Google, Anthropic и OpenAI близки к самосовершенствованию ИИ? Что известно о слухах

Google, Anthropic и OpenAI могут быть близки к рекурсивному самосовершенствованию искусственного интеллекта — или уже достигли его. Такое утверждение появилось в X со ссылкой на неназванных собеседников из индустрии. Автор сам начинает с оговорки: это слухи. Публичных документов, измерений или подтверждений от компаний в посте нет.

В сообщении упоминаются предполагаемые модели Fable 6 и Bel, а также версия, что ИИ помог ускорить собственную разработку. Повод для обсуждения действительно есть: 6 октября OpenAI опубликовала новые математические результаты внутренней модели. Но связать эту публикацию с кодовым именем Bel или с автономным самосовершенствованием по открытым данным нельзя.

Что утверждает автор поста

Google якобы резко ускорила разработку моделей

По словам автора, Google за несколько месяцев прошла путь от уровня GPT-5 до Opus 5.5, и предполагаемое RSI могло объяснить такой темп. Однако в твите не названы модели Google, тесты, по которым сравнивались системы, или исходные результаты. Поэтому сравнение передаёт впечатление автора, а не проверяемый рейтинг.

О компании и её лаборатории можно прочитать в статье о Google DeepMind.

Anthropic могла начать обучение будущей модели

Автор пишет, что примерно за неделю до публикации Anthropic начала новый цикл предварительного обучения. Он предполагает, что результатом может стать Fable 6 или модель крупнее, предназначенная, по его версии, для конкуренции с OpenAI. Это предположение: никаких подтверждений названия Fable 6 или описанного запуска в самом сообщении нет.

Контекст о компании и её разработках собран в статье об Anthropic.

OpenAI, математика и предполагаемый проект Bel

В части об OpenAI автор связывает кодовое имя Bel с недавними математическими результатами компании и предполагает, что добиться их помогло RSI. 6 октября OpenAI действительно сообщила о математических результатах внутренней передовой модели и опубликовала формализации части доказательств на Lean. Однако в официальной публикации OpenAI модель не названа Bel, а рекурсивное самосовершенствование не указано как причина результатов.

В твите автор отдельно допускает, что Bel может быть другим кодовым именем. Пока это тоже неподтверждённая деталь. Историю компании и её моделей мы собрали на странице OpenAI в Вики FutureTools.

Что такое рекурсивное самосовершенствование

ИИ помогает исследователям — но это ещё не RSI

Рекурсивным самосовершенствованием (англ. recursive self-improvement, RSI) обычно называют процесс, в котором ИИ помогает создавать следующую версию ИИ, а та, в свою очередь, участвует в подготовке дальнейших улучшений. Важно не само участие модели в работе над кодом или экспериментами, а замкнутый цикл, который последовательно повышает возможности системы.

Модели уже могут помогать писать программы, анализировать результаты и ускорять отдельные исследовательские задачи. Но это не означает, что они самостоятельно выбирают направление разработки, обучают следующую модель, оценивают её и запускают новый цикл без существенного контроля людей. Между ИИ-помощником в лаборатории и автономным RSI остаётся большая разница.

Какие доказательства изменили бы картину

Чтобы проверить заявления о RSI, нужны сведения о том, какие этапы разработки выполняет система, какие решения остаются за исследователями и как измеряется улучшение моделей. Важны и повторяемость результатов, и независимая проверка: без них ускорение разработки можно объяснить множеством факторов — от большего числа вычислений до изменений в командах и инфраструктуре.

Что компании сообщали публично

OpenAI уже описывала ускорение исследований с помощью ИИ. В заявлении от 9 сентября компания говорила, что ИИ выполняет часть исследовательской работы быстрее, но полностью автономное рекурсивное самосовершенствование на тот момент не происходило. Эта оценка предшествует нынешнему твиту примерно на месяц и не подтверждает его новые утверждения.

Математические результаты, опубликованные OpenAI 6 октября, показывают, что внутренняя модель участвовала в решении сложных задач. Они сами по себе не раскрывают, насколько автономно проходила работа, и не доказывают существование цикла RSI. В самом твите нет комментариев Google и Anthropic: их версии остаются словами автора и неназванных источников.

Пока это версия, а не объявление о прорыве

Твит отражает серьёзный интерес к тому, как ИИ ускоряет исследования в лабораториях. Но его ключевые детали — близость Google к RSI, новый запуск Anthropic, Fable 6 и модель OpenAI Bel — основаны на словах неназванных источников. Официальная математическая публикация OpenAI подтверждает выход новых результатов, но не объяснение, которое предлагает автор поста.

Пока можно уверенно говорить о более скромном выводе: ИИ уже помогает ускорять отдельные исследовательские задачи, а заявления о том, что Google, Anthropic или OpenAI достигли автономного RSI, нуждаются в независимом подтверждении.

Источник: пост @imjustnewatai в X.