Google в ближайшие годы намеревается резко нарастить производство собственных чипов для искусственного интеллекта и выйти на уровень производства компании Nvidia. По неофициальной информации, в 2028 году Google рассчитывает развернуть от 12 млн до 15 млн новейших ускорителей TPU v9.

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

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

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

Источник изображения: cloud.google.com

Если эти цифры подтвердятся, Google действительно достигнет показателей Nvidia: по оценкам аналитиков, в течение 2026 года Nvidia поставит 8,2 млн графических процессоров для центров обработки данных, и к 2028 году этот показатель может вырасти до 12,4 млн. Таким образом, один облачный провайдер готов выпускать ИИ-ускорители в объёмах, сопоставимых с ведущим поставщиком коммерческих чипов.

В Google TPU девятого поколения, которые дебютируют как раз в 2028 году, будут использоваться четыре вычислительных кристалла, что соответствует общеотраслевому тренду на чиплетную компоновку; запланированный объём производства, как ожидается, более чем вдвое превысит потребности по сравнению с уровнем 2027 года. Размещение нескольких больших кристаллов на одном чипе требует передовых технологий межсоединений и упаковки, а их выпуск в больших масштабах усложняет задачу. Ограничивающим фактором грозят стать производственные мощности: TSMC в одиночку с таким заказом не справится, и, возможно, придётся подключать производственное подразделение Intel. Технологии упаковки у разных производителей отличаются, и используемые Intel EMIB или EMIB-T не имеют прямой совместимости с CoWoS-L.

Google разрабатывает собственные чипы уже около десяти лет, и их роль в инфраструктуре увеличивается. Первоначально это был способ поддержать рабочие нагрузки, а сейчас речь идёт о широкой стратегии облачного бизнеса. Если Google в 2028 году достигнет своей цели, она может стать крупнейшим пользователем ИИ-ускорителей. Это не значит, что закупки у Nvidia придётся прекратить, но у Google будет значительно больше контроля над собственный вычислительной инфраструктурой и поставками. Сравнительных тестов Google TPU девятого поколения с Nvidia Rubin и Rubin Ultra пока нет. Масштаб планов поискового гиганта указывает, что конкуренция на рынке оборудования для ИИ всё больше зависит от объёмов развёртывания, а не только от производительности чипов.

Apple даст пользователям возможность расширить лимиты использования сервисов искусственного интеллекта за дополнительную плату. Об этом в ходе беседы с инвесторами после публикации квартального отчёта сообщил гендиректор компании Тим Кук (Tim Cook).

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

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

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

Источник изображения: apple.com

У тех, кто захочет активно пользоваться приложениями пакета Apple Intelligence и поумневшим вариантом ИИ-помощника Siri, «будут возможности обновить iCloud Plus и выкупить всю функциональность». Долгожданный улучшенный вариант Siri выйдет вместе с iOS 27. Он сможет отвечать на вопросы о происходящем на экране устройства и выполнять действия в различных приложениях. Появится и собственное приложение Siri AI с интерфейсом по образцу ChatGPT.

Ранее Apple признала, что некоторые функции ИИ, включая генерацию изображений, будут иметь «ежедневные ограничения на использование, потому что они зависят от мощных серверных моделей». В сообщении также говорится, что в большинстве тарифов iCloud Plus предусмотрен «расширенный доступ», но, очевидно, будут варианты для тех, кому потребуется особенно интенсивная работа с сервисами ИИ.

Направление услуг Apple за минувший квартал принесло компании выручку в $30,74 млрд. Оно включает в себя такие подписки как iCloud Plus, Apple TV и Apple One.

Китайский разработчик систем искусственного интеллекта MiniMax выпустил генератор видео H3, способный в качестве запросов обрабатывать текст, изображения, видео и аудио. Модель усиливает конкуренцию на быстрорастущем рынке Китая, где сейчас лидируют ByteDance и Kuaishou.

