Искусственный интеллект (ИИ) научился анализировать огромные объемы данных, предоставленных людьми, включая философские труды, код, научные исследования и многое другое. Теперь он сталкивается с дефицитом новой информации. Впервые в истории ИИ должен учиться самостоятельно, совершать ошибки и открывать новейшие знания.
Проекты вроде AlphaProof и Agent S показывают, что ИИ способен не только анализировать существующую информацию, но и создавать новую, действуя автономно. Потоковые агенты обучаются, взаимодействуя с окружающей средой, а не только отвечая на запросы, как предыдущие модели.
Хотя ИИ пока не так точен, как человек (например, GPT-4 справляется с задачами лишь на 15%, а люди — на 92%), его развитие впечатляет. По данным METR, сложность решаемых ИИ задач удваивается каждые 7 месяцев.
Экономические последствия уже ощутимы: час работы ИИ-агента обходится в 30 раз дешевле, чем час труда выпускника университета в США. Компании, включая Klarna, заменяют сотни сотрудников ИИ, сохраняя при этом качество.
Однако с новейшими возможностями приходят и риски: автоматизация преступлений, сбои в инфраструктуре и усиление социального неравенства. Ученые разрабатывают пятиуровневую систему защиты от этих угроз.
Если текущие темпы сохранятся, к 2026 году ИИ сможет решать 90% сложных задач. К 2030 году его влияние на экономику станет необратимым. ИИ перестал следовать за нами и начал прокладывать собственные пути. Наша главная задача — научиться сосуществовать с этим новым разумом, прежде чем он начнет развиваться без нашего участия.