Google DeepMind провел первый внутренний аудит проектов, в которых искусственный интеллект используется для разработки новых моделей. Целью проверки было оценить, насколько автоматизированные инструменты влияют на темпы прогресса в области ИИ.

Ключевые выводы аудита

  • AI‑системы генерируют около 75 % кода, используемого в текущих исследованиях.
  • Несмотря на высокий уровень автоматизации, измеримого ускорения развития ИИ не обнаружено.
  • Аудит показал, что процесс обучения новых моделей по‑прежнему ограничен традиционными методами и человеческим контролем.

По мнению представителей DeepMind, широкое применение генеративных моделей кода пока не приводит к существенному сокращению времени разработки новых алгоритмов. Авторы отчёта отметили, что автоматическое написание кода упрощает рутинные задачи, но ключевые этапы – формулировка гипотез, настройка экспериментов и интерпретация результатов – остаются в зоне ответственности исследователей.

Результаты первой внутренней проверки подчеркивают, что текущие инструменты ИИ, хотя и способны покрывать большую часть программного обеспечения, ещё не способны самостоятельно вести научный процесс. Google планирует продолжить мониторинг эффективности AI‑помощников и рассмотреть возможности их более глубокой интеграции в будущие исследования.