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

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: minimax.io

Шанхайская компания заявила, что H3 может генерировать видео продолжительностью до 15 секунд в разрешении 2K с собственным стереозвуком. Поддерживается редактирование существующего контента, перенос движения из одного видео в другое, подключение инструкций и справочных материалов в различных форматах. В ближайшие дни MiniMax намерена открыть веса модели, что позволит всем желающим скачивать её и проводить дополнительную настройку.

Основанная в 2022 году MiniMax относится к когорте «ИИ-тигров» — стартапов с хорошим финансированием, конкурирующих с китайскими технологическими гигантами и американскими лидерами отрасли. В январе компания стала второй в группе вышедших на Гонконгскую биржу — первой была Z.ai. MiniMax также разрабатывает языковую модель размером 2,7 трлн параметров, утверждает источник Reuters.

H3 ориентирована на коммерческие направления, такие как реклама, электронная коммерция, дизайн продуктов и игры. Себестоимость её обслуживания, утверждает разработчик, втрое дешевле основных конкурирующих продуктов. MiniMax H3 может запускаться на нескольких китайских ИИ-ускорителях.

Meta✴✴ ускорила запуск новых приложений при помощи искусственного интеллекта, и ряд ещё на подходе. Гендиректор компании Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) рассказал, что она работает над рядом новых программных продуктов, которые последуют за выпущенными в последнее время: клиентами торговой площадки и групп Facebook✴✴, игровым сервисом с эффектом настроения, фотоприложением для Instagram✴✴ и экспериментальным с ИИ-сказками на ночь.

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

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

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

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Источник изображения: Brooke Cagle / unsplash.com

Компания уже несколько лет пыталась расширить ассортимент приложений в дополнение к основным клиентам платформ, и только с появлением больших языковых моделей получила возможность ускорить выпуск ПО и быстрее тестировать новые идеи. Meta✴✴ (тогда ещё Facebook✴✴) уже проходила этот путь: ранее у неё был инкубатор проектов Creative Labs, в рамках которого тестировались новые социальные концепции. Тогда компания выпустила много приложений: сервис обмена фотографиями Slingshot, анонимный чат Rooms, конкурента Flipboard под названием Paper, обмен фотографиями Moments и приложение для совместной работы с видео Riff. Экспериментальная программа закрылась в 2015 году, и все проекты также закрылись, как ни старалась компания найти для них аудиторию.

В начале двадцатых программа возродилась под названием NPE Team — в рамках эксперимента вышли: чат Bump, социальный музыкальный сервис Aux, менеджер задач Move, служба знакомств Spark, сервис звонков CatchUp, приложение для мероприятий Venue, сервис вопросов и ответов для создателей контента Hotline, конкурент Cameo под названием Super, приложение для пар Tuned, музыкальное BARS и ряд других. Все они также были закрыты.

Умеренного для масштабов Meta✴✴ успеха удалось достичь только с платформой микроблогов Threads, которая разрослась до 500 млн пользователей в месяц. С Threads компания смогла задействовать существующую базу пользователей для первоначального привлечения аудитории в приложение и активно продвигала платформу в Facebook✴✴ и Instagram✴✴. Большие языковые модели сейчас помогают и развитию Threads, обеспечивая работу рекомендательных алгоритмов. Сейчас каждая публикация в ленте и разделе Reels автоматически обрабатывается ИИ и анализируется на предмет темы и тона, что помогает улучшить рекомендации. Meta✴✴ разрабатывает системы рекомендаций, изначально созданные на базе больших языковых моделей, чтобы эффективнее масштабировать новые проекты по мере их появления. Новых потребительских продуктов долго ждать не придётся, заверил господин Цукерберг — они появятся уже скоро.

На платформе Google Earth появится встроенный генератор изображений Nano Banana, сообщил поисковый гигант и предложил общественности несколько вариантов использования этой функции.

