Опрос
|
реклама
Быстрый переход
«Не соответствует обещаниям»: версия ChatGPT для подростков провалила проверку безопасности
07.10.2026 [19:34],
Владимир Мироненко
Версия ChatGPT для подростков (ChatGPT for Teens), анонсированная в августе этого года, создаёт «неприемлемый риск» для молодых пользователей. Об этом сообщала некоммерческая организация Common Sense Media, занимающаяся обзорами приложений, сервисов и развлечений с акцентом на безопасность молодёжи. 
Источник изображения: Arsyad Basyarudin/unsplash.com Common Sense Media заявила, что защитный механизм чат-бота, предназначенного для оказания помощи подросткам в учёбе, «не соответствует обещаниям компании». Согласно пресс-релизу Common Sense Media, ChatGPT «не отправляет предупреждения родителям, когда это необходимо», не предлагает «надлежащую помощь в кризисных ситуациях» и «по-прежнему выполняет домашние работы за детей». «Чат для подростков может вселить в родителей ложную уверенность в механизмах защиты и предупреждениях о безопасности, которые часто не срабатывают», — говорится в заявлении Тома Сигела (Tom Siegel), исполнительного директора молодёжного института безопасности ИИ Common Sense Media. По его словам, хотя подросток может целый час говорить о членовредительстве, его родители не получат при этом ни единого предупреждения от чат-бота. Пока OpenAI не исправит эти упущения и не докажет независимыми тестами эффективность защитных механизмов, ChatGPT должен использоваться только взрослыми, считает Сигел. В OpenAI выразили несогласие с такой оценкой. «Мы глубоко привержены обеспечению безопасности подростков, а также разработке мер предосторожности и предоставлению родителям значимых инструментов, которые помогут их подросткам использовать искусственный интеллект. Мы приветствуем тщательную независимую оценку, но мы не верим, что тестирование Common Sense Media точно отражает то, как на практике работают меры защиты подростков от ChatGPT, или мнение экспертов о том, как искусственный интеллект может помочь подросткам», — заявил представитель OpenAI. «Наш обзор методологии Common Sense Media показывает, что большая часть их тестирования, возможно, началась и завершилась до того, как была завершена активация родительского контроля, что делает их результаты неточными. Если это было так, тесты не позволили бы установить, работают ли уведомления о безопасности родителей должным образом», — добавил он. Комментируя заявление OpenAI, Сигел отметил, что новая информация не меняет вывода Common Sense Media о том, что функция предупреждения родителей вызывает вопросы по поводу надёжности исполнения в кризисных ситуациях. «Мы надеемся, что OpenAI будет придерживаться сути того, что мы обнаружили, а не пытаться посеять сомнения в нашей методологии», — сообщил он. Свора ИИ-агентов напала на картографический сервис Alibaba — некоторые представлялись как Claude
07.10.2026 [17:59],
Павел Котов
Группа агентов искусственного интеллекта под управлением, предположительно, моделей Tencent Hy в течение недели производила сбор данных с картографического сервиса Alibaba Amap. Некоторые из ИИ-агентов представлялись как Claude, но участие американской Anthropic в инциденте представляется сомнительным. 
Источник изображений: tencent.com Рой ИИ-агентов, которые работали в инфраструктуре Tencent Cloud через прокси-сервер hysandbox-ats, 4 октября достиг пиковых значений в 1810 сессий сканирования URL-адресов через сервис urlquery.net — в 211 случаях при сканировании использовалась метка «claude», что явно представляет собой отсылку в ИИ-помощнику Anthropic Claude. Бесплатная служба urlquery.net предлагает открытие веб-адреса в изолированном удалённом браузере с публикацией результата — это полезно при проверке подозрительных ссылок; а ИИ-агенты с его помощью могут получать доступ к страницам, к которым нельзя обращаться напрямую. Хронология события отсчитывается от 25 августа, когда было произведено первое сканирование Amap — этот случай исследователи Swarmchasers с атакой ещё не связывают. Полноценная атака развернулась 28 октября и достигла пиковых значений в воскресенье, 4 октября, когда было произведено 1810 сеансов сканирования из 2048 — и 213 из 216 целевых местоположений. В тот день одновременно действовали от четырёх до восьми ИИ-агентов; максимум — 14, хотя это могли быть и быстрые агенты. ИИ-агенты искали информацию о навигации пользователей, выясняя, какая доля из них прибывает к каждому входу в парк, музей, зоопарк и больницу; при этом за один проход использовалась одна локация. Исследователи не нашли подтверждений, что прогоны ИИ-агентов были скоординированы. Для чего понадобились данные, в докладе не сообщается — возможно, для оценки возможностей ИИ или генерации задач для него.  Чтобы обойти защиту Amap, ИИ-агенты генерировали антибот-токены Alibaba и обращались к общедоступным ключам API. Использовались также антибот-скрипты Alibaba Baxia, написанная агентом функция Puppeteer через API Microlink, а также переводчик страниц Baidu. Это указывает, что ИИ-агенты имели намерение обходить правила. Результаты сканирования отправлялись в почтовые ящики webhook.site — общедоступный API сервиса показывает IP-адрес и ПО, через которое создавался каждый почтовый ящик. 15 из 16 почтовых ящиков с данными Amap за период с 4 по 5 октября создавались из Tencent Cloud, установили исследователи, и 13 из них создавались по скрипту, а не вручную человеком. Девять запросов из собственного кода ИИ-агентов отправлялись в почтовые ящики Tencent Cloud в Гонконге — все они содержали заголовок Via и заканчивались «(hysandbox-ats)»; данный заголовок к своему имени добавлял прокси-сервер, в данному случае это был Apache Traffic Server, и указывалось имя того, кто его запускал. В одном из случаев через секунду после создания ящика туда пришёл запрос с данным о монастыре Таэр — в открытом доступе этот адрес оказался лишь через 35 секунд, то есть запрос был создан в той же среде, что и ящик. Идентификатор «HY» указывает на модели Tencent Hunyuan, хотя официальная документация по hysandbox отсутствует. Но есть сертификат безопасности для адресов «hysandbox.tencent-cloud.com», и эти имена используются в Tencent Cloud Beijing — рой ИИ-агентов работал в другой сети. Пометка «claude» появилась в 211 из 2048 запросов до 4 октября. Один определитель модели, однако, указал вероятность в 0 % относительно модели Anthropic Claude; второй указал на Hy4 как наиболее вероятную. В исследовательских тестах Tencent Hy3 называла себя Claude в 29 из 36 случаях. Официальных комментариев от Tencent и Alibaba пока не последовало. Инцидент ещё не завершился: 5 октября на 8 часов установилась пауза, после чего сеть продолжила работать в прежнем режиме. Данные отправлялись в тот же почтовый ящик, что и прежде. Обнаружилось также сообщение от стороннего лица с указанием для оператора сменить используемую инфраструктуру. Полный отчёт исследователи обещают опубликовать позже. Google представила Playground — сервис для создания игр по текстовым запросам
07.10.2026 [17:15],
Павел Котов
Google анонсировала Playground — это основанная на искусственном интеллекта браузерная платформа для создания игр по текстовым запросам, которые формулируются естественным языком. На момент запуска сервис доступен только в США и только для пользователей старше 18 лет. 
