Дэниел Кокотэйло (Daniel Kokotajlo), руководитель проекта AI Futures в некоммерческой организации Foresight Institute, опубликовал рабочий процесс для прогнозирования развития искусственного интеллекта, который призывает аналитиков игнорировать социальные предубеждения при экстраполяции технологических трендов.
Кокотэйло, ранее работавший в OpenAI и DeepMind, представил методику, направленную на повышение точности долгосрочных прогнозов в области ИИ. В основе подхода лежит идея о том, что эксперты склонны занижать темпы технологического прогресса из-за когнитивных искажений, таких как эффект «неожиданности прошлого» или страх перед радикальными изменениями.
Методика предполагает последовательное применение нескольких этапов анализа: от сбора исторических данных о развитии технологий до построения вероятностных сценариев с учетом технических ограничений. Ключевой элемент — разделение факторов на «внутренние» (связанные с самой технологией) и «внешние» (социальные, экономические, политические). По словам Кокотэйло, «большинство ошибок прогнозирования возникает из-за смешения этих двух категорий».
Автор подчеркивает, что предложенный подход не гарантирует абсолютной точности, но позволяет снизить влияние субъективных факторов. В качестве примера он приводит прогнозы развития вычислительных мощностей, где экстраполяция технических трендов оказывалась более надежной, чем учет рыночных или регуляторных факторов.
Публикация Кокотэйло вызвала дискуссию среди специалистов по стратегическому прогнозированию. Шон О’Хейгертай (Seán Ó hÉigeartaigh), исполнительный директор Центра изучения экзистенциальных рисков Кембриджского университета, отметил, что методика «может стать полезным инструментом для преодоления коллективных предубеждений в экспертном сообществе». В то же время некоторые аналитики указали на ограниченность подхода в условиях высокой неопределенности, характерной для современного этапа развития ИИ.
Источники: X-пост Дэниела Кокотэйло (Daniel Kokotajlo), 27 июня 2026; блог Foresight Institute.