Anthropic: ИИ начнут создавать ИИ к 2028 году

05.05.2026 Anthropic Искусственный Интеллект Мнения Новости

Сооснователь Anthropic Джек Кларк прогнозирует, что к 2028 году на рынке появятся ИИ-системы, способные самостоятельно разрабатывать и обучать свои следующие версии без участия человека.

«Это переломный момент. Я осознаю это с тревогой, так как масштаб последствий огромен, и я сомневаюсь, что общество готово к тем переменам, которые несет автоматизированная разработка ИИ», — заявил эксперт.

Кларк описал сценарий, при котором модель полностью автономно проводит исследования: ставит задачи, проектирует эксперименты, пишет и тестирует код, оптимизирует обучение и улучшает архитектуру собственного преемника.

Он назвал этот этап «рубиконом в почти непредсказуемое будущее», оценив вероятность такого исхода в 60% в ближайшие два года.

Основание для прогноза

Выводы Кларка базируются на динамике ключевых бенчмарков:

* SWE-Bench: тест на решение инженерных задач из GitHub. В конце 2023 года лучшие модели справлялись с 2% заданий, к весне 2026 года показатель достиг 94%.
* CORE-Bench: воспроизведение научных AI-статей. По словам Кларка, бенчмарк практически «закрыт» — современные агенты показывают около 95,5%.
* MLE-Bench: выполнение задач уровня Kaggle. Лучшие системы уже достигают 64-65%.

По мнению сооснователя Anthropic, все три метрики указывают на то, что ИИ стремительно переходит от простого написания кода к полноценному выполнению инженерных и исследовательских функций.

Рост автономности

Еще одним аргументом является увеличение времени, в течение которого ИИ-модели могут работать без вмешательства человека.

Согласно данным METR, в 2022 году системы справлялись с задачами на десятки секунд. К 2024 году этот показатель вырос до 40 минут, в 2025 — до шести часов. Сейчас передовые модели способны вести инженерную работу около 12 часов подряд.

Кларк связывает это с распространением агентных инструментов для программирования. Чем дольше модель удерживает цель, проверяет промежуточные результаты и исправляет ошибки, тем больше этапов исследовательского цикла ей можно доверить.

Значение для разработки ИИ

Современный цикл разработки ИИ включает изучение материалов, воспроизведение результатов, проведение экспериментов, обучение модели, проверку метрик и повторение процесса. Рост показателей SWE-Bench, CORE-Bench и MLE-Bench демонстрирует, что модели уже успешно выполняют целые блоки этого цикла.

Кларк также отметил прогресс в специализированных задачах. Например, ИИ начинают применять для проектирования GPU-ядер — кода, определяющего эффективность обучения и работы моделей на конкретном оборудовании.

Другое направление — дообучение моделей. В бенчмарке PostTrainBench ИИ-системы улучшают небольшие открытые LLM. К весне 2026 года лучшие нейросети достигают 25-28% от целевого прироста (у человеческих команд — 51%). Кларк считает этот результат значимым, так как ориентиром служат реальные инструктивные модели, созданные опытными исследователями.

Anthropic также замеряла, как ее модели оптимизируют обучение LLM на CPU. За год ускорение выросло с 2,9 раза (Claude Opus 4) до 52 (Claude Mythos Preview). Человеку на аналогичную задачу обычно требуется от четырех до восьми часов.

ИИ учится управлять ИИ

Кларк подчеркнул, что современные системы уже начинают координировать работу других агентов. Такой подход применяется в продуктах вроде Claude Code или OpenCode: один ассистент распределяет задачи между несколькими подассистентами, контролирует их и собирает результаты.

Для разработки ИИ это критически важно, так как она редко представляет собой одну линейную задачу — обычно это десятки параллельных процессов. Если модель начнет управлять такими контурами самостоятельно, степень участия человека резко снизится.

Необходимость креативности

По мнению сооснователя Anthropic, ключевой вопрос заключается в том, на что больше похожа разработка ИИ: на открытие общей теории относительности или на сборку конструктора.

Кларк признал, что современные LLM пока не способны генерировать принципиально новые научные идеи. Однако для автоматизации значительной части AI R&D это может быть необязательно.

«В основном ИИ движется вперед через методичное выполнение людьми цикла: взять работающую систему, масштабировать какой-то аспект, проанализировать ошибки и исправить их. Для этого требуется очень мало нестандартных идей, и большая часть процесса похожа на черновую инженерную работу», — отметил эксперт.

Первые признаки научного вклада

Кларк считает, что у ИИ-моделей уже начинают проявляться ранние признаки научной интуиции. Он привел несколько примеров из математики и информатики:

* Команда математиков с помощью Gemini проверила около 700 задач Эрдеша, получив 13 решений, одно из которых исследователи назвали «слегка нетривиальным» вкладом в открытую проблему.
* Ученые из Университета Британской Колумбии, Университета Нового Южного Уэльса, Стэнфорда и Google DeepMind опубликовали математическое доказательство, найденное при существенном участии инструментов на базе Gemini.

Последствия прогноза

Кларк обратил внимание, что крупнейшие ИИ-лаборатории уже движутся к автоматизации исследований. OpenAI намерена создать ИИ-стажера для самостоятельной научной деятельности, а Anthropic выпускает работы по автоматической настройке под человеческие ценности.

Если текущий темп сохранится, индустрия перейдет к фазе полной автоматизации ИИ-разработок, спрогнозировал эксперт. Запустится цикл, при котором каждое новое поколение ИИ будет ускорять появление следующего.

По его словам, если переход состоится к концу 2028 года, мир столкнется не только с технологическим скачком. На первый план выйдут фундаментальные вопросы безопасности, распределения капитала, роли человеческого труда и контроля над системами, которые начинают развиваться быстрее своих создателей.

«Если бы меня попросили назвать вероятность для 2027 года, я бы сказал 30%. Если мы не увидим этого к концу 2028 года, то, думаю, обнаружим какой-то недостаток в текущей технологической парадигме, и для движения вперед потребуется человеческое изобретение», — заключил Кларк.

Напомним, в январе гендиректор Anthropic Дарио Амодеи предсказал скорое появление AGI и сокращение рабочих мест.

Обменять