Одержимість ШІ може позбавити дослідницькі галузі ресурсів, необхідних для їхнього виживання

Я вже десять років пишу винятково про штучний інтелект. У 2022 році у світі було лише кілька інших журналістів, які спеціалізувалися виключно на ШІ; тепер нас уже кілька тисяч або й більше, а заможніші видання наймають не одного штатного журналіста, щоб той висвітлював винятково штучний інтелект.

Як вид тепер ми зосереджуємо увагу, зусилля, страхи й надії на культурному та технологічному феномені, що трапляється раз на століття. До появи корисних великих мовних моделей і ефективної генерації зображень і відео на основі дифузійних моделей він животів у царині «цікавинок», а діпфейки були предметом політичних маніпуляцій, тоді як світова економіка, здавалося, не зазнавала загроз.

«Рутинний» шторм ШІ

Очевидно, тепер усе це в минулому. Усе під загрозою, усе зазнає змін, і, можна стверджувати, 2026 рік став роком, коли прогнози на наступний рік було найважче обґрунтувати*.

Щотижня, а часом і кілька разів на тиждень, випускають нові моделі із закритим кодом і відкритими вагами. Тепер вони з’являються так часто, що деякі з них навіть не встигає оцінити спільнота ентузіастів і аматорів, які дедалі скептичніше ставляться до цього,  і висувають дедалі вищі вимоги до уваги на тлі постійного потоку релізів.

Як людина, яка уважно й професійно стежить за дослідженнями та випуском нових розробок, мушу сказати: хоча вдосконалення в різних галузях досліджень і розробок ШІ час від часу справляють значний вплив, зазвичай вони — і завжди були — з’являються невеликими поступовими кроками, а не у вигляді революційних чи еволюційних віх на кшталт Transformers. Нині потрясіння здебільшого пов’язані з впливом ШІ на економіку, а не з його найновішими можливостями.

Крім того, як я вже зазначав, якість ідей у величезному сплеску досліджень ШІ, що триває з 2022 року, не завжди відповідає їхній кількості. Багато з них — це повторні спроби, рекомбінації чи повторні збирання наявних і новіших напрацювань «у стилі Франкенштейна»: клаптикові архітектури, покликані створити уявне значне покращення порівняно з попередніми роботами, але за детальнішого розгляду виявляється, що їх обмежують ненадійні методики або абсурдно високі витрати відеопам’яті.

Тематичні міста-привиди

Коли тисячі журналістів перейшли до висвітлення ШІ, теми, про які вони писали раніше, неминуче залишилися без такої пильної уваги. Певною мірою це майже не мало значення, адже ШІ та його застосування настільки повсюдно поширилися в культурі й інфраструктурі, що, наприклад, кореспондент, який висвітлює енергетику, тепер писав би про пов’язані з ШІ питання більше, ніж про будь-які інші. Те саме стосується журналістів, які пишуть про економіку, зайнятість, політику й державне управління, а також інші теми.

Здавалося, що тепер усі ці теми можна розглядати крізь призму ШІ, що частково пояснює величезне зростання кількості матеріалів, присвячених ШІ, на тлі поля, що неухильно звужується (хоч останнім часом воно трохи пожвавилося).

Тож мимоволі постає питання: чи не отримують інші теми тепер недостатньо уваги через «одержимість ШІ» — теми, історії, тенденції та напрями розвитку яких зрештою можуть вплинути на саму «золоту тему» ШІ?

Але що тут вдієш? Ресурси обмежені, а ШІ поки що є головною історією століття.

Велика міграція у сферу ШІ

Саме це, згідно з новою науковою статтею, яка неабияк розбурхала мене на цю тему, може відбуватися із самим ШІ: окрім ризику, що скорочення досліджень і повторне підживлення знизять якість майбутніх моделей, ширша наукова екосистема, у якій виникають і перехресно збагачуються ідеї з різних дисциплін, настільки зосереджується на дослідженнях ШІ, що «випадкові відкриття» — моменти, коли неочікувані зв’язки між, здавалося б, не пов’язаними ідеями можуть докорінно змінити цілі галузі, — можуть траплятися дедалі рідше.

Коротко кажучи, у новій праці під назвою «Потужніші прориви у сфері штучного інтелекту прискорюють його власне виснаження» стверджується, що одержимість ШІ руйнує умови, у яких виникають нові розробки, зокрема ті, що безпосередньо впливають на ШІ; а також що, якщо дуже вільно переказати думку авторів, у цьому новому осередку інтересу простежується певна «тенденція до інцесту», яка навряд чи приведе до доброго результату.

У статті сказано^†:

«Домінантна парадигма усуває не лише своїх суперників, а й різноманіття, з якого могла б постати її наступниця внаслідок рекомбінації».

«Звуження уваги після 2017 року, перехід до сфери ШІ понад половини всіх авторів, які змінили галузь досліджень, зниження життєздатності нових ідей і дедалі стрімкіше скорочення чисельності активних ідей упродовж послідовних циклів — усе це свідчить про систему, творчий потенціал якої підриває успіх створених нею домінантних парадигм».

У попередніх дослідженнях зазначалося, що ШІ може перетворювати наукові дослідження на монокультуру, але автори нової роботи також вважають, що дедалі більша домінантність ШІ може позбавляти цю галузь свіжих ідей, необхідних для подальшого розвитку. Вони порівнюють дослідження ШІ з біологічними науками, де такі прориви, як кріоелектронна мікроскопія та AlphaFold, спричиняли подібні цикли інновацій — і занепаду.

Щоб отримати емпіричні докази на підтвердження своїх теорій, автори проаналізували 7,18 мільйона комп’ютерних наукових праць, опублікованих у період із 1990 до 2025 року та внесених до OpenAlex. Вони простежили зміни в тематиці досліджень і цитуваннях, переміщення 3,7 мільйона дослідників між галузями, а також 73 089 рецензентських відгуків, щоб з’ясувати, як зростання домінантності ШІ вплинуло на наукове розмаїття.

Один із найцікавіших висновків, що випливають із цих даних, стосується недавнього переходу дослідників до ШІ та відходу від тем, якими вони займалися раніше:

«Мігранти — це дослідники в середині кар’єри, які вже здобули певне визнання, але залишають роботу, що забезпечила їм цей статус, і піддаються гравітаційному тяжінню галузі, навіть якщо за це доводиться платити втратою темпу під час зміни спеціалізації»

Дослідження показало, що понад половина з 918 862 зафіксованих переходів між галузями комп’ютерних наук відбулися до сфери ШІ, тоді як інші напрями, особливо системні дослідження та теоретична наука, постійно втрачали фахівців.

За даними нової наукової праці, зміни частки статей із комп’ютерних наук, присвячених ШІ, системним і теоретичним дослідженням, у період із 1990 до 2025 року. Кожен квадрат відповідає одному року: синій колір позначає більшу частку, а червоний — меншу. Після 2017 року частка ШІ різко зросла, тоді як частки інших напрямів скоротилися. Джерело

Найімовірніше переходили до цієї сфери досвідчені науковці з усталеною кар’єрою. Водночас частка ШІ серед усіх статей із комп’ютерних наук зросла з 40% у 2017 році до понад 55% у 2025 році.

За даними блогу Arxiv, зростання кількості поданих праць із комп’ютерних наук протягом 2-річного періоду 2024–26 років. Джерело

Три сигнали

У науковій праці визначено три «ознаки, що сходяться», які, на думку авторів, стали характерними для комп’ютерних наук із 2017 року.

Перша — різке звуження уваги науковців після 2017 року, коли з’явилася архітектура Transformer. Відібравши десять найважливіших ключових слів із кожної з 7,18 мільйона праць із комп’ютерних наук, автори простежили, наскільки дослідження зосереджувалися на тих самих темах:

Графіки показують, як із 2017 року дослідження з комп’ютерних наук дедалі більше концентруються. Ліворуч: науковці зосереджуються на вужчому колі тем. Праворуч: дедалі більша частка цитувань припадає на меншу добірку праць. Обидві тенденції прискорилися приблизно з появою Transformer.

Упродовж десятиліть ця концентрація залишалася відносно стабільною, навіть попри розвиток інтернету, смартфонів і глибинного навчання. Однак із 2017 до 2025 року коефіцієнт Джині^†† для уваги науковців (див. зображення вище) зріс із 0,26 до 0,33 — на 27%. Цитування також стали більш концентрованими: коефіцієнт Джині для них піднявся з 0,60 до пікового значення 0,69.

Дослідники з Tsinghua University, Чиказького університету та Інституту Санта-Фе зазначають:

«Transformer змінив галузь у масштабі, якого не мала його попередня версія. Ця закономірність не є артефактом: вона зберігається за різних [keyword count]»

І продовжують:

«Частка ШІ серед публікацій із комп’ютерних наук зросла з 40% до понад 55% у період із 2017 до 2025 року, тоді як системні дослідження відходять від тривалого золотого віку, а теоретичні дослідження скорочуються ще більше».

