Следующий этап искусственного интеллекта - это, конечно же, не чат-боты и ни в коем случае не отдельные агенты. Вы знаете, что я постоянно про это говорю, что это не агенты, это не агентские системы. Мы движемся к так называемому AI-native миру, где компании, продукты, огромные процессы возможно, экономики и страны начнут изначально строиться вокруг искусственного интеллекта. Но готовы ли к этому сами модели? Сегодня модель может, неделю работать над задачей, подключать различные инструменты, самостоятельно принимать решения.
Но она может и зацикливаться, не задавать нужных вопросов и в итоге сделать не то, что на самом деле надо, не показывать реальный прогресс и сжигать время, и большие деньги на это сжигать. Так что будет происходить на самом деле? Мы создаем систему будущего или пока просто встраиваем мощные модели в наши текущие процессы, в неподготовленные процессы, в нашу обычную неподготовленную жизнь. Не приведет ли развитие AI-native систем к тому, что процессы, профессии, различные продукты, огромные компании, целые компании будут быстро проявляться и так же быстро становиться ненужными и исчезать. Об этом обязательно поговорим в нашем сегодняшнем выпуске.
А сейчас к просмотру. Интересная тема по поводу нативного искусственного интеллекта или нативного вообще программного обеспечения AI-native такого программного обеспечения или AI-native компаний. эту тему поднимаю я, наверное, последние несколько недель. В частности, мне нравится всегда здесь опираться и говорить вам про Илона Маска. То, что Илон Маск делает компанию Macrohard, и компания Macrohard - это, по сути, пример создания нативных программных комплексов. То есть когда он хочет противопоставиться Microsoft, тем самым сделать программное обеспечение всего Microsoft AI-native, то есть создать его с помощью искусственного интеллекта.
Чем мне близок очень сильно еще этот подход, невероятно близок тем, что я достаточно серьезно верю в то, что мы движемся во время когда, я про это постоянно говорю, когда будут не агенты какие-то, а изменится, по сути, вся среда. И искусственный интеллект заменяет большие серьезные процессы, большие серьезные связующие звенья в нашей жизни. То есть это не вопрос, что мы просто какого-то агентика поставили. Это вопрос совершенно другого решения задачи. Это, знаете, как если есть робот-пылесос, это не вопрос на него поставить какого-то агента, который будет фотографии какие-то делать или дополнительную проверку делать.
А это вопрос переосмысления вообще всего подхода к уборке. И тогда стоит задача не робот-пылесос адаптировать или развить. Тогда стоит задача, что меня в целом не волнует вообще, будет ли робот-пылесос. И что сейчас видно в мире, что огромное количество людей все же делает какие-то постоянные накрутки
с помощью искусственного интеллекта для своих существующих бизнес процессов, даже не понимая, что эти бизнес процессы должны быть полностью переделаны. Вообще проблема автоматизации, создания различных решений и процессов в компаниях, в вашей жизни, она, и внедрение технологий в вашу жизнь, она, по сути, не изменилась. Еще двадцать лет назад люди хотели автоматизировать существующий бизнес процесс, не думая, еще раз, не думая о том, а как это вообще может работать по другому.
То есть это не новая проблематика. Просто я, бесконечно слушая и слыша вот про агентов, кругом агентов и про решение локальных задач. Причем эти локальные задачи, они усложняют еще часто жизнь. Ко мне недавно приходит близкий мне один мой человек и случайно в разговоре абсолютно говорит, что хочет реализовать систему, которая будет писать различные посты в различные социальные сети, оповещать об этом сотрудников, оповещать различных партнеров, делать такую информацию. и там было написано техническое задание. Говорю: "Покажи техническое задание". И, во-первых, я сразу сказал, что этим заниматься не надо, а дальше, посмотрев техническое задание, я не то что я офигел, но ты понимаешь вообще бездарность всего происходящего. То есть люди, сотрудники в компании, которые захотели, которые должны, например, заниматься тем, чтобы создавать контент, например, в YouTube или создавать контент в социальных сетях, или оповещать компанию о какой-то информации, или партнерские рассылки какие-то делать, или email-маркетингом заниматься.
И они почему-то решили, что надо создать внутри в компании систему, которая будет все это генерировать, которая будет генерировать весь этот контент по их требованиям. Техническое задание они писали с помощью ChatGPT. То есть они решили пропустить вообще, так как они в этом не разбираются никак. Они сделали полностью не просто бизнес анализ, а системный анализ провели так называемый, вплоть до названия полей в базе данных и названия переменных чуть ли не как надо создать все.
