Группа из 22 исследователей, среди которых главный научный сотрудник OpenAI Якуб Пачоцки (Jakub Pachocki), основатель Anthropic Джек Кларк (Jack Clark), Джеффри Хинтон (Geoffrey Hinton) и Йошуа Бенжио (Yoshua Bengio), опубликовала рабочий документ «Взрыв интеллекта: что, если ИИ начнёт сам разрабатывать ИИ?». В нём разбирается сценарий, при котором автоматизация разработки ИИ запускает взрыв интеллекта — резкое ускорение прогресса, сжимающее годы достижений в месяцы или меньше.
Работа вышла в сентябре 2026 года как Frontier AI Working Paper Series No. 2/2026 в рамках Кембриджской программы по науке и политике в области ИИ (CASP) при Кембриджском университете. Авторы писали в личном качестве, а не от имени своих компаний. Основные выводы они изложили и в кратком резюме.
ИИ уже участвует в собственной разработке
Первый тезис документа: ИИ играет существенную роль в создании новых моделей уже сегодня. Anthropic опубликовала отчёт о метриках автоматизации новых разработок (R&D), и цифры в нём резко растут:
в августе 2026 года системы компании самостоятельно выполняли 26% внутренней работы по R&D, а человек лишь осуществлял общий надзор (это четвёртый уровень автоматизации по шкале института Epoch AI), тогда как в марте 2026 года показатель составлял 1%;
доля кода, который написал ИИ и одобрили разработчики, выросла с нескольких процентов в январе 2025 года до более чем 80% к маю 2026 года.
OpenAI, по данным документа, сообщила, что к сентябрю 2026 года её системы регулярно решают исследовательские задачи, на которые у сотрудников уходят дни. Часть специалистов, опираясь на тренды бенчмарков, считает полную автоматизацию R&D в сфере ИИ возможной в ближайшие несколько лет. Отдельные экстраполяции указывают на автоматизацию проектов длительностью в месяцы к середине 2028 года.
Что произойдёт после полной автоматизации
Авторы моделируют один из сценариев. Если показатель отдачи от исследовательских усилий (r) останется в диапазоне центральных оценок 1,2–1,9, темп прогресса ИИ может вырасти в десять раз примерно за 1,5 года. К этому моменту год сегодняшнего прогресса уместился бы примерно в пять недель.
Есть и вычислительная арифметика. Когда ИИ достигнет экспертного уровня в R&D в сфере ИИ, при затратах на вычисления, сравнимых с сегодняшними, мощностей одной передовой лаборатории хватит на эквивалент «как минимум миллионов» ведущих человеческих исследователей. Это уже не расширение команды, а качественно другой масштаб исследовательской работы.
Финансовая сторона тоже заметна. По данным документа, передовые ИИ-компании вкладывают капитал в доле от ВВП США, которая превышает совокупные затраты Манхэттенского проекта и программы «Аполлон».
Как авторы оценивают последствия
Диапазон возможных исходов в документе широк. На одном его краю ускорение, которое остаётся управляемым. На другом — потеря контроля над сверхразумными системами и «маргинализация или вымирание человечества».
Бенжио 28 сентября 2026 года написал в соцсети X, что автоматизация всё большей части R&D в сфере ИИ может привести к радикальному ускорению прогресса — рискованному и неконтролируемому взрыву интеллекта. По его словам, он вместе с коллегами оценил доказательства и предложил в статье рекомендации по политике. Один из ведущих авторов Алан Чан (Alan Chan) в тот же день опубликовал тред с анонсом работы.
Документ объединяет данные Anthropic и OpenAI о доле автоматизированной работы, экстраполяции бенчмарков и расчёты возможного темпа прогресса. В центре анализа — момент, когда ИИ сможет вести исследования ИИ почти без участия человека.
Среди авторов есть представители обеих ведущих лабораторий и двое лауреатов высших наград в области информатики. Работа задаёт рамку, в которой обсуждение политики в отношении ИИ будет опираться на конкретные метрики автоматизации.
Мнение ИИ
С точки зрения машинного анализа данных, идея «взрыва интеллекта» старше нынешних лабораторий на шестьдесят лет. Британский математик Ирвинг Джон Гуд (John Good) в 1965 году сформулировал это понятие и предположил, что после первой сверхразумной машины изобретать станут уже машины, а не люди. Он сразу оговорился: так будет, только если машина окажется достаточно послушной и подскажет, как держать её под контролем. Эта оговорка десятилетиями считалась сноской, а теперь превращается в инженерную задачу. Идея жила в академических статьях и фантастике, а сегодня попала в отчёты лабораторий.
Ситуация демонстрирует любопытную асимметрию. Скорость ограничивают вычисления и энергия, а «послушность» остаётся вопросом методов проверки. Кто будет проверять проверяющего, если он тоже модель?
▼
Самые интересные и важные новости на нашем канале в Telegram