Google заявляет о самоулучшающемся ИИ. Собственный отчёт компании не видит ускорения
- Брин заявил, что Gemini помогает создавать следующие версии моделей, но отчёт DeepMind не зафиксировал значимого сквозного ускорения ИИ-исследований.
- ИИ пишет более 75% рабочего кода DeepMind, однако около 88% изменений требуют правок человека; Argon решает примерно половину внутренних тестовых задач.
- После 1 апреля 2026 года индекс улучшения Gemini рос быстрее — 0,118 против 0,091 пункта в месяц, но разница статистически незначима.
Почему это важно: Тема уже затрагивает регулирование: в США анонсировали законопроект о запрете самоулучшающегося ИИ.
Сооснователь Google Сергей Брин заявил, что «компания начинает выходить на дорожку рекурсивного самоулучшения: модели Gemini уже помогают создавать следующую версию самих себя». На круглом столе, посвящённом флагманской модели Gemini 4 Argon, которую Google на этой неделе открыла для публики, Брин сказал, что разработчики и модель «работают рука об руку». Свидетельством он назвал модели Flash, выпущенные до Argon, и добавил, что к моменту публикации видео компания будет на пару моделей впереди. Видео разговора Google опубликовала в минувшую среду, о нём написало деловое издание Business Insider.
Брин работает над Gemini с момента возвращения в Google.
Одновременно Google DeepMind представила отчёт о безопасности и защищённости Argon. В нём говорится, что «значимого сквозного ускорения ИИ-исследований не зафиксировано, а риск ускорения ИИ-исследований с помощью самого ИИ оценивается как «пока что низкий». В основе отчёта — опрос 12 старших руководителей и специалистов. При этом агенты уже создают большую часть рабочего кода и исправлений багов, но все правки перед релизом проверяет человек. Более 75% рабочего кода DeepMind написано ИИ, доля полностью переданных агенту запросов на добавление кода в проект (pull request) выросла с 7.5% в апреле до 11.9% в сентябре, однако около 88% изменений по-прежнему требуют правки человека.

Люди остаются ключевыми в выборе направлений, архитектуре экспериментов и диагностике проблем обучения. Argon решает лишь около половины задач внутреннего теста DeepMind. Внутренний индекс улучшения Gemini, построенный на 92 тестах, после 1 апреля 2026 года растёт быстрее (0.118 против 0.091 пункта в месяц), но разница статистически не значима. Сам Argon лежит выше тренда: в компании объясняют это ростом инвестиций и вычислительных мощностей, а не ускорением за счёт ИИ.
Вихан Джейн, который руководит направлением RSI и ИИ для науки в Google DeepMind, написал в X, что модель «встроена в собственную эволюцию». Когда команда, занимающаяся дообучением модели, вместо запроса сырых чипов начинает просить квоту на Argon, «маховик RSI выходит на новую передачу», — отметил он.
Опрошенные для опубликованного на этой неделе доклада Gladstone AI специалисты Anthropic, OpenAI и Google DeepMind считают, что полноценно RSI начнётся через 3–12 месяцев, и может случиться раньше, если процесс не затормозит вмешательство государства.
Тема уже перешла в законодательную плоскость: в прошлом месяце член Палаты представителей США Ро Канна анонсировал законопроект о запрете самоулучшающегося ИИ, а OpenAI попросила США возглавить разработку глобальных стандартов в этой области.
© iXBT
Об этом также пишут
- 3DNews ИИ-модели Google достигли переломного момента: вскоре они смогут самосовершенствоваться 17.10.2026 06:37
- TheNextWeb.ru Сергей Брин говорит, что Gemini теперь помогает создавать следующую версию Gemini 17.10.2026 22:08
- overclockers.ru Сооснователь Google Сергей Брин заявил, что компания приближается к самоулучшающемуся ИИ 18.10.2026 07:32