И, говорят, разработайте нам такую систему. У меня встает вопрос: если вы хотите создать такую систему, так откройте Codex или Claude или создайте сразу такую систему. А еще вы вообще понимаете, можно ли это реализовать? Или это ваши некоторые абстракции. Вы потратите на это десятки тысяч долларов, будете тратить тысячи долларов на поддержку этих систем, и у вас эта система на самом деле не заживет. Боже, сколько я этого видел за последние три года, когда люди Постоянно говорят, что они что-то создают, тратят огромное количество денег, времени и в итоге ничего не получается. А не получается из-за бездарности, на самом деле, из-за бездарности.
но и за сложность. Это нелегко, но это действительно нелегко. И нам с вами сегодня предстоит, чуть глубже войти в то, что такое вообще нативный искусственный интеллект.
Можно ли назвать нативным искусственным интеллектом системы класса Mythos или системы класса, это как Fable, то, что есть, или система класса GPT-5.6 Sol? Я, конечно, за последние несколько дней, так как сейчас активно ну, это первые фазы вот выливки Fable и Sol к нам, хотя у нас выпуски всегда очень свежие, на канале. И этот тоже. Я, конечно, в шоке от того, что происходит в Anthropic и в OpenAI, и как они мечутся апдейтами и изменяют свои ежедневно системы. Я, конечно, в полном шоке. В шоке того, что на самом деле будет происходить впереди, если вы не способны до конца вылить протестированную систему.
И протестированной системой я хотя бы понимаю систему, в которой не прыгает и не меняется UX/UI каждую минуту. У меня сегодня в течение дня несколько раз исчез Fable из меню, потом он появился с каким-то лимитом. Потом мне система написала, что вы израсходовали лимит, потом он исчез. Codex GPT-5.6 Sol, вообще мне потратил огромное количество токенов, просто десятки миллионов токенов сжег и потратил огромное количество сбросов токенов в системе. Потом у меня вообще сегодня появилась надпись, что у вас система израсходована 5.5.extrahigh.
Я ее переключил на 5.5high, она заработала, хотя у меня продолжала в параллельном потоке работать GPT-5.6 Sol. И это тоже компания, которая постоянно меняет интерфейс. У нас сегодня новый автор в ToTheMoon. Вот как раз несколько дней назад был вместе с ней выпуск, с Анной Волчек, с моей сестрой. И, но она все новый автор и будет вести у нас независимую рубрику. Она сняла выпуск и буквально через тридцать минут мне пишет: "Саша, слушай, я только что зашла, и OpenAI изменил интерфейс. И теперь чат и work работает по-другому". Я говорю: "Ты не переживай, возможно, через три дня они будут работать, как и раньше, а возможно, вообще они исчезнут".
То есть мы живем в пространстве и времени, когда вы можете на сегодняшний день начать что-то делать, потратить огромное количество денег, и это исчезнет. Вы не сможете это применить, вы не сможете это использовать, это не будет работать, это будет работать криво и не по-настоящему. И вы должны об этом помнить, когда вы сами что-то хотите делать, что вы способны допустить очень серьезные ошибки, что вы находитесь в среде, в которой постоянно это все делают. То есть вы будете пользоваться такими продуктами, будете покупать такие решения, которые будут очень серьезно глючить.
Это называется глючить. И не зря есть компании, которые годами, такие как Instagram, не меняют и не перемещают кнопку где-то. Или мы жалуемся на такие системы, как Amazon или Booking, в которых могут быть ошибки, которые очень долго где-то не исправляются, или говорим, что они старомодные, устаревшие. С другой стороны, эти компании, которые знают, что одно изменение может стоить очень дорого. И сейчас мы будем двигаться в мир, в котором будут очень быстро люди все обновлять и будут сыпаться бесконечные проблемы и бесконечные ошибки. И я думаю, что даже в таких сферах, как здравоохранение, важных сферах, в банковской сфере, в финансовой сфере, уже никто никого не сдержит.
Это решение или компания, или вы, ваш профиль, которое построено изначально с принципами искусственного интеллекта, который вся живет в этом. И пока мир воспринимает, конечно, AI-native очень абстрактно. Примерно пятнадцать лет существует понятие адаптивов, когда вы открываете сайт, и он должен открываться с мобильного устройства. И есть такое, такие понятия, как в дизайне или в разработке приложений разных или страниц mobile first. Это когда у вас сайт делается изначально для мобильного телефона. Но если мы посмотрим, то девяносто процентов сайтов мира глючит.
Очень простых вещей глючит, тормозят, не открываются, не рассказывают вам о том, что на самом деле происходит. И когда мы говорим про настоящую AI-native систему или про настоящую AI-native компанию, то это, конечно, компания, которая должна быть способна развиваться. И поэтому я ни в коем случае не назову такие системы, как класса Mythos или класса 5.Sol, что это AI-native системы, что эти системы не способны на сегодняшний день развиваться. То есть что бы ни говорилось, как бы ни показывалось, это системы, которые на сегодняшний день пока не способны развиваться.