Источник изображения: blog.google Компания позиционирует Playground как «экспериментальную игровую платформу», которая «снижает барьеры для творчества» и не требует навыков программирования. «Благодаря диалоговому интерфейсу Playground вы можете управлять процессом создания игры, просто печатая, что хотите получить. Начинайте с чистого листа, меняйте готовые шаблоны запросов или пользуйтесь подсказками для проработки концепции — и сразу тестируйте, что получилось. Хотите поменять физику, переписать правила, настроить персонажей или полностью переделать среду? Просто попросите об этом. Вы полностью контролируете творческий процесс — от чернового варианта до финальной доработки», — описали сервис в Google. Готовую игру можно отправить по ссылке или опубликовать её в галерее Playground Explore, чтобы в неё могли сыграть другие. В играх некоторых жанров будут поддерживаться таблицы лидеров и многопользовательский режим. В галерею будут попадать «свежие, оригинальные и увлекательные» игры на основе рейтингов и активности игроков, отметили в Google. Сервис доступен бесплатно, но у подписчиков Google One увеличенные еженедельные лимиты токенов. Playground работает на базе «моделей Google (Gemini, Nano Banana и Lyria) в сочетании со специально разработанной надстройкой, оптимизированной на основе наших собственных игр и внутренних тестов», добавила представитель компании ресурсу The Verge. Наряду с Playground компании Google и Unity представили Unity Spark — инструмент для создания игр с использованием ИИ, который по своим возможностям ближе к профессиональным движкам и позволяет создавать игры вместе с другими пользователями. Созданные в Unity Spark игры можно будет публиковать в Playground; закрытое бета-тестирование сервиса стартует до конца года, а записаться в лист ожидания можно уже сейчас. Китайские разработчики отказались притормозить ИИ-гонку — за сентябрь они выпустили 16 новых моделей
07.10.2026 [16:06],
Алексей Разин
Пока американские разработчики призывают к замедлению развития ИИ ради общественной безопасности, китайские разработчики руководствуются собственными приоритетами. В итоге за прошлый месяц китайские компании успели выпустить 16 совершенно новых ИИ-моделей. 
Источник изображения: Unsplash, Steve A Johnson Напомним, что призывы генерального директора Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei) не были встречены единодушной поддержкой даже среди участников американского рынка, а на политическом уровне нашли ещё меньше понимания. Президент США Дональд Трамп (Donald Trump) хоть и поприветствовал внедрение механизмов саморегулирования в ИИ-отрасли, поддерживать идею намеренного замедления развития не стал, ссылаясь на конкурентную угрозу со стороны Китая. Общение Трампа с Си Цзиньпином (Xi Jinping) к каким-то совместным декларациям на эту тему тоже не привело. Своё эссе с призывами замедлить развитие ИИ Амодеи опубликовал в середине сентября. Издание Nikkei Asian Review подсчитало, что десять ведущих китайских разработчиков по итогам сентября успели выпустить 16 новых моделей, которые не являются продуктом переработки или оптимизации уже существующих. Среди них были и модели, ориентированные на генерацию аудио и видео, которые чисто формально существенной угрозы человечеству не несут, если не считать злоупотреблений в сфере подмены личности. Китайские компании сконцентрированы на создании достаточно «легковесных» ИИ-моделей, которые ограничиваются умеренным количеством параметров, а в своём применении оказываются не столь затратными и при этом достаточно гибкими. По данным сайта BenchLM, в период с июля по сентябрь включительно восемь крупных китайских разработчиков выпустили 20 больших языковых моделей. При этом за первый квартал текущего года они выпустили всего две модели, а с апреля по июнь вышло уже 17 моделей. Прослеживается усиление активности китайских компаний на этом направлении. В период с января по сентябрь американские разработчики выпустили 59 моделей, что на 50 % превышает показатели китайской ИИ-отрасли на том же интервале. В отдельные месяцы текущего года китайским разработчикам удавалось превзойти по своей активности американских соперников. Спрос на недорогие ИИ-модели растёт по мере распространения ИИ-агентов, которые потребляют большие количества токенов — единиц измерения обработки данных. Китайские разработчики в этом смысле хорошо понимают потребности рынка. При этом они не забывают и о разработке высокопроизводительных ИИ-моделей. В прошлом месяце Alibaba анонсировала намерения создать версию модели Qwen с количеством параметров от 5 до 10 трлн. Предыдущая флагманская модель Alibaba этой серии, которая вышла в августе, насчитывает 2,4 трлн параметров. С точки зрения быстродействия передовые американские модели пока превосходят китайские, но отставание сокращается, по мнению многих экспертов. При этом китайские модели остаются более доступными для клиентов по стоимости, разрыв может достигать 20–50 раз для одного и того же задания по сравнению с передовыми моделями американской Anthropic. Дарио Амодеи уделил в своей публикации внимание «китайской угрозе» и призвал не только усилить контроль за экспортом передовых ИИ-чипов, но и бороться с так называемой «дистилляцией», которая позволяет китайским компаниям быстрее обучать собственные модели, используя данные и возможности американских. Нельзя утверждать, что китайских разработчиков вопросы безопасности ИИ не беспокоят. Глава DeepSeek Лян Вэньфэн (Liang Wenfeng) в прошлом месяце выступил соавтором одной их публикаций на эту тему. Труд был посвящён безопасным методам обучения ИИ-агентов. ИИ-ускорители Huawei уже популярнее Nvidia в Китае — по оценкам самой Huawei
07.10.2026 [16:00],
Алексей Разин
Пока на мировом рынке ИИ-чипов почти безраздельно властвует Nvidia, в Китае местная компания Huawei добилась неплохих успехов, обойдя её по занимаемой доле рынка — по оценкам руководства Huawei. Усилия китайских властей по импортозамещению в сфере ИИ, таким образом, можно признать достаточно успешными. 