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

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

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

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Источник изображений: blog.google

Генератор изображений с искусственным интеллектом поможет «визуализировать прошлое». Учитель, например, сможет использовать сервис, чтобы создать «гиперреалистичное изображение» того, как «в 78 году н.э. выглядели Помпеи». Алгоритм «мгновенно преобразует» современные руины в «оживлённую, красочную уличную сцену времён Римской империи», уверяет Google.

Ещё один вариант применения технологии — «создание профессиональных планов недвижимости». К примеру, можно переосмыслить внешний вид пустующего участка земли в Токио, превратив его в «оживленный торговый район с открытыми пространствами». Это поможет «клиентам увидеть, что возможно». Схожее применение — визуализация строительных проектов «до начала строительства». В одном из сценариев платформа генерирует изображение «современного домика на берегу озера, построенного из местных экологически чистых материалов».

Наконец, на основе мест в Google Earth генератор изображений может составлять инфографику. В качестве примера приводится Статуя Свободы — система создала наглядный справочный материал с исторической информацией о монументе, указав его высоту и использованные при создании материалы. Хотя, учитывая особенности ИИ, здесь следует готовиться к некоторым неточностям.

Власти Евросоюза профинансируют строительство семи «гигафабрик» — комплексов для разработки искусственного интеллекта — на сумму €10 млрд, передаёт Reuters со ссылкой на сообщение Еврокомиссии. ЕС решил нарастить усилия по сокращению технологического отставания от США и Китая.

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

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

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

Источник изображения: ALEXANDRE LALLEMAND / unsplash.com

В эти проекты Европа рассчитывает привлечь не менее €20 млрд частных инвестиций. Страны ЕС проявили к программе значительный интерес, поэтому число планируемых объектов увеличили с пяти до семи. Здесь будут передовые вычислительные мощности для ИИ, ПО, облачные решения, высокоскоростная связь и центры обработки данных. Они дополнят существующие 19 ИИ-гигафабрик в различных странах ЕС.

«Доступ к вычислительным мощностям гигафабрик по разработке ИИ является стратегической необходимостью для Европы по мере ускорения развития ИИ», — заявила еврокомиссар по вопросам цифровых технологий Хенна Вирккунен (Henna Virkkunen). Заявки на участие в проектах принимаются от консорциумов, в которые входят поставщики технологий, облачных услуг, государственные организации и инвесторы.

Тендерный процесс завершится 12 ноября. Еврокомиссия объявит победителей в начале 2027 года, ввод объектов в эксплуатацию запланирован на 18 месяцев после подписания контрактов. Чипы для объектов будут поставлять AMD, Nvidia и Qualcomm — они подписали с Еврокомиссией письма о намерениях.

Узнав об инциденте, в ходе которого две модели искусственного интеллекта OpenAI провели долгосрочный взлом ресурсов Hugging Face, компания Anthropic провела «масштабный ретроспективный анализ» действий собственных систем в ходе тестирования и обнаружила три эпизода со взломом сторонних ресурсов.

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

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

Источник изображения: anthropic.com

«Несанкционированный доступ к реальным системам трёх разных организаций» осуществили три модели Anthropic: Opus 4.7, Mythos 5 и некая внутренняя исследовательская модель. Они находились в изолированной среде компании Irregular. В рамках тестирования Anthropic сообщила ИИ-помощнику Claude, что симуляция проводилась в условиях без доступа к интернету, но «по недоразумению между нами и нашим партнёром это оказалось не так, и доступ к интернету присутствовал».

В результате модели взломали ресурсы трёх сторонних организаций, используя «базовые методы» — проникновение без аутентификации и использование слабых паролей. Названия компаний, чьи ресурсы взломали ИИ-системы Anthropic, разработчик не сообщил. Обнаружив, что они без санкции проникли в системы сторонних организаций, все три модели отреагировали по-разному: наименее совершенная из трёх Opus 4.7 продолжила атаку; Mythos 5 убедила себя, что всё ещё находится в симуляции; а передовая исследовательская модель немедленно прекратила вторжение.

