Великая революция GPT-5.3 Codex и Claude Opus 4.6 не в том, что они умнее. Дело в том, что они могут улучшить себя

На прошлой неделе OpenAI и Anthropic одновременно выпустили свои новые модели искусственного интеллекта, специализирующиеся на программировании: GPT-5.3 Codex и Claude Opus 4.6. Помимо улучшений, которые они предполагают в производительности или скорости, которые действительно поразительны, обе компании также зафиксировали нечто, что полностью меняет правила игры: модели искусственного интеллекта активно участвуют в собственном развитии. Или, другими словами: ИИ совершенствует себя.

Почему это изменение имеет значение. Инструменты генеративного искусственного интеллекта достигают высокого уровня эффективности и точности, за несколько лет превращаясь из сотрудников, выполняющих простые и своевременные задачи, в возможность участвовать в значительной части разработки. Согласно технической документации OpenAI, GPT-5.3 Codex «сыграл важную роль в его собственном создании», он использовался для отладки его обучения, управления его развертыванием и диагностики результатов оценки.

С другой стороны, следует отметить слова Дарио Амодея, генерального директора Anthropic, который в своем личном блоге утверждает, что ИИ пишет «большую часть кода» в его компании и что петля обратной связи между текущим и следующим поколениями «набирает обороты с каждым месяцем».

Подробно. На практике это означает, что каждое новое поколение ИИ помогает создавать следующее, которое будет более способным, что, в свою очередь, создаст еще лучшую версию. Исследователи называют это «взрывом интеллекта», и те, кто разрабатывает эти системы, считают, что процесс уже начался. Амодей публично заявил, что мы можем быть «всего в 1 или 2 годах от точки, когда нынешнее поколение ИИ автономно создаст следующее».

Большинство людей используют бесплатные языковые модели, которые доступны каждому и хорошо подходят для определенных задач. Но они также очень ограничены и не являются хорошим отражением того, на что способна современная модель искусственного интеллекта. За короткое время работы с 5.3-Codex мы смогли прийти к такому же выводу, поскольку инструменты искусственного интеллекта, которые крупные технологические компании используют в своей разработке, по своим возможностям не похожи на более коммерческие, которые у нас есть в свободном доступе.

Фокус в первую очередь на коде. Начальная специализация в программировании имеет больше смысла, чем мы думаем. И дело в том, что идея таких компаний, как OpenAI, Anthropic или Google, о том, что их системы были исключительными в написании кода раньше всего, связана с тем, что для разработки ИИ требуется огромное количество кода. И если ИИ сможет написать этот код, он может помочь построить свою собственную эволюцию. «Сделать ИИ отличным в программировании — это стратегия, которая открывает все остальное. Вот почему они сделали это первыми», — сказал Мэтт Шумер, генеральный директор OthersideAI, в своем посте, о котором в наши дни есть о чем поговорить в социальных сетях.

Между строк. Новые модели не просто пишут код: они принимают решения, выполняют итерацию над своей собственной работой, тестируют приложения, как это сделал бы разработчик-человек, и доводят результат до удовлетворительного состояния. «Я говорю ИИ, что я хочу создать. Напишите десятки тысяч строк кода. Затем вы открываете приложение, нажимаете кнопки, пробуете функции. Если вам что-то не нравится, вернитесь и измените это самостоятельно. Только когда он решает, что соответствует своим собственным стандартам, он возвращается ко мне», — рассказывал Шумер, описывая свой опыт работы с GPT-5.3 Codex.

Что меняется с самореференцией. До сих пор каждое улучшение зависело от человеческих команд, тративших месяцы на обучение моделей, настройку параметров и исправление ошибок. Теперь часть этой работы выполняется самим ИИ, ускоряя циклы разработки. Как делится Шумер и ссылается на данные METR, организации, которая измеряет способность этих систем выполнять сложные задачи автономно, время, в течение которого ИИ может работать без вмешательства человека, удваивается примерно каждые семь месяцев, и уже есть недавние признаки того, что этот период может быть сокращен до одного года. четыре.

И что теперь. Если эта тенденция сохранится, к 2027 году мы сможем увидеть системы, способные работать автономно в течение нескольких недель над полными проектами. Амодей говорил о моделях, «существенно более умных, чем почти все люди, почти во всех задачах» на 2026 или 2027 год. Дело не в далеких предсказаниях, поскольку техническая инфраструктура для ИИ, позволяющая вносить свой вклад в его собственное улучшение, уже работает. И именно эти возможности действительно переворачивают технологическую индустрию с ног на голову.

Редактор: AndreyEx