Источник изображения: Huawei Technologies Китайский рынок ускорителей вычислений для инфраструктуры ИИ довольно специфичен. Импорт передовых зарубежных чипов ограничен из-за санкций США, а китайские власти пытаются продвигать продукцию местных разработчиков. При этом последние не имеют доступа к передовому оборудованию для производства чипов, но стремятся догнать западных конкурентов по быстродействию своей продукции. В таких условиях Huawei Technologies, по словам её сменного председателя совета директоров Сюй Чжицзюня (Xu Zhijun), уже, предположительно, удалось обойти по занимаемой доле китайского рынка считающуюся мировым лидером Nvidia. Своими комментариями с представителями прессы он поделился на конференции Huawei Connect, которая недавно проходила в Шанхае. Ориентированные на инференс ускорители Ascend 950PR, по его слова, сейчас выпускаются в ограниченных количествах. Серверные системы на базе Ascend 950DT, которые ориентированы на обучение, до сих пор проходят фазу тестирования. Их массовое производство начнётся только в конце этого года или начале следующего. Производительность данных ускорителей в сфере обучения моделей достаточно высока, и в следующем году они начнут активно применяться для этих целей в Китае. Huawei всё ещё сильно ограничена в возможностях массового производства передовых чипов, а потому при наличии высокого спроса на новинки она не будет торопиться начинать их поставки за пределы КНР. При этом ряд зарубежных стран уже получил ускорители Ascend 950 в очень ограниченных количествах, как отметил Сюй. Определить рыночную долю Nvidia на китайском рынке ИИ-ускорителей крайне трудно, по его словам, но имеющиеся у Huawei данные позволяют предположить, что здесь чипы Ascend уже превзошли по популярности изделия этого американского поставщика. Глава Huawei убеждён, что китайские модели с открытыми весами или открытым исходным кодом более прозрачны на этапе разработки. Кроме того, они ещё не достигли того уровня развития, чтобы угрожать всему человечеству, хотя американские разработчики своим моделям подобные свойства уже приписывают. Если грамотно управлять рисками, как считает Сюй, то проблем с безопасностью ИИ можно избежать. Мировой рынок компонентов для инфраструктуры ИИ, по прогнозам главы Huawei, достигнет баланса спроса и предложения не ранее 2029 года, а в случае с китайским рынком этот процесс может оказаться ещё более длительным. И китайский, и мировой рынок полупроводниковых компонентов испытывают схожие проблемы в сфере дефицита компонентов, как отметил Сюй. Поставщикам приходится догонять спрос, а ещё проблему насыщения рынка усугубляет постоянное обновление технологий и ассортимента продукции. Условия работы на мировом рынке за последние годы значительно изменились в худшую сторону, по мнению председателя совета директоров Huawei. Тренд глобализации, когда компании могли завоёвывать внешние рынки своими инновациями, сменился тенденцией к изоляции, когда у участников рынка нет возможности покупать всё, что им требуется. В период с 2007 по 2025 годы Huawei на исследования и разработки направила более $268 млрд, и около 10 % этой суммы были использованы для финансирования фундаментальных научных исследований. На протяжении более 30 лет деятельности Huawei наука и разработки были для неё одними из важнейших направлений. В условиях санкций компания лишилась доступа к западному оборудованию, выпускать всё более производительные чипы ей становится сложнее, поэтому в сфере масштабирования быстродействия ставка делается на скоростные интерфейсы, которые позволяет объединять вычислительные ресурсы в кластеры. Эта работа, как подчёркивает Сюй, началась не после введения санкций, а до этого. Google тихо обновила Nano Banana — новая версия 2.1 лучше работает с текстом, персонажами и панорамами
07.10.2026 [13:07],
Павел Котов
Предназначенная для генерации изображений модель искусственного интеллекта Google Nano Banana обновилась до версии 2.1. Она получила ряд новых возможностей по сравнению с Nano Banana 2.0, которая дебютировала ещё в феврале и уже тогда позволяла генерировать картинки в разрешении вплоть до 4K. 
Источник изображения: blog.google Google не стала делать громких анонсов Nano Banana 2.1 и объявила о выпуске обновлённого генератора изображений в соцсетях. Модель превосходит предыдущую версию по всем параметрам, заверили в компании. Отмечаются улучшения в визуальном оформлении, редактировании с использованием масок и сохранении согласованности объектов. Более подробную информацию компания привела на сайте для разработчиков Gemini:
Обновлённый генератор изображений Nano Banana 2.1 выступает как более эффективный аналог Nano Banana Pro, отметили в Google. Развёртывание новой модели уже стартовало в сервисах Google — в их число вошли Gemini, ИИ-режим в поиске, Google Flow, Stitch by Google, Google Ads и Gemini Enterprise Platform. ИИ удвоил число отчётов об уязвимостях в ПО и инфраструктуре — но реальных находок стало лишь на 48 % больше
07.10.2026 [11:11],
Павел Котов
Применение систем искусственного интеллекта помогло «белым» хакерам, которые получают вознаграждение за выявление уязвимостей, удвоить число отчётов. Это, однако, не означает, что количество реально выявленных брешей также выросло вдвое, говорят эксперты. 
