Отчёт Стэнфорда: ИИ выполняет 66% компьютерных задач и почти догнал человека

Согласно ежегодному отчёту Стэнфордского университета о возможностях искусственного интеллекта, к марту 2026 года ИИ-системы способны выполнять 66% задач на компьютере. Для сравнения — человеческий показатель составляет 72%. Ещё в 2024 году нейросети справлялись лишь с 12% подобных заданий в цифровой среде.

Почему это важно

Темпы, с которыми ИИ приближается к человеческому уровню в цифровых задачах, беспрецедентны. Скачок с 12% до 66% за два года означает, что автоматизация рутинных операций на компьютере может стать массовой в ближайшей перспективе. Это затрагивает рынки труда, корпоративные стратегии и потоки капитала — глобальные инвестиции в ИИ-индустрию уже удвоились за год.

Прорыв в программировании и «зубчатая граница»

Особенно впечатляющий рост продемонстрировал ключевой тест по программированию SWE-bench Verified: производительность ИИ подскочила с 60% до почти 100% всего за один год. Другие технические бенчмарки также фиксируют значительный прогресс.

Однако исследователи обнаружили парадоксальный феномен, названный «зубчатой границей». Большие языковые модели способны завоевать золотую медаль на Международной математической олимпиаде, но при этом не справляются с элементарным определением времени. Лучшая модель Gemini Deep Think правильно считывает показания аналоговых часов лишь в 50,1% случаев.

Параллельно произошло выравнивание позиций между американскими и китайскими ИИ-системами. С начала 2025 года решения из США и КНР неоднократно менялись местами в рейтингах, и разрыв в производительности фактически исчез.

Массовое внедрение и рекордные инвестиции

Уровень внедрения решений на базе больших языковых моделей в организациях достиг 88%. Четыре из пяти студентов университетов пользуются чат-ботами. Среди населения в целом генеративный ИИ за три года достиг охвата в 53% — быстрее, чем в своё время распространялись персональные компьютеры или интернет. Темпы принятия при этом сильно коррелируют с ВВП на душу населения и различаются от страны к стране.

Авторы отчёта констатировали, что распространение ИИ идёт с беспрецедентной скоростью, а потребители получают значительную выгоду от инструментов, к которым зачастую имеют бесплатный доступ.

Глобальные корпоративные вложения в ИИ-индустрию за 2025 год составили $581,7 млрд — более чем двукратный рост относительно предыдущего года. Из этой суммы $285,9 млрд пришлось на США, что в 23 раза превышает объём частных инвестиций Китая. Авторы также указали, что в Соединённых Штатах расположено наибольшее число дата-центров для ИИ, а основная доля микросхем производится на одном тайваньском заводе.

Безопасность отстаёт от технологий

Авторы отчёта предупредили: все существующие системы измерения, управления и внедрения ИИ серьёзно отстают от развития самой технологии. Стандарты безопасности устарели, а число задокументированных инцидентов, связанных с ИИ, выросло до 362 по сравнению с 233 в 2024 году.

Практически все ведущие разработчики отчитываются о производительности своих моделей, но данные по показателям ответственного ИИ остаются неполными. Исследования показывают, что улучшение одного аспекта ответственного ИИ — например, безопасности — может негативно сказаться на другом, в частности на точности.

ИИ в образовании: массовое использование без правил

Более 80% американских старшеклассников и студентов колледжей применяют ИИ для выполнения учебных заданий. При этом лишь в половине средних и старших учебных заведений страны существуют правила, регулирующие использование технологии, и только 6% преподавателей считают эти правила понятными.

На фоне бурного развития отрасли число новых докторов наук в области ИИ в США и Канаде увеличилось на 22% с 2022 по 2024 год. Многие из этих специалистов предпочли академическую карьеру коммерческому сектору.