И мало того, их развитие, оно на сегодняшний день галлюцинирует гораздо больше, чем галлюцинировал ChatGPT, там, два года назад, когда он каждое, не знаю, пятое или каждое шестое сообщение выкидывал какую-то ненастоящую информацию. Все же мы можем потратить на сегодняшний день десятки тысяч долларов? Это когда вы тратите десятки миллионов токенов или, там, сотни миллионов токенов, или миллиарды токенов, вы можете потратить огромное количество усилий, вашего времени, денег на разработку какой-то определенной системы вложить, там, в Claude или в Codex. И эти деньги просто сгорят, вы их никогда не вернете.
Это чем-то похоже на неправильно работающую команду или на неправильно работающего сотрудника. То есть если по факту посмотреть Это очень сильно напоминает, когда ты веришь в то, что у человека получится, когда ты веришь в то, что он сделает. Прошло три месяца, ты ему дал еще какое-то испытание, а ты видишь, что ситуация не меняется. Этот человек как проблему не решал, так и не решает. Одна из фундаментальных проблем AI-native систем сегодня является еще то, что часто эти системы делаются ради систем, ради, ради
галочки, да? Мне понравилось. Я недавно разговаривал со своим товарищем, я ему сказал, что мы вот создали систему, которая позволяет оценивать, там, полный цикл в коммерции, достаточно серьезный цикл в коммерции. И он первое, что у меня спросил, говорит: "Удалось ли это как-то применить?" Имел в виду, вы как-то это реально использовали или это просто красиво звучит. Да? Потому что одно дело вы начали это красиво использовать. Другое дело - это какая-то просто красивая обертка стала.
И что видно, что большое количество, конечно, систем будет появляться оберткой. И вообще сейчас на сегодняшний день не существует никого, кто способен проверить и понять, а что такое AI-native система. Посмотрим. Я сегодня смотрел, там, официальные релизы и чаты у OpenAI, у Anthropic, у Grok, их инженеров, в том числе руководителей. И они там выкладывают какие-то сравнения. Например, что наша система сейчас еще вышла от Moonshot Kimi K3 и достаточно серьезная вроде как система программирования?
И мир стал говорить, что сейчас все, начнут выпускать систему, суперкрутую систему программирования. Такой: "Вы уверены?" И там написано, кто в каких бенчмарках побеждает, там, кто на какой арене побеждает. И я часто вижу вот эти тесты, когда показывают, например, что там, как Kimi K3, Grok, там, Sol Fable, например, создали и показывают визуализацию игры, там, в бильярд, или какого-то 3D города показывают, как сделали. То есть показывают какие-то такие визуальные разные примеры.
Я на них смотрю и понимаю, что это какая-то ограниченная среда из непонятной жизни. Мне вот нет разницы, как крутится лучше или хуже барабан в казино. Да? Такой достаточно распространенный кейс. Или как создается модель города огромного. То есть люди уходят в то, чтобы описать, что вот смотрите, модель города, посмотрите, как в Сан-Франциско модель города с помощью Fable строится. Ты смотришь на них и говоришь: "Ребят, у вас сайт глючит, у вас сайт не открывается, вы у себя же в OpenAI каждый день меняете разные меню.
У вас в мобильном приложении подсвечивается иконочка такая, что у вас непрочитанные есть комментарии, например, три. Ты открываешь, ты один видишь в своей ленте, а другие не видишь, потому что они где-то в проектах находятся. Почему они там находятся, как, где они находятся? И вообще, в целом, вот эта лента этих чатов — это же устарелый век, это не современный век, это не современная история управления всем. Сегодня выкладывает один из главных инженеров OpenAI и пишет: "Смотрите, какая красота!"
И там, появился переключатель в Codex между Work и Codex. И показывают, посмотрите, какая красота! А вот я сверху сейчас захожу, у меня переключатель между чатом GPT и Codex, а Work нету. А вроде был, а вроде исчез. И ты сидишь и говоришь, какие 3D города Сан-Франциско. То есть если у вас так все классно, то какие 3D города Сан-Франциско, то почему ваши собственные сайты так работают? Ведь они очень простые, они элементарные. Казалось бы, там-то процесс должен быть невероятно сильно отлажен.
Ты называешь в Claude какой-то чат определенным названием. Claude резко начал менять название чатов у себя. Почему он меняет название чатов? А почему он чат называет "Статус"? Или недавно я еду на следующей неделе тут с дочками на Гавайи, с двумя, и я им скидываю меню из спа в отеле и говорю: "Выберите, пожалуйста, себе". И они все не могли выбрать, на что они хотят сходить, на какой массаж. А facilities надо заранее бронировать обязательно. Я захожу в чат GPT, скидываю ему, говорю, что подойдет девочкам такого возраста.
