Я не шучу, Илон Маск прав — мы действительно уже существуем в эпоху ИИ-сингулярности.
Что такое сингулярность? По сути — это то, что компьютеры принимают какие-то решения, но мы не можем проверить, почему они это делают, и можем только довериться решению.
Фантастическая литература приучила нас к тому, что это будет выглядеть как что-то вроде ответов на «самый главный вопрос Вселенной и всего такого», прыжков гиперреальности и вообще бога-из-машины.
Но это вовсе не обязательно. Для ИИ-сингулярности достаточен средний или ниже среднего интеллект, чтобы у ИИ было непреодолимое преимущество перед человеком. Поясню, что это значит.
Человек в целом сфокусирован крайне узко. К примеру, технари зачастую знают, как настроить CI/CD-конвейер, но не только не могут отличить Мане от Моне, но даже вообще не знают, что такая отрасль знания существует. И наоборот — пример более практический: хороший маркетолог может не знать ничего о технических сложностях. Основная сложность в бизнесе — это коммуникации. Вообще суть многих видов бизнеса — это соединение ранее несоединимого. Например, дизайн и ЭВМ — и застолбить в своё время неочевидный рынок графических платформ.
И вот тут преимущество LLM проявляется во всей красе. Да, в большинстве сфер его уровень не выше, чем у расторопного и туповатого новичка. Но при этом этих новичков миллионы и миллиарды — во всех возможных сферах, и в роли коммуникатора выступают сами языковые модели. На этом построен принцип thinking-моделей. Помните, как ещё года 2 назад насмехались над тем, что, дескать, тупой ИИ не способен перемножить 2 числа и невпопад угадывает? Стоило под капотом связать его с Python, и для его эффективности оказалось достаточным просто переформулировать запрос и передать его дальше системе. Поэтому как бы небольшие улучшения в модели делают рывок не на 20%, а сразу экспоненциально.
Часто слышу о том, что, дескать, такая-то и такая-то версия GPT оказалась разочарованием — он по-прежнему пишет несмешные анекдоты, скучные рассказы и т. д. Но в бизнесе скачок гигантский. В 2024 я восторгался тем, что LLM сама создала простенький компонент с палитрой на 100–200 строк. Уже через год буквально с 1–2 запросов он создал уже такой компонент, как TreeMap, на 2000+ строк с довольно сложной и нетривиальной логикой. Всего 1,5 года назад я был в восторге от того, как он генерировал Angular-сервисы из Swagger, а в конце 2025 я в течение дня сделал следующее:
Попросил в своём биржевом сервисе сделать рефакторинг и сделать его расширяемым. Разработать архитектуру.
Портировать текущие индикаторы под новую архитектуру.
Вначале хотел сделать опрос пользователей… потом подумал и решил, что это уже и не надо. Просто попросил прошерстить интернет и выдать 20+ самых популярных свечных индикаторов.
Попросил написать спецификации под каждый.
Попросил реализовать каждый из них и написать тесты.
На выходе оказалось десятки тысяч строк кода, которые я даже не смотрел. Да, там может быть не оптимально, говнокод и прочее. Но всё это обошлось мне в 1 день жизни и примерно в $5 за недельную подписку на Codex. Задача — просто оценить реакцию пользователей. Рынок софта пресыщен и диктует новые правила, и у меня нет ресурсов тратить недели и месяцы жизни, чтобы решать такую задачу.
Главный вывод для меня — что LLM всё больше берёт на себя перемычки и слепые зоны, которые бизнес просто не способен на себя брать в силу того, что рентабельность становится исчезающим животным.
Мир двигается стремительными темпами. Ещё год-полтора назад я спокойно делал входные тестовые для рекрутеров (и да, я не считаю это мошенничеством, потому что если компания экономит свои ресурсы для отсева кандидатов, я имею право экономить свои — а основное собеседование никто не отменял) и особо не беспокоился о том, что меня поймают, сейчас вайб-хайринг стал практически индустриальным стандартом. И то, что делает частник для своих небольших, с горем-пополам кормящих его проектов, сделает и большая корпорация. Корпорации против вайб-кодинга только при условии, что прибыль идёт мимо её кармана, но в обратном случае вайб-менеджмент, вайб-маркетинг, вайб-дизайн и вайб-системный анализ неизбежно сложатся в единую машину — просто потому, что это уже возможно.
По сути, это и есть та ИИ-сингулярность, которая уже настала, просто ещё не везде материализовалась. Бизнес будет стремиться к тому, чтобы зарабатывать деньги, особо не вникая, как и почему они к нему приходят.
Комментарии (16)
zmiik
24.01.2026 16:17Блин. Мой код, который я написал полгода назад, тоже достиг сингулярности. Ибо, по мнению автора, я вообще не понимаю почему он ведёт себя так как ведёт ))))
Сингулярность это посложнее будет, как указывают многие комментаторы. Это не просто про непонимание приятных решений.
youscriptor Автор
24.01.2026 16:17Если вы считаете себя умнее Илона Маска почему он триллионер, а не вы?
Смысл сингулярности в общественном контексте в том что люди полностью делегируют решения ИИ без его контроля и доверяясь ему полностью, а не в том что вы что то не поняли
zmiik
24.01.2026 16:17Может потому что у него родители не из инженеров 90-х, которые не могли позволить даже вышку детям и приходилось учиться за бюджет побеждая на олимпиадах и т.п
А ещё он хайпожор, так как это его миллиарды - делает он половину на хайпе. Ибо столько денег в том числе и его в ИИ, что у него нет выбора. Брать термин, популизировать его, отрывать от науки, и убеждать хомяков, что их инвестиции дают результат.
