ChatGPT Історія ШІ, що змінив Україну та світ

Уявіть світ, де штучний інтелект не просто інструмент, а справжній співрозмовник, здатний генерувати тексти, код і навіть креативні ідеї. ChatGPT від OpenAI став таким феноменом, що за лічені місяці змінив наше уявлення про AI. Але як виник цей чат-бот, що зібрав понад 800 мільйонів щотижневих користувачів станом на жовтень 2025 року? Ця стаття розкриє еволюцію від перших ідей до глобального впливу. Спойлер: ChatGPT — це не просто технологія, а революція, що почалася з амбітного проєкту OpenAI у 2015 році. Microsoft, ключовий партнер та інвестор OpenAI з інвестиціями понад $13 млрд, забезпечує інфраструктуру для розвитку цих технологій.

Зміст статті:

• 📌 Передумови створення: Від витоків AI до заснування OpenAI
• 📌 Розвиток моделей GPT: Від GPT-1 до GPT-3
• 📌 Запуск ChatGPT: Народження чат-бота
• 📌 Подальші оновлення та вдосконалення
• 📌 Вплив на суспільство: Переваги, ризики та контроверсії
• 💼 Майбутнє ChatGPT та перспективи AI
• ❓ Часті питання (FAQ)
• ✅ Висновки

⸻

🎯 Передумови створення: Від витоків AI до заснування OpenAI

"Штучний інтелект — це не майбутнє, а реальність, яка вже змінює світ." — Сем Альтман, CEO OpenAI.

📊 Підрозділ: Витоки штучного інтелекту

Історія ChatGPT бере свій початок не з моменту запуску в 2022 році, а з витоків штучного інтелекту (AI) у середині XX століття. У 1950 році Алан Тюрінг запропонував концепцію тесту Тюрінга, який оцінював здатність машини імітувати людський інтелект. У 1956 році Дармутська конференція, організована Джоном Маккарті, Марвіном Мінскі та іншими, офіційно започаткувала AI як наукову дисципліну, визначивши ідею створення машин, здатних мислити як люди. Проте обмежені обчислювальні потужності та брак даних гальмували прогрес, що призвело до так званих "зим AI" у 1960-х і 1980-х роках.

У 2010-х роках ситуація радикально змінилася завдяки трьом факторам: вибуху доступних даних через інтернет, зростанню обчислювальних потужностей завдяки графічним процесорам (GPU) від NVIDIA та проривам у глибокому навчанні. У 2012 році модель AlexNet від Джеффрі Хінтона перемогла в змаганні ImageNet, продемонструвавши силу згорткових нейронних мереж (CNN) для розпізнавання зображень. У 2017 році Google представила архітектуру Transformer у статті "Attention Is All You Need", яка стала основою для обробки природної мови (NLP) у моделях, таких як GPT. Transformer ефективно обробляє послідовності даних, використовуючи механізм уваги (attention), що дозволяє моделям "зосереджуватися" на релевантних частинах тексту.

• ✅ Пункт 1: 1950 — Алан Тюрінг розробляє тест Тюрінга для оцінки інтелекту машин.
• ✅ Пункт 2: 1960–1980-і — "Зими AI" через брак даних і обчислювальних ресурсів.
• ✅ Пункт 3: 2012 — Перемога AlexNet у ImageNet, що запустила бум глибокого навчання.
• ✅ Пункт 4: 2017 — Архітектура Transformer від Google революціонізує обробку природної мови.

👉 Приклад: У 2015 році AlphaGo від DeepMind переміг чемпіона світу з го Лі Седоля, показавши, що AI може вирішувати складні стратегічні задачі, які раніше вважалися виключно людськими.

⚡ Важливо: Без зростання обсягу даних (наприклад, інтернет як джерело текстів і зображень) і хмарних обчислень (як Azure від Microsoft чи AWS) сучасні моделі, такі як ChatGPT, були б неможливими. Наприклад, тренування GPT-3 вимагало обробки 45 терабайтів текстових даних, зібраних з веб-ресурсів, книг і Вікіпедії.

📊 Підрозділ: Заснування OpenAI

OpenAI була заснована в грудні 2015 року групою впливових підприємців і дослідників, включаючи Ілона Маска, Сема Альтмана, Грега Брокмана, Іллю Суцкевера та Войцеха Зарембу. Їхньою місією було створення "безпечного" штучного інтелекту, який би приносив користь людству, уникаючи комерційного тиску. Спочатку OpenAI функціонувала як некомерційна організація, зосереджена на фундаментальних дослідженнях. Проте в 2019 році, через потребу у значних фінансових ресурсах для тренування великих моделей, OpenAI перейшла на гібридну модель, створивши комерційний підрозділ. Це дозволило залучити значні інвестиції від Microsoft: $1 млрд у 2019 році, а згодом додаткові $13 млрд до 2023 року.

Фокус OpenAI був спрямований на розвиток генеративних моделей, таких як GPT (Generative Pre-trained Transformer), які могли генерувати текст, схожий на людський. Партнерство з Microsoft надало доступ до хмарної платформи Azure, що забезпечило необхідну інфраструктуру для тренування моделей із сотнями мільярдів параметрів. Крім того, OpenAI активно співпрацювала з дослідницькою спільнотою, публікуючи статті та ділячись результатами, що сприяло швидкому прогресу в галузі.

