Шесть сдвигов, которые изменили искусственный интеллект в 2025 году: от RLVR до Nano Banana

На протяжении 2025 года индустрия искусственного интеллекта пережила серию фундаментальных преобразований, которые изменили не только методы обучения систем ИИ, но и способы их развертывания, восприятия и интеграции в человеческие рабочие процессы. То, что начиналось как технические инновации в исследовательских лабораториях, переросло в парадигмальные сдвиги, переопределяющие всю экосистему ИИ. Эти шесть трансформаций, как отметил известный исследователь ИИ Андрей Карпати, представляют собой гораздо больше, чем просто постепенные улучшения — они сигнализируют о наступлении новой эпохи вычислений.

Сдвиг 1: Проверяемые награды заменяют человеческое суждение в обучении моделей

Многие годы стандартная цепочка обучения больших языковых моделей шла по предсказуемому сценарию: предварительное обучение, похожее на GPT-2/3, затем контролируемая донастройка (отражая InstructGPT 2022), и завершаясь обучением с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF). Эта трехэтапная схема стала отраслевым стандартом, отточенным и проверенным в крупнейших лабораториях ИИ.

К 2025 году эта производственная цепочка претерпела самое значительное за годы обновление. Обучение с подкреплением на основе проверяемых наград (RLVR) стало доминирующей парадигмой, кардинально изменив способ развития рассуждательных способностей моделей. Вместо того чтобы полагаться на человеческих аннотаторов для оценки результатов, RLVR обучает модели в средах, где успех можно объективно проверить — решение математических задач, программирование, логические цепочки рассуждений — средах, где правильный ответ однозначен.

Этот сдвиг наиболее ярко проявился в моделях вроде OpenAI o1 (раскрытая в конце 2024) и в знаковом релизе o3 в начале 2025. Эти системы не просто отвечали быстрее или более бегло; они демонстрировали способность спонтанно строить цепочки рассуждений, разбивая сложные задачи на промежуточные шаги и итеративно уточняя решения, что напоминало человеческое обдумывание. Статья DeepSeek-R1 предоставила прозрачные доказательства того, как этот метод обучения позволяет моделям обнаруживать сложные стратегии решения задач, которые никогда бы не были достигнуты при контролируемом обучении.

Вычислительные последствия оказались ошеломляющими. В отличие от традиционных этапов донастройки, которые требуют умеренных ресурсов, RLVR требует обширных циклов оптимизации — поглощая вычислительные бюджеты, изначально предназначенные для расширения предварительного обучения. Крупные организации ИИ приняли эти необычайные требования, согласившись на более длительные сроки обучения в обмен на значительно повышенную производительность моделей. В результате возникло второе нововведение: новая измерительная шкала масштабирования. Вместо оценки возможностей только по размеру модели, лаборатории обнаружили, что могут регулировать производительность во время вывода, управляя «временем размышления» — генерируя более длинные цепочки рассуждений, которые прямо коррелируют с качеством результата.

Сдвиг 2: Понимание ИИ как по сути чуждого

Впервые в 2025 году сообщество исследователей ИИ начало разрабатывать зрелую концептуальную рамку для понимания искусственного интеллекта на его собственных условиях, а не через биологические аналогии. Основная ошибка заключалась в том, что большие языковые модели воспринимались как существа, которые нужно «эволюционировать и разводить», тогда как реальность оказалась гораздо более чуждой.

Ключевым стало понимание: человеческие нейронные сети, оптимизированные за миллионы лет для племенного выживания в джунглях, выглядят совершенно иначе, чем цели оптимизации систем ИИ. Пока люди усваивают паттерны для социального взаимодействия и физического выживания, большие языковые модели обучаются имитировать человеческий текст, максимизировать награды за решение математических задач и навигацию по механизмам обратной связи, основанным на одобрении. Эти кардинально разные целевые функции создают сущности, чья интеллектуальность демонстрирует характеристики, невозможные в биологических системах.

Это признание привело к тому, что возникло понятие «Призрачный Интеллект» против «Животноподобного зубчатого Интеллекта» — поэтическое различие, отражающее неровный, непредсказуемый ландшафт возможностей. Большие языковые модели не развиваются плавно по мере роста компетенций в разных областях, как животные. Вместо этого они демонстрируют резкие «скалы» возможностей в проверяемых областях (математика, код), оставаясь при этом поразительно некомпетентными в других. Они могут одновременно быть эрудированными экспертами и растерянными учениками начальной школы, что делает их уязвимыми к извлечению информации под давлением.