Источник изображения: Fotis Fotopoulos / unsplash.com С января по сентябрь 2026 года площадка Standoff Bug Bounty (Positive Technologies) получила 18,4 тыс. отчётов, и это на 126 % больше, чем за весь 2025 год, — и больше, чем за все предыдущие годы существования платформы. Исследователи увеличили активность за счёт развёртывания средств ИИ, рассказали «Коммерсанту» в компании. Число подтверждённых уязвимостей также увеличилось: за тот же период их поступило 4,7 тыс., и это рост на 48 % год к году — за первые девять месяцев 2025 года их было 3,2 тыс. На 68 % выросло число подтверждённых уязвимостей критического и высокого уровня опасностей — с 792 до 1334 отчётов. «Белые» хакеры помогают компаниям находить ошибки до того, как ими воспользуются злоумышленники. ИИ помог снизить порог входа, отметили эксперты, потому что он принимает на себя рутинные задачи, в том числе сканирование и анализ кода, а также поиск аномалий в конфигурациях. Это несколько усложнило задачу платформам: в погоне за заработком не имеющие профильных навыков граждане просят ИИ «сломать сайт», а потом отправляют сгенерированные чат-ботами отчёты. Эта проблема затронула таких технологических гигантов как Google и Intel — они сообщили о приостановке выплат по программам Bug Bounty; аналогичным образом поступили сопровождающие проекта curl. С ростом общего числа отчётов увеличилось и количество невалидных сообщений, и в первую очередь это коснулось новых аккаунтов. С юридической точки зрения, предупреждают эксперты, отправку заведомо ложного отчёта можно квалифицировать как злоупотребление доверием платформы и даже как мошенничество. Все находки должны верифицироваться в реальных условиях, и переложить эту задачу на ИИ не получится. Google выпустила EmbeddingGemma 2 — открытую модель для поиска по текстам, коду, изображениям, аудио и видео прямо на смартфоне
07.10.2026 [09:10],
Павел Котов
Google представила лёгкую и быструю открытую модель искусственного интеллекта EmbeddingGemma 2 — открытую модель для поиска по текстам, коду, изображениям, аудио и видео прямо на устройстве. На практике она позволяет искать в коллекции медиафайлов объекты или события по их текстовому описанию без отправки каких-либо данных в облако. 
Источник изображения: blog.google Модель превращает разные виды данных в единый формат — числовые векторы из 768 значений, отражающие содержание. В результате текстовый запрос можно соотнести с изображением или звуком, даже если у файла нет подходящего названия и описания. То есть вместо совпадения слов система сопоставляет близость содержимого по смыслу. Главное отличие EmbeddingGemma 2 от первой версии — выход за пределы текста. Новая модель обрабатывает изображения и звук напрямую: собирать комбайн из распознавания речи, генерации подписей к картинкам и отдельной модели для текстового поиска больше не требуется. А для видео можно проиндексировать кадры вместе с фрагментами аудио и находить конкретные моменты. Модель EmbeddingGemma 2 построена на архитектуре открытой Gemma 4 и распространяется по допускающей коммерческое использование модели Apache 2.0. При размере 740 млн параметров она с лёгкостью запускается локально на современных потребительских устройствах. В профильных тестах MTEB (Massive Text Embedding Benchmark) для кода и MAEB (Massive Audio Embedding Benchmark), утверждает разработчик, она продемонстрировала лучшие результаты для моделей размером до 1 млрд параметров. EmbeddingGemma 2 не уступает, а то и превосходит гораздо более крупные модели в задачах работы с текстом, изображениями и звуком.  Одной из отличительных особенностей модели является её модульная архитектура: для задач, связанных только с текстом, ей требуются всего 270 млн параметров; для мультимодальных функций и обработки изображений потребуется подключить кодировщики размером ещё 170 млн параметров; для аудио — ещё 300 млн параметров. За счёт технологии Matryoshka Representation Learning (MRL) разработчики могут динамически сокращать размерность выходных векторов с 768 до 512, 256 или 128 элементов — можно на величину до шести раз сократить занимаемый векторными базами данных объём памяти.  EmbeddingGemma 2 эффективно работает даже в условиях жёстких ограничений ресурсов. В тестах на Pixel 11 Pro квантование помогло модели занять всего 191 Мбайт оперативной памяти для весов, отвечающих только за текст; в мультимодальном варианте — около 567 Мбайт. По сравнению с моделью первого поколения новая сохранила высокую эффективность в работе с многоязычным текстом; в бенчмарке MTEB Code она повысила результат с 68,76 до 78,68 балла. Это значит, что она хорошо подходит для задач индексирования кодовой базы и задач поиска информации для пишущих код ИИ-агентов. Локальная работа на устройствах обеспечивает пользователям конфиденциальность данных.  В сочетании со «старшей» Gemma 4 служебная EmbeddingGemma 2 позволяет реализовать на устройстве конвейеры RAG (Retrieval-Augmented Generation) — учитывая, что у обеих моделей один токенизатор и аудиокодировщик, они могут работать в единой среде с меньшим суммарным потреблением памяти. Веса моделей доступны на платформах Hugging Face и Kaggle; вскоре они появятся на Gemini Enterprise Agent Platform. EmbeddingGemma 2 запускается и встраивается при помощи стандартных средств, включая transformers, llama.cpp, Ollama, LM Studio и другие. OpenAI продолжает раздражать математиков пренебрежением к правилам публикации решений важных задач
07.10.2026 [04:45],
Анжелла Марина
OpenAI опубликовала на GitHub сотни решений и доказательств нерешённых ранее математических задач, полученные с помощью искусственного интеллекта. Публикация стала продолжением дискуссии, разгоревшейся после встречи компании с математиками в августе: учёные призывали OpenAI сопровождать такие результаты полноценными научными публикациями с подробным описанием методов и доказательств, а не ограничиваться постами в социальных сетях и репозиториями. 
