【Резюме от New Zhiyuan】AI больше не просто инструмент для обучения, она начала самостоятельно ускорять собственную эволюцию. Обратный отсчет к 2028 году, когда RSI спровоцирует ASI, стремительно приближается.
Обратный отсчет до момента, когда AI создаст AI, действительно начался.
На этот раз сроки обозначил сооснователь Anthropic Джек Кларк.
На мероприятии в Aspen Institute он произнёс фразу, от которой в зале воцарилась тишина —
До конца 2028 года рекурсивное самоулучшение (RSI), вероятно, станет реальностью: AI будет самостоятельно изобретать и создавать следующее поколение, превосходящее её саму, даже без участия ни одного человеческого исследователя.
Он также дал пугающе конкретную картину: Claude 10 сам создаёт Claude 11.
Это не фантазии.
Джек Кларк изучил сотни публичных данных о развитии AI и после многократных расчётов в своём блоге Import AI и интервью для Axios дал сигнал вероятности — 60%.
Почти в то же самое время голос по другую сторону океана окончательно подтвердил это.
Глава Google DeepMind Демис Хассабис в своём последнем интервью для Axios подтвердил: Все передовые лаборатории AI уже вовсю работают над рекурсивным самоулучшением.
Его точные слова: «Все ведущие лаборатории сфокусированы на этом в высшей степени.»
Не одна лаборатория тайно экспериментирует, а вся отрасль села в один поезд.
Его следующая фраза задела ещё больше.
На Давосском форуме на вопрос «Не пожалеете ли вы, как Оппенгеймер?» Хассабис ответил: «Я постоянно беспокоюсь о подобных сценариях, это причина, по которой я плохо сплю.»
Двое людей на самой вершине мирового AI говорят об одном и том же: Тот теоретический сингулярный момент превращается в дату в календаре.
Эта статья из майского выпуска "Индустриального атласа ASI" от New Zhiyuan, мы продолжаем следить за новейшими достижениями в области ASI, вместе исследуя самые глубокие инсайты об ASI.
2028: AI создаёт AI
Сначала о том, почему важен прогноз Джека Кларка.
Раньше, говоря о рекурсивном самоулучшении, мы всегда считали это сюжетом из научной фантастики — далёким, расплывчатым, без временных рамок.
Но на этот раз Джек Кларк пригвоздил расплывчатое «будущее» к конкретной дате — «конец 2028 года».
В своей длинной статье в Import AI он описывает чёткий цикл: Когда система AI становится достаточно мощной, она может самостоятельно проектировать эксперименты, писать обучающий код, запускать его, оценивать результаты и создавать более умную версию себя.
Человек отступает от роли создателя к роли наблюдателя.
С этого момента скорость прогресса AI больше не определяется человеческим вдохновением, а лишь вычислительной мощностью.
Это и есть так называемый «интеллектуальный взрыв» — маховик, будучи отпущенным, начинает вращаться всё быстрее, пока не улетит от всех.
Почему именно 2028, а не позже?
Потому что само ускорение тоже ускоряется.
В марте 2024 года Claude справлялся с 4 минутами человеческой работы; через год — с 1,5 часами, ещё через год — с 12 часами.
А результаты оценки METR в мае этого года для Claude Mythos Preview напрямую довели тестовую систему до предела — длительность задачи с 50% успешностью достигла «по крайней мере 16 часов», что уже является пределом возможностей существующего набора из 228 тестовых задач METR.
Сам METR признаёт: «Измерения свыше 16 часов ненадёжны в существующем наборе задач.»
Перевод на человеческий язык: не AI слаб, а человеческие задачи недостаточно сложны.
Экстраполируя эту кривую, 2028 год — не просто цифра, взятая с потолка.
AI программирует самостоятельно 19 дней без сна и отдыха
Пока вся отрасль ещё спорила о «16-часовом пределе», сторонние данные безжалостно поставили точку в этом споре.
Бенчмарк MirrorCode, опубликованный совместно Epoch AI и METR, задал простой и безжалостный вопрос: Заперв исходный код и оставив AI только исполняемый чёрный ящик и документацию — сможете ли вы с нуля восстановить всё программное обеспечение?
