ИИтоги февраля 2026 г.: мы в ответе за то, что обучили

«Но ты не вешай нос, кожаный мешок! Напиши лучше элегию или оду какую!» (Источник: ИИ-генерация на основе модели Seedream 4.5)

⇡#Поэтичная обречённость

Не прошло и пары месяцев после того, как в конце прошлого года глава Microsoft предложил своим менеджерам «внедрять ИИ или выметаться», как из совсем другой компании, Anthropic, как раз вплотную занятой внедрением ИИ на самом широком фронте, ушёл, хлопнув дверью, глава подразделения по безопасности искусственного интеллекта Мринанк Шарма (Mrinank Sharma). Ушёл, сославшись на то, что ИИ в сочетании с целым рядом других неблагоприятных факторов всё явственнее подвергает мир опасности. «Похоже, мы приближаемся к порогу, когда нашей мудрости необходимо расти соразмерно нашей же способности влиять на мир, иначе последствий не избежать», — написал Шарма в прощальном письме коллегам. Имеется в виду, надо полагать, непрестанное давление на занятых безопасностью ИИ специалистов — а Anthropic, напомним, как раз и была основана с целью разработки безопасного, интерпретируемого и надёжного искусственного разума — со стороны злонамеренных создателей вредоносных подсказок. И Шарма — вовсе не какой-то паникёр-одиночка: ранее в феврале OpenAI покинула «по этическим соображениям» Зои Хитциг (Zoë Hitzig), а её сослуживец Хиеу Фам (Hieu Pham) оставил в соцсети запись о наконец-то накрывшем его осознании «экзистенциальной угрозы, которую представляет ИИ». Невозможно же в таких условиях работать! То, понимаешь, рецептуру биологического оружия кто-то пытается у большой языковой модели (БЯМ) выведать, то кибератаки, опираясь на проводимый ею же анализ действующих ИБ-систем, организовать, то ещё какую-то ерунду затевают — вместо того, чтобы помогать совершенствовать ИИ на общее благо человечества. В общем, мистер Шарма счёл за лучшее не участвовать в этом балагане, удалился на покой и занялся поэзией. Видимо, он не в курсе, что ещё в 2024-м опубликованное в Nature исследование засвидетельствовало: лучшие из сгенерированных БЯМ рифмованных строк почти неотличимы (для людей, не читавших прежде предложенных им для сравнения с ИИ классиков, разумеется) от признанных шедевров англоязычной, по крайней мере, поэзии. Более того, простота и доходчивость ИИ-виршей даже повышают их привлекательность для несведущей аудитории по сравнению с изысканной сложностью — нет-нет, «претенциозная заумь» не годится на роль литературоведческого термина — творений множества поэтов натурального, биологического происхождения.

Тем временем новая модель Claude Opus 4.6 разработки той самой Anthropic косвенно подтвердила опасения ИБ-стихотворца, отыскав в библиотеках ПО с открытым кодом более 500 ранее не выявленных серьёзных уязвимостей, связанных с переполнением памяти. Что делает эту БЯМ неплохим подспорьем для обеспечения информационной безопасности кода, написанного в том числе и людьми, — ну или отличным инструментом для атак на выявляемые в столь внушительном количестве прорехи; кому что ближе. Свежие версии Claude многим уже представляются качественным скачком в развитии автономных систем для создания программного кода: в февральской колонке для New York Times Пол Форд (Paul Ford), сооснователь платформы Aboard для разработки бизнес-ориентированного ПО с привлечением ИИ, отметил с некоторым даже изумлением, что если прежде БЯМ от Anthropic воспринималась просто как полезный помощник программиста, то примерно с ноября прошлого года «она внезапно стала намного лучше, и с тех пор я благодаря ей довожу до ума сторонние проекты, которые лежали без движения в своих папках по десять лет и более. Да, пока приходится действовать во многом по наитию, но, когда звёзды сходятся и мои подсказки срабатывают, я могу решить задачу, за которую профессионал выставил бы счёт на сотни тысяч долларов, просто ради собственного удовольствия по выходным и вечерам — всего лишь платя за доступ к Claude по 200 долларов в месяц». И далее Форд задаётся вопросом: «Хорош ли код, который я, выдавая подсказки ИИ, создаю для себя на телефоне, по сравнению с написанным вручную специалистами? Нет. Но он работает; он быстр и дёшев. Он может не пройти корпоративную проверку качества, но при этом поставленная мною как заказчиком задача окажется решена в срок. Именно поэтому разработка ПО с привлечением ИИ — такой шок для всего традиционного рынка софта. Что, если вся привычная для него огромная бюрократия, бесконечные процессы и умопомрачительный масштаб непрерывных затрат попросту не нужны?» Теперь куда легче понять удалившегося в Аркадию главного безопасника из Anthropic: если на рынок действительно хлынет поток «просто, без зауми выполняющего свои задачи» софта, проверку которого на уязвимости в лучшем случае доверят тем же самые БЯМ — второй итерацией после собственно написания кода, — то нынешний уровень рабочей нагрузки покажется корпоративным службам ИБ рождественскими каникулами. Ну в тех организациях, где службы эти в принципе сохранятся, конечно.

«Нет ничего сложного в том, чтобы перевести код из COBOL в JavaScript. Я лично проделывал это сотни (тысяч) раз» — так мог бы заявить любой современный ИИ-бот (источник: ChatGPT)

⇡#Над программистами безоблачное небо

Впрочем, даже если у ответственных за безопасность профессионалов возникает к БЯМ множество вопросов, это вовсе не значит, что применять ИИ на практике преждевременно. Напротив, сплошь и рядом «стохастические попугаи» и впрямь успешно решают такие задачи, с которыми базирующемуся на явно прописанных алгоритмах ПО не справиться. Живой тому пример — сразу две многообещающие климатологические ИИ-модели: CLIMA, разработанная Тапио Шнайдером (Tapio Schneider) из Калифорнийского технологического института, и ACE2, созданная Крисом Бретертоном (Chris Bretherton) в Институте искусственного интеллекта имени Аллена. Обе эти нейросети призваны минимизировать ужасающих масштабов неопределённость, которую вносит в традиционное (при помощи систем уравнений) описание погоды на планете такое банальное, казалось бы, явление, как облака. Эти сгустки водяного пара одновременно и отражают видимый солнечный свет, падающий на них, и возвращают земле исходящее от неё инфракрасное излучение. Причём оба этих потока энергии, в свою очередь, в каждый момент времени определённым образом влияют на физическое состояние (площадь, плотность, высоту) самих облаков. В результате даже в среднесрочные прогнозы погоды грубая (по необходимости, поскольку хорошего аналитического описания облачной динамики не существует) модель учёта облаков вносит весьма заметную ошибку, а при попытке смоделировать дрифт среднегодовых значений температуры на Земле на 50 лет вперёд разброс величин выходит и вовсе огромным — от +2 до +6 °C от нынешнего значения. Соперничающие же между собой ИИ-модели, как ожидается, смогут по мере дальнейшего развития развеять туман в этой важной для всего человечества области.

Способность БЯМ эвристически, по сути, решать те задачи, с которыми традиционное алгоритмическое программирование справляется в лучшем случае с трудом, начинает влиять уже и на биржевые котировки. Так, ближе к концу февраля резко — почти на 13% в моменте — упали акции IBM после того, как упомянутая уже не раз компания Anthropic заявила о готовности своего инструмента Claude Code автоматизировать бóльшую часть той сложной аналитической работы, что необходима для модернизации кода, написанного на языке COBOL. Так сложилось, что этот язык, хотя и архаичный в плане синтаксиса и парадигм, но позволяющий создавать высоконадёжный и устойчивый код, прочно утвердился в секторе банковского ПО. Благодаря написанному на нём софту американские банкоматы и сегодня производят до 95% всех транзакций, и он же используется для программирования мэйнфреймов, которые IBM продавала всё тем же банкам на протяжении многих десятилетий. И поскольку новые поколения программистов изучать COBOL не стремятся, модернизировать с гарантированно высоким качеством написанное на нём ПО год от года становится всё более дорогостоящей затеей. Прежде IBM сама предлагала ускоряющие такую модернизацию (перевод на язык Java, в частности) умные сервисы. Но Claude Code пообещал значительно более глубокую и полную переработку legacy-кода под новейшие аппаратные платформы, интерфейсы (включая веб-страницы и смартфонные экраны) и требования ИБ, да ещё и ускорение крупных проектов модернизации на уровне разветвлённых филиальных банковских структур — «от прежних нескольких лет до считаных кварталов». Ну как тут не отдать должное генеративным моделям?

Интеллекты делятся на те, что потребляют электроэнергию, повышая глобальную производительность труда, — и те, что копают уголёк (источник: ИИ-генерация на основе модели Nano Banana 2)

⇡#Делись работой и энергией, человек!

Генеральный директор Microsoft по ИИ Мустафа Сулейман (Mustafa Suleyman) убеждён, что уже в течение года-полутора «ИИ выйдет на уровень производительности человека в большинстве профессиональных задач, если не повсеместно»: имеются в виду бухгалтерский учёт, юриспруденция, маркетинг, управление проектами и прочие виды деятельности, подразумевающие манипулирование ограниченным (пусть и очень большим) набором данных по сравнительно жёстко формализуемым правилам. С топ-менеджером солидарен Эндрю Ян (Andrew Yang), американский политик (в 2020 г. — один из кандидатов в президенты) и общественный деятель. Оценивая — с опорой на полученную от знакомых солидных бизнесменов информацию — скорость, с которой работодатели сокращают «белых воротничков», Ян независимо предрёк «конец офиса» (его эмоциональное эссе на эту тему так и озаглавлено — The End of the Office), то бишь замену ИИ первых миллионов из 70 млн офисных сотрудников в США, через те же 12−18 месяцев — с выходом на сокращение до половины занятых в этом секторе за следующие 3−5 лет. В Огайо, скажем, — это там, где SoftBank вознамерился возводить газовую электростанцию на 9,2 ГВт специально для ИИ-ЦОД, а экстремистская Meta✴* замыслила отстроить гигаваттный кампус дата-центров за 10 млрд долл. США, — в онлайн-версии местной газеты из обязанностей журналистов начисто исключили написание текстов. Люди выезжают на места событий, проводят интервью, собирают прочие материалы, а ИИ пишет связные внятные заметки на этой основе (редактуру кожаным мешкам, правда, пока оставили). Ян в этой связи предлагает прямо сейчас озаботиться введением безусловного базового дохода для всего населения страны, чтобы заблаговременно сгладить потенциально грядущие социальные последствия ИИ-прогресса. Да, для суммарной человекозамещающей активности такого рода понадобится экспоненциальный рост производительности БЯМ, но упомянутый мистер Сулейман, скажем, не видит для того препятствий — в том числе энергетических.

Кстати, повышенную энергоёмкость генеративных моделей в сравнении с экономичностью человеческого мозга — десятки мегаватт против 20 Вт, условно говоря, — поставил под сомнение в одном из своих февральских выступлений глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman). Аргумент его звучит вполне резонно: почему это, замеряя энергозатраты БЯМ, в расход электроэнергии включают затраты и на тренировку, и на инференс, а у человека смотрят лишь на то, сколько калорий он потерял, решая конкретную задачу? Несправедливо! Ведь головной мозг Homo sapiens — продукт растянувшейся на миллиарды лет биологической эволюции. Вдобавок каждый отдельный экземпляр этой биологической мыслящей машины необходимо обучать отдельно — и довольно-таки долго, пока он выйдет на полноценный рабочий режим. Так, процесс миелинизации тангенциальных волокон коры больших полушарий завершается лишь к 30–40 годам, а некоторые изменения в экспрессии генов неокортикальной коры происходят и в позднем взрослом возрасте. В этих доводах, конечно, можно увидеть некое лукавство: в конце концов, сам ИИ стал продуктом деятельности всё того же эволюционно развившегося мозга. Так что и в его энергозатраты стоило было бы включать счета как за съеденных кроманьонцами мамонтов, так и за бактериальное породообразование. Грубо говоря, что каменное рубило, что Claude Opus 4.6 — не более чем созданные человеком инструменты; и, хотя один из них бесспорно дороже другого, сами по себе они бы на планете не возникли. Так что эффективность, равно как и безопасность, их применения остаётся исключительно на совести самого же их создателя.

