Компании, занимающиеся искусственным интеллектом, соревнуются в создании искусственного общего интеллекта — AGI, — видя в нем возможный толчок к «интеллектуальному взрыву», который способен изменить экономику и общество. Вот только договориться о том, как именно должен выглядеть AGI и как его создать, пока не получается, отмечает Bloomberg.
Интеллектуальный взрыв
За почти четыре года с момента выхода ChatGPT технологические компании в США и Китае вложили сотни миллиардов долларов в дата-центры, чипы и специалистов, стремясь обойти друг друга в создании все более совершенных моделей. Теперь их заявленная цель — не просто сделать ИИ лучше, а создать более мощную технологию, которую часто называют AGI — искусственным общим интеллектом.
Когда-то AGI считался скорее идеей для узкого круга энтузиастов. Теперь он стал главным ориентиром для ведущих лабораторий искусственного интеллекта. AGI влияет на планы исследований, маркетинг компаний и дискуссии о регулировании технологий. Некоторые американские законодатели и руководители ИИ-компаний уже обеспокоены последствиями для национальной безопасности, если первой этой цели достигнет другая страна, прежде всего Китай.
В начале сентября OpenAI начала постепенно выпускать новую, более мощную модель ИИ под названием GPT-6 Astra. Компания заявила, что однажды ее могут посчитать одним из первых этапов на пути к искусственному общему интеллекту. «Добро пожаловать в эпоху AGI», — сказал президент OpenAI Грег Брокман на презентации новой модели.
Но при всей шумихе вокруг AGI остается главный вопрос: что это вообще такое?
Ученые и руководители технологических компаний не могут договориться даже о самом определении. Они спорят о том, насколько важна экономическая польза и должен ли AGI превосходить человека по своим способностям. Есть и более фундаментальный вопрос: можно ли вообще создать AGI с помощью современных подходов к искусственному интеллекту?
Даже Брокман признал, что не до конца понятно, достигла ли Astra уровня AGI. По его словам, он «оставит читателю возможность самому решить, соответствует ли это его представлению о AGI».
Что такое AGI?
Единого определения искусственного общего интеллекта не существует. Так, OpenAI определяет AGI как системы, которые превосходят людей в большинстве экономически полезных задач. А в научной работе Google DeepMind, опубликованной в 2023 году, акцент был сделан не только на экономической ценности. Авторы предложили оценивать AGI по универсальности его способностей, например, по тому, может ли система превосходить человека в полезной работе или осваивать новые навыки, имея очень мало данных для обучения.
Тем временем фонд ARC Prize пошел еще дальше. По его мнению, экономическая ценность — «неправильный показатель интеллекта». Вместо этого организация предлагает другое определение: AGI — это система, которая может эффективно приобретать новые навыки, не представленные в ее обучающих данных.
Меняется даже сама терминология. Вместо слова «AGI» генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи предпочитает говорить «мощный ИИ». Руководитель направления ИИ в Microsoft Мустафа Сулейман ввел термин «искусственный способный интеллект». А в последнее время такие компании, как Meta (признана в РФ экстремистской организацией и запрещена) и OpenAI, все чаще говорят о «сверхинтеллекте» — гипотетической системе, которая будет мощнее AGI и превзойдет человеческий интеллект.
Ранее OpenAI даже предложила собственную дорожную карту к AGI, описав пять уровней развития ИИ. Первый уровень — чат-боты, с которых начался нынешний бум искусственного интеллекта. Затем идут системы, способные рассуждать, и ИИ-агенты, которые действуют от имени человека. Примерно такие продукты OpenAI и ее конкуренты начали выпускать в последние месяцы.
Последние два уровня, согласно OpenAI, — это системы ИИ, которые «помогают делать изобретения», и модели, способные «выполнять работу целой организации».
Но как бы ни определяли AGI, он не означает разумное или сознательное существо, которое имеет «чувства» и действует под их влиянием. Пока нет уверенности, что ИИ вообще когда-нибудь достигнет такого уровня. Правда, способность современных моделей очень убедительно имитировать человеческую речь иногда заставляет пользователей думать иначе.
