За три года, прошедшие с момента выхода ChatGPT, технологические компании США и Китая инвестировали сотни миллиардов долларов в центры обработки данных, чипы и специалистов, чтобы превзойти друг друга в создании более сложных моделей искусственного интеллекта. Всё чаще заявленная цель — не просто усовершенствованный ИИ, а более мощная технология, часто называемая AGI (ОИИ).
Когда-то считавшаяся маргинальной идеей, AGI, или общий искусственный интеллект, стала лозунгом ведущих лабораторий ИИ. Он определяет направления исследований, маркетинговые материалы и политические дебаты, а некоторые американские законодатели и лидеры в области ИИ беспокоятся о последствиях для национальной безопасности, если другие страны (в частности, Китай) достигнут этой вехи первыми.
Но, несмотря на всю эту шумиху, вопрос о том, что такое AGI, по-прежнему остается неясным. Ученые и руководители технологической отрасли не могут прийти к единому мнению о том, как его определить, в том числе о том, насколько следует сосредоточиться на экономической ценности и превзойдет ли AGI человеческие возможности. Также нет единого мнения о том, когда это может быть достигнуто и возможно ли вообще создать AGI, по крайней мере с помощью ИИ в его нынешнем виде.
ЧТО ТАКОЕ AGI?
Единого определения общего искусственного интеллекта (AGI) не существует. Разработчик ChatGPT, компания OpenAI Inc., определяет AGI как системы, которые превосходят людей в выполнении большинства экономически полезных задач. В статье Google DeepMind, опубликованной в 2023 году, меньше внимания уделяется экономической ценности. В ней описываются критерии, ориентированные на универсальность, такие как превосходство над людьми в полезной работе или освоение новых навыков при ограниченном количестве данных.
ARC Prize Foundation, некоммерческая организация, стоящая за популярным бенчмарком AGI, идет еще дальше и заявляет, что экономическая ценность «является неверным показателем интеллекта». Вместо этого организация предлагает другое определение: «AGI — это система, которая может эффективно приобретать новые навыки независимо от своих обучающих данных».
Лексика постоянно меняется. Вместо «AGI» генеральный директор Anthropic, Дарио Амодей, предпочитает использовать термин «мощный ИИ». Руководитель отдела ИИ Microsoft Corp., Мустафа Сулейман, ввел термин «способный искусственный интеллект». Совсем недавно такие компании, как Meta Platforms Inc. и OpenAI, начали говорить о «суперинтеллекте», гипотетической системе, которая более мощная, чем AGI, и превосходит человеческий интеллект.
В прошлом году OpenAI представила дорожную карту по созданию ОИИ, подробно описав пять этапов развития ИИ. Список начинается с чат-ботов, которые дали старт буму ИИ, и продолжается системами мышления и агентами, действующими от имени человека, аналогичными продуктам, выпущенным OpenAI и ее конкурентами в последние месяцы. Последние два этапа, по мнению OpenAI, — это системы ИИ, которые «помогают в изобретениях», и модели, которые могут «выполнять работу организации».
AGI, каким бы ни было его определение, не является тем же, что и разумное или сознательное существо, которое имеет «чувства» и действует в соответствии с ними. На данный момент нет уверенности в том, что ИИ достигнет этого уровня, хотя его имитация человеческого языка иногда заставляет пользователей думать иначе.
Неясные определения и терминология привели к совершенно разным оценкам состояния технологии. Некоторые эксперты по ИИ говорят, что до AGI еще годы, если не десятилетия. Другие исследователи ИИ считают, что существующие модели, такие как Llama от Meta, GPT от OpenAI и Claude от Anthropic, уже преодолели этот барьер.
КТО ПРИДУМАЛ ТЕРМИН «ОБЩИЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ»?
Исследователи десятилетиями преследовали идею создания более обобщенного ИИ, и одна из попыток построить «универсальный решатель проблем» датируется 1950-ми годами. До выпуска ChatGPT большая часть внимания в этой области была сосредоточена на «узких» системах, созданных для выполнения конкретных задач по фиксированным правилам, таких как маркировка фотографий или резюмирование текста.
Идея AGI набрала обороты в середине 2000-х годов, популяризированная компьютерным ученым Беном Гертцелем и его книгой «Artificial General Intelligence» (Искусственный общий интеллект), изданной в 2007 году. DeepMind работает над этим с 2010 года, когда компания поставила создание «искусственного общего интеллекта» на первую страницу своего бизнес-плана, по словам Шейна Легга, соучредителя компании и главного ученого в области AGI.
В 2021 году Легг заявил, что он давно считает, что вероятность достижения AGI к 2028 году составляет 50%, а к 2040 году — 90%. Легг сказал, что придерживается этой точки зрения с 1999 года.
КАКОВЫ СТАВКИ?
Некоторые эксперты считают, что ОИИ может вызвать «интеллектуальный взрыв» — волну прорывов, которые внезапно преобразят промышленность и общество в целом.
В одном из гипотетических сценариев система ОИИ может быстро совершенствоваться, достигая уровня сложности, который позволит ей лечить болезни, автоматизировать гораздо больше видов работ и ускорить прогресс человечества. «Через десять лет, возможно, каждый человек на Земле будет способен достичь большего, чем самый влиятельный человек сегодня», — написал в феврале в своем блоге генеральный директор OpenAI, Сэм Альтман.
Исследование RAND, в котором цитируются интервью и работы экспертов и руководителей в области ИИ, указывает на потенциальные последствия для национальной безопасности и мирового экономического порядка. В нем содержится предупреждение о том, что AGI может привести к прорывам в области наблюдения, кибервойны или автономного оружия, и излагается восемь сценариев, от альянса AGI под руководством США до «авторитарного преимущества», при котором Китай усиливает свой контроль над этой технологией. В отчете говорится, что централизация имеет ключевое значение: если одна страна первая достигнет AGI, это может изменить глобальный военный и экономический баланс. Между тем, более широкий доступ может дать опасные преимущества преступным группировкам.
