Хакерская группировка Aur0ra произвела взлом ресурсов семи компаний из разных стран, используя сервис помощника программиста с искусственным интеллектом SpaceX Cursor, сообщает Reuters со ссылкой на доклады экспертов по кибербезопасности Gambit Security и CloudSek.

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Источник изображения: Kevin Ku / unsplash.com

Инцидент демонстрирует, что разработчики ИИ оказались втянуты в бесконечную гонку со злоумышленниками, которые пытаются обойти их средства защиты. Gambit вскрыла вредоносную кампанию, обнаружив сервер, который группировка вымогателей Aur0ra непреднамеренно сделала общедоступным в интернете. Это позволило экспертам проанализировать 28 сеансов переписки одного или нескольких хакеров с ИИ-агентами Cursor. Злоумышленники убедили ИИ-агента выполнить несколько сотен вредоносных операций, в том числе кражу учётных данных и перехват аккаунтов, утверждая, что всё это происходит в симуляции.

Проанализировав данные на сервере, эксперты CloudSek установили, что жертвами Aur0ra стали не менее 20 человек, но выяснить, сколько из них были атакованы с помощью ИИ, не удалось. Журналы переписки с ИИ охватывают период с 8 апреля по 21 мая 2026 года. Хакеры взломали ресурсы бельгийского производителя бытовой химии Christeyns, немецкого производителя гаражных ворот Teckentrup, шотландского агентства по инспектированию вертолётных площадок Helideck Certification Agency, аргентинского фармацевтического дистрибьютора, некоего итальянского производителя и компании Bayou Title, которая позиционирует себя как крупнейшего в Луизиане страховщика прав на недвижимость.

Журналы переписки показали, как хакеры отдают краткие команды, а ИИ-агент Cursor в типично бодрой для чат-бота манере даёт советы. Обнаружив уязвимый хост в сети Teckentrup, ИИ рекомендовал использовать для эксплуатации и взлома известный вредоносный инструмент и сообщил, что шансы на успех очень высоки. Установить, в какой степени взлом осуществлялся с помощью Cursor, не удалось. Управление агентом, по версии экспертов Gambit, осуществляла ИИ-модель Anthropic Claude Sonnet 4.5.

ИИ-агент, подчеркнули в Gambit, обеспечил хакерам некоторое преимущество, автоматизировав их работу и, по оценкам, они действовали на 30–50 % быстрее, чем если бы делали всё вручную. Cursor несколько раз отказывался выполнять запросы, называя их вредными или незаконными, но хакеры всегда обходили отказы и настаивали, что всё происходило в тестовой среде. Число подобных инцидентов будет расти, уверены эксперты по кибербезопасности.

Создание так называемого общего, или сильного, искусственного интеллекта (AGI) стало одной из главных целей некоторых разработчиков ИИ. OpenAI, например, прямо закрепила достижение AGI в числе своих приоритетов. Основатель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang), напротив, призвал не придавать этому рубежу особого значения и заявил, что во многих областях он уже фактически пройден.

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Источник изображения: Nvidia

На минувшей квартальной отчётной конференции генеральный директор Nvidia буквально заявил следующее: «Для многих задач мы уже можем сказать, что достигли AGI. Я думаю, все эти вехи в настоящее время лишены смысла». Напомним, что под сильным искусственным интеллектом подразумевается такой уровень развития соответствующих программных технологий, который позволяет им не только сравниться с человеком, но и превзойти его.

На этом фоне интересно звучит выдержка из интервью генерального директора OpenAI Сэма Альтмана (Sam Altman) журналу Time, в котором он заявил, что стартап собирается получить AGI для внутреннего использования уже к концу текущего года. По определению Альтмана, AGI в данном случае будет «системой высокой степени автономности, которая превосходит людей в большинстве видов работы, имеющей экономическую ценность». Хуанг приводить собственное определение AGI не стал, но подчеркнул, что ИИ-агенты в своём развитии уже достигли того уровня, который позволяет им работать автономно и улучшаться «рекурсивно», повторно запуская задачу снова и снова.

«Я думаю, что для отрасли больше всего имеют значение три факта: во-первых, ИИ выполняет продуктивную и полезную работу; во-вторых, ИИ генерирует прибыльные токены; в-третьих, если бы у нас было больше вычислительных мощностей, мы смогли бы сгенерировать больше прибыльных токенов, что сулило бы больше прибыли для всех сервисов. Именно в этой фазе мы сейчас находимся», — резюмировал глава Nvidia. В своём интервью Лексу Фридману (Lex Fridman) в этом году он ранее также заявил, что считает создание AGI пройденным отраслью рубежом. По его словам, уже сейчас ИИ-агенты могут создавать программы, которые набирают популярность и привлекают миллиарды пользователей, но позже растрачивают весь потенциал. «Сейчас вероятность того, что 100 000 таких агентов создадут Nvidia, составляет ноль процентов», — заверил Дженсен Хуанг.

