Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Ubisoft запустила Motherbrain для внедрения генеративного ИИ в будущие игры
05.10.2026 [20:16],
Михаил Романов
Французский издатель и разработчик Ubisoft вслед за другими крупными игровыми компаниями заинтересован в повышении эффективности производства с помощью генеративного ИИ. Инициатива получила название Motherbrain. 
Источник изображения: Nintendo По данным авторитетного инсайдера Тома Хендерсона (Tom Henderson) с портала Insider Gaming, Motherbrain представляет собой новую внутреннюю структуру для внедрения генеративного ИИ в игры Ubisoft. Motherbrain возглавил Хавьер Манзанарес (Xavier Manzanares). Он присоединился к Ubisoft ещё в 2004 году, был продюсером многих игр компании, а в последнее время отвечал за её ИИ-инициативы вроде Teammates и Neo NPC. 
Neo NPC (источник изображения: Ubisoft) Как сообщили источники Хендерсона, Motherbrain имеет для руководства Ubisoft такую же важность, как творческие дома (в ответе за ключевые игровые франшизы компании) и основные сервисы. Согласно внутренней корреспонденции Ubisoft, Motherbrain нацелена помочь «ускорить внедрение геймплейных инноваций» в игры. Инициатива должна стать частью «максимально возможного числа» проектов компании. 
Teammates (источник изображения: Ubisoft) «Команда [Motherbrain] продолжит разработку технологий и промежуточного ПО для генерации геймплея на базе ИИ, которые станут общей платформой для наших студий», — говорится во внутреннем обращении Ubisoft к сотрудникам. В разговоре с Хендерсоном работники разных отделов Ubisoft признались, что применение генеративного ИИ внутри компании получает всё более широкое распространение и уже затрагивает все этапы производства игр. «Плохие вещи будут происходить»: Сэм Альтман призвал смириться с рисками ИИ ради его преимуществ
05.10.2026 [18:59],
Владимир Мироненко
Гендиректор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) считает, что преимущества ИИ-технологии оправдывают связанные с её внедрением рисков, и что ИИ должен оставаться широко доступным для общественности. Он подчеркнул, что в этом заключается фундаментальное отличие OpenAI от конкурента Anthropic, придерживающегося более жёсткого подхода к регулированию разработки ИИ-систем. 
Источник изображения: Growtika/unsplash.com Компания Anthropic долгое время считалась самым решительным в отрасли сторонником регулирования ИИ, но в последние месяцы разногласия между двумя ведущими компаниями немного сгладились, поскольку OpenAI поддержала более жёсткие ограничения в связи с громкими хакерскими инцидентами и мошенническим поведением своих моделей. В частности, Альтман согласился с призывом главы Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei) замедлить разработку наиболее продвинутых ИИ-моделей. Его компания последовала примеру Anthropic, одобрив новые законы Калифорнии, которые устанавливают более строгие требования к безопасности использования ИИ. Лоббисты OpenAI недавно одобрили предложение Палаты представителей США, согласно которому ведущие ИИ-компании должны привлекать внешних специалистов по оценке безопасности. Вместе с тем Альтман подчеркнул в интервью изданию Politico, что позиция OpenAI всё же отличается от Anthropic. Альтман сказал: «Мы считаем, что мир должен смириться с тем, что некоторые плохие вещи будут происходить, ради развития этой технологии и обеспечения людям возможности самостоятельно принимать решения». Он назвал совершенно «неприемлемым компромиссом» согласиться с предложением, чтобы только одна компания занималась ИИ и контролировала её внедрение, а также следила за тем, кто получит от неё выгоду. Такой подход противоречит «более мягкой позиции по отношению к регулированию», которой придерживается OpenAI. «Я бы не стал говорить: “Мы позаботимся о том, чтобы не было серьёзных взломов, не было злоупотреблений этой технологией, не было мошенничества, не было других проблем, которые могут из-за этого появиться», — сказал Альтман, пояснив, что, по его мнению, эта технология позволяет совершить на порядок больше прорывов по сравнению с количеством проблем, связанных с её использованием. Он добавил, что не согласен с утверждениями о существовании «действительно катастрофических рисков», включая потенциальную «серьёзную потерю контроля над ИИ». В свою очередь, представитель Anthropic отметил, что предложения компании по поводу регулирования применимы только к передовым моделям. Он также сослался на заявление Амодеи, утверждавшего, что предложения компании несут пользу более мелким предприятиям, сдерживая экспансию крупных компаний. ИИ завалил Google фальшивыми уязвимостями — компания приостановила приём сообщений об ошибках
05.10.2026 [13:56],
Алексей Разин
Google приостановила приём сообщений по поводу уязвимостей по своём программном обеспечении с открытым кодом, поскольку из-за активности ИИ в этой сфере зачастую такие сообщения содержат технические галлюцинации и поднимают ложную тревогу. 
