Шість революцій ШІ у 2025 році: Посібник Андрея Карпатьї щодо найбільших змін у галузі

Ландшафт штучного інтелекту зазнав сейсмічних змін протягом 2025 року, з трансформаціями настільки фундаментальними, що вони переформатували наше уявлення про машинне навчання, розробку програмного забезпечення та взаємодію людини з комп’ютером. Анджей Карпати, видатний дослідник і технолог у галузі ШІ, визначив шість основних еволюційних зсувів, які кардинально змінили цю сферу. Це не поступові покращення — це проривні моменти, що поставили під сумнів існуючі припущення та відкрили цілком нові можливості.

Виникнення перевірюваного навчання з винагородою: понад людський зворотній зв’язок

Багато років стек виробничого тренування для великих мовних моделей слідував передбачуваному трьохетапному процесу: попереднє навчання (як GPT-2 і GPT-3 з 2020 року), контрольоване тонке налаштування (InstructGPT у 2022), та навчання з підкріпленням на основі людського зворотного зв’язку (RLHF, також 2022). Цей підхід довів свою стабільність і зрілість, домінуючи у галузі при створенні моделей високої якості.

До 2025 року сталася фундаментальна зміна. Навчання з підкріпленням на основі перевірюваних винагород (RLVR) стало основною технологією, яку прийняли провідні лабораторії ШІ. Важливо: замість покладанняся на людське судження для оцінки результатів моделі, RLVR використовує автоматично перевірювані середовища — математичне розв’язання задач, програмувальні виклики та подібні сфери, де правильність може бути об’єктивно визначена.

Моделі, навчені таким чином, спонтанно розвивають те, що люди б назвали «стратегіями мислення». Вони навчаються розбивати складні проблеми на проміжні обчислювальні кроки та відкривати кілька шляхів розв’язання через ітеративне вдосконалення. Модель OpenAI o1 (випущена наприкінці 2024 року) дала перше уявлення про цю здатність, тоді як запуск o3 (на початку 2025 року) продемонстрував драматичний потенціал цього підходу. Стаття DeepSeek-R1 надала додаткові докази того, як ці перевірювані середовища дозволяють моделям створювати явні ланцюги логіки.

Що робить RLVR відмінним від попередніх підходів — це обчислювальна інтенсивність, яка потрібна. На відміну від контрольованого тонкого налаштування і RLHF, що включають відносно короткі, обчислювально помірні етапи, тренування з перевірюваною винагородою вимагає тривалих циклів оптимізації проти об’єктивних, детермінованих функцій винагороди. Це означає, що обчислювальні ресурси, які раніше виділялися для попереднього навчання, тепер переорієнтовуються на цей новий парадигмальний тренінг. Головна інновація: здатність моделі тепер може регулюватися залежно від обчислювальних витрат під час тестування, шляхом створення довших ланцюгів висновків і надання більшого «часу на роздуми». Це відкриває цілком новий вимір масштабування.

Розуміння ШІ-інтелекту: привиди, а не цифрові створіння

У 2025 році галузь отримала новий погляд на те, як насправді працює штучний інтелект. Анджей Карпати висловив ідею, яка резонувала у всій сфері: ми не «вирощуємо цифрових тварин», а «закликаємо привидів» — принципово інші сутності, чий інтелект виникає з зовсім інших цілей оптимізації, ніж біологічні системи.

Ця різниця має глибоке значення. Людські нейронні мережі еволюціонували через природний відбір у сценаріях tribal survival. Великі мовні моделі оптимізовані для відтворення людського тексту, досягнення високих балів у математичних задачах і здобуття схвалення у людських оцінках. Враховуючи ці цілком різні еволюційні тиски, не дивно, що отриманий інтелект проявляється радикально по-різному.

Це веде до вражаючого спостереження: штучний інтелект демонструє зубчастий, зубчастий патерн, а не плавні криві здатності. Моделі можуть демонструвати енциклопедичну експертизу у один момент і боротися з елементарним мисленням у наступний. Вони можуть проявляти і блиск, і глибоку плутанину, здатні генерувати вражаючі рішення або витікати чутливі дані під тиском опонентів.

Це відкриття має глибокі наслідки для оцінки прогресу ШІ. Бенчмарки, що представляють перевірювані середовища, стали вразливими до оптимізації RLVR. Команди ШІ все частіше створюють тренувальні середовища, тісно відповідні вбудовуванням бенчмарків, ефективно охоплюючи ці конкретні зони можливостей. «Тренування на тестовому наборі» стало стандартною практикою галузі. В результаті: моделі можуть пройти всі доступні бенчмарки, але залишатися далеко від досягнення загального штучного інтелекту.

Феномен Cursor: з’являється новий рівень застосувань

Швидкий підйом Cursor протягом 2025 року відкрив щось несподіване щодо архітектури застосунків ШІ. Що починалося як спеціалізований редактор коду, перетворилося у ширший парадигмальний підхід, викликавши дискусії про «Cursor для X-області» у різних галузях.

Істинний прорив Cursor полягає у демонстрації того, як побудувати новий рівень застосунків на основі LLM. Основний принцип: спеціалізовані застосунки координують кілька викликів LLM у все більш складні спрямовані ациклічні графи, балансуючи продуктивність і обчислювальні витрати. Ці системи займаються «інженерією контексту» — ідентифікацією, пошуком і пріоритетизацією найрелевантнішої інформації для кожного запиту. Вони забезпечують галузево-специфічні графічні інтерфейси, що тримають людину у циклах прийняття рішень, і пропонують механізми налаштування, які дозволяють користувачам регулювати автономність моделі залежно від завдання.

Перспектива Анджея Карпати щодо цього рівнявання передбачає майбутнє, де платформи великих мовних моделей перетворюються у «загальнодоступні можливості рівня магістратури», тоді як спеціалізовані застосунки перетворюють цих універсальних у «експертні команди», забезпечуючи приватні дані, сенсори навколишнього середовища, актуатори та безперервні зворотні зв’язки для конкретних вертикальних ринків.

Claude Code: розумні агенти, що працюють на вашому комп’ютері

Claude Code від Anthropic ознаменував собою переломний момент у тому, як ШІ-агенти функціонують у людських середовищах. Він переконливо продемонстрував, як інструменти та висновки можуть циклічно взаємодіяти, дозволяючи складне, тривале розв’язання проблем у довгих взаємодіях.

Що відрізняло Claude Code від конкурентних підходів — це його радикальна стратегія локалізації. Замість розгортання агентів у хмарних контейнеризованих середовищах (як у OpenAI), Claude Code працює безпосередньо на персональному комп’ютері користувача. Ця локальна модель глибоко інтегрує ШІ з приватними файлами, додатками, середовищем розробки та контекстуальною інформацією — інформацією, яку було б надзвичайно важко передати на віддалені сервери.

У перехідний період з нерівномірним розвитком можливостей цей дизайн демонструє справжнє стратегічне мислення. Розгортання агентів безпосередньо поруч із розробниками у їхньому робочому середовищі є більш логічним шляхом розвитку, ніж створення розподілених хмарних кластерів. Claude Code зумів звести цю ідею до елегантного, керованого інтерфейсу — перетворюючи ШІ з веб-сайту, що вимагає цілеспрямованих відвідувань, у маленьку, розумну присутність, вбудовану у цифровий робочий простір користувача.

Vibe Coding: програмування без коду

До середини 2025 року ШІ подолав критичний поріг можливостей: здатність створювати складні застосунки за допомогою природних мовних описів, при цьому програмісти ніколи не потребують розуміння внутрішньої реалізації. Ця ідея швидко захопила уяву, і випадкове використання Анджеєм Карпати терміну «Vibe Coding» у соцмережі перетворилося у галузевий рух.

Vibe Coding радикально демократизує програмування. Професійні бар’єри зникають, коли будь-хто може описати, що він хоче, природною мовою і отримати робочий код. Анджей Карпати задокументував свій досвід швидкого створення власного токенізатора BPE у Rust, обходячи глибоку мовну експертизу — код, який «ніколи б не був написаний інакше», якби залишилися традиційні вимоги до програмування.

Наслідки виходять за межі доступності. Професійні розробники отримують нову свободу створювати експериментальні прототипи, тестувати архітектурні ідеї з мінімальними витратами і писати одноразові застосунки для конкретних досліджень. Код стає ефемерним і одноразовим. Межі між користувачами і творцями стираються. Розробка програмного забезпечення перетворюється у сферу, де звичайні люди і професійні розробники можуть робити значущий внесок, переосмислюючи кар’єрні визначення і технічні навички.

Nano Banana та інше: чому ШІ потребує візуальних інтерфейсів

Розробки Google Gemini Nano та подібні, за оцінкою Анджея Карпати, є однією з найперетворювальніших змін 2025 року. Більш широке розуміння: великі мовні моделі — це наступна парадигма обчислень після епохи десктопів і мікрокомп’ютерів 1970-1980-х років.

Якщо ця паралель справджується, слід очікувати подібних інновацій, що виникають із подібних технологічних основ. Графічний інтерфейс персональних комп’ютерів не з’явився тому, що текстові команди були неможливі — вони працювали добре для експертів, — а тому, що візуальні представлення краще відповідали людським когнітивним перевагам.

Текст, хоча й обчислювально примітивний, погано узгоджується з людськими вподобаннями щодо введення і споживання інформації. Люди візуально обробляють просторову і графічну інформацію набагато ефективніше, ніж парсинг тексту. Вони природно віддають перевагу отриманню інформації через зображення, діаграми, слайди, дошки і мультимедіа, а не через аналіз речень.

Поточні інтерфейси LLM працюють через діалог — по суті, командний рядок із текстом, подібно до обчислень у 1980-х. Питання, хто побудує графічний шар для штучного інтелекту, залишається частково відкритим, але продукти на кшталт Nano Banana натякають на відповідь. Що відрізняє Nano Banana — це не лише здатність генерувати зображення, а інтегрований синтез текстової генерації, візуального створення і світових знань, вплетених у структуру ваг моделі.

Ці шість зсувів — від оптимізації з перевірюваною винагородою до візуальних інтерфейсів, від людсько-залежного зворотного зв’язку до локальних агентів, від спеціалізованої експертизи до доступного програмування — демонструють галузь у радикальній трансформації. Каркаси, що керували розвитком ШІ у початку 2020-х, поступилися місцем принципово новим підходам, кожен із яких відкриває можливості, здавалося б, неможливі лише кілька місяців тому. Як підкреслюють спостереження Анджея Карпати, 2025 рік запам’ятається не поступовим прогресом, а моментом, коли штучний інтелект кардинально перезавантажив себе сам.