惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

O
OpenAI News
GbyAI
GbyAI
人人都是产品经理
人人都是产品经理
Last Week in AI
Last Week in AI
F
Fortinet All Blogs
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
罗磊的独立博客
爱范儿
爱范儿
B
Blog
C
Check Point Blog
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
博客园_首页
A
About on SuperTechFans
Engineering at Meta
Engineering at Meta
V
Visual Studio Blog
P
Proofpoint News Feed
小众软件
小众软件
Google DeepMind News
Google DeepMind News
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
G
Google Developers Blog
Y
Y Combinator Blog
Recorded Future
Recorded Future
博客园 - 聂微东
WordPress大学
WordPress大学
博客园 - 【当耐特】
腾讯CDC
T
Tailwind CSS Blog
The Register - Security
The Register - Security
V
V2EX
S
SegmentFault 最新的问题
IT之家
IT之家
D
Docker
I
InfoQ
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
月光博客
月光博客
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
Jina AI
Jina AI
The Cloudflare Blog
量子位
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
博客园 - 叶小钗
H
Help Net Security
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
美团技术团队
B
Blog RSS Feed

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
От эйфории к усталости и дальше: что будет с нашим восприятием новостей про ИИ?
Екатерина Дерик · 2026-05-09 · via Все публикации подряд на Хабре

От эйфории к усталости и дальше: что будет с нашим восприятием новостей про ИИ?

Простой

5 мин

13K

Мы используем ИИ все активнее, но уже не читаем новости на эту тему, пропуская их. Как будто нейросети могут все: с LLM мы уже пишем код, генерируем тексты и автоматизируем задачи. ИИ претендует на то, чтобы возглавить четвертую цифровую революцию в истории человечества. Но субъективно интереснее эта тема не становится. Почувствовали?

Поздравляю — вы такие не одни! Потеря интереса к теме нейросетей в новостях имеет массовый характер. Поводом поговорить об этом стало как раз исследование в США, согласно которому 54% опрошенных устали от ИИ-новостей.

Но ничего нового в таком поведении нет: фокусы медийного внимания мы уже могли наблюдать во время ковида, на взлете криптовалют, да и ранее — во время кризиса доткомов. Давайте разбираться.

Как развивается хайп

Медийное внимание часто развивается по похожим сценариям.

Шаг 1. Рост интереса

На первом этапе нишевая тема выходит за рамки: количество публикаций растет, она превращается в универсальный инфоповод, о котором готовы поговорить даже в бесплатной газете в метро.

После 2010 года количество публикаций, связанных с ИИ, действительно существенно выросло. На эту тему есть много разной статистики. Для примера возьмем исследование A Longitudinal Analysis of Artificial Intelligence Coverage in Technology-Focused News Media Using Latent Dirichlet Allocation and Sentiment Analysis. Они проанализировали количество публикаций, связанных с ИИ, с 2006 по 2024 год. Вполне предсказуемо отметили рост, но выделили скачки. Первый произошел в январе 2016 года. А настоящий бум начался с ноября 2022 года, когда была представлена публичная бесплатная модель ChatGPT 3.5.

Динамика количества публикаций про ИИ

Динамика количества публикаций про ИИ

В этой работе смотрели только на технологические издания. Но все то же самое происходило и в изданиях широкого профиля. После выхода ChatGPT 3.5 ИИ стал повседневной повесткой, а новостные издания превратились в основной источник информации об этом явлении для широких масс.

Шаг 2. Поляризация

С самого начала новости о появлении ИИ как технологической новинки почти не имели эмоционального окраса. Но по мере того как LLM получали статус значимого явления, росла и поляризация сообщений. Появлялось все больше как экстремально позитивных («ИИ изменит всё», «ИИ освободит нас»), так и крайне негативных («ИИ всех заменит») сообщений.

Ученые, политики, СМИ, да и диванные комментаторы вовсю обсуждают вопрос применимости технологии, а также последствий и регулирования сферы. Вслед за скачком количества публикаций в 2022 году дискуссии эти только обострились.

Рост накала страстей ученые уже успели рассмотреть под микроскопом. Например, в начале 2023 года в статье How ChatGPT Changed the Media's Narratives on AI: A Semi-Automated Narrative Analysis Through Frame Semantics писали, что вопросы сохранения рабочих мест или этики ИИ в новостях были представлены слабо — тема воспринималась скорее позитивно. А вот исследование, сосредоточившееся на материалах первой половины 2023 года — Mapping ChatGPT in Mainstream Media to Unravel Jobs and Diversity Challenges: Early Quantitative Insights through Sentiment Analysis and Word Frequency Analysis — уже отмечало рост предупреждений о системных опасностях. Например, что успехи ИИ усиливаются специально для презентации инвесторам.

