Преподаватели UC San Diego заявили в комментарии для Nature, что AGI уже создан

В переломный момент для области искусственного интеллекта многопрофильная группа преподавателей Калифорнийского университета в Сан-Диего (UC San Diego) официально заявила, что Artificial General Intelligence (AGI) больше не является футуристической гипотезой, а стал реальностью. Опубликованная сегодня в качестве ключевого комментария в Nature, декларация утверждает, что последние достижения в области Large Language Models (LLMs) — в частности, GPT-4.5 от OpenAI — соответствуют необходимым критериям общего интеллекта, как это изначально представлял Alan Turing.

Это смелое утверждение, соавторами которого являются профессора в области философии, компьютерных наук, лингвистики и науки о данных, бросает вызов постоянно меняющимся критериям скептиков ИИ. Ссылаясь на эмпирические данные, показывающие, что GPT-4.5 достиг 73% успеха в строгих тестах Тьюринга и продемонстрировал способности к решению задач на уровне PhD, авторы утверждают, что человечество официально вступило в эру AGI.

Эмпирический переломный момент: GPT-4.5 и тест Тьюринга

На протяжении десятилетий тест Тьюринга оставался «путеводной звездой» машинного интеллекта — проверкой способности машины проявлять интеллектуальное поведение, эквивалентное человеческому или неотличимое от него. В то время как критики часто отвергали тест как простое измерение обмана или подражания, преподаватели UC San Diego утверждают, что он остается наиболее функционально значимой метрикой общего интеллекта.

Комментарий в Nature основывает свою аргументацию на новаторском исследовании, проведенном когнитивистами Cameron Jones и Benjamin Bergen, также из UC San Diego. Их исследование под названием «Large Language Models Pass the Turing Test» обеспечивает эмпирический фундамент для декларации. В ходе исследования GPT-4.5 сравнивался с участниками-людьми и предыдущими моделями ИИ в слепом рандомизированном контролируемом испытании.

Результаты были статистически однозначными. Опрашивающие идентифицировали GPT-4.5 как человека в 73% случаев, что значительно превосходит базовый показатель для людей, составляющий 67%. Это первый случай, когда искусственная система превзошла участников-людей в надежной среде теста Тьюринга с участием трех сторон.

Table 1: Comparative Turing Test Success Rates

Данные выявляют резкий скачок в возможностях между GPT-4 и GPT-4.5. В то время как GPT-4 находился на пороге случайного выбора (50%), показатели GPT-4.5 указывают на мастерство в нюансах, социально-эмоциональных сигналах и обманчивых рассуждениях, что фактически делает его неотличимым от собеседника-человека.

Переопределение интеллекта: философский аргумент

Декларация — это не просто отчет об эталонных тестах; это философский манифест, призывающий к переоценке того, как мы определяем «мышление». Четыре основных автора комментария в Nature — Eddy Keming Chen (философия), Mikhail Belkin (компьютерные науки), Leon Bergen (лингвистика) и David Danks (наука о данных и философия) — утверждают, что научное сообщество виновно в «антропоцентрическом предубеждении» и «постоянном повышении планки».

Профессор David Danks полагает, что всякий раз, когда ИИ осваивает задачу, ранее считавшуюся областью человеческого интеллекта — будь то шахматы, Го, свертывание белков или теперь естественный разговор — скептики переопределяют интеллект так, чтобы исключить эту конкретную способность. Это, по утверждению Danks, создает невозможный стандарт, при котором AGI определяется как «то, что машины еще не умеют делать».

«Когда мы оцениваем общий интеллект у других людей, мы не заглядываем в их нейроны, чтобы проверить "истинное" понимание», — пишут авторы. «Мы делаем вывод об интеллекте на основе поведения, разговора и способности решать новые задачи. По этим разумным стандартам — тем же стандартам, которые мы применяем друг к другу — мы в настоящее время обладаем искусственными системами, которые являются интеллектуально развитыми в общем смысле».

Авторы проводят параллели с историческими научными революциями, сравнивая появление AGI с коперниканской революцией или дарвиновской эволюцией. Подобно тому как эти сдвиги сместили человечество из центра Вселенной и биологического творения, появление AGI лишает человечество его исключительного положения как единственного обладателя общего интеллекта.

Больше чем разговор: решение задач на уровне PhD

В то время как тест Тьюринга фокусируется на беглости разговора, заявление об «общности» требует доказательств широкой когнитивной адаптивности. Комментарий в Nature подчеркивает, что возможности GPT-4.5 выходят далеко за рамки чата. Модель продемонстрировала мастерство в сложных многоэтапных задачах рассуждения, которые ранее были камнем преткновения для LLM.

