График, который всех напугал
Вы наверняка видели этот график. Он гуляет по ИИ-сообществам с начала 2025 года. По вертикали — способности ИИ оценивать временные горизонты (METR, Model Evaluated Timeframe Resolution). По горизонтали — дата. Линия стремительно летит вверх, обещая к 2027 году нечто невообразимое.
Проблема в том, что 99% людей читают этот график неправильно. Они видят экспоненту там, где её нет. И начинают паниковать или строить утопические планы.
На 8 февраля 2026 года последние данные METR показывают: прогресс линейный, а не экспоненциальный. Линия роста пологая, если смотреть без эмоций.
Что такое METR на самом деле?
METR — это не оценка интеллекта. Это способность модели понимать и рассуждать о временных интервалах. Сможет ли Claude Opus 4.5 (последняя версия на февраль 2026) спланировать проект на пять лет? Или GPT-5 (если верить слухам) предсказать последствия решения на десятилетие?
Исследователи дают моделям задачи вроде: «Представь, ты запускаешь стартап в 2026. Опиши этапы развития до 2035, учитывая технологические тренды». Затем оценивают когерентность, глубину и реалистичность ответа.
Где все ошибаются с графиком
Вот три главные ошибки интерпретации, которые я вижу каждый день:
- Масштаб по вертикали логарифмический. Да, на некоторых версиях графика. Это создаёт иллюзию взрывного роста. Переведите в линейный масштаб — и кривая станет гораздо скромнее.
- Игнорирование плато. Данные за последние шесть месяцев (август 2025 — февраль 2026) показывают замедление. METR у лучших моделей вырос с 8,2 до 8,7 лет. Не с 1 до 10, как кажется при беглом взгляде.
- Смешивание с другими метриками. Люди смотрят на METR и думают: «О, ИИ скоро станет умнее человека во всём». Но это лишь одна из сотен метрик. Как в статье про точность временных расчётов — даже простые вещи даются моделям с трудом.
Реальные цифры против хайпа
Давайте посмотрим на конкретные данные, актуальные на февраль 2026:
| Модель | METR (лет) | Дата оценки |
|---|---|---|
| Claude Opus 4.5 | 8,7 | 05.02.2026 |
| GPT-5 (ранний доступ) | 8,3 | 01.02.2026 |
| Gemini Ultra 2.5 | 7,9 | 03.02.2026 |
| Claude Opus 4.0 | 7,1 | Август 2025 |
Видите? За полгода прогресс — около 1,5 лет. Не экспонента. Линейный тренд с замедлением. Если экстраполировать (что само по себе рискованно), к концу 2027 года METR будет около 11-12 лет. А не 50 или 100, как пугают в некоторых телеграм-каналах.
Почему прогресс замедляется?
Тут всё сложно. И связано с фундаментальными ограничениями.
Во-первых, данные. Модели обучаются на исторических данных. Человечество не так уж долго ведёт детальные записи. Рассуждать о 50-летних горизонтах, имея данные за 100 лет, — это как пытаться предсказать погоду на год вперёд, имея статистику за неделю.
Во-вторых, архитектура. Трансформеры, даже самые продвинутые, плохо справляются с длинными причинно-следственными цепочками. Каждое дополнительное звено в рассуждении накапливает ошибку. Это хорошо описано в исследовании про деанонимизацию поведения трансформера.
В-третьих, законы масштабирования перестают работать. Тот самый миф, который мы разбирали отдельно. Удвоение параметров или данных уже не даёт удвоения способностей. Мы упёрлись в стену.
Что это значит для будущего?
Никакого взрывного роста ИИ в 2026-2027 годах не будет. Это важно понимать по трём причинам:
- Регулирование. Не нужно в панике принимать законы против ИИ-сверхразума. У нас есть время. Лучше сосредоточиться на реальных проблемах — например, на том, как триллионные инвестиции в инфраструктуру тратятся без стратегии.
- Карьеры. Страх массовых увольнений из-за ИИ преувеличен. Да, некоторые профессии изменятся. Но не исчезнут за год. У людей есть время адаптироваться.
- Наука. ИИ останется инструментом, а не учёным. Как в случае с поиском новой физики в БАКе — нейросети помогают обрабатывать данные, но не формулируют теории.
Прогноз на 2026-2027: мы увидим постепенное улучшение METR до 10-12 лет. Прорывов не будет, если не изменится сама архитектура ИИ. Ждите новых статей о «плато способностей».
Как читать графики ИИ без иллюзий
Совет от того, кто видел десятки таких графиков: всегда проверяйте три вещи.
Масштаб. Данные. Контекст.
Если кто-то показывает вам кривую, летящую в небеса, спросите: «А можно в линейном масштабе?» Если данные за последние месяцы показывают замедление — спросите, почему это не указано. И помните историю с хайпом вокруг GPT-5, когда соцсети раздули обычное обновление до сенсации.
ИИ развивается. Но не так быстро, как хотелось бы инвесторам или как боятся обыватели. График METR — прекрасный пример того, как одна визуализация может создать миф. Миф, который живёт уже больше года.
В следующий раз, когда увидите этот график, посмотрите на цифры, а не на линию. Цифры говорят спокойнее.