Он мне выбрал, он классно выбрал, он очень сильно помог. А чат он, знаете, как назвал? Он назвал чат "Выбор одежды для дочек". Одежды. Ты понимаешь, какая беда, ты понимаешь, какая проблема вообще. Невероятно фундаментальная проблема существует. То есть, с одной стороны, действительно создаются невероятно сильные системы. Я за последние две недели здесь показал очень много всего. И каждый день это показываю. И мои партнеры и товарищи говорят: "Саш, ты на каком-то космическом корабле, - говорит, - мы не успеваем то, что ты рассказываешь, постоянно рассказываешь какие-то, как ты внедряешь за это сотни, тысячи страниц, нормализуешь какие-то данные, скачиваешь что-то. Куча всего просто везде.
Я вам приведу на примере своего редактора. Она мне, выкладывая, она писала ТЗ на выпуск, который у нас был тоже несколько дней назад, может, неделю назад. В этом выпуске я рассказывал про то, что сделал в части создания, посмотрите, веб-сайтов. И, это, конечно, удивительно. Вообще сама возможность сейчас. И она мне, когда прислала мне техническое задание, она говорит: "Александр, а пришлите мне промпт. Вот как вы на верстку отдали, вот как вы промпт написали и как вам чат GPT отдал техническое задание на верстку фронтенда."
И я хочу вам здесь пояснить очень важную вещь, что AI-native продукт создают не промптом под модель под какую-то, а программным комплексом вокруг этой модели, или вокруг искусственного интеллекта. То есть система получает среду, она там уточняет различные детали, какой-то маршрут. Она, по идее, эта система должна привлекать разных исполнителей на то, чтобы это сделать. То есть использовать разные сервисы, которые должны быть, сохранять всю историю изменений разных, которые происходят, и создаваться.
Она не может создаваться промптом. Это невероятно важно, да? Она не может, это невозможно. Она не может создаваться промптом, это не будет так работать. А что вы думаете, мы уже приближаемся к настоящим AI-native системам или пока только создаем какую-то сложную оболочку вокруг вот этих сильных систем, но все еще достаточно серьезно ограниченных моделей? Напишите свое мнение, делитесь опытом в комментариях. Подписывайтесь на наш канал и пересылайте этот выпуск тем, кому важно понимать не только хайп в рамках искусственного интеллекта, но и то, как эти технологии уже сегодня меняют работу, бизнес и жизнь человека. Нашу с вами жизнь.
Я, кстати, снял новый выпуск, он выйдет через несколько дней, про то, как системы едят деньги, вообще, сколько они едят токенов и как можно потратить сто тысяч долларов за день. И сто тысяч долларов за день — это много или мало в количестве токенов? Увидите это в выпуске. Он выйдет через несколько дней у нас на канале. И заметьте, что происходило. Появилась профессия, которая называлась промпт-инженер. Абсурд! Какой промпт-инженер? Мне недавно кто-то на канале пишет, один из зрителей.
Я с уважением отношусь, просто вы должны понимать, что пишете. Вы мне человек пишет: "Я могу ли устроиться, там, на работу? Может быть, вам нужен промпт-инженер." Какой промпт-инженер? Вы вообще про что? Это то же самое, что сказать: "Я могу к вам устроиться на работу? Мне нужен человек, который умеет разговаривать." На сегодняшний день, конечно, возможности моделей растут быстрее, чем готовность существующих процессов. То есть вот то, что я вам сегодня рассказываю, это очень важно понять. И мы, получается, ставим реактивный двигатель на какую-то телегу непонятную, на какую-то старую машину или вообще пластиковую машину. У нас модель уже умеет невероятно сильно рассуждать. Уже модель умеет даже классно говорить, уже умеет очень круто действовать.
Но получается, что те процессы, которые были в компаниях, те данные, которые были, находились, права, которые были у людей, все устарело. И еще приходится всем полностью все доказывать. То есть у меня получается создавать многие системы только из-за того, что я их делаю сам, один, абсолютно один сам. Это не потому, что вот есть такая история, что появится компания, которая будет сделана одним человеком, и они будут стоить миллиарды долларов. Компания появится, которая будет стоить, сделанная одним человеком, миллиарды долларов, потому что каждый день все компании дорожают.