Путаница с определениями и терминами приводит к совершенно разным оценкам того, насколько далеко продвинулась технология. Некоторые специалисты считают, что до AGI еще несколько лет, а возможно, и десятилетия. Другие исследователи утверждают, что уже существующие модели, например, Llama от Meta (признана в РФ экстремистской организацией и запрещена), GPT от OpenAI и Claude от Anthropic фактически соответствуют необходимому уровню.
Кто придумал термин AGI?
Исследователи пытаются создать более универсальный искусственный интеллект уже не одно десятилетие. Ещё в 1950-х годах предпринимались попытки создать «универсальный решатель задач», то есть систему, которая могла бы находить решения для самых разных проблем.
До появления ChatGPT внимание большей части отрасли сосредотачивалось на так называемом узком ИИ. Такие системы создавались для выполнения конкретных задач по заранее заданным правилам, например, для распознавания фотографий или составления кратких пересказов текстов.
Идея AGI получила новый импульс в середине 2000-х годов. Её популяризировал компьютерный учёный Бен Гертцель, в частности, благодаря своей книге Artificial General Intelligence, опубликованной в 2007 году.
DeepMind же работает над этой идеей с тех пор, как в 2010 году компания поставила создание «искусственного общего интеллекта» во главу своего бизнес-плана. Об этом рассказывал сооснователь DeepMind и главный специалист компании по AGI Шейн Легг.
В 2021 году Легг заявил, что давно оценивает вероятность появления AGI к 2028 году в 50%, а к 2040 году — в 90%. По его словам, он придерживается такого мнения еще с 1999 года.
Что поставлено на карту?
Некоторые специалисты считают, что AGI способен запустить «интеллектуальный взрыв» — волну технологических прорывов, которая внезапно изменит целые отрасли и общество в целом.
Представим гипотетический сценарий: система AGI начинает быстро улучшать саму себя и достигает такого уровня сложности, который позволяет ей находить лекарства от болезней, автоматизировать гораздо больше видов работы и ускорять развитие человечества.
«Через десять лет, возможно, каждый на Земле сможет делать больше, чем сегодня способен сделать самый влиятельный человек», — написал генеральный директор OpenAI Сэм Альтман в своем посте в феврале 2025 года.
Исследование RAND, основанное на интервью с экспертами и руководителями ИИ-компаний, указывает на возможные последствия для национальной безопасности и мировой экономической системы.
AGI может привести к прорывам в сфере наблюдения и слежки, кибервойны и автономного оружия. Авторы исследования описывают восемь возможных сценариев — от альянса стран во главе с США, обладающих AGI, до сценария «авторитарного преимущества», при котором Китай усиливает контроль над этой технологией.
Авторы подчеркивают особую важность того, кто первым получит AGI и насколько технология будет доступна другим.
Если одна страна достигнет AGI первой, она сможет изменить мировой баланс военной и экономической силы. А если доступ к технологии окажется слишком широким, опасное преимущество могут получить и радикальные или преступные группировки.
Что говорят скептики?
Несмотря на огромное внимание индустрии к AGI, многие специалисты серьезно сомневаются в том, что его вообще удастся создать, а также в том, что это произойдет в ближайшее время.
Опрос сотен исследователей, проведенный в марте 2025 года и опубликованный Президентской комиссией Американской ассоциации искусственного интеллекта по будущему исследований ИИ, показал: специалисты в целом согласны с тем, что простого масштабирования нынешних систем будет недостаточно для достижения AGI.
Ян ЛеКун, бывший главный специалист Meta (признана в РФ экстремистской организацией и запрещена) по искусственному интеллекту, утверждал, что программное обеспечение, лежащее в основе современных ИИ-чат-ботов, — так называемые большие языковые модели — пока слишком ограничено.
По его мнению, такие системы не умеют сначала обдумывать свои действия, а затем выполнять их, не способны полноценно действовать в реальном мире, не учатся через непосредственный физический опыт и не обладают постоянной памятью и возможностью строить многоуровневые планы.
Некоторые критики ИИ называют современные модели «стохастическими попугаями». Это означает, что они комбинируют уже существующие языковые шаблоны, не обладая настоящим пониманием смысла.
Этот термин используют как краткое обозначение более широкой проблемы: может ли статистическое копирование человеческих ответов когда-нибудь превратиться в настоящий интеллект?
Исследователи до сих пор не до конца понимают, как работает человеческий интеллект. А значит, тем более трудно понять, как его воспроизвести или превзойти.
