Google приближается к моменту, который ещё недавно выглядел скорее теоретической идеей: новые ИИ-модели всё активнее участвуют в создании собственных преемников. Сооснователь компании Сергей Брин рассказал, что исследователи Google DeepMind уже работают над следующими поколениями Gemini вместе с нынешними моделями, используя ИИ для написания кода, поиска ошибок и ускорения экспериментов.

В индустрии такой сценарий называют recursive self-improvement, или RSI — рекурсивным самосовершенствованием. Но здесь легко сделать слишком громкий вывод. Сегодня речь ещё не идёт о системе, которая самостоятельно решила стать умнее, переписала себя и выпустила новую версию без людей.

Инженеры по-прежнему задают цели, проводят эксперименты и проверяют результат. Изменилось другое: ИИ начинает выполнять всё большую долю работы, необходимой для создания следующего ИИ.

«Модель и исследователи работают рука об руку»

Брин рассказал об этом во время обсуждения разработки Gemini 4 Argon. По его словам, первые признаки нового подхода стали заметны ещё во время работы над моделями семейства Flash.

Теперь процесс продвинулся дальше. Нынешние модели помогают исследователям создавать следующие версии, и Брин описал происходящее как начало движения по «дорожке RSI».

В отчёте Google по безопасности Gemini 4 Argon говорится, что часть исследовательского и инженерного цикла уже удалось автоматизировать. ИИ-агенты выступают в роли высокопроизводительных помощников и пишут значительную часть рабочего программного кода и исправлений ошибок.

При этом изменения по-прежнему проходят человеческую проверку перед тем, как попасть в реальные системы. Это важная граница между сегодняшней разработкой с помощью ИИ и полноценным автономным самосовершенствованием.

Но даже такая схема может существенно ускорить развитие моделей. Более сильный ИИ быстрее пишет код и проводит исследования, благодаря этому быстрее создаётся следующий ИИ, который способен ещё сильнее ускорить разработку.

Получается своеобразный маховик.

Следующая модель создаётся ещё до того, как пользователи увидели предыдущую

Темп разработки внутри Google, по словам Брина, уже заметно отличается от публичного графика релизов. Пока пользователи изучают только что представленную модель, внутренние команды могут работать на несколько поколений вперёд.

Business Insider ранее сообщал, что сотрудники Google тестируют модель с внутренним названием Carbon — возможного преемника Argon. Некоторые сотрудники сравнивали её возможности в программировании с Claude Opus 5.5 от Anthropic. Официально Google характеристики Carbon пока не раскрывала.

И Google здесь не одинока. OpenAI и Anthropic также всё активнее используют собственные модели для программирования, исследований и разработки следующих ИИ-систем.

В отчёте Gladstone AI приводятся оценки специалистов из ведущих лабораторий, согласно которым более выраженная форма RSI может появиться в течение ближайших 3–12 месяцев. Это именно прогноз опрошенных экспертов, а не установленный срок или обещание разработчиков.

Сама идея вызывает одновременно огромный интерес и серьёзные опасения. Если ИИ способен заметно ускорять создание более мощного ИИ, интервалы между поколениями моделей потенциально могут сокращаться. В крайнем теоретическом варианте каждое новое поколение будет помогать создавать следующее быстрее предыдущего.

Но сегодняшний Gemini ещё нельзя назвать системой, которая совершенствует себя полностью самостоятельно. Правильнее говорить о переходном этапе: человек всё ещё руководит разработкой, однако часть работы, которую раньше выполняли только исследователи и программисты, теперь делают сами модели.

И именно этот момент Сергей Брин считает особенно важным. Если доля автоматизации продолжит расти, главным ограничением скорости развития ИИ может стать уже не количество программистов, а вычислительные мощности, проверка безопасности и способность людей контролировать всё более быстро меняющийся процесс.