Отчёт Apple: искусственный интеллект демонстрирует «иллюзию мышления»

В компании выяснили, что современные «большие рассуждающие модели» не способны решать базовые аналитические задачи

Финансовые биржи и Уолл-стрит за последние два года превратились в «поле битвы» за бюджеты для развития искусственного интеллекта: суммарные вложения в компании ИИ-индустрии на июль 2025 г. оценивают минимум в 74 млрд долларов или 35% всех вложений в американские «стартапы». Пока лидеры машинного обучения стремятся к суперкомпьютеру, исследователи Apple предостерегают о завышенных ожиданиях от успехов ИИ в своём отчёте «Иллюзия мышления».

Что исследовали Apple и почему это важно

Компания Apple провела крупное исследование и выяснила: самые современные «большие рассуждающие модели» (Large Reasoning Models) на самом деле не умеют решать базовые аналитические задачи, хотя создают убедительную «иллюзию мышления».

Исследователи изучали, так называемые, «думающие» ИИ-модели — это новейшие системы от OpenAI, Google и других гигантов, которые перед ответом демонстрируют свои «рассуждения вслух». Чтобы проверить реальные способности этих систем, учёные Apple создали специальные головоломки и логические задачи – игру «Ханойские башни» (Tower of Hanoi) или классические задачи как «Переправа через реку» (River Crossing).

Результаты удивили даже энтузиастов области: ИИ работал по принципу «всё или ничего». На простых задачах обычные системы справлялись даже лучше «думающих» (которые просто тратили время на ненужные рассуждения), на задачах средней сложности «большие думающие модели» действительно показывали преимущество. Настоящим испытанием стал сложный уровень: как только сложность превышала определённый порог – все системы полностью проваливались.

Эксперты отметили: когда задача становилась слишком сложной, ИИ-системы «переставали стараться» – снижали производительность и быстро сдавались, хотя у них было достаточно вычислительной мощности, чтобы продолжать попытки.

Влияние отчёта на развитие индустрии

Хотя и производителей айфонов называли опаздывающими в гонке за ИИ достижения, некоторые эксперты выделяют исследование Apple как не менее влиятельное достижение в индустрии. Сама компания потеряла около 750 млрд долларов рыночной капитализации в 2025 году, опустившись с 1 на 3 место среди самых дорогих компаний мира после Microsoft и Nvidia.

Став катализатором для переосмысления реальных возможностей современных ИИ-систем, отчёт запустил создание первых регуляторных инициатив на американском рынке. Например, инвестиционная активность вокруг LRM замедлилась, поскольку венчурные фонды начали более критично оценивать «стартапы», заявляющие о «революционных» способностях к мышлению. Корпоративные клиенты также стали осторожнее, особенно в критически важных областях как энергетика и промышленность, где требуется надёжность, а не просто уникальные новшества.

В ответ на это крупные ИИ-компании были вынуждены защищаться: компания Anthropic опубликовала ответный анализ под названием «Иллюзия иллюзии мышления», утверждая, что Apple ошиблись в методологии и строении эксперимента. Позже выяснилась ирония судьбы: статья была написана самим ИИ Claude.

Какой след «ИИ-дебаты» оставляют в политике

Исследование Apple создало прямое противоречие с ИИ-политикой администрации Трампа, которая в июле 2025 года опубликовала масштабный план «Победа в гонке ИИ» с более чем 90 политическими инициативами, ставящими искусственный интеллект в центр национальной стратегии США. 

Администрация Трампа назначила Дэвида Сакса «ИИ-царём» Белого дома, подписала три исполнительных указа по дерегуляции ИИ и планирует потратить триллионы долларов на ИИ-инфраструктуру, где ИИ – «императив национальной безопасности» для превосходства над Китаем. 

Отчёт Apple побуждает к пересмотру основ этой стратегии, доказывая: современные ИИ-системы не способны к настоящему мышлению и терпят полный крах при столкновении со сложными задачами, что ставит под сомнение инвестиции в сотни миллиардов долларов. Это создаёт политическую дилемму: как администрация может оправдать «агрессивную» дерегуляцию и массовые инвестиции федерального бюджета в технологию, которая имеет фундаментальные ограничения?

Перспективы ситуации

Данный пример может стать переломным моментом, который заставит политиков сдвинуть государственную политику от утопических обещаний «ИИ революции» к более реалистичному и осторожному регулированию. Конгресс США получил научное обоснование для введения мер контроля и ограничений на использование ИИ в критически важных сферах, основанных на фактических возможностях технологии. Отчёт Apple фактически предоставляет политическую поддержку для более консервативного подхода к ИИ-регулированию, показывая, что осторожность в данном вопросе – это не препятствие инновациям, а, как считают независимые эксперты, необходимая мера безопасности.

По словам IT-эксперта компании Magic Solutions Екатерины Орешкиной, отчёт Apple – не только катализатор назревших проблем, но и хороший стимул для общества и государства двигаться в сторону более разумной интеграции ИИ в повседневную жизнь.

«В отчете Apple существует убедительное подтверждение того, что современные «думающие» ИИ-модели создают у непосвящённого зрителя иллюзию истинного рассуждения, хотя на деле они лишь воспроизводят шаблоны и статистические закономерности. Именно это непонимание принципов работы алгоритмов порождает благодатную почву для процессов, разрушающих индустрию.

Во-первых, «псевдо-стартапы» и «гуру-ИИ» активно используют маркетинговые приёмы, предлагая псевдодемонстрации «мышления» систем, чтобы привлечь инвестиции и продать «чудо-решения», которые в действительности не способны на заявленные задачи.

Во-вторых, астрономические цифры финансирования закрепляют в сознании публики миф о сверхспособностях ИИ, хотя реальные системы проваливаются при решении логических головоломок и задач средней сложности.

Чтобы предотвратить дальнейшую «деградацию» рынка разработчикам важно двигаться в трёх направлениях:

первое: повышать технологическую грамотность — открыто рассказывать о внутреннем устройстве моделей, их ограничениях и слабых сторонах, а не только удивлять блестящими презентации;

второе: делать акцент на практических кейсах — показывать, где ИИ действительно экономит время и ресурсы, а где он пока уступает традиционным алгоритмам или человеческому опыту;

третье: сотрудничать с сообществом — поддерживать стандарты честной оценки и верификации заявленных возможностей, публиковать открытые бенчмарки и методики тестирования.

Только так можно заложить прочную основу для устойчивого развития индустрии и избежать нового витка разочарований и скандалов вокруг ИИ», — сказала Екатерина Орешкина «Московской газете».