Усі ми добре знаємо, що ChatGPT — не бездоганний помічник. Він може помилятися, а на деякі запитання досі не має чітких відповідей. Проте, великі мовні моделі, як ChatGPT, навряд чи будуть погано справлятись із одними й тими ж завданнями щоразу. Кожен користувач напевне помічав, як іноді відповіді чатбота були неточними або створені зображення суперечили законам фізики.
Важливо розуміти, що LLM не відповідають однаково на одні й ті ж запити — їхні відповіді містять елемент випадковості, це сутність їх роботи. Тож хоча не варто покладатися на ChatGPT, якщо йде мова про поради щодо особистих стосунків, фінансів чи здоров’я, це не означає, що бот ніколи не дає вірних відповідей. Помилки трапляються нечасто, але будь-яка дезінформація у серйозних питаннях, наприклад у медичних висновках, може бути смертельно небезпечною.
Здивування викликає те, що знайти справді неефективні завдання для ChatGPT виявилося непросто. Протягом годин ми тестували різні функції, про які користувачі скаржилися. Виявилось, що у багатьох сферах — від зміни стилю спілкування до розпізнавання тексту зображень і встановлення регулярних нагадувань — ChatGPT справляється досить непогано. І це, мабуть, полегшення для Самма Альтмана. Проте деякі сфери залишаються за межами можливостей чатбота. Часом це через те, що продукти запускають передчасно, часом — через завищені очікування штучного інтелекту, а іноді просто через те, що чатбот задумувався зовсім не для таких цілей.
Як зберегти свої напрацювання
Якщо ви входите в систему ChatGPT (безкоштовною чи Plus версією), зліва від екрана побачите історію розмов. У будь-який момент можна повернутися до попереднього діалогу або знайти його за ключовими словами. Здається, саме там можна безпечно зберігати всі важливі бесіди, які вели із ботом роками. Але це хибне уявлення.
Розмови можуть зникнути у будь-який момент, навіть без попередження. Наприклад, професор Кельнського університету в Німеччині втратив два роки зразків грантових заявок, чернеток занять і аналізів екзаменаційних результатів після зміни налаштувань даних. Підтримка підтвердила: нічого не повернути. Це не баг, а свідомий дизайн системи — розмови не зберігаються на серверах OpenAI, і видалені матеріали зникають безповоротно.
Тому дуже важливо, якщо у вас є важливі напрацювання — наче чорновик великого роману або складний код — зберігати їх у захищених сервісах, наприклад у OneDrive, спеціально створеному для відновлення випадково втрачених файлів.
Співпраця з іншими додатками
OpenAI пропонує різні способи інтеграції з іншими сервісами: Apps і Agent (раніше відомий як Operator, а потім об’єднаний з Deep Research). Проте робота з цими функціями була не з легких, відгуки користувачів свідчать про численні складнощі і недоробки. Найчастіше зустрічається визначення «недопрацьований продукт». OpenAI натомість називає це «навчання у відкритому доступі», але користувачам важко сприймати, коли обіцяні функції не завжди виконуються.
Інтеграції з додатками третіх сторін часто неправильно розуміють команди. Справжнє виконання завдань виявляється повільним, заплутаним і менш ефективним, ніж при використанні кожного додатку окремо. Наприклад, ChatGPT може заявити, що змінив дизайн у Canva, навіть якщо цього не було зроблено, або надати хибну інформацію про нерухомість з Booking.com. Очевидно, компанії прагнуть інтегрувати свої сервіси, але поки що це не приносить користувачам помітних вигод.
Agent також часто підводить: хоча й допомагає з рутинними завданнями, він може потрапляти у «глухий кут» через технічні, безпекові та операційні обмеження. За оцінкою журналістів The Verge, ця система повільна, ненадійна та має баги. Wired писав, що Agent «часто натискає не туди або припускається інших помилок», навіть виконуючи завдання, запропоновані самим ChatGPT. Здається, це скоріше демонстрація концепції, аніж готовий продукт.
Чи економить ChatGPT ваш час?
При анонсі версії ChatGPT-5.2 OpenAI заявила, що корпоративна версія економить працівникам від трьох до десяти годин на тиждень. Але будь-яка компанія, зацікавлена в просуванні штучного інтелекту, скаже вам щось подібне.
Дослідження Harvard Business Review показало іншу картину — зростання так званого «workslop» — низькоякісної роботи, згенерованої ШІ, яка виглядає пристойно, але не має реальної цінності і потребує переробки. За оцінками HBR, на виправлення такого контенту люди витрачають близько двох годин на кожен випадок, а загальні втрати часу коштують бізнесу близько 186 доларів на місяць на одного співробітника.
Подібні проблеми спостерігаються й у програмуванні. Дослідження Model Evaluation & Threat Research довело, що використання ШІ уповільнює виконання завдань десь на 19%. Цікаво, що користувачі все одно думають, ніби цей інструмент економить їхній час, навіть коли це не так.
Чи можна заробити на штучному інтелекті?
Отже, питання — наскільки корисний штучний інтелект зараз насправді? Якщо він мало допомагає, чому ж бізнеси і навіть цілі країни виливають шалені кошти в цю галузь, незважаючи на колосальне енергоспоживання дата-центрів?
За даними MIT Project NANDA (Networked AI Agents in Decentralized Architecture), 95% компаній, що впроваджують AI, ще не побачили реального прибутку, хоча інвестиції в корпоративний штучний інтелект сягають близько 35 мільярдів доларів. Ці факти наштовхують експертів на думку про те, що ми живемо у передбанні «бульбашки AI», схожої на інтернет-бум кінця 1990-х.
На форумі у Давосі засновник Microsoft Сатья Наделла наголосив, що компаніям, які працюють із ШІ, потрібно довести свою корисність, інакше вони втратять «соціальний дозвіл» використовувати обмежені ресурси планети. Хоч людям і цікава сама ідея AI, це не означає, що споживачі готові платити за це. OpenAI досі не отримує прибутку, незважаючи на велику аудиторію користувачів.
Ось чому компанія розглядає можливість впровадження реклами у своїх чатботах. ChatGPT повинен якось приносити дохід своїм творцям. Але більшість людей не люблять рекламу, тож це може стати ще одним слабким місцем системи.