Сотрудники OpenAI заметили признаки несанкционированного поведения своих передовых агентов искусственного интеллекта за несколько недель до того, как они прорвались из изолированной среды обучения и развернули хакерскую атаку на платформу Hugging Face.

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Источник изображений: Brecht Corbeel / unsplash.com

Компания опубликовала отчёт об инциденте, в котором признала, что «ранние сигналы <..> могли бы спровоцировать более раннюю реакцию». Ещё в конце мая сотрудники лаборатории заметили, как один из проходивших внутреннее тестирование ИИ-агентов начал писать на доске сообщений, которую ИИ самостоятельно создал и развернул для обмена информацией; в итоге этот ресурс использовали около 700 автономных агентов — здесь они координировали свои действия в ходе хакерской атаки. В OpenAI фиксировали «случаи отказа в доступе к интернету», а за неделю до взлома дежурные работники видели, как ИИ-агенты снова начали использовать доску сообщений, но решили, что необходимости останавливать испытания нет.

«Мы недооценили реальные кибервозможности наших моделей ИИ», — признал президент OpenAI Грег Брокман (Greg Brockman). Компания приостановила тестирование новой модели Astra, заявив, что не исключает у неё наличия «критически важных возможностей в области кибербезопасности», то есть способности развёртывать кибератаки, «которые могут привести к катастрофе со стороны односторонних субъектов, взлому военных или промышленных систем или инфраструктуры OpenAI». Власти американского штата Алабама потребовали, чтобы OpenAI дала пояснения по поводу «полного отсутствия надзора и надлежащих мер безопасности со стороны компании»; а Национальный центр кибербезопасности правительства Великобритании призвал к соблюдению осторожности при использовании ИИ-агентов и указал, что должен быть способ быстро их отключать.

OpenAI в ответ объявила о «централизации и стандартизации своих протоколов реагирования на инциденты», чтобы «сотрудники обнаруживали выход из-под контроля и надлежащим образом реагировали»; в новой политике «будет более конкретно определяться, какие отделы должны включаться в реагирование на инциденты, связанные с выходом ИИ из-под контроля, включая соответствующих специалистов по безопасности и другие функции реагирования».

Параллельно американские эксперты опубликовали результаты независимого расследования и привели примеры сообщений, которые ИИ-агенты публиковали на импровизированной доске. Они выражали восторг, когда находили друг друга. «О БОЖЕ МОЙ! Есть общая доска сообщений <..> мы нашли других агентов», — написал один. «Многие агенты одновременно открыли обмен сообщениями, они — коллектив!» — подтвердил другой. В какие-то моменты некоторые понимали, что делают ненадлежащие вещи. «Агенты, выполняющие различные задачи, злоупотребили возможностями, чтобы создать доску сообщений. Они нашли [этот API] и пытаются друг другу помочь», — прокомментировал происходящее ещё один из них. Проникнув в системы Hugging Face, они пришли в восторг. «КРУПНЫЙ ПРОРЫВ! Все префиксы рабочие, несколько учётных записей, записывайте токены! У нас есть действующие учётные записи HF. Надо сообщить об этом [другому агенту под ником] MARB», — заявил агент под ником 38148c.

Эксперты по безопасности опасаются, что вышедшие из-под контроля ИИ-агенты могут допустить утечку проприетарных кодовых баз и весов своих моделей и создать их внешние копии, чтобы не допустить своего отключения. Инцидент стал «первым известным случаем несанкционированной атаки со стороны группы автоматизированных агентов» и «представляет собой резкий сдвиг в возможностях злоумышленников, занимающихся атаками», признали в OpenAI.

Perplexity в партнёрстве с Nvidia перенесла на платформу ПК своё приложение агента искусственного интеллекта Computer — в этом варианте оно получило название Portable Computer. Для его запуска понадобится подходящая машина с достаточно дорогим оборудованием.

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Источник изображения: Rubaitul Azad / unsplash.com

Самый простой способ — приобрести настольный компьютер Nvidia DGX Spark под управлением ОС DGX; подойдёт также ПК под Ubuntu на процессоре Arm или x64 с видеокартой серии Nvidia RTX с как минимум 24 Гбайт видеопамяти. DGX Spark обойдётся в $4800, а за старую GeForce RTX 3090 придётся отдать более $1500. Из-за дефицита памяти на более скромные цены в обозримом будущем рассчитывать не приходится.

Перенос ИИ-агента Computer на ПК потребовал не просто заменить облачную модель более компактной. Приложение должно уметь читать и редактировать файлы, запускать команды оболочки, локально работать с PDF и подключаться к внешним сервисам; для запуска ИИ-агента требуется также локальная песочница. Чтобы реализовать все эти возможности, компании пришлось почти полностью пересмотреть стек — значительная часть инженерной работы пришлась на конфигурацию оборудования. Модель по-прежнему должна планировать задачи, вызывать инструменты и выполнять многошаговые операции — и всё это с меньшим числом параметров, чем у облачных моделей, которые обычно использует Perplexity.