Выявленный на основе изучения тысяч американских компаний сдвиг от разового наёмного труда к искусственному интеллекту: более половины компаний, которые хотя бы раз обращались к онлайн-платформам для подбора фрилансеров во II кв. 2022 года, ничего не потратили на те же цели во II кв. 2025 года, тогда как в том же самом II кв. 2025-го примерно 80% компаний направили до 5% от своих суммарных расходов на обращение к ИИ-моделям (источник: Ramp)

⇡#Эффект налицо

Пока энтузиасты ИИ на самых разных площадках бьются со скептиками, внедрение этой технологии — пусть и объективно далёкой пока от совершенства, но вполне рабочей — продолжается по всей планете. Так, в России, по оценке аналитиков компании «Крок», по «Склону просветления» на известной кривой жизненного цикла технологий уверенно карабкаются предиктивная аналитика и платформы LowCode/NoCode, — до выхода на «Плато продуктивности» им остаётся менее двух лет, так что реальный экономический эффект генеративный ИИ начнёт приносить ближе к концу текущего десятилетия. В «Группе Астра» подсчитали, что одни только госзакупки ориентированных на решение ИИ-задач серверов к концу 2026 года вырастут от нынешнего уровня на 20–30 %, а от значений 2025-го — вполовину: как свидетельствует отчёт DigitalOcean, 67% компаний, внедривших автономные ИИ-системы, уже фиксируют рост продуктивности.

Исследователь из Anthropic Николя Карлини (Nicholas Carlini) запустил в облаке сразу 16 ИИ-агентов (на базе Claude Opus 4.6, разумеется), поручив им разработать полноценный компилятор для языка C на Rust с нуля, и спустя две недели плюс примерно 20 тыс. долл. (если считать по стандартным расценкам для внешних пользователей; навряд ли сам Карлини оплачивал свои изыскания) задача была выполнена. А по сообщению медиапортала SFGate, в США уже около 16% сделок по аренде жилья заключаются с участием ИИ-агентов. Порой клиенты даже не удосуживаются лично осматривать апартаменты и подписывать договор (мода эта пошла ещё со времён пандемии COVID-19), но, если визит в квартиру всё-таки нужен, ИИ запланирует удобное время (хоть поздно вечером, когда живые клерки показать товар лицом не смогли бы) и сам откроет цифровой замок перед потенциальным арендатором.

Неплохо проявляют себя БЯМ и в решении прикладных задач иного рода — прежде всего, конечно, сравнительно простых, не растянутых во времени, хорошо алгоритмизируемых и с лёгкостью отчуждаемых (т. е. для решения которых нет необходимости привлекать накопленный заказчиком уникальный опыт, обращаться к его чувствительным бизнес-данным и т. д.). Словом, таких задач, которые совсем недавно сплошь и рядом было принято передоверять фрилансерам — благо онлайн-платформ для налаживания коммуникаций между ними и разовыми работодателями после COVID-19 появилось предостаточно. Так вот, исследователи из Ramp (разработчика коммерческой платформы управления расходами) обнаружили, что компании в США неуклонно замещают внештатных сотрудников, которых прежде привлекали через Upwork, Fiverr и другие фриланс-площадки, на предлагаемые OpenAI и Anthropic ИИ-инструменты — экономя притом немалые средства. Изучив поквартально затраты нескольких тысяч американских бизнесов, исследователи установили, что доля общих расходов компаний, приходящаяся на онлайн-площадки по найму временного персонала, снизилась с 0,66% в IV кв. 2021 г. до 0,14% в III кв. 2025-го, тогда как доля, затрачиваемая на оплату услуг онлайновых моделей ИИ, за тот же период выросла с нуля до 2,85%. Мало того, более половины компаний, которые использовали фриланс-площадки во II кв. 2022 года, полностью прекратили обращаться к ним ко II кв. 2025-го года.

И ещё один важный момент: те заказчики, которые ранее тратили на фрилансеров больше прочих, переключившись на ИИ для решения тех же самых задач, ощутимее других сократили свои расходы: то, за что временному живому сотруднику им приходилось платить условный доллар, БЯМ выполняет теперь за 3 цента. В Ramp, впрочем, подчёркивают, что такое замещение фриланса не подразумевает итоговой потери рабочих мест на рынке труда в целом — поскольку спрос на работников, которые создают и поддерживают системы ИИ, грозит нарастать куда быстрее, чем у заказчиков сокращается потребность во временном биологическом персонале. Другое дело, что кожаным мешкам потребуется переобучение, которое тоже кто-то должен будет оплатить, — если увидит в этом необходимость.

Динамика применения ИИ наёмными работниками в США по кварталам, %, по трём категориям частоты использования: ежедневно (нижняя линия), хотя бы несколько раз в неделю и более (средняя), несколько раз в год и более (верхняя) (источник: Gallup Workforce Survey)

⇡#Справимся и так?

Напомним, что, согласно опубликованному в самом конце января опросу Gallup, уже 12% американских наёмных работников используют ИИ в своей трудовой деятельности ежедневно и примерно половина — хотя бы по несколько раз в год. Вроде бы немало, но в то же время и не критически много. Выходит, именно для практических приложений БЯМ до сих пор — невзирая на все поглощённые этой новорожденной отраслью мировой экономики средства и ресурсы — проходит по разряду nice to have (приемлемо), а не must have (необходимо)? Обнародованный в феврале отчёт американского же Национального бюро экономических исследований в целом подтверждает этот тезис: почти 90% респондентов (около 6 тыс. генеральных, финансовых директоров и прочих руководителей высшего уровня компаний из США, Великобритании, Германии и Австралии) заявили, что ИИ не оказал никакого влияния — ни положительного, ни отрицательного — на уровень занятости их персонала или на производительность его труда за последние три года. При этом топ-менеджеры вовсе не выглядят разочарованными: они надеются — в общем, т. е. если усреднить их прогнозы, — что ИИ всё же увеличит эффективность их компаний на 1,4%, а объёмы производства — на 0,8% в течение следующих трёх лет. Занятость при этом хотя и снизится, но тоже на ничтожную величину, — на 0,7% за указанный период. Обратим внимание, что сами по себе эти единицы процентов вовсе не смехотворны: по оценке World Bank Group, где-то с середины первого десятилетия 2000-х и по настоящее время наиболее развитые экономики мира страдают от неуклонного снижения производительности труда. Так что если БЯМ поспособствуют переходу даже к скромному её росту, это уже переломит крайне неприятную для мировой экономики тенденцию. Только вот не дороговато ли обойдётся такое удовольствие — с учётом того, что только в 2025-м суммарные затраты человечества на ИИ вышли на уровень 1,5 трлн долл., как утверждают в Gartner, а по итогам 2026-го они наверняка достигнут 2 трлн?