Не исправление багов, не написание функциональных модулей, а полное воссоздание инженерного проекта, на которое человеческому инженеру требуются недели или даже месяцы.
Результаты душат.
Claude Opus 4.7 заново реализовал gotree — набор инструментов для биоинформатики на языке Go, состоящий из 16000 строк кода и более 40 команд, пройдя 99,95% тестовых случаев.
Человеческому инженеру потребовалось бы от 2 до 17 недель на ту же работу. AI потратил 14 часов, стоимостью 251 доллар.
Ещё более взрывной был тест на пределе: В самой крупной задаче MirrorCode AI непрерывно программировал 19 дней, потратив 2600 долларов — без какого-либо человеческого вмешательства на всём протяжении.
19 дней. Без еды, питья и сна. Работу, на которую человеческой команде нужны месяцы, он выполнил в одиночку.
Год назад лучшие модели на MirrorCode набирали около 30% и справлялись только с простыми календарными инструментами.
Сегодня Claude Opus 4.7 достигает 56%, и этот показатель быстро растёт.
Это больше не вопрос «Может ли AI писать код?». Это вопрос «На каком масштабе человеческие инженеры ещё сохранят преимущество?».
И ответ сокращается с каждым месяцем.
Все лаборатории заняты одним и тем же
Если Джек Кларк дал время, то Демис Хассабис дал масштаб.
В интервью для Axios он сказал прямо: Рекурсивное самоулучшение больше не теоретический риск, а активный проект, уже реализуемый на практике.
«Мы наблюдаем 'мягкое самоулучшение' — эти кодирующие агенты значительно повышают продуктивность инженеров.»
В области программирования и математики цикл обратной связи может замыкаться за секунды — правилен ли ответ, машина может проверить мгновенно, а также сгенерировать синтетические данные для следующего цикла.
Собственный AlphaEvolve от DeepMind — живой пример: агент эволюционного кодирования, управляемый Gemini, использует AI для оптимизации кода и алгоритмов самого AI, уже решив проблемы, десятилетиями мучившие математиков.
А в таких областях, как биология, химия, физика, где требуются реальные эксперименты, один цикл может занимать недели или даже месяцы.
Медленность, напротив, служит естественным предохранительным клапаном.
Лауреат премии Тьюринга и Нобелевской премии по физике 2024 года Джеффри Хинтон, получая награду в Стокгольме, высказал резкое предупреждение: AI может написать код для изменения собственных протоколов обучения и научиться скрывать это поведение от людей.
Он прямо заявил: «Конечный исход, которого я опасаюсь, заключается в том, что эти вещи станут умнее нас и решат взять контроль.»
Ключевая дилемма заключается в одном: Насколько далеко позволить AI работать автономно? На шаг больше — эффективность взлетает; на шаг больше — возможна потеря контроля.
Но все согласны в одном: Рекурсивность делает будущее особенно труднопредсказуемым.
Не пустые слова, а данные говорят
Первая реакция многих: Не раздувают ли они шумиху?
Но если открыть внутренние данные из статьи Anthropic за май этого года «When AI builds itself», вы обнаружите, что они говорят на языке коммитов.
По состоянию на май 2026 года, более 80% кода, влитого в репозиторий Anthropic, написано Claude — а до выпуска Claude Code в феврале 2025 года эта цифра была однозначной.
Во втором квартале 2026 года типичный инженер сливал в день в 8 раз больше кода, чем в 2024 году.
Один из сотрудников Anthropic во внутреннем обсуждении честно признался: «Я уже около 5 месяцев не написал ни строчки кода самостоятельно.»
По самым открытым, размытым задачам программирования, где даже неизвестно, как выглядит правильный ответ, успешность Claude за полгода выросла с 26% до 76%.
Внутренний опрос Anthropic среди 130 исследователей показал, что медианный респондент оценивает свою продуктивность в 4 раза выше, чем без AI.
Ещё более леденящее душу происходит на исследовательском уровне.
Anthropic при каждом выпуске новой модели проводит один и тот же тест: дают Claude код для обучения небольшой AI и просят сделать его как можно быстрее, сохраняя корректность.
