Дваркеш Патель считает, что сверхинтеллект появится к 2030 году. Год назад он сомневался

Дваркеш Патель — ведущий подкаста об ИИ, в гостях у которого бывают главы крупных лабораторий. Теперь он считает, что сверхинтеллект — ИИ не хуже лучших экспертов в любой области — появится к 2030 году, а может быть, уже в 2027-м. Путь к нему, по словам Пателя, откроет ИИ, который сам будет развивать ИИ не хуже лучших исследователей. Такого ИИ он ждёт около 2028 года.

Предыстория: ещё недавно Патель был среди скептиков. В декабре 2025 года он писал, что не верит в автоматического исследователя, который откроет алгоритм общего искусственного интеллекта, не умея учиться так, как учатся дети. В начале этого года он сказал бы, что до сверхинтеллекта почти десятилетие. Мнение он поменял за последние три месяца.

Повод: переубедила его математика. В 2023 году модели не могли надёжно сложить четырёхзначные числа, а в 2025-м взяли золото на Международной математической олимпиаде. 8 сентября OpenAI заявила, что её внутренняя модель за 88 часов решила одну из задач тысячелетия¹ — она связана с уравнениями Навье — Стокса². Над решением одновременно работали 10 000 ИИ-агентов, построенных на этой модели. Патель вспоминает строку из «К востоку от Эдема»: боги «не падают понемногу — они рушатся и разбиваются вдребезги».

Детали: главный довод Пателя — исследованиям ИИ такое умение даже нужнее, чем математике. Математики ценят новые теории выше, чем перебор гипотез. Лабораториям теория почти не нужна: им важно, делает ли новый рецепт обучение дешевле, а модель умнее. Пример — трансформер³. Механизм внимания и полдюжины других приёмов, из которых его собрали, были известны за годы до статьи 2017 года. Но прежние архитектуры новая обгоняла, только когда все эти части соединили, а для этого понадобилось множество мелких экспериментов. Упорно перебирать сочетания известных идей, по мнению Пателя, модели уже умеют — это и показала математика.

Не факт: ИИ на уровне лучших исследователей к 2028 году — основная оценка самого Пателя, и то если лаборатории не станут нарочно тормозить. С вероятностью 25%, по его словам, это случится позже 2032 года. Потом, по его расчёту, каждый автоматический исследователь будет успевать за неделю примерно в 50 раз больше человека: модели и сейчас работают раз в десять быстрее людей и не берут выходных. Исходов он видит два, с равными шансами. «Вспышка» даст три-шесть лет прогресса за год — скачок вроде пути от GPT-3.5 до GPT-6 Astra. При «чисто программной сингулярности» ИИ без новых вычислительных мощностей за месяцы улучшит себя до физических пределов нынешних чипов.

Проверили: факты, на которых Патель строит прогноз, в основном подтверждаются, но с оговорками. METR — независимая организация, которая оценивает модели, — с августа по конец октября работала внутри Anthropic. В отчёте 5 ноября она пишет, что в чётко поставленных задачах компания продвигается примерно вдвое быстрее, чем год назад. По её оценке, «большая часть этого ускорения, вероятно, объясняется» тем, что Anthropic широко использует ИИ в разработке. При этом Anthropic вычеркнула из отчёта большую часть сведений, которые METR сочла самыми показательными.

В сентябре Anthropic сообщила, что в августе Claude «вёл» больше 26% её работы над ИИ: по общему запросу сам делал большую часть задачи, а человек наблюдал. В феврале эта доля была меньше 1%. Цифры компания посчитала сама, и совсем без человека Claude, по её же подсчёту, пока не делает ничего.

Что говорят: философ Тоби Орд, на которого ссылается сам Патель, замечает, что ИИ продвинулся там, где ответ легко проверить, например в поиске контрпримеров. «Нынешние системы начинают автоматизировать математические доказательства, но пока очень мало свидетельств, что они способны задавать сильные вопросы или открывать глубокие новые области математики», — пишет он. Патель возражает: задачу тысячелетия модели решили и без этого умения. Аджея Котра, которая изучает сроки развития ИИ, разобрала отчёт METR. По её словам, если поверить, что ИИ почти удвоил скорость прогресса, а ускорение будет плавным, то наивный расчёт сулит уже в течение года сверхинтеллект, намного превосходящий людей.

Но: слабое место Патель называет сам. Модели не учатся на опыте работы: каждый сеанс для них — первый день на новом месте. Он надеется, что проблему решат очень длинные сеансы или сами модели, но из-за неё и оставляет четверть шансов на срок позже 2032 года. Кроме того, автоматическим исследователям нужны эксперименты, а вычислительные мощности вместе с ними не ускоряются.

Какими будут такие системы и как они изменят мир, Патель обещает разобрать в следующем эссе.