Во многом этот процесс — следствие того, как работают сами медиа. Статья в Nature подчеркивает, что СМИ склонны фокусироваться на предостережениях и сенсациях в теме ИИ. И это просто конкуренция за внимание читателя: нейтральные формулировки проигрывают, риски и угрозы вызывают больше переходов и обеспечивают дочитывания.

Шаг 3. Пик позади. Интерес падает

ИИ находит применение все в новых областях. Мы экспериментируем и находим сегменты, где большие языковые модели помогают быстрее справляться с работой. Большинство американцев (69%) уже так или иначе использует ИИ. Но одновременно с этим более половины жителей США (54%) устали от новостей об ИИ. Эти результаты получили в рамках опроса 2000 взрослых жителей США. Среди прочего он также показал, что 46% считают, что ИИ повсюду и от него почти невозможно скрыться, а 30% относятся к ИИ отрицательно.

Результаты вполне логичны.

Новостей публикуется очень много, но большие языковые модели не становятся принципиально другими. 48% опрошенных отмечают, что ИИ лишь частично оправдал те надежды, которые на него возлагали. 6% уже уверены, что ИИ никогда не оправдает ожиданий.

В публикации, посвященной опросу, Сиддхант Кхаре, инженер-программист, работающий над инфраструктурой ИИ и инструментами для разработчиков, отметил интересный парадокс: ИИ — инструмент максимальной продуктивности, но при этом он изматывает пользователей. Конкретно ему приходится больше времени тратить на редактирование и проверку, чем на создание кода. От себя отмечу, что та же картина наблюдается в других сферах. На этом фоне все чаще видны чуть более панические заголовки: ИИ заменит всех, такая-то профессия будет не нужна, в такой-то отрасли начались сокращения.

Все это уже было

Ровно то же поведение мы уже видели на примере разных тем. Очень показателен в этом смысле Covid-19, поскольку и всплеск интереса был столь же неожиданным, и тема — новой, важной и повсеместной.

Спустя несколько лет после пандемии исследований самых разных аспектов выпустили уже достаточно. В том числе прошлись по вниманию к новостям. Например, опрос, проведенный в Латвии, показал, что уже через полгода после начала пандемии 37% участников опроса потеряли интерес к Covid-19. 26% просто перестали следить за темой, а 32% начали избегать новостей о вирусе. Проведя многомерный анализ, исследователи выявили, что терять интерес к новостям более склонны были люди молодые, испытавшие посттравматический стресс или в целом обладающие меньшим страхом перед болезнью (все эти факторы работали независимо друг от друга). Также чаще избегали информации те, кому про Covid-19 рассказывали друзья и родственники — те самые диванные эксперты, а не медицинский персонал.

Как в случае с Covid-19, так и с ИИ сейчас люди не стали разбираться в теме лучше. Наоборот, они потеряли интерес и перестали получать обновленные данные, предпочтя неведение.

Именно так и работает медийное внимание:

  • тема начинает доминировать;

  • количество новостей растет — в гонку за сенсацией включаются всё новые новостные агентства;

  • растет эмоциональность — СМИ важно найти цепляющую тему (помните, День радио? «Которая будет животрепетать…»);

  • но эмоциональная вовлеченность читателей/зрителей/слушателей растет не бесконечно, начинается перегруз;

  • новости продолжают публиковаться, но их избегают; внимание и понимание падают.

Тот же паттерн мы могли наблюдать с криптой, метавселенной или доткомами в нулевые. Механика та же — меняется только тема.

Сейчас тема ИИ в фазе перегрева 

Он никуда не исчезнет, но мы уже потеряли ощущение новизны, а вместе с ним и желание следить за каждым обновлением. Еще недавно каждая новость про LLM казалась важной. Теперь это просто информационный фон, инфраструктура для создания чего-то большего — что-то вроде интернета, то есть очень важное, вездесущее и при этом не требующее ежедневного внимания.

Медийное внимание уже смещается дальше. И главные вопросы — какая тема станет следующей и как долго продержится до того, как придет усталость.


Как думаете, что это будет за тема?