ИИ-революция: как корейский стартап переиграл гигантов

Wrtn — корейский стартап, о котором мало кто слышал, но который уже собрал 6,5 миллиона пользователей. Их успех доказывает: будущее ИИ не за огромными универсальными моделями, а за узкоспециализированными сервисами. В отличие от OpenAI и Google, которые гонятся за количеством параметров, Wrtn сделал ставку на локальные рынки — их японская версия идеально работает с иероглифами, а китайская заточена под местные соцсети.

Тем временем в Google Research случился тихий переворот. Та самая TabFM — первая модель для анализа таблиц, которой не требуется предобучение. Теперь вместо сложных SQL-запросов можно просто написать: «Покажи, как менялись продажи по кварталам с разбивкой по регионам». Аналитики в шутку говорят, что их работа теперь сводится не к написанию кода, а к формулировке вопросов.

Офисный апокалипсис: Excel учится думать

Microsoft 365 Copilot перешёл на GPT-5.6 — и офисная рутина сократилась на треть. Excel теперь понимает запросы уровня «сравни доходы филиалов, но без учёта сезонных скачков», а Word помнит контекст даже в 50-страничных документах. Правда, есть побочный эффект: сотрудникам придётся научиться формулировать задачи чётче, чем начальнику на планерке.

OpenAI тем временем пытается решить проблему «чёрного ящика» с помощью Prover-Verifier Games: одна модель выдаёт ответ, вторая проверяет, как она к нему пришла. В тестах это снизило количество ошибок на 40%, особенно в медицинских диагнозах. Проблема только в том, как масштабировать такой подход на сложные системы, где решение зависит от сотен факторов.

Кибербезопасность: когда ИИ слишком бдителен

GPT-6 Astra стала первой моделью, получившей «критический» уровень безопасности по внутренней шкале OpenAI. Она находит дыры в коде и даже предлагает заплатки — но 15% разработчиков жалуются, что модель паникует на ровном месте. Один случай: ИИ потребовал переписать абсолютно легальный код, приняв его за эксплойт.

После скандала с автономным агентом TV4 (который случайно стёр 14 ТБ данных) рынок требует «песочниц» для тестирования ИИ. Заодно разгорелась война технологий: pg_vectorsearch против HNSW. Спор идёт о том, что лучше для больших массивов данных — гибкость PostgreSQL или скорость графовых алгоритмов.

Что в итоге?

2027 год пройдёт под знаком трёх принципов: локализация, объяснимость и безопасность. Универсальные модели типа GPT-5 уступают место узким специалистам — корейскому помощнику для домохозяек, японскому редактору новостей или немецкому финансовому аудитору.

Ирония в том, что технологии, создававшиеся как глобальные, теперь становятся культурно-зависимыми. Как сказал один разработчик: «GPT-5 — это как английский, а Wrtn — как местный диалект, на котором говорят без акцента».