Сергей Брин: ИИ-модели Google уже участвуют в создании своих преемников — отрасль входит в эру рекурсивного самосовершенствования

Сооснователь Google Сергей Брин в ходе публичной дискуссии, посвящённой новейшей модели компании Gemini 4 Argon, заявил, что внутренние процессы разработки ИИ-моделей в Google уже ускоряются за счёт того, что сами модели помогают быстрее создавать своих преемников. По его словам, ещё до выхода Gemini 4 линейка моделей Flash дала компании основание полагать, что структурные изменения в процессе разработки уже происходят, и Google «начала втягиваться в бег по дорожке RSI» — рекурсивного самосовершенствования. «И сейчас наши исследователи и сама модель работают рука об руку, чтобы создать следующую версию модели», — подчеркнул Брин. Запись дискуссии Google продемонстрировала в минувшую среду, что придаёт заявлению характер официального публичного высказывания, а не частного комментария.

Что такое рекурсивное самосовершенствование и почему оно меняет логику отрасли

Принцип, о котором говорит Брин, в профессиональной среде обозначается аббревиатурой RSI (Recursive Self-Improvement). Если в робототехнике оптимальная схема производства описывается фразой «машины делают машины», то в разработке ИИ-моделей аналогичный принцип сводится к тому, что каждая новая версия модели создаётся с участием предыдущих версий. Это порождает нарастающий, а не линейный темп развития: чем лучше модель, тем быстрее и качественнее она помогает создать следующую. Брин подчёркивает, что именно эта динамика позволяет Google оставаться в числе лидеров отрасли и значительно увеличивать темпы совершенствования ИИ.

Конкуренты подтверждают: порог RSI приближается для всей индустрии

Заявления Google не изолированы. Конкурирующие Anthropic и OpenAI также сообщили, что их ИИ-системы уже находятся на грани перехода к рекурсивному самосовершенствованию. По данным опроса, проведённого аналитической компанией Gladstone AI среди разработчиков, большинство респондентов — включая представителей всех трёх упомянутых компаний — убеждены, что RSI станет рутинной практикой в ближайшие 3–12 месяцев. При этом аналитики допускают, что этот сценарий может реализоваться быстрее, если государственное регулирование в сфере ИИ не вынудит разработчиков замедлить темпы. Таким образом, речь идёт не о единичном технологическом прорыве одной компании, а о системном сдвиге, затрагивающем всю индустрию.

Практическая реализация: ИИ-агенты уже пишут основной код

В собственном отчёте по модели Argon Google зафиксировала, что ряд элементов исследований и разработок в сфере ИИ уже автоматизирован. Конкретно: ИИ-агенты функционируют как ассистенты с высокой отдачей, выступая авторами основной части продуктивного программного кода и исправлений. При этом все предлагаемые модели изменения в коде проходят проверку человеком непосредственно перед утверждением, что сохраняет за разработчиками контрольную функцию. Это означает, что RSI в Google уже не гипотетическая концепция, а рабочий процесс, встроенный в ежедневную разработку.

Личная роль Брина и слухи о следующей модели Carbon

По данным Business Insider, Сергей Брин лично контролирует направление развития Google Gemini, определяя стратегические приоритеты и настаивая на большей концентрации на принципе RSI. Темпами прогресса сооснователь компании, по его собственным словам, весьма доволен: «Когда обыватели только смотрят видео о выходе Argon, разработчики Google уже могут продвинуться на пару моделей вперёд». По некоторым данным, Google уже тестирует новую модель под рабочим названием Carbon, которая в задачах написания программного кода вполне может сравниться с Anthropic Opus 5.5. Эти сведения пока не подтверждены официальным анонсом, но согласуются с описанной Брином динамикой ускорения.

Что это значит для рынка и регуляторов

Если RSI действительно станет нормой в ближайшие месяцы, логика конкуренции в сфере ИИ изменится принципиально: преимущество перейдёт не к компании с наибольшим количеством вычислительных ресурсов, а к той, которая быстрее выстроит замкнутый цикл «модель создаёт модель». Для регуляторов это означает, что окно для формирования правил игры сужается: чем выше темп самосовершенствования, тем сложнее отследить, какие именно изменения в модели были внесены автономно, а какие — по решению человека. Заявление Брина о том, что без регулирования отрасль будет ускоряться, фактически является публичным сигналом регуляторным органам: либо они вмешиваются сейчас, либо фиксируют уже сложившуюся реальность.