• ✅ Пункт 1: 2015 — Заснування OpenAI з фокусом на безпечний AI.
• ✅ Пункт 2: 2019 — Перехід на гібридну модель для залучення інвестицій.
• ✅ Пункт 3: Партнерство з Microsoft: $14 млрд інвестицій для розвитку.

👉 Приклад: У 2020 році OpenAI випустила API для GPT-3, що дозволило розробникам інтегрувати модель у власні продукти, від чат-ботів до інструментів автоматизації бізнесу.

📊 Підрозділ: Ключові технологічні прориви перед ChatGPT

Шлях до ChatGPT був би неможливим без серії технологічних проривів. Окрім Transformer, важливу роль відіграли методи претренування (pre-training) та тонкого налаштування (fine-tuning). Претренування дозволяє моделям навчатися на величезних наборах даних, таких як Common Crawl чи Wikipedia, щоб зрозуміти загальні патерни мови. Fine-tuning адаптує ці моделі до конкретних завдань, як-от розмови чи генерація коду. Ще одним важливим кроком стало використання RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), яке OpenAI застосувала для покращення якості відповідей і зменшення упередженості.

Іншим важливим фактором стало зростання доступності даних. Інтернет надав мільярди сторінок тексту, які стали основою для тренування моделей. Наприклад, датасет WebText, використаний для GPT-2, містив 8 мільйонів веб-сторінок. Хмарні обчислення також зіграли ключову роль: Azure дозволила масштабувати обчислення до рівня, необхідного для тренування моделей із сотнями мільярдів параметрів.

• ✅ Пункт 1: Претренування на великих датасетах (Common Crawl, WebText).
• ✅ Пункт 2: RLHF для вирівнювання моделей із людськими цінностями.
• ✅ Пункт 3: Хмарні обчислення (Azure, AWS) для масштабування.

⚡ Важливо: Технологічні прориви, як Transformer і RLHF, у поєднанні з інфраструктурою Microsoft, заклали основу для створення ChatGPT.

✅ Швидкий висновок: Передумови ChatGPT — це поєднання історичного розвитку AI, від тесту Тюрінга до Transformer, та амбітної місії OpenAI. Партнерство з Microsoft і прориви в обробці даних зробили можливим створення революційних моделей. Посилання: Про OpenAI.

⸻

🔋 Технологічна інфраструктура та енергоспоживання AI

"AI — це не тільки про інновації, але й про відповідальне використання ресурсів." — Сем Альтман, CEO OpenAI.

📊 Апаратне забезпечення для тренування моделей

Технологічна інфраструктура AI-моделей, таких як ChatGPT, залежить від потужних обчислювальних систем. Ключову роль грають графічні процесори (GPU) від NVIDIA, які оптимізовані для паралельних обчислень, необхідних для глибокого навчання. Наприклад, тренування GPT-4 використовувало тисячі GPU в дата-центрах Microsoft Azure. Альтернативою є тензорні процесори (TPU) від Google, які застосовуються в моделях Gemini для ефективнішої обробки даних. Ці пристрої дозволяють обробляти мільярди параметрів, але вимагають значних ресурсів.

• ✅ Пункт 1: NVIDIA A100/H100 GPU — стандарт для OpenAI, з продуктивністю до 312 TFLOPS.
• ✅ Пункт 2: TPU v5 від Google — використовуються в конкурентах, як Gemini, для зменшення часу тренування.
• ✅ Пункт 3: Хмарні платформи: Azure для OpenAI, AWS для xAI.

👉 Приклад: Під час тренування GPT-4 було задіяно понад 10,000 GPU, що дозволило обробити петабайти даних.

⚡ Важливо: Без прогресу в апаратному забезпеченні, як чіпи Blackwell від NVIDIA, моделі AI не досягли б сучасного рівня.

📊 Статистика енергоспоживання та екологічний вплив

Тренування великих моделей AI є енергоємним процесом. За оцінками, тренування GPT-3 спожило близько 1,287 МВт·год електроенергії, що еквівалентно вуглецевому сліду від 120 автомобілів за рік. Для GPT-4 ця цифра зросла до понад 50 ГВт·год, або енергії, достатньої для живлення 5,000 домогосподарств протягом року. Кожна запит до ChatGPT (GPT-4o) споживає приблизно 0.3 Вт·год, що в 10 разів менше, ніж у попередніх версій.

👉 Приклад: Тренування GPT-3 оцінюється у 1,200 МВт·год, що еквівалентно викидам вуглецю від 100 трансатлантичних перельотів. У 2025 році OpenAI співпрацює з Microsoft для використання дата-центрів на відновлювальній енергії, підписавши угоду на $6 млрд для 100% renewable-powered AI інфраструктури.

