TGViewer
AI Global Agenda AI Global Agenda @aicentremgimo · 2.82K subscribers
Post #1368 1.61K
📩 Недавние исследования METR (Model Evaluation and Threat Research) показали новую тенденцию в развитии ИИ, которую называют «новым законом Мура» для ИИ-агентов. В отличие от классического закона Мура, предсказывающего удвоение количества транзисторов на чипе каждые два года, новый закон описывает экспоненциальный рост способности ИИ-агентов выполнять более длительные и сложные задачи.
Согласно исследованию, проведённому организацией METR, с 2019 года способность передовых ИИ-систем успешно выполнять задачи, требующие определённого времени от человека, удваивается примерно каждые 7 месяцев. Это означает, что если в 2022 году ИИ мог справляться с задачами, требующими 30 секунд человеческого времени, то к 2025 году — уже с той работой, на которую уходит около часа.

Прогнозы на будущее выглядят следующим образом:
2026: 2-часовые задачи
2027: 8-часовые задачи (1 рабочий день)
2028: 40-часовые задачи (1 рабочая неделя)
2029: 167-часовые задачи (1 рабочий месяц)

📌 Комментарий экспертов Центра ИИ МГИМО:
Появление концепции «нового закона Мура» применительно к ИИ-агентам отражает качественный сдвиг в логике развития ИИ и меняет само понимание продуктивности в цифровую эпоху.
Государства, обладающие доступом к инфраструктуре масштабного обучения и тестирования ИИ-агентов, а также к юридическим и этическим механизмам их применения, вероятно, получат заметное преимущество в глобальной конкуренции — как в экономике, так и в сфере национальной безопасности.
В условиях отсутствия универсальных стандартов оценки и регулирования автономных ИИ-систем международное сообщество сталкивается с необходимостью пересмотра принципов цифровой этики, трансграничной ответственности и доверия к системам, чьи решения становятся всё менее прозрачными. Это, в свою очередь, ставит на повестку дня вопрос об усилении роли ООН и других многосторонних форматов в выработке глобальных подходов к управлению рисками и возможностями ИИ.
metr.org Measuring AI Ability to Complete Long Software Tasks We propose measuring AI performance in terms of the *length* of tasks AI agents can complete. We show that this metric has been consistently exponentially increasing over the past 6 years, with a doubling time of around 7 months. Extrapolating this trend…
  • 🔥 6
  • 👍 2
  • 👌 2
  • 👨‍💻 2
More from @aicentremgimo
  1. Sep 24, 2026📖💻 Microsoft AI опубликовал кодекс для «гуманистического ИИ» Microsoft AI опубликовала п…
  2. Sep 23, 2026📩 McKinsey выпустила 6-е ежегодное исследование "Technology Trends Outlook 2026" с описан…
  3. Sep 17, 2026📌Открыта регистрация на Модель МСЭ МГИМО 26–28 октября 2026 года в МГИМО МИД России состо…
  4. Sep 15, 2026📩 ОЭСР опубликовала отчет о состоянии космической отрасли "The Space Economy at a Glance…
  5. Sep 10, 2026📩 Еврокомиссия: ИИ в биологии развивается быстрее, чем система проверки его результатов 1…
  6. Sep 4, 2026📩 Летом ОЭСР опубликовала исследование Competition in the age of AI: Initial evidence fro…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →