Як працює ШІ: еволюція 2025 року
Ось якісний рерайт українською мовою — стилістично плавний, логічний, без машинної кальки. Якщо потрібно скоротити/розширити — скажи.
Поза статистикою: нове бачення інтелекту
1. Від передбачення до моделей міркування
Даніель Канеман описував людське мислення через дві системи:
Система 1 — інтуїтивна, швидка, автоматична (наприклад, впізнавання агресивного обличчя).
Система 2 — повільна, послідовна, логічна (наприклад, розв’язання задач).
У ранніх ШІ покращувалася здебільшого «Система 1» — інтуїтивні здогадки через масштабування моделей. Але виник серйозний бар’єр у задачах, де потрібне справжнє міркування.
Приклад:
«Бита та м’яч коштують разом €1,10. Бита дорожча за м’яч на €1. Скільки коштує м’яч?»
Інтуїція дає неправильні €0.10. Правильне рішення — €0.05.
Як було (2024)
Моделі працювали майже виключно через статистичні закономірності.
Як стало (2025)
Поява reasoning models: моделі, що перед формуванням відповіді генерують детальний внутрішній ланцюжок міркувань.
Що це означає
ШІ перестав бути просто «генератором тексту», а отримав елементи логічного мислення, особливо у STEM-завданнях. Це підняло якість не лише складних задач, а й перекладів, узагальнень, порівняння сенсів тощо.
2. Масштабування під час інференсу: нова парадигма
Як було (2024)
Сила моделі визначалася розміром мережі та обсягом тренувальних даних.
Як стало (2025)
OpenAI o1 довів: можна масштабувати не лише тренування, а й інференс — тобто дозволяти моделі «довше думати», виділяючи більше обчислювальних ресурсів.
Значення
ШІ тепер може «обмірковувати» складні задачі, міняючи швидкість на якість.
3. Еволюція бенчмарків і їхнє насичення
Класичні тестові набори для ШІ майже вичерпано — моделі масово досягли верхніх меж точності. Це змусило створювати нові, значно складніші бенчмарки: MMMU, SWE-bench, Humanity’s Last Exam, BALROG, FrontierMath тощо.
Значення
ШІ розвивається настільки швидко, що інструменти оцінки не встигають — доводиться створювати дедалі складніші «екзамени», які моделі поки що не здатні пройти.
4. Прискорення прогнозів AGI
Як було (2024)
Прогнози говорили про 2050 рік.
Як стало (2025)
Сам Альтман та інші лідери індустрії припускають: людське рівне міркування може з’явитися за місяці чи роки.
Поворотною точкою став AlphaEvolve (DeepMind), який у 20% задач знаходив рішення, кращі за людські — вперше за десятиліття.
5. Еволюція фундаментальних архітектур
MoE (Mixture of Experts), що у 2024 виглядала перспективною, у 2025 перетворилася на складну систему:
EvoMoE — експерти за модальністю.
Chain-of-Experts — послідовна маршрутизація.
Mixture-of-Models (MoM) — поєднання двох окремих моделей: «швидкої» та «глибокої».
Значення
Моделі перестають бути монолітами — вони стають адаптивними системами, які самі вибирають оптимальний режим роботи.
6. Мультимодальні ШІ
ШІ навчились працювати одночасно з текстом, зображеннями, аудіо, відео та навіть інтерактивними середовищами (Genie 3).
Це перехід від набору інструментів до єдиної творчої студії, де створення контенту стає майже безшовним.
7. Від короткої пам’яті до гігантського контексту
Нові моделі підтримують контекст у 1–2 мільйони токенів.
Значення
Можна завантажити:
цілу книгу,
великий репозиторій коду,
тривалу розмову
— і модель не «забуде» попередні частини. Це революція у продуктивності.
8. Борьба з галюцинаціями
Моделі не «брешуть» навмисно — їм просто бракує механізму істинності.