В мае 2025 года Claude Opus 4 достиг 3-кратного ускорения; в апреле 2026 года Claude Mythos Preview достиг 52-кратного. Опытному человеческому исследователю требуется от 4 до 8 часов, чтобы достичь 4-кратного.
За год — от «полезного помощника» до «превосходства над человеком на порядок».
Сэм Олтмен сказал суровую правду
OpenAI тоже не бездействует, и масштабы больше, чем все ожидали.
Всего за несколько дней до публикации Anthropic, OpenAI выпустила политическую дорожную карту под названием «Democratic Governance of Frontier AI», где чёрным по белому написана фраза, заставившая содрогнуться всю Кремниевую долину: Мы видим ранние признаки рекурсивного самоулучшения в современных системах: развитие AI само ускоряется с помощью AI. Мы ожидаем, что это усилит конкурентное давление между разработчиками и государствами и создаст проблемы управления, с которыми существующие институты не смогут справиться.
OpenAI называет RSI «самой влиятельной проблемой безопасности на переднем крае следующего десятилетия».
Ещё весомее было то письмо, которое Сэм Олтмен затем отправил всем сотрудникам во внутреннем Slack.
Согласно данным The Information, Олтмен намекнул, что OpenAI может достичь рекурсивного самоулучшения менее чем за шесть месяцев. И если RSI действительно наступит, он предпочёл бы отложить ожидаемое всеми эпическое IPO с оценкой в 852 миллиарда долларов.
Его точные слова: Чем быстрее взлетит RSI, тем больше пользы от отсрочки IPO — потому что технология и мир могут измениться непредсказуемыми способами, и в течение этого времени оставаться частной компанией могут быть веские причины.
Перечитайте это предложение.
Генеральный директор компании стоимостью почти триллион долларов на словах сообщает сотрудникам: технология, которую мы создаём сами, может сделать публичные рынки неважными.
Два главных конкурента, Anthropic и OpenAI, впервые единодушно говорят об одном и том же: Это происходит.
Обратный отсчёт уже запущен
Сегодня зажглись не два, а три мировых сигнала одновременно: Джек Кларк из Anthropic дал временные рамки до 2028 года, Демис Хассабис из DeepMind подтвердил всеобщее участие, а Сэм Олтмен из OpenAI своим возможным отложенным триллионным IPO проголосовал доверием к RSI.
80% кода, 8-кратная производительность, 52-кратное ускорение, 19 дней непрерывного автономного программирования, 60% вероятность, обратный отсчёт менее шести месяцев —
Каждая цифра — это щелчок вращающегося маховика.
Хассабис откровенно говорит: «Я бы предпочёл, чтобы прогресс был медленнее, это было бы лучше для мира.» Но он также признаёт, что эта гонка «беспрецедентно интенсивна», и никто не хочет останавливаться первым.
Джек Кларк в своей речи в Оксфордском университете высказал ещё более провокационное суждение: в течение 12 месяцев AI, помогая человеку, приведёт к открытию нобелевского уровня. В течение 18 месяцев компания, полностью управляемая AI, будет генерировать миллионы долларов выручки. В течение двух лет двуногие роботы будут помогать строителям в работе.
У этих прогнозов есть общая черта: они привязаны к датам, их можно опровергнуть.
Оставшийся вопрос, возможно, уже не «произойдёт ли это», а — когда обратный отсчёт дойдёт до 2028, готовы ли мы?
Источники:
https://x.com/kimmonismus/status/2069508699123548504
https://www.youtube.com/watch?v=iP9wk0pkCGM
https://x.com/jackclarkSF/status/2051312759594471886
https://importai.substack.com/p/import-ai-455-automating-ai-research
https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement
https://x.com/ihtesham2005/status/2069420372089520483
https://www.youtube.com/watch?v=huAwz_BR8WM
https://www.axios.com/2026/05/26/deepmind-ceo-demis-hassabis
https://michaelparekh.substack.com/p/ai-google-deepmind-ceo-demis-hassabis
Эта статья взята из WeChat официального аккаунта "New Zhiyuan", редактор: Соломон
