Ключевой момент наступил в 1950 году, когда Алан Тьюринг предложил эмпирический тест для оценки машинного интеллекта, задав вопрос: «Может ли машина в диалоге выдать себя за человека?» А в 1956 году на Дартмутской конференции группа учёных, включая Джона Маккарти, впервые официально использовала термин «искусственный интеллект», обозначив рождение новой науки.
С тех пор произошёл ряд прорывов, последний из которых, начавшийся с появлением больших языковых моделей, продолжается и сегодня. Отношение к искусственному интеллекту сегодня — это сложная тема, в которой технологический энтузиазм сталкивается с глубокими общественными опасениями.
Хоть термин искусственный интеллект AI уже стал аббревиатурой разработчиков и многие люди считают, что нейросети и большие языковые модели это интеллект, ряд технических специалистов продолжают настаивать на том, что до полноценного искусственного интеллекта человечеству ещё далеко. По моему личному мнению, решения которые сегодня предлагают большие языковые модели и нейросети настолько впечатляют, что назвать это пусть хоть и сильно урезанной версией искусственного интеллекта, но вполне себе можно. Мы же покупаем в супермаркете коровье молоко, зная что коровы там вообще ни при чём и ничего. К тому же, усовершенствованные большие языковые модели и новые технологии в робототехнике уже сейчас предлагают намного более продвинутые решения во многом отвечающие заложенным стандартам. Если полноценный искусственный интеллект ещё и не создан, то мы очень близки к этому. Социум относится к этому явлению в разных странах сильно по-разному.
Глобальный раскол оптимизма.
В Китае, Индонезии и Таиланде подавляющее большинство населения что-то около 77 % или 83 % видит в искусственном интеллекте больше пользы, чем вреда. В то же время в США, Канаде и странах Западной Европы этот показатель значительно ниже и составляет около 40 %. В США, являющихся мировым лидером по частным инвестициям в искусственный интеллект, лишь 25 % людей видят в технологии выгоды для общества, а 57 % ощущают угрозы. Данные Стэнфордского университета.
Россия демонстрирует свой особый путь восприятия. Уровень осведомлённости об искусственном интеллекте у нас в стране один из самых высоких в мире. 92 % населения что-то о нем слышали и 48 % уже использует его в повседневной жизни, в работе или учёбе. Причём, среди молодёжи этот показатель достигает целых 79 %. Речь про сервисы на базе нейросетей.
Однако широкое использование не означает безоговорочного доверия. В 2025 году число доверяющих и не доверяющих таким технологиям сравнялось. Ключевые факторы недоверия в том, что 30 % россиян связывают это со сбоями и ошибками в работе систем, 26 % недовольны деградацией населения и 23 % предпочтением человеческому взаимодействию. При этом, россияне демонстрируют прагматичный запрос на регулирование, где 45 % требуют, в первую очередь, контроля над мошенничеством с помощью нейросетей, а 26 % обеспокоены утечкой персональных данных.
Позиции государств.
Технологические гиганты продолжают определять повестку. Журнал Time в 2025 году назвал «Людьми года» Сэма Альтмана и Марка Цукерберга. Государства активно включаются в гонку. США делают упор на частные инвестиции и начинают выстраивать федеральное регулирование. Китай лидирует по количеству патентов с долей 69,7 % для промышленных роботов, занимая более 51 % рынка. Одновременно вводятся строгие правила и обязательная маркировку контента, сгенерированного искусственным интеллектом. Россия, согласно нацпроекту «Экономика данных», фокусируется на внедрении искусственного интеллекта в рабочие процессы и повышении качества жизни.
Современный искусственный интеллект вышел далеко за рамки лабораторных экспериментов, превратившись в двигатель для экономики и науки. Если в 2022–2023 годах мир восхищался способностью ChatGPT генерировать тексты и изображения, то 2025 год стал временем агентов или интеллектуальных систем, способных самостоятельно планировать и выполнять многошаговые задачи. Они могут анализировать почту, планировать встречи, проводить исследования или даже писать и исполнять код. На тестах по программированию лучшие модели за год совершили колоссальный скачок с 4,4 % до 71,7 % решённых задач. Компании всё чаще видят в них не инструмент, а будущих цифровых коллег. Это мощнейший шаг в сторону появления роботов сотрудников.
При этом происходит стремительное удешевление технологий. Сегодня небольшая модель Microsoft Phi-3-mini с 3.8 млрд параметров может показывать уровень знаний, сравнимый с гигантской моделью прошлых лет, имевшей в 142 раза больше параметров. Разрыв между мощными закрытыми и качественными открытыми моделями сократился до минимума, с 8 % до 1,7 % за год. Это резко снижает порог входа и позволяет внедрять искусственный интеллект на устройствах с ограниченными ресурсами.