Google и Nvidia вкладываются в самообучаемый ИИ

Recursive Superintelligence привлёк $500 млн при оценке $4 млрд

Стартап из Лондона на 20 человек (!) и основанный 31 декабря 2025, бросит вызов OpenAI и Google. Команда –экс-учёные Salesforce, Google DeepMind и OpenAI.

Цель амбициозная: автоматизировать весь пайплайн создания фронтирных моделей – от отбора данных до выбора направлений исследований. На вопрос, какой этап они хотят забрать у людей, CEO компании скромно отвечает: «Все возможные».

Anthropic на прошлой неделе опубликовал исследовательскую повестку своего внутреннего исследовательского института TAI.
Четыре направления:
- как ИИ меняет экономику,
- какие угрозы он создаёт,
- как он меняет людей и общества,
- как он ускоряет собственное развитие.

Это единственный проект такого рода среди крупных компаний отрасли. У всех остальных либо декларации о намерениях облагодетельствовать общество или грантовые программы для покупки лояльности внешних исследовательских институтов. Тут внутренний орган с опубликованной повесткой, который смотрит на мир с позиции инсайдера и обязуется говорить об этом публично.
И сама повестка информативна.

Список вопросов, которые TAI считает важными, точно совпадает со списком вопросов, которые важны для бизнеса Anthropic.
Что происходит с рынком труда — как меняется концентрация занятости, что случается с профессиями, где младшие сотрудники традиционно служили сырьём для выращивания старших, кто вообще выиграет от диффузии ИИ географически. Это определяет регуляторное давление.

Какие угрозы создаёт ИИ в кибербезопасности и биологии - насколько «наступательные возможности» ИИ опережают оборонительные, как закрыть разрыв между темпом угрозы и темпом ответа. Как гармонизировать броню со снарядом таким образом, чтобы вместо «таблетки от рака» мы не получили биооружие в руках террористов.

Как автономные агенты взаимодействуют с правовыми системами, какие нормы возникают, когда агенты начинают взаимодействовать друг с другом, как встроить их в существующие режимы ответственности. Это определяет юридические риски.

Как ИИ ускоряет собственное развитие, есть ли архитектура для измерения скорости использования ИИ для улучшения самого, что вообще служило бы ранним сигналом сбоя траекторий рекурсивного самоулучшения. Это определяет конкурентную позицию и переговорные возможности с регуляторами.

Повестка читается как карта рисков компании, переведённая в язык общественно полезных исследовательских вопросов. Это не упрёк совсем. Компания честно изучает то, что ей важно знать. И делает это лучше, чем кто-либо другой в отрасли.

Но есть вопросы, которых в повестке нет. ❓

Что происходит с грамотностью детей в странах, где голосовые помощники появились раньше, чем закрепился навык чтения и письма. Как меняется способность к самостоятельному суждению у людей, которые с подросткового возраста делегируют формулировку мыслей языковой модели. Какие когнитивные навыки исчезают в первом поколении, выросшем с ИИ-ассистентами, и исчезают ли они навсегда или восстановимы.

Эти вопросы не в повестке, не потому что они неважны. А потому что ответы на них не нужны компании для принятия решений и потому что часть ответов могла бы указывать на то, что определённые продукты не стоит делать безусловно доступными. 

Компания, производящая гербициды, может открыть лабораторию по лечению видов рака, которые её продукты вызывают и работать в ней честно и профессионально. И мы такие случаи знаем. Такая лаборатория будет делать реальную науку и приносить реальную пользу. Вопрос о том, стоит ли производить онкогенные гербициды, она поставить не может, потому что финансирование идёт от продаж гербицидов.

Регулятора с мандатом на неудобные вопросы в ИИ не существует. Независимое финансирование для по-настоящему некоммерческих исследований полевых, долгосрочных, с контрольными группами в реальных школах реальных бедных (да и богатых) стран не существует. Государства, которые могли бы это организовать, либо сами заинтересованы в проникновении ИИ, либо не имеют методологического потенциала, либо и то и другое.

В результате, антропиковский TAI лучшее из того, что есть. Повестка института показывает не только то, что изучается. Она показывает форму того, что изучать в нынешней конфигурации невозможно.

Проблема не в экранах. Проблема в том, что мы превратили обучение в игру, в которую никто не хочет играть
23 апреля 2026 года / Арана Шапиро

Недавняя статья в New York Times, в которой говорится о том, что школы отказываются от ноутбуков и «обучающих игр», находит отклик, потому что в ней отражено то, что уже видят преподаватели. Картина знакомая: ученики переключаются между вкладками, заходят на YouTube, не до конца сосредоточившись на задании. Устройства повсюду. А внимания не хватает.

Это справедливое замечание, но оно неверно диагностирует проблему. Проблема не в том, что ученики играют в игры. Проблема в том, что мы неправильно понимаем суть игрового обучения.

То, что большинство школ продвигают под видом «обучающих игр», на самом деле представляет собой оцифрованные тесты: вопросы с несколькими вариантами ответов, баллы и таймеры, таблицы лидеров в дополнение к заданиям на запоминание — то, что мы иногда называем «брокколи в шоколаде». Несмотря на интерактивность, они основаны на том же принципе, что и традиционное обучение: есть правильный ответ, и ваша задача — его найти. Вот и всё.

Это не игра. Это представление.

Представление об играх как о способе сделать обучение более «увлекательным» вводит в заблуждение. Цель игрового обучения не в том, чтобы заставить учеников сосредоточиться на занятиях. Она в том, чтобы привить им принципиально иной образ мышления.

Хорошие игры не спрашивают: «Тебе весело?» Они спрашивают: «Что ты будешь делать дальше?»

Они вовлекают учащихся в активное обучение, создавая условия, в которых им приходится принимать решения в условиях неопределенности, проверять свои идеи, сталкиваться с последствиями и пересматривать свои взгляды. Другими словами, они заставляют учащихся напряженно работать.

В рамках своей работы в организации Games for Change я много лет сотрудничал с преподавателями, дизайнерами и студентами, пытаясь найти правильный подход, и на собственном опыте убедился в том, что в этом деле есть как перспективы, так и подводные камни. Когда я вижу, как молодые люди погружаются в хорошо продуманную образовательную среду, неважно, цифровую или нет, я сразу замечаю изменения. Они проявляют интерес. Ставят перед собой сложные задачи. Пробуют что-то сделать, терпят неудачу и тут же пробуют снова. Это не «развлечение» в поверхностном смысле. Это глубокая вовлеченность.

Игровое обучение, если оно организовано правильно, — это просто структурированное продолжение инстинкта. Оно не просто добавляет систему поощрений, красивую графику или яркие звуковые эффекты к скучному контенту. Оно создает условия, в которых понимание нужно заслужить.

Таким образом, когда учащиеся кликают по ответам, чтобы получить баллы, они не учатся в процессе игры. Они оптимизируют процесс, чтобы соответствовать требованиям. И когда мы видим, что учащиеся теряют интерес к обучению или усваивают материал поверхностно, мы должны четко понимать, на что реагируем. Это не провал игрового обучения. Это предсказуемый результат превращения обучения в викторину, замаскированную под игру, и переноса ее на экран.


Критика, высказанная в статье, также основана на узком понимании процесса обучения. В качестве доказательства того, что эти инструменты не работают, приводятся неизменные результаты тестов. Это важно. Но это лишь часть общей картины.

Некоторые из наиболее важных результатов обучения не оцениваются стандартизированными тестами: умение ориентироваться в сложных системах, работать в команде, преодолевать неопределенность или принимать решения, когда нет однозначных ответов. Именно эти навыки мы ценим, и именно их развивают хорошо продуманные игры.

Возьмем, к примеру, Minecraft. При правильном подходе он становится мощной образовательной средой. Учащиеся строят и дорабатывают структуры, проектируют экосистемы и сотрудничают в общих мирах. Обучение не навязывается им извне. Оно возникает в процессе их деятельности. 👇