Аналитика
Демис Хассабис: Сегодняшние ИИ-агенты — это «тренировка» для общего искусственного интеллекта
Генеральный директор Google DeepMind заявляет, что искусственный общий интеллект может появиться к 2029 году, и предупреждает, что мир не готов к тому, насколько быстро развиваются эти системы.
Майкл С ·
Демис Хассабис, генеральный директор и соучредитель Google DeepMind, сообщил Axios 26 мая 2026 года, что современные AI-агенты — системы, которые могут планировать задачи, использовать программное обеспечение и действовать в разных приложениях с минимальным контролем со стороны человека — следует рассматривать как «репетицию» для искусственного общего интеллекта. Это заявление представляет собой значительное уточнение публичной позиции Хассабиса по срокам появления AGI. Ранее он указывал, что ожидает AGI примерно к 2030 году. В интервью Axios он сказал, что 2029 год теперь рассматривается как возможный срок.
Что на самом деле сказал Хассабис
Суть аргумента Хассабиса заключается в том, что возможности, демонстрируемые современными агентами ИИ — способность разбирать сложные задачи на части, сохранять контекст в ходе длительных взаимодействий, использовать инструменты и исправлять ошибки — это не просто впечатляющие функции продукта. По его мнению, это ранние демонстрации когнитивной архитектуры, которая в конечном итоге составит ИИ общего назначения (AGI). Агенты не являются AGI. Но они тренируют навыки, которые понадобятся AGI.
Хассабис также предупредил, что темпы развития опережают способность мира подготовиться к его последствиям. «Мы не готовы к тому, как быстро развиваются эти системы», — сказал он Axios. Это не новая проблема — Хассабис высказывает подобные аргументы уже много лет. Новым является контекст: теперь он делает это как генеральный директор компании, которая только что продемонстрировала на Google I/O 2026 набор агентных продуктов, которые уже внедряются для сотен миллионов пользователей.
Контекст Gemini Spark
Комментарии Хассабиса появились после Google I/O 2026, где компания представила Gemini Spark — всегда включенный ИИ-агент, который непрерывно работает в фоновом режиме, отслеживает информационные источники, отправляет электронные письма, совершает покупки и выполняет задачи от имени пользователей. Gemini Spark предназначена для того, чтобы тратить ваши деньги и отправлять ваши электронные письма. Это описание отражает как возможности системы, так и связанные с ней опасения.
Google также объявила о прямой интеграции Gemini в Search. Вместо традиционного интерфейса с десятью синими ссылками появится основанный на ИИ сервис, который генерирует ответы, записывает на приём и проводит транзакции, не требуя от пользователей переходить на внешние сайты. Последствия для более широкой веб-экосистемы — издателей, рекламодателей, компаний электронной коммерции — значительны и в значительной степени не разрешены.
Следующую волну ИИ-агентов следует рассматривать как генеральную репетицию для ИИ общего назначения. Мы не готовы к тому, как быстро развиваются эти системы.
Демис Хасабис, генеральный директор Google DeepMind
Хронология 2029 года
Переход от «около 2030 года» к «возможно 2029 году» может показаться незначительной корректировкой, но в контексте прогнозирования ИИ с общими способностями это существенно. Хассабис исторически был одним из более консервативных голосов относительно сроков появления ИИ с общими способностями среди руководителей крупных лабораторий ИИ. Его готовность сдвинуть дату вперёд отражает реальное ускорение возможностей, которые он наблюдает внутри DeepMind.
Для контекста: в 2022 году большинство серьёзных исследователей ИИ оценивали AGI на 2040 или выше. В 2024 году, после выхода GPT-4 и быстрого масштабирования больших языковых моделей, медианный прогноз среди исследователей ИИ переместился на середину 2030-х годов. В 2026 году, когда агентные системы продемонстрировали возможности, которые два года назад считались научной фантастикой, самые надёжные прогнозисты теперь сгруппировались вокруг 2028–2032 годов. Оценка Хассабиса на 2029 год ставит его в середину этого диапазона.
Разрыв в подготовке
Более насущной проблемой в заявлениях Хассабиса является не график, а пробел в подготовке. Государства, образовательные учреждения, правовые системы и социальные сети безопасности были созданы для мира, в котором человеческий когнитивный труд был основным вкладом в экономическое производство. Переход к миру, в котором системы ИИ могут выполнять большинство когнитивных задач — и начинают выполнять некоторые физические — требует адаптаций, которые ни одно из этих учреждений еще не осуществило.
Собственная компания Хасабиса является частью этой динамики. Google развернула системы ИИ, которые уже вытесняют некоторые категории интеллектуального труда. Функция ИИ Обзоры компании в Поиске сократила трафик к новостным издателям и справочным сайтам. Gemini Spark ещё сильнее сократит потребность в посредниках-людях при бронировании поездок, обслуживании клиентов и поиске информации. AlphaFold от DeepMind преобразовал структурную биологию таким образом, который до сих пор осваивается научным сообществом.
Предупреждение изнутри машины
То, что делает предупреждение Хассаби выдающимся, — это его источник. Он не внешний критик и не академический исследователь. Он является генеральным директором одной из самых способных в мире организаций по исследованию ИИ, с прямым доступом к возможностям систем, которые еще не были публично представлены. Когда он говорит, что мир к этому не готов, он говорит с позиции необычной эпистемической власти.
Вопрос, который его высказывания поднимают — но на который не отвечают — заключается в том, как на самом деле выглядела бы подготовка. Хассабис ранее выступал за создание международных структур управления ИИ, за инвестиции в исследования безопасного ИИ и за обеспечение того, чтобы преимущества ИИ были широко распределены, а не сосредоточены в небольшом числе компаний и стран. Это разумные позиции. Они также являются позициями, которые многие люди высказывают на протяжении многих лет, не добиваясь институциональных изменений, которые могли бы составить подлинную подготовку. Разрыв между темпами развития ИИ и темпами адаптации управления может стать определяющим вызовом следующего десятилетия.