Сооснователь Google Сергей Брин заявил, что компания «начинает двигаться к рекурсивному самоулучшению: модели Gemini уже помогают разрабатывать следующие версии самих себя». Заявление прозвучало на круглом столе, посвящённом флагманской модели Gemini 4 Argon, которая на этой неделе стала доступна широкой публике. Брин подчеркнул, что разработчики и модель «работают в тесном сотрудничестве», упомянув также предшествующие Argon модели Flash и заметив, что к моменту выхода видеозаписи компания будет «на несколько моделей вперёд». Видео беседы было опубликовано в минувшую среду, о чём сообщил Business Insider.
Что говорит отчёт DeepMind по безопасности Argon
Параллельно Google DeepMind опубликовала отчёт по безопасности и защите Argon. В документе отмечается, что «значительного ускорения ИИ‑исследований не наблюдается», а риск ускорения исследований с помощью самого ИИ пока оценивается как «низкий». Основой для оценки послужил опрос 12 высокопрофильных руководителей и специалистов.
В отчёте также указано, что ИИ уже генерирует большую часть рабочего кода и исправлений, однако все изменения перед релизом проходят проверку людьми. Более 75% рабочего кода в DeepMind создаётся ИИ, а доля полностью автоматизированных pull request выросла с 7,5% в апреле до 11,9% в сентябре. При этом около 88% изменений всё ещё требуют человеческой правки.
Роль людей и результаты тестирования
DeepMind подчёркивает, что люди продолжают играть ключевую роль в выборе направлений работы, проектировании архитектуры экспериментов и диагностике проблем обучения. По данным компании, Argon решает примерно половину задач, включённых в тесты DeepMind.
Внутренний индекс улучшения Gemini, основанный на 92 тестах, после 1 апреля 2026 года показывает более быстрый рост — 0,118 против 0,091 пункта в месяц — но DeepMind отмечает, что эта разница не является статистически значимой. Сам факт лучшего результата Argon в компании связывают с ростом инвестиций и вычислительных мощностей, а не с ускорением благодаря самоулучшающемуся ИИ.
Комментарии разработчиков и прогнозы
Вихан Джейн, руководитель направления RSI и ИИ для науки в Google DeepMind, в публикации в X указал, что модель «встроена в собственную эволюцию». По его словам, когда команда по дообучению вместо запроса сырого оборудования начинает запрашивать квоту на Argon, «маховик RSI переключается на новую передачу».
В докладе Gladstone AI, опирающемся на мнения специалистов из Anthropic, OpenAI и Google DeepMind, отмечается прогноз, что полноценное внедрение RSI может начаться через 3–12 месяцев; при отсутствии замедления со стороны регуляторов это может произойти ещё раньше.
Законодательные и дипломатические реакции
Вопрос самоулучшающегося ИИ уже привлёк внимание законодателей: в прошлом месяце член Палаты представителей США Ро Канна анонсировал законопроект о запрете самоулучшающегося ИИ. Одновременно OpenAI призвала США взять на себя инициативу по формированию глобальных стандартов в этой области.
Не пропускайте наши новостиДобавьте сайт в предпочитаемые источники, чтобы видеть нас чащеДобавить в Google
Источник статьи: ixbt.com