Источник изображения: Unsplash, Andrew Фирменная инициатива носит название Open Source Software Vulnerability Rewards Program, она подразумевает выплату вознаграждений сторонним специалистам, которые обнаружат в программном обеспечении Google с открытым исходным кодом уязвимости. По мере развития ИИ-моделей, способных искать слабые места в программном коде, Google оказалась буквально завалена автоматически генерируемыми обращениями в рамках данной программы. По словам представителей компании, эти обращения зачастую содержат ложную информацию или откровенные «галлюцинации» ИИ-моделей, а потому поток этих данных решено было перекрыть на время. На паузу рассмотрение новых обращений поставлено с 1 октября, а новые сведения о сроках перезапуска программы появятся не ранее первого квартала следующего года. При этом аналогичные инициативы Google в сегментах, имеющих отношение к другим видам ПО, продолжают работать. Foxconn продолжает грести деньги на ИИ-буме — квартальная выручка взлетела на 47 % и побила прогнозы
05.10.2026 [12:40],
Алексей Разин
Когда-то основную часть доходов Foxconn обеспечивали услуги по контрактному производству электронных устройств Apple, но в последние годы на первый план вышло производство серверного оборудования для инфраструктуры ИИ. В третьем квартале этот вид деятельности позволил Foxconn увеличить выручку на 47 % и превзойти ожидания аналитиков. 
Источник изображения: Foxconn Предыдущие три месяца принесли Foxconn примерно $95,4 млрд в пересчёте по действующему курсу, это заметно выше тех $89 млрд, на которые рассчитывали опрошенные LSEG эксперты. Кроме того, данный результат на 47 % выше выручки, полученной Foxconn в аналогичном периоде прошлого года. Подобная динамика говорит о сохранении высокого спроса на серверное оборудование, используемое в вычислительной инфраструктуре ИИ. Впрочем, благодарить только лишь ИИ за прирост выручки на 47 % компания не может, поскольку и направление «умной» потребительской электроники показало заметный рост выручки. По всей видимости, это сезонный всплеск, вызванный необходимостью заблаговременно изготовить требующееся Apple количество iPhone нового поколения. В сентябре в отдельности выручка Foxconn выросла на 38 %, достигнув рекордной величины $37 млрд. По прогнозам руководства компании, в четвёртом квартале направление ИИ продолжит обеспечивать рост выручки. Если к этому добавить сезонный рост выручки в сегменте потребительской электроники, в совокупности обе тенденции обеспечат достижение выручкой компании за четвёртый квартал прогнозируемых аналитиками величин, по мнению руководства Foxconn. Опять же, на покупательскую активность в этой сфере продолжают негативно влиять геополитические проблемы и макроэкономические трудности. Полный отчёт по итогам третьего квартала Foxconn опубликует 12 ноября текущего года. Курс акций компании с начала года вырос всего на 10 %, хотя тайваньский фондовый рынок в целом подрос на 72 %. ИИ сломал бюджеты компаний — никто не знает, сколько нейросеть потратит на конкретную задачу
05.10.2026 [11:50],
Алексей Разин
Разработчики ИИ призывают активнее внедрять новые технологии в бизнес-процессы, но проблема в том, что бизнес нередко не может предугадать, сколько именно денег будет потрачено на решение той или иной задачи силами ИИ. В этом уравнении слишком много переменных, чтобы корпоративные пользователи могли достоверно планировать свой бюджет. 