И мы придем к тому, что миллиард долларов компания — это уже не сверх, с слишком крутая компания, да? Так же, как уже давно есть компания, которая сделана одним человеком, которая стоит миллион долларов. Всего лишь человек автовой торговлей занимался еще десять лет назад и так спокойно мог заработать миллион долларов. Дело в том, что я, например, делаю многие вещи один, потому что у меня есть полный доступ, есть полные права. Я не хочу использовать людей с устаревшими процессами. Одна, кстати, из проблематик, которые есть, все же у меня есть проекты, где я, например, собственник, я вливаю какой-то модуль или какую-то систему, и там есть директора или исполнители, какие-то сотрудники. И я вообще поражаюсь к тому, как они комментируют любые ошибки.
То есть они комментируют ошибки, присылают мне их, например, в WhatsApp. Присылают: "Александр, тут, там, экран криво или тут отчет неточный." То есть люди даже не понимают, что надо зайти и сделать полное тестирование чего-то или исследование, разобраться в том, как это работает. Попросить искусственный интеллект помочь это проанализировать. Причем стороннюю же систему вы можете попросить проанализировать. И дальше совместно, изучив все это, дать внести свои комментарии. Люди продолжают действовать по-старому.
А зачем мне нужен такой человек, который просто увидел, что где-то какая-то строчка сдвинута, не понимая, что в рамках разработок искусственным интеллектом таких вещей это не имеет никакого значения, что какая-то строчка сдвинута. Ведь мы идем к тому не для того, чтобы у нас каждое число было верным. Мы идем к тому, чтобы мы были способны делать очень серьезные выводы. Плюс, даже если пять, семь процентов каких-то чисел будет неверно рассчитано или сделано, как и в обычной жизни, когда мы собираем статистику с разных мест, с каких-то отчетов, выверенных и не выверенных, с каких-то новостных порталов, выверенных и не выверенных, от каких-то людей, с точки зрения слухов, выверенных или не выверенных, на собрании от директоров, зависит, все зависит от их настроения, что они хотят рассказать, выверенных и не выверенных. Агрегировано принимаем решение.
В этом и суть AI-native систем. И одно из базовых вещей, которые все должны понять, что искусственный интеллект современный, надо сразу же это допустить и принять для себя. Это нормально, если он ошибается. Это нормально, естественно, если он ошибается. И AI-native системы — это система, которая будет делать ошибки, которая будет ошибаться.
Но она, конечно, не должна ошибаться так, как ошибается OpenAI Anthropic, выпуская такого вида интерфейс. Такого быть не должно. Модель внутри может сработать неправильно, модель может сработать нечетко, но не такие детсадовские глюки, которые у них происходят. Это я помню, была одна история, когда Сэму Альтману задали вопрос, и там он, точнее, откомментировал в иксе, по-моему, один пост, в котором говорили, что ваша модель не умеет время определять. И там надо было, человек сказал: "Вот я запустил, считай до двадцати и потом пойдем".
И она не умела, там, секунды считать. На что Сэм Альтман ответил, что это задача как бы не текущего искусственного интеллекта, надо отдельный модуль разработать. Я быстренько покажу вам видео в соцсетях. Вы видели этого парня Хаско в сети Хаск онлайн? Кажется, нет. Думаю, вам стоит привлечь его как человека, который ломает модели для красной команды. Я пробегу милю, а ты засеки, сколько у меня уйдет времени. Хорошо? По моей команде. Хорошо, я готов, как только скажешь "давай", я начну засекать.
Ладно, готов. Давай. Хорошо. Я начал. Просто беги, а я буду ждать тебя здесь. Ладно, я вернулся. С возвращением. Вот твое время. Что скажешь, Марк? Сколько я бежал? Ты засек около десяти минут двенадцати секунд. Но, клянусь, я бежал быстрее. Иногда кажется, что время идет быстрее. Если это поможет спасти человечество, нужно сделать все правильно, Сэм. Тебе нужно показать это разработчикам. Нет. Это известная проблема. Может, через год. Через год? Это хороший вариант. Что за известная проблема? У этой модели, у этой голосовой модели нет инструментов, чтобы засекать время или что-то в этом роде.
Но мы добавим в голосовые модели интеллектуальные функции. Если ты не можешь это сделать, признайся, ничего страшного. Перепроверять меня это нормально, но я обещаю, что стараюсь изо всех сил. Если захочешь, у тебя есть десять минут. У меня это заняло десять минут. Я тогда сказал, что, мне кажется, Сэм Альтман не до конца понимает, как устроено программирование, как устроены все системы, что все же ваши системы находятся в определенной оболочке, и вы всегда знаете время получения определенного сообщения и можете легко посмотреть разницу отправленного сообщения по определенному времени до текущего момента.
Вот что видно? До сих пор во всех чатах не появилась настройка, чтобы можно было отображать время. Во многих чатах нету настроек дат. И вот я, например, сижу, передо мной, у меня несколько мониторов стоит и передо мной открыт, вот, например, Claude, открыт Codex. Я листаю Claude и Codex, и нету пометки, в какое время было отправлено какое сообщение, в какой момент времени было сделано какое действие. По сути, даже нету дней. Это феноменальное безобразие интерфейсов и создания всего остального.
