Хабр: RSI подменяет понятие AGI в дискуссиях об ИИ

В сентябре 2026 года в отрасли снова спорят о том, что считать искусственным интеллектом человеческого уровня — artificial general intelligence (AGI). Появился удобный ответ: AGI наступит тогда, когда ИИ сам сможет вести исследования ИИ и создавать своего преемника, то есть при достижении рекурсивного самоулучшения (recursive self-improvement, RSI). Автор Хабра разбирает, почему это подмена понятий.

Три независимые оси

AGI описывает широту способностей: система считается общей, когда справляется с большинством экономически ценных задач на уровне человека. RSI описывает механизм развития: система улучшает саму себя или своего преемника, и каждое улучшение облегчает следующее. ASI (artificial superintelligence) описывает уровень способностей: система превосходит всех людей практически во всём.

Эти три оси — широта способностей, механизм развития и уровень способностей — логически независимы друг от друга. Можно представить себе очень общую систему, которая не умеет вести собственные исследования, и узкую систему, которая отлично улучшает один класс алгоритмов и при этом бесполезна в остальном. Когда кто-то говорит, что AGI будет достигнут при достижении RSI, он склеивает все три оси.

Что говорят первоисточники

Автор проверяет четыре утверждения по первоисточникам. Страница Anthropic Institute «When AI builds itself» описывает RSI как систему, способную полностью автономно проектировать и строить своего преемника, и прямо говорит, что мы ещё не там и что RSI не неизбежен. Anthropic называет конкретный оставшийся пробел: 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.

Устав OpenAI определяет AGI как высокоавтономные системы, превосходящие людей в большинстве экономически ценных работ. Формулировка подтверждается дословно как определение про экономику труда, а не про самоулучшение, и в нём нет ни слова про то, что система должна строить своего преемника.

AlphaEvolve от Google DeepMind (май 2025) улучшил вычислительные процессы, включая обучение самой Gemini: он ускорил ключевое ядро матричного умножения на 23%, что дало сокращение общего времени обучения Gemini примерно на 1%. Отдельно AlphaEvolve ускорил ядро FlashAttention примерно на 32,5 процента, но это уже про инференс и обучение, а не конкретно про самоулучшение.

9 сентября 2026 года OpenAI в тексте «The AI policy window is open» заявила, что полностью автономного RSI сегодня не существует, и отделила его от ускорения отдельных исследовательских задач. Смысл такой: ИИ уже ускоряет части исследований, но это не recursive self-improvement, а свидетельство направления движения.

Почему лабораториям удобно приравнять AGI к RSI

Автор приводит несколько причин. Во-первых, это автоматизирует следующее конкурентное преимущество: ценность лаборатории в её исследователях, и если определить главный порог как автоматического исследователя, то гонка идёт ровно за тем активом, который у лабораторий уже есть.

Во-вторых, оценки фронтиер-лабораторий огромны. OpenAI 2 октября 2025 года завершила вторичную продажу акций на 6,6 миллиарда долларов при оценке 500 миллиардов долларов. Anthropic закрыла раунд Series G на 30 миллиардов долларов 12 февраля 2026 года при post-money оценке 380 миллиардов долларов, ведущие инвесторы — GIC и Coatue. xAI закрыла увеличенный раунд Series E на 20 миллиардов долларов 6 января 2026 года при оценке около 230 миллиардов долларов.

В-третьих, контракт OpenAI и Microsoft показал, как дорого стоит определение AGI. По условиям реструктуризации октября 2025 года объявление AGI со стороны OpenAI теперь проверяет независимая экспертная панель, права Microsoft на интеллектуальную собственность продлены до 2032 года и включают модели после AGI, а выплаты доли доходов идут до 2030 года.

Вывод

Сами первоисточники аккуратнее, чем их пересказы. Никто из серьёзных авторов не написал, что AGI равно RSI. Знак равенства ставят заголовки и твиты.