Sergey Brin spune că Google folosește Gemini pentru a construi următoarea versiune Gemini - raportul de siguranță DeepMind indică automatizare parțială, dar fără accelerare semnificativă a R&D

Google DeepMind spune că Argon scrie deja peste 75% din cod, dar fără „accelerare” măsurabilă a cercetării AI potrivit The Next Web , care relatează declarațiile lui Sergey Brin și concluziile din raportul intern de siguranță pentru Gemini 4 Argon. Brin a afirmat, într-o discuție despre Gemini 4 Argon, că Google „începe să urce pe banda RSI” (îmbunătățire recursivă, adică AI care ajută la construirea unei versiuni mai bune de AI). În esență, modelul și cercetătorii „lucrează mână în mână” la următoarea generație Gemini, ceea ce ar putea scurta ciclurile de dezvoltare. Business Insider a relatat inițial despre roundtable, iar Google a distribuit ulterior videoclipul. Ce arată raportul de siguranță: mult cod generat de AI, dar control uman și efect limitat Raportul de „safety and security” publicat de Google DeepMind pentru Argon (PDF) concluzionează că nu există „nicio accelerare semnificativă de la un capăt la altul” a cercetării și dezvoltării în AI, indiferent dacă este „condusă de AI” sau nu. Riscul asociat cu AI care accelerează cercetarea AI este evaluat ca „în prezent scăzut”. În același timp, documentul descrie o automatizare substanțială a muncii de inginerie: „Majoritatea” codului de producție și a remedierilor de erori sunt redactate de agenți AI, însă modificările rămân supuse revizuirii umane înainte de trimitere. „Cea mai mare parte” a codului de producție la Google DeepMind este acum în proporție de peste 75% scrisă de AI. Ponderea cererilor de integrare a codului (pull requests) complet delegate a crescut de la 7,5% în aprilie la 11,9% în septembrie. Aproximativ 88% încă necesită ghidaj uman repetat sau cod scris de un om. Raportul mai notează că oamenii rămân esențiali în alegerea direcțiilor de cercetare, proiectarea experimentelor și diagnosticarea problemelor de antrenare. În testele interne pe sarcini de cercetare AI, Argon rezolvă doar circa jumătate dintre provocări; automatizarea completă ar necesita un scor „aproape perfect”. Ritmul de îmbunătățire: creștere ușor mai mare, dar „nesemnificativă statistic” Google urmărește îmbunătățirea Gemini printr-un indice intern construit din 92 de benchmark-uri. Raportul indică o creștere de la 0,091 puncte pe lună înainte de 1 aprilie 2026 la 0,118 puncte pe lună după această dată, diferență pe care o descrie drept nesemnificativă statistic. Argon se situează peste această tendință, însă explicația avansată este una operațională, nu „auto-accelerare” prin AI: mai multe investiții și mai multă putere de calcul pentru antrenare. De ce contează: RSI intră în zona de reglementare, înainte să fie demonstrat pe deplin Chiar dacă raportul nu găsește o accelerare end-to-end, discuția despre RSI se mută rapid în zona de politici publice. În material sunt menționate două semnale relevante: un raport (Gladstone AI) bazat pe interviuri cu cercetători de la Anthropic, OpenAI și Google DeepMind, în care „cei mai mulți” cred că RSI ar putea începe în trei până la 12 luni, posibil mai devreme în absența unei intervenții a guvernului SUA; congresmanul american Ro Khanna, care a spus că plănuiește un proiect de lege pentru a interzice AI care se auto-îmbunătățește, în timp ce OpenAI a cerut SUA să conducă stabilirea unor standarde globale. Pentru companii, miza imediată nu este doar viteza cu care apar modele noi, ci și cum vor arăta obligațiile de control, audit și responsabilitate atunci când AI ajunge să contribuie direct la propria evoluție, chiar și parțial. [...]