⸻

📊 Ініціативи щодо зменшення впливу та порівняння з конкурентами

OpenAI та Microsoft активно впроваджують ініціативи для зменшення екологічного впливу. У 2025 році Microsoft досягла 34 ГВт renewable energy procurement, що охоплює AI-операції OpenAI. Вони використовують AI для оптимізації енергії в дата-центрах, зменшуючи споживання на 20–30%. Конкуренти, як Google з Gemini, фокусуються на ефективних TPU, які споживають на 30% менше енергії, ніж GPU. xAI з Grok використовує оптимізовані моделі, потенційно з меншим вуглецевим слідом завдяки фокусу на ефективності, але деталі обмежені.

• ✅ Пункт 1: OpenAI: Партнерство з Microsoft для зелених дата-центрів.
• ✅ Пункт 2: Google: TPU з низьким споживанням для Gemini.
• ✅ Пункт 3: xAI: Ефективні моделі для наукових завдань.

✅ Швидкий висновок: Енергоспоживання AI — серйозний виклик, але ініціативи на кшталт renewable energy від Microsoft роблять галузь стійкішою. Посилання: Microsoft Sustainability.

⸻

🏆 Конкуренція на ринку AI

"Конкуренція стимулює інновації, роблячи AI доступнішим для всіх." — Сатья Наделла, CEO Microsoft.

📊 Порівняння ключових моделей

У 2025 році ринок AI-чатботів високо конкурентний. ChatGPT від OpenAI лідирує, але моделі як Grok від xAI, Gemini від Google та LLaMA від Meta пропонують унікальні переваги. Ці моделі відрізняються за можливостями, доступністю та фокусом.

👉 Приклад: Grok від xAI, створений для прискорення наукових відкриттів, пропонує унікальний підхід до відповідей на складні питання, тоді як Gemini від Google інтегрується з екосистемою Android.

📊 Вплив конкуренції на інновації

Конкуренція прискорює розвиток AI. Наприклад, Grok від xAI фокусується на прискоренні науки, пропонуючи інструменти для досліджень, що стимулює OpenAI покращувати міркування в GPT-5. Google з Gemini впроваджує "Deep Think" для складних проблем, змушуючи конкурентів покращувати точність. Meta з LLaMA просуває open-source, дозволяючи спільноті створювати кастомні моделі, що знижує бар'єри входу.

• ✅ Пункт 1: Інновації: Від мультимодальності до реал-тайм даних.
• ✅ Пункт 2: Ціноутворення: Більшість пропонує безкоштовний доступ для масового ринку.
• ✅ Пункт 3: Етика: Конкуренція стимулює прозорість і безпеку.

⚡ Важливо: У 2025 році Grok 4 перевершує в кодуванні, тоді як GPT-5 лідирує в креативі.

📊 Роль відкритих моделей у розвитку AI

Open-source моделі, як LLaMA, грають ключову роль, дозволяючи розробникам модифікувати код і датасети. Це прискорює інновації, на відміну від закритих моделей як ChatGPT. Наприклад, спільнота створила тисячі варіантів LLaMA для специфічних завдань, що впливає на весь ринок.

✅ Швидкий висновок: Конкуренція робить AI різноманітнішим, з фокусом на інновації та доступність. Посилання: Порівняння AI моделей 2025.

⸻

⸻

🛠 Технології за ChatGPT: Погляд зсередини

"Transformer — це фундамент, на якому побудовано сучасний AI." — Автори паперу "Attention Is All You Need".

📊 Архітектура Transformer та її робота

Transformer — це архітектура глибокого навчання, представлена Google у 2017 році, яка лежить в основі GPT-моделей. Вона використовує механізм уваги (attention) для обробки послідовностей даних, як текст, дозволяючи моделі фокусуватися на релевантних частинах. На відміну від RNN, Transformer обробляє дані паралельно, що прискорює тренування.

• ✅ Пункт 1: Encoder-Decoder структура: Encoder обробляє вхід, Decoder генерує вихід.
• ✅ Пункт 2: Self-Attention: Модель важує важливість слів у реченні.
• ✅ Пункт 3: Fine-tuning: Після претренування модель адаптується до конкретних завдань шляхом додаткового тренування на менших датасетах.

👉 Приклад: У ChatGPT Transformer передбачає наступне слово, базуючись на контексті всього тексту.

📊 Роль RLHF у покращенні

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) — ключовий метод для вирівнювання AI з людськими цінностями. Він включає збір відгуків від людей, тренування моделі нагороди та оптимізацію відповідей через PPO (Proximal Policy Optimization). RLHF зменшує токсичність і галюцинації.

👉 Приклад: RLHF дозволяє ChatGPT адаптувати відповіді до людських очікувань, зменшуючи токсичність на 50% у порівнянні з GPT-3.

📊 Тренувальні датасети

GPT-моделі тренуються на масивних датасетах: Common Crawl (веб-скрейпінг), Wikipedia (енциклопедичні знання), BookCorpus (книги), WebText (якісний веб-контент). Це мільярди токенів, що дозволяють моделі вчитися загальним паттернам мови.

• ✅ Пункт 1: Common Crawl: Петабайти веб-даних.
• ✅ Пункт 2: Wikipedia: Фактичні знання.
• ✅ Пункт 3: Fine-tuning датасети: Людські розмови для ChatGPT.

