Прогнозы об ИИ приходят без цифр. Шесть внедрений — с цифрами

За семь дней мы измерили шесть систем, которые уже делают работу, и выслушали тех, кто их строит, о том, что будет дальше. У внедрений есть знаменатель. У прогнозов его нет.

Что сделали машины, с цифрами:

• Погода: ошибка траектории циклона 230 км на пять суток против 370 км у европейского ансамбля — около 30 часов дополнительного предупреждения.
• Вождение: 220,6 млн миль без человека за рулём и на 82% меньше аварий с травмами, чем у человеческого эталона, — это 707 аварий, которых не случилось.
• Цепочки поставок: модель на 30 млрд параметров решает еженедельное распределение материалов Nvidia с точностью 86,7% против 55,5% у её же флагмана на 550 млрд.
• Математика: решено 106 задач из 226 открытых в одном бенчмарке, 43 из них полностью, 120 остаются нерешёнными.
• Обслуживание: сорок одновременных пользователей на четырёх ускорителях после настройки против четырнадцати до неё.
• Целеуказание: 13 000 целей обработано за 38 дней в Пентагоне — по одной каждые четыре минуты двенадцать секунд.

У каждого из этих чисел есть край. В каждом случае нейронная сеть делает узкую работу с известным ответом, и ответ оценивают. Ошибка траектории меряется против ошибки другой модели. Частота аварий меряется против человеческого эталона на тех же улицах, и оператор публикует оба числа. Решение о распределении либо совпало с тем, что выбрал бы планировщик, либо нет. С любым из них можно спорить и проиграть — потому они и полезны.

Контрпример важен не меньше. В поиске лекарств преимущество ИИ видно на раннем отборе и исчезает на второй фазе, где молекула встречается с человеческим телом. Область, которая публикует свои провалы, выдаёт заявления, которые можно оценить. Область, которая публикует только победы, выдаёт лозунги.

Лаборатория, которая выбрала не делать

Теперь о будущем — словами тех, кто знает лучше других. Главный научный сотрудник OpenAI Якуб Пахоцкий объяснил в эссе, в изложении The Decoder, почему его лаборатория оставила математику в стороне, и эта фраза — про распределение бюджета, а не пророчество.

“Мы считаем, что могли бы сделать модели лучше именно в математических исследованиях, если бы уделили этому дополнительное внимание, но мы не приоритизируем это направление из-за срочности, которую ощущаем в отношении рекурсивного самоулучшения и автоматизированных исследований по выравниванию.”

— Якуб Пахоцкий, OpenAI, эссе An Alien Mind, сентябрь 2026 года

Якуб Пахоцкий, OpenAI, эссе An Alien Mind, сентябрь 2026 года

Читайте это как признание о пределах. Сильнейшая математическая модель мира вышла побочным эффектом работы, нацеленной на другое, потому что способности растут там, куда лаборатория направляет вычисления, и одновременно больше нигде. Так выглядят ближайшие годы в описании тех, кто тратит деньги.

Дженсен Хуанг описал в четверг на конференции Goldman Sachs собственную точку обзора: Nvidia отслеживает каждый гигаватт земли, мощности и коробок дата-центров на планете, а все облака, сборщики и лаборатории отчитываются перед ней. Прогноз роста выручки на 70% он строит из этой книги заказов — и это прогноз со знаменателем, даже если само число звучит дико.

Заявления, под которыми ничего нет

Заявления о рисках устроены наоборот. Исследователь Anthropic оценил вероятность того, что ИИ уничтожит человечество, выше 10% за десятилетие, — у этого числа нет ни проверки, ни способа оказаться неверным до факта. Математик Теренс Тао сформулировал более полезную версию тревоги на Международном конгрессе математиков: если машины выдают доказательства быстрее, чем люди успевают их проверять, дефицитным ресурсом становится не доказательство, а суждение о том, какие результаты важны.

Скептиков стоит читать ради той части, которую данные не решают. Колумнист The Guardian Эдриан Чайлз написал на этой неделе, что между «избавляет от труда» и «лоботомирует» есть разница, и он прав: никакая статистика аварий не отвечает на вопрос, что происходит с людьми, переставшими практиковать трудное ремесло. Его эмпирическое утверждение проиграло цифрам Waymo. Культурное стоит до сих пор.

Правило чтения на ближайший год

Вот правило чтения на ближайшие двенадцать месяцев заявлений про будущее ИИ. Спрашивайте, на что делится число. Двести тридцать километров против трёхсот семидесяти — со знаменателем. Восемьдесят шесть и семь десятых процента против пятидесяти пяти и пяти — со знаменателем. Сверхразум к такому-то году — без. Процент вероятности конца света — тоже без.

Системы из списка выше будут улучшаться узкими проверяемыми шагами, а речи будут бежать впереди них. Верно и то и другое сразу, но отгружается только одно.

Материал носит информационный характер и не является инвестиционной рекомендацией.