Соучредитель Google Сергей Брин говорит, что разработка искусственного интеллекта в компании достигла точки, когда ее модели активно помогают создавать своих собственных преемников — динамика, известная как рекурсивное самосовершенствование, или RSI. Выступая в ходе дискуссии за круглым столом о создании новой модели Google Gemini 4, Argon, Брин сказал, что разработка искусственного интеллекта внутри компании ускоряется и что компания «начинает входить в эту беговую дорожку RSI».

«И теперь наши исследователи и модель работают рука об руку, чтобы создать следующую версию модели», — сказал Брин во время круглого стола, которым Google поделился в среду. О его комментариях впервые сообщил Business Insider. Эти замечания поставили соучредителя Google, который принимает все более активное участие в программе Gemini, прямо в самую значимую дискуссию в отрасли: будут ли системы искусственного интеллекта скоро совершенствоваться быстрее, чем это могут сделать люди-инженеры. Чтобы продолжить освещение этих дебатов, следите за нашими [новостями исследований искусственного интеллекта] (https://aibuzzwire.news).

Что Брин указал как доказательство

Брин указал на частоту выпусков моделей Flash от Google перед выпуском Gemini 4 как на свидетельство того, что петля обратной связи уже разворачивается. Подразумевается, что каждое поколение моделей сокращает время, необходимое для создания следующего, поскольку инструменты автоматического кодирования, оценки и исследования объединяются.

Собственная документация Google по безопасности для Argon, похоже, частично подтверждает эту картину. Согласно отчету о безопасности модели, «агенты ИИ теперь действуют как мощные помощники, которые создают большую часть рабочего кода и исправляют ошибки, хотя изменения кода по-прежнему подлежат проверке человеком перед отправкой». Другими словами, компания описывает рабочий процесс, в котором модели создают большую часть кода, а последнее слово в том, что будет выпущено, остаётся за людьми.

Более широкие дебаты по RSI

Anthropic и OpenAI также заявили, что ИИ может оказаться на грани RSI, а в отчете фирмы Gladstone AI, опубликованном на этой неделе, изложены пути, по которым компании, занимающиеся ИИ, движутся к этому. Согласно отчету Business Insider, большинство опрошенных исследователей, работающих в таких компаниях, как Anthropic, OpenAI и Google DeepMind, полагают, что RSI начнется в течение следующих 3–12 месяцев и может произойти раньше, если не будет вмешательства правительства.

Почему сроки имеют значение

Рекурсивное самосовершенствование — это не просто еще одна веха в развитии способностей. Если модели станут основной рабочей силой для самих исследований ИИ, темпы прогресса станет сложнее прогнозировать и управлять ими. Вот почему в прошлом месяце RSI оказалась в центре предупреждений видных исследователей искусственного интеллекта о том, что люди могут потерять контроль над технологией, если не будут установлены достаточные меры защиты.

Формулировка Брина была особенно прозаичной. Вместо того, чтобы рассматривать беговую дорожку RSI как далекую гипотезу, он описал ее как рабочее условие программы разработки моделей Google — исследователи и модели работают «рука об руку» над каждой последующей версией.

Контрапункты

Не все в Google согласны с тем, как быстро вращается маховик. В том же цикле новостей отмечалось, что Google DeepMind не обнаружила значительного ускорения исследований и разработок в области машинного обучения в своих собственных оценках, и этот вывод расходится с более тревожной риторикой, исходящей от некоторых конкурентов. Разрыв между этими двумя показаниями — соучредитель Google описывает беговую дорожку, которая начала двигаться, а исследователи безопасности Google не зафиксировали резкого ускорения — сам по себе является отражением того, насколько неопределенной остается эта область относительно своей собственной траектории.

Есть также структурные оговорки. Агенты, создающие большую часть производственного кода, по-прежнему работают под контролем человека, и большая часть того, что сегодня считается «ИИ, автоматизирующим исследования ИИ», предполагает сужение пространства поиска, генерацию возможных решений и проведение оценок — мощная помощь, а не автономное открытие.

Что посмотреть

Три вещи покажут наблюдателям, оправдывается ли метафора Брина о беговой дорожке. Во-первых, частота выпуска собственных моделей Google, где более короткие интервалы между поколениями будут наиболее четким видимым сигналом. Во-вторых, начнут ли другие передовые лаборатории количественно оценивать, какая часть их исследовательских и инженерных работ выполняется с помощью моделей, как это было сделано в отчете Google по безопасности Argon. В-третьих, будут ли правительства действовать в соответствии с отчетами, подобными отчетам Гладстона, чьи опрошенные исследователи явно обусловили свои сроки отсутствием вмешательства.

Экономика беговой дорожки

В комментариях Брина есть и прямая коммерческая логика. Если модели значительно сокращают исследовательские циклы, предельные затраты на каждое новое поколение моделей падают, и компания, которая замыкает цикл первой, получает совокупное преимущество как в возможностях, так и в цене. Google уже заявил о своей готовности агрессивно конкурировать по второй оси, снижая цены на API конкурентов с помощью Argon и одновременно выпуская модели класса Flash для больших объемов рабочих нагрузок. Настоящий маховик RSI усилит эту стратегию, что помогает объяснить, почему у Google есть все основания называть ее уже реализуемой.

На данный момент значение круглого стола заключается в позиционировании: один из основателей Google публично описывает рекурсивное самосовершенствование не как сценарий риска, а как рабочую реальность компании. Этот переосмысление — от мысленного эксперимента к дорожной карте — может оказаться самым примечательным событием в цикле запуска Gemini 4, независимо от того, где находятся результаты тестов.

---

Будьте впереди ИИ

Получайте последние новости, анализ и открытия в области искусственного интеллекта — все в одном месте.

Подробнее новости AI →