✅ Швидкий висновок: Технології як Transformer і RLHF роблять ChatGPT потужним. Посилання: Hugging Face: RLHF.

⸻

🔬 Розвиток моделей GPT: Від GPT-1 до GPT-3

Серія моделей GPT (Generative Pre-trained Transformer) — основа ChatGPT. Вони тренуються на величезних датасетах тексту, щоб передбачати наступні слова, а потім fine-tune'уються для конкретних задач.

📈 Таблиця порівняння моделей

GPT-1 (червень 2018) демонстрував претренування на текстах для задач, як класифікація. GPT-2 (лютий 2019) не випустили повністю через етичні ризики, як створення фейкових новин. GPT-3 (травень 2020) став революцією: API-доступ, генерація коду, переклади. Він тренувався на 45 ТБ даних.

✅ Швидкий висновок: Еволюція GPT від простих до потужних моделей заклала основу для ChatGPT, але виявила етичні проблеми, як bias у даних.

Посилання на іншу статтю: Офіційна документація GPT-3 від OpenAI.

⸻

💡 Запуск ChatGPT: Народження чат-бота

🤖 "Якщо ви проектуєте наш ріст уперед, дуже скоро мільярди людей щодня спілкуватимуться з ChatGPT." — Сем Альтман, CEO OpenAI.

Джерело / Source

📊 Технічна основа та запуск ChatGPT

30 листопада 2022 року OpenAI офіційно запустила ChatGPT, чат-бота на базі GPT-3.5 — версії моделі GPT-3, оптимізованої (fine-tuned) для розмовного формату. GPT-3.5 була тренована на величезному наборі даних з інтернету, книг та інших джерел, з акцентом на природну мову та контекстуальну пам'ять. Інтерфейс чату дозволяв користувачам вести діалог, де модель пам'ятала попередні повідомлення в розмові, роблячи взаємодію більш природною та доступною для широкої аудиторії. Запуск відбувся як прототип, але швидко набув популярності завдяки безкоштовному доступу та простоті використання.

• ✅ Пункт 1: База: GPT-3.5 з 175 млрд параметрів, fine-tuned за допомогою RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) для кращих відповідей.
• ✅ Пункт 2: Інтерфейс: Веб-версія з чатом, без потреби в API чи програмуванні.
• ✅ Пункт 3: Доступ: Безкоштовний для всіх, з опцією ChatGPT Plus ($20/міс) для пріоритетного доступу.

👉 Приклад: Користувачі могли запитати "Напиши код для гри в хрестики-нулики на Python", і модель генерувала робочий скрипт з поясненнями.

⚡ Важливо: Запуск став можливим завдяки інвестиціям Microsoft, які забезпечили інфраструктуру для масштабування.

📊 Швидке зростання та початкові реакції

ChatGPT досяг 100 млн користувачів за два місяці — рекорд для споживчого додатка. Це призвело до вірусного ефекту в соціальних мережах, де користувачі ділилися прикладами креативних відповідей. Початкові реакції були переважно позитивними: ЗМІ називали його "проривом у AI", а експерти відзначали потенціал для освіти та бізнесу. Однак швидко з'явилися критики через проблеми з точністю.

• ✅ Пункт 1: Зростання: 1 млн користувачів за 5 днів, 100 млн за 2 місяці.
• ✅ Пункт 2: Реакції: Позитив — революція в NLP; негатив — ризики дезінформації.
• ✅ Пункт 3: Застосування: Допомога в навчанні (генерація пояснень), кодінгу (debugging) та креативі (історії, поезія).

👉 Приклад: У перші тижні користувачі використовували ChatGPT для симуляції інтерв'ю чи написання резюме, що підвищило продуктивність.

✅ Переваги

• ✅ Швидке зростання: 100 млн користувачів за 2 місяці, що зробило його найшвидше зростаючим додатком в історії.
• ✅ Доступність: Безкоштовний базовий доступ, з преміум-версією Plus за $20/міс для необмеженого використання та пріоритету.
• ✅ Застосування: Допомога в навчанні (персоналізовані пояснення), кодінгу (генерація та налагодження коду), бізнесі (ідеї маркетингу).

❌ Недоліки

• ❌ Галюцинації: Модель вигадувала факти, наприклад, неправдиві цитати чи історичні події.
• ❌ Обмеження: Дані тренування до вересня 2021 року, без доступу до інтернету в реальному часі.
• ❌ Заборони: У школах та університетах через плагіат, наприклад, в Італії тимчасова заборона в 2023 році.

✅ Швидкий висновок: Запуск ChatGPT став вірусним завдяки доступності, але виявив потреби в покращеннях, як інтеграція з веб та зменшення галюцинацій. Посилання: Офіційний анонс OpenAI.

⸻

📈 Подальші оновлення та вдосконалення

"Ми постійно покращуємо AI, щоб він був безпечнішим і кориснішим." — OpenAI.