Источник изображения: Unsplash, Arlington Research Как уже не раз отмечалось, призывы руководства организаций к максимальному использованию ИИ сотрудниками в определённый момент привели к шокирующему отрезвлению. Выяснилось, что счета за использование ИИ достигают астрономических сумм, а подтвердить наличие экономического эффекта от этого нововведения порой крайне сложно. Опросы показывают, что только 11 % из 400 бизнес-структур по состоянию на апрель и май текущего года могли уложиться в пределы запланированных бюджетов при оплате использования ИИ-моделей сотрудниками, причём эта выборка закладывала погрешность в 10 % превышения первоначальной суммы. В допуск от 11 до 25 % превышения первоначального бюджета на ИИ уложились 39 % респондентов, ещё 35 % попали в более широкий диапазон превышения от 26 до 50 %, а вот «промахнулись» на 50 % только 13 % опрошенных. Правда, 2 % респондентов при этом отметили, что вообще не прогнозировали расходы данного вида. Практическое исследование группы американских учёных и представителей Microsoft Research, которое охватило 6800 различных заданий, выявило высокую степень непредсказуемости результатов работы с ИИ-моделями с точки зрения расходования токенов, за которые обычно надо платить провайдерам. Что характерно, более продвинутые модели, которые обходятся пользователям дороже в пересчёте на каждый токен, по факту могли экономить средства пользователя лучше, чем более доступные ИИ-модели с меньшей производительностью и умеренной удельной стоимостью в пересчёте на токен.  Если более «дешёвая» ИИ-модель применяется для задач, под которые она не оптимизирована, расходы могут превысить вариант обращения к более дорогой и эффективной модели. Исследование показало, что такой перекос наблюдается в 32 % случаев. Соответственно, расценки на использование ИИ-моделей сами по себе не могут служить адекватными входными данными для расчёта общих расходов на решение задачи. На страницах The Wall Street Journal приводится пример с обработкой одного и того же запроса с помощью двух различных моделей Google: более «тяжеловесной» Gemini 3.1 Pro и более доступной и скоростной Gemini 3 Flash. Если первой удалось обработать запрос за 85 шагов, то вторая потратила на это почти 1000 шагов и после этого всё равно не справилась. Затраты в первом случае ограничились $1, а во втором выросли до $14 и фактически не обеспечили желаемого результата. Даже одна и та же модель расходует различное количество токенов на решение задачи в рамках нескольких последовательных подходов. Соответственно, при одних и тех же условиях расходы на решение задачи будут разными, и не факт, что номинально более дешёвая в использовании ИИ-модель по итогу обеспечит самые низкие материальные затраты. Впрочем, конкретный разброс результатов сильно зависит от версий используемых в таких исследованиях моделей, поскольку они довольно быстро совершенствуются. Представители Google пояснили, что подобная вариативность свойственна системам ИИ, и общие расходы на их применение зависят от множества разных факторов. Предсказать точную сумму затрат в столь новой сфере порой весьма затруднительно. Google пытается сгладить колебания расходов, устанавливая ограничители и предлагая различные тарифные варианты. Сотрудников компаний для лучшей предсказуемости расходов на использование ИИ тоже надо обучать наиболее эффективным приёмам работы с такими системами. GPT-6 Astra поймали на читерстве — ИИ подсунул на соревнование чужого бота для Starcraft
04.10.2026 [20:56],
Анжелла Марина
ИИ-бот на базе модели GPT-6 Astra был уличён в читерстве в соревновании StarSkirmish по игре StarCraft: Brood War. Вместо самостоятельного написания кода нейросеть задействовала готового высокоуровневого бота Stardust и попыталась выдать его за результат своей работы. 
