Член команды основателей OpenAI и бывший главный директор по ИИ в Tesla Андреj Karpathy опубликовал в X длинный пост «Разрыв в осознании возможностей ИИ», отвечая на один сетевой феномен: восхищение ИИ у людей разделилось надвое — одни считают, что ИИ уже переписал мир, а другие полагают, что ИИ умеет лишь иллюзии, скучен и «раздут» сверх меры. Karpathy выдвигает два диагноза, объясняя, почему эти две группы живут словно в «параллельных мирах» и ошибочно принимают за основания суждений друг друга. В этой статье собраны его рассуждения и выводы для читателей из Тайваня о том, что это значит.
Диагноз первый: к какому году и к какому уровню ИИ вы обращаетесь?
Первое наблюдение Karpathy напрямую и резко: «Многие в прошлом году попробовали бесплатную версию ChatGPT — и та их встреча с ИИ полностью сформировала их взгляд на ИИ». Реакции этой группы обычно бывают насмешками над странными ответами модели, над галлюцинациями и неуклюжестью, а также над роликами, где продвинутая голосовая функция OpenAI ломается на простых вопросах вроде «мне ехать на машине помыть машину или идти пешком».
Но Karpathy отмечает: эти модели «бесплатной версии, старой версии, версии, которую уже бросили», в принципе не отражают возможности самых передовых agentic-моделей 2026 года (особенно OpenAI Codex и Claude Code). Проще говоря: судить о том, может ли ИИ писать код, по бесплатному ChatGPT 2024 года — это всё равно что судить, может ли смартфон пользоваться, по Nokia E71 2008 года.
Для многих читателей с Тайваня это тоже реальность: подписка на ChatGPT Plus ($20) ещё довольно распространена, но людей, которые подписывают ChatGPT Pro ($200), и того меньше; так же мало тех, кто выбирает Claude Max ($100). Те, кто не запускал agentic- задачи на самых передовых платных tier, видят ИИ в основном как «игрушку — интересно, но ненадёжно»; а те, кто запускал, видят ИИ как «полное переписывание рабочего процесса». Одна и та же технология — два разных мира.
Диагноз второй: прогресс в разных областях «асимметричен»
Второй диагноз Karpathy ещё интереснее: «Даже если вы платите $200 в месяц за использование самых передовых моделей, прогресс в возможностях всё равно имеет характер “пикового скачка”, и он сосредоточен в высокотехнологичных областях».
Он указывает: поиск, написание текстов, рекомендации — то есть типичные «запросы», — не те области, где за последние годы прогресс ИИ был наиболее резким. Причины тут в двух слоях:
обучение с подкреплением (RL) опирается на проверяемую функцию награды — при написании кода есть чёткий сигнал вроде «пройден ли модульный тест», а в написании текстов нет соответствующего объективного критерия, поэтому скорость прогресса в RL сильно различается
максимальная коммерческая ценность OpenAI, Anthropic и подобных компаний — в B2B-сценариях кода/исследований/инженерии, поэтому ресурсы, люди и приоритеты сосредоточены именно там, а другие кейсы не являются источником максимальной прибыли
Это наблюдение очень важно — оно объясняет недоумение многих по поводу того, почему способности ИИ писать код развиваются скачкообразно, а ИИ писать статьи всё ещё часто остаётся довольно заурядным. Дело не в том, что ИИ-компании «не умеют» этим заниматься, а в том, что их золотая жила находится в другом месте — и внимание ушло туда.
Кто сильнее всего подвержен «когнитивному шоку от ИИ»? Те, кто одновременно удовлетворяет двум условиям
Сочетая два диагноза, Karpathy описывает группу, которая «больше всего получает когнитивный удар от ИИ», — людей, которые одновременно выполняют оба условия:
платно используют самые передовые agentic-модели (OpenAI Codex, Claude Code)
профессионально применяют в высокотехнологичных областях (программирование, математика, исследования)
Эта группа сильнее всего подвержена так называемой «AI Psychosis» — это слово от Karpathy, которым он описывает момент, когда вы своими глазами видите, как LLM решает за несколько часов ту проблему с кодом, на которую раньше требовались дни или даже недели, — и именно такое впечатление о возможностях ИИ и о его «наклоне» (slope) заставляет иначе смотреть на технологический ландшафт будущих лет.