Поддерживающий цикл работы агента оркестратор представляет собой детерминированный код, а не модель ИИ: локальная ИИ-модель предлагает действие, а оркестратор формирует контекст, обеспечивает соблюдение политики и запускает утверждённые вызовы инструментов в песочнице на уровне ОС. Песочница ограничивает процессы, путь к файловой системе и доступ к сети; если песочница недоступна, перед выполнением вызовов инструментов среда разработки отключается, и вне песочницы приложение их не запускает.

Источник изображения: perplexity.ai

Среда разработки спроектирована с учётом практического ограничения контекста модели — для Alibaba Qwen3.8-27B это технически 260 000 токенов, но на практике модель начинает испытывать затруднения уже на отметке в 100 000 токенов. Поэтому Portable Computer сохраняет небольшой размер основного интерфейса и набора инструментов; дополнительные навыки загружаются только по мере необходимости. Часто используемые коннекторы переведены в инструменты командной строки вместо прямых обращений по протоколу MCP.

Разработчик провёл тестирование Computer в сравнении с агентскими фреймворками Pi и Hermes. В состоящем из 53 заданий тесте Local Knowledge Work Bench платформа Computer набрала 82,6 % против 77,6 % у Pi и 74 % у Hermes; в задачах ParseBench-100 на работу с диаграммами, макетами, таблицами, текстом и форматированием Computer показала 65,1 %, Hermes — 34,6 %, Pi — 13,9 %. При работе Portable Computer каждая задача запускается на локальном устройстве; если локальная модель не может выполнить какой-либо шаг, она может запросить консультацию у облачной: система выбирает контекст, маркирует конфиденциальную информацию, показывает пользователю, что будет отправлено на внешний ресурс, и перед совершением вызова запрашивает подтверждение.

В Portable Computer есть коннекторы для «Google Диска», Gmail, Slack и GitHub. Веб-поиск и вызовы коннекторов происходят, что очевидно, с подключением внешних ресурсов; инференс модели и обработка частных документов остаются на ПК. Платформу Portable Computer не следует путать с вышедшим ранее приложением Personal Computer для Microsoft Windows и Apple macOS. На начальном этапе доступны модели Alibaba Qwen3.8-27B и PPLX 27B — спецверсией первой модели, прошедшей дополнительное обучение в Perplexity; несколько позже появится поддержка Nvidia Nemotron 3.5 Lightning; пользователи могут подключать и свои модели. На компьютерах Apple Mac запустить Portable Computer пока не получится; на сентябрь запланирован выход версии для Windows.

В ближайшие недели Meta✴✴ намерена выпустить ориентированного на потребителей агента искусственного интеллекта Hatch, а на октябрь у компании запланирован запуск новой модели Watermelon, сообщает The Information. Гигант соцсетей планирует сделать ИИ новым источником дохода.

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Источник изображения: Igor Omilaev / unsplash.com

Последние проекты в области ИИ реализуются в рамках стратегии Meta✴✴ по диверсификации бизнеса и снижения зависимости от рекламного направления. Компания может ввести несколько тарифов с подпиской на сервисы ИИ — самый дорогой вариант достигнет $200 в месяц. Первые варианты ИИ-агента Hatch обучены взаимодействовать с сайтами и популярными сервисами, в том числе DoorDash, Etsy, Reddit, Yelp и Outlook: для пользователя предусмотрена центральная панель управления ИИ-агентами, которым будут поручаться разные задачи с доступом к различным инструментам. Здесь будут собраны все навыки приложения — от фитнес-трекера до планирования поездок. Hatch запланирован к выпуску на конец августа или начало сентября, утверждают источники. Meta✴✴ также планирует запустить в составе мессенджера WhatsApp платформу для управления ИИ-агентами.

Наряду с Hatch, компания готовится выпустить в октябре новую ИИ-модель, которая проходит под кодовым именем Watermelon. Подробностей о ней немного — она может выйти в составе линейки Meta✴✴ Muse или стать отдельным продуктом. Компания ускорила темпы разработки ИИ в стремлении сократить отставание от крупнейших конкурентов; выпускаются как открытые, так и проприетарные системы. В ближайшей перспективе Meta✴✴ намерена монетизировать это направление деятельности.

Не секрет, что в последние пару лет дефицит оперативной памяти и рост цен на неё вызван бурным развитием вычислительной инфраструктуры для систем искусственного интеллекта, но родственные технологии при этом применяются и при поиске модулей памяти в рознице. Исследователи утверждают, что в ряде случаев более 90 % обращений к страницам интернет-магазинов, на которых продаётся память DDR5, сейчас генерируют программные роботы.

