Отчёты
В докладе Stanford AI100 выявлены пределы масштабирования на фоне расширения влияния ИИ
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google
Stanford HAI объявил о публикации третьего доклада в рамках «Столетнего исследования искусственного интеллекта» 10 ноября 2026 года. В докладе делается вывод, что стратегия масштабирования, лежащая в основе генеративного ИИ, сталкивается с ограничениями, связанными с данными и затратами, по мере того как влияние ИИ распространяется на науку, безопасность и государственные институты.
Исследование под названием «ИИ выходит в массы: эпоха масштабирования и рост генеративного ИИ» продолжает серию докладов, опубликованных в 2016 и 2021 годах. Программа AI100 была запущена в 2014 году; в ее рамках исследовательская комиссия собирается каждые пять лет. Междисциплинарную комиссию возглавил профессор Оксфордского университета Майкл Вулдридж. Она рассмотрела 12 постоянных вопросов и провела два углубленных исследования геополитики ИИ и масштабирования. Текст был окончательно подготовлен в сентябре 2026 года.
Переход от более крупных моделей
Комиссия отмечает, что главные достижения генеративного ИИ за последние пять лет стали возможны благодаря увеличению объема обучающих данных и вычислительных ресурсов. Вместе с тем, по ее оценке, этот подход сдерживают нехватка высококачественных данных и непомерная стоимость обучения передовых моделей. Архитектуры трансформеров и диффузионных моделей приобрели большое значение благодаря сочетанию с огромными массивами данных и вычислительными мощностями. После публичного запуска ChatGPT в ноябре 2022 года инструменты генеративного ИИ стали доступны миллионам пользователей.
По мнению комиссии, на следующем этапе большее значение приобретут более совершенные алгоритмы и, возможно, более компактные модели, которые будут реже перестраивать и обучать заново. Они будут лучше учитывать контекст и использовать память, проходить специализированное обучение рассуждению, задействовать больше вычислительных ресурсов на этапе вывода и применять инструменты или агентов для выполнения сложных задач. В отличие от обычной модели, которая за один проход напрямую формирует ответ, модели рассуждения генерируют промежуточные шаги и используют дополнительные вычисления во время его подготовки. Возможности ИИ остаются неоднородными: наряду с впечатляющими результатами наблюдаются хрупкость рассуждений и ошибки при решении простых задач.
Достижения науки и экономическая отдача
По оценке комиссии, ИИ позволяет сократить сроки некоторых научных исследований с нескольких лет до нескольких месяцев или недель. Комиссия прогнозирует, что в течение ближайшего десятилетия лаборатории с ИИ станут обычным явлением в самых разных научных дисциплинах, и призывает проверять открытия, полученные с помощью машин, на основе четких принципов, продолжая при этом проверять исследования, созданные ИИ, силами человека. Вопрос о том, насколько широко люди должны участвовать в разработке экспериментов, остается открытым.
Комиссия отмечает, что масштабы и темпы инвестиций в центры обработки данных и чипы для ИИ превзошли предыдущие инвестиционные бумы, создавая нагрузку на энергоснабжение и запасы пресной воды, увеличивая выбросы углерода и влияя на национальную энергетическую политику. На момент написания доклада рыночная капитализация Nvidia превышала 5 триллионов долларов, а на рост акций Nvidia пришлось более 15% прироста американского фондового рынка в 2025 году.
В докладе делается вывод, что, несмотря на финансовые оценки и капитальные затраты, влияние ИИ на экономику пока не проявилось ни в совокупных макроэкономических данных, ни в показателях окупаемости инвестиций компаний. Это различие позволяет отделить заметную финансовую активность от подтвержденной отдачи на уровне всей экономики и отдельных компаний и служит важной оговоркой к оценке инвестиционного бума.
Безопасность и общественная подотчетность
Комиссия рассматривает кибербезопасность как область как наступательного, так и оборонительного применения ИИ и приводит в качестве примеров успешное выявление уязвимостей и кибератаки, проведенные командами ИИ-агентов в период, охваченный докладом. Во время боевых действий решения о нанесении смертоносных ударов принимались без участия человека в контуре принятия решений. Синтетические изображения, клонированные голоса и видеозаписи также подрывают лежащие в основе журналистики, права и демократических институтов представления о достоверности доказательств.
Хотя ИИ затрагивает жизнь миллиардов людей, комиссия отмечает, что общественность практически не участвовала в его разработке и внедрении. Среди вызывающих обеспокоенность вопросов — рабочие места, образование, окружающая среда, психическое здоровье, демократические институты и критическая инфраструктура. Комиссия рекомендует рассматривать будущее ИИ как коллективный общественный выбор, который должен опираться на реальное участие общественности и действия правительств и технологических компаний.
Комиссия характеризует международное регулирование как раздробленное и все чаще определяемое соображениями национальной безопасности: экспортный контроль и ограничения на поставки чипов и доступ к моделям становятся инструментами государственной политики. Международные саммиты и декларации способствовали выработке принципов, а также научному и дипломатическому обсуждению, но привели лишь к небольшому числу практических, юридически обязывающих многосторонних мер.
Комиссия не берется предсказать, продолжится ли быстрый рост возможностей ИИ или он замедлится из-за ограничений в инвестициях, поставках полупроводников и доступности данных. При любом сценарии влияние ИИ на науку и финансы уже заметно, тогда как надежная проверка результатов, широкая экономическая отдача и реальная общественная подотчетность остаются нерешенными вопросами.
