Китайские исследователи составили план разработки «последнего ИИ, созданного человеком»
Исследователи из ByteDance, Университета Цинхуа и Шанхайской лаборатории искусственного интеллекта опубликовали совместную работу с описанием пятиэтапного пути к созданию систем, способных совершенствовать себя без участия человека. Статья получила название «Последний ИИ, созданный людьми: на пути к подлинному рекурсивному самоулучшению».
Согласно авторам статьи, рекурсивное самоулучшение (RSI) — это направлени, нацеленное на автоматизацию трудоемкого цикла обучения, настройки и оценки моделей. Чтобы прийти к полной автоматизации RSI, технологии предстоит пройти пять этапов. На первых из них ИИ лишь выполняет процедуры улучшения, заданные инженерами. Далее система начинает сама выбирать способ модернизации вместо следования заданным инструкциям.
На последующих этапах система самостоятельно определяет, какие новые данные или опыт ей необходимы, адаптируясь к изменениям после развертывания.
Финальная стадия предполагает способность ИИ постоянно совершенствовать сами методы, применяемые для его улучшения. В отличие от чат-бота, исправляющего отдельный ответ, RSI требует, чтобы улучшения сохранялись за пределами одной задачи и передавались последующим версиям системы.
Авторы полагают, что способность автоматизировать часть исследовательской работы может стать источником конкурентного преимущества для разработчиков моделей и позволить сократить сроки и затраты на создание базовых моделей.
Автоматизация ИИ-исследований стала одним из направлений технологического соперничества между Китаем и США. Несмотря на быстрый практический прогресс китайских институтов, американские компании сохраняют преимущество, во многом связанное с доступом к вычислительным мощностям.
Старший исследователь Института политики и стратегии в области ИИ Эрих Груневальд отметил, что американские компании по-прежнему опережают Китай на несколько месяцев и располагают большим объемом вычислительных ресурсов для развертывания моделей, хотя китайские команды демонстрируют высокую эффективность в условиях ограниченного доступа к оборудованию.
Несмотря на инфраструктурные ограничения, китайские компании наращивают инвестиции в автономные системы обучения. Z.ai, известная в Китае как Zhipu AI, заявила в воскресенье, что направит около 60% чистой выручки от последнего раунда финансирования на $5 млрд на развитие моделей нового поколения линейки GLM и создание «полностью самообучающейся системы».
Разработчики модели MiniMax 2.7 ранее сообщали, что их система способна обновлять память и наращивать сложные навыки в ходе экспериментов с обучением с подкреплением, используя полученный опыт для дальнейшего обучения; DeepSeek в прошлом месяце представила программную среду (agentic harness), расширяющую автономию моделей при выполнении многошаговых задач, включая исполнение кода и взаимодействие с внешним программным обеспечением.
Авторы работы отмечают, что прохождение всех пяти этапов будет существенно различаться в зависимости от области: для разработки программного обеспечения путь выглядит относительно понятным, тогда как для робототехники и научных открытий препятствия значительнее.
Отдельное внимание уделено вопросам безопасности — по мнению исследователей, подлинное рекурсивное самоулучшение потребует строгих защитных механизмов, включая верифицированные тестовые среды для проверки безопасности и пользы обновлений перед их развертыванием. Конкретных сроков достижения этой цели авторы не назввают.
Подпишитесь на «Инк» в Telegram. Там мы пишем нескучным языком о самом важном для предпринимателей. Подписаться.