📊 Ключові релізи 2023-2024

У березні 2023 року вийшов GPT-4, який додав мультимодальність (обробка тексту + зображень), покращивши креативність та точність. У травні 2024 року представлено GPT-4o — омні-модель з підтримкою аудіо, відео та реального часу. Вересень 2024 року приніс o1-preview, фокусовану на складних міркуваннях, з зменшенням галюцинацій на 34%.

• ✅ Пункт 1: Плагіни (2023): Інтеграція з веб, як "Browse with Bing" для пошуку в реальному часі.
• ✅ Пункт 2: Voice Mode (2023-2024): Голосовий чат з 5 голосами, розширений на всіх користувачів.
• ✅ Пункт 3: ChatGPT Search (жовтень 2024): Пошук у реальному часі з цитатами джерел.
• ✅ Пункт 4: DALL·E 3 (2023): Генерація зображень інтегрована в чат.

👉 Приклад: У 2024 році ChatGPT інтегрували з Apple Intelligence для Siri, дозволяючи голосові запити з AI-аналізом.

⚡ Важливо: Оновлення зменшили галюцинації на 34% в o1, завдяки новим методам міркування.

📊Випуск GPT-4.5 2025 рік

Лютий 2025 року: Випуск GPT-4.5 з зменшенням галюцинацій та покращеною креативністю. Серпень 2025 року: GPT-5, флагманська модель з адаптивним міркуванням, варіантами як GPT-5 Pro та mini, що замінила попередні моделі. Кількість користувачів сягнула 800 млн щотижня станом на жовтень 2025 року.

• ✅ Пункт 1: GPT-4.5 (27 лютого 2025): Покращена обробка патернів, креативність.
• ✅ Пункт 2: GPT-5 (7 серпня 2025): Уніфікована система з адаптивним міркуванням, найкраща в кодінгу та математиці.
• ✅ Пункт 3: Додаткові функції: Deep Research (лютий 2025), o3-pro (червень 2025) для агентних завдань.

👉 Приклад: GPT-5 дозволяв автоматичне маршрутизацію запитів для оптимального міркування, наприклад, для складних математичних задач.

✅ Швидкий висновок: Оновлення зробили ChatGPT мультимодальним і розумнішим, з фокусом на безпеку та реальний час. Посилання: Реліз-ноти ChatGPT від OpenAI.

⸻

🌍 Вплив на суспільство: Переваги, ризики та контроверсії

"AI як ChatGPT трансформує суспільство, але вимагає відповідального використання." — OpenAI.

📊 Переваги в освіті, бізнесі та креативі

ChatGPT, починаючи з запуску в 2022 році, кардинально змінив освіту, бізнес і креативні галузі, надаючи інструменти для персоналізації, автоматизації та генерації контенту. У сфері освіти ChatGPT використовується для створення персоналізованих навчальних матеріалів, пояснень складних концепцій і тестів, адаптованих до рівня студента. Наприклад, модель здатна генерувати навчальні плани чи допомагати студентам готуватися до іспитів, таких як USMLE (United States Medical Licensing Examination), де GPT-4 показала результати на рівні 90% успішності.

29

У бізнесі інструменти на базі ChatGPT, такі як Codex, автоматизують написання коду, аналіз даних і маркетингові стратегії, підвищуючи продуктивність компаній на 30–40% у таких задачах, як обробка клієнтських запитів.

1

У креативних галузях ChatGPT і DALL·E 3 генерують мистецтво, сценарії, музику та навіть концепції для фільмів, перевершуючи 99% людей у тестах креативності, таких як Torrance Tests of Creative Thinking.

29

• ✅ Пункт 1: Освіта: Генерація персоналізованих матеріалів, пояснень, підготовка до іспитів (USMLE, GRE).
• ✅ Пункт 2: Бізнес: Автоматизація кодування (Codex), аналіз ринків, чат-боти для клієнтської підтримки.
• ✅ Пункт 3: Креатив: Створення мистецтва, сценаріїв, музики, AI-фільмів і книг.

👉 Приклад: У 2024 році український стартап використав ChatGPT для створення маркетингових текстів, скоротивши витрати на копірайтинг на 40%, а студенти КПІ застосовували його для генерації конспектів із математики.

⚡ Важливо: За даними OpenAI, у 2025 році 70% компаній із Fortune 500 інтегрували ChatGPT у свої процеси для автоматизації та аналізу.

1

📊 Ризики та етичні питання

Незважаючи на переваги, ChatGPT викликав значні дебати про етику та суспільні ризики. Одним із ключових недоліків є здатність моделі генерувати дезінформацію через галюцинації — вигадані факти чи неправдиві дані, що можуть вводити в оману. Наприклад, ранні версії ChatGPT могли створювати переконливі, але фальшиві цитати чи історичні події. Крім того, модель демонструвала упередження (bias), зокрема політичний ухил до лівих поглядів, через тренувальні дані, зібрані з інтернету.

29

ChatGPT також може використовуватися для створення шкідливого контенту, як фішингові листи чи malware, що становить загрозу кібербезпеці.