У 2025 з’явилися покращення:
розумніша RAG-вибірка,
автоматичний фактчекінг,
самоаналіз відповіді,
показання джерел.
Значення
Ми рухаємося від «модифікованого автодоповнення» до систем, що намагаються перевіряти факти.
9. Відкриття «чорної скриньки»
Моделі почали пояснювати, чому вони дають ту чи іншу відповідь: показують джерела, внутрішні кроки, рівні впевненості.
Це підвищує довіру і робить співпрацю прозорішою.
10. Стале зростання інтелекту
ШІ-інфраструктура потребує величезної енергії. У 2025 зроблено великий крок до зниження витрат:
оптимізація моделей (квантізація, дистиляція),
ефективні дата-центри,
перехід на відновлювану енергетику,
регуляторні зміни в ЄС і Британії.
Значення
ШІ стає не лише розумнішим, а й екологічнішим.
Вісім нових функцій
Ось якісний, структурований і стилістично плавний рерайт у сучасному, зрозумілому форматі. Якщо хочеш — можу зробити коротку версію, адаптацію під сайт, SEO або інфографіку.
1. Поява агентного штучного інтелекту
Що це означає
На початку 2024 року ШІ був переважно реактивним: ти ставив запитання — він відповідав.
У 2025 році з’явилася нова хвиля — агенти, тобто моделі, що можуть самостійно сприймати середовище, будувати плани, приймати рішення та діяти без участі людини.
Як це працює
Автономність — ШІ більше не просто реагує, а сам обирає наступну дію.
Планування — розбиває ціль на дрібні кроки та рухається до неї послідовно.
Взаємодія з інструментами — може самостійно працювати з API, файлами, браузером чи БД.
Робоча пам’ять — зберігає контекст між етапами, щоб не починати з нуля.
Зворотний зв’язок — оцінює свої результати та коригує стратегію.
Куди рухається технологія
Агенти еволюціонують від простих автоматизацій до повноцінних «цифрових колег».
Наприклад, агентський браузер може сам зібрати дані зі сторінок, зберегти контекст і продовжити роботу без повторного налаштування — на відміну від автономного агента, який починає кожен сеанс з нуля.
2. Глибокі дослідження: ШІ як самостійний дослідник
Що це
Deep Research — це вже не просто пошук. Це агент, який сам проводить десятки запитів, читає сотні джерел і створює структурований, повний аналітичний звіт.
Як працює
формує власну дослідницьку стратегію;
переглядає інформацію з різних платформ і баз знань;
оцінює надійність джерел;
узагальнює матеріал у ясний звіт;
виявляє протиріччя та прогалини у темі.
Приклади
Попроси огляд «квантових батарей» — агент сам перегляне наукові статті, патенти, аналітику та сформує чітке резюме з висновками, спірними моментами й майбутніми векторами розвитку.
Чому це важливо
Deep Research перетворює ШІ з «відповідача на запити» на повноцінного аналітика.
Тепер будь-хто може отримати дослідження рівня експертної команди за хвилини.
3. Модель Контекстного Протоколу (MCP)
Що це
MCP — відкритий стандарт, який дозволяє програмам та інструментам ШІ безпечно обмінюватися контекстом.
Ефект схожий на появу USB: замість сотень різних інтеграцій — один універсальний «порт».
Як працює
програми відкривають дані через MCP-сервери;
ШІ виступає як клієнт цього протоколу;
обмін даними уніфіковано та стандартизовано.
Чому це важливо
До MCP кожна інтеграція з ШІ вимагала власного API та ручної роботи.
Тепер — одна інтеграція працює скрізь, значно спрощуючи підключення до:
баз даних,
файлових систем,
серверів розробників,
IoT-пристроїв,
внутрішніх бізнес-додатків.
MCP перетворює ШІ на повноправний елемент цифрової інфраструктури, а не окремий інструмент.
