Шість змін, які переформували ШІ у 2025 році: від RLVR до Nano Banana

Протягом 2025 року індустрія штучного інтелекту пережила серію фундаментальних трансформацій, які змінили не лише спосіб навчання систем AI, а й їх розгортання, сприйняття та інтеграцію у людські робочі процеси. Те, що починалося як технічні інновації у дослідницьких лабораторіях, перетворилося у парадигмальні зрушення, що переосмислюють всю екосистему AI. Ці шість трансформацій, як аналізує видатний дослідник AI Анджей Карпати, означають набагато більше ніж поступові покращення — вони сигналізують про появу нової епохи обчислень.

Зміщення 1: Перевірені нагороди замінюють людське судження у тренуванні моделей

Багато років стандартний процес навчання великих мовних моделей слідував передбачуваній послідовності: попереднє навчання, схоже на GPT-2/3, згодом — контрольоване тонке налаштування (відтворюючи InstructGPT з 2022), і завершуючи підкріплювальним навчанням з людським зворотним зв’язком (RLHF). Цей трьохетапний підхід став галузевим стандартом, удосконалений і випробуваний у провідних AI-лабораторіях.

До 2025 року ця технологічна лінійка зазнала найзначнішого оновлення за роки. Підкріплювальне навчання на основі перевірених нагород (RLVR) стало домінуючою парадигмою, кардинально змінюючи спосіб розвитку здатностей моделей до логічного мислення. Замість залежності від людських аннотаторів для оцінки вихідних даних, RLVR тренує моделі у середовищах, де успіх можна об’єктивно перевірити — рішення математичних задач, програмування, логічні ланцюги — середовища, де правильна відповідь є однозначною.

Це зрушення найбільше проявилося у моделях, таких як OpenAI o1 (розкритий наприкінці 2024), та у революційному релізі o3 на початку 2025. Ці системи не просто реагували швидше або більш плавно; вони демонстрували здатність спонтанно будувати ланцюги логіки, розбиваючи складні задачі на проміжні кроки та ітеративно вдосконалюючи рішення, що нагадує людське обдумування. Стаття DeepSeek-R1 надавала прозорі докази того, як цей метод навчання дозволяє моделям відкривати складні стратегії розв’язання проблем, які супервайзинг не міг би розкрити.

Обчислювальні наслідки були приголомшливими. На відміну від традиційних етапів тонкого налаштування, що споживали помірні ресурси, RLVR вимагає масштабних циклів оптимізації — витрачаючи обчислювальні ресурси, спочатку призначені для розширення попереднього навчання. Провідні AI-організації прийняли ці надзвичайні вимоги, погоджуючись на довші терміни тренування заради суттєвої підвищеної продуктивності моделей. Водночас з’явилася вторинна інновація: новий масштабний вимір. Замість оцінювати здатність лише за розміром моделі, лабораторії навчилися регулювати продуктивність під час inference, контролюючи “час мислення” — генеруючи довші ланцюги логіки, що безпосередньо корелюють із якістю виходу.

Зміщення 2: Розуміння AI-інтелекту як фундаментально чужого

Уперше у 2025 році дослідницька спільнота почала розробляти зрілу концептуальну рамку для розуміння штучного інтелекту на його власних умовах, а не через біологічні аналогії. Основною помилкою було сприйняття великих мовних моделей як створінь, які потрібно “еволюціонувати та розводити”, тоді як реальність виявилася набагато більш чужою.

Ця різниця зосередилася навколо ключового розуміння: людські нейронні мережі, оптимізовані протягом тисячоліть для племінного виживання у джунглях, зовсім не схожі на цілі оптимізації AI-систем. Поки люди внутрішньо засвоюють патерни для соціальної навігації та фізичного виживання, великі мовні моделі навчаються імітувати людський текст, максимізувати нагороди за математичне розв’язання задач і орієнтуватися у механізмах зворотного зв’язку, що базуються на схваленні. Ці цілі функції кардинально відрізняються, породжуючи сутності, інтелект яких проявляє характеристики, неможливі у біологічних контекстах.

Це усвідомлення привело до того, що можна назвати “Привидний Інтелект” проти “Тваринного зубчастого Інтелекту” — поетичного розрізнення, що відображає зубчастий, непередбачуваний ландшафт можливостей. Великі мовні моделі не розвивають плавно зростаючу компетентність у різних сферах, як тварини. Замість цього вони демонструють драматичні “скелі” можливостей у перевірюваних сферах (математика, код), залишаючись при цьому дивно некомпетентними у інших. Вони можуть одночасно бути ерудованими авторитетами і заплутаними учнями початкової школи, потенційно вразливими до витягання інформації під час ворожих атак.