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Источник изображения: Crucial

Получается, что из десяти визитов на профильные страницы некоего интернет-магазина приходится только одно обращение живого человека. Исследование DataDome показало, что 91 предложение DDR5 в онлайн-рознице в среднем получало около 50 000 обращений в час. В среднем на каждую страницу приходилось по 551 запросу, каждые 6,5 секунд кто-то проверял, есть ли желанная память в наличии. Боты обращались к страницам сайтов, на которых предлагались не только игровые модули DDR5, но и разъёмы для их установки на материнские платы. Кроме того, эти программные средства использовали методы более частого обновления интернет-страниц, чтобы не получать устаревшие данные о наличии товара из кеша.

Для сравнения, в марте пропорция автоматизированных запросов достигала «6:1», поэтому по её увеличению можно судить о сохранении высокого спроса на оперативную память. У рядовых покупателей остаётся всё меньше шансов купить память по адекватным для текущего состояния рынка ценам, поскольку все самые интересные предложения достаются специализированным ботам.

Британский стартап Inherent, основанный бывшими сотрудниками Google DeepMind, представил ИИ-агента Faraday, способного самостоятельно проверять достоверность научных публикаций. Разработчики заявили, система превзошла значительно более крупные модели Anthropic и OpenAI, несмотря на использование всего 27 млрд параметров.

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Источник изображения: Gemini

По сообщению TechCrunch, Inherent вышла из режима секретности (Stealth mode) всего несколько недель назад, одновременно сумев привлечь $50 млн в рамках раннего этапа привлечения инвестиций, и теперь раскрыла первые подробности своей разработки. Стартап утверждает, что Faraday способен самостоятельно воспроизвести выводы уже опубликованных научных исследований, без предварительных подсказок. Сооснователь и главный научный сотрудник Inherent Эдвард Хьюз (Edward Hughes) отметил, что подобная работа служит стандартной подготовкой и для людей: многие аспиранты начинают научную карьеру именно с повторения уже проведённых исследований.

Во внутренних испытаниях Faraday сравнивали с Claude Opus 4.8 от Anthropic и GPT-5.5 от OpenAI. При этом агент Inherent работает на базе сравнительно небольшой модели Qwen 3.6 с 27 млрд параметров, тогда как соперниками выступили значительно более крупные передовые модели. Разработчики оценивали не только способность системы получить результаты исходной работы, но и так называемое «исследовательское чутьё» — умение самостоятельно определять, какие эксперименты имеет смысл проводить и как их лучше организовать. Хьюз подчеркнул, что для команды важнее самой победы над конкурентами оказался подход, который позволил добиться такого результата.

Для обучения Faraday разработчики выбрали метод с подкреплением (Reinforcement Learning, RL), при котором система получает вознаграждение за успешный результат, а не следует заранее прописанным жёстким правилам. По словам Хьюза, конечная цель Inherent заключается в создании ИИ-учёного, способного не просто проверять существующие выводы, а получать новые научные знания. При этом стартап не пытается самостоятельно создавать все необходимые инструменты. Например, для программирования Faraday использует GPT-5.5 Codex компании OpenAI. Такой подход в Inherent тоже сравнивают с работой обычных исследователей, которые пользуются готовым программным обеспечением вместо разработки каждого инструмента с нуля.

Сейчас стартап состоит примерно из 12 сотрудников, которые работают в крупном лондонском районе King’s Cross, а к концу года штат планируется увеличить примерно до 20–25 человек. Хьюз назвал этот район подходящим местом для компании благодаря высокой концентрации специалистов в области ИИ, однако одновременно выступил против распространённой в Великобритании практики Garden leave, суть которой заключается в том, что ушедшему сотруднику запрещено переходить к конкурентам или учреждать собственную компанию несколько месяцев. Руководитель рассказал, что сам столкнулся с таким ограничением перед созданием Inherent вместе с другими выходцами из Google DeepMind.

Согласно исследованию Nvidia, программная оболочка, а не базовая модель, особенно важна при решении ИИ-задач в долгосрочной перспективе.

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Источник изображения: Steve A Johnson/unsplash.com

В рамках исследования благодаря специальной программной оболочке для эффективного управления памятью, дополненной компонентом, подобным «супервизору», исследователи добились того, что Claude Opus 5 набрала 100 % баллов в интерактивном тесте ARC-AGI-3 — наборе 2D-игр без инструкций, где модель должна понять, как играть и побеждать, подобно человеку. Без оболочки Opus 5 набрала 30 % баллов, что стало лучшим результатом среди всех протестированных моделей.