Академічне шахрайство стало ще одним викликом: студенти використовують ChatGPT для написання есе чи розв’язання завдань, що призвело до заборон у школах і університетах у США, Європі та інших регіонах. У 2023 році Італія тимчасово заборонила ChatGPT через порушення GDPR (Загального регламенту захисту даних), посилаючись на проблеми з конфіденційністю даних користувачів.

29

У США FTC (Федеральна торгова комісія) розпочала розслідування в 2023 році через можливі порушення в обробці даних і генерації фейкового контенту.

29

Більше того, у 2023 році понад 20,000 експертів підписали відкритий лист, закликаючи до паузи в розвитку AI через потенційні екзистенційні ризики, пов’язані з наближенням до AGI (загального штучного інтелекту).

29

• ❌ Пункт 1: Дезінформація: Галюцинації та упередження в даних, як політичний bias.
• ❌ Пункт 2: Кіберзагрози: Генерація фішингу, malware чи іншого шкідливого контенту.
• ❌ Пункт 3: Академічне шахрайство: Використання в навчанні, що призводить до заборон.

👉 Приклад: У 2023 році ChatGPT створив фейкову статтю про неіснуючу подію, яка поширилася в соціальних мережах, викликавши занепокоєння щодо дезінформації.

📊 Вплив на ринок праці

ChatGPT і подібні моделі впливають на ринок праці, автоматизуючи завдання в креативних і технічних галузях. За оцінками, до 2030 року AI може замінити до 30% робочих місць у таких сферах, як копірайтинг, програмування та підтримка клієнтів.

29

Водночас AI створює нові можливості, як-от професії з розробки промптів (prompt engineering) чи етики AI. У креативних галузях, таких як письменництво чи дизайн, ChatGPT знижує бар’єри для створення контенту, але викликає занепокоєння щодо втрати унікальності людської творчості.

• ❌ Пункт 1: Автоматизація: Заміна робочих місць у письмі, програмуванні, маркетингу.
• ✅ Пункт 2: Нові професії: Розробка промптів, етика AI, управління AI-системами.
• ❌ Пункт 3: Конкуренція: Зниження вартості креативного контенту через AI.

👉 Приклад: У 2024 році компанії, як Upwork, повідомили про зниження попиту на фрілансерів-копірайтерів через доступність AI-інструментів, як ChatGPT.

📊 Регуляції та етичний контроль

Для мінімізації ризиків необхідні регуляції. EU AI Act, ухвалений у 2024 році, класифікує ChatGPT як систему високого ризику, вимагаючи прозорості в тренувальних даних і алгоритмах.

8

OpenAI впроваджує "водяні знаки" для ідентифікації AI-генерованого контенту, що дозволяє відстежувати його походження з точністю 99%.

8

Крім того, методи, як RLHF і safe completions у GPT-5, зменшують токсичний контент на 50% порівняно з попередніми моделями.

9

Проте виклики залишаються, зокрема в забезпеченні приватності та уникненні упереджень.

• ✅ Пункт 1: EU AI Act: Вимоги до прозорості та безпеки AI-систем.
• ✅ Пункт 2: Водяні знаки: Ідентифікація AI-контенту для боротьби з фейками.
• ✅ Пункт 3: RLHF: Зменшення токсичності та упереджень у відповідях.

✅ Швидкий висновок: ChatGPT трансформує суспільство через продуктивність і креативність, але ризики дезінформації, втрати робочих місць і етичні виклики вимагають регуляцій і відповідального використання.

Посилання для самостійного ознайомлення:

• How people are using ChatGPT | OpenAI
• Safety & responsibility | OpenAI
• Teen safety, freedom, and privacy - OpenAI
• ChatGPT - Wikipedia
• EU AI Act

⸻

🚀 Майбутнє ChatGPT та перспективи AI

"AI не просто змінює світ — він створює нову реальність для людства." — Сем Альтман, CEO OpenAI.

📊 Технологічні перспективи та нові можливості

У 2025 році ChatGPT, базуючись на GPT-5 (запущений у серпні 2025), вже демонструє значний прогрес у мультимодальності, адаптивному міркуванні та інтеграціях. Очікується, що до 2027 року OpenAI розширить можливості ChatGPT, додаючи підтримку складнішого відеооброблення, інтеграцію з доповненою та віртуальною реальністю (AR/VR) і створення автономних AI-агентів, здатних виконувати багатоступеневі завдання. Наприклад, ChatGPT може стати частиною AR-окулярів, надаючи реальний час відповіді на запити в фізичному світі. GPT-5 уже підтримує обробку відео та аудіо, а майбутні моделі, як GPT-6, можуть генерувати цілісні відеосценарії чи симуляції.

11

14

• ✅ Пункт 1: Відеооброблення: Генерація та аналіз відео для створення контенту чи симуляцій.
• ✅ Пункт 2: AI-агенти: Автономні системи для виконання завдань, як планування чи управління проектами.
• ✅ Пункт 3: AR/VR інтеграція: ChatGPT у метавсесвіті для інтерактивного навчання та роботи.

👉 Приклад: У 2026 році ChatGPT може дозволити створювати віртуальні навчальні класи в AR, де студенти взаємодіють з AI-викладачем у реальному часі.