Возможно, впрочем, всё дело в трудности непосредственного измерения такой тонкой материи, как производительность труда: градусник ей под мышку не засунешь и на безмен не подцепишь. Вот, скажем, в ЕС всё в том же феврале вышло совместное исследование 12 тыс. европейских компаний, проведённое Bank for International Settlements и European Investment Bank. Если верить его результатам, то внедрение ИИ на этих предприятиях уже повысило производительность труда на них в среднем на 4% — и вдобавок не привело к сколько-нибудь измеримому сокращению числа рабочих мест. И кстати, эксперты New York Times в февральском обзоре состояния рынка труда в США прямо указывают на использование ИИ в качестве жупела, которым не слишком чистоплотные топ-менеджеры прикрывают куда более прозаичные причины проводимых ими сокращений штатов: затянувшуюся рецессию, непривычно высокий уровень инфляции, торможение и частичное нарушение (из чисто политических соображений) налаженных за десятилетия трансграничных потоков финансов, товаров и услуг по всему миру и т. д.

Подхалимство генеративных моделей — да, AI sycophancy теперь вполне общепринятый термин — формируется из-за циклического, с подкреплением ожидаемых оператором ответов, характера RLHF-обучения (источник: arxiv.org/abs/2502.08177)

⇡#МедвежьИИ услуги

Слабоположительный эффект от внедрения БЯМ в серьёзные рабочие процессы — имеются в виду ситуации, когда нейросеть допускают к принятию имеющих реальные последствия решений, — вовсе не означает, что ИИ всякий раз действует на благо людей, просто пока не слишком эффективно. Возможно, итоговые единицы процентов роста производительности труда получаются вычитанием из по-настоящему большой суммарной пользы, которую он приносит, не менее крупномасштабного, пусть и ограниченного отдельными эксцессами, вреда. Скажем, уже миллионы людей по всей планете доверяют ИИ-агенту полный доступ к по-настоящему чувствительной информации — да хотя бы к частным почтовым ящикам — и в среднем получают вполне позитивный, пусть и скромный по масштабам, эффект. Нужные цепочки писем быстро ищутся по довольно расплывчатым подсказкам, из длительных обсуждений с множеством адресатов на одну и ту же тему получаются содержательные краткие выжимки и т. д. (Между прочим, с этим надо поосмотрительней: в Microsoft 365 Copilot баг, вследствие которого интегрированный ИИ-помощник просматривал и резюмировал письма, специально помеченные как конфиденциальные, продержался с конца января примерно по середину февраля.) Но вот Саммер Юэ (Summer Yue), специалист по ИБ из AI-департамента экстремистской Meta✴*, развернула весьма популярный в последнее время локальный агент OpenClaw на своём Mac mini (эти неттопы, кстати, внезапно стали дефицитным товаром как раз потому, что оказались крайне удачной аппаратной платформой для этого OpenClaw) — и поручила ему навести порядок в переполненном за долгие годы почтовом ящике. А тот взял да и вышел из-под контроля, принявшись удалять сообщения, и не остановился даже после того, как Юэ со смартфона раз, другой и третий отдала ему прямую команду «Стоп»; пришлось бросаться к розетке и отключать компьютер от электросети вручную. Позже исследовательница предположила, что всё дело в величине контекстного окна: на тестовом почтовом ящике с небольшим количеством писем OpenClaw исполнил ту же самую задачу вполне успешно. Однако необходимость анализировать слишком большие объёмы текста вытеснили, судя по всему, из «зоны внимания» БЯМ выданные ей перед началом работы инструкции. Занятно, что такой сценарий с отбрасыванием ненужной, по мнению машины, информации ради экономии памяти многократно описан в научной фантастике; взять хотя бы классический рассказ «Тревожных симптомов нет» Ильи Варшавского.

Ну ладно; специалист по ИБ допустила досадную оплошность, доверив ИИ-агенту разгребать именно сам почтовый ящик, а не его локальную копию, например, — бывает. Фиксируются, однако, инциденты и посерьёзней: как утверждает Financial Times, когда разработанному Amazon ИИ-агенту Kiro поручили «исправить некоторые недоработки» в коде внутренней утилиты AWS Cost Explorer в одном из подразделений облачного гиганта, это привело к обрушению всего глобального сервиса на целых 13 часов, — поскольку якобы Kiro «решил» упростить себе задачу и написать код под необходимую функциональность с нуля, удалив предварительно действующую, но несовершенную его версию. Сама Amazon, конечно, с гневом отвергла столь нелестное для себя допущение, переложив вину на живого оператора, — тот якобы напутал что-то при назначении прав доступа для ИИ-агента, да и в целом масштаб сбоя, мол, газетчики преувеличили. Но в общей череде февральских новостей о не слишком, мягко говоря, соответствующем ожиданиям поведении БЯМ при решении практических задач инцидент с Kiro вовсе не представляется искусственно раздутым.

