Главный миф про ИИ

Самый распространённый миф об ИИ: он заменит человека.

Обычно ИИ представляют как электронного сотрудника — такого же, как мы, только быстрее, умнее и без обеденного перерыва.

На деле языковая модель устроена совсем иначе.

Она обучается на огромном количестве текстов и находит в них закономерности: какой фрагмент должен следовать дальше, какой ответ похож на правильный, какое действие обычно совершают в такой ситуации.

После дополнительного обучения модель лучше понимает инструкции, пишет код, анализирует документы и решает задачи. Но она не формулирует цель сама, не знает всей ситуации и не отвечает за последствия своих решений.

А работа почти никогда не сводится к одной задаче с понятным ответом. Сначала нужно разобраться, чего вообще хотят. Потом собрать недостающие данные, выбрать способ решения, договориться с людьми, проверить результат и изменить план, когда всё пошло не так.

ИИ может отлично выполнить один шаг и ошибиться на следующем. Причём эта ошибка меняет контекст для всей дальнейшей работы.

Допустим, каждый отдельный шаг модель выполняет правильно в 99 случаях из 100. Кажется, почти идеально. Но цепочку из 100 шагов она пройдёт без единой ошибки только примерно в 37 случаях.

Поэтому модели уже очень сильны в коротких задачах, где результат легко проверить. Но длинный проект — это не сто отдельных ответов. Это сто связанных решений, и ошибка в одном из них влияет на остальные.

ИИ действительно будет забирать отдельные операции. Там, где работа формализована, а ошибку легко заметить и исправить, людей потребуется меньше. Но профессия обычно состоит не только из таких операций.

И особенно показательно, что происходит внутри самой OpenAI.

В марте 2026 года в чате гпт работало около 4500 человек. К концу года компания планирует увеличить штат до 8 000 — то есть нанять ещё примерно 3 500 сотрудников.

Компания, которая сама создаёт передовые модели и видит их возможности изнутри, не собирается обходиться без людей. Наоборот, ей нужно почти вдвое больше.