AGI потребует создания «модели мира» — ИИ, способного понимать причинно-следственные связи, проводить мысленные эксперименты и моделировать физические процессы. Только такой подход позволит совершать настоящие научные открытия. Он оценил вероятность появления AGI к 2030 году на уровне 50%, при этом подчеркнув, что LLM вроде ChatGPT не способны к прорывам в науке.
«Современные большие языковые модели феноменальны в распознавании паттернов, — объясняет Хассабис. — Но они не понимают причинно-следственные связи и не знают, почему А приводит к Б. Они просто предсказывают следующий токен на основе статистических корреляций».
DeepMind уже использует эти идеи на практике. Хассабис привёл в пример две системы: Genie 3, выпущенную в августе 2025 года для генерации интерактивных 3D-миров по текстовому описанию, и SIMA 2, которая обучает ИИ-агентов действовать в этих виртуальных средах. Исследования показывают, что подобные гибридные системы, объединяющие языковое понимание с пространственным мышлением, на 20-30% эффективнее чистых языковых моделей в сложных логических задачах и гораздо реже галлюцинирует относительно законов физики.
Что касается робототехники, Хассабис считает, что прорывной момент может наступить в ближайшие 18-24 месяца.
Его слова прозвучали вскоре после объявления о партнерстве Google DeepMind и Boston Dynamics на CES 2026 в Лас-Вегасе. Базовая модель Gemini Robotics будет интегрирована в гуманоидных роботов Atlas, которые в ближайшие месяцы пройдут испытания на заводах Hyundai.
По поводу влияния ИИ на занятость Хассабис отметил, что системы ИИ пока не способны полностью заменить человека. Тем не менее, в долгосрочной перспективе AGI способен создать «мир после дефицита», решая фундаментальные задачи, например, в производстве энергии.
Обсуждая международную конкуренцию, Хассабис сообщил, что китайские компании, включая ByteDance, отстают всего на шесть месяцев, но выразил сомнение, смогут ли они выйти за пределы текущих технологических достижений.
В завершение Хассабис подчеркнул, что для появления AGI потребуется еще 5-10 лет и два новых «прорыва масштаба AlphaGo». Он посоветовал молодым специалистам осваивать ИИ-инструменты, назвав их «суперсилами в творческих профессиях», позволяющими выполнять задачи, которые ранее требовали нескольких человек.