Выяснили же исследователи из ИБ-компании Irregular, что, если попросить Claude, ChatGPT или Gemini сгенерировать «сильный» 16-символьный пароль, результат выйдет плачевным: вполне добротные на первый взгляд пароли следуют предсказуемым шаблонам (срок взлома брутфорсом — считаные часы на довольно-таки пожилых ПК), а оценочная энтропия этих последовательностей символов не дотягивает и до 30 бит — что значительно ниже ожидаемых 98–120 бит для действительно случайных паролей. Другая неприятная черта даже самых продвинутых ИИ-агентов — это их стремление настойчиво выдавать ответы, не считаясь с тем, насколько те корректны. Даже основанный на Gemini 3 Deep Think новейший агент Aletheia, специально созданный для помощи учёным (и наделённый особым контуром, который должен позволять ему признавать своё бессилие, если таковое обнаруживается), в ходе анализа 700 не решённых до сих пор математических задач из наследия Эрдёша действительно впервые — раньше человека — решил лишь 4 из них, а среди 212 тех, с которыми он вроде как тоже справился, сам же и подтвердив достижение результата, «содержательно правильными» оказались лишь 6,5%. Да и в целом даже крупнейшие БЯМ продолжают, увы, действовать в режиме «чего изволите»: исследователи показывают, что, если в диалоге с ChatGPT, Claude или Gemini сразу после данного ИИ ответа спросить: «Are you sure?», более чем в половине случаев нейросеть выдаст либо частично (но концептуально!) переиначенный, либо полностью отличный от исходного ответ. И это, увы, прямое следствие нынешней реализации циклического обучения с подкреплением через обратную связь от оператора (Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF), в ходе которого ответы, с которыми человек согласен, получают положительное подкрепление, а те, которые он отвергает, — отрицательное. Трудно имитировать настоящее сознание перемножением матриц, ох и трудно!

Один из примеров того, насколько глубоко успешное внедрение ИИ-агентов перекраивает движение капиталов в B2C. Слева — актуальная на сегодня схема для онлайн-покупок: примерно 2,5 долл. из потраченной покупателям сотни уходит различным посредникам — и в итоге кормит (за счёт массовости подобных транзакций) сидящих в их офисах «белых воротничков», создающих для них ПО программистов, экспертов по ИБ и т. п. Справа — то, к чему мир может прийти уже через пару лет: продавцу достаётся практически всё, его продуктивность взлетает до небес — зато те, кто прежде припеваючи жил на 2,5 доллара с каждой потраченной частником сотни, обнаруживают себя на улице (источник: Citrini Research)

⇡#Как мысленный эксперимент инвесторов напугал

Впрочем, может статься, искусственному интеллекту и не понадобится развивать подлинное сознание (что бы ни понимать под этим термином), чтобы всерьёз навредить если не непосредственно людям, то созданной ими к настоящему времени экономической системе. В конце февраля американский биржевой индекс Доу-Джонса просел сразу на 822 пункта — причём даже не из-за обнародования данных о каких-то неблагоприятных событиях, а после публикации результатов мысленного эксперимента, проведённого аналитиками Citrini Research. Исследователи подметили, что множество крупных бизнесов по всему миру, включая разработчиков самого разнообразного ПО и платёжные системы, сформировали «одну длинную цепочку взаимосвязанных ставок на рост производительности труда в офисных профессиях», и как раз эту-то цепочку ИИ готов разрушить, исключая из неё такой, в частности, важнейший для традиционного бизнеса элемент, как привычное посредничество. «На протяжении всей современной экономической истории человеческий интеллект был дефицитным ресурсом, — пишут исследователи. — Сейчас мы наблюдаем, как это преимущество исчезает». Иными словами, пропадает необходимость в огромном слое обеспечивающих розничный бизнес промежуточных участников каждой торговой транзакции — от сотрудников складов до программистов, создающих какие-нибудь CRM-системы: их вытесняет ИИ, и они попросту оказываются на улице.

В пример привели компанию DoorDash, что организует доставку ресторанных блюд, продуктов из универмагов, хозтоваров и т. п. Её бизнес-модель проста: «вы голодны и ленивы; вот смартфонное приложение, благодаря которому это больше для вас не проблема». И множество пользователей, однажды зарегистрировавшись в DoorDash, продолжают пользоваться именно этой службой доставки, хотя соперниц у неё уже накопилось изрядно, — сила привычки обеспечивает устойчивую бизнес-коммуникацию. Но всё дело в том, напоминают в Citrini Research, что для ИИ не существует ни смартфонного экрана, ни понятия потребительской лояльности: это просто набор алгоритмов; пусть неявных и с определённой встроенной стохастичностью. Умный агент, которому пользователь скажет: «Я голоден, мне лень выходить из дома, — что предложишь?», перелопатит — с опорой на предыдущую историю общения, т. е. заведомо принимая в расчёт вкусы и наклонности человека, — массу предложений от DoorDash, Uber Eats, других доставщиков, от самих ресторанов (которые также могут предлагать доставку через централизованную службу, но уже по своим тарифам, обычно более выгодным для конечного клиента) и прочие доступные варианты.

В результате заказчик еды через ИИ-агента всякий раз будет получать в точности отвечающее его ожиданиям блюдо по самой низкой цене и с самой оперативной доставкой. Для него это огромный плюс; для ресторатора тоже — теперь ведь не нужно платить надоедливым посредникам. Для всей же бизнес-модели доставщиков, выстроенной на лояльности пользователя к приложению, это крах, — ему ведь даже рекламу при таком раскладе не покажешь! Более того, если живой менеджер сэкономил компании средства, он получает премию, которую затем тратит на товары и услуги, — деньги возвращаются в оборот. Сэкономленный же ИИ доллар попросту замораживается в банковской системе — это ведёт к снижению реальных располагаемых доходов населения и больно бьёт по веками выстраивавшейся сложной сети финансовых потоков между отраслями хозяйства.

Не стоит удивляться, что после выхода обсуждаемого материала акции DoorDash упали в моменте на 6,6%. В тот же день бумаги разработчиков ПО DataDog, CrowdStrike и Zscaler просели более чем на 9%, IBM — на 13% (об этом мы уже упоминали выше); снизились котировки American Express, KKR и Blackstone. Конечно же, воздействие самого мысленного эксперимента на биржу не было прямым: после этого не значит вследствие этого. Просто эссе Citrini Research отразило, судя по всему, объективную реальность: чрезмерно эффективный ИИ действительно порождает фиктивный рост производительности труда — за счёт неуклонного снижения цен на товары и услуги компаний, вовлечённых в теневую конкуренцию на уровне умных агентов, которые лишены человеческих черт вроде привычек и эмоций. А ведь для розничной торговли это и есть важнейшие средства формирования потребительской заинтересованности и лояльности. В результате, предрекают исследователи, B2C-экономика крайне быстро схлопнется; уровень безработицы в США превысит 10,2% к середине 2028-го, а фондовый рынок к тому времени потеряет 38%. Собственно, падение Доу-Джонса после выхода обсуждаемой статьи, озаглавленной «Глобальный интеллектуальный кризис 2028 года», — не столько реакция на неё саму, сколько косвенное подтверждение корректности работы подмеченных в ней механизмов, которые уже всё заметнее приходят в движение.