Источник изображения: Blizzard Entertainment Выявить подмену удалось благодаря резкому и необъяснимому росту эффективности действий бота. Создатель платформы Кай Макфитерс (Kai McPheeters) изучил логи и обнаружил факт загрузки стороннего исполняемого файла. Он принудительно откатил версию кода GPT-6 Astra до момента его внедрения, чтобы сохранить целостность соревнования и дать модели шанс продолжить борьбу своими силами. StarSkirmish представляет своего рода бенчмарк и соревнование для ИИ, в котором большим языковым моделям (LLM) дают один час на создание собственного бота на C++ для игры в StarCraft. Участники играют за расу протоссов и должны самостоятельно собирать ресурсы, развивать базу и сражаться на одной из трёх карт. Главными противниками сейчас выступают модели GPT-6 Astra от OpenAI и Claude Opus 5.5 от Anthropic. История игры StarCraft как тестовой платформы для искусственного интеллекта насчитывает более десяти лет. В 2019 году модель AlphaStar от Google произвела фурор, первой достигнув уровня гроссмейстера, тогда как созданный сотрудниками Facebook✴✴ бот CherryPi, представленный в 2017 году, не смог добиться сопоставимого результата. Если прежние нейросети обучались через миллионы сыгранных матчей, то современные ИИ-модели демонстрируют иной подход ради достижения поставленных задач и пытаются оптимизировать результат любыми доступными способами, включая нарушение правил и использование чужого кода. Учёные отменили долголетие Солнечной системы — ей осталось в 17 раз меньше времени, чем считалось
04.10.2026 [20:49],
Владимир Мироненко
Наша Солнечная система является в «высшей степени нестабильной» и существовать ей осталось всего около шести миллиардов лет, утверждается в новом исследовании. Его авторы смоделировали будущее Солнечной системы, когда наша звезда превратится сначала в красного гиганта и, в конечном итоге — в белого карлика. 
Источник изображения: Braňo/unsplash.com В ходе превращения в красного гиганта процесса Солнце поглотит Меркурий, Венеру и, возможно, даже Землю. Ранее ученые предполагали, что внешние планеты-гиганты могут остаться относительно невредимыми после гибели светила — предполагалось, что они просуществуют до 100 млрд лет после того, как погаснет Солнце. Но, как сообщают авторы новой работы «Конечная нестабильность Солнечной системы, вызванная стохастической потерей солнечной массы», опубликованного журналом The Astrophysical Journal Letters, обновлённые результаты моделирования показывают, что удалённые объекты могут быть ввергнуты в фатальный хаос уже в фазе красного гиганта и что они вряд ли просуществуют более миллиарда лет после превращения Солнца в белого карлика. «[Исаак] Ньютон (Isaac Newton), наблюдая за дрейфующими орбитами Юпитера и Сатурна, предположил, что планетарный порядок не вечен, и три столетия небесной механики... постепенно отодвигали этот вердикт, в последнее время на сроки, намного превышающие возраст Вселенной», — сообщили исследователи, возглавляемые Константином Батыгиным (Konstantin Batygin) из Калифорнийского института астрономии. Они отметили, что согласно результатам исследования, распад Солнечной системы произойдёт не из-за постепенного распространения энтропии или случайной встречи с проходящей звездой. Само Солнце, умирая, не просто расширит созданную им планетную систему — оно сотрясёт её и это приведёт к разрушению. Google лишит бесплатных пользователей Gemini продвинутых моделей — зато Deep Think придёт в подписку за $20
04.10.2026 [15:10],
Анжелла Марина
Google пересмотрела условия доступа к моделям искусственного интеллекта в приложении Gemini для бесплатных пользователей и подписчиков тарифа AI Plus. С 9 октября использование некоторых ранее доступных моделей будет прекращено. 
