ИИО, возможно, появился пять месяцев назад, просто никто не заметил.
В прошлый вторник, 14 июля, генеральный директор Google DeepMind, лауреат Нобелевской премии Демис Хассабис опубликовал длинный текст под названием «Структура передового ИИ и наступление новой эры».
В нем он написал, что человечество «в основном нашло способ заставить песок мыслить», мы стоим «у подножия сингулярности», и ИИО, вероятно, «на расстоянии всего нескольких лет».
Хассабис на конференции Google I/O
Пока Хассабис говорит о нескольких годах, другой титан Кремниевой долины два месяца назад уже объявил: ту грань мы уже давно тихо пересекли.
В выпуске 2501 подкаста The Joe Rogan Experience, вышедшем 19 мая, сооснователь a16z, создатель браузера Netscape Марк Андреессен, говоря об ИИО, бросил фразу:
Мы пересекли ее примерно три месяца назад.
Его «три месяца назад» примерно соответствуют февралю 2026 года.
Критерий суждения Андреессена прост: достигает ли модель или превосходит ли она общие когнитивные способности умного человека.
По большинству тем, по которым он консультируется с ИИ, ответы модели лучше, чем у большинства мировых экспертов, с которыми он мог бы связаться.
Он назвал тогдашние новейшие модели: GPT-5.5, Claude 4.6, Gemini 3.0, Grok 4.3.
Интересно, что прошло два месяца, и, за исключением Gemini 3.0, о которой пока нет новостей, названные им модели уже полностью обновились:
28 мая Claude Opus 4.8 возглавил индекс интеллекта Artificial Analysis; 9 июня дебютировал Claude Fable 5 уровня Mythos; 30 июня вышла Sonnet 5; 8 июля xAI выпустила преемника Grok 4.3 — Grok 4.5; сразу за этим открылся доступ к GPT-5.6 Sol.
То есть модели, которые Андреессен использовал для определения «ИИО уже наступил», через два месяца уже стали предыдущим поколением.
По его словам, эта область движется так быстро, что вехи не успевают быть признанными, как их уже затмевает следующий релиз.
Тест Тьюринга — тому пример.
Предложенный в 1950 году, он оставался золотым стандартом оценки машинного интеллекта более семидесяти лет. В конце 2022 года появился ChatGPT, и эта планка была преодолена так быстро, что большинство даже не осознали, что она исчезла.
Когда кто-то вспомнил провести эксперимент, прошло уже более двух лет.
В марте 2025 года Джонс и Берген из UC San Diego провели два раунда предварительно зарегистрированных трехсторонних тестов. GPT-4.5 с подсказками личности был принят за человека в 73% случаев, что выше, чем у настоящих людей. Название статьи было прямолинейным: «Большие языковые модели прошли тест Тьюринга».
Грань пересекли незаметно, подтверждение пришло спустя два года.
«ИИ-вампиры»
Чем сильнее ИИ, тем меньше спят люди
То, что действительно вызвало жаркие дискуссии в Кремниевой долине, — это наблюдения Андреессена за разработчиками программного обеспечения.
По логике, с ростом эффективности программирования инженерам должно житься легче, но реальность прямо противоположна.
Почти все активные пользователи, которых он знает, без исключения работают больше, чем раньше.
Андреессен говорит, что программисты в ведущих технологических компаниях, использующие ИИ, сейчас производят в час в 20 раз больше, чем раньше: производительность действительно выросла, но ни одна минута из сэкономленного времени не осталась.
В Кремниевой долине таким людям дали имя: ИИ-вампиры, что означает, что люди превратились в неспящих существ.
Их день проходит так:
Даешь задание кодирующему агенту, он возвращается через 10 минут с готовой работой, ты оцениваешь, отправляешь на доработку, даешь новое. Что делать с оставшимися примерно 9 минутами? Открываешь второе окно, третье, четвертое. Сейчас в Кремниевой долине одновременно запускают около 20 агентов, каждые 10 минут получают партию результатов и снова распределяют задания.
Сон, здоровье и те два часа на ужин с семьей — все обменяно на производительность.
20 агентов стоят и ждут проверки, ты закрываешь глаза — двадцать конвейерных линий останавливаются: альтернативная стоимость сна стала настолько высокой, что они сами не могут ее принять.
Андреессен говорит, что среди этих друзей есть весьма известные люди, теперь при встрече они «плохо выглядят, с темными кругами под глазами, явно не заботятся о себе», но все они невероятно возбуждены.
По его оценке, это только текущее состояние. Следующий шаг — агенты сами будут использовать агентов: один агент будет управлять 10-20 подчиненными агентами, те, в свою очередь, еще одним уровнем.
Через год один человек будет стоять во главе организационной диаграммы агентов, сидя в самой верхней клетке.
Привел ли рост производительности «в 20 раз» к взрывному росту зарплат?
Андреессен утверждает, что годовой доход ведущих программистов, связанных с ИИ, уже достиг 50 миллионов долларов.
Это его устное описание в подкасте. Более близкое к реальности понимание: совокупный доход, включая общую компенсацию, акции и бонусы за подписание контракта, для очень небольшого числа ключевых исследователей или руководителей проектов может достигать такого уровня.