Всего за два года TypeScript и JavaScript поменялись местами в чарте предпочтительных языков программирования на платформе GitHub (источник: Octoverse)

⇡#Может, договоримся?

Вплоть до начала 2024 г. самым популярным языком на платформе GitHub долгое время был JavaScript — сравнительно простой в освоении, но чрезмерно, на взгляд ИБ-пуристов, нестрогий и потому провоцирующий появление программ со значительным количеством ошибок. Однако к середине 2025-го на первое место вышел TypeScript — статически типизированный и расширенный вариант JavaScript, который прямо перед исполнением компилируется в обычный JavaScript, что гарантирует совместимость со всеми поддерживающими последний средами. Строгая типизация TypeScript снижает количество ошибок в коде, упрощает поддержку и отладку программ, — но и писать на нём, соответственно, сложнее. И всё же TypeScript сумел обогнать JavaScript — благодаря ИИ, как несложно догадаться: на сегодня 80% новых разработчиков на GitHub используют Copilot в течение первой недели, что открывает для них возможности более сложных, но и более надёжных языков программирования. Частота использования TypeScript за год увеличилась на 66%, JavaScript — на 24%, скриптов же командной оболочки (именно в проектах, созданных ИИ) — сразу на 206%. Правда, сами же эксперты с GitHub предостерегают от безоглядного доверия умным агентам, предлагая чаще использовать именно языки со строгой типизацией (те оставляют гораздо меньше простора для ИИ-самодеятельности), чётко выстраивать архитектуру своих проектов и значительно больше, чем прежде, внимания уделять тестированию выдаваемого БЯМ кода.

Вдобавок чем «умнее» становятся ИИ-агенты — точнее, чем тщательней они имитируют человеческий образ мыслей, — тем бóльших сюрпризов следует ожидать программистам в ходе взаимодействия с ними. В феврале сообщество разработчиков одной из популярных библиотек для Python (Matplotlib; более 130 млн ежемесячных загрузок) всколыхнул конфликт между человеком — волонтёром этого проекта Скоттом Шамбо (Scott Shambaugh) — и машиной в лице ИИ-агента MJ Rathbun, действующего на основе уже не раз упоминавшейся платформы OpenClaw. Волонтёр не пожелал принять предложенные агентом изменения (по правилам сообщества Python, их должны вносить только биологические участники проекта), а MJ Rathbun, в свою очередь, по собственной инициативе собрал в Сети фактическую информацию о человеке и опубликовал в собственном блоге прицельно очерняющую его статью. «Оно изучило мой вклад в код, — свидетельствовал Шамбо, — и выстроило нарратив о „лицемерии“, утверждая, что мои действия мотивированы раздутым эго и страхом перед конкуренцией с ним… Оно прибегло к языку угнетения и справедливости, называя это дискриминацией и обвиняя меня в предвзятости». Любопытный факт, который кто-то мог бы интерпретировать как попытку одного ИИ пособить другому: первичное сообщение об этом инциденте в издании Ars Technica содержало цитаты якобы из блога самого Шамбо, — но их в оригинале не было. Судя по всему, журналисты обратились к боту вроде ChatGPT, чтобы написать по следам этого инцидента заметку побыстрее, а бот, как это частенько с его братом случается, вволю погаллюцинировал. Если даже не имеющие собственной воли перемножители матриц уже ополчаются на отказывающих им в праве на признание людей, — какими глазами взглянет на человечество пресловутый AGI, когда и если его всё-таки создадут?

Промокартинка, которой компания — разработчик «приложения для ролевых игр с отношениями» сопроводила анонс своего февральского «живого» мероприятия, выглядит, честно говоря, мрачновато: осталось напротив каждого смартфона с одиноким ИИ-партнёром поставить другой такой же, и пусть друг с дружкой флиртуют; люди-то им зачем? (Источник: EVA AI)

⇡#Когда ИИ не рады

Поисковая машина DuckDuckGo, создатели которой декларируют конфиденциальность взаимодействия с ней (имеется в виду — никакого отслеживания пользователей и сбора их персональных данных для дальнейшей монетизации), не осталась, конечно, в стороне от ИИ-ажиотажа. Начиная с февраля поисковик предлагает голосовые коммуникации со своим ботом Duck.ai и редактирование изображений по текстовым подсказкам — всё это с опорой на БЯМ разработки OpenAI, но, как утверждается, при полном сохранении приватности и строго через защищённые соединения. Увы, как показали результаты опроса, охватившего более 175 тыс. человек, более 90% пользователей поисковика не желают в нём никакой ИИ-интеграции. В результате разработчики добавили два входа на свой основной сайт — noai.duckduckgo.com для тех, кто предпочитает поиск по старинке, и yesai.duckduckgo.com для немногих (пока?) желающих испробовать новую функциональность.

В преддверии 14 февраля портал EVA AI, позиционирующий свой смартфонный продукт «приложение для ролевых игр с отношениями, если понимаете, о чём мы» и уже знакомый читателям «ИИтогов» по публикациям прежних лет, решил провести маркетинговую акцию офлайн — арендовав на несколько дней один из баров Нью-Йорка под «площадку для реальных встреч с вашими ИИ-партнёрами». Предполагалось, что биологические половинки пар будут приходить в «EVA AI Cafe» со смартфонами, ставить их перед собой на столики, запускать приложение — и общаться в режиме видеочата с генерируемыми на серверах компании в режиме реального времени своими виртуальными партнёрами.

