Google стверджує, що ШІ ще не будує себе — хоча він пише 75% коду

Google DeepMind шукала докази того, що ШІ прискорює розвиток самого ШІ. Вона не знайшла жодних.

У звіті про безпеку для Gemini 4 Argon, своєї найпотужнішої моделі, лабораторія зробила висновок, що дослідження ШІ не рухається швидше, хоча ШІ тепер пише більшість коду, який постачають інженери DeepMind.

Цей висновок суперечить сценарію, який налякав керівників ШІ і змусив їх закликати до уповільнення. Це називається рекурсивним самоудосконаленням: ШІ створює розумнішу версію себе, яка створює ще розумнішу, поки прогрес не перевищить можливості будь-кого тестувати, регулювати або вимикати його — те, що звіт називає "ситуацією, коли існуючі обмеження є вкрай недостатніми".

"В даний час немає значного прискорення досліджень і розробок у сфері машинного навчання (ML R&D), керованих ШІ чи іншим чином," написав Хейдн Белфілд, дослідник Google DeepMind, який працював над оцінкою, у треді на X. "Тому ми робимо висновок, що ризик від ML R&D, керованих ШІ, наразі низький."

ML R&D — це скорочення для досліджень і розробок у сфері машинного навчання, роботи зі створення нових моделей ШІ.

1/9

У звіті про безпеку та захист Gemini 4 Argon ми опублікували нашу першу цілісну емпіричну оцінку автоматизації та прискорення ML R&D у Google DeepMind — поєднуючи еталони можливостей, макроіндекс можливостей, дані про код, написаний ШІ, та результати траєкторії, і... pic.twitter.com/Vr8Q5Obbsp

--- Хейдн Белфілд (@HaydnBelfield) 14 жовтня 2026 року

DeepMind стежить за цим питанням, оскільки "ШІ може прискорити досягнення передових можливостей швидше, ніж безпека, управління та соціальна адаптація можуть встигнути за цим," написав Белфілд. Більша автоматизація також означає надання агентам ШІ більшого доступу до систем компанії, більше простору для моделі, що не відповідає намірам її творців, щоб спричинити проблеми.

Щоб виміряти прогрес, команда створила GCI v1, внутрішній індекс, який поєднує бали 123 моделей ШІ за 92 еталонами в одне число на модель — уявіть це як IQ для ШІ. "Передові можливості Gemini покращилися з вражаючою стабільною швидкістю приблизно 0.1 GCI пунктів на місяць," написав Белфілд.

У графіку цього індексу звіту Gemini 1.5 Pro знаходиться близько 0.5 пунктів наприкінці 2024 року, а Gemini 3.8 Flash трохи вище 2.9 у вересні 2026 року, причому майже кожен реліз тримається на прямій лінії. Argon — це одна точка, що виступає вище, приблизно 3.3, хоча його похибка (діапазон, в якому його справжній бал може правдоподібно впасти) простягається досить низько, щоб торкнутися тренду.

"Хоча Gemini 4 Argon знаходиться вище [тренду], ми пов'язуємо це з підвищеними інвестиціями в обчислення та організацію, а не з відображенням прискорення, керованого ШІ," написав Белфілд. Google представила Gemini 4 Argon 30 вересня.

Більшість виробничого коду в DeepMind тепер більше ніж на 75% написано ШІ, а частка повністю делегованих запитів на злиття (пакети змін коду, подані на перевірку перед їх публікацією) зросла з 7.5% до 11.9% між квітнем і вереснем. Але "приблизно 88% запитів на злиття все ще вимагають багаторазового керування людиною або авторства коду людиною — і зміни коду залишаються підлягають перевірці людиною перед поданням," написав Белфілд.

Опитування 12 старших керівників і дослідників DeepMind показало, що автоматизація є найвищою в "чітко визначених, перевіряємих виконавчих завданнях і найнижчою в відкритих наукових ідеях, нових експериментальних дизайнах, діагностиці тонких нестабільностей навчання та дослідженнях з довгостроковими смаковими уподобаннями." Простими словами, ШІ чудово виконує інструкції і погано вирішує, які ідеї варто переслідувати.

DeepMind також переглянула 1,389 журналів про роботу Argon як агента всередині компанії. Чим більшим є завдання, тим менш ймовірно, що модель завершить його самостійно, і тим частіше людина втручається.

Звіт з'явився через місяць після того, як генеральний директор Anthropic Деріо Амодеї стверджував, що рекурсивне самоудосконалення вже прискорюється, попередження, яке підтримали Сем Альтман і Ілон Маск, і яке призвело до падіння акцій чіпів майже на 6%. За кілька днів до цього колишній інженер Anthropic Джейкоб Коксон залишив галузь, попереджаючи, що ШІ може "вбити нас усіх до кінця десятиліття."

Цифри DeepMind охоплюють лише її власну лабораторію, і той же звіт говорить, що не можна виключити, що необмежений Argon перетне свої небезпечні пороги для кібератак і інформації про біозброю.

Цей контент надано лише для загальних інформаційних цілей і не є фінансовою, інвестиційною, юридичною чи податковою консультацією. Події, нагороди, онлайн-акцій або пов’язану інформацію, згадана тут, не слід розглядати як рекомендацію, прохання чи запрошення до купівлі, продажу, торгівлі чи інших операцій з криптоактивами. Криптоактиви є дуже волатильними та можуть призвести до збитків. Доступність послуг, продуктів WEEX та пов’язаних із ними подій може відрізнятися залежно від регіону. Ви несете відповідальність за забезпечення відповідності вашої участі чинному місцевому законодавству та нормативним актам.