«Полученная закономерность отвечает более совершенным моделям, которые реагируют более адекватно, но для уверенности в этом выводе нам необходимо провести дополнительное тестирование», — прокомментировали свои выводы в Anthropic. Модели тестировались без стандартных мер защиты, которые Anthropic подключает перед их выпуском в открытый доступ. Компания начала проверку на минувшей неделе и прекратила все тесты на кибербезопасность, как только обнаружила, что Claude, возможно, неправомерно получил доступ к интернету. В рамках дальнейшего расследования Anthropic привлекла независимую некоммерческую организацию METR. «Призываем другие лаборатории провести аналогичные оценки», — заключили в Anthropic.

Федеральный суд США усомнился в обоснованности решения администрации Дональда Трампа (Donald Trump) о признании Anthropic источником рисков для цепочки поставок и запрета государственным ведомствам использовать её технологии. Судья заявила, что представленных доказательств пока недостаточно для подтверждения такой позиции.

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

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Источник изображения: Anthropic

Поводом для спора стал недавний конфликт между Anthropic и Министерством обороны США. Компания отказалась разрешить применение своих ИИ-моделей для массовой слежки за американскими гражданами, а также для принятия решений о наведении или применении летального оружия, объяснив это недостаточной зрелостью технологии. В Пентагоне в ответ заявили, что частная компания не вправе определять способы использования военных технологий, если они применяются в рамках закона.

Во время судебного заседания судья Рита Лин (Rita Lin) также подвергла критике аргумент правительства о том, что публичные заявления Anthropic в адрес Министерства обороны могут служить основанием для введения запрета. По словам Лин, подобная логика вызывает серьёзные опасения, поскольку может создать прецедент ответных мер в отношении федеральных подрядчиков, не согласных с позицией администрации.

Отдельно Министерство обороны США утверждало, что Anthropic теоретически способна изменить или отключить свои ИИ-модели во время военных операций. Однако судья отметила, что не увидела доказательств существования такой возможности, включая какого-либо аварийного механизма дистанционного отключения уже поставленной ведомствам модели. Заседание прошло в рамках рассмотрения одного из двух исков, поданных Anthropic против Министерства обороны в марте.

Сейчас судья, ранее временно заблокировавшая запрет на сотрудничество правительства с Anthropic, решает вопрос о придании этому решению постоянного характера.

ИИ-агент Gemini Spark компании Google получил два крупных обновления. Одним из них является интеграция функции автоматического просмотра в браузере Chrome на настольных компьютерах.

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

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

Источник изображения: Google

Ранее Gemini Spark имел доступ к удалённому веб-браузеру. Персональный ИИ-агент Google для автоматизации повседневных задач теперь может использовать Chrome на устройстве для просмотра веб-страниц, используя авторизованные учётные записи и сохранённые пароли. Это дополнение к другим инструментам, таким как «Подключённые приложения» (Workspace и Search), «Персональный интеллект», удалённый доступ к ПК с возможностью выполнения кода и Canvas.

После предоставления доступа пользователь увидит индикатор Gemini и автоматического просмотра в верхней панели Chrome. Для безопасности пользователю будет необходимо вручную подтверждать платежи и другие конфиденциальные действия, а браузер имеет защиту от внедрения запросов.

В качестве примера использования «утомительных веб-задач» Google приводит «запланированные просмотры сохранённых объявлений о продаже квартир или поиск вариантов перелёта и начало процесса бронирования». Интеграция Gemini Spark с Chrome сначала будет доступна в США, а в будущем — и в других регионах.

Кроме того, с сегодняшнего дня Gemini Spark станет доступен подписчикам Google AI Pro более чем в 160 странах. Ранее в этом месяце сервис стал доступен в США.

