# AGI мощнее десяти промышленных революций: прогноз Демиса Хассабиса Источник: https://youtu.be/SSya123u9Yk?si=VmHKCD_2jJHLogvz Канал: 20VC with Harry Stebbings Опубликовано: 07.04.2026 --- Это подробный аналитический обзор беседы с Демисом Хассабисом, сооснователем и главой Google DeepMind. В статье рассматриваются перспективы создания сильного искусственного интеллекта (AGI), технологические барьеры на этом пути, социально-экономические последствия новой технологической революции и личная философия одного из главных архитекторов современного ИИ. --- # 🧠 Демис Хассабис: Почему AGI станет значимее промышленной революции и где искать «бутылочные горлышки» ИИ Современная индустрия искусственного интеллекта обязана своим существованием узкому кругу лабораторий. По оценке Демиса Хассабиса, около **90% прорывных идей**, лежащих в основе сегодняшнего бума ИИ, вышли из стен Google Brain, Google Research или DeepMind. Однако, несмотря на колоссальный прогресс, мы находимся лишь в преддверии настоящей трансформации. Хассабис уверен: приход сильного искусственного интеллекта (AGI) сопоставим с десятью промышленными революциями, спрессованными в одно десятилетие. ## 🚀 Путь к AGI: Прогнозы и дефиниции Определение AGI (Artificial General Intelligence) часто становится предметом споров, но в DeepMind придерживаются строгого и последовательного подхода. ### Что такое AGI? Для Хассабиса ориентиром является человеческий мозг — единственный существующий во Вселенной пример системы, способной к общему интеллекту. * **Определение:** Система, обладающая всеми когнитивными способностями, которые присущи человеческому разуму. * **Сроки:** Вероятность появления такой системы в ближайшие **5 лет** крайне высока. Интересно, что этот прогноз не является «хайповым» ускорением последних лет. Еще в 2010 году, когда ИИ считался тупиковым направлением, сооснователь DeepMind Шейн Легг предсказал создание AGI через 20 лет, основываясь на экстраполяции вычислительных мощностей и алгоритмического прогресса. Сегодня компания движется строго по этому графику. --- ## 🏗️ Технологические барьеры и «Законы масштабирования» Вопреки популярному мнению о том, что «законы масштабирования» (scaling laws) зашли в тупик, Хассабис утверждает: потенциал роста всё еще огромен, хотя характер этого роста меняется. ### Главные препятствия на текущий момент: 1. **Вычислительные мощности (Compute):** Это не только вопрос размера моделей. Облачные вычисления — это «верстак» исследователя. Для проверки новых алгоритмических идей нужны гигантские мощности, иначе результаты экспериментов не будут репрезентативны для больших систем. 2. **Непрерывное обучение (Continual Learning):** Современные ИИ-модели статичны. После завершения фазы обучения они перестают усваивать новую информацию «на лету». Человеческий мозг делает это элегантно, вероятно, через механизмы сна и консолидации памяти. ИИ пока этому не научился. 3. **Планирование и иерархия:** Модели всё еще плохо справляются с долгосрочным планированием на горизонте нескольких лет. 4. **«Зубчатый» интеллект (Jagged Intelligence):** ИИ может блестяще решать сложнейшие задачи, но пасовать перед элементарным вопросом, если он сформулирован чуть иначе. Истинный AGI не должен иметь таких «дыр» в логике. --- ## 🧬 Медицина и наука: Золотой век открытий Главная страсть Демиса Хассабиса — использование ИИ как совершенного инструмента для научных открытий. Проект **AlphaFold**, решивший проблему фолдинга белка, стал лишь первым шагом. ### Революция в фармацевтике через Isomorphic Labs: Цель Хассабиса — полностью перестроить процесс создания лекарств, превратив его из метода проб и ошибок в инженерную задачу. * **Дизайн соединений:** ИИ ускорит поиск нужных химических веществ и проверку их на токсичность. * **Клинические испытания:** Модели