Российская сборная стала лидером Международной олимпиады по искусственному интеллекту IOAI 2026, завершившейся 7 августа в Астане. Семь российских участников получили золотые медали, один — бронзовую, а десятиклассник Артём Горохов стал абсолютным победителем.

Это серьёзное достижение.

Задания олимпиады тоже совсем не декоративные. Участники работали с машинным обучением, компьютерным зрением, обработкой естественного языка, аудиоданными, генеративными моделями. Они программировали, исследовали поведение моделей, искали закономерности, работали с профессиональными библиотеками и вычислительными ресурсами.

То есть перед нами действительно сильная международная олимпиада по искусственному интеллекту.

Но есть одна тонкость.

По искусственному интеллекту — как научной и инженерной дисциплине.

А сегодня выражение «уметь работать с искусственным интеллектом» означает уже кое-что ещё.

Большинство людей, использующих ИИ в профессиональной деятельности, не обучают нейронные сети. Журналист не обязательно понимает архитектуру трансформера. Архитектор не пишет собственную языковую модель. Предприниматель может никогда не открыть PyTorch.

Но каждый из них может очень хорошо — или очень плохо — работать вместе с ИИ.

И это другая компетенция.

Сначала человек объясняет задачу.

ИИ предлагает решение.

Человек обнаруживает, что задача вообще была сформулирована неправильно.

Они возвращаются назад.

Спорят.

Ищут данные.

Человек приносит документы.

ИИ замечает противоречие.

Человек не соглашается.

Они проверяют.

Меняют направление.

Возвращаются к этой же работе завтра, через неделю, через месяц.

Через некоторое время появляется то, чего невозможно добиться хорошим промтом: история совместной работы.

Модель уже знает проект. Знает некоторые принятые раньше решения. Понимает язык человека. Человек, в свою очередь, знает слабости модели: где ей можно доверять, где необходимо проверить, когда она слишком легко соглашается, когда стоит потребовать ещё один вариант.

И тогда основной навык заключается уже совсем не в том, чтобы написать правильную инструкцию.

Он заключается в способности думать вместе.

И вот этого почти невозможно увидеть на традиционной олимпиаде.

Чтобы соревнование было честным, всем участникам необходимо предоставить приблизительно одинаковые условия. Поэтому внешние AI-агенты, собственные среды, накопленные контексты и привычные инструменты приходится ограничивать.

Это совершенно логично.

Но именно здесь возникает парадокс.

Чтобы провести честное соревнование по ИИ, мы вынуждены убрать из него значительную часть того, как люди в действительности работают с ИИ.

Представим поэтому другое соревнование.

На него разрешено прийти со своим ноутбуком.

Со своим ChatGPT.

Со своим Claude.

Со своим локальным агентом.

Со своей системой памяти.

Со своими инструкциями.

И — самое главное — со всей предыдущей историей отношений человека и машины.

Участник не получает на входе одинаковый для всех искусственный интеллект.

Потому что соревнуется уже не человек.

И не искусственный интеллект.

Соревнуется команда «человек + ИИ».

Организаторы дают всем совершенно новую сложную задачу — такую, которую невозможно решить одним запросом.

Например, исследовать неизвестную проблему, проверить несколько гипотез, найти необходимые данные и сделать на их основе работающий прототип.

И дальше начинается соревнование.

Одна команда быстро приходит к красивому, но неверному решению.

В другой ИИ предлагает ошибочную гипотезу, а человек замечает проблему и заставляет её проверить.

В третьей человек долго идёт в неверном направлении, а ИИ убеждает его изменить постановку задачи.

У четвёртой очень мощная модель — но человек привык принимать её первый ответ.

У пятой модель немного слабее, зато за год совместной работы они научились отлично понимать друг друга.

Вот это уже становится интересно.

Можно даже изменить условия задачи посреди соревнования.

Добавить новые данные.

Обнаружить ошибку в исходной информации.

Попросить отказаться от половины уже созданного решения.

Потому что именно так выглядит настоящая работа: задача редко остаётся такой, какой её сформулировали в первый день.

И финал такого чемпионата тоже должен выглядеть необычно.

Не надо выключать искусственный интеллект и требовать от человека: «А теперь докажите, что вы всё понимаете сами».

Это означало бы снова искусственно разделить команду.

Пусть защищаются вместе.

Эксперт задаёт неожиданный вопрос.

Человек может спросить своего ИИ.

ИИ может ошибиться.

Человек может с ним поспорить.

Они могут вместе проверить предположение и изменить ответ.

И судьи увидят не только результат.

Они увидят качество взаимодействия.

Возникает, конечно, очевидное возражение: это нечестно. У кого-то модель мощнее. У кого-то платная подписка. У кого-то собственный агент и несколько лет накопленного контекста.

Но в этом и заключается принципиальный поворот.

В автогонках автомобиль является частью результата.

В конном спорте никто не требует перед стартом выдать каждому всаднику случайную одинаковую лошадь.

Если человек несколько лет строил собственную интеллектуальную среду, учился работать с ней и создавал систему взаимодействия — возможно, это и есть часть новой профессиональной квалификации.

Можно сделать отдельный стандартный класс, где всем предоставляется одна модель.

А можно открыть свободный класс: приходите со всем, что сумели построить.

И сравнить результаты.

Тогда мы впервые начнём измерять не только интеллект человека или возможности машины.

Мы начнём измерять то, для чего пока даже нет общепринятой единицы:

качество совместного интеллекта.

Международная олимпиада IOAI прекрасно отвечает на вопрос, кто лучше умеет решать сложные задачи машинного обучения и искусственного интеллекта.

Наверное, теперь пора придумать ещё одно соревнование.

Не по искусственному интеллекту.

Не по промтингу.

И даже не по умению пользоваться нейросетью.

А соревнование команд, которые уже успели научиться работать вместе.

Человек приходит со своим ИИ.

ИИ приходит со своим человеком.

И дальше они пытаются победить вместе.