Отже, результати свідчать, що, навіть попри розширення комп’ютерних наук, дослідники дедалі частіше розробляли ті самі ідеї та цитували вужче коло праць.

Друга «ознака» — зростання кількості дослідників, які залишають свої спеціалізації заради роботи у сфері ШІ. Простеживши за 3,7 мільйона дослідників, автори виявили майже 919 000 переходів між галузями комп’ютерних наук. Із них 53,81% відбулися до сфери ШІ — цей напрям щороку поповнювався новими дослідниками, тоді як системні й теоретичні дослідження постійно втрачали їх:

Перехід дослідників до ШІ. На графіку ліворуч видно, що ШІ приваблює дедалі більшу частку дослідників з інших галузей інформатики, тоді як системи й теорія втрачають позиції. Два графіки праворуч показують, хто найімовірніше зважиться на такий перехід: дослідники, які мають за плечима приблизно 32 роки публікаційної діяльності й чиї публікаційні здобутки кращі, ніж приблизно у 82% колег. Зміну галузі зараховують, коли дослідник починає публікувати більшість своїх праць в іншій галузі.

Ті, хто переходив до іншої галузі, зазвичай були досвідченими науковцями в середині кар’єри, а не новачками чи ветеранами. Найчастіше до ШІ переходили науковці з академічним стажем 31,8 року та з рівнем публікаційних здобутків на 82-му процентилі.

Третя з трьох тенденцій, про які йдеться у статті, — це зростання навантаження на експертне рецензування — процес, під час якого інші дослідники оцінюють якість і достовірність наукової статті перед публікацією.

Проаналізувавши 73 089 рецензій на 26 731 статтю, подану до 45 конференцій та інших майданчиків у період із 2017-го до 2025 року, автори виявили, що впевненість рецензентів у своїй здатності оцінювати статті знизилася з 3,9 до 2,9 бала за п’ятибальною шкалою:

Графіки змін у науковому експертному рецензуванні в період із 2017-го до 2025 року. На графіку ліворуч видно, що рецензенти дедалі менше впевнені у своїй здатності оцінювати подані статті: оцінки знизилися з 3,9 до 2,9 бала з п’яти. На графіку праворуч показано динаміку ворожих коментарів у рецензіях: їхня кількість ненадовго зменшилася у 2021 році, коли конференція NeurIPS перейшла на прозорішу платформу OpenReview, а потім знову почала зростати. Обидві лінії відображають ковзні середні за три роки.

Автори припускають, що це зниження може бути наслідком стрімкого поширення ШІ, через яке стало складніше добирати до статей належно кваліфікованих рецензентів:

«Пули рецензентів переповнилися новачками, яких привабила сила тяжіння ШІ. Рецензенти дедалі частіше отримують статті, насичені методами ШІ, що виходять за межі їхньої основної компетенції. Структурно стало складно добирати до поданих робіт справді фахових рецензентів.

«За такого режиму рішення про прийняття дедалі більше нагадує підкидання монети».

Після золотої лихоманки (лихоманок)

У статті також припускають, що найвизначніші прориви в ШІ зрештою можуть прискорювати власне вичерпання: за кожним значним поступом іде сплеск нових ідей, але початковий шквал інновацій згодом перетворюється на мляве повторення, адже дослідження дедалі більше зосереджуються безпосередньо на самих проривах.^†:

«Послідовні цикли розвитку сучасного ШІ швидше досягають насичення й різкіше вичерпуються. Цикл скорочується.

«За 36 років розвитку інформатики, що охоплюють три основні технологічні прориви — AlexNet, Transformer і великі мовні моделі (LLM), — ми знову й знову спостерігаємо ту саму спіраль[pattern].

«Варто зазначити, що ця закономірність характерна не лише для інформатики. У біології ми спостерігаємо той самий цикл вичерпання після значних не обчислювальних (наприклад, кріоелектронна мікроскопія) та обчислювальних (наприклад, AlphaFold) проривів». 

Таке «вичерпання» безперечно спіткало автокодувальники, генеративні змагальні мережі (GAN) та підходи на основі автокодувальників, як-от дипфейки. Дослідники роками безжально експлуатували всі ці підходи, хоча їхній потенціал уже явно вичерпався, аж поки зрештою не з’явилися нові моделі й підходи, що дали їм змогу перевести подих.