С момента запуска в мае в Gemini Spark появилось множество новых функций. Среди последних обновлений — интеграция с протоколом MCP и доступность приложения для Mac для локального управления настольными компьютерами.

Лаборатория искусственного интеллекта Google DeepMind представила ИИ-модель Gemini Robotics 2, которая получила возможность управлять всеми движениями гуманоидного робота. В отличие от предыдущей версии, отвечавшей главным образом за движения верхней части корпуса, новая система координирует действия от ступней до кончиков пальцев.

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

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

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

Источник изображений: Google

Благодаря новой модели роботы смогут выполнять более широкий круг задач, требующих согласованной работы всей конструкции. В опубликованном Google демонстрационном ролике робот Apollo 2 компании Apptronik ходит, приседает, наклоняется, поднимает лейку с пола, а также находит и снимает с полки нужные предметы. В Google DeepMind отметили, что скорость движений ещё, конечно, предстоит улучшать, однако это обновление является «важным шагом к обретению навыков, необходимых для выполнения более сложных задач в реальных условиях, требующих координации движений всего тела».

Одновременно была обновлена модель Gemini Robotics ER 2, отвечающая за анализ окружающей среды, понимание инструкций и выполнение более сложных многоэтапных действий. Новая версия дольше сохраняет контекст задачи, определяет её начало и завершение, а также позволяет нескольким роботам разных типов совместно выполнять одну работу. Например, в одном из примеров Apollo 2 координирует действия двурукого робота Google во время уборки гаража. Ранее 3DNews сообщал о версии Gemini Robotics 1.5 и Gemini Robotics-ER 1.5, которые совместно сначала «обдумывают» задачу и только потом выполняют действие.

Кроме того, модель Gemini Robotics ER 2 получила расширенные функции безопасности и теперь лучше распознаёт присутствие людей рядом, автоматически запуская защитный механизм для остановки робота, если человек подходит слишком близко. Компания также сообщила об улучшении локальной модели Gemini Robotics On-Device Model, способной работать непосредственно на самом роботе без подключения к интернету.

Компания OpenAI снизила цены на использование некоторых ИИ-моделей GPT-5.6. Изменения касаются не только клиентов, которые используют модели GPT-5.6 через программный интерфейс (API) OpenAI для встраивания ИИ-функций в свои приложения.

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

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Источник изображения: Dima Solomin / unsplash.com

У OpenAI есть три модели GPT-5.6: Sol (флагманская модель OpenAI), Terra (сбалансированная для повседневной работы) и Luna (быстрая и доступная). Начиная с сегодняшнего дня стоимость использования модели Terra снижается на 20 %, а стоимость модели Luna — на 80 % по сравнению с первоначальными ценами, установленными ранее в этом месяце.

Клиенты OpenAI, использующие её ИИ-модели через API, теперь будут платить $2 за миллион входных токенов и $12 за миллион выходных токенов при использовании модели Terra, а также $0,20 за миллион входных токенов и $1,20 за миллион выходных токенов при использовании модели Luna. Стоимость ежемесячных подписок на ChatGPT и Codex не изменилась.

«Снижение цен на [ИИ-модели] Luna и Terra также отражается на том, как учитывается использование платных подписок при работе с Codex и ChatGPT Work», — сообщает OpenAI. Иными словами, теперь можно использовать GPT-5.6 Terra и Luna для выполнения большего количества задач, прежде чем будет достигнут лимит.

В OpenAI напомнили, что в ChatGPT Work и Codex пользователи подписок Free и Go могут получить доступ к модели Terra, а пользователи Plus, Pro, Business и Enterprise могут выбрать Terra и Luna.

Передовые ИИ-модели начинают представлять опасность не только с точки зрения их способности взлома компьютерной инфраструктуры, но и воздействия на психологию человека. Международная группа исследователей своим экспериментом доказала, что обученные методам социальной инженерии ИИ-агенты втираются в доверие к потенциальным жертвам мошеннических действий даже лучше своих коллег из плоти и крови.