ЧТО ГОВОРЯТ СКЕПТИКИ?
Несмотря на то, что отрасль уделяет большое внимание AGI, по-прежнему существует значительный скептицизм относительно того, когда и будет ли она достижима. Опрос сотен исследователей, проведенный в марте 2025 года и опубликованный Президентской комиссией AAAI по будущему исследований в области ИИ, показал, что большинство респондентов согласны с тем, что масштабирования современных систем будет недостаточно для достижения AGI.
Главный научный сотрудник Meta по ИИ, Ян ЛеКун, заявил, что программное обеспечение, управляющее современными чат-ботами ИИ, известное как большие языковые модели, не соответствует требованиям, потому что «они не могут думать, прежде чем действовать, не могут выполнять действия в реальном мире или учиться на основе опыта и не обладают постоянной памятью и способностью к иерархическому планированию».
Некоторые критики ИИ также предупреждают, что современные модели — это «стохастические попугаи», которые воспроизводят текстовые шаблоны без подлинного понимания, — что является выражением сомнений в том, что статистическая мимикрия когда-либо станет настоящим интеллектом. Исследователи до сих пор не до конца понимают, как работает человеческий интеллект, не говоря уже о том, как его воспроизвести или превзойти.
В статье, опубликованной в июле 2025 года под руководством Маргарет Митчелл, главного ученого по этике в стартапе Hugging Face, занимающемся ИИ, утверждается, что неоднозначность вокруг ОИИ подпитывает ажиотаж и нестабильные критерии оценки, при этом финансирование часто определяется циклами ажиотажа или интересами инвесторов, а не приоритетами исследований. Авторы утверждают, что к радикальным заявлениям об ОИИ следует относиться скептически, если они не связаны с четкими целями, тщательным тестированием и доказанными преимуществами
КАКИЕ КОМПАНИИ ЗАНИМАЮТСЯ РАЗРАБОТКОЙ AGI?
OpenAI с 2015 года ставит перед собой цель создать ИИ на уровне человеческого разума и заявляет, что ее миссия состоит в том, чтобы AGI «приносила пользу всему человечеству». DeepMind, принадлежащий Alphabet, со своей стороны, давно заявляет, что работает над созданием AGI, публикуя дорожные карты и планы безопасности для достижения этой цели.
После оглушительного успеха ChatGPT конкуренты начали использовать аналогичную риторику. Amazon открыл лабораторию AGI в Сан-Франциско, возглавляемую бывшим руководителем OpenAI. Meta заявила, что ее целью является создание AGI, а затем перешла к «личному суперинтеллекту», при этом Марк Цукерберг позиционирует ИИ как инструмент, расширяющий возможности отдельных людей.
Конкуренты из Китая следуют их примеру. Alibaba сделала AGI своей «главной целью». DeepSeek заявляет, что ее цель — «раскрыть тайну AGI с любопытством». Она ищет более эффективные методы обучения, чтобы создать более мощную технологию ИИ и конкурировать с американскими компаниями.
НА КАКОМ ЭТАПЕ, ПО МНЕНИЮ КОМПАНИЙ, ОНИ НАХОДЯТСЯ?
В сентябре 2024 года Альтман заявил, что «появляются системы, которые начинают указывать на AGI», и даже предположил, что «возможно, через несколько тысяч дней у нас будет суперинтеллект», хотя и признал, что это может занять больше времени.
Однако год спустя OpenAI, похоже, все еще искала путь к этой вехе. Когда в августе OpenAI наконец выпустила свою долгожданную модель ИИ, GPT-5, он продемонстрировал улучшения в кодировании, написании текстов и имитации процесса человеческого мышления. Но для многих пользователей это было скорее постепенным шагом вперед, чем скачком.
В своих комментариях по поводу запуска, Альтман признал, что «нам все еще не хватает чего-то очень важного» для достижения AGI. На данный момент пока не совсем ясно, что именно может быть этим недостающим звеном, насколько технологическим компаниям придется переосмыслить базовую архитектуру ИИ и как далеко они продвинулись на пути к достижению AGI.
Генеральный директор Anthropic, Амодей, заявил, что «мощный ИИ» вполне может появиться в 2026 году. Совсем недавно, отвергая термин «AGI» как «маркетинговый термин», он предсказал, что следующий этап будет похож на «страну гениев в центре обработки данных», что, по его мнению, «вполне вероятно» произойдет в течение двух-трех лет.
Напротив, соучредитель DeepMind, Демис Хассабис, оценил, что до AGI еще пять-десять лет, назвав более короткие прогнозы нереалистичными. «На мой взгляд, до AGI еще довольно долгий путь», — сказал он в начале этого года, добавив, что сроки кажутся сокращающимися только потому, что «определение AGI размывается».
Несмотря на все достижения чат-ботов и так называемых агентов на основе ИИ за последние три года, лучшие современные модели по-прежнему уверенно воспроизводят факты и спотыкаются на «концептуально простых» задачах, на которые люди легко отвечают, включая вопросы, с которыми справится даже ребёнок начальной школы, даже при решении более сложных задач.
Тесты также могут вводить в заблуждение. Система, которая блестяще справляется со стандартизированными тестами, может затрудниться, когда те же вопросы переформулируются или когда она сталкивается с неструктурированными данными из реального мира. DeepMind подчеркивает, что AGI должна быть надежной в самых разных условиях.
Добавить комментарий