- Прогноз полной автоматизации программирования сдвинут с 2027 на 2031 год.
- Обновленная модель использует реальные данные METR вместо биологических аналогий и разделена на три стадии развития ИИ.
- Вероятность стремительного перехода к суперинтеллекту почти не изменилась и даже возросла.
Команда AI Futures Project, известная обзором AI-2027, выпустила декабрьское обновление своей прогностической модели развития искусственного интеллекта. Судя по публикации на официальном блоге проекта, главный сдвиг в расчетах — перенос медианы полной автоматизации программирования с марта 2027 года на более отдалённый 2031-й. Таким образом, реализация ИИ, способного заменить программистов полностью, откладывается примерно на три-четыре года по сравнению с предыдущей оценкой.
Авторы поясняют, что задержка связана не с замедлением ИИ-технологий, а с переоценкой эффектов промежуточного ИИ, который ускоряет разработку новых систем. В апрельской модели этот эффект был завышен, отчасти из-за ошибки в коде прогноза, вносившей искажения порядка девяти месяцев. Новая методология отходят от «биологических якорей» и опирается на данные METR — бенчмарка, фиксирующего время выполнения задач существующими автономными ИИ-системами и темпы их улучшения.
Терминология также была уточнена: теперь речь идет об automated coder (AC) — ИИ, полностью заменяющем команду разработчиков внутри ИИ-лаборатории, а модель разделена на три последовательных этапа. После AC наступает стадия Superhuman AI Researcher (SAR) — ИИ на уровне лучших человеческих исследователей — и, наконец, ASI (Artificial Superintelligence) с возможностями, превосходящими любых людей за счёт самоулучшения.
Ключевой фигурант модели, Илай Лифланд из RAND Forecasting Initiative, озвучил итоговую шкалу: 10-й перцентиль наступления AC — середина 2027 года, медиана — середина 2032-го, 90-й перцентиль — 2085 год. Сдвиг объясняется дополнительными ограничениями модели и потенциальными узкими местами в данных. Вместе с тем ведущий автор Даниэль Кокотайло признаёт, что его интуиция указывает на более быстрый прогресс и вероятность наступления AC в течение пяти лет, однако он склоняется доверять именно количественной модели.
Несмотря на перенос сроков, важный парадокс состоит в том, что вероятность резкого ускорения прогресса — так называемой taste-only singularity, обусловленной исключительно улучшением исследовательских качеств ИИ — осталась на высоком уровне. Лифланд оценивает шанс быстрого перехода от AC к ASI менее чем за год в 30% (ранее было 26%), а за три года — в 60% (против прежних 43%).
С точки зрения сценария AI-2027, согласно которому после появления сверхчеловеческого кодера начинались серьезные риски за несколько месяцев, новая шкала смещает острую фазу гонки технологий к 2031 году и потенциальное кризисное событие — к 2034-му. Это даёт дополнительное время для подготовки, однако курс событий после достижения полной автоматизации по-прежнему подчинён стремительной динамике.
