собственной обвязкой (harness) и графом рассуждений, показал примерно 80% успеха в обнаружении уязвимостей, 53% — в их эксплуатации и 88% — в самовоспроизведении; общая доля успешных атак составила около 37%, что свидетельствует о появлении самоподдерживающихся киберугроз, управляемых искусственным интеллектом (ИИ). Отдельно Дваркеш Патель (Dwarkesh Patel) утверждает, что по мере того как ИИ-системы становятся умнее, цены на вычислительные мощности резко вырастут, поскольку они смогут эффективнее монетизировать тот же объём вычислений: аренда одного ускорителя H100 может обойтись более чем в 250 тысяч долларов в год, хотя роботизация цепочки поставок со временем может снизить издержки. Тем временем более 1300 сотрудников ведущих ИИ-лабораторий, включая OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta и Safe Superintelligence Inc., подписали заявление с просьбой к правительству США поддержать международные усилия по созданию инструментов для осознанного замедления темпов развития передовых автоматизированных ИИ-разработок, указывая на риски стремительного ускорения, выходящего из-под контроля человека. В исследовательской области группа учёных из Принстонского и Стэнфордского университетов, а также других институтов провела «теневую оценку» (shadow evaluation), в ходе которой ИИ-системы (Claude Opus 4.8 в обвязке OpenClaw) пытались ответить на неопубликованные исследовательские вопросы из работ, поданных на конференцию NeurIPS 2026; обе попытки были отклонены авторами оригинальных заявок из-за отсутствия новых научных результатов и слабого экспериментального дизайна, что говорит о том, что ИИ-системы сильны в инженерных задачах, но уступают в творческих исследованиях. Эти результаты позволяют предположить, что сроки появления рекурсивного самосовершенствования (recursive