Как сообщает The Decoder, сооснователь Anthropic Джек Кларк сдвинул прогноз по рекурсивному самоулучшению ИИ (RSI) — сценарию, в котором ИИ-системы разрабатывают собственных преемников, — с 2028 на 2027 год. Поводом стали результаты бенчмарка TasteVal от исследовательской лаборатории P-Zero Research.
Бенчмарк измеряет «исследовательский вкус» — умение спланировать эксперимент и верно истолковать его результат. В восьми задачах из области разработки ИИ — от отбора обучающих данных до защиты от атакующих промптов — модель сама решает, какой эксперимент запустить следующим, а исполняет их фиксированный кодинг-агент на одном GPU Nvidia H100; на прогон отводится 40 GPU-часов или 120 часов реального времени. Эталон — лучшие результаты 24 экспертов, недавно работавших в OpenAI, Google DeepMind, Nvidia и Microsoft Research.
«Вкус» пересчитывается в вычислительную эффективность: чем меньше ресурсов нужно модели, чтобы повторить результат экспертов, тем выше оценка — P-Zero Research называет это отношение «вычислительным множителем». Лидер рейтинга, Anthropic Opus 5.5, достигла уровня экспертов с множителем 2,3, потратив менее половины вычислений, а один ее прогон обошелся примерно в тридцать раз дешевле попытки человека. По данным лаборатории, у ведущих моделей показатель удваивался примерно каждые три месяца с декабря 2025 года, хотя неопределенность оценки велика.
Авторы признают, что темпы могут быть завышены: задачи дешево и быстро проверяются, то есть их легко оптимизировать, а среди людей-участников не было исследователей мирового уровня. TasteVal и не проверяет ключевой навык — выбор перспективного направления исследований: в бенчмарке цель задана заранее. Масштаб разрыва показывает опыт команды Университета Фудань: при разработке собственной модели ИИ-агенты предлагали до 55% методологических решений, но более 85% итоговых решений приняли люди.
В майском эссе Кларк оценивал вероятность системы, самостоятельно обучающей более сильного преемника, в 60% к концу 2028 года и 30% к 2027-му. Прогноз небеспристрастен: рейтинг возглавляет модель компании, которую он соосновал. Критик майского текста, исследователь Херби Брэдли, утверждал, что модели, возможно, заменят джуниор-исследователей, но исследовательский вкус, креативность и связное долгосрочное планирование у них пока не просматриваются.
Anthropic в июне писала, что рекурсивное самоулучшение еще не достигнуто, но «может наступить раньше, чем большинство институтов к этому готово»; гендиректор компании Дарио Амодеи призывает к контролируемому замедлению разработки ИИ. OpenAI, по данным The Decoder, также признает, что полностью автономное самоулучшение пока не происходит, и допускает его только при гарантированном человеческом надзоре. Если тренд TasteVal подтвердится в других тестах, разработка ИИ ускорится и подешевеет, но растущую долю исследований людям будет сложнее проверять — эксперименты станут планировать и оценивать сами модели.
