Сооснователь компании Anthropic Джек Кларк заявил, что уже к 2028 году могут появиться ИИ-системы, способные самостоятельно разрабатывать и обучать собственные улучшенные версии без участия человека. По его оценке, вероятность такого сценария составляет около 60% в ближайшие два года.
Кларк отметил, что перспектива полной автоматизации ИИ-разработок вызывает у него тревогу из-за масштабности возможных последствий.
«Я прихожу к этому выводу с неохотой, потому что последствия настолько велики, что я чувствую себя подавленным ими, и я не уверен, что общество готово к тем изменениям, которые подразумевает автоматизированная ИИ-разработка», — заявил он.
По словам эксперта, будущая система сможет самостоятельно ставить исследовательские задачи, проектировать эксперименты, писать и тестировать код, оптимизировать обучение и улучшать архитектуру следующего поколения ИИ. Он назвал это «рубиконом в почти непредсказуемое будущее».
Прогресс по ключевым тестам
Кларк аргументировал свой прогноз стремительным ростом показателей современных моделей в специализированных бенчмарках. В частности:
SWE-Bench, оценивающий способность ИИ решать реальные инженерные задачи на GitHub: с конца 2023 года успешность выросла примерно с 2% до 94% весной 2026 года.
CORE-Bench, проверяющий воспроизведение научных ИИ-исследований и запуск окружений: современные агенты достигают около 95,5%.
MLE-Bench, связанный с выполнением ML-задач уровня Kaggle: ведущие системы уже показывают 64–65%.
По его мнению, эти показатели подтверждают, что ИИ быстро переходит от простого написания кода к выполнению комплексных инженерных и исследовательских циклов.
Модели становятся более автономными
Еще один важный фактор — рост продолжительности задач, которые ИИ способен выполнять без вмешательства человека. Согласно данным METR, в 2022 году модели справлялись с заданиями длительностью в десятки секунд, в 2024 году — около 40 минут, в 2025 году — до шести часов. Сейчас передовые системы могут вести инженерную работу примерно 12 часов подряд.
Кларк связывает это с развитием агентных инструментов, которые позволяют ИИ удерживать цель, проверять промежуточные результаты и исправлять ошибки.
ИИ начинает управлять другими ИИ
Сооснователь Anthropic также отметил появление систем, которые способны координировать работу других агентов, распределять задачи и собирать результаты. Такой подход уже применяется в инструментах вроде Claude Code и OpenCode.
По его словам, если модель сможет автономно управлять несколькими параллельными процессами, человеческое участие в разработке ИИ может резко сократиться.
Возможные последствия
Кларк предупредил, что в случае реализации такого сценария мир столкнется не только с технологическим скачком, но и с серьезными вызовами в сферах безопасности, контроля над ИИ, распределения капитала и будущего рынка труда.
Он добавил, что если подобные системы не появятся до конца 2028 года, это может означать наличие фундаментального ограничения в текущей технологической парадигме, преодолеть которое смогут только новые человеческие идеи.
