Эпоха ручной полировки промптов и армий низкооплачиваемых разметчиков данных столкнулась с серьезным вызовом: стартап Recursive вышел из скрытого режима с внушительным капиталом в $650 млн. В раунде приняли участие такие гиганты, как GV, Greycroft, Nvidia и AMD Ventures, что позволило оценить компанию в $4,65 млрд. Интрига заключается в том, что у Recursive пока нет публичных тестов производительности — в наличии лишь амбиции и непоколебимая вера инвесторов в «рекурсивное самосовершенствование» как кратчайший путь к искусственному сверхразуму (ASI).
Команда под руководством Ричарда Сочера из Salesforce и Тима Роктешеля из Google DeepMind сознательно дистанцируется от классической гонки больших языковых моделей. Их цель — создание открытых алгоритмов, способных генерировать инновации без участия человека. На наш взгляд, это выглядит как прямая атака на операционные «бутылочные горлышки», тормозящие масштабирование технологий: зависимость от систем с участием человека (human-in-the-loop) становится неоправданно дорогой и медленной.
Стратегия Роктешеля опирается на концепцию «информационного барьера» Станислава Лема. Как пояснил сам сооснователь, человечество вплотную подошло к черте, за которой объем знаний растет быстрее, чем наш мозг способен их усваивать. Recursive намерена преодолеть этот биологический лимит, полностью автоматизировав научный метод. Процесс начнется с прикладных задач — оптимизации программного кода и архитектур нейросетей силами самого ИИ, но конечная цель куда масштабнее: превратить производство интеллекта в автономный индустриальный цикл, способный совершать прорывы в фундаментальной науке.
Для рынка труда это тревожный сигнал. Пока индустрия сосредоточена на дообучении моделей через обратную связь от людей, Recursive строит систему, которая сделает этот трудоемкий процесс пережитком прошлого. Если выходцы из OpenAI, Meta и Uber AI добьются успеха, спрос на классическую разметку данных и промпт-инжиниринг резко обвалится. Впрочем, отсутствие конкретных цифр вызывает скепсис: сможет ли алгоритм генерировать научные прорывы в вакууме или он обречен на деградацию без притока свежих человеческих идей? Пока проект выглядит как сверхдорогая попытка доказать, что количество нулей на счету способно заменить эмпирический опыт.