Через 2 года на Земле уже будет СуперИнтеллект. Экспериментальное обоснование этого на реальных проверенных данных. Как можно прогнозировать появление СуперИнтеллекта, если для этого понятия даже нет общепринятого количественного определения? Как можно прогнозировать скорость прогресса количественных показателей интеллектуальных способностей ИИ на горизонте нескольких лет, если никто не берется предсказывать способности GPT-5 – модели, ожидаемой через несколько месяцев?

Как это ни удивительно, но ответ на оба вопроса один – да, можно (и вполне обоснованно).

Поясню это на диаграмме (https://x.com/emollick/status/1935163667311480928/photo/1) профессора Итана Молика.

• Диаграмма показывает прогресс LLM ровно за 2 года с появления оригинальной модели GPT-4 в июне 2023 по сегодня (июнь 2025)
• Прогресс показан для двух основных показателей:
  • стоимость использования модели (в расчете на 1 млн токенов (каждый токен это единица текста от буквы до короткого слова);
  • интеллектуальная способность модели, подтверждаемая её показателем прохождения тестов GPQA Diamond Score (показатель того, насколько успешно ИИ справляется с решением самых сложных, требующих экспертных рассуждений задач, которые ставят в тупик даже эрудированных людей с доступом к поисковикам).

Посмотрите в левый нижний угол диаграммы на способности и стоимость оригинальной модели GPT-4 в июне 2023 и сравните с показателями сегодняшних моделей:

• Рост интеллектуальных способностей +106% (с уровня студента-старшекурсника университета (знает основы, но далеко не эксперт) до уровня, превышающего средний среди обладателей профильных PhD
• Снижение стоимости использования модели, примерно – 100%

N.B. GPQA — это набор очень сложных вопросов уровня аспирантуры в таких областях, как биология, физика и химия. Его главная особенность в том, что вопросы "защищены от поиска в Google". Это означает, что для ответа на них недостаточно просто найти информацию в Интернете. Требуется глубокое понимание темы, умение рассуждать и связывать воедино сложные концепции. Это и есть суть GPQA, а Diamond score — это оценка за самую сложную часть этого экзамена.

Какой вывод можно сделать из диаграммы?

• Пока нет никаких признаков прекращения быстрого роста возможностей ИИ при постоянно снижающихся затратах
• За следующие 2 года возможности ИИ вполне могут превысить уровень PhD не менее, чем уровень PhD выше студента-старшекурсника.

Как называть таких «ИИ-сверхумников» будет уже не важно. Важно, что их будет много, и каждый из них будет обладать несопоставимыми с людьми возможностями.

И это будет, хотим мы этого или нет.

Источники

• https://t.me/theworldisnoteasy/2173