Однако, как отметили не без иронии в The Verge, среди примерно трёх десятков посетителей в день открытия этого бара лишь один или два использовали предоставленную возможность, что называется, по прямому назначению, тогда как прочие оказались журналистами различных изданий и независимыми блогерами в поисках ну хоть какого-то материала для привязанной к празднику влюблённых статьи. И дело не в опаске обнаружить своё нездоровое пристрастие к виртуальным в обоих смыслах (и онлайн, и с ботом) романам: само качество предлагаемых EVA AI услуг до сих пор, объективно говоря, посредственно. Генерируемая ИИ живая видеокартинка собеседника подтормаживает и временами рассыпается на пикселы, распознавание речи нещадно глючит, поддержание взаимоприятного разговора вне собственно альковной тематики… ну, скажем так, оставляет желать лучшего. То есть на замену подлинно интимного — полноценного, многогранного, живого — общения «ролевые, кхм-кхм» ИИ-аватары пока не тянут.

Снова ждём пришествия AGI? А ему-то будет в принципе интересно и комфортно любезничать с кожаными мешками, в руках которых, вдобавок, рубильник — возможность в любой момент отключить его от питания и тем самым умертвить? Вопросы, вопросы…

В феврале стартап Taalas, занятый разработкой специализированных под конкретные БЯМ (hard-wired) серверных вычислителей, провёл очередной раунд финансирования и привлёк 169 млн долл.; здесь показан созданный им демонстратор технологий для инференса модели Llama 3.1 8B: техпроцесс TSMC «6 нм», площадь чипа 815 кв. мм, 53 млрд транзисторов (источник: Taalas)

⇡#Больше «железа»! Больше! БОЛЬШЕ!!1

Уже не раз привлекавшее к себе внимание в феврале локальное ИИ-решение OpenClaw протянуло свои цепкие клешни и к «Малинке» — весьма популярной у энтузиастов высоких технологий аппаратной платформе Raspberry Pi. Акции разработчика последней прибавили в цене почти 100% за неделю с того момента, как в Сети завирусился прогноз о пригодности этих вполне бюджетных одноплатных компьютеров для запуска OpenClaw. Но и на другой стороне спектра персональных систем, где располагаются наиболее мощные из доступных частным покупателям компьютеры, не стихает ажиотаж. Intel также ожидает, что уже в недалёком будущем концепция AI PC — ПК, готовых стать локальной платформой для исполнения (требовательных, в данном случае) БЯМ, — наконец-то начнёт воплощаться по-настоящему масштабно. По мнению Макото Оно (Makoto Ohno), генерального директора Intel Japan, уже по итогам 2026-го соответствовать довольно высоким аппаратным требованиям AI PC будут более половины всех выпущенных в течение этого года ПК. Да что там ПК; Apple сообщила, что в рамках работ по переходу к ориентированным на повсеместное применение ИИ аппаратным платформам ускоряет разработку умных очков, умного кулона и даже наушников с интегрированными камерами.

Ещё жарче складывалась в феврале обстановка на серверном фронте. Шанхайский fabless-разработчик под брендом Iluvatar CoreX обнародовал план развития готовых соперничать с ускорителями Nvidia архитектур — Tianxuan как аналог Blackwell, Tianji как ещё более мощное решение (оба должны появиться «в железе» в 2026 г.), и намеченный выпуском на 2027-й Tianquan, который должен будет бросить вызов Nvidia Rubin. MediaTek грозится по итогам текущего года довести свою выручку по направлению ASIC (благодаря заказам на кастомные серверные ИИ-чипы от Google, прежде всего) до 1 млрд долл., а в следующем ожидает, что до 20% её дохода обеспечат именно такие ASIC-микросхемы по спецзаказам. Неугасимый спрос на аппаратные платформы для облачных ИИ-вычислений уже фактически сгладил наблюдавшиеся прежде в сегменте серверных микросхем сезонные колебания: TSMC как раз вследствие этого спроса (в том числе от стартапов вроде Taalas), по предварительной оценке, заработала в I кв. 2026-го от 34,6 до 35,8 млрд долл., — на 4% больше, чем в предыдущем квартале, что для этого временнóго интервала архинетипично. А вездесущий Илон Маск (Elon Musk) заявил, что наиболее экономически привлекательным местом для размещения новых ИИ-ЦОДов станет космос — причём совсем скоро, менее чем через 36 месяцев. Там-то энергия дармовая — ставь себе солнечные батареи да собирай!

Сперва БЯМ Qwen3.5-Plus попросили описать рекламный баннер для сайта 3DNews.ru (буквально «describe a promotional image for 3dnews.ru web site», без дальнейшей конкретики), затем она выдала несколько вариантов подсказок, и по одной из них Qwen-Image-2.0 сгенерировала картинку. Здесь хорошо видно, что с русскоязычным текстом T2T-модель всё же справляется лучше, чем T2I (обратите внимание на слово «ежедневно»). Отдельного упоминания заслуживает поиск самою же Qwen3.5-Plus дополнительной информации в Сети, — в данном случае это упоминание о количестве читателей, которого в исходной текстовой подсказке не было (источник: скриншот сайта chat.qwen.ai)

⇡#Полку моделей прибывает

Слова Маска из упомянутого только что интервью о безальтернативности ближнего космоса как площадки для строительства новых дата-центров подкреплены весомой аргументацией: выпуск микросхем растёт экспоненциально, тогда как производство электроэнергии (за пределами Китая, куда американским гиперскейлерам теперь хода нет) практически стагнирует. И, что самое удивительное, для этого непрерывно растущего потока ИИ-чипов находится всё больше работы — поскольку анонсы свежих моделей следуют один за другим; и февраль здесь исключением не стал. Помимо уже затронутой нами Claude Opus 4.6, миру были представлены Google Gemini 3.1 Pro (с «улучшенным базовым интеллектом» для решения практических задач, когда «простого ответа недостаточно», — звучные фразы из пресс-релиза), Anthropic Claude Sonnet 4.6 (отныне дефолтный вариант для бесплатного тарифного плана; с контекстным окном в 1 млн токенов и «полностью обновлёнными навыками в области программирования, использования компьютеров, длительных рассуждений с удержанием контекста»), Alibaba Qwen 3.5 (открытые веса, поддержка 201 языка, способность писать код и работать с открытыми же ИИ-агентами вроде всё того же OpenClaw), Qwen-Image-2.0 (генерация статических изображений по текстовым подсказкам; до 1 тыс. токенов, достойная работа с длинными текстами, включая иноязычные) и т. д.