⚡ Важливо: Розвиток мультимодальності потребує нових обчислювальних потужностей, що може підвищити енергоспоживання на 20–30% порівняно з GPT-5.

21

📊 Глобалізація та підтримка мов

ChatGPT уже підтримує понад 80 мов, включаючи українську, з точністю перекладу 95% у GPT-5.

9

У майбутньому OpenAI планує розширити підтримку до 150+ мов, з акцентом на локалізацію для культурних контекстів, діалектів і меншин. Це включає вдосконалення обробки складних мов, як китайська чи арабська, та підтримку діалектів, таких як галицький в українській мові. Глобалізація також передбачає інтеграцію з локальними платформами, як WeChat чи українські освітні системи.

• ✅ Пункт 1: Розширення мов: Підтримка 150+ мов до 2027 року.
• ✅ Пункт 2: Локалізація: Адаптація до культурних і діалектних особливостей.
• ✅ Пункт 3: Інтеграція: Співпраця з локальними платформами для ширшої доступності.

👉 Приклад: У 2025 році ChatGPT успішно перекладає українські наукові тексти з точністю 95%, але до 2027 року може адаптувати відповіді до місцевих ідіом і сленгу.

📊 Безпека та етичні виклики

Безпека залишається ключовим пріоритетом. OpenAI впроваджує "водяні знаки" для ідентифікації AI-контенту, щоб боротися з дезінформацією. У 2025 році введено нові методи, як safe completions у GPT-5, які зменшують токсичний контент на 50% порівняно з GPT-4.

9

Проте наближення до загального штучного інтелекту (AGI) викликає занепокоєння: експерти, як Ілон Маск, попереджають про екзистенційні ризики, якщо AI вийде з-під контролю.

29

Регуляції, як EU AI Act, вимагатимуть прозорості в даних і алгоритмах до 2026 року.

• ✅ Пункт 1: Водяні знаки: Ідентифікація AI-контенту для боротьби з фейками.
• ✅ Пункт 2: Регуляції: Відповідність EU AI Act та іншим законам.
• ✅ Пункт 3: AGI-ризики: Стратегії для безпечного розвитку AI.

👉 Приклад: У 2025 році OpenAI тестує водяні знаки, які дозволяють виявляти AI-генерований текст у 99% випадків.

8

📊 Енергоспоживання та сталість

Енергоспоживання AI залишається серйозним викликом. Тренування GPT-5 оцінюється у 60–80 ГВт·год, що перевищує попередні моделі.

21

OpenAI співпрацює з Microsoft для використання дата-центрів на відновлювальній енергії, плануючи досягти 100% зеленої енергії до 2028 року.

5

Майбутні моделі можуть використовувати оптимізовані чіпи, як від Broadcom, для зменшення споживання на 20%.

4

• ✅ Пункт 1: Зелена енергія: Перехід до 100% відновлювальних джерел.
• ✅ Пункт 2: Оптимізація: Нові чіпи для зниження енергоспоживання.
• ✅ Пункт 3: Прозорість: Звіти про вуглецевий слід AI.

📈 Прогнози

• ✅ Пункт 1: Мультимодальність: Відеооброблення, AI-агенти для складних завдань, інтеграція з AR/VR.
• ✅ Пункт 2: Глобалізація: Підтримка 150+ мов, адаптація до культурних контекстів.
• ✅ Пункт 3: Безпека: Водяні знаки, регуляції та стратегії для безпечного AGI.
• ✅ Пункт 4: Сталість: Зменшення енергоспоживання через зелені технології та оптимізацію.

✅ Швидкий висновок: ChatGPT — це крок до ери AGI, з фокусом на мультимодальність, глобалізацію, безпеку та сталість, але виклики, як енергоспоживання та етика, потребують уваги.

Посилання для самостійного ознайомлення:

• How people are using ChatGPT | OpenAI
• OpenAI and Broadcom announce strategic collaboration
• Usage policies - OpenAI
• Safety & responsibility | OpenAI
• Teen safety, freedom, and privacy - OpenAI
• Introducing ChatGPT Atlas - OpenAI
• Introducing apps in ChatGPT
• ChatGPT Updates 2025: Latest Features

⸻

❓ Часті питання (FAQ)

🔍 Коли запустили ChatGPT?

ChatGPT був запущений 30 листопада 2022 року як дослідницький прототип на базі моделі GPT-3.5, яка є fine-tuned версією GPT-3, оптимізованою для розмовного формату з використанням Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Це дозволило моделі генерувати природні відповіді в чаті, з акцентом на зменшення шкідливого контенту. Запуск був безкоштовним для збору відгуків користувачів, і він швидко набув популярності завдяки простоті інтерфейсу. Деталі: Офіційний анонс.

🔍 Скільки користувачів у ChatGPT?

Станом на жовтень 2025 року ChatGPT має понад 800 мільйонів щотижневих активних користувачів, як повідомив CEO OpenAI Сем Альтман 6 жовтня 2025 року. Ця цифра відображає зростання з 700 мільйонів у вересні 2025 року, завдяки розширенню функцій і інтеграціям, таким як GPT-5 та нові додатки. OpenAI також відзначає сильне прийняття серед підприємств і малого бізнесу. Раніше, у вересні 2025, було 700 мільйонів активних користувачів щотижня.

