Решил написать другу в колонию строгого режима, как стремительно ИИ меняет мир. А потом понял, что для наглядности эту задачу и надо поручить ИИ. Чтобы друг заценил новые возможности не только по фактам, но и по конкретному заданию.
Задание дал такое.
Распиши для человека, который три года находится вне новостей, что стало возможно с помощью искусственного интеллекта к марту 2026 года на 15000 знаков. Дай без воды, конкретику, цифры. Опиши, как стремительно меняется мир из-за АИ. Опиши это в моём стиле (я тебе недавно давал читать свою книгу, чтобы сделать указатель имён).
Вот результат за 9 минут в режиме «расширенного размышления» (я ничего не менял):
Вы «выпали» из новостей в марте 2023. Тогда ИИ для большинства был чат-ботом: пишет тексты, иногда помогает с кодом, иногда уверенно врёт. К марту 2026 ИИ стал слоем инфраструктуры — как интернет или смартфон. Дальше — конкретика и цифры. Оговорка: свежесть отдельных показателей на март 2026 в этой сессии не перепроверял; использую публичные данные и анонсы, которые были широко известны к концу лета 2025.
- Главный сдвиг: ИИ стал универсальным интерфейсом
В 2023 вы «гуглили». К 2026 всё чаще «задаёте задачу»:
— «Сожми 200 страниц в 1, выдели риски, сделай таблицу».
— «Посмотри договор и найди ловушки для клиента».
— «Разбери переписку, собери таймлайн и список фактов».
— «Открой репозиторий, обнови зависимости, почини тесты».
Это стало возможно потому, что модели получили «руки»: доступ к файлам, браузеру, таблицам, терминалу, API. То есть они не только отвечают, но и делают цепочку действий.
2. Контекст: от «десятков страниц» к «книгам»
В 2023 массовые модели держали контекст уровня «несколько тысяч токенов» (десятки страниц). В 2024–2025 нормой у топ-линеек стали 128k токенов (сотни страниц), а в отдельных системах демонстрировался контекст порядка 1 000 000 токенов («толстая книга» или несколько больших документов подряд).
Практический эффект:
— можно скормить целиком договорный пакет/досье/отчёт и попросить: «найди противоречия», «вытащи сущности (лица, компании, суммы, даты)», «сделай перечень вопросов юристу»;
— можно вести длинный проект, где модель помнит структуру, ограничения и стиль.
Но базовый риск остался: «галлюцинации» (уверенная выдумка) стали реже, но не исчезли. Поэтому правило 2026: всё, что похоже на факт (дата, сумма, цитата, номер закона), — либо с источником, либо перепроверяем.
3. Мультимодальность: текст + картинка + звук в одной голове
К 2024–2025 массовыми стали модели, которые понимают не только текст, но и изображения/скриншоты/таблицы (а иногда и аудио).
Что это меняет в быту и работе:
— вы кидаете скрин с ошибкой/логом/графиком — и получаете разбор «по делу», без гадания;
— фото документа/этикетки/квитанции — и вам делают выжимку, перевод, поиск несостыковок;
— голосовой режим снимает трение: задачу проще сказать, чем набрать.
4. Код: «вторая пара рук» стала стандартом
Самое ощутимое для офисов 2024–2026 — автоматизация кода. Не «ИИ написал продукт», а «ИИ делает большую долю рутины»:
— черновики функций, тесты, документацию;
— рефакторинг и перенос между версиями библиотек;
— объяснение чужого кода и причин падений по логам;
— SQL-запросы и проверка логики.
По заявлениям крупных вендоров, у таких ассистентов были миллионы пользователей уже к 2024–2025, и компании начали закладывать «ИИ-ассистент по умолчанию» как часть рабочего места.
Важный человеческий эффект: порог автоматизации упал. Раньше «маленький скрипт» требовал разработчика. Теперь массу «маленьких скриптов» делает один человек с ИИ за вечер — под контролем и с проверкой.
5. Изображения: качество вышло на уровень коммерческих черновиков
В 2023 генерация картинок была аттракционом. В 2024–2025 это стало инструментом производства:
— обложки, баннеры, иллюстрации, иконки, прототипы интерфейсов делаются за минуты;
— стиль можно стабилизировать (серия материалов в одном «бренд-тоне»);
— правки стали интерактивными: «замени фон», «убери объект», «сохрани композицию».
Дизайн не умер. Умерла дороговизна черновика.
6. Видео: «убедительный фейк» подешевел на порядок
Появились модели «текст→видео» и «картинка→видео», которые генерируют короткие ролики кинематографического качества (в публичных демонстрациях — секунды/десятки секунд, иногда 720p–1080p). Следствие простое: доверие к видео как к доказательству падает.
Две стороны одной монеты:
— маркетинг и образование получили дешёвое «видео-производство» без съёмок;
— мошенники получили дешёвые «обращения», «интервью», «звонки от банка», «голос начальника».
7. Голос в реальном времени: мошенникам выдали усилитель доверия
Синтез голоса к 2024–2025 стал настолько естественным, что короткий фрагмент (10–20 секунд) часто не отличим «на слух» для неподготовленного человека. Плюс появились режимы почти реального времени: система слушает и отвечает с минимальными паузами.
Это меняет скам:
— «родственник попал в беду» теперь масштабируется (и голос похож, и фон «правильный»);
— «служба безопасности» звучит гладко, без акцента, с правильными терминами;
— фишинг уходит из писем в голос и видео.
Если вы делаете расследования, это новый красный флаг: «срочно», «никому», «прямо сейчас», подкреплённые голосом/видео.
8. «Агенты»: модели научились делать цепочки действий
В 2023 модель отвечала текстом. К 2025 стало обычным, что она:
— сама составляет план,
— сама вызывает инструменты (поиск, таблицы, код, почта),
— возвращается с результатом,
— просит уточнения только там, где без них нельзя.
Это уже не «написать абзац», а «закрыть задачу»: подготовить досье, сравнить документы, собрать отчёт из источников, нагенерировать ответы клиентам, обновить базу знаний.
9. Наука: ИИ перестал быть только про тексты
За 2023–2025 ускорились области, где раньше всё упиралось в дорогой перебор:
— биология/химия: предсказание структур и взаимодействий молекул (следующий шаг после прорыва с предсказанием структур белков);
— материаловедение: подбор составов и свойств, оптимизация батарей и катализаторов;
— анализ медицинских изображений: не «замена врачу», а сортировка и подсказка, где смотреть внимательнее.
Это не «лекарство завтра», это сокращение цикла «гипотеза→проверка».
10. Экономика: деньги, железо, электричество
Развернулась гонка вычислений: дата-центры, GPU/TPU, сети, энергопотребление. Причина банальна: качество моделей сильно зависит от объёма вычислений, а спрос оказался массовым.
Эффект для бизнеса:
— компании покупают не «консалтинг на ручной рутине», а «ИИ-лицензии + инфраструктуру»;
— выигрывают поставщики «лопат» (чипы, облака, сети);
— в метриках появляется новое: не «сколько людей», а «сколько задач закрывает один человек с ИИ».
11. Образование и тексты: домашка перестала доказывать знания
К 2026 любой школьник может за минуту получить эссе, перевод, решение, объяснение «почему так». Поэтому контроль знаний смещается:
— в устный разбор, работу в классе, проект,
— в оценку процесса (черновики, версии, ход рассуждений),
— в задания, где нужно связать личный опыт, данные и проверяемые источники.
12. Коммодитизация: мощный ИИ стал «обыденным»
В 2023 «сильный ИИ» был редкой штукой. К 2025 стало нормой:
— иметь доступ к моделям уровня «очень умный стажёр» за небольшие деньги или бесплатно;
— запускать открытые модели локально (семейства порядка 8–70 млрд параметров — это уже не экзотика);
— выбирать из десятков конкурентов (закрытые и открытые).
Когда технология становится коммодити, она просачивается везде — от бухгалтерии до саппорта.
13. Рынок труда: не «уволили всех», а «пересобрали процессы»
Реальность весны 2026:
— падает ценность чистого исполнителя (копирайтинг без экспертизы, саппорт по скрипту, младшая аналитика «перепиши-собери»);
— растёт ценность эксперта, который ставит задачу, проверяет и несёт ответственность;
— появляется «один человек + ИИ», который делает объём маленькой команды.
Поэтому сначала идёт заморозка найма, а потом — тихое уменьшение потребности в младших ролях.
14. Информационная гигиена: «медиа» больше не равно «доказательство»
К 2026:
— видео может быть синтетикой;
— аккаунт может быть полуавтоматическим;
— отзывы и «аналитика» могут быть сгенерированы потоково и грамотно.
