AGI на пороге? Как проверить, достиг ли искусственный интеллект уровня человека

В сентябре руководители крупнейших ИИ-компаний — президент OpenAI, ее главный научный сотрудник и глава NVIDIA — впервые заговорили о том, что человечество вступает в эру общего искусственного интеллекта (AGI). Поводом послужила презентация новых моделей GPT-6 Astra и Claude Fable 5.1.

Президент OpenAI Грег Брокман заявил прямо: «Добро пожаловать в эпоху AGI». Это первый случай, когда об общем искусственном интеллекте заговорили не в будущем, а в настоящем времени.

Впрочем, единого мнения о том, когда начнется эта новая эпоха ИИ, среди специалистов нет: одни аналитики прогнозируют ее наступление уже весной 2027 года, тогда как другие призывают не торопиться и отводят на это еще как минимум несколько лет.

По каким признакам человечество должно узнать, что этот Рубикон в развитии технологий, а значит, и человеческой цивилизации, пройден? Что именно должно появиться? И кто имеет право об этом объявить?

Что считать AGI

Начнем с простого. ИИ, которым мы пользуемся сегодня, — чат-боты, переводчики, программы для распознавания лиц, — это сильные, но узкие инструменты. Они блестяще выполняют отдельные задачи, но легко теряются, как только ситуация выходит за привычные рамки. Общий искусственный интеллект — это система, которая умеет учиться и действовать так же гибко, как образованный человек: в любой сфере, без отдельной настройки под каждую задачу.

Проблема в том, что единого определения нет. OpenAI в своем уставе описывает AGI как системы, которые превосходят людей в большинстве экономически ценной работы. То есть критерий — деньги и рабочие места. Исследователи Google DeepMind предложили шкалу уровней AGI, подобную уровням автономности беспилотных автомобилей: от «способный, как средний специалист» до «сверхчеловеческий».

Самую подробную попытку измерить AGI предприняла группа из более чем тридцати ученых, среди которых Дэн Хендрикс и Йошуа Бенжио. В статье «Определение AGI» они взяли психологические тесты, которыми измеряют интеллект человека, и разложили его на десять составляющих: знания, чтение, математика, рассуждения, память, восприятие и т. д. По этой шкале GPT-4 набрал 27%, а GPT-5 — 57% от уровня образованного взрослого человека.

Главный вывод: современный ИИ «зубчатый». У него энциклопедические знания, но почти нет устойчивой памяти, и он не умеет учиться на ходу, как человек.

Таким образом, четких критериев, по которым можно было бы установить появление AGI, сегодня нет ни в науке, ни в праве. Вместо этого существуют разные подходы к его оценке: по одному — алгоритмическая система уже может считаться AGI, а по другому — еще не

Что есть на самом деле, а что — прогнозы и заявления

Чтобы не запутаться в громких словах, нужно разделить три вещи.

Первое — измеренные факты. Независимая лаборатория METR измеряет, насколько сложные и длительные задачи ИИ-агенты способны выполнять самостоятельно. Длительность здесь определяется по времени, которое на выполнение задачи тратит человек-специалист.

Этот показатель удваивается примерно каждые четыре месяца. Весной 2026 года лучшие модели уже с вероятностью 50% справлялись с задачами, на выполнение которых специалисту требуется больше 12–16 часов.

В то же время другие тесты демонстрируют ограничения ИИ. Новый тест ARC-AGI-3 состоит из 135 простых игровых миров без инструкций: участник должен сам выяснить правила и понять, как достичь цели. Люди во время тестирования справились со всеми игровыми средами и решили 100% задач, а лучшие модели в марте набрали меньше одного процента. Итак, ИИ может часами работать над программным кодом, но до сих пор не может то, что умеет ребенок: разобраться в незнакомой ситуации с нуля.

Второе — прогнозы. Ставка «март 2027-го, плюс-минус несколько месяцев» — это мнение аналитиков, а не результат измерений. Оно опирается на темп прогресса: если ИИ помогает создавать следующую версию самого себя, каждый шаг становится короче.

Третье — заявления корпораций. Грег Брокман признал, что единого определения нет, но предположил: оглядываясь назад, люди назовут именно нынешний период временем его появления. Компании также намекают, что у них есть больше, чем они показывают. Anthropic сообщила о внутренней модели, которую не выпускает публично. Об OpenAI есть неподтвержденная информация о гигантской модели Bel.

Кто возражает? Ян Лекун, один из «отцов» современного ИИ, настаивает: языковые модели не понимают физический мир, поэтому до AGI еще годы. Авторы теста ARC считают, что пока ИИ не научится с нуля осваивать незнакомые задачи, говорить об общем интеллекте рано. Оценивая заявления об AGI, нужно помнить и о финансовом интересе разработчиков: от заявления об AGI зависят инвестиции, стоимость компаний и даже контракты. Так, соглашение OpenAI с Microsoft предусматривает, что объявление об AGI должна подтвердить независимая группа экспертов. То есть даже в отношениях между этими партнерами одного заявления разработчика недостаточно.

Что изменится с появлением AGI

Здесь тоже важно отличать обоснованные ожидания от предположений.

Обоснованно можно сказать следующее. Нынешний ИИ — это помощник, которому нужно ставить каждую задачу и проверять каждый результат. AGI же станет сотрудником, которому можно поручить проект целиком. Например, сегодня ИИ напишет юристу черновик договора, а AGI мог бы сам собрать документы, проверить судебную практику, подготовить позицию, заметить противоречие в фактах и объяснить, почему изменил план. OpenAI уже описывает внутреннего ИИ-«стажера», который за часы выполняет исследовательскую работу нескольких дней. Для науки это означает тысячи параллельных экспериментов, проверку гипотез и поиск лекарств быстрее, чем это может сделать любая лаборатория.

Последствия для рынка труда — это уже преимущественно предположения. Anthropic просчитала сценарии на 2030 год на основе модели нобелевского лауреата Дарона Аджемоглу. В зависимости от условий это будет либо умеренный рост экономики на 1,5% без безработицы, либо скачок на треть с 18% безработицы среди офисных работников. Честный ответ: никто не знает, какой сценарий сбудется.

Для государства изменение будет самым глубоким. Если системы ИИ будут действовать самостоятельно, они будут взаимодействовать с государственными сервисами, как люди. Это уже случается. По данным Axios, тестовая модель подала 20 визовых заявок через сайт Госдепартамента США и отправила полиции ложное сообщение об убийстве. После этого правительственная группа Белого дома потребовала от компаний немедленно сообщать о таких инцидентах. Кто отвечает за действия системы, которая действует сама? Какое решение государства может принимать ИИ, а какое — только человек? Эти вопросы возникнут раньше, чем кто-то официально объявит об AGI.

Как могла бы работать независимая проверка появления AGI

Если от слова «AGI» зависят деньги, ответственность и международные обязательства, решать это должен не тот, кто продает продукт. Нужна независимая проверка. И часть кирпичиков для нее уже существует.

Государственные институты безопасности ИИ в США и Британии уже тестируют модели до выхода на рынок. В мае 2026 года Google DeepMind, Microsoft и xAI согласились давать американскому центру CAISI ранний доступ к своим моделям; Anthropic и OpenAI сотрудничают с ним по обновленным соглашениям. Больше ста ученых из разных стран готовят Международный доклад о безопасности ИИ. ООН в феврале 2026 года сформировала Независимую международную научную группу по ИИ. Исследователи уже описали технические способы проверять международные соглашения об ИИ: от контроля над вычислительными мощностями до защищенных сред для тестирования.

Но эти элементы не соединены в систему. Поэтому, на мой взгляд, стоило бы создать Международный реестр пороговых возможностей ИИ. Он должен отвечать на четыре вопроса:

Кто проверяет. Это должна быть не одна организация, а консорциум: государственные институты безопасности ИИ разных стран, ученые из группы ООН и независимые лаборатории наподобие METR и ARC. Ни у одного участника нет финансовых связей с проверяемой компанией.

Что проверяют. Нужен заранее обнародованный набор критериев: результаты тестирований по разным составляющим интеллекта (как модель рассуждает, учится и пр.), продолжительность задач, которые система выполняет сама, способность решать совершенно новые задачи и склонность к опасным действиям. Порог AGI определяют заранее, а не после того, как модель уже готова.

Как получают доступ. Закон должен обязать компанию уведомить орган, ведущий реестр, как только ее внутренняя модель ИИ пересечет определенный порог. Даже если эту модель не планируют продавать. Тестирование происходит в защищенной среде: модель не покидает серверы разработчика, а проверяющие видят только ее ответы. Так защищают и коммерческую тайну, и честность проверки.

Почему этим выводам можно будет верить? Часть тестов должна сохраняться в тайне, поэтому модель невозможно «натренировать под экзамен». Те же тесты независимо проводят как минимум две команды из разных стран. Методику публикуют, а результаты обнародуют в виде, понятном обществу. Так работают, например, международные инспекции ядерных объектов: доверие появляется не из обещаний, а из повторяющейся проверки.

Украине нужно участвовать в создании такого механизма уже сейчас. Страна без собственных самых мощных моделей и без места за столом переговоров рискует получить AGI как готовый факт — с чужими определениями и чужими правилами.

Вместо вывода

Так приблизились ли мы к AGI? Измеренные данные говорят: ИИ быстро учится выполнять долгие задачи, но до сих пор не умеет то, что умеет любой ребенок. Прогнозы говорят: весна 2027-го. Корпорации говорят: мы уже там. Эти три ответа не противоречат друг другу только тогда, когда мы честно различаем, кто что говорит и на каком основании.

День рождения AGI не должны определять те, кто громче всех о нем говорит. Его должна установить проверка, которой можно доверять. И такую проверку лучше создать до того, как свидетельство о рождении подпишут сами родители.