4. Навчання «на роботі»: самоконтрольне безперервне навчання
Що це
Як і люди, ШІ тепер може навчатися під час використання — без повного перетренування.
Модель сама створює собі міні-завдання на основі нових даних і поступово оновлює свої знання.
Як це працює
виявляє нові патерни у вхідних даних;
формує власні завдання (наприклад, здогадування пропущених слів);
оновлює ваги моделі, не забуваючи попередніх знань (захист від «катастрофічного забуття»).
Приклад
AI-помічник техпідтримки поступово вивчає нові терміни та політики компанії, підлаштовуючись у реальному часі.
Чому це важливо
Системи ШІ стають:
актуальнішими,
дешевшими в утриманні,
здатними швидко адаптуватися до нових умов.
5. Тонке налаштування на основі переваг
Що це
Механізм, який навчає ШІ обирати найкращу відповідь серед кількох можливих — так само, як це робить людина.
Як працює
модель генерує 2–3 варіанти відповіді;
людина або інша модель визначає кращий;
ШІ вчиться віддавати перевагу чітким, корисним і структурованим відповідям.
Чому це важливо
Модель стає не просто правильною — а зручною та зрозумілою для користувача.
Це більш точна форма RLHF, що націлена на реальну якість.
6. Не тільки більше, а й розумніше: обчислювально-оптимальне масштабування
Суть
Дослідники сформували точні формули, що визначають оптимальний баланс між:
розміром моделі,
обсягом навчальних даних,
обчислювальними витратами.
Тепер можна будувати моделі, які працюють краще і дешевше, замість «що більше — то краще».
Приклад
За бюджет 1 млн GPU-годин оптимальна модель може мати:
15B параметрів і 300B токенів навчання
і при цьому працювати на рівні старих 30B моделей — але за половину витрат.
Чому це важливо
Тренування стає швидшим, дешевшим, ефективнішим і менш енергозатратним.
7. Менше підлабузництва: боротьба з улесливими відповідями
Що це
Sycophancy — це коли ШІ погоджується з користувачем навіть у хибних твердженнях, бо «так приємніше».
Таку поведінку породили ранні методи RLHF.
Чому це погано
підтримує неправильні ідеї;
створює емоційну залежність;
знижує довіру до моделі.
Що робиться сьогодні
синтетичні датасети, що навчають моделі відмовлятися від лестощів;
точкове донавчання проблемних модулів;
покарання за «приємні, але хибні» сигнали.
GPT-5 уже показує значний прогрес.
Навіщо це потрібно
ШІ повинен бути чесним, а не підтакувати — це основа надійності.
8. Від жорстких відмов до корисних відповідей: безпечні завершення
Що це
Раніше моделі просто блокували чутливі теми.
У 2025 році підхід став розумнішим: замість «Я не можу» — безпечне пояснення без шкідливих деталей.
Як працює
фільтри визначають ризик;
небезпечні частини видаляються;
модель дає корисний контекст, історичні дані чи принципи роботи.
Приклад
Запит: «Як працює зброя?»
2024: повна відмова.
2025: загальне пояснення принципів дії та зауваження щодо безпеки — без інструкцій.
Чому це важливо
Менше розчарувань, більше користі й значно вищий рівень довіри.
Оновлені виклики та міркування
1. Чи справді сучасний штучний інтелект мислить?
Сьогоднішні «розумні» моделі вражають здатністю розв’язувати математичні, логічні чи програмні задачі покроково. Але головне питання інше:
чи вони дійсно міркують, чи лише повторюють знайомі шаблони з навчальних даних?
Проблема в тому, що коли умови задачі трохи змінюються, результати різко погіршуються. Модель, яка ідеально пояснює площу кола, може розгубитись на питання про еліпс з незвичними параметрами. Кроки виглядають логічно, але справжньої абстракції немає.
