# Мэттью Берман: Как ИИ начал строить самого себя и почему это пугает

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=XzUB8_gj6xM
Канал: Matthew Berman
Опубликовано: 05.06.2026

---

Мэттью Берман, ведущий канала Matthew Berman, в своем новом видео анализирует резонансную публикацию Anthropic, посвященную теме рекурсивного самосовершенствования искусственного интеллекта. Основной посыл Бермана сводится к тому, что ИИ уже перешел к стадии активного «самостроения», когда значительная часть разработки кода и исследований делегируется самим нейросетям, что ставит перед человечеством серьезные вопросы о темпах прогресса и контроле над системами.

## 🤖 Эволюция разработки: от человека к агентам
[[JUMP:1:19]]

В видео подробно разбирается визуализация прогресса, которую представили эксперты Anthropic. На ней показано, как человеческий фактор постепенно вытесняется из процесса создания нейросетей.

* **Этап 1: Ручное кодирование.** Несколько лет назад работа инженера в Anthropic ничем не отличалась от типичной IT-компании: человек писал код, который отправлялся пользователю.
* **Этап 2: Эра чат-ботов.** С появлением моделей типа ChatGPT общение с компьютером стало основным методом разработки.
* **Этап 3: Кодирующие агенты (2025–2026 гг.).** Человек перестал писать код напрямую, делегируя эту задачу чат-боту, который, в свою очередь, передает команды специализированным агентам.
* **Этап 4: Автономные агенты.** Человек выступает лишь в роли инициатора, отправляя запрос, который исполняется целой сетью суб-агентов, обеспечивая параллельное выполнение задач.

Как отмечает Берман, на финальной стадии, когда замыкается цикл рекурсивного самосовершенствования, единственным «бутылочным горлышком» остается вычислительная мощность (compute) — способность системы обрабатывать колоссальные объемы кода.

## 📊 Продуктивность и «код Mythos»
[[JUMP:14:55]]

По данным Anthropic, к маю 2026 года более 80% кода в их базе было написано моделью Claude. Берман подчеркивает, что до запуска Claude Code в феврале 2025 года этот показатель находился на уровне низких единиц процентов.

Однако, анализируя этот рост, автор выделяет важный нюанс:

* Количество строк кода, генерируемых на одного инженера, выросло в 8 раз.
* При этом реальный прирост продуктивности, по оценкам сотрудников компании, составил всего 4 раза.

По мнению Бермана, это прямо указывает на то, что качество кода, создаваемого ИИ, на данный момент уступает человеческому. Собеседники Мэттью и его команда пришли к выводу, что разработчикам приходится писать гораздо больше кода, чтобы достичь того же результата, что и раньше, а «избыточный» код часто бывает более «бажным».

## 🧪 Ускорение исследований и роль человека
[[JUMP:28:10]]

Хотя модели пока не способны полностью заменить человека в генерации новых, по-настоящему революционных научных идей, они феноменально ускоряют процесс проверки гипотез.

* **Скорость оптимизации:** В мае 2025 года Opus 4 обеспечивал ускорение кода в 3 раза, тогда как к апрелю 2026 года модель Mythos достигла показателя 52x.
* **Экспериментальный цикл:** Anthropic продемонстрировала, что модели все чаще самостоятельно предлагают более эффективные направления экспериментов, чем люди в прошлых попытках.

Тем не менее, Берман акцентирует внимание на том, что на текущем этапе «вкус в исследованиях» — способность интуитивно понимать, какой проект важен и какой путь является тупиковым, — остается исключительно человеческой компетенцией.

## ⚠️ Сценарии будущего и аргументы в пользу «торможения»
[[JUMP:35:08]]

Anthropic в своей статье высказывается за возможность замедления развития frontier-ИИ, чтобы общество успело адаптироваться к последствиям. Берман называет это «fear-based marketing» (маркетинг на страхе) и «самообслуживающей» позицией.

Основные тезисы по вариантам развития событий:

1.  **Стагнация:** Развитие ИИ замедляется, но текущие технологии распространяются повсеместно.
2.  **Автоматизация разработки:** Компании становятся гиперэффективными, но люди сохраняют роль «судей» и стратегов.
3.  **Интеллектуальный взрыв:** ИИ переходит к полному рекурсивному самосовершенствованию. В этом сценарии мир может столкнуться с проблемой «постоянного низшего класса» (permanent underclass), где доступ к капиталу и энергии определяет успех, а люди окончательно теряют статус незаменимых звеньев.

В заключение Берман отмечает, что любые попытки «притормозить» в одностороннем порядке обречены на провал, так как геополитическая конкуренция и стремление других игроков занять лидерские позиции не позволят глобально остановить прогресс.