Наслідки для бенчмаркінгу були особливо тривожними. Оскільки бенчмарки — це перевірювані середовища, вони стають нездоланними цілями для оптимізації на основі RLVR. Команди AI навчилися створювати тренувальні набори даних у щільних вбудованих просторах навколо тестових кейсів, ефективно “накриваючи” метрики оцінки локальними покращеннями здатностей. Неприємна правда полягала в тому, що сучасні бенчмарки вже не вимірюють загальний штучний інтелект; вони вимірюють, наскільки системи оптимізовані під конкретні тестові набори.

Зміщення 3: Cursor відкриває прихований рівень застосувань AI

Одним із найнедооцінених досягнень 2025 року стало стрімке зростання популярності Cursor і концептуальна ясність, яку він приніс щодо архітектури застосунків. Прорив був не стільки технічним, скільки організаційним. У міру того, як галузеві дискусії все більше зосереджувалися на можливостях “Cursor для X-області”, став очевидним раніше невидимий рівень.

Великі мовні моделі, у цій новій парадигмі, виступають як універсальні компоненти, що потребують значної координації. Успішні застосунки, такі як Cursor, не просто обгортають API-запити у інтерфейси користувача; вони є складними системами координації, що накладають кілька функцій поверх базових можливостей моделей. Вони відмінно справляються з контекстним інжинірингом — аналізом доменних документів, середовищ користувачів і історії проблем для створення інформаційно насичених підказок. Вони координують складні послідовності викликів мовних моделей у дедалі більш складні орієнтовані ациклічні графи, балансуючи якість продуктивності з обчислювальними витратами. Вони підтримують механізми зворотного зв’язку з людським участю, де експерти залишаються залученими до результатів систем.

Можливо, найінноваційніше — це реалізація автономних регулювальних механізмів, що дозволяють користувачам у реальному часі регулювати рівень автоматизації, витрат і якості виходу. Архітектура, що сформувалася, позиціонує платформи великих мовних моделей — самі API — як каталізатори універсальних можливостей, тоді як рівень застосунків виступає як спеціаліст, що інтегрує ці універсальні можливості у професійні робочі процеси, адаптовані до конкретних галузей.

Зміщення 4: Агенти AI повертаються до локальних середовищ виконання

Зародження Claude Code закріпило важливий дебат у спільноті агентів AI: де саме мають працювати інтелектуальні системи? OpenAI активно просував хмарне розгортання, створюючи складні контейнеризовані середовища, керовані через інфраструктуру ChatGPT. Теоретично це здавалося ідеальним — кластери агентів у хмарі, що представляють найвищу форму загального штучного інтелекту.

Однак Claude Code продемонстрував контраргумент: локальне розгортання може бути більш перспективною стратегією у короткостроковій перспективі. Обґрунтування було прагматичним, а не філософським. Поточні системи AI демонструють нерівномірний розвиток можливостей; окремі сфери працюють надзвичайно добре, тоді як інші відстають значно. Просування до повного загального штучного інтелекту залишається повільним. За цих умов розгортання агентів безпосередньо на локальних машинах, тісно інтегрованих із реальним робочим середовищем і приватними даними розробників, забезпечує більш практичну співпрацю з AI.

Особливий прорив Claude Code полягав у його елегантності. Замість того, щоб бути ще одним веб-інтерфейсом із аутентифікацією та перемиканням контекстів, він реалізований як легкий, інтимний командний рядок, що перетворює AI на постійний обчислювальний об’єкт — “спрайт” або “привид”, що безпосередньо мешкає у робочому просторі розробника. Це цілком новий парадигмальний підхід до взаємодії людина-AI, що переводить AI із зовнішньої служби (як доступ до Google) у внутрішню, інтегровану у робочий процес присутність.

Зміщення 5: Vibe Coding демократизують розробку програмного забезпечення

До 2025 року штучний інтелект подолав критичний поріг можливостей, що радикально змінив ландшафт програмування. Виникнення “Vibe Coding” — програмування англійськими описами без глибоких знань про реалізацію — стало революційним як концептуально, так і практично.

Цей феномен суперечить попереднім моделям поширення технологій. Історично нові потужні технології надавали непропорційні переваги навченим фахівцям, підприємствам і урядам. Великі мовні моделі змінили цю динаміку: звичайні люди — ті, хто не має спеціалізованих навичок програмування — отримали більше цінності від AI, ніж будь-хто інший. Vibe Coding прискорив цю демократизацію, повністю усунувши необхідність технічних знань.

