Анализ

Демис Хассабис: современные агенты ИИ — это «тренировка» для АГИ

Генеральный директор Google DeepMind говорит, что искусственный общий интеллект может появиться к 2029 году, и предупреждает, что мир не готов к тому, насколько быстро развиваются эти системы.

Майкл С. 27 мая 2026

Демис Хасабис, генеральный директор и сооснователь Google DeepMind, заявил Axios 26 мая 2026 года, что современные ИИ-агенты — системы, которые могут планировать задачи, использовать программное обеспечение и действовать в разных приложениях при ограниченном человеческом контроле — следует рассматривать как 'репетицию' перед искусственным общим интеллектом. Это заявление представляет собой значительное уточнение публичной позиции Хасабиса по срокам появления СОИ. Ранее он указывал, что ожидает СОИ примерно к 2030 году. В интервью Axios он сказал, что 2029 год теперь возможен.

Что на самом деле сказал Хасабис

Суть аргумента Хасабиса заключается в том, что способности, демонстрируемые современными ИИ-агентами — умение разбирать сложные задачи на части, поддерживать контекст в течение длительного взаимодействия, использовать инструменты и исправлять ошибки — являются не просто впечатляющими функциональными особенностями продукта. По его мнению, это ранние демонстрации когнитивной архитектуры, которая в конечном итоге станет составной частью ИИ общего назначения. Эти агенты не являются ИИ общего назначения. Но они отрабатывают навыки, которые будут необходимы ИИ общего назначения.

Хассабис также предупредил, что темпы развития опережают способность мира подготовиться к его последствиям. «Мы не готовы к тому, насколько быстро развиваются эти системы», — сказал он Axios. Это не новая проблема — Хассабис высказывает подобные опасения уже несколько 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 используются сотнями миллионов пользователей.

Контекст Gemini Spark

Комментарии Хассабиса последовали за Google I/O 2026, на котором компания представила Gemini Spark — постоянно активного ИИ-агента, который непрерывно работает в фоновом режиме, отслеживает информационные источники, отправляет электронные письма, совершает покупки и выполняет задачи от имени пользователей. Gemini Spark предназначен для того, чтобы тратить ваши деньги и отправлять ваши письма — описание, которое отражает как возможности, так и вызываемое этим беспокойство.

Google также объявила, что Gemini интегрируется напрямую в Поиск, заменяя традиционный интерфейс с десятью синими ссылками на AI-ориентированный опыт, который генерирует ответы, назначает встречи и завершает транзакции без необходимости посещения пользователями внешних сайтов. Последствия для более широкой веб-экосистемы — издателей, рекламодателей, компаний электронной коммерции — значительны и во многом остаются нерешёнными.

Следующее поколение агентов ИИ следует рассматривать как генеральную репетицию перед созданием ОИИ. Мы не готовы к тому, насколько быстро эти системы развиваются.

Демис Хассабис, генеральный директор Google DeepMind

Таймлайн 2029 года

Сдвиг с «около 2030 года» на «возможно 2029 год» может показаться незначительной корректировкой, но в контексте прогнозирования ОИИ это важно. Хассабис исторически был одним из более осторожных голосов среди руководителей крупных лабораторий ИИ относительно сроков появления ОИИ. Его готовность перенести дату вперед отражает реальное ускорение возможностей, которое он наблюдает внутри DeepMind.

Для контекста: в 2022 году большинство серьёзных исследователей ИИ считали, что ОИИ (AGI) появится в 2040 году или позже. В 2024 году, после выпуска GPT-4 и быстрого масштабирования больших языковых моделей, медианный прогноз среди исследователей ИИ сместился на середину 2030-х годов. В 2026 году, когда агентные системы демонстрировали возможности, которые два года назад считались научной фантастикой, наиболее достоверные прогнозисты теперь сосредоточились на периоде 2028–2032 гг. Оценка Хассабиса в 2029 году ставит его в середину этого диапазона.

Разрыв в подготовке

Более актуальной проблемой в заявлениях Хассабиса является не срок, а разрыв в подготовке. Правительства, образовательные учреждения, правовые системы и системы социальной защиты были созданы для мира, в котором человеческий когнитивный труд был основным вкладом в экономическое производство. Переход к миру, в котором ИИ-системы могут выполнять большинство когнитивных задач — а также начинают выполнять некоторые физические — требует адаптаций, которые ни одно из этих учреждений еще не осуществило.

Собственная компания Хассабиса является частью этой динамики. Google развернула ИИ-системы, которые уже вытесняют некоторые категории интеллектуальной работы. Функция AI Overviews компании в Поиске снизила трафик к новостным изданиям и справочным сайтам. Gemini Spark еще больше сократит необходимость человеческих посредников в таких задачах, как бронирование путешествий, обслуживание клиентов и исследование информации. AlphaFold от DeepMind преобразил структурную биологию таким образом, который еще осваивается научным сообществом.

Предупреждение изнутри машины

То, что делает предупреждение Хасабиса примечательным, — это его источник. Он не внешний критик и не академический исследователь. Он генеральный директор одной из самых способных исследовательских организаций в области ИИ в мире, с прямым доступом к возможностям систем, которые еще не были публично представлены. Когда он говорит, что мир не готов, он выражает мнение с позиции необычной эпистемической авторитетности.

Вопрос, который поднимают его замечания — но на который они не дают ответа, — это как будет выглядеть реальная подготовка. Хассабис ранее выступал за создание международных структур управления ИИ, за инвестиции в исследования безопасности ИИ и за обеспечение того, чтобы выгоды от ИИ распределялись широко, а не концентрировались в небольшом числе компаний и стран. Это разумные позиции. Это также позиции, которые многие люди высказывают в течение многих лет без того, чтобы это приводило к институциональным изменениям, которые составляют настоящую подготовку. Разрыв между темпами развития ИИ и темпами адаптации управления может стать определяющим вызовом следующего десятилетия.