«И теперь наши исследователи и модель работают рука об руку над созданием следующей версии модели». Сергей Брин, сооснователь Google
Рекурсивное самоулучшение, или RSI, означает, что ИИ помогает создавать более совершенный ИИ. Это ускоряет появление новых моделей. Брин сказал, что к моменту просмотра видео внутри компании Google уже будет на пару моделей впереди.
В беседе с Брином участвовали Джош Вудворд, Тулси Доши и Мелвин Джонсон из Google. На этой неделе компания выпустила Argon в открытый доступ. После возвращения в Google Брин работает над Gemini.
Что говорится в отчёте Google о безопасности
В этом месяце Google DeepMind опубликовала отчёт о безопасности и защищённости Argon. В нём говорится, что «значимого сквозного ускорения исследований и разработок в области ИИ — как за счёт ИИ, так и иным образом — не наблюдается». Риск, связанный с исследованиями и разработками в области ИИ, которые ведутся с помощью ИИ, оценивается как «в настоящее время низкий».
В отчёте говорится, что сейчас ИИ автоматизирует некоторые этапы исследований в области ИИ. Для его подготовки Google опросила 12 старших руководителей и исследователей.
«ИИ-агенты теперь выступают в роли высокоэффективных помощников: они пишут большую часть рабочего кода и исправлений ошибок, хотя перед отправкой изменения в коде по-прежнему проверяют люди». Отчёт о безопасности и защищённости Gemini 4 Argon
Согласно отчёту, сейчас более 75% рабочего кода в Google DeepMind написано ИИ. Доля запросов на слияние кода, полностью делегированных ИИ, выросла с 7,5% в апреле до 11,9% в сентябре. Примерно в 88% случаев по-прежнему требуется неоднократное руководство со стороны человека или код, написанный человеком.
Как отмечается в отчёте, люди по-прежнему играют ключевую роль в выборе направлений исследований, разработке новых экспериментов и диагностике проблем обучения. Argon справляется лишь примерно с половиной заданий во внутреннем тесте Google на выполнение исследовательских задач с помощью ИИ. Для полной автоматизации понадобился бы почти идеальный результат.
Постепенный прогресс
Google отслеживает темпы улучшения Gemini с помощью внутреннего индекса, построенного на основе 92 тестов. До 1 апреля 2026 года индекс рос на 0,091 пункта в месяц. После этой даты темп увеличился до 0,118 пункта в месяц — эту разницу в отчёте называют статистически незначимой.
Argon превосходит эту тенденцию. Google предполагает, что это связано с увеличением инвестиций и вычислительных мощностей для обучения, «а не с ускорением, обусловленным ИИ».
«Новая передача»
Вихан Джейн совместно руководит направлением RSI и научных исследований с помощью ИИ для Gemini в Google DeepMind. В X Джейн написал, что модель «встроена в собственную эволюцию».
«Когда вместо запроса на поставку необработанных чипов вам требуется квота на использование Argon для постобучения, значит, маховик RSI переключился на новую передачу». Вихан Джейн, Google DeepMind
Для доклада, опубликованного на этой неделе, Gladstone AI опросила исследователей из Anthropic, OpenAI и Google DeepMind. Большинство из них считают, что RSI начнёт развиваться в течение ближайших трёх — 12 месяцев. По их словам, это может произойти и раньше, если правительство США не вмешается и развитие не замедлится.
В прошлом месяце конгрессмен США Ро Ханна заявил, что планирует внести законопроект о запрете самоулучшающегося ИИ. OpenAI призвала США возглавить разработку глобальных стандартов в этой области.
Опубликовано 17 октября 2026 - 12:08 Наверх