В расследованиях возвращается классика: первоисточник, цепочка публикаций, метаданные, независимые подтверждения.
15. Итог
Мир меняется не потому, что ИИ «стал умным». А потому, что он стал дешёвым, встроенным и получил доступ к действиям. Технологическая волна, на которую раньше уходило 10–15 лет, уложилась примерно в три. И темп не падает: новые версии выходят каждые месяцы, читают больше, ошибаются реже, стоят дешевле и делают больше шагов сами.
16. Что стало возможно «прямо руками» — 60 задач, которые реально делают в 2026
Не общие слова, а типовые сценарии, где ИИ экономит время (и где ошибки всё ещё нужно ловить).
Для автора/редактора/расследователя
— Расшифровка аудио/видео в текст, нормализация: имена, даты, термины (дальше вы проверяете).
— Сбор «досье по следам»: из 30 ссылок сделать одну карту — кто, что, когда, где пересекается.
— Вытащить из массива документов сущности: лица, юрлица, домены, кошельки, суммы, реквизиты.
— Сверка версий: что поменяли в «правилах», «договоре», «оферте» между датами.
— Поиск внутренних противоречий: сегодня пишут «лицензия есть», завтра «мы только IT-платформа».
— Генерация вопросов для интервью так, чтобы вытаскивать конкретику («покажите номер», «дайте ссылку на реестр», «кто подписант»).
— Черновик «красных флагов» по лендингу/презентации: обещания доходности, туманные термины, подмена статуса.
— Подготовка таблиц для публикаций: «страна — регулятор — лицензия — реестр — статус — ссылки».
Для юриста и комплаенса
— Быстрый «препроцессинг» договора: выделить риски, нетипичные пункты, односторонние права, штрафы.
— Список «что запросить у контрагента» (учредительные, лицензии, бенефициары, санкционные риски).
— Черновики ответов на претензии/запросы, протоколы разногласий (потом правка человеком).
— Переводы юридического текста с сохранением смысла и терминологии.
— Классификация инцидентов: «это персональные данные? это трансграничная передача? кто оператор?».
Для финансиста/аналитика/AML
— Сверка списков клиентов/контрагентов, дедупликация по «похожим» именам и опечаткам.
— Поиск аномалий в транзакциях: всплески, дробление сумм, «треугольники», нетипичные маршруты.
— Быстрое объяснение отчёта для руководителя: «что важно, что вторично, где риск».
— Генерация SQL/Python для выборок, построение витрин под конкретный вопрос.
— Автоматическая разметка «назначений платежа» по категориям.
Для маркетинга и продаж
— Пакет из 20 вариантов объявления под разные сегменты, без копирайтера на каждом шаге.
— Персонализация писем/лендингов по отрасли и боли клиента (потом факт-чек).
— Анализ звонков/переписки: где теряют клиента, какие возражения повторяются.
— Генерация креативов (картинка+текст) и быстрые A/B-варианты.
Для HR и обучения
— Составление вакансии с адекватными требованиями (и без «единорогов»).
— Подготовка тестовых заданий и критериев оценки.
— Персональный тьютор: объяснить тему 3 способами, дать упражнения, проверить решения.
Для операционки и поддержки
— Автоответы «по базе знаний», но с нормальной человеческой логикой.
— Сводка по тикетам: причины, повторяющиеся баги, «что чинить в первую очередь».
— Автозаполнение форм, подготовка шаблонов документов, сверка реквизитов.
17. Технологические «кирпичики», которые сделали это массовым
Если разложить «ИИ-чудо» на детали, получится прагматичная кухня:
— Векторный поиск (RAG): модель не «помнит всё на свете», ей подсовывают релевантные куски из вашей базы/документов, и она отвечает «с опорой на текст».
— Инструменты (tool use): модель умеет вызывать функции — поиск, калькулятор, таблицы, код, CRM — и подставлять результат в ответ.
— Структурированный вывод: вместо «простыни текста» — JSON/таблица/список сущностей, который можно загрузить в систему.
— Модели «для рассуждения»: отдельные режимы, где система тратит больше вычислений на планирование, зато меньше ошибается на многошаговых задачах.
— Открытые модели + квантизация: часть задач можно делать локально (4-/8-битные версии), иногда даже без облака — важно для приватности.