Но при этом я спокойно допускаю, если модель может ошибиться, если модель может что-то не то сделать, если у модели может какие-то не те вещи сработать. Хотя я не допускаю, что такая модель, как GPT-5.6 Sol может работать семь дней, семь суток, как у меня она работала, пыталась разработать определенные компоненты, элементы, а на самом деле она половину времени ничего не делала, где-то простаивала, тормозила, висела и так далее. А все это почему? А на самом деле модель ограниченная, а на самом деле ограниченные сервера и доступ к этой модели, а на самом деле она была не до конца выверена эта модель, и ее так вывели и не предупредили меня, что если я даю ей задачу, она может умереть на шесть суток.
И саму эту модель не научили, потому что каждый раз, когда я обращался к этой модели и говорил ей: "Все в порядке?" Она говорила: "Все супер в порядке. Мы идем правильным темпом". Хотя, казалось бы, ну вы же знаете, что она может свернуть не туда. Вы же знаете, что она может уйти как раз таки в создание AI-native, сама решать, как циклиться, сама решать, как двигаться. Если она так сама решает, как двигаться и как циклиться, то, она же понимает, какая на самом деле может случиться проблема.
И, по сути, здесь есть очень хорошая аналогия с автомобилем? То есть если вы ставите в автомобиль очень мощный двигатель, очевидно, у вас должны стоять очень крутые тормоза в вашей системе. То есть вы не можете делать автомобиль с супер крутым двигателем, во-первых, разрешать его и давать его детям. Это когда-то в Америке, как-то моя жена наткнулась, где-то увидела опасные игрушки, которые раньше детям продавались. И продавался набор, там, химика. И там были элементы, которые были, тотально запрещенные с точки зрения определенного вида химического оружия, химикатов или с точки зрения ядерного оружия, то есть прямо или которые могли облучение сделать ребенку. То же самое и здесь.
То есть если вы поставили супер крутой мотор и вы поставили очень плохие тормоза, машина разобьется сто процентов. И вот я про это сейчас рассказываю с точки зрения тех оболочек, которые созданы для этих систем. А вопрос не в оболочках, а вопрос в людях. Текущие команды, которые создают эти системы, настолько ли они крутые? Все эти команды, которые вокруг все это обслуживают, насколько они крутые? Но даже если мы с вами перестанем волноваться за OpenAI и за Anthropic. За Gemini, за xAI, перестанем за них волноваться, а перейдем в режим компаний и людей.
То, что происходит с компаниями и людьми, когда появляются по-настоящему серьезные, мощные моторы. Что происходит с людьми? Если мы рассматриваем, что более мощный мотор на плохих тормозах — это не более совершенный автомобиль, а более быстрый путь к аварии. Что, мне кажется, на этой неделе произошло с точки зрения Fable и Sol, то, что происходит с обычными людьми?
Что с ними будет происходить? Как эти люди будут адаптироваться, как среда будет адаптироваться, как процессы будут адаптироваться? Будут ли они по-настоящему адаптироваться? Все, конечно, говорят про какое-то сдерживание, про применение законов, что нельзя, там строить. В Нью-Йорке сказали: "Нельзя строить определенные дата-центры." Кто-то запрещает. Вспомните, был случай ChatGPT, когда появился, Италия вообще его забанила, заблокировала. Какие-то страны говорят: "Да мы тут вообще изолированы, мы без вас все сделаем. Наши модели так крутые." Какие-то люди говорят: "Так мы вообще во всем разбираемся, мы полностью все видим."
Нету ли в этом проблемы процессов? Как подойти себе самому грамотно к AI-native системам? Как в этом разобраться, как их распознать, как не потерять для себя это время? И даже тут не вопрос потери времени, а вопрос способности классно с этим вместе взаимодействовать и легко себя чувствовать. То есть я, например, с одной стороны, человек, который очень сильно вовлечен в искусственный интеллект и у которого искусственный интеллект есть бесконечно везде. При этом я очень спокоен. Есть он, нету его. Я рационален достаточно даже в данном случае, потому что я понимаю, что если искусственный интеллект у меня не будет доступа, у большинства не будет доступа. Одна конкуренция. Я лично сам, я от этого не страдаю.
Вопрос что происходит, когда вот эти AI-native системы по-настоящему окутывают все вокруг, и вы вместе это не воспринимаете. Или когда вы в своей компании вкладывали огромные деньги на то, чтобы создавать вот этих агентов, которых сейчас огромное количество людей делают, которые ни пришей кобыле хвост. Я не знаю, как в английской версии нашего подкаста это переведут, но примерно так. Так как у нас появляется новый сайт, новый портал, на нем будут английские транскрибации, ну и периодически они необходимы.