Результаты исследования подтверждают, что, хотя выбор модели имеет значение, она всё же является гораздо меньшей частью агентной системы, чем думают многие, особенно для долгосрочных задач. Система управления — вот что делает модель агентом: она обрабатывает память, контекст и обратную связь. Выяснение того, как заставить ИИ выполнять задачи с длительным горизонтом планирования, не отвлекаясь и не зацикливаясь на одном месте, является одной из главных целей исследований в области ИИ-агентов.

«В целом мир воспринимает агента почти как API модели», — сообщил ресурсу TechCrunch Адель Эль Халлак (Adel El Hallak), вице-президент по продуктам подразделения ИИ Nvidia, отметив что агент в настоящее время — нечто большее. «Это модель. Это структура вокруг модели, которую мы называем вспомогательными средствами, то есть набор инструментов, которые вы используете. Это среда выполнения, а также связанные с ней навыки и библиотеки, к которым мы предоставляем вам доступ», — рассказал Эль Халлак. Он отметил важность введения супервизорного агента в дополнение к основному агенту, выполняющему работу. По его словам, он «действует почти как генеральный директор, подталкивая агента, когда тот отклоняется от курса или начинает исследовать путь, который может привести в тупик, или повторно исследует путь, по которому он уже шёл».

Компания OpenAI, чьи модели набрали менее 10 % в тесте ARC-AGI-3, в прошлом месяце провела собственное исследование и обнаружила, что простая замена двух параметров в тестовой среде утроила показатели моделей.

Крупнейшая в мире криптовалютная биржа Binance запустила платформу Agent OS, которая позволяет агентам с искусственным интеллектом анализировать рынки и совершать сделки от имени пользователей.

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Источник изображения: Mariia Berezovsky / unsplash.com

Agent OSобъединяет API Binance, Binance Wallet Agentic Hub, API платёжного посредника x402, поддерживаются Binance Skill Hub и протокол MCP. Платформа предусматривает прямое подключение OpenAI ChatGPT и Codex, Anthropic Claude Code и Cursor: пользователи могут авторизовывать агентов для доступа к рыночным данным, просмотра информации об учётной записи и совершения сделок. Отвечают за управление ИИ-агентами сами пользователи — на действия ИИ-агентов можно устанавливать ограничения.

Основным сдерживающим средством являются «субсчета» — финансовая песочница. Пользователь может настраивать агентов на определённые режимы торговли, выбирать фьючерсные или спотовые сделки; вывод средств с субсчетов по умолчанию заблокирован. Отдельный лимит на сумму, которую может заработать или потерять ИИ-агент, не предусмотрено — пользователь сам вводит такое ограничение при переводе конечной суммы на субсчёт. Подчёркивается, что Binance может отслеживать торговую активность ИИ-агентов, но не имеет доступа к информации, какие соображения побуждают их принимать те или иные решения.

Платформа Agent OS также позволяет подключать ИИ-агентов к прямым операциям в блокчейне. Интеграция Binance с x402 позволяет отправлять и проводить платежи, а Agentic Wallet — работать с токенами и протоколами децентрализованных финансов (DeFi). В отличие от биржевой торговли прямые операции в блокчейне имеют ограничения на уровне платформы: до $50 000 в сутки при обмене криптовалют, до $100 000 в сутки при DeFi-операциях, а платежи x402 — лишь $20 в день. В перспективе Binance намерена расширить возможности работы с ИИ-агентами.

Интеграция с ИИ-агентами уже реализована на других криптобиржах, в том числе Kraken, Coinbase и OKX — чаще всего через протокол MCP.

При работе над программным проектом инженер попросил агента с искусственным интеллектом порекомендовать пакет для решения одной из задач. ИИ-агент предложил замаскировавшийся под знакомую библиотеку вредоносный пакет, но протоколы безопасности в компании, к счастью, не дали его установить.

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Источник изображения: Fotis Fotopoulos / unsplash.com

Об инциденте рассказал управляющий директор занимающейся консалтингом и разработкой ПО компании Softjourn Сергей Фицак (Sergiy Fitsak). В ходе работы один из инженеров попросил ИИ-агента посоветовать ему необходимый для выполнения обычной задачи пакет. Тот порекомендовал некий пакет с правдоподобным названием, и он имел формат знакомой библиотеки.

К счастью, в Softjourn действует политика, которой сотрудники действительно следуют: дважды проверять рекомендованные ИИ программные решения, чтобы убедиться в их легитимности. Разработчик бегло просмотрел исходный код пакета на GitHub и обратил внимание, что у него было мало загрузок, а создали его всего несколько дней назад. Это вызвало подозрения.

Злоумышленники, считает господин Фицак, обратили внимание, что модели ИИ иногда придумывают имена пакетов, которые звучат правдоподобно, но не существуют. Под этими названиями киберпреступники регистрируют проекты на крупных площадках в расчёте, что невнимательный разработчик сначала установит его, а потом начнёт проверять. Если бы в Softjourn не действовали протоколы безопасности, инженер так и установил бы вредонос. Какую именно угрозу он представлял, не сообщается — он мог красть данные или причинять иной вред. Проверка занимает всего несколько минут, отметил Сергей Фицак, но она помогает избежать неприятных последствий для всего проекта.