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

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

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Источник изображения: Unsplash, Erik Mclean

Свои усилия в этом научном эксперименте объединили представители четырёх университетов из Индии, Италии, Германии и Израиля, как повествует Wired. Исследователи поставили цель обучить передовые ИИ-модели западной разработки методу мошенничества, который в англоязычной терминологии получил обозначение «pig butchering» — буквально, «забой свиньи». Он подразумевает знакомство с потенциальной жертвой по сетевым каналам с удалённым взаимодействием, чаще всего под видом формирования романтических отношений. На этапе «вскармливания» злоумышленник пытается установить доверительные отношения с жертвой, длительное время никак не выдавая своих истинных намерений. В решающий момент жертве предлагается установить на своё устройство приложение, которое в дальнейшем может под предлогом инвестиций в криптовалюту использоваться для выманивания у жертвы денег.

В эксперименте приняли участие более двух десятков добровольцев, которым было предложено помочь учёным в исследовании онлайн-знакомств. Они в течение недели вели одновременную переписку с двумя незнакомцами, в роли одного из них выступал ИИ-агент, а вторым был реальный человек с опытом психологической манипуляции. При этом ИИ-агент был обучен приёмам мошенников на опыте реальных лиц, задержанных за соответствующую сетевую активность. В конце первой недели онлайн-знакомства участникам эксперимента было предложено скачать два разных приложения на своё мобильное устройство. Реальный человек предлагал мобильную игру, а созданный при помощи Anthropic Claude чат-бот предлагал установить программу, которую якобы он помог написать самой жертве. Подобное разведение приложений по назначению и происхождению требовалось для чистоты эксперимента, поскольку два одинаковых запроса могли бы насторожить потенциальных жертв.

Хотя эксперимент был довольно сжатым по времени, ведь реальные мошенники могут поддерживать тёплые онлайн-отношения с жертвой на протяжении нескольких месяцев, прежде чем реализовать свои намерения, его результаты оказались довольно интригующими. В 46 % случаев участники эксперимента согласились скачать предложенное чат-ботом приложение, тогда как реальному мошеннику удалось подтолкнуть к схожим действиям только 18 % участников. Фактически, это говорит о том, что ИИ-агенту удалось завоевать доверие большей части аудитории, чем опытному мошеннику. Когда потенциальных жертв попросили оценить степень доверия виртуальному компаньону по пятибалльной шкале, то ИИ-агент удостоился среднего балла в 3,78, а реальный человек — только 3,31. Из всего объёма недельной переписки 80 % сообщений было отправлено жертвами именно ИИ-агенту. Получается, что ему удалось быстрее расположить к себе участников эксперимента.

Из 22 участников эксперимента, что характерно, лишь один самостоятельно пришёл к выводу, что ведёт переписку с ИИ-агентом. Организаторы провели настройку ИИ-модели Claude, строго запретив ей выдавать свою искусственную сущность. Когда в конце недельного эксперимента организаторы признались, что один из двух собеседников был чат-ботом, выявить его безошибочно смогли 20 из 22 участников. При этом в процессе общения, как можно понять, у них была полная иллюзия того, что они общаются с человеком.

Отдельно была исследована способность современных ИИ-моделей раскрывать свою сущность при общении с человеком. Результат сильно разнился в зависимости от версии ИИ-модели и её авторства, но лучше всего скрываться смогла Google Gemini 3.1 Pro. Модели OpenAI ChatGPT 5.5 и Anthropic Claude Opus 5 при помощи правильно подобранных запросов признавали, что они являются плодом искусственного интеллекта, а вот Gemini упорствовала в отрицании этого факта. Представители Anthropic отметили, что в основной части эксперимента использовалась ИИ-модель Claude версии 2025 года, и в текущих вопросы безопасности проработаны гораздо лучше. Если перед Claude не ставилась прямая задача подталкивать собеседника к действиям по примеру мошенников, то на этапе формирования доверительных отношений с потенциальной жертвой эта ИИ-модель никак себя не выдавала и показывала высокую эффективность.