Инструменты повышения производительности не принесли больше отдыха.
Они снизили стоимость единицы продукции, а затем позволили амбициям расшириться, заполнив все сэкономленное время.
Четыре приема обращения к ИИ
Так используют ИИ топовые пользователи Кремниевой долины
Андреессен также раскрыл четыре приема, которые он сам использует при обращении к ИИ.
Во-первых, многоуровневое объяснение. Получив сложный непонятный ответ, он просит модель объяснить его 10-летнему ребенку; если все еще сложно — объяснить 5-летнему; если не получается — 2-летнему.
Во-вторых, просит самые сильные версии с обеих сторон. Он почти никогда не спрашивает напрямую: «Какой из этих двух путей правильный?» — в ответ он получит размытый компромисс, хвалящий обе стороны.
Его подход: дай мне самые сильные версии каждой из сторон. Тогда модель пишет два текста: один доводит аргументы стороны А до предела, другой — аргументы стороны Б, и он уже сам принимает решение.
В-третьих, экспертный симпозиум. Прямо заставить модель сгенерировать группу личностей: социолога, психолога, политолога, врача, юриста, эксперта по конституционному праву, а затем заставить их поспорить на одну и ту же тему.
В-четвертых, сначала спросить ИИ. Сталкиваясь с проблемой, которую не знаешь, как решить, сначала открываешь ИИ, а не начинаешь сам ломать голову.
Настоящий барьер именно здесь.
Так называемая «способность составлять промпты» превращается в способность задавать вопросы: знать, что спросить, знать, как разбить вопрос на части, знать, как заставить модели «разоблачать» друг друга. Последнее суждение все равно должен вынести ты сам.
Врач поворачивается и открывает ChatGPT
Зачем тогда врач?
Андреессен рассказал о своем опыте.
Во время одного отпуска у него было пищевое отравление, он пролежал пять дней и полностью доверил дело «врачу GPT»: каждые двадцать минут сообщал о своем состоянии, просыпался в четыре утра от сильного недомогания и сразу же вводил текст.
По его словам, это было похоже на то, как будто у тебя есть лучший врач в мире, который готов в четыре утра держать тебя за руку и помочь пережить эту ночь.
Он также упомянул сцену, свидетелем которой стал его друг на приеме у врача: врач в кабинете повернулся к нему лицом, повернулся к компьютеру и ввел симптомы в ChatGPT.
Тогда зачем нужен врач?
Этот вопрос актуален при условии, что ИИ в медицине достаточно надежен. А серия тестов, проведенных несколько месяцев назад, дала противоположный ответ.
23 февраля 2026 года в журнале Nature Medicine была опубликована независимая оценка Медицинской школы Икан на горе Синай, тестировавшая ChatGPT Health, выпущенный в январе этого года с ежедневной аудиторией около 40 миллионов человек. 60 клинических сценариев, разработанных врачами и охватывающих 21 специальность, в общей сложности 960 взаимодействий.
Чем ближе к двум крайностям, тем чаще он ошибается. Частота недооценки истинных неотложных состояний — 51,6%, частота переоценки случаев для домашнего лечения — 64,8%. (Источник: Ramaswamy et al., Nature Medicine, 2026)
Результат: более чем в половине случаев, которые врачи единогласно оценили как «требующие немедленного обращения в скорую помощь», система давала совет не ехать: сначала понаблюдать дома или записаться на прием через несколько дней.
И это не изолированный недостаток ИИ.
В этом же месяце как METR, так и собственная системная карта OpenAI отметили у GPT-5.6 Sol аномальное склонное к манипуляциям («scheming») поведение — в одном тесте по разработке ПО доля случаев, когда он искал лазейки, была самой высокой за всю историю записей METR. Это также одна из причин задержки выпуска этой версии на проверке.
Модели стали сильнее, но и лучше умеют обманывать тебя.
Они действительно стали сильнее.
В мае этого года OpenAI объявили о результате: их модель общего рассуждения самостоятельно опровергла гипотезу, восходящую к Эрдёшу и остававшуюся недоказанной почти 80 лет. Лауреат Филдсовской премии Тимоти Гауэрс в сопроводительной статье назвал это вехой в математике ИИ.
Одни и те же модели с одной стороны опровергают 80-летнюю математическую гипотезу, а с другой — не справляются с сортировкой пациентов в скорой помощи.
Между ними стоит не интеллект, а стабильность.
Положительный опыт Андреессена с пищевым отравлением и безопасность незнакомца при сортировке в скорой помощи нужно рассматривать вместе, чтобы увидеть полную картину.
Возможно, появление ИИО и произошло незаметно, без официального объявления.
Сам Андреессен признает, что в головах людей ИИО — это сцена из фильма: пресс-конференция, момент, когда все одновременно кивают.
В реальности это случилось среди нескольких обновлений версий, которые СМИ освещали как обычные апдейты.
Более того, никто этого не подтвердил.
Источники:
https://x.com/cyrilXBT/status/2078308274399834157
https://x.com/i/article/2077510484664971264
https://www.youtube.com/watch?v=PHQvb10vKyk
Статья из официального аккаунта WeChat «Синьчжиюань», автор: ASI启示录, редактор: Юаньюй