Преподаватели указывают на результаты GPT-4.5 на специализированных экзаменах и его способность помогать в новых исследованиях. В бенчмарках, включающих вопросы по науке на уровне PhD (GPQA), модель показала уровень точности, сопоставимый с экспертами в данной области. Более того, его полезность в генерации рабочего кода, доказательстве математических теорем и анализе юридических прецедентов демонстрирует «общую» полезность, выходящую за рамки любой узкой области.

Эта универсальность является ключом к определению «Artificial General Intelligence». В отличие от «Narrow AI», который превосходит человека в одной задаче (например, идентификация опухолей на рентгеновских снимках), GPT-4.5 проявляет компетентность в широком спектре интеллектуальной деятельности человека без переобучения. Авторы утверждают, что хотя система не является «сверхчеловеческой» в каждой категории, она соответствует порогу «общей способности» по всем направлениям.

Последствия для науки и промышленности

Заявление о том, что AGI уже здесь, как ожидается, вызовет резонанс как в академических, так и в корпоративных кругах. В течение многих лет крупные лаборатории ИИ, такие как OpenAI, Google DeepMind и Anthropic, рассматривали AGI как отдаленную среднесрочную цель. То, что престижное учебное заведение объявило этот рубеж «достигнутым», ускоряет сроки решения регуляторных и этических вопросов.

Ключевые последствия, выделенные преподавателями UC San Diego:

• Сдвиг образовательной парадигмы: Если ИИ обладает общим интеллектом, фокус образования должен сместиться с удержания знаний на высокоуровневую проверку и руководство. Нарратив о «списывании» должен эволюционировать в нарратив о «сотрудничестве».
• Научное ускорение: Агенты ИИ теперь могут выступать в качестве независимых научных сотрудников, способных выдвигать гипотезы, программировать симуляции и анализировать литературу в масштабах, невозможных для человека.
• Разрушение рынка труда: Различие между «когнитивным» и «ручным» трудом становится более резким. Роли, требующие общего рассуждения и обработки текста, теперь полностью автоматизируемы, что требует переосмысления экономических структур.

Профессор Mikhail Belkin, один из соавторов, специализирующийся на теории машинного обучения, подчеркивает, что признание появления AGI имеет решающее значение для безопасности. «Если мы продолжим отрицать интеллектуальность этих систем, мы рискуем недооценить их субъектность и потенциал непредвиденных последствий», — отмечает Belkin. «Признание их как AGI заставляет нас относиться к их согласованию и безопасности с той же серьезностью, что и к мерам ядерной безопасности, а не как к программной ошибке».

Скептицизм и дебаты о «стохастическом попугае»

Несмотря на вес комментария в Nature, декларация не обошлась без критиков. Аргумент о «стохастическом попугае» (Stochastic Parrot), введенный лингвистом Emily M. Bender и другими, остается мощным контрнарративом. Эта точка зрения гласит, что LLMs — это всего лишь вероятностные движки, которые сшивают вероятные последовательности слов без какого-либо глубинного понимания или «модели мира».

Авторы из UC San Diego предвидят эту критику, посвятив ей раздел своего комментария. Они утверждают, что различие между «симуляцией» рассуждения и «настоящим» рассуждением не имеет значения, когда результат функционально идентичен. Если система может вывести правильный ответ на новую физическую задачу или ориентироваться в сложной социальной игре с элементами обмана (как видно из результатов теста Тьюринга), внутренний механизм вторичен по отношению к наблюдаемому интеллекту.

Кроме того, они указывают на то, что само человеческое познание в значительной степени опирается на сопоставление паттернов и вероятностное прогнозирование. Leon Bergen, доцент лингвистики, предполагает, что наше понимание обработки человеческого языка может быть ближе к тому, как функционируют LLMs, чем нам хотелось бы признавать. «Чуждая природа их интеллекта не делает его фальшивым», — утверждает Bergen. «Она делает его иной, но при этом валидной формой общего интеллекта».

Заключение: мы больше не одиноки

Декларация Калифорнийского университета в Сан-Диего знаменует собой исторический поворотный момент в истории искусственного интеллекта. Объединив твердые данные об успехе GPT-4.5 в тесте Тьюринга с четкой философской базой, преподаватели представили убедительные доказательства того, что порог AGI перейден.

По мере продвижения в 2026 год вопрос заключается уже не в том, «когда появится AGI?», а в том, «как нам с ним сосуществовать?». Признание этой реальности — первый шаг к использованию огромного потенциала общего искусственного интеллекта при одновременном управлении глубокими экзистенциальными рисками, которые он несет. Для исследователей в Creati.ai и всего технологического сообщества эра спекуляций закончилась; началась эра интеграции AGI.