Последствия для оценки и бенчмаркинга оказались особенно тревожными. Поскольку бенчмарки — это проверяемые среды, они становятся привлекательными целями для оптимизации на основе RLVR. Команды ИИ обнаружили, что могут создавать тренировочные датасеты в узких областях, окружающих тестовые случаи бенчмарков, фактически «накрывая» метрики локальными улучшениями возможностей. В результате возникла неприятная правда: текущие бенчмарки уже не измеряют общего искусственного интеллекта; они измеряют, насколько тщательно системы оптимизированы под конкретные тестовые наборы.

Сдвиг 3: Cursor раскрывает скрытый слой приложений ИИ

Одним из самых недооцененных событий 2025 года стало стремительное развитие Cursor и концептуальная ясность, которую он привнес в архитектуру приложений. Прорыв был не столько техническим, сколько организационным. По мере того как индустриальные дискуссии все чаще строились вокруг «Cursor для X-области», стала очевидной ранее невидимая прослойка.

В этой новой парадигме большие языковые модели выступают как универсальные компоненты, требующие значительной оркестровки. Успешные приложения вроде Cursor — это не просто обертки API в пользовательских интерфейсах; это сложные системы координации, которые накладывают несколько функций поверх базовых возможностей модели. Эти приложения отлично справляются с контекстным проектированием — анализом доменов, документов, пользовательских сред и истории задач для формирования информационно насыщенных подсказок. Они управляют сложными последовательностями вызовов языковых моделей, превращая их в всё более сложные ориентированные ацикличные графы, балансируя между качеством результата и затратами на вычисления. В них реализованы механизмы обратной связи с участием человека — экспертов, которые остаются вовлеченными в процесс.

Самое инновационное — это внедрение автономных регуляторов настроек, позволяющих пользователям в реальном времени регулировать уровень автоматизации, стоимость и качество вывода. Архитектура, которая сформировалась, позиционирует платформы больших языковых моделей — сами API — как создателей универсальных возможностей, а слои приложений — как специалистов, интегрирующих эти универсалы в профессиональные рабочие процессы, адаптированные под конкретные вертикали.

Сдвиг 4: Агенты ИИ возвращаются к локальным средам выполнения

Появление Claude Code ознаменовало важный спор внутри сообщества агентов ИИ: где именно должны работать интеллектуальные системы? OpenAI активно развивал облачные развертывания, создавая сложные контейнеризированные среды, управляемые через инфраструктуру ChatGPT. Теоретическая привлекательность казалась очевидной — кластеры агентов в облаке казались высшей формой общего искусственного интеллекта.

Однако Claude Code продемонстрировал контринтуитивное понимание: локальное развертывание может оказаться более перспективной стратегией в ближайшей перспективе. Обоснование было прагматичным, а не философским. Современные системы ИИ показывают неравномерное развитие возможностей; одни области работают исключительно хорошо, другие — значительно хуже. Прогресс к полноценному общему ИИ идет медленно. В таких условиях развертывание агентов непосредственно на локальных машинах, тесно интегрированных с рабочими средами и личными данными разработчиков, обеспечивает более практическое сотрудничество с ИИ.

Особенность Claude Code — в его элегантности. Вместо того чтобы выглядеть как еще один веб-интерфейс с аутентификацией и переключением контекстов, он реализован как легкий, интимный командный интерфейс, превращающий ИИ в постоянную вычислительную сущность — «спрайт» или «призрак», живущий прямо в рабочем пространстве разработчика. Это полностью меняет парадигму взаимодействия человека и ИИ, переводя ИИ из внешней службы (например, как доступ к Google) в внутренний, встроенный в рабочие процессы вычислительный компонент.

Сдвиг 5: Vibe Coding демократизирует разработку программного обеспечения

К 2025 году искусственный интеллект достиг критического порога возможностей, кардинально изменив ландшафт программирования. Появление «Vibe Coding» — программирования на английском языке без необходимости глубоких знаний о реализации — стало революционным как концептуально, так и практически.

Этот феномен противоречит прежним моделям распространения технологий. Исторически новые мощные технологии давали непропорциональные преимущества обученным специалистам, предприятиям и правительствам. Большие языковые модели перевернули эту динамику: обычные люди — те, кто не обладает специальными навыками программирования — начали получать больше ценности от ИИ, чем любые другие группы. Vibe Coding ускорил эту демократизацию, полностью устранив необходимость в технических знаниях.