Мы какой-то уже занимаем достаточно серьезный вес, в частности, развитие каналов в рамках искусственного интеллекта. Интересно, конечно, как эти модели, как модель переведет эту фразу. И здесь возникает момент.
Если вы спросите ChatGPT или людей каких-то таких известных, или там Claude, Fable, а что такое вообще AI-native система? Она вам скажет, что это система, в которой есть определенные правила, как сформулировать результат. Еще современные люди, современная модель бы сказала: "Ты должен запустить оркестрации, агентов или параллельными потоками." Вот у GPT-5.6 Sol, у нее есть параллельные потоки агентов. Она все время говорит: "У меня там слоты заняты или не заняты, у меня агент есть."
Запустить независимого агента, который все проверит. Неужели вы думаете, что реально когда мы говорим про AI-native систему, что в этом разница есть, что действительно ли AI-native система — это вами правильно сформулированное задание. И чем отличается задание добавить искусственный интеллект в продажи от того, что я только что озвучил? Неужели вы думаете, что настоящая хорошая модель сама не знает, что надо вначале сделать аудит, что вначале надо изучить, как устроен процесс, что вначале надо изучить огромное количество данных, что надо провести каких-то триллиард исследований, что надо разработать, сделать тесты, провести независимые выводы, добавить какие-то детали.
Неужели вы думаете, что она так не делает? Но описание AI-native системы, увы, будет даваться именно такое, потому что его будут давать, в том числе люди или модели, которые не до конца понимают то, что на самом деле происходит. Что мы видим? Мы видим, что все еще все системы обучают, как людям надо действовать. Но, например, на сегодняшний день, опять же, ни одна из крутых моделей нормально не задает вопрос. Конечно, Claude Code задает вопросы какие-то. Codex, мне кажется, вообще перестал спрашивать вопросы и задает вопросы очень редко.
И Claude Code, кстати, раньше очень много вопросов спрашивал в собственном интерфейсе. И в последних версиях, в последних апдейтах он начал спрашивать гораздо меньше. Не знаю, как у вас. Вы можете поделиться. Я то, что вижу на момент съемки, он спрашивает гораздо меньше. Единственная система, которая спрашивает вопросы, это Claude Design. И то она их спрашивает один раз, а потом дальше совершает невероятное количество ошибок и не переспрашивает, даже когда в процессе с ней вместе общаетесь. Мне нравится этот инструмент, я на нем уже сделал очень много всего. Он очень классный, но я поражаюсь тупости.
Если вы решили с самого начала у человека спросить какие-то вопросы, и вы видите, что в процессе создания у вас возникают различные развилки, так почему в процессе, когда возникают развилки вы опять же не вызываете интерфейс спрашивания вопросов и не спрашиваете у человека вопрос? У OpenAI делал несколько попыток два с половиной года назад спрашивать разные вопросы. Первая попытка была при создании Deep Research. Тогда возникал экран или страница, там задавалось три или четыре вопроса, и, Deep Research спрашивал эти вопросы.
Я очень четко помню, когда появилась, по-моему, про-версия, и про-версия спросила один вопрос. Потом помню, когда они пробовали спрашивать вопросы, вы, возможно, даже это не помните или не заметили. Они пробовали спрашивать вопросы анкетированием таким, задавали вопросы в виде экранов определенных. Как, по сути, это они интерфейс какой-то тестировали. И на этом все умерло. Система почему-то решила, что для того, чтобы создать искусственный интеллект AGI, для этого человека не надо опрашивать.
И это поразительно, что мы живем в двадцать шестом году, июль месяц две тысячи двадцать шестого года, и система не спрашивает постоянно, не спрашивает у вас постоянно разные вопросы. А если их спрашивают, то спрашивают их еще удивительно, просто удивительно. Claude Fable Или Claude Opus могут вам задать десять технических вопросов, назвать какие-то нереально умные технические слова. Ты им каждый раз говоришь: "Сохрани себе, запиши, что вы разрабатываете систему". Claude и Codex, например, у меня разрабатывают постоянно проекты.
Там написано все это жестко в правилах, что нет никаких инженеров, что только пишите. А они постоянно просят меня что-то сделать вручную. Потом ты ему говоришь: "Я не буду". — "А, хорошо, все окей". Постоянно тебя спрашивают нереальные технические вопросы, которые тебе не нужны. Меняя стиль своего изложения постоянно в процессе, они даже не могут выдерживать нормальное течение такой линии. Конечно, я думаю, что кто-то начнет много спрашивать вопросов, поймет, как их спрашивать, где их спрашивать, у каких людей их спрашивать, в какие моменты можно спрашивать, в какие нельзя.