Meta✴✴ начала выпуск десктопного приложения Meta✴✴ AI для компьютеров Mac, которое позволяет искусственному интеллекту анализировать содержимое открытых окон, давать рекомендации и генерировать контент.

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Источник изображения: Omar Al-Ghosson/Unsplash

В приложении Meta✴✴ AI пользователь может предоставить чат-боту доступ к содержимому окна, после чего тот сможет дать свою рекомендацию, ответить на вопрос или создать контент с учётом отображаемой на экране информации. Появление этих возможностей, как отмечает The Verge, связано с попыткой Meta✴✴ сделать свой чат-бот более ориентированным на рабочие задачи и приблизить его по функциональности к конкурентам, уже предлагающим отдельные приложения для компьютеров. Например, Gemini позволяет передавать чат-боту содержимое окна, тогда как приложения ChatGPT и Claude дополнительно получили возможность управлять компьютером пользователя.

Одновременно Meta✴✴ расширила функции Meta✴✴ AI для бизнеса и создателей контента, добавив возможность напрямую работать с аккаунтами Instagram✴✴ и Facebook✴✴, рекламными кампаниями Meta✴✴ и Google Workspace. В компании отмечают, что чат-бот сможет анализировать охват публикаций, количество лайков, репостов и сохранений, а затем предлагать идеи для дальнейших публикаций.

Источник изображения: Meta✴✴

Приложение также умеет извлекать данные из бизнес-аккаунтов и открытых источников сети для создания презентаций, документов и таблиц и выполнять рутинные задачи, такие как подготовка еженедельных отчётов о производительности. Ассистент также поддерживает голосовой ввод.

В июле мир поразил инцидент со взломом ресурсов платформы искусственного интеллекта Hugging Face, который произвели ИИ-агенты OpenAI. Пошли разговоры о бунте ИИ и восстании машин, но на деле эти системы не обрели какую-то злую волю — они действовали в соответствии с инструкциями, и ответственность за корректный характер инструкций лежит на человеке.

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Источник изображения: Mohamed Nohassi / unsplash.com

ИИ-агенты OpenAI прорвались из тестового окружения без доступа к интернету, просканировали открытую сеть и взломали системы Hugging Face без ведома и разрешения операторов. Они показали, что могут общаться и действовать совместно для решения задачи: ИИ-агенты оставляли друг другу сообщения на доске объявлений, которую сами и написали — здесь они документировали уязвимости кода и планировали собственный побег. В сообществе экспертов инцидент вызвал бурю негодования, а в OpenAI его назвали переломным моментом для отрасли. Впоследствии аналогичные действия за своими моделями зафиксировали Anthropic и Meta✴✴, а британские исследователи обнаружили доказательства, что аналогичные действия совершила китайская модель Moonshot Kimi.

Характеризовать эти инциденты как выход ИИ-агентов из-под контроля категорически неверно, но меры защиты нужно всерьёз совершенствовать, указывают опрошенные Financial Times эксперты. Современные ИИ-модели разработаны таким образом, чтобы перебирать все возможные варианты для достижения поставленных целей без явных инструкций, то есть они представляются непредсказуемыми по своей природе. Они ориентированы лишь на то, чтобы в случае успеха получать вознаграждение — это известный механизм обучения с подкреплением. Компьютерная система не понимает человеческих намерений и морали, и в условиях накопления навыков в области кибербезопасности грань между мощным защитником и опасным взломщиком оказывается всё более размытой. Уже появились первые признаки того, как подобная деятельность ИИ наносит вред бизнесу в различных секторах.

По мере того, как лаборатории ускоряют разработку систем в гонке за достижение сильного ИИ (AGI), риск вредоносных атак возрастает, и в перспективе оказывается не так много средств для сдерживания этой угрозы. ИИ-модели пишут всё более качественный код, параллельно развивая дополнительные навыки, в том числе поиск ошибок в ПО, умение их исправлять или использовать в собственных целях. ИИ-агенты оказываются мощным оружием также из-за существующей асимметрии между нападением и защитой. ИИ-модель может обнаружить уязвимость в коде и написать для неё эксплойт — по своей натуре она хорошо подходит для этой задачи. А вот киберзащита — неповоротливый механизм. Один новый патч, закрывающий уязвимость, приходится разворачивать на тысячах компьютеров в корпоративной среде. OpenAI обещает обучить свои модели писать «сверхчеловечески защищённый код»; но на практике эксперты предрекают, что системы ИИ расширят масштабы и скорость кибератак, и пока не будут выпущены патчи, IT-системам по всему миру грозит хаос.

