# Google: до самообучающегося ИИ ещё далеко

> Инженеры Google DeepMind сообщают, что ИИ пишет большую часть рабочего кода, но его по-прежнему нужно проверять людям, а признаков ускорения исследований ИИ нет.

Oossa · 2026-10-14 · https://oossa.com/ru/google-says-self-improving-ai-is-still-far-off

Инженер Google Хейдн Белфилд считает, что самообучающийся ИИ — то есть ИИ, способный создавать более совершенный ИИ без помощи человека, — пока далёк от реальности. По внутренним данным DeepMind, ИИ теперь пишет более 75 % рабочего кода, однако около 88 % таких изменений всё ещё должен проверить человек, прежде чем их отправят на рассмотрение.

## Автоматизация справляется с узкими задачами, но не с исследованиями

Согласно последним внутренним замерам, доля изменений в коде, полностью порученных ИИ, выросла с 7,5 % до 11,9 %. Чем сложнее задача, тем заметнее падает вероятность, что ИИ справится без участия человека. В 1 389 запусках агентов Argon от DeepMind люди оставались незаменимы в творческих исследованиях, разработке экспериментов, диагностике малозаметных проблем с обучением и долгосрочном планировании. Небольшой опрос двенадцати ведущих исследователей DeepMind показал ту же картину: автоматизация широко применяется для чётко определённых и проверяемых задач, но редко — для научных идей, не имеющих заранее заданного направления.

## Тесты показывают устойчивый, но не ускоряющийся прогресс

В тесте RE‑Bench от DeepMind — наборе из 74 реалистичных задач по разработке машинного обучения — Argon решает около половины задач. Для сравнения, результат Gemini 3.7 Flash составил 27 %. Индекс общих возможностей (GCI), который отслеживает 123 модели по 92 тестам, показывает, что модели Gemini прибавляют примерно 0,1 балла GCI в месяц; статистических признаков ускорения нет. По словам Белфилда, небольшой прирост Gemini 4 Argon связан с увеличением вычислительных ресурсов и организационными усилиями, а не с ускорением, вызванным самим ИИ.

## Факты

- ИИ теперь пишет более 75 % рабочего кода Google, но 88 % изменений в коде всё ещё требуют проверки человеком.
- Доля изменений в коде, полностью порученных ИИ, выросла с 7,5 % до 11,9 %.
- Argon решил около 50 % из 74 задач RE‑Bench от DeepMind; результат Gemini 3.7 Flash составил 27 %.
- Возможности моделей Gemini растут примерно на 0,1 балла GCI в месяц; измеримого ускорения нет.
- Индекс общих возможностей отслеживает 123 модели по 92 тестам.

## Почему это важно

Для разработчиков в Google и других компаниях это значит, что ИИ может выполнять рутинные задачи по написанию кода, но его работу всё ещё нужно проверять людям — рабочие места не исчезнут в одночасье. Для всего сообщества ИИ отсутствие ускорения исследований силами самого ИИ означает, что прогнозы о скором «интеллектуальном взрыве» остаются спекулятивными, а за рисками для безопасности можно наблюдать в течение более длительного периода.

## Источники и ссылки

1. [Google says self-improving AI isn't anywhere close](https://the-decoder.com/google-says-self-improving-ai-isnt-anywhere-close/) – The Decoder, 2026-10-14

Обновлено: 2026-10-14