ИИ сингулярности пока достигли только менеджеры высшего звена, продающие ИИ. Конечный пользователь ИИ, если не будет понимать почему ИИ ему выдал то, что выдал, сделает нерабочий продукт. Или бомбу для своих последователей.
Статья для Хайпа, на основе высказывания Хайпожора мирового уровня. Не более.
Ну и полагаться тупо на результаты, которые вы собрали и даже не проверить. А вы уверены, что они верны? Я нет.
youscriptor Автор
24.01.2026 16:17А кто по вашему реальные пользователи скажем Фейсбука? Явно не те кто там держит профили, а правительство и корпорации которые проводят модерацию и продвигают свои продукты и идеи. Вы почему то представляете что синугулярсность это говорящая черная дыра из футурамы. Соответственно и чек лист простой - есть под столом такая дыра/нет. Статью как говорится можно и не читать - достаточно заглянуть под стол и проверить. Хотя писал я совсем о другом
Savek
24.01.2026 16:17Не претендую на объективность, но рост качества кода, генерирумого ИИ, можно отнести к тому, что в 23-24 годах дали возможность скачать данные со stackoverflow, github и других подобных ресурсов. То есть, модели нейросетей не получили толику интеллекта, просто им скормили огромные наборы примеров кода. Ну и, само-собой, улучшили внутренние статистические алгоритмы. Я сейчас работаю с не сильно популярным фреймворком, по которому пока не наработана кодовая база, и в 99% случаев ИИ мне никак не помогает. Приходится лезть внутрь и, как встарь, ковыряться в кошках библиотек.
youscriptor Автор
24.01.2026 16:17Я стараюсь избегать термин ИИ потому что сразу есть соблазн сравнивать с человеком и конечно находить разницу. Интеллекта и сознания там нет, есть новый способ решать большой класс задач
vl12
24.01.2026 16:17Ещё используемая модель влияет. Например: Модели тренированные на коде 2024 года (DeepSeek и другие китайцы) не знают об изменившихся API библиотек, код будет не рабочий из-за этих ошибок. Хотя нагенерировать может много. Я использую плагин GigaCode в IDE, там обучение посвежее, ошибок меньше. Нейросетка встроенная в поисковик Google знает свежие версии библиотек, ошибок не делает, но и кода много не нагенерирует и контекстом свои скрипты и проект не добавишь, но для небольших фрагментов нормально.
Модели можно давать схемы API импортируемых функций библиотек. Вроде: функция abc принимает какие-то параметры таких-то типов, выдает такие-то параметры и типы. Или дать документацию библиотеки или определения функций. На основе этого модель напишет код.
Loco2k
24.01.2026 16:17ИИ пока даёт уменьшение издержек в некоторых областях, и некоторые новые возможности, если эта автоматизация увеличивает скорость принятия решений.
Примерно как изобретение быстрых эвм в своё время.
ЗЫ переход всей индустрии на электродвигатели занял 20лет, хотя выгода была очевидна сразу.
arheops
Вроде как сингулярность - это когда мы не успеваем проследить за прогрессом в связи с тем, что ИИ сам себя изменяет быстрее, чем мы это понимаем.
В данный момент ИИ все еще повторяет то, что мы и сами умеем делать.
youscriptor Автор
Как можно отделить "нет возможности на практике" от "в теории при наличии людей и денег возможно за обозримое время". Думаю для общества важнее реальные решения от ИИ, то что в теории возможно выделить денег, людей и время мало что меняет. Например ЛЛМ решил одну из давних задач Эрдыша. Люди ее принципиальнго не могли решить или руки не доходили просто? Как это определить?
arheops
А как можно считать наличия блек бокса признаком сингулярности? блек боксы были даже в Древнем Египте. Никто не знал как вода течет, просто на практике определяли.
Куча задач уже полвека решается по методу Монте-Карло. Тоесть метод - тоже сингулярность? Ведь без него до задач "руки не доходили".
Сингулярность будет когда по экспоненте начнет увеличиваться сложность. Пока такого не наблюдается.
youscriptor Автор
Сложность решаемых задач как раз растет по экспоненте. ЛЛМ не обязан решать вообще любую задачу в мире лучше человека по критериям опять же случайного человека. Для экономики и общества важнее что мы делегировали ЛЛМ принятие решений, ход которых мы не можем контролировать. Пока не везде, но это будет неизбежно.
BlackMokona
ИИ создаёт более лучший ИИ, который создаёт более лучший ИИ.....без вмешательства человека, самое простое определение сингулярности
sim31r
Еще вариант с вмешательством человека, лично ИИ ничего не нужно, а человек может дать ТЗ-промт на улучшение модели ИИ по каким-то параметрам. Кроме кода ИИ железо оптимизирует, причем так что люди не понимают как он это делает
https://habr.com/ru/articles/873038/?ysclid=mksvy2gl5586497906
youscriptor Автор
Вы представляете что кто то нажал на кнопочку и на месте компьютера образовалась черная дыра, так что ли? У софта нет прямого доступа к физическому миру, как минимум дата-центры и вся прочая инфраструктура должна достраиваться человеком