Мои прогнозы в AI на 2026 год

В 2025 я многое угадал, теперь же настал момент сделать прогнозы на 2026.

1. AGI не будет достигнут. AGI - это больше, чем просто LLM. Для него нужна сложная система, о чем я писал ранее. До сих пор этот термин использовался скорее как маркетинг для привлечения инвестиций, но после выхода новых моделей многие разочаровались. Нарратив погони за супер-ИИ еще продлится, но сингулярности не будет. Мы упремся в ограничения законов масштабирования и банальный недостаток компьюта.

2. Появится технология, связывающая LLM с реальным миром. Хоть мы и не достигнем AGI, шаги в эту сторону будут. Первый логический шаг - дать "мозгу" (LLM) сенсорные способности. Появятся модели, направленные на взаимодействие с физическим миром. Это будет нечто похожее на то, чем был MCP для софта, но теперь для реальности. Технология будет несовершенной, но резко повысит количество реальных юзкейсов.

3. AI-кодинг выйдет на плато. Мы упираемся в пределы масштабирования. Огромное количество данных уже скормлено моделям, и таких скачков, как в 2025, больше не будет - новых качественных данных мало. По сути, текущие AI-кодеры - это тупо продвинутые конструкторы ПО на базе существующих знаний. Принципиально новое они создают так себе. Прогресс замедлится, и полной замены программистов мы в 2026 не увидим.

4. AI кого-нибудь покалечит. Чем больше мы внедряем AI в физический мир, тем выше вероятность инцидентов. Я связываю этот риск с автономными системами - автопилотами или системами принятия решений. В лабораторных условиях невозможно сымитировать всё, нужны полевые испытания, и за них придется платить цену. Ожидаю громкие случаи, где человек пострадает физически из-за ошибки алгоритма.

5. Мы получим больше специализированных LLM. Появление систем вроде Med-Gemma от Google и ChatGPT Health показывает тренд: нам нужны узкие модели для узких задач. Специализация всегда работает лучше обобщения. Зачем обучать медицинскую модель физике, создавая лишний шум? Компании пойдут по пути создания специализированных моделей, которые в своих нишах будут на голову выше универсальных.

6. Локальные LLM для всех! В 2025 локальные модели уже были неплохи, но требовали мощного железа или танцев с бубном. Сейчас тренд меняется: появляется более мощное потребительское железо, а алгоритмы оптимизируются под слабые устройства. В 2026 я ожидаю появления локальных моделей уровня GPT-3.5, которые сможет запустить и использовать для работы практически любой.

7. Разочарование в AI-агентах. Рисковый прогноз, но я хочу рискнуть. Все говорили о том, что 2025 будет годом косячных агентов, осознавая ограничения. В 2026 ситуация кардинально не изменится. Мы сделали 20% усилий, дающих 80% результата, но оставшиеся 20% (надежность и автономность) стоят слишком дорого. Компании поймут это и отойдут от идеи полной автоматизации, вернувшись к концепции копилота, который усиливает человека, а не заменяет его.

8. Расцвет AI-мошенничества. YouTube и соцсети уже завалены AI-мусором. С развитием генерации видео (оно станет длиннее и доступнее) мошенникам станет еще проще работать. Учитывая низкий уровень цифровой грамотности, отличить реальность от фейка станет почти невозможно. Это приведет к волне скама с использованием видео/аудио и заставит платформы вводить жесткие ограничения.

9. Сделано человеком. Думаю, в этом году мы достигнем момента, когда наличие такого знака будет признаком качества. Люди будут готовы платить “за настоящее”, а платформы создадут механизмы верификации.

10. Кризис синтетических данных. Выше я писал про плато в обучении. AI-slope в интернете ситуацию усугубляет. Интернет заполоняет контент созданный в лучшем случае текущими, а в худшем - прошлыми моделями. Если учить на этом новые модели - это неизбежно приведет к деградации качества. Чтобы продолжать обучение - нужно будет покупать аутентичные данные, необходимые для этого. Компаниям, собирающим датасеты на продажу придется туго, но кто сможет - озолотится.

А какие у вас мысли по развитию ИИ на грядущий год?

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов