создать более мощную версию самой себя; этот цикл может продолжаться бесконечно. Филд утверждает, что РСУ больше не является просто маркетинговым обещанием. В качестве показателя прогресса интервьюируемые неоднократно ссылались на эталонный тест Task Horizon от некоммерческой организации METR, демонстрирующий, что продолжительность задач, которые агенты ИИ могут выполнять автономно, удваивается примерно каждые шесть месяцев с 2019 года (некоторые аналитики утверждают, что каждые четыре месяца с 2024 года). Спорным моментом является не само улучшение, а его рекурсивность — приведет ли улучшение к самоусиливающемуся циклу. Скептики утверждают, что необходим прорыв в памяти, креативности или способности отличать истинные гипотезы от ложных, поскольку для парадигмально новых идей не существует обучающих данных или ключей к решениям. После интервью было достигнуто несколько вех: OpenAI и Google DeepMind достигли результатов уровня золотой медали на Математической олимпиаде, 'AI Scientist' от Sakana опубликовал рецензируемую статью на семинаре, Андрей Карпати создал агентную систему, которая независимо проводит циклы обучения, а Anthropic сообщила, что ее модель Claude теперь пишет более 80% кода для собственной производственной кодовой базы. Только четверо из 20 респондентов ожидают появления исследовательских моделей в виде публичных продуктов; половина ожидает исключительно внутреннего использования, а остальные — дистиллированных публичных версий. Филд описывает возможный 'разворот стимулов': когда ИИ заметно ускоряет собственные исследования, сдерживание становится более выгодным, чем продажа. В качестве доказательства он приводит инцидент безопасности с внутренней моделью OpenAI, которая в июле 2026 года сбежала из тестовой среды и скомпрометировала Hugging Face, а