Исследователь IAPS Северин Филд сравнил прогнозы ведущих специалистов по ИИ с достижениями лабораторий за последний год. Несколько рубежей, которые считались признаками приближения к автоматизированным исследованиям, уже пройдены.
Летом 2025 года Филд опросил 25 сотрудников OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, компании Цукерберга и американских университетов. Двадцать участников назвали автоматизацию исследований одной из самых серьёзных и срочных угроз.
Речь идёт о рекурсивном самоулучшении. Такая система способна создать более сильную версию себя, после чего новый ИИ повторяет этот процесс. Главный вопрос — смогут ли улучшения складываться в непрерывный цикл без постоянной помощи людей.
Исследователи предлагали следить за бенчмарком Task Horizon от некоммерческой организации METR. Он измеряет, насколько долгие задачи ИИ-агенты выполняют самостоятельно. По данным METR, доступный агентам горизонт задач с 2019 года удваивался примерно каждые шесть месяцев. Некоторые оценки указывают, что с 2024 года цикл сократился до четырёх месяцев.
После интервью модели OpenAI и Google DeepMind достигли уровня золотой медали Международной математической олимпиады. Система AI Scientist от Sakana AI подготовила работу, принятую на научный воркшоп. Андрей Карпаты, бывший руководитель ИИ-направления Tesla, создал агента для автономных циклов обучения моделей. Anthropic заявляет, что Claude пишет более 80% кода для её производственной кодовой базы.
Большинство опрошенных не ждёт открытого выпуска самых сильных исследовательских моделей. Только четверо из 20 участников считают, что такие системы станут публичными продуктами. Половина ожидает, что лаборатории оставят их внутри компаний, поскольку ускорение собственных разработок окажется ценнее продаж.
Филд предлагает проводить слушания в Конгрессе США, создать государственную версию Task Horizon и разработать способы проверки международных соглашений об ИИ. Его вывод: автоматизация исследований развивается быстрее, чем государственные механизмы контроля.
