Лаборатории подменяют определение AGI нейросетей, чтобы объявить победу раньше срока

В сентябре 2026 года индустрия снова спорит о том, что считать искусственным интеллектом общего назначения, AGI (artificial general intelligence, система, способная решать большинство задач на уровне человека), и крупные лаборатории предлагают удобный ответ: считать порогом не широту способностей, а момент, когда ИИ научится улучшать сам себя.

Разбор строится на первоисточниках: заявлениях OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, публикации Morris et al. (Levels of AGI, 2023), а также материалах TechCrunch, Engadget и Time за 2025 и 2026 годы. Все три оси, широта способностей, механизм развития и уровень способностей, логически независимы, но в публичном поле их склеивают в одну. Ниже разберём, как именно и зачем.

Три оси, которые путают в одну

Чтобы понять спор вокруг AGI нейросетей, нужно развести три понятия.

• AGI описывает широту: система справляется с большинством экономически ценных задач на уровне человека. Устав OpenAI определяет AGI именно так, без единого слова о самоулучшении.
• RSI (recursive self-improvement, рекурсивное самоулучшение) описывает механизм: система улучшает саму себя, и каждое улучшение облегчает следующее.
• ASI (artificial superintelligence, сверхразум) описывает уровень: система превосходит всех людей практически во всём.

Можно представить очень широкую систему, которая не умеет вести собственные исследования. И наоборот: узкую систему, которая отлично оптимизирует один класс алгоритмов, но бесполезна в остальном. Рамка Google DeepMind из работы Morris et al. (2023) раскладывает способности отдельно по глубине и широте, а автономность выносит в третье измерение. Когда кто-то говорит «AGI будет достигнут при достижении RSI», он склеивает все три оси.

Что обнаружилось при проверке первоисточников?

• Anthropic на странице «When AI builds itself» прямо заявляет: RSI не является неизбежным, и «мы ещё не там». Claude, по оценке Anthropic, сопоставим с человеком в исполнении хорошо поставленного эксперимента, но большие разрывы сохраняются в выборе направлений исследований.
• OpenAI 9 сентября 2026 года в тексте «The AI policy window is open» заявила, что полностью автономного RSI сегодня не существует, и отделила его от ускорения отдельных задач: ИИ уже ускоряет части исследований, но это свидетельство направления, а не рекурсивное самоулучшение.
• OpenAI в начале сентября 2026 года сообщила, по данным Engadget, что цель по «автоматическому стажёру» достигнута: система выполняет чётко поставленные задачи под руководством человека. Там нет слова AGI, зато есть слова «стажёр» и «под руководством человека».
• AlphaEvolve от Google DeepMind (май 2025) ускорил ядро матричного умножения на 23%, что дало сокращение общего времени обучения Gemini примерно на 1%. Это реальный результат, но это оптимизация конкретного вычислительного процесса, а не самостоятельное проектирование преемника.

Вывод при сверке прост: сами первоисточники аккуратнее, чем их пересказы. Знак равенства между AGI и RSI ставят заголовки и посты в соцсетях, а не исследователи.

Зачем лабораториям эта склейка?

Идея не нова. Ещё в 1965 году И. Дж. Гуд в статье «Speculations Concerning the First Ultraintelligent Machine» описал «интеллектуальный взрыв», но добавил оговорку, которую сейчас опускают: машина должна быть «достаточно послушна, чтобы объяснить нам, как держать её под контролем».

Современная версия звучит коммерчески точнее. Ценность лаборатории в её исследователях. Если определить главный порог как «автоматического исследователя», гонка идёт за тем активом, который лаборатории уже имеют и умеют масштабировать. Это удобное определение вершины для того, кто уже лидирует в забеге.

Контекст оценок подсвечивает мотивацию: OpenAI при вторичной продаже акций в октябре 2025 года оценена в 500 млрд долларов, обогнав SpaceX как самая дорогая частная компания мира. Способность объявить «мы достигли AGI» напрямую влияет на оценку следующего раунда.

В мае 2026 года TechCrunch прямо написал, что RSI стал «новым AGI» и что его так же трудно определить. В августе 2026 года Time описал внутреннюю систему OpenAI под именем Astra и связал разговоры про AGI с петлёй самоулучшения. Медиа закрепили склейку, хотя сами лаборатории формулируют осторожнее.

Что это значит для вас?

Авторам Дзена. Когда в ленте появляется заголовок «AGI уже здесь», проверяйте, о чём речь: о широте способностей или об ускорении одной задачи. «Автоматический стажёр-исследователь» звучит менее кликабельно, чем «AGI нейросетей достигнут», но это честнее, а честность удерживает подписчика.

Маркетологам. Если вендор ИИ-инструмента обещает «AGI-уровень», спросите: по какой из трёх осей? Узкая модель, отлично решающая вашу задачу, полезнее «общей», которая делает всё на тройку.

Предпринимателям в РФ и СНГ. Из доступных в России моделей YandexGPT и GigaChat ни одна не заявляет о приближении к AGI. Это не отставание, это другая система координат. Практическая ценность модели измеряется не тем, может ли она улучшить саму себя, а тем, экономит ли она вам часы.

Склейка AGI и RSI выгодна тем, кто продаёт будущее. Но если вы работаете с нейросетями сегодня, ваш критерий проще: решает ли инструмент задачу быстрее и дешевле, чем вчера. Всё остальное пока заголовки.

По данным анализа первоисточников OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, TechCrunch, Engadget, Time