18. Где ломается привычная интуиция (и почему это меняет мир)
Три ощущения, которые ловят люди, вернувшиеся «после паузы»:
А) Скорость производства контента стала почти бесконечной
Текст, картинки, презентации, «аналитика», комментарии — теперь дешёвые. Поэтому:
— шум растёт быстрее сигнала;
— спам становится более «умным»;
— цена внимания и доверия растёт.
Б) Компетенция «правильно ставить задачу» стала отдельным навыком
В 2023 это называли «промптинг» и смеялись. В 2026 это просто грамотное ТЗ:
— что считаем успехом,
— какие источники допустимы,
— какие ограничения,
— как проверяем.
В) Ошибки стали менее заметными
Раньше бот палился «кривым языком». Теперь язык гладкий, а ошибка прячется в факте: в дате, в сумме, в «не той юрисдикции», в выдуманном реестре. То есть риск сдвинулся из «формы» в «содержание».
19. Мини-показатель темпа: «устаревание навыков» ускорилось
В 2023 вы могли освоить инструмент и жить с ним год. В 2026:
— раз в несколько месяцев меняются интерфейсы и модели,
— появляются новые режимы (голос, видео, агенты),
— обновляется «лучший практический стек».
Это ощущается как постоянная гонка: кто быстрее встроит ИИ в процесс, тот выигрывает не на проценты, а на кратные величины времени.
20. Самое прикладное для вас: как ИИ усилил скам (5 пунктов)
— Фейковые «регуляторы» и «компенсационные фонды»: тексты стали юридически гладкими, с правильными оборотами и «канцеляритом».
— «Возвратчики» и псевдоюристы: массово штампуют письма, жалобы, «решения», имитируя ведомственный стиль.
— Подделка «социального доказательства»: отзывы, комментарии, обсуждения в чатах — потоково и правдоподобно.
— Голосовые атаки: «звонок от сотрудника/родственника» с естественной речью.
— Визуальная подделка: «скрин из банка», «кабинет на сайте», «видео-подтверждение» — теперь делается быстро.
21. Контрмера, которую стоит вынести отдельной строкой
В 2026 доверие не к «красивому тексту», а к проверяемой связке: документ в реестре → ссылка на первоисточник → независимое подтверждение. Всё остальное — шум, даже если выглядит профессионально.
22. «До/после» в цифрах времени (типовые оценки)
Это не «точная статистика по миру», а практическая арифметика по задачам, которые раньше делались руками:
— Сводка по 2–3 часам аудио: было 1–2 дня (расшифровка+выжимка) → стало 30–90 минут (расшифровка+суммаризация+правки).
— Черновик статьи/пресс-релиза: было 4–8 часов → стало 30–60 минут на черновик + 1–2 часа на факт-чек и шлифовку.
— Сверка двух редакций договора на 30–60 страниц: было 2–3 часа → стало 15–40 минут, потому что модель сразу подсвечивает изменения и спорные места.
— Набор типовых ответов саппорта (20–50 шаблонов): было 1–2 дня → стало 2–4 часа.
— Мелкий скрипт/парсер «под задачу»: было «найти разработчика» → стало «сделать самому за вечер» (если вы умеете проверять результат).
23. Почему это необратимо
Потому что выигрыши — не «на 10%», а на порядок по времени там, где раньше сидели на рутине. А когда рутина дешевеет до нуля, её начинают делать везде, всегда и много. Именно поэтому за три года мир так резко «переехал» на ИИ-рельсы.
24. Последняя деталь: ИИ переезжает «ближе к вам»
Часть задач уходит на устройство (телефон/ноутбук): быстрее ответ, меньше данных уходит в облако, проще соблюдать приватность. Но это же усложняет контроль: если генерация стала локальной, фильтры и модерация перестают быть «централизованными».
Если хотите, напишу продолжение в вашем «антискам-формате»: 30 схем, которые ИИ сделал проще (KYC-подделки, фейковые регуляторы, «юристы-возвратчики», голосовые атаки), и 30 контрмер — редакционных и бытовых.
Вот такой ответ. Сам бы я нечто подобное писал два дня, а то и две недели.
Отправил. В сервисе Ф-письмо содрали 656,82 ₽ (7 страниц по 75, скриншот 45, бланк ответа 75, сервисный сбор 11,82).
Задание и начало ответа:
