Модель GPT-5 – шаг вперед или на месте?

Какие еще новшества появились в ChatGPT-5?

Разработчики OpenAI учли многочисленные пожелания пользователей и добавили в ChatGPT-5 действительно полезные функции. Разберём, что нового в ChatGPT-5 и как это можно использовать в управленческой практике.

Оптимальное контекстное окно. Контекстное окно — это объем текста, который большая языковая модель может одновременно удерживать в «оперативной памяти», пока обрабатывает запросы пользователя. От этого параметра зависит, сколько информации может запомнить и обработать модель, а значит, он сильно влияет на возможности чат-бота. Одним из важных улучшений стало расширение контекстного окна — теперь его объём составляет 400 тыс. токенов. Для сравнения: у GPT-4.0 это было 128 тыс., а у GPT-4.1 — 1 миллион. То есть новая версия находится где-то посередине между своими предшественниками. То есть если ваша задача предполагает одновременную работу с 4 книгами или 10 большими исследованиями, то GPT-5 может не справиться, просто не хватит контекстного окна. И, соответственно, лучше перейти, например, на GPT 4.0.

О чем это говорит менеджеру? GPT-5 лучше использовать там, где объем контекста средний, например, нужно одновременно анализировать несколько корпоративных отчётов (не слишком объемных), сопоставлять данные и делать выводы.

Соблюдение сквозных инструкций. Одной из долгожданных доработок ChatGPT-5 стало лучшее понимание так называемых сквозных инструкций. Что это значит на практике? Пользователи теперь могут писать системные инструкции: контекст, ситуацию, роли, задачи над которыми вы работаете, и эти инструкции сохраняются во всех ваших чатах. Например, вы можете задать модели базовую информацию: как вас зовут, где вы работаете, какие форматы ответов предпочитаете — табличные, текстовые, с инфографикой. Раньше, в GPT-4, такие системные вводные иногда давали сбои, он мог «забыть» об этом через несколько сообщений. Теперь же модель стабильно соблюдает пользовательские настройки, что особенно важно в долгосрочных проектах, где чёткие правила и стиль играют критическую роль.

Интеграция с различными системами. Одним из ключевых прорывов стала возможность интеграции GPT-5 с различными программами и сервисами. Теперь можно подключать сервисы Google (Gmail и Календарь), Canva и множество других популярных инструментов, которыми пользуются и стартапы, и крупные корпорации. Такой шаг приближает модель к работе в режиме ассистента. Например: вы подключили свой Gmail-аккаунт к системе и попросили AI найти все письма от вашего основного поставщика за последний квартал, касающиеся только просрочек или задержек поставок. Включив режим агента (об этом ниже), GPT-5 автоматически просматривает письма, может создать таблицу с результатами и написать рекомендации для дальнейших действий. Для человека этот анализ занимал бы часы — нужно отсортировать почту, посмотреть все сообщения, проанализировать и выделить такие ситуации. С GPT-5 достаточно пары инструкций и модель сама справится с рутиной. Конечно, это требует предварительного подключения системы, но полезность очевидна.

Режим агента и что это значит для бизнеса?

Режим агента в ChatGPT-5 — это яркий пример того, как ИИ-технологии идут по пути к эффективным бизнес-решениям. Ради точности отметим, что режим агента был запущен немного ранее, чем выпущена модель GPT-5, но это сути не меняет. Режим агента (Agent Mode) в ChatGPT — это подсистема, позволяющая выполнять сложные, многошаговые задачи от имени пользователя с использованием браузера, приложений и других инструментов в облачной виртуальной среде.

Теперь с ИИ-системой можно взаимодействовать так, будто вы работаете с персональным ассистентом. Агент может искать информацию, бронировать поездки, создавать презентации и анализировать данные, при этом запрашивая подтверждение у пользователя на ключевые действия. У GPT-5 появилась возможность запускать браузеры, анализировать внешние сайты и даже взаимодействовать с интерфейсами, как это делает человек. Например, любой сайт адаптирован под людей, там есть какие-то блоки, картинки и дизайн. И дизайнер спроектировал то, как вы будете взаимодействовать с этим сайтом. Но поисковая система вообще ничего этого не видит, она работает только с текстом и все эти элементы не принимаются во внимание. Но когда агент работает с сайтом напрямик, то он взаимодействует как человек, то есть он анализирует и понимает всю структуру сайта, включая картинки и дизайнерские акценты. И часто при поиске это дает более качественный результат. Во-вторых, часто бывает, что у сайта просто нет API, то есть ему нельзя взять и подключиться, в этом случае с ним можно взаимодействовать только через пользовательский интерфейс. И агент может автоматически искать информацию на сайте, даже если у сайта нет API. Пример решения такой задачи мы привели выше, когда искали информацию в почте.

На практике это значительно упрощает многие рутинные задачи, такие как обработка нестандартизированных данных. Система может, например, найти все чеки, которые вам присылал провайдер в почту и собрать данные об итоговой стоимости. Или найти документы, в которых обсуждается некоторая тема и представить отчёт (конечно, необходимо будет настроить доступ и предоставить ChatGPT-5 права на вход в систему, где хранятся эти документы). GPT-5 выполняет весь сбор автоматически: вы лишь указываете запрос.

Однако, стоит отметить, что режим агента пока работает недостаточно стабильно, скорее его стоит рассматривать как бета-версию. В некоторых случаях система не может автоматически подключиться через API, начинает решать задачу через обходные пути. Работа в режиме агента небыстрая, ответы приходится ждать по 2-3 минуты и это может вызывать неудобство, когда речь идёт о бизнес-задачах, требующих оперативных решений. Но, как и в случае с любой технологией, здесь важно видеть потенциал, а не только текущие ограничения.

Но потенциал поражает. Представьте, что вы можете подключить систему к своему «умному дому», чтобы автоматизировать процессы. Вы просто можете написать ему «следи за моим умным домом», «следи, чтобы влажность была такая-то» и он сам этим будет управлять. Агент легко справится с мониторингом температуры, влажности, запасов продуктов и бытовых расходных материалов. Он сможет сам заказывать какие-то простые расходные вещи или корм для кошки. Все это пока находится на стадии тестирования, но видны явные перспективы, в том числе и в корпоративной среде.

Такого агента на сегодня нет ни у кого. Китайская нейросеть Manus умеет делать похожие вещи, но все-таки у нее не такой уровень интеграции. И, конечно, аналогичные решения можно создать через API, но придется немного программировать и самостоятельно писать логику.

Правовые аспекты: где границы использования?

И в заключение мы коснемся вопроса соблюдения российского законодательства. В России использование иностранных нейросетей сопряжено с определёнными рисками, особенно когда речь идёт о персональных данных.

Во-первых, к сожалению, для работы с ChatGPT требуется VPN. Однако, со стороны Роскомнадзора на сегодня (август 2025 года) ChatGPT не заблокирован, то есть, им можно пользоваться. А VPN нужен, чтобы обойти блокировку со стороны американской компании OpenAI. Поэтому, используя ChatGPT, вы не нарушаете законы Российской Федерации. Однако это в том случае, когда вы используете его для личных нужд.

Если говорить об использовании в бизнесе, то все сложнее. Дело в том, что законодательство России требует, чтобы обработка персональных данных происходила на российских серверах. Это значит, что любые персональные данные (ФИО, контакты, телефоны, адреса или e-mail клиентов нельзя передавать в иностранные экосистемы, включая ChatGPT), это нарушение закона. Например, если вы попросите ChatGPT проанализировать таблицу с данными ваших клиентов, вы рискуете столкнуться с юридическими проблемами. Кстати, вы столкнетесь с тем же и при работе с китайскими нейросетями, например, DeepSeek.

Что же делать? Есть несколько безопасных вариантов, чтобы оставаться в правовом поле:

1. Использовать локальные модели, такие как GigaChat или Яндекс.Алиса. Они размещаются на российских серверах, и работа с ними соответствует всем требованиям законодательства.
   
2. Ограничить использование нейросетей только задачами, не связанными с персональными данными. Например, вы можете использовать ChatGPT для генерации текстов, перевода, анализа данных из открытых источников или работы с документами, не содержащими персональных данных.

***

ChatGPT-5 — это хороший пример, иллюстрирующий текущие тенденции: переход к моделям, которые могут не просто генерировать текст, а интегрироваться с внешними системами, перерабатывать большой объём данных и самостоятельно выполнять задачи. Для руководителей это может стать значительным конкурентным преимуществом, особенно если правильно настроить модель под задачи компании. Но, как и с любыми инструментами, не стоит ожидать от него чуда: успех будет зависеть от того, насколько умело вы используете возможности GPT-5 в повседневной работе.

Комментарии 0