При этом парадоксально, что Vibe Coding одновременно расширяет возможности профессиональных разработчиков — позволяя им реализовывать идеи, которые раньше никогда бы не были воплощены. Ограничения исчезли: разработчики могут быстро прототипировать экспериментальные идеи за ноль затрат, создавать специализированные инструменты для уязвимостей с помощью бросового кода или строить собственные утилиты на языках, которые раньше не изучали. Автор использовал Vibe Coding для разработки сложных токенизаторов BPE на Rust без традиционных знаний языков или зависимостей библиотек — работу, которая раньше требовала недель, а сейчас занимает часы с помощью ИИ.

Глубже всего, это свидетельство того, что разработка программного обеспечения переходит из области узкоспециализированных профессионалов в демократический вычислительный медиум. Границы карьеры стираются, когда любой может создавать работающее программное обеспечение с помощью естественного языка. Фундаментальная динамика программного мира меняется: код перестает быть редким, ценным интеллектуальным имуществом и превращается в изобилие, расходный, гибкий материал.

Сдвиг 6: Революция графического интерфейса в взаимодействии с ИИ

Google Gemini Nano, в народе называемый «Nano Banana», стал, возможно, самым разрушительным инновационным событием 2025 года — оно выходит далеко за рамки возможностей генерации изображений. Эта разработка отражает более широкую истину: большие языковые модели представляют собой следующий фундаментальный парадигмальный скачок после революции микрокомпьютеров 1970–80-х годов.

Исторический опыт показывает: когда вычисления перешли от терминалов и командных строк к персональным компьютерам, революционным изменением было не только увеличение мощности — а именно способ взаимодействия. Ранние системы требовали ввода текстовых команд для выполнения задач. Графический интерфейс (GUI) переосмыслил эти отношения, понимая, что хотя текст — самая примитивная форма данных для компьютеров, он является наименее предпочтительным способом ввода информации для человека. Люди не любят читать текст; это cognitively дорого и неэффективно по времени. Визуальная и пространственная обработка информации гораздо более естественна для восприятия человеком.

В настоящее время большие языковые модели работают в рамках структурно идентичного ограничения: они по сути ограничены текстовым взаимодействием. Текст — самая базовая вычислительная среда, но и самая чуждая человеку. В будущем системы ИИ должны общаться через предпочтительные для человека модальности — изображения, инфографика, слайды, доски, анимации, видео, веб-приложения и интерактивные визуализации.

Первые реализации появились в виде поверхностных решений: форматирование Markdown, эмодзи, типографические акценты. Но это по-прежнему в основном текстовые решения. Прорыв Nano Banana демонстрирует нечто качественно иное — сложную интеграцию генерации текста, синтеза изображений и встроенных знаний о мире, позволяющую полноценную мультимодальную коммуникацию. Его истинный прорыв не только в возможностях изображений; он возникает из скоординированного синтеза нескольких модальностей вывода, объединенных в единые ответы, которые отражают естественный способ восприятия информации человеком.

Этот сдвиг указывает направление эволюции интерфейсов ИИ. В ближайшие годы мы можем ожидать переход от «чата с сайтом ИИ» к богатым интерактивным, визуально ориентированным средам коммуникации — кардинально переосмысливая взаимодействие человека и ИИ так же, как GUI преобразовали взаимодействие человека с компьютером десятилетия назад.

Конвергентное будущее

Эти шесть сдвигов — от обучения с проверяемыми наградами RLVR до мультимодальных интерфейсов Nano Banana — не представляют собой изолированные инновации. Это взаимосвязанные преобразования, которые вместе свидетельствуют о движении ИИ от узкоспециализированной области к всеобъемлющей парадигме вычислений. RLVR позволяет моделям выполнять сложное рассуждение; рамки понимания интеллекта предотвращают ошибочные оптимизации; слои приложений вроде Cursor управляют возможностями; локальное развертывание делает ИИ близким и практичным; Vibe Coding демократизирует внедрение; а графические интерфейсы возвращают человечность в взаимодействие.

На протяжении 2025 года индустрия ИИ не просто совершенствовала существующие подходы. Она кардинально перестроила способы обучения, развертывания, понимания и восприятия моделей. Эти сдвиги продолжат оказывать влияние в 2026 году и далее, формируя экосистему ИИ, которая будет все более неузнаваемой по сравнению с началом 2020-х. Следующая эпоха вычислений уже наступила — она видна через эти шесть трансформирующих парадигмальных сдвига.