ИИтог

Институт FRI: эксперты по ИИ сильно недооценили скорость его развития

исследованияРедакция ИИтогThe Decoder🔥76Рейтинг ИИтог76Влияние78Новизна72Релевантность95Неожиданность72Участники38Достоверность82
Институт FRI: эксперты по ИИ сильно недооценили скорость его развития

Forecasting Research Institute (FRI) с середины 2022 года собирает прогнозы о развитии ИИ в рамках проекта LEAP (Longitudinal Expert AI Panel). В первом раунде опроса участвовали 339 экспертов: 76 специалистов по компьютерным наукам (включая 30 профессоров вузов из топ-20 и 10 человек из числа 200 самых цитируемых авторов по ИИ), 76 отраслевых экспертов, 68 экономистов и 119 специалистов по политике в сфере ИИ, а также суперпрогнозисты, люди с доказанной историей точных предсказаний.

Самый большой разрыв нашёлся в математике: летом 2025 года ИИ достиг уровня золотой медали на Международной математической олимпиаде, на пять лет раньше медианного прогноза экспертов и на десять лет раньше медианного прогноза суперпрогнозистов (прогнозы давались ещё в 2022 году, до запуска ChatGPT, но закономерность сохранялась и после). Возможно, ИИ уже решил одну из «проблем тысячелетия», хотя пока неясно, соответствует ли решение критериям оценки: в опросе августа, сентября 2025 года эксперты оценивали вероятность такого решения к концу 2027 года лишь в 10%, а суперпрогнозисты, в 5,4%. В отдельном исследовании по вирусологии эксперты предсказывали, что ИИ сравняется с лучшей командой вирусологов на тесте по устранению неполадок не раньше 2030 года (суперпрогнозисты называли 2034-й), но, по данным FRI, это могло произойти уже в апреле 2025-го; похожая недооценка отмечена и в тесте по кибербезопасности. Экономические прогнозы тоже оказались слишком осторожными: медианная оценка экспертов по максимальному годовому регулярному доходу (ARR) любой ИИ-компании на конец 2026 года составляла $20 млрд (экономисты называли $16 млрд, суперпрогнозисты, $25 млрд), тогда как, по оценке FRI, Anthropic уже достигла показателя около $100 млрд по состоянию на сентябрь 2026 года.

Но не все прогнозы оказались заниженными. Эксперты по биобезопасности предсказывали, что 22,5% участников с доступом к языковой модели справятся с биологическими лабораторными задачами, вирусологи называли 40%, суперпрогнозисты, 16,2%. В контролируемом эксперименте с моделью и доступом в интернет задачу выполнили лишь 5,2% участников, даже меньше, чем 6,6% среди тех, кто пользовался только интернетом без модели (хотя выборка была небольшой). Похоже, эксперты переоценили и скорость внедрения беспилотных такси: их медианный прогноз доли автономных поездок в США в 2027 году составил 7,3%, тогда как проекция на основе языковой модели даёт 2,5%. По оценкам роста экономики, занятости и крупного вреда от ИИ FRI пока не может судить о точности прогнозов, данных недостаточно.

При этом ожидания участников со временем растут: у тех, кто прошёл оба опроса, средняя оценка вероятности того, что ИИ станет «технологией века», выросла за девять месяцев с 31% до 36% у экспертов и с 28% до 35% у суперпрогнозистов. FRI планирует и дальше собирать прогнозы, выделить подвыборку респондентов, ожидающих особенно быстрого прогресса ИИ до 2040 года, публиковать обновляемые прогнозы самих языковых моделей рядом с человеческими (по данным ForecastBench, некоторые модели уже не уступают суперпрогнозистам на отдельных типах вопросов) и найти самых точных участников панели LEAP.

Ключевые факты

  • FRI опросила 339 экспертов (76 специалистов по компьютерным наукам, 76 отраслевых экспертов, 68 экономистов, 119 специалистов по политике ИИ) плюс суперпрогнозистов в рамках панели LEAP
  • ИИ достиг уровня золотой медали Международной математической олимпиады в июле 2025 года, на 5 лет раньше прогноза экспертов и на 10 лет раньше прогноза суперпрогнозистов
  • Возможно, ИИ уже решил одну из «проблем тысячелетия», хотя эксперты в 2025 году оценивали шанс такого решения к 2027 году лишь в 10%
  • Медианный прогноз максимального годового дохода (ARR) ИИ-компании на конец 2026 года у экспертов составлял $20 млрд, а у Anthropic, по оценке FRI, ARR уже около $100 млрд
  • Не все прогнозы занижены: реальная доля успешного выполнения биологических лабораторных задач с языковой моделью (5,2%) оказалась ниже, чем предсказывали эксперты по биобезопасности (22,5%) и вирусологи (40%)

Почему это важно

Исследование показывает системную закономерность: даже профессора топовых вузов, самые цитируемые авторы по ИИ и профессиональные прогнозисты регулярно недооценивают, как быстро искусственный интеллект достигает конкретных технических рубежей, от математических олимпиад до тестов по вирусологии. Это ставит под вопрос надёжность любых экспертных таймлайнов, на которые опираются компании, инвесторы и регуляторы при планировании.

Кому это важно

Результаты касаются разработчиков ИИ-политики, инвесторов, оценивающих сроки окупаемости ИИ-компаний, экономистов, строящих прогнозы влияния ИИ на рынок труда, и самих исследователей ИИ, которым приходится калибровать собственные ожидания по срокам прогресса.

Как это применить

FRI намерена публиковать обновляемые прогнозы самих языковых моделей параллельно с человеческими и выделить подвыборку экспертов, ожидающих наиболее быстрого прогресса ИИ до 2040 года, а также определить самых точных участников панели LEAP, это может дать более надёжный ориентир, чем усреднённые оценки всей панели.

Можно ли доверять

Отчёт FRI, промежуточный, основан на систематически собираемых с середины 2022 года данных большой и разнородной панели экспертов, что повышает доверие к методике. Но сама организация оговаривает асимметрию: недооценки становятся заметны сразу, как только реальность обгоняет прогноз, а переоценки проявляются лишь после наступления заявленного срока, это смещает промежуточные выводы в сторону случаев излишней осторожности экспертов. Часть собственных оценок FRI также опирается на прогнозы языковых моделей, которым доступна информация, которой не было у изначальных прогнозистов, а вывод о решении «проблемы тысячелетия» пока не подтверждён окончательно.

Риски и подводные камни

Контролируемый эксперимент по биологическим лабораторным задачам был небольшим, и языковая модель там не дала измеримого преимущества перед обычным интернет-поиском. Прогноз по доле автономных поездок такси в США тоже мог оказаться завышенным у экспертов, а не заниженным. Оценки экономического роста, занятости и крупного вреда от ИИ, по признанию самой FRI, пока вообще нельзя достоверно проверить.