Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
Social Mebia Systems

AGI — это длинная кривая на десятилетия, а не один скачок

Вместо «чуда за ночь» — системная эволюция: память, непрерывность и социальные роли ИИ В индустрии ИИ 2025-й проходит под лозунгом «год агентов»: DeepSeek обошёл GPT-4o по ряду бенчмарков, OpenAI представила Agent SDK, Anthropic за четыре месяца выпустила три новых модели. Каждая премьера выглядит как квантовый рывок — будто до AGI остался всего шаг. Андрей Карпати, экс-ведущий исследователь OpenAI и бывший руководитель автопилота Tesla, предлагает охлаждающую перспективу: 2025-й — не «взрывной» год, и вообще «года взрыва» не будет. AGI — это не событие, а траектория из множества мелких прорывов и уточнений, растянутая на десятилетия. Главная проблема текущего поколения систем, по его словам, не в «мощности» моделей, а в отсутствии памяти, устойчивой самотождественности и длительной совместной жизни с пользователем. «Сегодняшние агенты — скорее призраки. Они не помнят, кто они, и не помнят, кто вы», — говорит Карпаты. Настоящий агент — это не «продвинутый поисковый бокс», а персистентн

Вместо «чуда за ночь» — системная эволюция: память, непрерывность и социальные роли ИИ

В индустрии ИИ 2025-й проходит под лозунгом «год агентов»: DeepSeek обошёл GPT-4o по ряду бенчмарков, OpenAI представила Agent SDK, Anthropic за четыре месяца выпустила три новых модели. Каждая премьера выглядит как квантовый рывок — будто до AGI остался всего шаг.

Андрей Карпати, экс-ведущий исследователь OpenAI и бывший руководитель автопилота Tesla, предлагает охлаждающую перспективу: 2025-й — не «взрывной» год, и вообще «года взрыва» не будет.

AGI — это не событие, а траектория из множества мелких прорывов и уточнений, растянутая на десятилетия. Главная проблема текущего поколения систем, по его словам, не в «мощности» моделей, а в отсутствии памяти, устойчивой самотождественности и длительной совместной жизни с пользователем.

«Сегодняшние агенты — скорее призраки. Они не помнят, кто они, и не помнят, кто вы», — говорит Карпаты. Настоящий агент — это не «продвинутый поисковый бокс», а персистентный участник вашей жизни: с памятью, непрерывностью и ответственностью.

1) Трансформация понятия «агента»: от ответов к присутствию

  • Проблема сегодняшнего дня: диалоговые ИИ блестяще отвечают здесь-и-сейчас, но не «живут» во времени. Сессия обнуляется — исчезает и контекст биографии, задач, предпочтений.
  • Новое определение: «A real agent needs to persist over time. It needs memory. It needs continuity». Агент должен помнить прошлые поручения, связывать их с текущими обстоятельствами и проецировать в будущее.
  • Частичные попытки индустрии (долговременная память в чат-ботах, внешние «запоминалки», SDK для задачных цепочек) пока не превращают модель в субъекта с собственной долговременной идентичностью — это «накладные» решения вокруг ядра, которое по-прежнему амнезично.

Вывод: подлинный перелом настанет не тогда, когда LLM научится давать ещё на 5% точнее ответы, а когда ИИ сможет быть долговременным партнёром — помнить вас, расти вместе с вами и брать на себя непрерывные процессы.

2) Три линии прогресса: от слов к действиям, от действий к жизни

Карпаты описывает три взаимосвязанные траектории, которые должны сойтись:

  1. Когнитивная линия (понимание и рассуждение)
  • Чтение контекста, логический вывод, правдоподобные гипотезы — это база, уже сильно улучшенная за последние годы.
  • Но «умение сдавать экзамены» не равно способности справляться с реальными задачами.
  1. Инструментальная линия (действия в мире)
  • Переход от токенов к действиям: почта, календарь, браузер, документы, API.
  • Агент должен сам планировать: что искать, какие письма разобрать, какой план собрать — без постоянной ручной «подсказки» пользователя.
  • Текущее состояние: ранняя стадия. Вызовы инструментов часто разрозненны, цепочки хрупкие.
  1. Линия непрерывности (память, состояние, роль)
  • Нужна единая операционная архитектура, а не набор «пазлов» (LLM, инструменты, память) без цельного жизненного цикла.
  • Агент — «сущность во времени»: помнит, учится, меняет тактику, копит опыт.