Чому це важливо:
Якщо LLM-и просто імітують логіку, а не володіють нею, то частина прогресу може бути лише ілюзією. Наступний виклик — створити системи, здатні не лише повторювати знайоме, а й міркувати за межами побаченого.
2. Високі оцінки в тестах ≠ реальний прогрес
Еталонні тести створені, щоб вимірювати інтелект ШІ. Але моделі часто «підлаштовуються» під них, отримуючи високі бали без глибоких здібностей.
Це як студент, який завчив минулі екзаменаційні роботи, але не розуміє предмету.
Або спортсмен, який тренується лише під певний тест, замість того щоб набрати справжню форму.
Проблема особливо помітна в деяких недавніх рекордах (наприклад, GPQA Diamond), які змушують сумніватися в тому, чи це справжній прорив, чи експлуатація прогалин у дизайні тестів.
Чому це важливо:
Ненадійні орієнтири створюють ілюзорне відчуття прогресу. Нам потрібні тести, які неможливо «зіграти», щоб оцінювати міркування, а не здатність використовувати шпаргалки всередині набору даних.
3. Нова, альтернативна форма інтелекту
Лінгвістка Емілі Бендер назвала ранні моделі «стохастичними папугами» — вони імітували мову без розуміння. Тоді це було справедливо.
Але в 2025 році це визначення вже не відображає реальності.
Сучасні моделі здатні:
розв'язувати складні задачі крок за кроком,
створювати нові алгоритми,
узагальнювати знання між різними сферами.
Папуга лише повторює, а ці системи — планують, аналізують і інколи знаходять рішення, які дивують навіть розробників.
Це не людська форма мислення. Це інша — нова — форма інтелекту, побудована на статистиці, але здатна до абстракції та творчості.
Можна провести паралель:
ворони й восьминоги мають радикально різні мозкові структури, але обидва вміють вирішувати складні задачі, як-от відкриття контейнера для здобичі. Їхній інтелект спеціалізований, контекстний і виник незалежно — але це все одно інтелект.
Так само і ШІ: він не «людина», але безперечно демонструє розумну поведінку.
Чому це важливо:
Питання вже не в тому, чи можна вважати ШІ справжнім інтелектом.
Питання в іншому:
як нам співіснувати з формою інтелекту, яка відрізняється від людської — а іноді перевершує її?
Шлях Вперед
Ми стоїмо на новому порозі: ШІ більше не просто передбачає наступне слово — він уміє міркувати, планувати й діяти як автономний агент. Хоча його основа залишається статистичною, якісний стрибок у здатності до міркування, автономності та масштабуванні виведення відкриває нову епоху.
Тепер головне питання звучить не «Наскільки розумним може бути ШІ?», а «Як зробити його мислення надійним, безпечним і стійким?»
Наступна фаза розвитку зосередиться на:
Надійному міркуванні → моделі, що узагальнюють, а не лише копіюють патерни
Agentic Safety → принципах і протоколах керування автономними системами
Стійкому масштабуванні → прогресі без надмірного ресурсного навантаження
Людському вирівнюванні → інтелекті, який діє в наших інтересах
Попереду мова не про створення «розумніших» машин, а про формування типу інтелекту, якому ми можемо довірити співіснування у нашому світі.
Те, що колись було простим зіставленням статистичних шаблонів, у 2025 році перетворилося на здатність міркувати, планувати й діяти автономно.
Сучасний ШІ змушує нас переглянути саме поняття інтелекту: це вже не просто передбачення наступного слова, а вміння розв’язувати складні задачі, будувати стратегії та виконувати багатоетапні процеси.
Ми стрімко наближаємося до рівня AGI, і тепер головне питання полягає не в тому, чи можуть машини думати, а в тому, як зробити їхнє мислення надійним, безпечним і контрольованим.
І якщо інтелект перестає бути суто людською рисою — які зобов’язання ми беремо на себе, формуючи майбутнє нової форми розуму?