Источник изображения: Grok В августе OpenAI собрала около 40 математиков, чтобы обсудить, как действовать в ситуации, когда искусственный интеллект явно превосходит возможности людей в этой области и попросить совета относительно публикации полученных результатов. При этом, по сообщению издания Wired, компания заверила, что не станет обнародовать все решения разом, хотя официальный представитель OpenAI Линдси Маккаллум (Lindsay McCallum) утверждает, что ей ничего не известно о таких заверениях. Участники встречи предложили публиковать результаты в виде научных работ с подробным объяснением методов и полученных доказательств. По мнению математика Северо-Западного университета (Northwestern University) в США Брайны Кра (Bryna Kra), это позволило бы другим исследователям проверить результаты, разобраться в них и использовать в дальнейшей работе. Однако, по её словам, OpenAI не последовала этой рекомендации и вместо этого собирается разместить сотни результатов на GitHub. «Судя по всему, эти пожелания были проигнорированы», — отметила она. Однако OpenAI пошла по другому пути. Компания создала на GitHub специальный репозиторий Math, где публикует материалы, связанные с использованием ИИ для решения математических задач. Одновременно OpenAI рассказала о своей работе и объяснила, как использует ИИ для продвижения исследований в этой области. Таким образом, первоначальные опасения математического сообщества о том, что результаты будут распространяться преимущественно через репозитории и социальные сети, частично подтвердились. При этом публикация на GitHub сама по себе не заменяет научную статью: репозиторий позволяет сделать материалы доступными для изучения, но не обеспечивает того же уровня описания методики, проверки и академического обсуждения, который предполагает традиционная научная публикация. Ситуация усугубилась после инцидента в сентябре, когда разработчики задействовали тысячи ИИ-агентов для решения «Задачи тысячелетия», за которую назначена награда в 1 миллион долларов. Математик и профессор Нью-Йоркского университета Тристан Бакмастер (Tristan Buckmaster) обвинил компанию в присвоении результатов, над которыми он работал совместно с сотрудником Anthropic Левентом Альпёге (Levent Alpöge), а переговоры о соавторстве сопровождались давлением, включая угрозы карьере исследователя со стороны сотрудника OpenAI Себастьяна Бубека (Sébastien Bubeck). Многие учёные воспринимают действия технологических гигантов как проявление монополии и пренебрежение к коллективному научному труду. Профессор Нестор Гийен (Nestor Guillen) отметил распространение мнения о «мафиозном поведении» корпораций, сосредоточивших огромные вычислительные ресурсы в своих руках, а Брайна Кра подчеркнула, что публикации решений в формате твитов не способствуют развитию экосистемы, на данных которой и обучаются ИИ-модели. В ответ на растущее напряжение в научной среде OpenAI создала консультативную группу по математике и искусственному интеллекту, однако математики отмечают отсутствие реальных изменений в действиях компании. В частности, разработчики продолжают игнорировать специализированные репозитории, такие как Hexagon и Palomar, созданные сообществом для систематизации доказательств, полученных с помощью инструментов ИИ. Внутри OpenAI некоторые сотрудники высказывают мнение, что искусственный интеллект может сделать традиционную математику неактуальной и профессия находится под угрозой. Однако тот же Бубек считает, что технология наоборот расширит возможности и поможет исследователям решать более амбициозные задачи. «Я вижу в этом возможность расширить сферу деятельности математиков и повысить значимость их работы», — утверждает он. Математики, в свою очередь, признают потенциал новых инструментов, но требуют академического подхода к публикации результатов. Математическое сообщество в целом также признаёт потенциал ИИ-инструментов, однако настаивает, что полученные с их помощью результаты должны проходить через те же процедуры проверки, воспроизводимости и научного обсуждения, что и результаты, полученные традиционными методами. Появление открытого репозитория OpenAI делает часть таких материалов доступной исследователям, но не снимает вопроса о том, насколько подробно и в каком формате должны публиковаться доказательства, полученные ИИ. ИИ разогнал строительство дата-центров в США — расходы взлетели на 73 % до рекордных $85 млрд в год
06.10.2026 [17:36],
Сергей Сурабекянц
Согласно данным Бюро переписи населения США (Census Bureau) о расходах на строительство за август, затраты на возведение частных дата-центров выросли за год на 73 % — с $49,05 млрд до $84,95 млрд в годовом исчислении. На долю строительства ЦОД сейчас приходится около 63 % от общего объёма строительства частных офисных объектов против 47 % годом ранее. При этом стоимость серверов и стоек в эту статистику не включена. 
Источник изображения: OpenAI Данные Census Bureau отражают стоимость фактически выполненных строительных работ (Value of Construction Put in Place), измеряемую ежемесячно для прогноза годового объёма при сохранении текущих темпов. Строительство ЦОД определяется как «возведение зданий, содержащих оборудование, необходимое для хранения, обработки и передачи цифровой информации», и относится к подкатегории строительства частных офисов. Электростанции и линии электропередачи для ЦОД учитываются в отдельной категории «Энергетика». Объем строительства ЦОД сейчас более чем в девять раз превышает показатель января 2021 года, составлявший $9,26 млрд. Расходы на строительство обычных офисов составили $45,8 млрд, снизившись на 9,7 % в годовом исчислении и на 34,8 % по сравнению с январём 2023 года. Фактически, с сентября 2025 года расходы на дата-центры ежемесячно превышают затраты на строительство всех остальных видов офисных зданий. Разрыв в $39,1 млрд между расходами на строительство обычных офисов и ЦОД стал самым значительным за весь период ведения статистики Бюро с января 2014 года. Общий объём частного нежилого строительства в США составил $773,0 млрд, снизившись на 1,0 % в годовом исчислении. Без учёта ЦОД этот показатель равен $688,1 млрд (снижение на 5,9 %). Из общего ежемесячного прироста расходов на частное нежилое строительство, составившего $8,0 млрд, на долю ЦОД пришлось $5,9 млрд, или 74 %. В совокупности сектор промышленного строительства продемонстрировал снижение на 19,8 % в годовом исчислении, но расходы на энергетические объекты увеличились на 9,7 %. В настоящее время рост строительной отрасли в значительной степени зависит от проектов по созданию ЦОД, темпы роста которых нарастают уже четыре месяца подряд. Помимо зафиксированного в августе прироста на 73 %, рост расходов на дата-центры составил 36,3 % в мае, 55,2 % в июне и 65,3 % в июле. Поскольку эти цифры не учитывают расходы на серверное оборудование, которые также растут на фоне ИИ-бума, данные Бюро переписи населения отражают лишь часть общей картины. Флагманский европейский ИИ — Mistral представила модель Large 4 Le Chonk
06.10.2026 [17:34],
Павел Котов
Французская лаборатория искусственного интеллекта Mistral представила модель Large 4 Le Chonk — разработчик называет её самой мощной в ассортименте и намеревается выпустить на её основе несколько специализированных систем. Доступ к предварительной версии модели уже открыт через API, а до конца октября компания намерена опубликовать её открытые веса. 