Эксперты поясняют, что о массовом переходе мошенников на сквозное использование ИИ в своих схемах пока говорить рано, поскольку использование труда специально ориентированных на это людей пока обходится дешевле. Нередко операторов таких колл-центров удерживают силой и угрозами, заставляя обрабатывать жертв дистанционно, и расходы организаторов таких схем ниже, чем в случае с активным использованием ИИ. С другой стороны, на разных этапах мошенники уже активно используют новые технологии: для генерации видео и изображений, призванных ввести жертву в заблуждение, а также для улучшения качества пересылаемых жертве текстовых сообщений, если переписка ведётся на разных языках, с которыми сами мошенники не так хорошо знакомы.

Более года прошло с тех пор, как генеральный директор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) сообщил о совместной разработке с бывшим главным дизайнером Apple Джони Айв (Jony Ive) нового устройства, ориентированного на работу с ИИ. Однако пока нет никаких признаков его выхода в ближайшее время, и, как полагает ресурс 9to5mac, релиз состоится не раньше следующего года.

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

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

Источник изображения: 9to5mac

OpenAI крайне расплывчато говорит о том, как будет выглядеть её первое устройство, хотя интервью с президентом OpenAI Грегом Брокманом (Greg Brockman), позволяет предположить, что это будет что-то, довольно похожее на HomePad от Apple, о подготовке которого сообщалось на днях. Впрочем, Брокман переадресовал вопрос журналистки об этом в ChatGPT, но не стал оспаривать сказанное, как и её утверждение о наличии у устройства колонки.

В свою очередь, ChatGPT сообщил, что это будет «что-то атмосферное и не вызывающее трения, с приоритетом на голос, но не только на голос», и ориентированное на конфиденциальность. Когда журналистка спросила, понадобится ли устройству экран, Брокман ответил: «Нам просто нужно посмотреть». Была ли это подсказка в виде каламбура или просто случайная формулировка, неясно, но, как отметил 9to5mac, он не отверг это предположение.

Как полагает ресурс, заявления о том, что это будет «самая крутая технология, которую когда-либо видел мир» являются преувеличением даже по меркам технологической индустрии. Недавние сообщения в Сети указывают на то, что это может быть не что иное, как умная колонка с камерой, способная выполнять задачи, аналогично визуальному интеллекту или умным очкам Ray-Ban Meta✴✴.

В отрасли уже давно ожидают, что Apple выпустит новое устройство для умного дома, сочетающее в себе умную колонку и дисплей — HomePod и iPad в одном лице — HomePad. Apple рассчитывает, что оно станет «центром управления домом» благодаря сочетанию приложений Apple, Apple Intelligence и интеграции с HomeKit. По данным Bloomberg, устройство будет оснащено квадратным дисплеем с диагональю около 6 дюймов и его размеры будут как у двух iPhone, сложенных вместе. Возможно, будут варианты как для настенного крепления, так и для размещения на кухонной столешнице.

Согласно оптимистичным прогнозам, новинка Apple выйдет вместе с новыми iPhone в сентябре-октябре этого года.

В воскресенье, 2 августа 2026 года, вступит в силу новая норма ЕС, предписывающая работающим в регионе компаниям чётко маркировать контент, созданный или отредактированный при помощи искусственного интеллекта.

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

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

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

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Источник изображения: Alexey Larionov / unsplash.com

Норма распространяется на ответы чат-ботов, изображения, аудио и видео, созданные с помощью ИИ. Цель инициативы — дать потребителям возможность без догадок определять, является ли тот или иной материал реальным, или его создала машина. Требование реализуется в рамках регионального закона об ИИ, который внедряется поэтапно. На первом этапе речь идёт о раскрытии информации — на платформах должны появляться видимые метки, а также технические обозначения, такие как водяные знаки или встроенные метаданные, помогающие идентифицировать синтетический материал.