Водночас, Vibe Coding парадоксально дав змогу професійним розробникам реалізовувати проєкти, які раніше ніколи б не були здійсненні. Обмеження зникли: розробники тепер можуть швидко прототипувати експериментальні ідеї за мінімальні витрати, створювати спеціалізовані інструменти для вразливостей із “одноразовим” кодом або будувати власні утиліти мовами, яких раніше не вивчали. Автор, наприклад, використав Vibe Coding для створення складних токенізаторів BPE у Rust без традиційних знань мови або бібліотек — роботу, яка раніше займала б тижні, тепер — кілька годин із допомогою AI.

Глибше за все, цей зсув означає, що розробка програмного забезпечення переходить із сфери вузьких фахівців у демократичний обчислювальний медіум. Межі кар’єри стираються, коли будь-хто може створювати функціональний код за допомогою природної мови. Основи екосистеми програмного забезпечення змінюються, коли код перетворюється з дефіцитної, цінної інтелектуальної власності на доступний, одноразовий, гнучкий матеріал.

Зміщення 6: Революція графічного інтерфейсу у взаємодії з AI

Google Gemini Nano, відомий у колах AI як “Nano Banana”, став, можливо, найруйнівнішою інновацією 2025 року — і не лише через можливості генерації зображень. Це відображає більшу істину: великі мовні моделі є наступною фундаментальною парадигмою обчислень після революції мікрокомп’ютерів 1970-х і 1980-х років.

Історичний досвід показує, що революційні зміни у обчисленнях відбувалися не через потужність процесорів, а через спосіб взаємодії. На початку системи змушували користувачів вводити текстові команди для виконання завдань. Графічний інтерфейс (GUI) переосмислив цю взаємодію, визнавши, що хоча текст є найпримітивнішою формою даних для комп’ютерів, він є найменш бажаним способом введення інформації для людей. Люди не люблять читати текст; це когнітивно витратно і неефективно за часом. Візуальна та просторова обробка інформації більш природна для людського сприйняття.

Зараз великі мовні моделі працюють у структурно ідентичних обмеженнях: вони в основному обмежені текстовою взаємодією. Текст — найпростіше обчислювальне середовище, але й найчужорідніше для людських переваг. Майбутні системи AI мають спілкуватися через людські улюблені модальності — зображення, інфографіка, слайди, білборди, анімації, відео, веб-застосунки та інтерактивні візуалізації.

Перші реалізації з’явилися через поверхневі рішення: форматування Markdown, емодзі, типографічне підкреслення. Але вони залишаються в основному текстовими. Прорив Nano Banana демонструє щось якісно інше — складну інтеграцію генерації тексту, синтезу зображень і вбудованих знань світу, що дозволяє всебічну мультимодальну комунікацію. Його справжній прорив полягає не лише у можливостях зображень; він виникає з узгодженої синтезу кількох модальностей у єдині відповіді, що імітують природний спосіб отримання інформації людьми.

Це зрушення вказує напрямок еволюції інтерфейсів AI. У найближчі роки очікуємо перехід від “чатів із AI на сайті” до багатофункціональних, візуально орієнтованих комунікаційних середовищ — кардинально переосмислюючи людсько-AI взаємодію у стилі, подібному до того, як GUI змінили людсько-комп’ютерний інтерфейс десятиліттями раніше.

Конвергентне майбутнє

Ці шість зрушень — від RLVR, що базується на перевірці, до мультимодальних інтерфейсів Nano Banana — не є ізольованими інноваціями. Вони є взаємопов’язаними трансформаціями, що разом вказують на еволюцію AI від вузької сфери застосування до всеохоплюючої парадигми обчислень. RLVR дозволяє створювати моделі з складним логічним мисленням; рамки інтелектуальної форми запобігають неправильній оптимізації; рівні застосунків, такі як Cursor, координують можливості; локальне розгортання робить AI інтимним і практичним; Vibe Coding демократизує реалізацію; а графічні інтерфейси переосмислюють людсько-AI взаємодію.

Протягом 2025 року індустрія AI не просто покращувала існуючі підходи. Вона радикально перебудувала спосіб навчання, розгортання, розуміння і досвіду моделей. Ці зрушення продовжать відлунювати у 2026 і далі, формуючи екосистему AI, яка стає все більш незвичною у порівнянні з початком 2020-х. Наступна ера обчислень вже не приходить — вона вже тут, ілюстрована цими шістьма трансформаційними парадигмальними зсувами.