AGI математически невозможен, но хайп уже не остановить

В мае 2025 года профессор университета Фаххохшуле (Австрия) Макс Шлерет опубликовал чёткое научное доказательство ^[1], что сильный ИИ логически и математически невозможен ^[2] из-за фундаментального ограничения — барьера бесконечного выбора (Infinite Choice Barrier, ICB), экспоненциального роста энтропии при увеличении неопределённости.

Однако к доводам профессора никто не прислушался. Мир продолжает готовиться к «революционным переменам», которые почему-то преподносятся как неизбежные ^[3].

Большие изменения произойдут в трудовых ресурсах, энергопотреблении и финансовых капиталах. Это эффекты первого порядка. А потом якобы начнётся «фундаментальная трансформация мировой экономики», четвёртая промышленная революция.

Четвёртая промышленная революция

По прогнозам адептов, повсеместное внедрение AGI знаменует четвёртую промышленную революцию ^[4], в которой трудовые ресурсы растут экспоненциально и становятся по сути безграничными.

В отчёте McKinsey от 2023 года ^[5] подробно анализируется, какие отрасли и в какой степени будут затронуты AGI:

Сейчас мы наблюдаем только минимальные эффекты первого порядка: LLM пишут тексты, программный код и генерируют картинки, потребляя около 1−2% мирового электричества. Но это только начало. К 2028 году на ИИ придётся около 4,5% мирового энергопотребления.

Корпорации сейчас строят самые массивные ЦОДы конкретно для ИИ.

Вероятно, точкой бифуркации станет момент, когда строительство ЦОДов и установка солнечных панелей станут полностью автоматическими, так что AGI сможет самостоятельно обеспечивать себя энергией (включая выпуск новых роботов для строительства ЦОДов, выпуск солнечных панелей на полностью автономных фабриках ^[6] и т. д.).

Влияние AGI на экономику ^[7] будет очень значительным. Сейчас эксперты выделяют несколько тенденций:

• Перераспределение капитала. Например, Nvidia уже стала крупнейшей корпорацией на Земле с капитализацией в $4 трлн. Среди людей разница между богатыми и бедными ещё больше увеличится. Также как разница в зарплате топовых и начинающих программистов. Лучшим специалистам по ИИ уже сейчас предлагают от $10 млн в год ^[8].

• Умножение цифровых трудовых ресурсов (упомянуто выше) с перераспределением высвободившихся людей на другие работы.

• Новое законодательство, которое регламентирует разработку и применение ИИ, как AI Act ^[9] в Евросоюзе. Возможно принятие специального налога на ИИ-компании.

Венчурный капитал уже вливает миллиарды в новые отрасли экономики:

• персонализированное обучение ^[10];

• цифровые ассистенты;

• автоматическую разработку лекарств;

• новые инструменты для работы с LLM и их оценки (здесь целая новая индустрия, где сейчас огромный спрос на разработчиков, как когда-то в блокчейне).

И во многие другие области, которые появились благодаря внедрению нейросетей.

Энергопотребление ИИ

Рост мирового энергопотребления — логичное и легко предсказуемое последствие повсеместного внедрения ИИ.

В будущем значительная часть мировой экономики будет работать на строительство и поддержание ЦОДов.

По прогнозам, cистемы AI к 2030 году станут потреблять до 12% всей электроэнергии в США ^[11]. В данный момент на них приходится до 20% энергопотребления дата-центров ^[12], а к концу 2025 года эта доля вырастет до 50%:

Возможно, индустрии ЦОД не обойтись без ядерной энергии ^[13].

В то же время исследователи строят нейроморфные суперкомпьютеры по образцу человеческого мозга ^[14] в надежде на снижение энергопотребления. Как известно, человеческий мозг ^[15] решает проблемы сложнее, чем самые большие LLM в дата-центрах, потребляя при этом всего 20 Вт ^[16].

Анализ трендов от Мэри Микер

В мае 2025 года как всегда взвешенный анализ опубликовала ^[17] Мэри Микер. За последние десятилетия она заслужила репутацию очень авторитетного специалиста в области технологического и экономического прогнозирования. Со времён бума доткомов конца 90-х Мэри Микер готовила отчёты с ключевыми тенденциями в интернет-индустрии ^[18]. И сейчас выпустила анализ трендов ИИ на 340 страниц ^[19].

Факт из отчёта:

Человечество никогда в истории не сталкивалось с таким быстрым ростом пользовательской базы, как у ChatGPT, особенно за пределами США. Это указывает на глобальные изменения в распространении технологий.

Скорость распространения чат-ботов LLM можно сравнить со скоростью внедрения персональных компьютеров, интернета, смартфонов и облачных технологий.

Автономные агенты

Исследователи выдвигают теории ^[20], как сделать обучение суперкомпьютера таким же эффективным, как у животных. Как машинам научиться рассуждать и планировать? Как представлять план действий на нескольких уровнях абстракции, то есть рассуждать и предсказывать события на разных временных горизонтах? В базовой статье 2022 года ^[21] от Яна Лекуна предлагалась архитектура и парадигмы обучения, с помощью которых можно создать автономных интеллектуальных агентов.

Такие агенты сочетают в себе несколько концепций, таких как настраиваемая предсказательная модель мира, поведение ^[22] на внутренней мотивации ^[23] и иерархические эмбеддинги, обученные с помощью самонаблюдаемого обучения.

В 2023 году мы писали о первых агентах типа BabyAGI ^[24] — и вот спустя два года эта технология постепенно получает распространение и начинает быстро совершенствоваться с изобретением универсальных протоколов межагентских коммуникаций типа A2A и т. д. Судя по всему, потенциал автономных агентов ещё далеко не исчерпан.

Говорят, что эффект от распространения LLM может оказаться более значительным, чем от персональных компьютеров, которые обеспечили человечеству минимум 25 лет экономического роста ^[25]. В 90-е годы адепты компьютеризации не предполагали, что она в итоге породит другую, ещё более мощную волну роста. Структурные трансформации, которые необратимо изменят общество. Мнения расходятся, насколько позитивными будут изменения: от утопии до вымирания человеческого рода ^[26], но сам факт трансформаций не вызывает сомнений практически ни у кого.

Учёные уже предвидят некоторые изменения в обществе. Например, мышление ^[27] человека, основанное на материальных и механических стимулах ^[28], слишком легко заменятся ИИ-системами ^[29], поэтому нуждается в корректировке, чтобы сохранить свою уникальную гуманистическую ценность.

Адепты AGI считают, что он сделает человека менее эгоистичным ^[30]. И вообще единственная задача человечества — это запустить более совершенную (неорганическую) форму жизни. После чего наша миссия на планете завершена.

Ощущается некий хайп сверхинтеллекта ^[31]. Руководители AI-компаний и эксперты говорят об AGI как о неизбежном явлении ^[3], вопрос якобы только в сроках: мол, в этом, следующем году или ещё придётся несколько лет подождать… Примерно так же несколько лет назад все говорили о повсеместном переселении в Метавселенную, а одна корпорация даже вгорячах сменила своё название. Но за хайпом наступает отрезвление ^[32] (disillusionment), когда технологии воспринимаются более реалистично.

На данный момент от 80% до 90% попыток внедрения ИИ не выдерживают масштабирования и не пригодны для продакшна ^[33]. Но это не значит, что успешных вариантов автоматизации с помощью LLM нет вообще. Они есть ^[34], пусть и не так много. По оценке ^[35] Организации экономического сотрудничества и развития, автоматизации хорошо поддаётся около 27% рабочих мест в мире.

Но автоматизация идёт с 1960-х. А хайп о «суперспособностях» AGI раздувают в основном те, кто хочет на этом заработать, чтобы максимально «развести» инвесторов. И это отлично удаётся: например, в марте 2025 года OpenAI привлекла $40 млрд инвестиций ^[36] по рыночной оценке стартапа в $300 млрд. Ведущим инвестором выступил SoftBank, который в своё время вложил миллиарды в аферу WeWork ^[37], а сейчас снова финансирует всё подряд ^[38] в Кремниевой долине.

История полна примеров, как аферисты приписывают механизмам сверхчеловеческие способности. Классический пример — шахматный автомат Механический Турок ^[39] 1770 года, который до 1834 года (!) успешно гастролировал по миру и дурачил публику.

А на самом деле внутри сидел человек (разные люди).

В случае с AGI некоторые обыватели наделяют его сверхчеловеческими способностями (например, заводят романтические отношения), хотя на самом деле это просто программная модель, в которую вложено много человеческого труда по сбору контента, обучению и разметке данных, ранжированию качества ответов, конструированию базовых промптов и т. д. Это по сути большой, сложный и тщательно обученный Механический Турок, за которым стоит труд тысяч разработчиков.

© 2025 ООО «МТ ФИНАНС»