10 шокирующих фактов о том, как ИИ превращает хорошие продукты в «эншиттифицированные» – что скрывают крупные компании?

Вступление

В последние годы искусственный интеллект стал «золотым билетом» для большинства технологических гигантов. Обещания ускорить работу, повысить продуктивность и открыть новые возможности звучат в каждой пресс‑релизе. Однако за блеском новых функций часто скрывается обратная сторона медали – ухудшение базового качества продукта. Это явление получило в интернет‑сообществе яркое, но грубое название «эншиттификация» (от англ. enshittify), которое обозначает намеренное ухудшение продукта в пользу внедрения ИИ‑модулей.

Термин впервые использовал писатель‑активист Кори Доктороу, а в русскоязычном сообществе он быстро распространился, став своего рода тревожным сигналом. Почему компании идут на такой шаг? Какие риски несёт «эншиттификация» для пользователей и бизнеса? И, главное, как противостоять этому процессу?

В статье мы разберём оригинальный пост из Reddit, проанализируем комментарии, выделим ключевые тенденции и предложим практические рекомендации. В конце – пример кода на Python, показывающий, как измерять деградацию продукта на основе пользовательских оценок.

Японский хокку, отражающий суть проблемы:

Тихий ветер —  
в коде следы новых функций,  
но старый баг живёт.

Пересказ оригинального Reddit‑поста своими словами

Автор поста заметил, что термин «эншиттификация» всё чаще встречается в статьях, видео и беседах. Он задаётся вопросом, уместно ли использовать его в профессиональном контексте, и интересуется, есть ли более «деловые» синонимы. По его мнению, количество продуктов, «запачканных» ИИ‑надстройками, резко возросло. Наиболее ярким примером назвал Microsoft с её Copilot, но отметил, что многие другие поставщики тоже ухудшают свои сервисы в погоне за ИИ‑фичами. При этом высшее руководство, по словам автора, не остаётся в стороне – проблема уже обсуждалась внутри его организации инженерами.

Суть проблемы и «хакерский» подход

Под «хакерским» подходом мы понимаем попытку увидеть скрытые мотивы и механизмы, стоящие за явлением. Основные идеи:

• Экономия ресурсов. Интеграция ИИ часто требует переработки архитектуры, но вместо инвестиций в оптимизацию компаний предпочитают «переупаковать» существующий код, что приводит к росту багов.
• Маркетинговый шум. Новая функция «ИИ‑помощник» привлекает внимание СМИ и инвесторов, даже если она ухудшает пользовательский опыт.
• Сдвиг целей. Приоритет меняется от стабильности продукта к демонстрации технологической новизны.

Эти тенденции образуют замкнутый цикл: громкие анонсы → рост ожиданий → давление на разработчиков → ускоренное внедрение ИИ → деградация качества → новые анонсы о «исправлениях».

Детальный разбор проблемы с разных сторон

Техническая перспектива

С технической точки зрения «эншиттификация» проявляется в нескольких формах:

• Увеличение времени отклика из‑за тяжёлых моделей, работающих в реальном времени.
• Снижение надёжности: новые ИИ‑модули часто работают «черным ящиком», что усложняет отладку.
• Утрата обратной совместимости: старый API заменяется на «умный», который ломает существующие интеграции.

Бизнес‑перспектива

Для руководства привлекательна идея «ИИ‑прорыва», поскольку она повышает оценку компании в глазах инвесторов. Однако в долгосрочной перспективе деградация продукта приводит к оттоку клиентов, росту расходов на поддержку и падению репутации. Примером может служить рост количества жалоб в службах поддержки после внедрения Copilot в Microsoft 365.

Пользовательская перспектива

Пользователи ощущают ухудшение в виде:

• Непредсказуемого поведения функций (например, автодополнение, которое «угадывает» неверно).
• Увеличения количества рекламных запросов к облаку, что замедляет работу.
• Сокращения возможностей, которые ранее были доступны без ИИ‑слоя.

Этическая перспектива

Существует риск «тёмных» практик: компании могут скрывать ухудшения, маскируя их под «новые функции», а также использовать пользовательские данные без должного согласия, чтобы «обучать» ИИ‑модели.

Практические примеры и кейсы

Рассмотрим несколько реальных случаев, где наблюдалась «эншиттификация»:

1. Microsoft Copilot в Office. После релиза пользователи жаловались на замедление загрузки документов, а также на то, что автокоррекция иногда вносила ошибки, ухудшая конечный результат.
2. Google Workspace с AI‑ассистентом. Внедрение «смарт‑подсказок» привело к росту количества ложных срабатываний, из‑за чего пользователи отключали эту функцию, теряя обещанную «умность».
3. Adobe Photoshop с генеративным ИИ. Новая функция «Generative Fill» иногда заменяла детали изображения некорректно, вызывая необходимость ручного исправления, что удлиняло процесс редактирования.
4. Стартапы в сфере SaaS. Многие небольшие компании добавляли чат‑ботов на основе GPT, но из‑за ограничений тарифных планов вынуждены были отключать важные функции, оставляя пользователей без доступа к базовым возможностям.

Экспертные мнения из комментариев

«Deliberate worsening of products to suit shifting end goals?», – Turbulent_Fig_9354

Автор задаётся вопросом, является ли ухудшение продукта преднамеренным шагом в пользу меняющихся целей компании.

«The professional way of saying it is “Platform degradation”», – Five_Guys

Предлагает использовать более нейтральный термин «деградация платформы», который звучит приемлемо в деловой среде.

«Cory Doctorow coined it, and said the other term for it is “platform decay”. So that’s what I use when I need to express that concept with outsiders», – Used_Cry_1137

Подтверждает авторство термина и предлагает альтернативу «разложение платформы» для общения с внешними партнёрами.

«A professional term? No. A succinct and common term? Yes. A term professionals use? Yes. A term that should be used in a professional setting such as a slideshow, group email, annual review? No, even though it might be applicable», – LeiterHaus

Разбирает, когда уместно использовать термин, а когда лучше подобрать более формулировку.

«Only if you've got no other way of describing what's happened», – mb194dc

Указывает, что термин следует применять лишь в случае отсутствия более точных описаний.

Возможные решения и рекомендации

Чтобы избежать «эншиттификации», компании могут следовать следующим рекомендациям:

• Проводить независимый аудит качества. Регулярные проверки со стороны сторонних экспертов помогут выявлять деградацию до её публичного раскрытия.
• Внедрять метрики пользовательского опыта. KPI, такие как NPS (индекс лояльности) и среднее время отклика, должны учитываться при добавлении ИИ‑фич.
• Обеспечить обратную совместимость. Новые ИИ‑модули должны работать параллельно со старым API, а не заменять его без предупреждения.
• Прозрачность коммуникаций. Информировать пользователей о том, какие изменения происходят, и давать возможность отключить экспериментальные функции.
• Инвестировать в обучение инженеров. Специалисты должны понимать, как правильно интегрировать ИИ, не жертвуя стабильностью.
• Создавать «песочницы» для тестирования. Перед выпуском новых функций проводить нагрузочное тестирование в изолированных средах.

Заключение и прогноз развития

«Эншиттификация» – явление, которое уже перешагнуло границы отдельных компаний и стало отраслевым риском. Если тенденция продолжится, мы можем увидеть рост количества «умных», но непрактичных продуктов, а также усиление недоверия со стороны пользователей. Однако растущее внимание к этике ИИ и появление регулятивных инициатив (например, законов о прозрачности алгоритмов) могут замедлить процесс деградации.

В ближайшие годы ожидается:

• Усиление требований к качеству ИИ‑модулей со стороны регуляторов.
• Появление новых стандартов «responsible AI», включающих метрики стабильности.
• Рост спроса на инструменты мониторинга деградации платформ.
• Более активное участие сообществ открытого кода в проверке новых функций.

Таким образом, компании, которые смогут сбалансировать инновации и надёжность, получат конкурентное преимущество, а те, кто будет продолжать «запачкать» свои продукты, рискуют потерять доверие и долю рынка.

Практический пример на Python

import numpy as np
from typing import List, Dict

def calculate_degradation(ratings: List[int]) -> Dict[str, float]:
    """
    Вычисляет показатели деградации продукта на основе пользовательских оценок.
    
    Параметры:
        ratings: Список оценок от 1 до 5, где 5 – полностью удовлетворён.
    
    Возвращает:
        dict: Словарь с метриками:
            - average: средняя оценка
            - positive_ratio: доля положительных оценок (4 и 5)
            - negative_ratio: доля отрицательных оценок (1 и 2)
            - decay_index: индекс деградации (чем выше, тем хуже)
    """
    # Преобразуем список в массив NumPy для удобных вычислений
    arr = np.array(ratings)

    # Средняя оценка
    average = arr.mean()

    # Положительные и отрицательные оценки
    positive = np.sum(arr >= 4)
    negative = np.sum(arr <= 2)

    total = len(arr)
    positive_ratio = positive / total if total else 0
    negative_ratio = negative / total if total else 0

    # Индекс деградации: чем ниже средняя оценка и выше доля негативов,
    # тем выше показатель. Формула условная, её можно адаптировать.
    decay_index = (5 - average) * (1 + negative_ratio)

    return {
        'average': round(average, 2),
        'positive_ratio': round(positive_ratio, 2),
        'negative_ratio': round(negative_ratio, 2),
        'decay_index': round(decay_index, 2)
    }

# Пример данных: оценки пользователей после внедрения новой ИИ‑фичи
sample_ratings = [5, 4, 3, 2, 1, 2, 3, 4, 5, 1]

# Получаем метрики деградации
metrics = calculate_degradation(sample_ratings)

# Выводим результаты в удобочитаемом виде
print("Метрики деградации продукта:")
for key, value in metrics.items():
    print(f"{key}: {value}")

В этом скрипте мы собираем пользовательские оценки после внедрения новой функции, рассчитываем среднюю оценку, долю положительных и отрицательных отзывов, а также условный «индекс деградации». Такой подход позволяет быстро оценить, не ухудшился ли продукт после добавления ИИ‑модуля, и принимать решения о необходимости отката или доработки.