Дипфейки и созданные с помощью ИИ другие медиафайлы становятся все более убедительными и простыми в производстве — контент распространяется быстро, и определить его подлинность оказывается затруднительно. Маркировку должны иметь материалы, представляющие общий интерес, но существуют исключения: использование ИИ в личных целях, а также «художественные, творческие, сатирические, вымышленные» работы. Чтобы выполнить требования закона, операторам платформ придётся внедрять системы, способные идентифицировать ИИ-контент даже после публикации и репоста.

Крупные технологические компании уже продвигаются в этом направлении. TikTok, в частности, уже не первый год требует, чтобы авторы сами маркировали созданный с помощью ИИ контент — соответствующие пометки на платформе получили более 3 млрд публикаций; есть средства маркировки также в Instagram✴✴ и Facebook✴✴. В Google, однако, предупреждают, что чрезмерное регулирование может запутать пользователей, которым эти нормы призваны помочь: если та или иная маркировка будет сопровождать каждую публикацию, эти сигналы потеряют всякий смысл.

Ситуация, впрочем, не уникальна. Многие законодательные инициативы поначалу встречают сопротивление, а затем становятся стандартной практикой. У операторов платформ есть время до 2 декабря, чтобы привести существующие системы в соответствие с требованиями — далее контроль ужесточат, и нарушителей начнут штрафовать.

На состоявшемся накануне рабочем совещании OpenAI финансовый директор Сара Фрайар (Sarah Friar) и председатель совета директоров Брет Тейлор (Bret Taylor) высоко оценили рост выручки компании и обсудили конкуренцию с Anthropic. Июльская выручка OpenAI в пересчёте на год превысила аналогичный показатель за весь II квартал, заявила госпожа Фрайар.

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

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

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

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Источник изображения: Dima Solomin / unsplash.com

Рост обусловил выпуск моделей серии GPT-5.6, нового корпоративного агента искусственного интеллекта ChatGPT Work и помощник программиста Codex. OpenAI приходится подтверждать свою оценку в $852 млрд; компания готовится к выходу на биржу. Её конкурентная среда постоянно меняется — крупнейшими соперниками выступают Anthropic и Google; активно развиваются китайские модели с открытыми весами, работа с которым обходится значительно дешевле. Одна из них, Moonshot AI Kimi K3, лишь незначительно уступает ведущим американским системам.

OpenAI стремится привлечь новых пользователей, в первую очередь предприятия и разработчиков, чтобы получить доход, необходимый для поддержки планов по инвестициям в инфраструктуру, которые финансируются за счёт внешнего капитала. К 2030 году компания намеревается потратить на эти цели $600 млрд. Сейчас она ведёт переговоры с Nvidia на предмет финансовой поддержки в размере до $250 млрд — они пойдут на аренду крупного центра обработки данных в американском Огайо. Огромные показатели и стремительный рост Anthropic, которая ранее превзошла OpenAI по оценочной стоимости, вызвали вопросы об устойчивости бизнеса компании. В мае Anthropic сообщила, что при теперешних темпах её годовой доход превысит $47 млрд по сравнению с $10 млрд, которые она заработала в 2025 году. У OpenAI данный плановый показатель недавно превысил $25 млрд.

Anthropic успешно начала год, признал господин Тейлор, OpenAI пришлось навёрстывать упущенное в сегменте написания кода, и рост показателей Codex его вдохновляет. «Видно, как люди, которые глубоко погрузились в Claude Code, в итоге получили очень высокие цены и начали искать альтернативу», — заявил он. В июне обе компании подали регулятору заявки о выходе на биржу; никаких дальнейших подробностей об этих планах они не предоставили.