Этот цикл ИИ одновременно удивителен и крайне разочаровывающий. Я спросил 250 основателей, что их больше всего раздражает в данный момент в ИИ. Вот что они сказали: 1. Слишком много шума – "Слишком много всего, трудно оценить качество по сравнению с мусором." 2. Чрезмерные обещания – "Уровень хайпа затрудняет понимание того, что на самом деле полезно." 3. Перегрузка – "Слишком много всего происходит; трудно успевать, трудно знать, на что ставить, а что подождать до следующей итерации." 4. ИИ для ИИ – "Нам нужен ИИ, который оценивает другие инструменты ИИ для решения вашей проблемы и подсказывает лучшее решение." 5. Мышление в стиле «один размер подходит всем» – "Мне не нравится обсуждение ИИ как чего-то единого." 6. Самообман – "У меня есть возможность делать гораздо больше, но мое внимание рассеяно." 7. Риски конфиденциальности и безопасности – "Недавняя утечка API-ключей и PR-данных из ChatGPT показала, насколько хрупка экосистема." 8. Мошенничество и обман на основе ИИ – "Рост мошенничества, подделок и обмана на основе ИИ... только ухудшится." 9. Игнорирование фундамента – "Все гонятся за следующей блестящей вещью, но никто не исправляет фундамент." 10. Этика против скорости – "Большие лаборатории ИИ говорят об этике и безопасности, но при этом спешат выпустить новые модели." 11. Вертigo от ИИ – "Посты о ‘целых командах по маркетингу ИИ’ вызывают FOMO, даже если это просто воздух." 12. Разрыв между демонстрацией и реальностью – "Существует большой разрыв между созданием демонстрации и интеграцией ИИ в бизнес." 13. Иллюзия серебряной пули – "Многие думают, что ИИ будет серебряной пулей, но их стратегия основана на плохом фундаменте." 14. Быстрые темпы изменений – "Увлекательно, но кажется, что пьешь из пожарного шланга и строишь на песке." 15. Перегрузка инструментами – "Трудно успевать за огромным количеством различных инструментов и пробовать их все." 16. Поверхностные приложения – "Большинство приложений ИИ являются новинкой, редко решая основную проблему." 17. Скрытые расходы – "Агенты ИИ часто требуют так много повторных вызовов, что расходы превышают затраты на человеческий труд." 18. Отставание в образовании – "Школы не адаптируются к неузнаваемому будущему рынку труда." 19. Непредсказуемые результаты – "LLM непредсказуемы; сложно отправить системы, готовые к производству." 20. Игнорирование задержек – "Немногие модели придают приоритет низкой задержке; большинство не готовы к производству." 21. Кривая обучения запросам – "Научиться говорить с LLM сложнее, чем я думал — иногда это как разговор с подростком." 22. Разрыв между хайпом и реальностью – "Маркетинг на годы опережает то, что технологии могут надежно предоставить." 23. Головная боль контекстного проектирования – "Контекстное проектирование — это самый важный и в то же время самый разочаровывающий аспект разработки хороших продуктов ИИ." 24. Проблемы качества на последнем этапе – "Кодирующие ИИ могут действовать как старший инженер, но 10-20% времени они сбиваются с пути — уверенно." 25. Чрезмерная уверенность в неправильных ответах – "Мой старший рецензент ИИ случайно изменил файл, добавив ‘if false && ...’ для ‘исправления’ чего-то." 26. Неполные решения – "Это как стажер: 80% готово, затем вы исправляете и оптимизируете." 27. Падение производительности с увеличением сложности – "Все разваливается, когда проекты становятся более сложными, если они не построены модульно." 28. Недостаток талантов ИИ на уровне старших специалистов – "Редко удается найти кого-то, кто сочетает в себе визионерскую стратегию с глубокими техническими навыками." 29. Непостоянная надежность кода – "Мы далеки от того, чтобы ИИ заставлял младших специалистов писать код как старшие." 30. Фрагментация инструментов – "Нам приходится склеивать слишком много инструментов ИИ, чтобы получить надежный рабочий процесс." 31. Быстрая устаревание – "Как только мы определяем стек ИИ, новая модель заставляет нас переосмыслить." 32. Плохая точность в узкоспециализированных областях – "Общие модели испытывают трудности с нишевыми знаниями, даже с большим количеством контекста." 33. Риск галлюцинаций – "Вы не можете полностью доверять результатам без человеческой проверки, что убивает прирост скорости." 34. Ограниченная глубина рассуждений – "Он испытывает трудности с многоступенчатым рассуждением, где каждый шаг строится на предыдущем." 35. Ограничения контекстного окна – "Мы достигаем пределов токенов и теряем важный контекст в середине задачи." 36. Дорогие эксперименты – "Тестирование новых моделей в масштабе быстро становится дорогим, особенно когда большинство не оправдываются." 37. Боль интеграции – "Заставить инструменты ИИ работать хорошо с нашими существующими системами сложнее, чем должно быть." 38. Непостоянная стабильность API – "Один день API работает идеально, на следующий он выдает случайные ошибки." 39. Поверхностная персонализация – "ИИ персонализирует по поверхностным чертам, но упускает более глубокие поведенческие паттерны." 40. Медленное принятие в крупных компаниях – "Убедить крупных клиентов доверять процессам на основе ИИ все еще сложно." 41. Искушение чрезмерной зависимости – "Командам легко стать ленивыми и слепо доверять результатам ИИ." 42. Неопределенность соблюдения – "Регулирование — это движущаяся цель, что делает долгосрочное планирование ИИ сложным."* 43. Слишком много шума на рынке – "Каждый день появляется новый инструмент, который якобы решает все — большинство из них просто воздух." 44. Крутые кривые обучения – "Инструменты мощные, но не интуитивные — обучение команд — это тяжело." 45. Задержка в реальных сценариях использования – "Даже небольшие задержки убивают пользовательский опыт для взаимодействий на основе ИИ."