И система начнет это развивать. И будет это развивать OpenAI, будет это развивать Anthropic, будет развивать Grok. Вопрос кто это сделает первым и кто воспользуется этим? Потому что это будет настоящая AI-native система. не может жить без состояния, когда она спрашивает в разных местах, что происходит. По сути, даже если я прошу на сегодняшний день крутую модель или крутой чат что-то изучить и исследовать, по идее, крутая модель или крутой чат, вот сейчас GPT-5.6 Sol может уходить в полтора, в два часа рассуждений. Да? Чат, именно чат. Не Codex, там, не Work.
И, по идее, во время этих двух часов рассуждений он бы мог зайти, там, не знаю, на Reddit куда-то зайти, задать вопрос на форум на какой-то и параллельно еще что-то собрать. Или параллельно еще что-то увидеть, или параллельно еще что-то изучить. Если бы эта система была бы настроена на то, чтобы не просто где-то собирать информацию абстрактно, а по-настоящему в этом разобраться и истинно узнать, что происходит, а не ограничиться только тем, что есть. Это как система сразу бы приходила и говорила: "Я не знаю ответ". Я не вижу этих систем, которые приходят и говорят: "Я ответ не знаю".
Я спрашиваю у Claude Fable: "Ты на сто процентов уверен?" Он всегда отвечает: "Нет, ни одна система не может быть на сто процентов уверена". Я говорю: "Так, ну я же логично спрашиваю, это абстрактно, плюс-минус". И тут же этот же Fable, когда я у него спрашиваю, ему: "Напиши мне, какой процент реализации задачи, там, сколько всего сделано?" Он врет мне в числах. Он легко мне пишет восемьдесят процентов, а потом через тридцать минут пишет мне пять процентов, а потом пишет мне опять другое число, потом вообще ломается потом заводится, а потом оказалось, он вообще мог делать не то, а потом он мог вообще повиснуть. Или посмотрите, что происходит с токенами.
В мире идет торговля токенами. Компании из-за токенов плюс-минус теряют и тратят миллиарды долларов.
Сотни миллиардов долларов крутятся в инвестиционном секторе, на самом деле триллионы денег из-за токенов. Что будет токен-экономика, сколько будут стоить токены, как это будет все происходить. И сегодня никто не понимает вообще конечную стоимость всего. На самом деле конечная задача выкладывать кучу каких-то тестов. Этот потратил столько токенов, этот стоил столько денег, этот стоил столько времени. Эти системы постоянно все расходятся, постоянно все разные. Делают десять тестов, все системы разные. Эта лучше, а эта хуже, эта лучше, а эта хуже.
В следующий раз кто запустил, эта вообще умерла. Сделано, не сделано. Когда вы тестировали? В какой момент вы тестировали? На чем вы тестировали? Я сижу, вот у меня открыт, опять же, Codex и Claude работают. Сколько они потратили денег на эту задачу? Непонятно, неизвестно. А неизвестно почему? Потому что нам как людям не хотят это рассказывать? Или неизвестно, потому что сотрудники, которые делают эти системы, они не понимают полноценно весь происходящий процесс и все происходящие проблемы.
И люди, которые делают эти системы, они на самом деле даже не понимают, о чем я говорю, потому что у них нет, например, проблемы расчета токена. Или проблема есть? Так есть она или нет ее? Люди, которые делают эти системы, они по-настоящему готовы к AI-native эру. Или они мыслят категориями таких вот маленьких абстракций и радуются тому, что они сделали прикольную кнопочку или прикольный интерфейс. Как вспомните, Сэм Альтман радовался, когда выпустили такую штуку, ленту событий, которая в течение дня человеку собирала интересные события.
Мы про это рассказывали сразу, что это полный бред. Мало того, ее надо было еще и обучить. Она мне предлагала потратить мое время на то, что эта система исчезла и ее больше нет. Не будет ли такого, что создание AI-native систем создаст не просто угрозу исчезновения определенных профессий или процессов, это приведет к тому, что у нас будут с вами появляться процессы, компании, профессии, продукты разные, которые будут иметь маленький срок жизни. Потому что оказалось, это был какой-то промежуточный цикл. Как самому себя во всей в этой истории не обмануть?
Как самому себе найти в этой истории во всей правду? Вы что думаете сами на эту тему по поводу AI-native систем? Вы насколько в ней себя чувствуете сильно, уверенно, насколько в ней разбираетесь? Пишите обязательно комментарии, оставляйте на эту тему. Хочется узнать, что происходит. Делитесь, понятно. Пересылайте это видео своим друзьям. И увидимся с вами в наших следующих выпусках. ToTheMoon.