После нескольких лет лихорадочных инвестиций и всеобщего энтузиазма, 2026 год может стать водоразделом для искусственного интеллекта. Эксперты из Stanford HAI сходятся во мнении: эпоха евангелизма ИИ сменяется эпохой его трезвой оценки. Вопрос теперь не в том, «может ли ИИ это сделать», а в том, «насколько хорошо, по какой цене и для кого».
Суверенитет, инвестиции и мыльный пузырь
Джеймс Лэндэй, профессор компьютерных наук и со-директор HAI, прогнозирует, что в 2026 году тема суверенного ИИ наберет огромные обороты. Страны будут стремиться обрести независимость от крупных провайдеров ИИ и политики США. Это может принимать разные формы: от создания собственных больших языковых моделей до размещения чужих моделей на своей инфраструктуре для контроля над данными.
Лэндэй отмечает, что в 2025 году мир наблюдал взрывной рост инвестиций в дата-центры, и эта тенденция продолжится. Однако он задается вопросом о долгосрочной устойчивости этой модели: «В какой-то момент нельзя связать все деньги мира одной этой вещью. Это похоже на очень спекулятивный пузырь».
Ключевые прогнозы Лэндэя на 2026 год:
- Никакого AGI: Искусственного общего интеллекта (AGI) в этом году не появится.
- Продуктивность под вопросом: Компании начнут громче говорить о том, что ИИ не принес обещанного роста производительности, за исключением узких областей вроде программирования и кол-центров. Ожидается волна отчетов о провалившихся проектах.
- Новые интерфейсы: Появятся прототипы и продукты, выходящие за рамки привычных чат-ботов и браузерных интерфейсов.
- Качество вместо объема: Из-за исчерпания качественных данных акцент сместится на тщательную курацию небольших, но высококачественных наборов данных для обучения более эффективных моделей.
- Видео и авторское право: Инструменты генерации видео достигнут уровня, достаточного для реального применения, что неминуемо обострит вопросы авторского права.
Наука требует открыть черный ящик
Расс Альтман, профессор биоинженерии и старший научный сотрудник HAI, сосредоточен на роли ИИ в науке и медицине. Он прогнозирует, что в 2026 году станет ясно, какой подход к построению фундаментальных моделей окажется предпочтительнее: «раннее слияние» (единая большая модель для всех типов данных) или «позднее слияние» (отдельные модели для каждой модальности, интегрированные позже).
Но главный вызов для научного применения ИИ — это интерпретируемость. «В науке недостаточно просто точного предсказания; нужно понимание, как модель к нему пришла», — подчеркивает Олтман. Он ожидает, что в новом году фокус сместится на «археологию» высокопроизводительных нейросетей: исследователи будут активнее изучать внутренние механизмы моделей, используя такие методы, как разреженные автоэнкодеры, чтобы понять, какие именно признаки данных определяют результат.
В сфере здравоохранения, где больницы буквально завалены предложениями от медицинских стартапов на базе ИИ, назрела необходимость в системной оценке. Олтман прогнозирует развитие стандартизированных фреймворков для анализа влияния ИИ-систем на:
- Технические характеристики и обучающую выборку.
- Процесс внедрения и нагрузку на персонал.
- Возврат инвестиций (ROI) в рабочие процессы.
- Удовлетворенность пациентов и качество решений.
Юриспруденция переходит от экспериментов к ROI
Профессор права и заместитель директора HAI Джулиан Найарко выделяет два тренда для ИИ в юридической сфере в 2026 году. Во-первых, переход от вопросов «может ли он писать?» к вопросам «насколько хорошо, на каком материале и с какими рисками?». Ожидается появление стандартизированных, предметно-ориентированных методов оценки, привязанных к конкретным юридическим исходам: точности, целостности цитирования, рискам нарушения адвокатской тайны и скорости выполнения задач.
Во-вторых, ИИ начнет браться за более сложную работу, выходящую за рамки первичного приема клиентов и черновиков документов. Речь идет о системах, способных к рассуждению на основе множества документов: синтезу фактов из разных источников, анализу противоречий и выявлению скрытых связей.
Прогнозы из Стэнфорда звучат отрезвляюще и прагматично, что само по себе симптоматично. Индустрия наконец-то взрослеет и переходит от стадии «вау-эффекта» к стадии балансирования счетов. Особенно интересен прогноз о «суверенитете ИИ» — это прямой ответ на геополитическую напряженность и монополию нескольких американских гигантов. В регионах с жестким регулированием данных это может стать единственным путем внедрения. Что касается предсказания о провальных проектах, то оно неизбежно. Слишком много компаний бросались в ИИ без четкого понимания, какую именно бизнес-проблему они решают. 2026 год станет годом большой чистки, когда останутся только те решения, которые действительно создают ценность, а не просто используют модный термин. И да, черный ящик нейросетей — это ахиллесова пята для их применения в науке и медицине. Без интерпретируемости никакое «точное предсказание» не будет принято научным сообществом. Это область, где следующий большой прорыв будет не в размере модели, а в ее прозрачности.
Общий лейтмотив прогнозов экспертов Stanford HAI ясен: магия уступает место метрикам, а хайп — жесткому аудиту. 2026 год станет проверкой на прочность не только для технологий, но и для бизнес-моделей, построенных вокруг них.