Учёные стали больше бояться галлюцинаций ИИ

Чем больше учёные работают с искусственным интеллектом, тем меньше они ему доверяют. Академический издатель Wiley выпустил предварительный отчёт за 2025 год о влиянии технологий на науку, и выводы там парадоксальные. Исследователи стали относиться к нейросетям с большим скептицизмом, чем год назад, когда технология была явно менее развита.

Давайте посмотрим на цифры. В опросе 2024 года 51% опрошенных учёных беспокоился о галлюцинациях. Это когда большие языковые модели выдают сфабрикованную информацию за правду. И что произошло через год, когда нейросети стали мощнее? Это число выросло до 64%! При том что использование искусственного интеллекта среди исследователей выросло с 45% до 62%.

А дальше ещё интереснее. В 2024 году более 50% учёных верили, что искусственный интеллект уже превосходит человеческие способности. А в 2025 эта вера рухнула до 30%. Вот она, реальность после хайпа.

И эти данные согласуются с предыдущими исследованиями, которые говорят: чем больше люди узнают о том, как работает искусственный интеллект, тем меньше они ему доверяют. И знакомство порождает недоверие.

Я люблю искусственный интеллект. Но так как я с ним долго работаю — я знаю его ограничения. И не идеализирую его. Это — просто шикарный инструмент. Но он требует прямых рук.

AIvengo > Блог > Учёные стали больше бояться галлюцинаций ИИ

Внутри ИИ нашли переключатель характера

Вы думали, что характер ИИ — это какая-то эфемерная штука из настроек? Anthropic только что опубликовала исследование "The Assistant Axis", которое разбивает эту иллюзию. Оказывается, личность нейросети — это буквально измеримая координата внутри её электронных мозгов, и с ней можно делать что угодно.

Нейросети стали слишком сложными и их изучают как живых существ

Большие языковые модели стали настолько сложными, что даже создающие их инженеры не понимают, как те работают. И отказались от математических методов и начали изучать нейросети как живые организмы. Наблюдают за поведением, отслеживают внутренние сигналы, строят карты функциональных областей. Именно так биологи изучают незнакомых существ, не предполагая упорядоченной логики.

Учёные решили проблему размера контекстного окна в ИИ

Учёные из MIT решили 1 из главных проблем ИИ. Это ограничение контекстного окна. Обычные большие языковые модели работают максимум с сотнями тысяч токенов. И быстро теряют точность когда данных становится больше. Новая рекурсивная архитектура под названием RLM вообще не пытается запоминать информацию. Вместо этого она навигирует по ней как по файловой системе.

Cursor ускоряет разработку в 3-5 раз, но код становится сложнее на 40%

Университет Carnegie Mellon взял и измерил то, о чём все говорили на ощущениях. Учёные проанализировали 807 репозиториев, где разработчики начали использовать Cursor. И взяли 1380 контрольных обычных проектов и сравнили их. Причём смотрели на 1 и те же репозитории до и после внедрения, плюс контролировали общие тренды по месяцам. Метод difference-in-differences. Чтобы наверняка отсечь случайности.

AIvengo media заняла 9-е место в рейтинге агентств GEO-продвижения России 2025 года

3 января 2026 года. Российский рынок продвижения в ИИ-ассистентах переживает стадию стремительного формирования и активного роста. Аналитическое агентство Ivens Market Research опубликовало рейтинг агентств по продвижению в нейросетях по итогам 2025 года. Компания AIvengo media заняла 9-е место, войдя в десятку ведущих операторов нового направления цифрового маркетинга.