Саммит в Нью-Дели: обсуждение будущего общего искусственного интеллекта

18 февраля генеральный директор Google DeepMind Демис Хассабис выступил с речью на саммите по влиянию искусственного интеллекта 2026 в Нью-Дели, Индия. Обращаясь к присутствующим политикам, технологическим лидерам и ученым из 110 стран, он заявил, что искусственный общий интеллект (AGI) может стать реальностью в течение 5-8 лет, и его влияние может превзойти промышленную революцию. Хассабис ранее руководил командой, разработавшей AlphaFold, решающую проблему структуры белков. На этом пятидневном саммите по управлению ИИ, впервые проведенном в странах Глобального Юга, он подробно изложил технические перспективы AGI, потенциальные риски и возможные социальные изменения.

Технологический путь: от «Теста Эйнштейна» к автономному научному открытию

Хассабис выдвинул на техническом форуме концепцию оценки под названием "Тест Эйнштейна". В этом тесте данные для обучения искусственного интеллекта ограничиваются периодом до 1911 года, после чего наблюдают, сможет ли система самостоятельно вывести общую теорию относительности, предложенную Эйнштейном в 1915 году. Хассабис объяснил более чем 500 лидерам технологической индустрии, присутствовавшим на форуме, что ключевым моментом является способность к инновациям, а не повторение уже существующих знаний. Он считает, что современные большие языковые модели больше похожи на высокоскоростные энциклопедии, способные решать существующие проблемы, но им трудно выдвигать новые научные гипотезы, столь же важные.

Согласно внутренней технологической дорожной карте DeepMind, достижение этого прорыва требует интеграции различных способностей. Например, сочетание способности к долгосрочному планированию, как у AlphaGo, возможностей обработки больших данных современных базовых моделей и технологий построения моделей мира, подобных Gemini, в конечном итоге формирует систему, способную к непрерывному обучению. Хассабис сообщил, что команда разрабатывает новое поколение архитектуры, позволяющей ИИ обучаться на основе реального опыта, адаптироваться к различным ситуациям и персонализировать настройку под конкретные задачи — эти способности пока отсутствуют в современных преобладающих моделях замороженного обучения.

Долгосрочное планирование — это ещё одна ключевая проблема. Хассабис отметил, что существующие системы ИИ способны принимать последовательные решения в краткосрочной перспективе, но не могут разрабатывать стратегические планы на месяцы или даже годы вперед, как это делают люди. В качестве примера он привёл исследование изменения климата: нам нужны системы, способные моделировать пути сокращения выбросов углерода на 50 лет, а не просто прогнозировать погоду на следующую неделю. Эксперименты DeepMind в области материаловедения и разработки лекарств показали, что когда ИИ получает более длительный горизонт планирования, вероятность предложения инновационных решений увеличивается в 3 раза.

Проблемы безопасности: от нестабильности системы до биокибербезопасности.

Хассабис предупредил на симпозиуме по кибербезопасности, что с ростом возможностей ИИ риски биобезопасности и кибербезопасности становятся все более актуальными. Он привел данные внутренних учений красной команды DeepMind: новейшие большие языковые модели в тестах на имитацию кибератак уже способны самостоятельно обнаруживать и использовать семь распространенных уязвимостей корпоративного программного обеспечения, тогда как два года назад этот показатель был равен нулю.

Он использует термин "интеллект с зазубринами" для описания нестабильности современных систем ИИ: одна и та же модель может завоевать золотую медаль на Международной математической олимпиаде, но допустить ошибку в элементарной арифметической задаче. Такая непоследовательность может иметь серьёзные последствия в критически важных для безопасности областях, таких как автономное вождение или медицинская диагностика. Команда безопасности DeepMind обнаружила, что в ходе 1000 стресс-тестов ведущие модели ИИ с вероятностью 12% внезапно давали сбой в, казалось бы, простых задачах на логику. Такая непредсказуемость вызывает большее беспокойство, чем систематические ошибки.

Ситуация в области биобезопасности также заслуживает внимания. Хассабис сообщил, что некоторые модели с открытым исходным кодом для сворачивания белков были адаптированы для проектирования новых биомолекул, хотя пока это находится на ранней стадии. Он призвал создать глобальную сеть мониторинга биологического ИИ: «Нам необходимо обеспечить, чтобы защита всегда опережала атаку, для этого требуется трансграничное обмен технологиями и этические ограничения». В проекте «Глобальной структуры управления ИИ», опубликованном Министерством электроники и информационных технологий Индии во время саммита, уже включены положения об оценке безопасности биологического ИИ, что указывает на то, что эти опасения становятся консенсусом среди политиков.

Глобальное управление: Саммит в Нью-Дели и мировой порядок

Индийский саммит по влиянию ИИ 2026 года — это первая крупная конференция по управлению ИИ, проведенная в глобальном масштабе, в которой приняли участие более 20 глав государств, 45 министров и представители 30 международных организаций. На церемонии открытия премьер-министр Индии Нарендра Моди заявил: «Некоторые боятся ИИ, но Индия видит в нем будущее». Эта позиция дополняет саммит по безопасности ИИ, доминируемый Европой и США, делая больший акцент на развитии и применении ИИ, а не просто на управлении рисками.

Хассабис на круглом столе по политике закрытых дверей предложил двойной путь управления: на техническом уровне необходимо установить стандарты устойчивости и механизмы согласования, а на социальном уровне требуется минимальный набор глобальных норм. Он особо упомянул видение MANAV, представленное Индией — систему перевода языка жестов в реальном времени на основе ИИ, которая перевела речь Моди на месте саммита. Согласно данным, точность распознавания слов этой системы достигла 94%, что на 11 процентных пунктов выше, чем в тестах перед саммитом.

На саммите также выявились некоторые разногласия в вопросах управления. Президент Франции Эммануэль Макрон в видеообращении подчеркнул важность человеко-ориентированных технологий, в то время как несколько африканских представителей потребовали включить цифровой суверенитет в ключевую повестку дня. Хассабис отметил, что представители глобального Юга больше сосредоточены на том, как искусственный интеллект может решать локальные проблемы — например, прогнозирование наводнений в Шри-Ланке или диагностику болезней сельскохозяйственных культур в Кении, а не на абстрактных дискуссиях о рисках выживания. Эти различия отразились в финальной версии «Принципов Нью-Дели», где треть документа посвящена конкретным путям использования ИИ для содействия достижению целей устойчивого развития.

Социальное влияние: выходя за рамки экономического роста

Когда речь заходит об историческом позиционировании ИИО, Хассабис привел количественное сравнение: промышленная революция подняла темп роста мирового ВВП на душу населения с почти полного застоя до примерно 1.5% в год, в то время как предварительное моделирование показывает, что научные открытия, движимые ИИО, могут поднять глобальные темпы экономического роста до диапазона 4-7%. Однако он подчеркнул, что это не только вопрос экономических данных, но и расширение границ человеческого познания.

Внутреннее исследование DeepMind указывает на три измерения трансформации. В научной сфере наибольшую поддержку получит междисциплинарное исследование — ИИ способен выявлять связи между областями, незаметные для человека, а совместные исследования материаловедения и генетики уже привели к 17 новым патентам. В области здравоохранения постоянно обучающиеся системы ИИ могут персонализированно отслеживать прогрессирование заболеваний; предварительные испытания показывают, что среднее время диагностики редких заболеваний сократилось на 60%. В климатических действиях автономная оптимизация дизайна материалов для улавливания углерода сократила цикл лабораторной разработки с пяти лет до восьми месяцев.

Хассабис также предупредил, что такое ускорение может вызвать острые социальные трудности адаптации. Промышленная революция заняла три поколения для перестройки социальных структур, в то время как влияние AGI может полностью проявиться в течение десятилетия. Он ссылается на прогноз Международной организации труда на 2025 год: 40% рабочих задач в мире будут преобразованы к 2030 году, при этом спрос на рабочие места в таких секторах, как образование и здравоохранение, может вырасти на 35%, а в административных должностях, вводе данных и других — сократиться на 20%. Такие структурные изменения требуют беспрецедентных систем непрерывного обучения и социальной защиты, и на данный момент лишь немногие страны, такие как Финляндия и Сингапур, начали системную подготовку.

По завершении саммита Хасабис и команда миссии Индии по искусственному интеллекту провели рабочий ужин. В меню была напечатана санскритская мудрость: Sarvajana Hitaya, Sarvajana Sukhaya — для благополучия всех живых существ, для счастья всех живых существ. Эта же фраза была выгравирована на стене главного зала саммита. Возможно, она лучше, чем любая технологическая дорожная карта, отражает настроение человечества на пороге ИИ общего назначения: сочетание ожидания перемен и стремления к балансу.