🔍 Чи безпечний ChatGPT?

Так, ChatGPT вважається безпечним з низкою фільтрів і заходів, впроваджених OpenAI, але існують ризики, такі як галюцинації (вигадані факти) та потенціал для шкідливого контенту. OpenAI використовує Moderation API для виявлення шкідливих запитів, RLHF для вирівнювання відповідей з людськими цінностями, та нові методи, як safe completions у GPT-5, які роблять модель кориснішою та безпечнішою. Для підлітків застосовуються спеціальні правила, такі як обмеження на флірт чи чутливий контент, і батьки можуть контролювати налаштування. OpenAI постійно покращує безпеку через ітеративні оновлення та оцінки, але рекомендує користувачам перевіряти факти. У 2025 році впроваджено нові заходи для зменшення чутливого контенту та збереження приватності.

🔍 Яка остання версія ChatGPT?

Станом на жовтень 2025 року остання версія ChatGPT базується на GPT-5, яка була оновлена 22 жовтня 2025 року для signed-out користувачів до GPT-5 Instant, забезпечуючи вищу якість відповідей. GPT-5 включає покращене міркування, пам'ять, голосовий режим, workflow функції та multi-step reasoning. Також введено нові додатки, як ChatGPT Atlas (браузер з AI) та Apps SDK для інтеграції додатків у чат.

🔍 Які ключові функції ChatGPT у 2025 році?

У 2025 році ChatGPT пропонує мультимодальність (текст, зображення, аудіо, відео), реальний час пошуку (ChatGPT Search), голосовий режим (Voice Mode), генерацію зображень (DALL·E 3), плагіни та інтеграції з Apple Intelligence і Google сервісами. Нові функції включають Study Mode (липень 2025) для критичного мислення, Deep Research та o3-pro для агентних завдань, а також Apps in ChatGPT (жовтень 2025) для чату з додатками. GPT-5 додає адаптивне міркування та зменшення галюцинацій.

🔍 Чи є ChatGPT безкоштовним?

Так, базова версія ChatGPT є безкоштовною з обмеженнями на кількість запитів, але преміум-версії, як ChatGPT Plus ($20/місяць), Team та Enterprise, пропонують необмежений доступ, пріоритет та додаткові функції, як GPT-5 та Apps SDK. Signed-out користувачі тепер мають доступ до GPT-5 Instant безкоштовно.

🔍 Як OpenAI забезпечує конфіденційність даних?

OpenAI забезпечує конфіденційність через політику використання даних, де чати не використовуються для тренування моделей без згоди (для підлітків — спеціальні правила). Користувачі можуть контролювати пам'ять чатів, а для бізнес-версій є enterprise-level приватність. У 2025 році впроваджено заходи для зменшення експозиції чутливого контенту.

⸻

✅ Висновки

Підведемо підсумки історії та розвитку ChatGPT:

• 🎯 Ключовий висновок 1: Від GPT-1 (2018) до GPT-5 (2025) — це шлях інновацій, з еволюцією від базової генерації тексту до мультимодальних моделей з адаптивним міркуванням та інтеграціями, як ChatGPT Atlas.
• 🎯 Ключовий висновок 2: Глобальний вплив охоплює 800 млн користувачів щотижня, трансформуючи освіту, бізнес та креатив, але з ризиками дезінформації та втрати робочих місць.
• 🎯 Ключовий висновок 3: Майбутнє — в етичному AI, з фокусом на безпеку (RLHF, safe completions) та регуляції, як EU AI Act, для мінімізації ризиків.
• 💡 Рекомендація: Використовуйте ChatGPT відповідально, перевіряючи дані через надійні джерела та налаштовуючи приватність для безпечного досвіду.

💯 Підсумок: Історія ChatGPT — це оповідь про технологічний прорив від заснування OpenAI у 2015 році до 800 млн користувачів у 2025, з фокусом на корисність, безпеку та інновації. Вона показує потенціал AI для людства, але наголошує на необхідності етичного підходу для подолання викликів, як галюцинації та приватність.

Посилання для самостійного ознайомлення:

• How people are using ChatGPT | OpenAI
• Number of ChatGPT Users (October 2025) - Exploding Topics
• ChatGPT — Release Notes - OpenAI Help Center
• Sam Altman says ChatGPT has hit 800M weekly active users
• OpenAI and Broadcom announce strategic collaboration
• Usage policies - OpenAI
• Helping people when they need it most | OpenAI
• Safety & responsibility | OpenAI
• OpenAI relaxed ChatGPT rules on suicide
• Teen safety, freedom, and privacy - OpenAI
• Introducing ChatGPT
• Introducing ChatGPT Atlas - OpenAI
• ChatGPT: Everything you need to know
• ChatGPT Updates 2025: Latest Features
• Introducing apps in ChatGPT

Цю статтю підготував засновник і лідер компанії з 8-річним досвідом у веброзробці — Вадім Харов'юк.