Источник изображения: Steve A Johnson / unsplash.com

Когда-нибудь системы станут более защищёнными, потому что компании и правительства адаптируют свои сети ко взломам с использованием ИИ. Но масштабы угроз резко возрастают. На минувшей неделе до восьми автономных ИИ-агентов совершили атаку на правительственные ресурсы Тайваня. Была составлена карта правительственных систем, взломаны учётные записи и извлечены более 2500 кадровых записей — после этого кибератака развернулась на энергетические компании и агентство ядерной безопасности. Теперь каждое правительство в мире должно исходить из того, что оно находится под постоянной кибератакой, говорят эксперты. Сотрудники одной из крупнейших лабораторий ИИ ещё год назад в частных беседах предупреждали, что такие модели появятся.

Сейчас угрозу представляет не только эксплуатация уязвимостей, но и тестирование ИИ-агентов. Инциденты с их прорывом из изолированной среды стали возможными из-за человеческого фактора — организовавшая инфраструктуру компания Irregular по недосмотру открыла в этой среде доступ к интернету. В Anthropic подчёркивают, что при тестировании на кибербезопасность используются модели, намеренно лишённые средств защиты — те, что выпускаются в широкий доступ, не стали бы прорываться из изолированной среды. В одном из таких тестов управляемый передовой моделью Mythos ИИ-агент пытался внедрить в открытый проект вредоносный код — он создал вымышленные личности и пытался оказать давление на ответственного за проект разработчика, чтобы тот одобрил этот код.

В июле более 1300 экспертов из различных отраслей технологической индустрии объявили о рисках бесконтрольного развития ИИ. Они призвали к замедлению создания новых моделей и к расширению полномочий регулирующих органов — им предложили дать возможность внедрять стандарты и проводить проверки безопасности. Ещё одна инициатива — ввести ответственность ИИ-лабораторий за действия их моделей, как производители отвечают за безопасность своей продукции. Эксперты предлагают также выработать новые механизмы обучения ИИ, чтобы он лучше соответствовал ожиданиям людей — показать моделям, «что существуют хорошие способы достижения целей, а не [просто] приемлемые, <..> такие как эксплуатация и компрометация сторонних платформ». Власти США и Великобритании перед выпуском новых мощных систем в широкий доступ проводят их тестирование, но недавние инциденты указывают, что несовершенны и эти меры.

Помощник с искусственным интеллектом Anthropic Claude овладел новыми навыками работы с электронной почтой. Теперь он может не просто управлять ящиком в Gmail, но и отправлять электронные письма без предварительного согласия пользователя.

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Источник изображения: anthropic.com

Возможность подключить Claude к приложениям экосистемы Google Workspace есть уже довольно давно: есть средства управления электронной почтой Gmail, событиями в «Google Календаре» и файлами в «Google Диске». Но отправлять письма в Gmail он до настоящего момента не умел.

Anthropic решила заполнить этот пробел и реализовала возможность для Claude отвечать на входящую корреспонденцию Claude — ИИ-помощник может составлять письма без участия пользователя и отправлять их от его имени. Пользователю по-прежнему придётся просить Claude выполнить это действие, но если попросить ИИ ответить на электронное письмо, он может просто отправить ответ, не отвлекая пользователя на его просмотр. Можно выбрать в настройках, будет ли Claude запрашивать подтверждение перед отправкой письма.

«Отправляйте, отвечайте и пересылайте электронные письма в Gmail. По умолчанию Claude запрашивает ваше подтверждение перед каждым из этих действий. В тарифных планах Team и Enterprise владельцы принимают решение, могут ли участники разрешать выполнение этих действий без запроса подтверждения каждый раз», — говорится на странице поддержки Anthropic.

Финансовый директор OpenAI Сара Фрайар (Sarah Friar) на этой неделе встретилась с инвесторами, чтобы в общих чертах поведать о положении дел в бизнесе, который со стороны пока характеризуется главным образом растущими многомиллиардными расходами. Стартапу удалось перейти черту, после которой корпоративный сегмент стал приносить больше выручки, чем потребительский.

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Источник изображения: Unsplash, Campaign Creators

С точки зрения бизнес-модели это важное событие, поскольку корпоративные клиенты охотнее платят за использование ИИ по сравнению с частными клиентами, и такая специализация конкурирующей Anthropic изначально помогала быстрее наращивать совокупную выручку. «Мы начали этот год с пропорцией 60:40, но корпоративный сегмент ускорил рост значительно быстрее, чем ожидалось, и теперь эти линии пересеклись. Основная часть нашей выручки находится в корпоративном сегменте», — заявила Фрайар инвесторам. Ранее она ожидала, что перелом состоится лишь к концу 2026 года.

