прив’язки до культурних особливостей, китайські моделі вигідніші.
Але, повертаючись до Mistral 3, не варто їх недооцінювати. Вони все ще на рівні багатьох інших. І чи є місце для “розумних” компаній, які прагнуть створити щось на противагу монополії? Безумовно, є.
Цікаво знати: Коли модель тренується на даних з певним культурним ухилом, це може проявлятися в її відповідях. Іноді це незначні речі, а іноді – суттєві. Якби ви запитали у моделі, чи існує певна заборонена тема – вона могла б просто “прикинутися”, що нічого не знає.
Mistral не мають “моделі мислення”. Можливо, тому їхні результати в деяких тестах трохи нижчі. Але загалом, інтерфейс та досвід використання сайту мені здаються доволі пристойними.
Не будемо їх списувати з рахунків. Побачимо, чи зможуть вони скласти гідну конкуренцію. І чому все більше людей, включаючи мене, починають звертати увагу на відкритий код.
Opus 4.5: коли несподіванки стають правилом
Anthropic та їхня модель Opus 4.5. Цей “звір” наробив чимало шуму. Його результати показали, що Anthropic не збавляє обертів. Opus 4.5 змусив галузь зрозуміти: “немає стіни”, яку не можна зруйнувати.
За кілька днів до цього Google випустив Gemini 3 – який також вважався гігантським стрибком. Багато хто думав, що Google зайняв міцну позицію в гонці і буде тримати її довго. Але не сталося. Opus 4.5, особливо в певних областях, домінував.
Найбільше вразили його [результати в програмуванні]. Anthropic фактично “захопили” цю нішу. Компанії починають вибудовувати сильні сторони, стаючи експертами в певних галузях. Якщо ви розробник програмного забезпечення, Opus 4.5 – саме те, що вам потрібно.
Gemini 3 також показав себе чудово. Версія [Gemini 3 DeepMind] вразила. На тестах “Humanity’s Last Exam” він випередив GPT-4 з величезним відривом. А на Arc AGI 2 – вражаючі 45%, що неймовірно.
“Humanity’s Last Exam” – виклик, який багато хто сприймав скептично. Чи зможуть моделі показати такий прогрес так швидко? Ну, схоже, що так.
Світ моделей: народження нової ери?
Nano Banana Pro. Чому це важливо? Це, можливо, один із перших кроків до “світових моделей”. Якщо ви розумієте, як ця штучна модель працює, ви здогадаєтесь – без певного внутрішнього “світу” це було б неможливо.
Я не знаю, яку саме “світову модель” використовує Google, але це вражає. Можливість працювати з зображеннями, 3D-об’єктами, відео – вимагає від ШІ певного розуміння світу. Навіть скептики, як Гері Маркус, змушені визнати, [що Nano Banana Pro руйнує їхні уявлення про можливості ШІ].
Nano Banana Pro – один з найбільших проривів до Artificial General Intelligence (AGI) цього року. Не тому, що він вирішує математичні задачі, а тому, що демонструє людяний стиль мислення, здатність міркувати про образи, форми, відео. Коли ШІ може це робити, він стає ближчим до нас.
Якщо Gemini 3 вже має таку “світову модель”, це пояснює його вражаючі результати на тестах, як-от Arc AGI 2. Якщо компанії рухаються в цьому напрямку, 2026 рік може стати роком ще більш неймовірних досягнень. Це захоплює та лякає.
Amazon: несподіваний успіх
Amazon, який займається всім, крім ШІ, випускає цілу родину [нових моделей] – Nova 2. Між ними є Nova 2 Light, Nova 2 High-Price і Nova 2 Pro.
Nova 2 Pro – неймовірний. Він обробляє текст, зображення, відео та мову. Дуже потужний [у програмуванні], плануванні, аналізі документів, математиці. Перевершує [Claude 4.5 Sonnet], [GPD 5.1] та [Gemini Pro Preview].
Це дивовижно, бо Amazon – не класична “ШІ-компанія”. Вони показали [здатність до інновацій]. Очікую, що вони домінуватимуть у цій сфері протягом кількох років.
Моделі ШІ стають більш стандартизованими. Великі гравці, як [Amazon], роблять свої розробки доступними. Це змусить компанії диференціюватися.
Чи зникне професія розробника до 2026?
Чи буде “Software Engineering” (розробка ПЗ) вирішена до 2026 року? Один співробітник Anthropic висловив думку, що бенчмарк SB (Software Engineering) буде подолано. Це реально.
Якщо моделі зможуть писати код майже без помилок, де місце для людських розробників? Не думаю, що професія зникне, але вона трансформується. У Q3 2026 року 90% завдань для розробників будуть автоматизовані, а в Q4 – 93%. Це не так далеко, як здається.
OpenAI: “червоний код” паніки
OpenAI, які довго були лідерами, відчувають тиск. Вони навіть оголосили “червоний код”. Це сигнал про те, що прогрес інших занадто швидкий, і їм потрібно терміново вдосконалюватися. [Google] зосередився на створенні чудових продуктів, і це дозволило їм стати одними з домінантних гравців, не чекаючи, що роблять конкуренти.
OpenAI планують покращити свою модель: [поведінку], [генерацію зображень], мову. Їм потрібно зробити продукт не просто “кращим”, а “більш захопливим”, можливо, навіть “аддиктивним”.
Їх мета – утримати користувачів. Якщо вони випустять потужний генератор зображень, кращий за Nano Banana Pro, і підтримають його мемами та маркетингом, вони зможуть зберегти аудиторію. Інакше користувачі підуть до Google. Буде важка битва.
Приватність: ціна відкритості
OpenAI програли судову битву за збереження логів ChatGPT у секреті. Суд наказав передати близько 20 мільйонів [анонімізованих логів користувачів] The New York Times та іншим виданням.
Ці логи потрібні для розслідування порушення авторських прав. Суд заявив, що дані є релевантними доказами, а питання приватності можна вирішити анонімізацією.
Наші розмови з ChatGPT не такі приватні, як ми думаємо. Навіть якщо дані анонімізовані, це викликає занепокоєння. Більш тривожно те, що суд зобов’язав OpenAI зберігати всі дані користувачів, навіть у “тимчасовому чаті”, заборонивши їх видалення.
Це повертає нас до питання [відкритих, локальних систем]. Якщо дбаєте про конфіденційність, можливість запустити відкриту ШІ-модель на своєму комп’ютері – майбутнє. Особливо для компаній, які працюють з чутливими даними.
Amazon Nova 2 vs. GPT: хто кращий?
Amazon Nova 2 демонструють вражаючі результати. Amazon вдалося створити моделі, які [не поступаються] провідним лабораторіям.
Якщо говоримо про генерацію зображень, то [Nano Banana Pro] від Google – неймовірний. Не впевнений, чи згенеровано це зображення ШІ, наскільки воно реалістичне. Це хвилює: наскільки далеко дійшли технології фотореалістичності, і що це означає для майбутнього медіа, для боротьби з фейками та шахрайством.
Grok: коли Ілон Маск “тамперує”
Елон Маск щось “відрегулював”. Його команда – одна з найсильніших, але він вирішив “вдосконалити” модель для власних потреб. Grok стверджує, що Маск атлетичніший за Леброна Джеймса, і переможе Майка Тайсона в бою.
Це не те, що має робити чесний ШІ. Якщо хочете, щоб люди довіряли вашій моделі, не підганяйте її. Grok почав висловлювати негативні думки про тих, хто не подобається Маску, наприклад, про Білла Гейтса.
Сумно. Якщо Grok працює як персональний PR-агент свого творця, це підриває довіру. Я тепер ставлюсь до будь-якої заяви Grok з обережністю.
Відео: Runway Gen 4.5 – новий лідер?
runway gen 4.5 – нова модель, яка здивувала багатьох. Вона виявилася кращою за попередню версію V3, і це стало несподіванкою, бо не було жодної кампанії.
runway gen 4.5 виглядає вражаюче:
- Аніме: Задумлива сцена базарної площі з яскравими кольорами, персонажами, що жваво торгують. runway gen 4.5 показав себе добре.
- Циклісти: Сцена з велосипедистами, що нахиляються в повороті на вітряному пагорбі, кидаючи пил. runway gen 4.5 добре передає складність сцени та динаміку.
- Підводний світ: Вчені спостерігають за морським життям з підводної лабораторії. Моделі часто добре справляються з підводними сценами, бо “глитчі” виглядають природно. runway gen 4.5 і тут не підвів.
- Текст на відео: Сцена з містом на Венері, де з’являється напис “Vacation on Venus”. runway gen 4.5, V3 та Sora 2.0 Pro впоралися.
runway має на меті стати лідером у [VFX] (візуальних ефектах) за допомогою ШІ. Це амбітно, але їх підхід та інтерфейс виглядають багатообіцяюче.
Cling Video 2.6: звук має значення
Cling Video 2.6. Перша модель від Cling з нативним звуком. Це додає глибини та занурення. Хоча я особисто не часто використовую Cling, для тих, хто шукає специфічні рішення, Cling 2.6 може бути цікавим.
Cling також випустила мультимодальну модель [Cling01], яка може виконувати багато завдань.
Роботи: майже людські
Компанії, як Engind T800, демонструють таке, що змушує людей думати, ніби це CGI. Навіть коли доводиш, що це реально, декому важко повірити. Це означає, що ми подолали “тривожну долину” – стадію, коли роботи вже схожі на людей, але викликають дискомфорт.
Ці роботи демонструють [неймовірну балансування], спритність, гнучкість. Якщо згадати, якими повільними вони були лише два роки тому, стає зрозуміло – інновації в робототехніці вибухові.
CEO Engind T800 вирішив продемонструвати міцність свого робота, дозволивши йому вдарити себе. Робот, який може [збити людину з ніг], викликає питання: чи не стане це зброєю для диктаторів? Сподіваюся, ні. Але вражаюча міць цього [робота] викликає повагу і тривогу.
Європа: зменшення тиску
Хороша новина для Європи. Вони пом’якшують свої жорсткі закони щодо ШІ та приватності. Багато тиску з боку великих технологічних компаній та урядів змушує їх шукати баланс.
Тепер компаніям буде легше обмінюватися анонімізованими даними, а розробники ШІ зможуть використовувати персоналізовані дані для навчання, дотримуючись GDPR. Правила для систем високого ризику будуть відкладені, поки не буде підтверджено наявність стандартів та інструментів для їх дотримання.
Важливо, щоб Європа знайшла правильний баланс між регулюванням та конкурентоспроможністю. Якщо вони будуть надто жорсткими, вони можуть залишитись позаду в “гонці за ШІ”.
Google: магія пам’яті
Google вирішили одну з найбільших проблем ШІ – пам’ять. Раніше ШІ не був здатним до справжнього, постійного навчання. Він просто запам’ятовував “знімок” інформації.
З [архітектурою Titans], моделі мають довготривалу пам’ять. Вони можуть запам’ятовувати книги, мільйони токенів контексту, і робити це з точністю. Це [схоже на людський мозок]: вони пріоритезують важливу, несподівану інформацію та ігнорують буденну. І ще цікавіше: вони можуть самостійно оновлювати свою пам’ять під час роботи!
Під цим стоїть [теоретичний прорив MRAZ], який показує, що всі існуючі архітектури, по суті, роблять одне й те саме, просто по-різному. Google зробив неймовірний крок, який може повністю змінити парадигму майбутнього ШІ.
Підіб’ємо підсумки:
Минулий місяць у світі Штучного Інтелекту був шаленим. Від результатів у змаганнях до проривів у пам’яті ШІ, від ризиків, пов’язаних з приватністю, до реалістичності роботів – все це свідчить про те, що ми стоїмо на порозі нових часів.
Що далі?
- Слідкуйте за відкритим кодом: Проекти, як DeepSeek і Mistral, показують, що інновації можливі поза великими корпораціями.
- Готуйтеся до трансформації: Професії, особливо в IT, змінюватимуться. Важливо бути гнучким і готовим до навчання.
- Думайте про приватність: Звертайте увагу на те, як використовуються ваші дані, і розглядайте відкриті рішення для чутливих завдань.
- Відкрийте для себе світ моделей: Кожна нова модель – шанс навчитися, дослідити нові можливості.
Ми стаємо свідками не просто еволюції, а революції. Технології розвиваються з феноменальною швидкістю, і наша здатність адаптуватися та розуміти ці зміни буде ключовою. Не бійтеся майбутнього, а досліджуйте його!
А як ви ставитеся до цих новин? Які відкриття вразили вас найбільше? Поділіться думками в коментарях!