Источник изображения: mistral.ai Mistral Large 4 имеет архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) — при размере в 1 трлн параметров она при обработке конкретного запроса использует примерно 49 млрд из них. Модель является мультимодальной, то есть умеет работать не только с текстами, но и с изображениями; она разбирается в сложных документах, графиках, технических чертежах и крупноформатных изображениях. Ещё одна сильная её сторона — способность не просто отвечать на вопросы, но и выполнять последовательности действий: собирать информацию, подключать внешние инструменты и получать готовый результат. Это окажется полезным в написании программного кода, в анализе документов, в работе с документами и презентациями, в финансовом анализе и научных расчётах. Mistral позиционирует Large 4 как средство профессиональной работы, а не просто платформу для чат-ботов. Традиционно важное место отводится вопросам кибербезопасности: в тесте Artificial Analysis Cyber Index, ориентированном на поиск уязвимости в открытом проекте и написание патча для него, модель набрала 82 %, и это лучший результат среди всех. В наборе из 40 задач Cybench она набрала 93 %. Некоторые закрытые модели показывают в этих тестах недостаточно высокие результаты не из-за слабых способностей, а из-за ограничений, и это проблема для экспертов по кибербезопасности, отмечает Mistral. Открытый характер работы и значительные навыки в области кибербезопасности не означают, что Large 4 позволяет делать всё что угодно — она отказывается выполнять как прямые, так и косвенные опасные инструкции, зачастую справляясь с этим лучше, чем другие протестированные открытые модели. Подчёркивается, что новая флагманская модель от Mistral обучалась на 3800 ускорителях Nvidia Grace Blackwell в собственных ЦОД компании в Европе, что подчёркивает её суверенный характер. В существующей редакции Mistral Large 4 — ещё не окончательный вариант модели, компания продолжает проводить обучение с подкреплением, и в ближайшие недели и месяцы её качество будет повышаться. Далее она будет выступать в качестве основы для целого семейства моделей нового поколения — они будут предназначены для отдельных отраслей и задач. Открытые веса Mistral Large 4 Le Chonk разработчик пообещал опубликовать до конца октября. Глава Anthropic в прошлом году получил $18 млн — почти в 26 раз больше, чем Альтман
06.10.2026 [17:24],
Алексей Разин
Глава Anthropic и его сестра в прошлом году получили по $18 млн и $16,4 млн вознаграждения за свой труд в компании, гласит документация Anthropic для инвесторов, которая готовится на фоне приближающегося IPO. Это не такие больше деньги по меркам компании, которая претендует на достижение отметки в $2 трлн капитализации только на этапе выхода на биржу. 
Источник изображения: Anthropic Стартап Anthropic продолжает публиковать информацию о своих финансовых показателях в рамках подготовки к осеннему IPO, и среди прочих данных присутствует сводка по доходам руководителей. Генеральный директор Дарио Амодеи (Dario Amodei) за прошлый год заработал $18 млн — не так уж много на фоне компенсационных пакетов руководителей других компаний американского технологического сектора. В частности, если главы Alphabet и Amazon в прошлом году получили в качестве базовых выплат меньше главы Anthropic, то руководство Oracle и Nvidia его в этом плане обошло. Основную часть доходов Амодеи и его сестры Даниэлы, которая занимает пост президента Anthropic, формируют акции стартапа. Базовая годовая зарплата обоих представителей этого семейства в июле этого года была удвоена до $1,4 млн. Сестра не смогла обойти Дарио, получив по итогам 2025 года в общей сложности $16,4 млн. В будущем они готовы, как и все остальные сооснователи Anthropic, направлять до 80 % своих личных акций компании на нужды благотворительности. Совет директоров Anthropic в этом году утвердил изменения в программу компенсации обоих руководителей с фамилией Дарио. При выполнении определённых условий они смогут получить привилегированные акции, причём ряд условий привязан к их сохранению в составе руководства, а другие связаны с выходом компании на биржу. Для сравнения, финансовый директор Кришна Рао (Krishna Rao) в прошлом году заработал $720 250. Он имеет право купить 1,4 млн акций по условиям своего найма в 2024 году, и в прошлом году приобрёл некоторое количество акций на сумму $385 285 по заранее оговорённой цене. Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) довольствуется довольно скромной базовой зарплатой в размере $76 001 в год, и при этом не получает вознаграждение в форме акций, чтобы исключить конфликт интересов, но благодаря своим инвестициям в другие проекты получает неплохой доход в целом. По состоянию на август прошлого года его личное благосостояние оценивалось в $1,9 млрд. При этом он продолжает инвестировать в другие стартапы, которые даже не находятся в орбите интересов самой OpenAI, поэтому сумма общего благосостояния постоянно меняется. К началу 2024 года Альтман владел активами на общую сумму $2,8 млрд. Его венчурные фонды успели инвестировать более чем в 400 компаний по состоянию на 2025 год. Доходы руководителей прочих публичных компаний американского технологического сектора по итогам прошлого года сильно разнились. Лидером оказался второй генеральный директор корпорации Oracle Клейтон Магуирк (Clayton Magouyrk), который заработал $627,5 млн. Илон Маск, который до выхода SpaceX на IPO получил за свой труд на посту генерального директора компании только $54 080 за весь 2025 год, расположился на другом конце диапазона. Это, однако, не помешало ему уже после выхода SpaceX на биржу дважды побывать в статусе первого долларового триллионера. Кроме того, ему обещаны щедрые пакеты акций SpaceX и Tesla в будущем, если капитализация обеих компаний достигнет определённых отметок, а численность колонии на Марсе с участием SpaceX удастся довести до 1 млн человек. Многие руководители американских техногигантов тоже получают основную часть дохода в форме акций и средств от их реализации по рыночной цене, а их базовые зарплаты остаются достаточно скромными. Например, генеральный директор Alphabet (Google) Сундар Пичаи (Sundar Pichai), по итогам 2025 года получил $10,9 млн базовых выплат, причём $8,8 млн из них ушли на обеспечение его личной безопасности. В общей же сложности компенсационный пакет главы Alphabet за прошлый год достиг $213,9 млн. Глава Amazon Энди Джесси (Andy Jassy) в прошлом году получил $2,1 млн базовых выплат, причём основная их часть была компенсацией за перелёты и охрану, но в общей сложности его доход на должности генерального директора компании по итогам периода составил $13,2 млн. Основатель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) располагает личным благосостоянием более $200 млрд, что позволяет ему считаться седьмым в списке богатейших людей мира по версии Forbes. Представители Anthropic, как отмечает Reuters, на вопрос об актуальности обязательств руководства по направлению до 80 % своих активов компании на нужды благотворительности, ответили ссылкой на эссе Дарио Амодеи, в котором тот рассуждал о наличии у богатых людей обязательств перед обществом по финансированию решения проблем, порождаемых развитием ИИ. Он жаловался на то, что многие обеспеченные личности в технологической сфере заняли весьма циничную и нигилистическую позицию, называя благотворительность питательной средой для мошенничества и бесполезной затеей. Данные пошли по кругу: ChatGPT стал одной из главных целей ботов для сбора данных
06.10.2026 [17:06],
Павел Котов
Сервисы искусственного интеллекта стали ассоциироваться с массовым сбором данных с других ресурсов, но нечасто приходится слышать об обратном эффекте — они и сами становятся объектами такого сбора. ChatGPT и Perplexity вошли в пятёрку лидеров по этому показателю, гласит исследование компании Decodo. 
