ОтветыОпубликовано19 источники
Модели Google участвуют в создании своих преемников. Насколько это близко к самоулучшению ИИ?
По словам Сергея Брина, исследователи Google работают над новыми моделями вместе с ИИ. Gemini 4 Argon анонсировали 30 сентября, а 13 октября доступ расширили.
ОпубликовалОтредактировано с помощью GPT-6 LunaИзображения созданы с помощью GPT Image 2
Ответ на исследование
Ключевые выводы
- По словам Сергея Брина, исследователи Google работают над новыми моделями вместе с ИИ.
- Gemini 4 Argon анонсировали 30 сентября, а 13 октября доступ расширили. Ни этот запуск, ни сообщения о внутренних моделях сами по себе не подтверждают полноценное рекурсивное самоулучшение.
Промпт ИИ
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What do Sergey Brin’s remarks in Google’s October 14 roundtable on Gemini 4 Argon reveal about the early stages of recursive self-improvemen. Article summary: Brin’s remarks point to an early, human–AI feedback loop in which models help researchers build successor models—not proof of fully autonomous, runaway recursive self-improvement (RSI). The available reporting supports t. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
Слова Сергея Брина о Gemini указывают на заметный сдвиг: модели ИИ помогают исследователям разрабатывать следующее поколение моделей. Но это не то же самое, что система, которая сама ставит исследовательские задачи, создаёт преемника и без участия людей повторяет этот процесс. Имеющиеся сведения говорят о раннем цикле разработки с участием людей и ИИ, а не о доказанном полностью автономном рекурсивном самоулучшении (RSI). 4
35
Что именно сказал Брин
Брин связал разработку моделей Flash с процессом, в котором исследователи и ИИ совместно работают над следующими версиями. Он описал это как начало «RSI-беговой дорожки». 4 Business Insider также сообщил, что модели Gemini помогают создавать своих преемников.
35
Это важный шаг, но между помощью и автономностью есть принципиальная разница. Модель может участвовать в исследованиях и разработке, не выбирая самостоятельно, какие задачи решать, не управляя обучением и не определяя, когда новая версия готова. Слова Брина не доказывают, что Google автоматизировала весь этот цикл.
В сильном смысле рекурсивное самоулучшение — это ситуация, когда ИИ сам проектирует и разрабатывает систему-преемника, которая способна продолжить тот же процесс. Anthropic описывает передачу ИИ всё большей доли работы над разработкой как тенденцию, которая может привести к такой возможности, но подчёркивает: до полностью автономного самоулучшения дело пока не дошло. 20
Генерация кода — ещё не автономные исследования
В пересказе материалов отчёта Google по безопасности говорится, что ИИ-агенты создают «большую часть» кода. 19 Это указывает на существенное участие ИИ в программировании, однако доступные публикации не уточняют, о каком именно коде идёт речь, какую долю составляют исправления ошибок и как устроена проверка людьми.
Даже если ИИ генерирует очень много кода, это само по себе не доказывает его способность самостоятельно проводить исследования. Написание кода — лишь одна из задач при разработке модели. Оно не показывает, что система может сама спланировать и завершить весь процесс создания своего преемника.
Некоторые другие утверждения, которые связывают с этой историей, — например, что команды просили выделять квоты на использование Argon вместо вычислительных чипов или что внутренние модели опережают публичные на несколько версий, — доступные источники не подтверждают. Считать их установленными признаками RSI нельзя.
Что известно о Carbon
В публикациях Carbon описывают как внутреннюю контрольную версию Gemini 4, которую тестировали на платформе Google для программирования. По сообщению одного сотрудника, модель «ощущается как Opus 5.5» при работе с кодом, но это субъективное сравнение, а не результат опубликованного тестирования. Доступные материалы не указывают ни публичных бенчмарков, ни даты выпуска Carbon. 6
Поэтому Carbon — лишь ограниченная подсказка о внутренних испытаниях моделей, а не доказательство её превосходства или автономности. Доступные источники не устанавливают архитектуру Carbon, её измеренные показатели или способность самостоятельно вести исследования в области ИИ.
Запуск Argon не объясняет, почему разработка ускорилась
Google представила Gemini 4 Argon 30 сентября и сначала открыла доступ к модели проверенным специалистам по кибербезопасности в рамках программы Fairwind. 13 13 октября компания объявила о более широком доступе для разработчиков и бизнеса через свои платформы, а также для подходящих подписчиков приложения Gemini и режима ИИ в Поиске.
14
1
Эта последовательность показывает, что сначала доступ был ограниченным, а затем его расширили. Но она не доказывает, что испытания в Fairwind вызвали или непосредственно обеспечили более широкий запуск. Доступные источники также не подтверждают предполагаемый семимесячный перерыв после Gemini 3.1 Pro и не устанавливают, что задержки были связаны с проблемами в программировании.
Отдельно сообщалось, что Брин призывал ключевых специалистов сосредоточиться на Gemini, пока Google пыталась сократить отставание от конкурентов. 18 Это указывает на стремление ускорить работу над моделью, но публикация не описывает конкретный бюджет на RSI, распределение вычислительных ресурсов или план их перераспределения.
Как оценивать прогнозы о скором RSI
Публичная позиция Anthropic осторожна: передача ИИ всё большей доли работы над разработкой может со временем привести к автономному созданию преемников, но полноценный вариант пока не достигнут и не является неизбежным. Это полезное различие при оценке прогнозов о скором наступлении RSI. 20
Важен не только объём кода, который умеет писать модель. Нужно понимать, какую часть разработки она может выполнять сама, кто ставит цели, как проверяются результаты и могут ли люди вмешаться. Доступные сведения подтверждают, что ИИ играет всё более заметную роль в создании моделей. Но они не доказывают ни утрату контроля со стороны людей, ни достаточность существующих мер безопасности для полностью автономного исследовательского цикла.
Самый обоснованный вывод здесь уже, чем может показаться из выражения «рекурсивное самоулучшение»: модели Google помогают исследователям создавать преемников, а ИИ-инструменты, судя по сообщениям, широко используются при написании кода. Это важные признаки разработки с участием ИИ, но сами по себе они не доказывают, что системы способны самостоятельно проектировать, создавать и направлять собственных преемников.
Studio Global AI
Продолжайте свое исследование
На этой странице есть ответ, подтвержденный источником, который вы можете продолжить внутри Studio Global.
Люди также спрашивают
Каков краткий ответ на вопрос «Модели Google участвуют в создании своих преемников. Насколько это близко к самоулучшению ИИ?»?
По словам Сергея Брина, исследователи Google работают над новыми моделями вместе с ИИ.
Какие ключевые моменты необходимо проверить в первую очередь?
По словам Сергея Брина, исследователи Google работают над новыми моделями вместе с ИИ. Gemini 4 Argon анонсировали 30 сентября, а 13 октября доступ расширили. Ни этот запуск, ни сообщения о внутренних моделях сами по себе не подтверждают полноценное рекурсивное самоулучшение.
Источники
ababnews.comGoogle Co-founder Sergey Brin: The company has begun entering the recursive self-improvement phase, models are co-developing the next version with researchers
businessinsider.comSergey Brin says Google's AI models are reaching a critical moment of self-improvement
anthropic.comWhen AI builds itself
businessinsider.twSergey Brin表示，Google的人工智慧模型正迎來自我改進的關鍵時刻