Главная новинка OpenAI — не агент, а идея Шеннона 1948 года

Когда компания выводит на сцену милого ИИ-агента и тариф за 500 долларов в месяц, все смотрят именно на них. На конференции OpenAI для разработчиков в Сан-Франциско так и вышло. Но самая глубокая новинка выглядела скромнее всех: крошечная модель, которой разрешено отвечать только заранее названными вариантами. За этим ограничением стоит идея 1948 года, без которой не было бы цифрового мира, и она объясняет, почему немногословная машина порой полезнее красноречивой.

Сцену заняли агенты и большие счета

Главными героями стали Dots — личные агенты на модели GPT-6 Astra за 100 долларов в месяц. Агенту дают имя, и он берётся за работу. В демонстрации Сэм Альтман поручил своему Альфреду убрать старый API учёта запасов, пока тот не отключился. Агент отследил зависимости, обновил интеграции, прогнал тесты и прислал три пул-реквеста.

Рядом появился тариф Pro 500: в 25 раз больше использования, чем в ChatGPT Plus, и режим Ultrafast, где Astra выдаёт 300 токенов в секунду. В API этот режим стоит 60 долларов за миллион токенов на входе и 300 на выходе. Тариф за 200 долларов вернулся в продажу, но его лимиты урезали вдвое. Для экономных вышла GPT-6.1 Sol, которую в OpenAI описывают как почти равную Astra при пятой части цены: 2 и 10 долларов.

Всё это гонка в одну сторону: больше текста, быстрее, за большие деньги. А затем OpenAI показала продукт, который движется в обратном направлении.

Decisions API заставляет модель выбирать, а не рассказывать

Представьте приложение, которое раскладывает каждое сообщение по категориям. Раньше разработчик отправлял текст большой языковой модели, ждал несколько секунд и надеялся, что JSON придёт в нужной форме. Если форма ломалась, запрос повторялся. Машина сочиняла абзац там, где программе требовалось одно значение.

Decisions API устроен иначе. Маленькой модели Luna вручают фиксированный список ответов, и за несколько сотен миллисекунд она возвращает один из них. Главное здесь не скорость: выйти за пределы списка модель физически не может. Разбирать нечего, повторять незачем, потому что ошибиться в форме ответа просто негде.

Похоже на удачный инженерный трюк. Однако именно так математик Клод Шеннон описал саму природу информации почти восемьдесят лет назад.

Шеннон отделил информацию от смысла

Теория информации, изложенная Шенноном в 1948 году, утверждает: сообщение — это выбор одного варианта из множества возможных, а его информационный вес равен снятой неопределённости. Единица измерения — бит, ответ на один вопрос «да или нет» при равных шансах. Четыре равновероятных варианта дают два бита, восемь — три.

Это совсем не очевидно. Интуиция подсказывает, что информация и есть смысл: признание в любви весит больше прогноза погоды. Шеннон, работавший в Bell Labs, вынес смысл за скобки: инженеру важно, из скольких вариантов сделан выбор. Отсюда следует цифровой мир, где текст, голос и фотографию можно выразить одними битами, измерить и передать по одному каналу.

Вспомните приглашение на свадьбу. Можно попросить каждого гостя написать письмо, а потом искать в нём, придёт ли он. А можно вложить карточку с двумя квадратиками: письмо будет красивее, но на этот вопрос даст всё тот же один бит. Decisions API и есть такая карточка, вот только у изящных решений обнаружилась своя беда.

Простую идею легче всего повторить

За две недели до анонса компания TypeSafe AI, основанная исследователем из OpenAI, выпустила JEV, который делает то же самое. История с агентами развивалась похоже. В январе австрийский разработчик Петер Штайнбергер выпустил личного ИИ-ассистента, его репозиторий стал самым быстрорастущим в истории GitHub, а самого автора наняла OpenAI. Позже Марк Цукерберг показал похожего помощника Muse, а затем появились и Dots.

OpenAI заодно представила аналог Google Docs под названием Pages, аналог Notion под названием Space и бота для Slack. Самой практичной для чужого бизнеса оказалась функция входа через ChatGPT: пользователи приложения тратят собственные токены, а не токены разработчика. На старте к ней подключились 16 партнёров, среди которых Devin, Notion и Vercel, хотя у слишком успешного приложения теперь есть риск получить клон от самой платформы.

Скопировать продукт можно за недели. Но есть вещь, которую не обойдёт ни одна копия: граница самой идеи.

Список работает, пока ответы можно перечислить

Выбор из меню хорош для сортировки, маршрутизации и проверки по категориям. Но черновик письма или новый код заранее в список не занесёшь, и для таких задач по-прежнему нужны большие модели. Поэтому маленькая Luna не отменяет Astra, а забирает у неё задачи, где длинный текст был лишним.

К цифрам стоит относиться осторожно: сравнение Sol с Astra — формулировка самих создателей. А живой показ Dots, призванный доказать, что агенты работают не только в записанном ролике, напомнил, как трудно даются демонстрации на сцене.

Формула Шеннона не меняет того, что каждый сам решает, какие вопросы задавать машине. Как раз здесь и начинается самое практичное.

Читайте также: Мочевина из колбы стёрла границу живого и неживого. Мир понял не сразу

Самый ценный навык — знать вес своего вопроса

Представьте человека, который просит у оракула целую поэму, хотя ему нужно лишь узнать, сворачивать налево или направо. Перед следующей задачей для ИИ попробуйте сначала прикинуть: нужен рассказ или достаточно галочки в нужном квадратике. Этот вопрос переживёт и Astra, и Luna, и все тарифы этого года, потому что он про устройство информации, а не про моду на модели.

С записями логика та же: длинный разговор часто сводится к нескольким решениям, но сперва его надо превратить в текст, и здесь помогает расшифровка аудиозаписей.

Ещё в «Высоких технологиях»

Атом не знает своего будущего. Эйнштейн спорил с этим и проигралВ равных объёмах газа равное число молекул — и так взвесили атомИИ останется, а компании могут исчезнуть: урок Шумпетера для бума

Все материалы раздела →