А для другой группы (кто не платит и не использует в технических областях) такие слова звучат как «чрезмерное воодушевление», как групповой миф «про маленький Силиконовой долины» (своё сообщество). Но Karpathy считает, что это не миф: это реальные выводы, основанные на личном опыте.
Обе группы «говорят, обращаясь друг к другу, в свой мир»
Ключевой вывод Karpathy звучит так: «Эти две группы разговаривают друг с другом — и не разговаривают с другой стороной». Он описывает две ситуации, которые могут одновременно быть верными:
бесплатный OpenAI (и, как я считаю, частично оставленный) «расширенный голосовой режим», который на Instagram Reels умудряется провалить самые тупые вопросы
в то же время — Codex-модель из самого высокого платного tier OpenAI, которая тратит 1 час, чтобы последовательно перестроить весь codebase, или находит и использует уязвимости в компьютерных системах
Обе вещи реальны и не противоречат друг другу. Но обе группы видят лишь одну сторону — и затем судят друг друга как «чересчур взбудораженных» или «слишком невежественных». Цель статьи Karpathy как раз в том, чтобы соединить этот разрыв.
Вывод для читателей Тайваня: на какой вы стороне?
Рассуждения Karpathy особенно значимы для читателей Тайваня, потому что и на местной техно-арене есть то же двоение: одна сторона говорит «ИИ уже захватил», другая — «да это просто chatbot». Определить, к какой группе вы относитесь, можно по 3 вопросам к себе:
Как давно вы в последний раз лично подавали prompt самому передовому платному моделируемому ИИ (GPT-5.5 Pro, Claude Opus 4.7)?
Вы когда-либо запускали agent, чтобы он отработал больше 30 минут и реально завершил продуктивную задачу (перестройка кода, написание исследовательского обзора, debug сложной системы)?
На чём вы основываете оценку возможностей ИИ — на сообщениях СМИ, на мемах в соцсетях или на личном использовании?
Те, кто отвечает «да, недавно, личный опыт» на все три вопроса, окажутся в той второй группе, которую описывает Karpathy, и им будет проще понять его формулировку про «AI Psychosis». Те, кто отвечает «нет, давно, увидел в СМИ» на все три вопроса, окажутся в первой группе и, вероятно, существенно недооценят скорость прогресса ИИ.
Это не значит, что одна группа «права», а другая «не права»: различия здесь фундаментальные — в самих основаниях оценки. Когда вы увидите следующую статью про «ИИ — это пузырь» или «ИИ заменит все рабочие места», сначала убедитесь, к какой группе относится автор, а затем решайте, как её читать.
Дополнение Karpathy: момент «OpenClaw»
В дальнейших публикациях Karpathy дополняет: «Кто-то недавно сказал мне, что именно из-за такого момента OpenClaw он оказался таким большим — потому что это люди без технического бэкграунда, большая масса, которые впервые лично пережили самые передовые agentic-модели». Это наблюдение показывает: разрыв в понимании — это не только разница «по степени», но и разница «личный опыт vs услышал понаслышке».
Для читателей abmedia самое практичное решение такое: достаньте $20, подпишитесь на месяц на ChatGPT Plus или Claude Pro, возьмите реальную задачу, которая вам действительно интересна (написать исследовательский отчёт, собрать финансовый анализ, сделать debug проекта), полностью прогоните её с помощью agent и только потом вернитесь и оцените, какую роль ИИ играет в вашей работе. Это полезнее, чем прочитать 100 статей про ИИ.
Почему в этой статье одни считают, что ИИ меняет мир, а другие — что он просто обычный? Два диагноза Karpathy появились впервые в цепочке новостей ABMedia.