У будь-якому разі, щоб відстежити ці цикли, автори шукали в анотаціях наукових праць характерні іменники й словосполучення та стежили за їхньою появою, зникненням і час від часу повторною появою як показниками змін у дослідницьких ідеях.

AlexNet у 2012 році й трансформери у 2017 році кожен спричинили хвилю нових ідей, яка зрештою вщухла. Після кожного прориву ШІ відривався ще далі, тоді як інші галузі інформатики відставали й зрештою почали генерувати нові ідеї повільніше, ніж до 2012 року:

Порівняння частки нових дослідницьких ідей у сфері ШІ (синій), у комп’ютерних науках поза сферою ШІ (червоний) та в обох напрямах разом (фіолетовий пунктир). Кількість нових ідей різко зросла після появи AlexNet у 2012 році та Transformer у 2017 році, а потім почала знижуватися. Перевага ШІ посилилася після другого прориву. Лінії показують трирічні ковзні середні.

Ця закономірність поширюється і на ідеї, що виходять з ужитку: нові прориви витісняють старіші підходи, іноді через роки після їх появи. Однак самі прориви також підпадають під цей цикл: кожен із них привертає сплеск уваги дослідників, який зрештою згасає, і галузь чекає на нове відкриття, яке відновить її поступ (як сталося з Gaussian Splatting через 31 рік):

Порівняння цитувань оригінальних статей про AlexNet (червоний) і Transformer (синій) у період із 2012 до 2025 року. Частка цитувань обох статей зростала, а потім різко знизилася, що ілюструє, як увага до важливих проривів зрештою згасає. Лінії показують трирічні ковзні середні.

Як стверджують автори, успіх ШІ зосереджує дослідників та ідеї навколо кількох домінантних підходів, тоді як суміжні галузі, які могли б допомогти створити наступні прориви, продовжують втрачати позиції. І хоча автори прямо не стверджують, що це завадить майбутнім проривам, вони припускають, що ШІ поступово поглинає різноманіття, від якого може залежати його наступний крок уперед.

Також відстежували кількість ідей, що й далі активно використовуються. Упродовж послідовних хвиль розвитку ШІ ця кількість дедалі більше відставала від очікувань; після Transformer відставання було більшим, ніж після AlexNet:

Діаграма показує кількість активних дослідницьких ідей під час послідовних проривів у сфері ШІ. Суцільні лінії відображають змодельоване зростання, а пунктирні ділянки — фактичну кількість, що опустилася нижче прогнозованого рівня. Після Transformer відставання більше, ніж після AlexNet; ранній спад також помітний в епоху LLM.

Підсумовуючи, автори доходять висновку, що зосередження зусиль і людей на дедалі вужчому колі проблем, пов’язаних із ШІ, загрожує збіднити суміжні галузі, які раніше природно постачали ідеї для сектору ШІ, а також для інших різноманітних секторів.

Посилаючись на коментар John Hassler щодо присудження Нобелівської премії з економічних наук 2025 року, автори доходять такого висновку:

«Нобелівський комітет застеріг, що механізми творчого руйнування необхідно підтримувати, аби уникнути застою. Наші результати вказують на один із таких механізмів — інтелектуальне різноманіття — і показують, що нинішні інституції його руйнують.

«Інституції, що розподіляють увагу, — зокрема системи рецензування, плата за подання матеріалів і правила, системи винагород, наймання, просування та звичаї щодо виходу на пенсію 12, — визначають, чи матиме наступна парадигма простір для появи.

«Щоб належно їх спроєктувати, потрібно опиратися спокусі подвоювати зусилля на парадигмі, яка наразі перемагає, обмежувати надмірну концентрацію, а не дослідження, і передавати повноваження оцінювати від тих, хто публікує багато, тим, хто пропонує нове.

«Творче руйнування підтримує зростання лише доти, доки залишає щось, що можна поєднати заново. У сингулярності немає наступника».

* Для цього мало б бути слово: «прогнозостійкий»? Ну, це не окреме слово, а термін, до того ж звучить так, ніби йдеться про 2026-й, а не про погляд на 2027-й із 2026-го. «Нефутурований»? Перевірка правопису підкреслила його червоною лінією, тож зупинимося на ньому.

^† Моє перетворення внутрішньотекстових посилань авторів на гіперпосилання.

^†† Коефіцієнт Джині показує, наскільки нерівномірно щось розподілено, за шкалою від 0 (повна рівність) до 1 (максимальна концентрація). У цьому випадку вищий показник означає, що дослідники зосереджуються на меншій кількості тем.

Уперше опубліковано в середу, 21 жовтня 2026 року