Суммарная цель: сместить парадигму «prompt → ответ» к «цель → действие → обратная связь → улучшение», связывая прошлое, настоящее и будущее.

3) От «кормления данными» к «обучению по куррикулуму»

Интернет-корпусы исчерпываются, и просто «кормить больше» — не путь к субъектности. Карпаты предлагает сместить акцент с объёма на структуру обучения:

  • Обучать целям, а не «всему сразу». Модели не нужно знать 99% мира, если она не понимает, какая 1%‑ная часть нужна для задачи.
  • Куррикулум вместо хаоса: как в подготовке специалиста — от базовых процедур к сложным кейсам, с планомерной практикой.
  • Обучение на задачах и в действии: «агент как стажёр» — растёт через выполнение реальных поручений, а не через пассивное поглощение текстов.
  • Непрерывные контуры обратной связи: проба → оценка → коррекция → новая стратегия. Это то, что мы видели в подходах наподобие self-play, конституционного обучения и задачных цепочек в агентных системах.

Иначе говоря, индустрия уходит от «эры промптов» к «эре учебных планов»: от эпизодического диалога к систематическому росту компетенций.

4) ИИ как «член общества»: от функций к ролям и ответственности

Следующий горизонт — институциональный. Когда ИИ становится персистентным агентом, его уместнее описывать не функциями, а ролями:

  • Юрист, врач, финансовый советник, операционный менеджер — не как разовый инструмент, а как «постоянный коллега» с обязанностями.
  • Возникают вопросы сертификации и делегирования: кто подтверждает квалификацию «ИИ-врача»? Можно ли ему поручать юридические действия? Как распределяется ответственность при ошибке?
  • Реальность уже подступает: экспериментальные «ИИ-юристы», «ИИ-эдвайзеры» в финансах, домоуправители для быта.
  • Конкуренция ролей не обнуляет человека, а перестраивает разделение труда: человек — о стратегии, ценностях, нюансах и принятии окончательных решений; ИИ — о структуре данных, непрерывной операционке и рутинной точности.

Итоговый образ ближайшего десятилетия: не один «суперассистент», а команда ИИ-коллег — с именами, биографиями использования, устойчивой памятью и регламентами поведения.

Заключение: длинная кривая вместо «взрыва»

  • Никакого «момента сингулярности по расписанию». Мы уже на длинной кривой, где мелкие, но постоянные улучшения складываются в качественную смену парадигмы.
  • Важные сдвиги десятилетия:
  • от токенов к действиям;
  • от «накормить данными» к «обучить по куррикулуму»;
  • от инструмента к социальным ролям с памятью и ответственностью.
  • Перелом мы заметим ретроспективно: однажды утром откроем привычный интерфейс — и обнаружим, что «призрак» стал партнёром, который помнит нас, понимает цель, действует и учится.

Сдержанный взгляд Карпаты — не пессимизм, а план долгой дистанции: проектировать архитектуры, учебные планы и институты, в которых ИИ сможет не «играть роль интеллекта» в одной сессии, а действительно жить — рядом с нами и вместе с нами.

Хотите создать уникальный и успешный продукт? СМС – ваш надежный партнер в мире инноваций! Закажи разработки ИИ-решений, LLM-чат-ботов, моделей генерации изображений и автоматизации бизнес-процессов у профессионалов.

ИИ сегодня — ваше конкурентное преимущество завтра!

Тел. +7 (985) 982-70-55

E-mail sms_systems@inbox.ru

Сайт https://www.smssystems.ru/razrabotka-ai/