Разбор мифа о тождестве AGI и RSI

В октябре 2025 года Сэм Альтман в прямом эфире и затем в посте на X сформулировал внутренние цели OpenAI: автоматический стажер-исследователь к сентябрю 2026 года и полноценный автоматический исследователь к марту 2028 года X. В начале сентября 2026 года OpenAI сообщила, что цель по стажеру достигнута: система выполняет четко поставленные исследовательские задачи под руководством человека, включая те, что заняли бы у специалиста несколько дней Engadget. Обратите внимание на осторожную формулировку: там нет слова AGI, там есть слово стажёр, и там есть слова под руководством человека. Параллельно журналисты и сами лаборатории начали подменять термин. В мае 2026 года TechCrunch прямо написал, что RSI стал новым AGI, и что его так же трудно определить TechCrunch. В августе 2026 года TIME описал внутреннюю систему OpenAI под именем Astra и связал разговоры про AGI именно с петлёй самоулучшения: модель, которая ускоряет собственные исследования, называется recursive self-improvement Time. Так возникла та самая склейка: раз порог AGI спорен, давайте измерять его через способность вести исследования ИИ. Удобно, но нечестно. Проверим четыре утверждения из исходной заметки по первоисточникам: a) Страница Anthropic Institute When AI builds itself действительно описывает RSI как систему, способную полностью автономно проектировать и строить своего преемника, и прямо говорит, что мы ещё не там и что RSI не является неизбежным Anthropic. Более того, Anthropic называет конкретный оставшийся разрыв: Claude уже сопоставим с человеком в исполнении хорошо поставленного эксперимента, но большие разрывы сохраняются, когда речь идёт о выборе целей, то есть о выборе направлений исследований. Это подтверждает пункт заметки. b) Устав OpenAI (OpenAI Charter) определяет AGI как высокоавтономные системы, превосходящие людей в большинстве экономически ценных работ. Формулировка подтверждается дословно. Это определение про экономику труда, а не про самоулучшение, и в нём нет ни слова про то, что система должна строить своего преемника. c) AlphaEvolve от Google DeepMind (май 2025) действительно улучшил вычислительные процессы, включая обучение самой Gemini: он ускорил ключевое ядро матричного умножения на 23 процента, что дало сокращение общего времени обучения Gemini примерно на 1 процент Google DeepMind. Это подтверждается первоисточником DeepMind. Небольшая точность: 23 процента и 1 процент это не два независимых достижения, а одно, выраженное на двух уровнях, ядро и полный цикл обучения. Отдельно AlphaEvolve ускорил ядро FlashAttention примерно на 32,5 процента, но это уже про инференс и обучение вообще, а не про самоулучшение конкретно. d) 9 сентября 2026 года OpenAI в тексте The AI policy window is open заявила, что полностью автономного RSI сегодня не существует, OpenAI и отделила его от ускорения отдельных исследовательских задач. Дословно смысл такой: ИИ уже ускоряет части исследований, но это не recursive self-improvement, а свидетельство направления движения. Подтверждается. Вывод из проверки простой: сами первоисточники аккуратнее, чем их пересказы. Никто из серьёзных авторов не написал, что AGI равно RSI. Знак равенства ставят заголовки и твиты. 3. Почему лабораториям удобно приравнять AGI к RSI? a) Это автоматизирует их следующее конкурентное преимущество. Ценность лаборатории в её исследователях. Если определить главный порог как автоматического исследователя, то гонка идёт ровно за тем активом, который у лабораторий уже есть и который они лучше всех умеют масштабировать. Это удобное определение вершины для того, кто уже лидирует именно в этом.