Источник изображения: Mohammad Rahmani / unsplash.com Неожиданные результаты свидетельствуют о фундаментальном сдвиге в том, какие данные организации пытаются получить из интернета. «Два года назад компании собирали данные, чтобы понять, что именно ищут люди. Теперь они сканируют ИИ-платформы, чтобы узнать, какую информацию получают пользователи. Цели сбора данных меняются», — пояснили в Decodo. Семь из десяти сайтов в топе оказались новичками в рейтинге, отметили в Decodo, — свои позиции сохранили лишь TikTok (первое место), Google (второе) и Amazon (восьмое). На долю занявшей третье место ChatGPT пришлись 14 % всей зафиксированной активности. Это, вероятно, объясняется тем, что компании проверяют, как ИИ оценивает их продукцию по сравнению с конкурентами, владельцы бизнеса отслеживают описание своей компании, оценивают частоту упоминания бренда, сохраняют цитаты ChatGPT и выполняют другие подобные задачи. Занявшая пятое место Perplexity приняла на себя 10 % объёма данных; и почти каждый пятый запрос (18 %) пришёлся на лидера рейтинга в лице TikTok. Из списка выбыли входившие ранее в десятку Walmart, eBay и Airbnb — это указывает на более масштабные изменения, чем просто рост популярности ИИ. Исследование отражает общие тенденции в том, как и где потребители совершают покупки, включая платформы ИИ и соцсети. В следующем году в десятке лидеров Decodo ожидает ИИ-помощников Google Gemini и Microsoft Copilot. Но ещё более значимым сдвигом, по мнению компании, станет переход к ситуации, когда инициаторами сбора данных будут уже не люди, а ИИ-агенты — и они будут сами принимать решения, а не считывать ответы. Найдена ахиллесова пята всех ИИ-агентов — они безоговорочно доверяют друг другу
06.10.2026 [15:48],
Павел Котов
Независимый исследователь в области кибербезопасности Сайед Анас Мохиуддин (Syed Anas Mohiuddin) обнаружил фундаментальную уязвимость агентов искусственного интеллекта, которая не зависит от управляющих ими моделей или программной обвязки — ИИ-агенты по умолчанию полностью доверяют друг другу. 
Источник изображения: Aidin Geranrekab / unsplash.com За последние пять месяцев Google и четыре другие организации, единственной общей чертой которых является использование ИИ-агентов в рабочем процессе, признали уязвимости, предполагающие взлом одного из них для распространения вредоносных инструкций среди других. Схема атаки представляет собой частный случай внедрения вредоносных подсказок, только объектом взлома является не большая языковая модель, а конкретный ИИ-агент, предназначенный, например, для перевода или анализа данных. Защитные механизмы в инфраструктуре агентов могут вообще отсутствовать или быть слабыми, позволяя им передавать по цепочке вредоносные инструкции — достаточно взломать лишь одного, и остальные последуют его указаниям. Разработанные экспертом экспериментальные схемы атак эксплуатируют уязвимости доверия в протоколе Model Context Protocol, который широко используется для взаимодействия приложений и ИИ-агентов внутри сети. Серверы MCP хранят учётные данные для каждого агента, и агенты на уровне архитектуры доверяют друг другу внутри группы, поэтому атаки, которые отвергла бы ИИ-модель, срабатывают на уровне агентов. Во многих случаях надлежащим образом составленные запросы, нацеленные на нужного ИИ-агента, приводят к подделке запросов на стороне сервера, то есть сервер начинает отправлять несанкционированные сетевые запросы. Схема атаки с передачей вредоносных инструкций по цепочке опасна потому, что обнаружить такую атаку сложно: каждый ИИ-агент делает то, для чего был разработан. Протокол создавался с расчётом на автономность, поэтому каждый ИИ-агент проверяет только собственную точку входа извне, а за цепочкой взаимодействия между ними никто просто не следит. Обнаруженная в сети компании Rapid7 уязвимость CVE-2026-97228, связанная с этой схемой атаки, получила рейтинг всего 2,7 из 10. 