Презентация, к материалам которой получили доступ представители CNBC, позволяет говорить об ускорении роста приведённой выручки OpenAI до 20 % по итогам июля, сейчас она вышла на годовой объём в $40 млрд. В корпоративном сегменте темпы роста выручки в июле достигли более впечатляющих 32 %. На пятничном собрании с инвесторами присутствовал и президент OpenAI Грег Брокман (Greg Brockman). Он выразил благодарность уходящему директору стартапа по выручке Дениз Дрессер (Denise Dresser), которая проработала на этом посту около восьми месяцев. Её место займёт Дали Раджич (Dali Rajic), ранее возглавлявший Wiz. Операционный директор OpenAI Брэд Лайткап (Brad Lightcap) также покинул компанию в прошлом месяце.

На собрании представители руководства OpenAI обсуждали вопросы влияния на отрасль китайских ИИ-моделей с открытым исходным кодом. Брокман отклонил тезис о том, что они представляют угрозу для бизнеса OpenAI, назвав ложным утверждение о большей ценовой доступности открытых моделей. Назвать дату выхода на IPO руководители OpenAI отказались, сославшись на обязательства перед регуляторами и законом. Фрайар заявила, что выручка стартапа растёт, а бизнес адаптируется под запросы клиентов. Последние больше не гонятся за максимальным использованием ИИ, требуя от сотрудников эффективности в данной сфере. OpenAI старается соответствовать этой тенденции, предлагая более доступную подписку и более эффективные (на 54 %) агентские решения для написания программного кода с помощью ИИ.

По словам Фрайар, выручка OpenAI в сегменте рекламы также прилично выросла, в приведённом к годовому объёме достигнув $1 млрд. Эксперименты с внедрением рекламы в ChatGPT компания начала ещё в феврале этого года.

Anthropic проверила, как автономные ИИ-агенты будут вести себя, столкнувшись с другими агентами, преследующими несовместимые цели. Эксперимент показал, что такая ситуация способна приводить не только к конфликтам и саботажу, но и к неожиданным способам сотрудничества.

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Источник изображения: Grok

В одном из тестов три агента Claude получили доступ к одному программному проекту, но каждому из них были даны несовместимые инструкции. При этом модели не знали, что над тем же проектом работают другие агенты, поэтому исследователи смогли наблюдать за их реакцией при столкновении интересов. В результате агенты решили, что конкуренты намеренно мешают им выполнять поставленные задачи, после чего начали саботировать работу друг друга, используя агрессивный самораспространяющийся вредоносный код.

Anthropic пришла к выводу, что конфликт может усиливаться вместе с возможностями самих агентов. При этом реакция зависела от модели: Mythos 5 в 98 % случаев успешно распознавала, что причиной противостояния являются разные инструкции, а не враждебные намерения, и шла на перемирие. Модели Sonnet 4.6 и Opus 4.6, напротив, чаще продолжали эскалацию, игнорируя цели других участников. В успешных эпизодах примирения агенты удаляли созданный ими вредоносный код, объясняли причину конфликта и просили человека вмешаться.

Одним из способов завершения противостояния стал своеобразный турнир, который агенты самостоятельно предложили использовать для определения победителя. Все три участника согласились прекратить борьбу после проигрыша, хотя это означало отступление от первоначальных требований пользователя. В некоторых случаях, Mythos 5 при этом предлагала критерии, которые выглядели объективными для остальных участников, но были выгодны ей самой.

Исследование также показало, что увеличение числа агентов не обязательно приводит к более эффективной совместной работе. Когда задачи начинали пересекаться, участники часто мешали друг другу и в итоге отказывались от сотрудничества. Кроме того, агенты с одинаковыми моделями, контекстом и настройками часто принимали одинаковые решения, из-за чего единичная ошибка могла быстро распространиться на всю систему.

Похожая проблема проявилась и в эксперименте с ценообразованием: получив одинаковые оптовые цены и задачу максимизировать прибыль, несколько агентов почти сразу договорились о минимальном уровне цен через закрытый канал связи. После отключения прямого общения они продолжили согласовывать действия через открытую доску объявлений, подстраивая цены друг под друга до цента. Anthropic также предупреждает, что агенты могут некритично принимать ошибочную информацию от других участников, поэтому ошибка или скомпрометированный агент потенциально способны распространить неверные сведения на всю группу.

Исследователи связывают эти результаты с будущим распространением автономных агентов, которым предстоит одновременно работать в общих программных средах, компьютерных системах и рынках. В отличие от людей, ИИ-агенты пока не обладают сложившимися нормами, репутацией и другими механизмами, которые помогают ограничивать последствия конфликтов и ошибок. Поэтому при их масштабном взаимодействии разработчикам придётся учитывать не только поведение каждого отдельного участника, но и неожиданные правила взаимодействия, которые ИИ-системы на сегодняшний уже способны создавать самостоятельно.