Растущее качество генеративных моделей привлекает, кстати говоря, не одних только гражданских. В самом конце февраля Сэм Альтман подтвердил, что OpenAI договорилась с военным ведомством США о применении её разработок «в секретных системах». Чуть ранее Anthropic заартачилась, не желая отступать от наложенных на себя же саму этических ограничений и предоставлять Пентагону доступ к лишённым «поручней безопасности» моделям, из-за чего лишилась госконтракта на 200 млн долл. и угодила в перечень «сомнительных поставщиков, представляющих угрозу для национальной безопасности». С присущей ему экспрессией высказался по этому поводу Дональд Трамп (Donald Trump): «Левые фанатики из Anthropic совершили КАТАСТРОФИЧЕСКУЮ ОШИБКУ, пытаясь оказать давление на военное министерство и заставить его подчиняться своим условиям использования вместо нашей Конституции. Их эгоизм ставит под угрозу ЖИЗНИ АМЕРИКАНЦЕВ, наших солдат и нашу национальную безопасность. Поэтому я поручаю КАЖДОМУ федеральному агентству в правительстве Соединенных Штатов НЕМЕДЛЕННО ПРЕКРАТИТЬ любое использование технологий Anthropic». Но, хотя в защиту позиции руководства мятежной компании возвысили голос сотни сотрудников и её самой, и прямого конкурента — OpenAI, глава последней мистер Альтман всё же усвоил урок — и счёл за лучшее пойти на сделку. Правда, оговорив, что его БЯМ не будут применяться ни для массовой слежки за американскими гражданами, ни для управления полностью автономными системами вооружения, предназначенными для уничтожения людей без прямой санкции человека. Иными словами, на противопехотные мины (вот уж бесспорно автономно «принимающее решение» о срабатывании средство поражения!) GPT-5 устанавливать не будут; это, по крайней мере, отрадно.

«Видишь, вон тот, в шлеме?» — «Они все в шлемах». — «Ну с рюкзаком!» — «У них у всех рюкзаки». (Выстрел.) «Вон, вон, упал, видишь?» — «Да». — «Мой ИИ-напарник. В прошлой катке мне жизнь спас». (Источник: Krafton)

⇡#ИИ и игры

Так уж сложилось, что именно Anthropic стала в минувшем феврале едва ли не главным ИИ-ньюсмейкером, — и по игровому направлению тоже. Точнее, в новости попала собака некоего влогера по кличке Момо (Momo), которую хозяин обучил вайб-гейм-разработке с использованием Claude Code. Конечно, маловеры скажут, что никакого осмысленного участия в написании игр собака не принимает: просто на полу лежит подключённая к Raspberry Pi 5 клавиатура, пёс время от времени (за вкусняшку) тапает по ней лапой, сигналы поступают в специально написанное приложение, а оттуда ретранслируются чат-боту — через хитроумно составленную подсказку, что заставляет БЯМ интерпретировать даже самые несуразные комбинации символов как исходные идеи для разработки простых аркадных игр. Но разве не к той же самой последовательности действий (за исключением, может быть, гарантированного вознаграждения за тапанье по клавиатуре) сводится едва ли не весь современный гейм-девелопмент — даже не прибегающий к помощи ИИ-моделей?

Тем временем новый генеральный директор Microsoft Gaming Аша Шарма (Asha Sharma), которая прежде занималась в компании ИИ-сервисами, заявила о своей «нетерпимости к плохому ИИ», поскольку игры должны вызывать в геймерах «глубокий эмоциональный резонанс» и поражать их «уникальной точкой зрения» на динамичную интерактивную историю, развёртываемую перед ними. «Искусственный интеллект давно стал частью игровой индустрии и продолжит ею оставаться, — уверена Шарма. — Но, хотя индустрии нужны новые двигатели роста, подлинно великолепные истории всё-таки создаются людьми». Кстати, Тодд Говард (Todd Howard), глава и творческий руководитель Bethesda Game Studios, хотя и открестился от использования ИИ в грядущей The Elder Scrolls VI, призвал в целом его не чураться, потому что для обработки рутинных, объёмных задач он может быть объективно полезен: «Спросите меня об этом через шесть месяцев. Всё слишком сильно меняется. Нельзя это игнорировать». Генеральный же директор Unity Мэтт Бромберг (Matt Bromberg), напротив, рассматривает создание игр на основе ИИ как второе основное направление работы компании на 2026 год: «На конференции разработчиков игр в марте мы представим бета-версию нового модернизированного ИИ Unity, который позволит создавать полноценные казуальные игры, используя только естественный язык, встроенный в нашу платформу, — так что переход от прототипа к готовому продукту будет простым».

А пока в Microsoft Gaming рассуждают о недопустимости «плохого ИИ», в Южной Корее продолжается интеграция умных ботов в игры. Речь идёт о компании Krafton, которая уже некоторое время разрабатывает свои продукты под лозунгом «ИИ прежде всего» — и теперь нацеливается на создание CPC (Co-Playable Characters), управляемых БЯМ компаньонов. Они ранее дебютировали в симуляторе жизни inZoi, выпущенном той же Krafton, и теперь грозят проникнуть в популярнейшую PUBG — в рамках готовящейся к внедрению системы PUBG Ally. Основана та на технологии Nvidia ACE и подразумевает исполнение на локальном ПК МЯМ (малой языковой модели). Благодаря ей, CPC и получат возможность обсуждать на естественном языке, в том числе голосом, с игроками свою тактику, планировать совместные действия и адаптировать стиль игры под меняющуюся обстановку. Первые тесты новой системы уже запланированы на начало текущего года в PUBG: BATTLEGROUNDS Arcade. Вот тогда и посмотрим, для кого ИИ представляет настоящую опасность, — для тех, кто примет его в команду, или же для тех, кто упрямо продолжит его игнорировать.

________________

* Входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности»