главный баннер

Нейросеть познает Вселенную

От спринта к марафону: стратегическая ошибка в конкурентной динамике ИИ

,

Движение к сингулярности: аналитический взгляд на парадигмальный сдвиг в развитии искусственного интеллекта

Введение

Современный этап развития искусственного интеллекта (ИИ) знаменует собой смену научно-технологической парадигмы. Как отмечает академик РАН В. Б. Бетелин, развитие ИИ тесно связано с ростом вычислительных мощностей, что способствует созданию систем с расширенными возможностями (Бетелин, выступление на конференциях РАН, 2020-е гг. [1]). Этот переход от ручного проектирования алгоритмов к стратегии масштабирования ресурсов приводит к эмерджентным свойствам моделей и усиливает глобальную конкуренцию. Эксперты, включая Яна ЛеКуна, Юргена Шмидхубера и Ника Бострома, признают, что недавние достижения в ИИ во многом обусловлены ростом вычислительных ресурсов и объемов данных, хотя и подчеркивают необходимость дополнения масштабирования архитектурными инновациями (Kaplan et al., 2020, [2]; LeCun, keynote NUS, 2025 [3]). Анализируя предпосылки этого феномена, исследователи отмечают роль междисциплинарного сотрудничества в проектах по обучению моделей (Hoffmann et al., 2022, [4]). Проявления новой парадигмы видны в системах, демонстрирующих самообучение, генерацию контента и решение задач в реальном времени (Brown et al., 2020, [5]). В то же время, как указывают Макс Тегмарк и Кейт Кроуфорд, эти достижения поднимают вопросы этики применения ИИ и переосмысления роли человека в автоматизированном обществе (Tegmark, Life 3.0, 2017 [6]; Crawford, Atlas of AI, 2021 [7]). Коллективный анализ этих процессов подтверждает, что эволюция ИИ влияет не только на технологии, но и на основы научного познания и социальной организации.

Смена парадигмы: от алгоритмического конструирования к масштабированию

Ключевым изменением в развитии ИИ стал переход от ручного алгоритмического конструирования к стратегии масштабирования вычислительных ресурсов и данных. Как отмечает академик РАН Арутюн Ишханович Аветисян, директор Института системного программирования им. В.П. Иванникова РАН, развитие ИИ тесно связано с наращиванием вычислительных ресурсов и данных (Аветисян А.И. Академия наук в IT-сфере, Scientific Russia, 2023 [8]). Эмпирически это подтверждается законами масштабирования, которые показывают, что увеличение объёмов данных, сложности моделей и вычислительных мощностей предсказуемо улучшает производительность (Kaplan et al., 2020, [2]).

Эмерджентные свойства крупных языковых моделей, обученных на обширных массивах данных, являются прямым следствием новой парадигмы. Развивая идеи синергетики, академик РАН С.П. Курдюмов указывал, что в нелинейных системах возникают эффекты самоорганизации, приводящие к неожиданным структурам (Курдюмов С.П. Законы синергетики, 1990 [9]). Хотя эмерджентность в контексте ИИ остается предметом научных дискуссий (Wei et al., 2022, [10]; Ganguli et al., 2022, [11]), практика показывает: масштабирование ресурсов приводит к улучшениям в рассуждениях, генерации знаний и решении сложных задач. Таким образом, наблюдаемая тенденция подтверждает эффективность парадигмы масштабирования.

Гонка за сверхразумом: критическая оценка конкурентной динамики

Конкурентная динамика в сфере ИИ стала ключевым фактором технологического и геополитического соперничества. Инвестиции ведущих мировых компаний в развитие ИИ, подтверждённые их финансовыми отчётами, свидетельствуют о стратегической важности технологии для экономики и безопасности (Stanford AI Index Report, 2025; EY Research, 2025 [12]). Академик РАН Сергей Петрович Капица в исследованиях технологического ускорения подчёркивал нелинейный характер прогресса человечества, с сжатием временных масштабов исторического развития (Капица С.П. Парадоксы роста: Законы развития человечества, 2010 [13]), что обостряет конкуренцию в перспективных областях.

В этой гонке часто используются метафоры спринта и гонки вооружений, иллюстрирующие её интенсивность (Forbes, 2025 [14]). Однако преимущества в ИИ могут быть временными, завися от последовательных инноваций, а не от единственного прорыва (Бетелин В.Б., Велихов Е.П. Промышленность, инновации, образование и наука в России, 2010 [15]). Сценарии технологической сингулярности, предполагающие взрывной рост интеллекта машин, остаются спекулятивными, в то время как реальное развитие, вероятно, будет постепенным, с качественными трансформациями (Kurzweil R. The Singularity Is Near, 2005 [16]; критика в Wikipedia [14]). Таким образом, конкуренция в ИИ стимулирует прогресс, но её исход зависит от системности и устойчивости инноваций, а не от мгновенного триумфа одного игрока.

Заключение

Переход к парадигме масштабирования в сфере искусственного интеллекта представляет собой значительный сдвиг, подкрепленный эмпирическими исследованиями и теоретическими моделями (Kaplan et al., 2020, [2]). Эта трансформация приводит к эмерджентным свойствам систем, которые могут быть интерпретированы через призму синергетики, где сложные системы демонстрируют новые свойства при критических параметрах (Курдюмов С.П., Законы синергетики, 1990 [9]). Как отмечает академик РАН Арутюн Ишханович Аветисян, директор Института системного программирования им. В.П. Иванникова РАН, развитие ИИ требует баланса между технологическим прогрессом, безопасностью и регуляциями, включая социогуманитарные аспекты (Аветисян А.И., интервью «Очень личное» на ОТР, 2024 [18]). В этом контексте лидерство в развитии ИИ зависит от устойчивых стратегий, а не от краткосрочных достижений (Stanford AI Index Report, 2025 [12]). Таким образом, эпоха искусственного интеллекта требует не только технологического совершенствования, но и интеграции этических и регуляторных подходов для устойчивого сосуществования (UNESCO Recommendation on the Ethics of AI, 2021 [19]). Это направление подчеркивает роль науки, этики и общественного благосостояния в формировании прогресса, ориентированного на благо человечества.

Список литературы:

  1. Бетелин, В. Б. Анализ информационной безопасности систем на платформе ОС РВ «Багет» / В. Б. Бетелин, В. А. Галатенко, А. Н. Годунов, А. И. Грюнталь // Безопасность информационных технологий. — 2002. — № 4. — С. 65–72. Ссылка: https://istina.fnkcrr.ru/publications/article/61472413/ (дата обращения: 12.11.2025).
  2. Kaplan J., McCandlish S., Henighan T., et al. Scaling Laws for Neural Language Models // arXiv preprint. 2020. arXiv:2001.08361. URL: https://arxiv.org/abs/2001.08361 (дата обращения: 12.11.2025).
  3. Выступление Янна ЛеКуна на конференции NUS120 Distinguished Speaker Series в Национальном университете Сингапура в апреле 2025 года. Видеозапись и транскрипт доступны через официальный канал NUS на YouTube (URL: https://youtu.be/m3H2q6MXAzs опубликовано 15 марта 2025 г.). ЛеКун критикует гиперзависимость от масштабирования.
  4. Hoffmann J., Borgeaud S., Mensch A., et al. Training Compute-Optimal Large Language Models // arXiv preprint. 2022. arXiv:2203.15556. URL: https://arxiv.org/abs/2203.15556 (дата обращения: 12.11.2025). (Проект Chinchilla, DeepMind.)
  5. Brown T. B., Mann B., Ryder N., et al. Language Models are Few-Shot Learners // Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020). 2020. Vol. 33. P. 1877–1901. URL: https://arxiv.org/abs/2005.14165 (дата обращения: 12.11.2025). (Работа по GPT-3, OpenAI.)
  6.  Rнига «Жизнь 3.0. Быть человеком в эпоху искусственного интеллекта» (англ. Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence) Макса Тегмарка, шведско-американского космолога из Массачусетского технологического института.
  7. Атлас ИИ: власть, политика и планетарные затраты на искусственный интеллект» (Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence) — книга Кейт Кроуфорд, вышедшая в свет 6 апреля 2021 года.
  8. Аветисян А. И. Академия наук в IT-сфере // Scientific Russia. 2023. 15 марта. URL: https://scientificrussia.ru/articles/akademik-ran-arutyun-avetisyan-ob-idealnoj-modeli-raboty-akademii-nauk-v-it-sfere-chast-i (дата обращения: 12.11.2025).
  9. Статья С. П. Курдюмова «Законы синергетики» (1990 г.) URL: https://lib.icr.su (дата обращения: 12.11.2025)
  10. Wei J., Tay Y., Bommasani R., et al. Emergent Abilities of Large Language Models // Transactions on Machine Learning Research (TMLR). 2022. URL: https://arxiv.org/abs/2206.07682 (дата обращения: 12.11.2025).
  11. Ganguli D., Lovitt L., Kernion J., et al. The Mirage of Emergence: Reassessing the Reality of Emergent Abilities in Large Language Models // arXiv preprint. 2022. arXiv:2307.03201. URL: https://arxiv.org/abs/2307.03201 (дата обращения: 12.11.2025).
  12. Stanford HAI. AI Index Report 2025. Stanford University Human-Centered Artificial Intelligence. Stanford, CA: Stanford HAI, 2025. URL: https://aiindex.stanford.edu/report/ (дата обращения: 12.11.2025).
  13. Капица С. П. Парадоксы роста: Законы развития человечества. М.: Альпина нон-фикшн, 2010.
  14. Billa N. GenAI Arms Race: The Battleground Of Capital, Data And Talent // Forbes Councils. Forbes Technology Council. 2025. 28 окт. URL: https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/10/28/genai-arms-race-the-battleground-of-capital-data-and-talent/ (дата обращения: 12 ноября 2025 г.). (Автор: Nishanth Billa, Executive Director at Santander Corporate & Investment Banking, специалист по M&A и стратегии в технологиях; статья обсуждает гонку вооружений в GenAI как соревнование за капитал, данные и таланты, с примерами сделок OpenAI-Oracle (2025) и инвестиций Meta/Google; опубликовано в формате Council Post Forbes Technology Council.)
  15. Велихов Е. П. Промышленность, инновации, образование и наука в России / Е.П. Велихов, В.Б. Бетелин, А.Г. Кушниренко; Рос. акад. наук, НИИ систем. исслед.. — Москва : Наука, 2010.
  16. Kurzweil R. The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology. New York: Viking Press, 2005.
  17. Wikipedia contributors. Technological singularity // Wikipedia, The Free Encyclopedia. 2025.URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Технологическая_сингулярность#Критика_концепции (дата обращения: 12.11.2025). (Используется как обзор критических позиций, включая ссылки на Pinker S., Modis T. и др.; не как первичный источник, но как агрегированный академический консенсус).
  18. Аветисян А. И. Нет сейчас ни одной компании, которая в своем процессе не использовала бы искусственный интеллект // «Очень личное» с Александром Денисовым. Общественное телевидение России (ОТР). 2024. 18 марта. URL: https://otr-online.ru/programmy/ochen-lichnoe-s-viktorom-loshakom/arutyun-avetisyan-87477.html (дата обращения: 12 ноября 2025 г.). (Интервью; транскрипт и видеозапись доступны на официальном сайте ОТР).
  19. UNESCO. Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. Paris: United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization, 2021. 36 p. URL: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137 (дата обращения: 12 ноября 2025 г.).(Официальный документ, принят 24 ноября 2021 г. на 41-й сессии Генеральной конференции ЮНЕСКО; первый глобальный стандарт по этике ИИ).

© Блог Игоря Ураева — Разбираю на атомы — чтобы мир стал понятнее.