смогут симулировать метаболизм человека и подбирать пациентов на основе их генома, что сократит время испытаний с десятилетий до нескольких лет. * **Отказ от тестов на животных:** Со временем точность моделей позволит миновать стадию тестирования на живых организмах. Хассабис верит, что это поможет излечить заболевания, которые десятилетиями считались неизлечимыми, такие как рак, сердечно-сосудистые заболевания и рассеянный склероз. --- ## ⚖️ Безопасность и глобальное регулирование «Мы должны сделать всё правильно с первого раза, потому что второго шанса может не быть», — эту цитату Стивена Хокинга Хассабис считает фундаментальной истиной. ### Две главные угрозы: 1. **Злонамеренное использование:** Попадание мощных технологий (dual-purpose) в руки «плохих актеров». 2. **Технический контроль:** Риск того, что системы станут слишком автономными (агентичными) и выйдут за рамки установленных ограничений. ### Предлагаемые меры: * **Международный орган:** Создание организации по типу МАГАТЭ для ИИ. * **Стандарты и «Клейма качества»:** Введение сертификации моделей, подтверждающей отсутствие у них опасных свойств (например, способности к обману). * **Читаемость:** Запрет на использование ИИ-системами собственных языков, которые не могут быть расшифрованы человеком. --- ## 📉 Экономика будущего: Труд, энергия и неравенство Хассабис признает: ИИ принесет колоссальные потрясения на рынок труда. Но он смотрит на это через призму истории. ### Смена парадигмы: Трансформация будет в 10 раз масштабнее промышленной революции и пройдет в 10 раз быстрее. Однако, как и в прошлом, на смену старым профессиям придут новые, более высокооплачиваемые и качественные. ### Проблема концентрации богатства: Чтобы избежать катастрофического неравенства, Хассабис предлагает: * Создание государственных инвестиционных фондов (Sovereign Wealth Funds), чтобы каждый гражданин владел долей в успехах компаний ИИ. * Перераспределение прибыли через развитие инфраструктуры. ### Энергетический кризис: Эксперт считает, что ИИ сам решит проблему своего чудовищного энергопотребления. Оптимизация национальных энергосетей может дать до **40% эффективности**. В долгосрочной перспективе ИИ поможет освоить **термоядерный синтез** и создать новые сверхпроводники, что обеспечит человечество практически бесплатной и чистой энергией. --- ## 🇬🇧 Почему Лондон, а не Кремниевая долина? Несмотря на давление и соблазны переехать в США, DeepMind остается в Великобритании. Хассабис выделяет несколько причин: 1. **Концентрация талантов:** В Британии расположены лучшие университеты мира (Оксфорд, Кембридж, UCL, Imperial), выпускающие уникальных специалистов. 2. **Научное наследие:** Традиции Ньютона, Тьюринга, Дарвина и Хокинга создают особую интеллектуальную среду. 3. **Дистанция от «шума»:** Удаленность от Кремниевой долины позволяет мыслить оригинально и не отвлекаться на краткосрочные тренды и сплетни технологической тусовки. Демис верит, что в Европе вполне может появиться компания стоимостью в триллион долларов. Для этого правительствам нужно лишь разблокировать капитал (например, пенсионные фонды) для поддержки стартапов на поздних стадиях роста. --- ## 🌌 Философский эпилог Хассабис отмечает, что пока мир спорит о графических процессорах (GPU) и безработице, мы упускаем более глубокие вызовы. > «Я много думаю о философских вопросах. Когда технические и экономические проблемы будут решены, мы столкнемся с вопросами о смысле и цели существования. Что значит быть человеком в мире, где есть AGI? Нам понадобятся великие философы будущего, чтобы ориентироваться в этой новой реальности». Своим личным наследием Демис Хассабис хочет видеть не строчки кода или капитализацию компании, а реальные научные прорывы и победу над болезнями, которые изменят жизнь будущих поколений.