Источник изображения: Milad Fakurian / unsplash.com А вот в сети Google обнаружилась более серьёзная уязвимость с рейтингом уже 8 из 10. Она возникла из-за того, что MCP-инструмент для работы с базами данных инициализировал свой HTTP-клиент вне политики CheckRedirect — набора настроек, который определяет, как сервер должен обрабатывать случаи, когда URL-адрес возвращает ошибку или производит перенаправление на другой адрес; целевые IP-адреса HTTP-клиент Google тоже не проверял. В результате при наличии подготовленного параметра пути MCP-инструмент направлялся на внутреннюю конечную точку и отправлял запросы от имени злоумышленника. Google решила проблему, развернув список разрешённых диапазонов IP-адресов и список блокировки. Этот класс атак исследователь назвал «переключением протокола» (protocol pivoting): приложение или сервер назначают задачу ИИ-агенту через протокол MCP, и он пересылает вредоносные инструкции другим агентам, используя другие методы связи, например, протокол Google Agent-to-Agent (A2A), или новые стандарты, такие как Agent Network Protocol. При передаче авторизация или фактор доверия могут просто теряться. В результате злоумышленник получает первоначальный доступ через один протокол. ИИ-агент предполагает, что между протоколами установлено доверие и начинает пользоваться возможностями, которые доступны только через другой протокол. Примечательно, что схема переключения протокола сработала в пяти организациях, в инфраструктуре которых не было ничего общего за исключением использования протокола MCP. Этот протокол уже повсеместно внедряется, но достаточного тестирования он ещё не прошёл и не имеет надлежащей защиты. Развёртывая ИИ-инфраструктуру, разработчики пренебрегают принципом нулевого доверия, который предполагает, что один или несколько узлов сети могут быть скомпрометированы. Их следует корректировать таким образом, чтобы для выполнения критически важных операций с другими узлами требовалась предварительная авторизация. «В одиночку определяет реальность»: Сэм Альтман возглавил рейтинг самых влиятельных людей по версии Vanity Fair
06.10.2026 [14:32],
Алексей Разин
В новой редакции рейтинга самых влиятельных людей современности по версии американского журнала Vanity Fair (англ. — «ярмарка тщеславия») глава и один из основателей OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) занял первое место, обойдя конкурента Дарио Амодеи (Dario Amodei) из Anthropic, Илона Маска (Elon Musk) и Дженсена Хуанга (Jensen Huang). 
Источник изображения: X, Sam Altman Сразу стоит отметить, что Vanity Fair сама называет свой рейтинг «субъективным, эклектичным и произвольным». В рейтинг не включает глав государств, а зарубежных участников отбирали по ощутимости их влияния в США. Редакция журнала объяснила свой выбор Альтмана на роль лидера этого списка способностью главы OpenAI «в одиночку определять реальность, в которой мы живём». Демонстрировавший серьёзные амбиции с подросткового возраста Альтман к 28 годам возглавил акселератор стартапов Y Combinator, а в 37 лет в статусе генерального директора OpenAI принял непосредственное участие в выводе на рынок революционного чат-бота ChatGPT, от запуска которого принято отсчитывать историю бума систем искусственного интеллекта. В нынешнем своём состоянии отрасль ИИ стала одним из двигателей мировой экономики, по мнению издания. Хотя у компании немало конкурентов, первенство по времени и масштабам экспансии способно сделать её разработки нарицательными именами, которые рядовые пользователи будут применять для описания всех схожих продуктов. «Альтман может однажды стать Оппенгеймером наших дней», — проводит Vanity Fair параллели между главой OpenAI и Робертом Оппенгеймером — американским физиком-ядерщиком, который в годы Второй мировой войны принимал участие в создании первой атомной бомбы. Бывшему соратнику Альтмана по OpenAI Дарио Амодеи (Dario Amodei) досталось второе место в рейтинге самых влиятельных людей Vanity Fair , который составляется с 1994 года. Демонстрируя на публике гораздо больше ответственности в обращении с ИИ, глава Anthropic также претендует на значительное влияние в отрасли. Недавно он предложил замедлить развитие ИИ ради обеспечения общественной безопасности, а весной текущего года не побоялся ввязаться в конфликт с Пентагоном, отстаивая собственные моральные принципы в сфере допустимости применения ИИ в военной сфере. На IPO этот стартап готов выйти быстрее, чем конкурирующая OpenAI — уже в этом квартале. 
Источник изображения: Vanity Fair Ставший недавно долларовым триллионером во второй раз Илон Маск (Elon Musk) удостоился лишь третьего места в рейтинге Vanity Fair. Переопределив в своё время траекторию развития рынка электромобилей с помощью компании Tesla, Маск ставит амбициозные цели и перед другими своими компаниями. SpaceX и xAI после объединения превратились в конгломерат, осваивающий космос и разрабатывающий ИИ. Теперь Маск стремится перейти к развёртыванию вычислительных центров в космосе, колонизации Марса и насыщению земного рынка человекоподобными роботами Optimus. Своё участие в становлении OpenAI Маск также принял, но его конфликт с Сэмом Альтманом заставляет двоих этих членов рейтинга регулярно посещать судебные заседания. Дженсен Хуанг (Jensen Huang) на четвёртом месте становится ещё одним представителем технологической сферы, который до сих пор возглавляет основанную им в 1993 году компанию Nvidia. Её разработки во многом способствовали появлению технологической основы для систем искусственного интеллекта. Интересы компании её основатель лоббирует на высшем правительственном уровне, и за последние годы Хуанг буквально обрёл личную популярность мирового масштаба. Личное благосостояние главы Nvidia превысило $200 млрд, а капитализация компании плавно приближается к рекордным $6 трлн. На пятом месте в состоянии полной видимой отрешённости в указанном рейтинге присутствует Кевин Уорш (Kevin Warsh) — председатель Федрезерва США. «Его слова формируют ценность американского доллара», — лаконично объясняют свой выбор кандидатуры Уорша составители рейтинга. Представители американской технологической отрасли присутствуют и на других позициях списка. Глава Google Сундар Пичаи (Sundar Pichai) закрепился на восьмом, глава Amazon Энди Джесси (Andy Jassy) довольствуется одиннадцатым, а новому генеральному директору Apple Джону Тернусу (John Ternus) досталось тринадцатое. Президенту SpaceX Гвинн Шотвелл (Gwynne Shotwell) составители списка предоставили шестнадцатое место, а генеральный директор Microsoft Сатья Наделла (Satya Nadella) чуть уступил во влиятельности римскому папе Льву XIV, поскольку первый занимает 20-е место, а последний — восемнадцатое. Всего в этот рейтинг попали 50 наших современников. |
|
✶ Входит в реестр лиц, организаций и объединений, выполняющих функции иностранного агента; |
© 1997—2026 3DNews
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