В исследовании под руководством эксперта по ИИ Маргарет Митчелл, опубликованном в июле 2025 года, утверждалось, что неопределенность вокруг AGI подпитывает ажиотаж и создает сомнительные критерии оценки.
По мнению авторов, деньги на исследования нередко направляются туда, где есть громкие обещания и интерес инвесторов, а не туда, где находятся наиболее важные научные задачи.
Авторы считают, что масштабные заявления об AGI следует воспринимать скептически, если за ними не стоят четкие цели, строгие тесты и доказанная практическая польза.
Какие компании работают над AGI?
OpenAI поставила перед собой цель создать ИИ человеческого уровня еще в 2015 году. Компания заявляет, что ее миссия — сделать так, чтобы AGI «принес пользу всему человечеству».
Google DeepMind также давно говорит о работе над AGI и публикует дорожные карты и планы обеспечения безопасности на этом пути.
После огромного успеха ChatGPT похожую риторику начали использовать конкуренты.
Amazon создала лабораторию AGI в Сан-Франциско, которую возглавил бывший руководитель OpenAI.
Meta (признана в РФ экстремистской организацией и запрещена) заявляла, что ее цель — создать AGI, а затем сместила акцент на «персональный сверхинтеллект». Марк Цукерберг представляет ИИ, прежде всего, как инструмент, который должен расширять возможности отдельных людей.
Китайские конкуренты идут по похожему пути. Alibaba назвала AGI своей «главной целью». DeepSeek говорит, что ее задача — «разгадать тайну AGI с любопытством». Компания разрабатывает более эффективные методы обучения ИИ, чтобы создавать более мощные системы и конкурировать с американскими компаниями.
Насколько далеко продвинулись компании?
В сентябре 2024 года Альтман заявил, что «системы, которые начинают указывать на приближение AGI, уже появляются». Он даже предположил, что «вполне возможно, что через несколько тысяч дней у нас будет сверхинтеллект», хотя и признал, что это может занять больше времени.
Однако год спустя казалось, что OpenAI все еще пытается понять, как именно добраться до этой цели.
Когда OpenAI наконец выпустила долгожданную модель GPT-5 в августе, она действительно стала лучше писать код и тексты, а также имитировать процесс человеческого рассуждения. Но для многих пользователей это выглядело скорее как постепенное улучшение, чем как настоящий технологический скачок.
Во время презентации Альтман признал, что «нам все еще не хватает чего-то очень важного» для достижения AGI. При этом он не уточнил, чего именно не хватает.
Но уже в сентябре Брокман заявил, что последняя модель компании означает «реальный сдвиг в том, какую работу люди могут поручать ИИ и насколько ИИ способен расширять их возможности». По его мнению, это приближает OpenAI к AGI.
«Я думаю, что улучшений все еще предстоит очень много, но здесь действительно произошло нечто значительное, что качественно изменилось», — сказал он.
Генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи, в свою очередь, говорил, что «мощный ИИ» вполне может появиться уже в этом году. Позже он назвал термин AGI «маркетинговым» и предположил, что следующий этап развития ИИ будет выглядеть как «страна гениев в дата-центре». По его мнению, появление такой системы вполне вероятно в течение двух-трех лет.
Сооснователь DeepMind Демис Хассабис настроен гораздо осторожнее. Он считает, что до AGI все еще пять-десять лет, и называет более короткие прогнозы нереалистичными.
«На мой взгляд, до AGI нам еще довольно далеко», — сказал он в прошлом году. По его словам, сроки только кажутся более короткими потому, что «определение AGI становится все более размытым и упрощенным».
Несмотря на огромный прогресс ИИ-чат-ботов и так называемых ИИ-агентов за последние три года, даже лучшие современные модели все еще уверенно придумывают несуществующие факты и ошибаются в задачах, которые с точки зрения человека кажутся элементарными.
Иногда они не справляются с вопросами, на которые легко ответил бы ученик начальной школы, даже при том, что способны решать гораздо более сложные задачи. Система может блестяще пройти стандартизированный экзамен, но растеряться, если те же вопросы сформулировать немного иначе или дать ей неаккуратные, хаотичные данные из реального мира.
DeepMind подчеркивает: настоящий AGI должен быть надежным в самых разных условиях, а не только хорошо работать в специально подготовленных тестах.