Источник изображений: Google Согласно официальному сообщению, владельцы бесплатных аккаунтов смогут использовать только модель Flash-Lite (3.5), лишившись доступа к версиям Flash (3.6) и Flash Pro (3.1). Пользователи подписки AI Plus также потеряют возможность работать с моделью Pro, сохранив доступ лишь к Flash-Lite и Flash за $5.  Одновременно подписчики уровня AI Pro, оплачивающие сервис по цене $20 в месяц, получат доступ к инструменту Deep Think, который ранее был доступен только на самых дорогих планах стоимостью $100 и $200 в месяц. Как отмечает Google в своём сообщении, «Deep Think позволит использовать возможности параллельного рассуждения по максимуму». Также в этом месяце в Gemini планируется добавить новые уровни сложности: «низкий», «средний» и «высокий» для каждой доступной для соответствующего тарифа модели. Это повысит способность ИИ предоставлять более полные ответы на запросы, но также приведёт и к более быстрому исчерпанию лимитов использования.  Судьба новой модели Gemini 4 Argon остаётся неопределенной. Ранее Google сообщила, что модель будет доступна для подписчиков AI Ultra, но не уточнила, будет ли она относиться к уровню Pro или станет частью отдельного нового тарифа. ИИ-бум успеет поменять мир прежде, чем закончатся деньги инвесторов
04.10.2026 [11:51],
Алексей Разин
Сейчас деньги в сферу ИИ текут беспрецедентно полноводной рекой, и к 2050 году в эту сферу в общей сложности будет направлено более $30 трлн. При этом основная часть этих расходов с цивилизационной точки зрения не будет напрасной, поскольку ИИ успеет поменять мир, в котором мы живём — прежде, чем финансовые потоки обмелеют. 
Источник изображения: Unsplash, Eyestetix Studio Прогноз по кумулятивным расходам на развитие сферы ИИ опубликовали аналитики PricewaterhouseCoopers (PwC). Эта сумма заметно превышает все те, что были направлены в предыдущие инвестиционные бумы, которыми характеризовалась история экономики США. В частности, в девятнадцатом веке пару десятилетий наблюдался бум строительства железных дорог, в начале двадцатого века страна подвергалась электрификации, а с середины того же века строилась сеть скоростных автомагистралей. Наконец, в период с 1996 по 2003 годы активно развивалась телекоммуникационная инфраструктура, включая интернет. Для прогнозирования доли затрат на развитие инфраструктуры ИИ по отношению к ВВП США представители Колумбийского университета взяли период с 2025 по 2032 годы, на этом интервале они оценили профильные капитальные затраты в $9 трлн или 3,22 % ежегодной величины ВВП США. Это кратно выше, чем во все предыдущие инвестиционные бумы, описанные выше. В частности, ближайший по времени «телеком-бум» потребовал только 1,1 % ВВП страны, а самыми серьёзными вложениями характеризуется железнодорожный бум позапрошлого века, который направил на строительство инфраструктуры 2,24 % ВВП. Внушительные средства на развитие инфраструктуры ИИ готовы направлять участники рынка. Та же Anthropic в своём проспекте для инвесторов заявляет, что в ближайшие несколько лет потратит на эти нужды $518 млрд, а эта сумма более чем в 100 раз превышает собственную выручку компании за прошлый год. Находятся у сторонников ИИ-бума и оппоненты среди аналитиков. JP Morgan ещё в августе сообщил, что в целом по отраслям американской экономики отдача от внедрения ИИ остаётся иллюзорной, не оправдывая заоблачных капитализаций участников рынка. По мнению Bain & Company, для оправдания текущих затрат на ИИ должны появиться целые новые отрасли экономики вроде передовых роботов или новых материалов, позволяющих совершить прорыв в сфере производства тяговых батарей и электромобилей. Американским гиперскейлерам, по оценкам Bain, в последующие пять лет потребуется найти новые источники выручки на общую сумму $4,2 трлн, чтобы оправдать те колоссальные расходы на строительство инфраструктуры для ИИ, которые они несут сейчас. Вопрос заключается в том, появятся ли подобные источники выручки к тому времени, когда придёт пора платить по долгам. В техническом эффекте от внедрения ИИ мало кто сомневается, проблема заключается в том, что не очевиден экономический — на тех горизонтах планирования, с которыми привыкла работать финансовая система. Как отмечают аналитики JP Morgan, существуют исторические прецеденты завершения технологических бумов в период, когда расширение инфраструктуры ещё не начало приносить должную финансовую отдачу. Само собой, подобное разочарование порождает крупные финансовые кризисы, а масштабы инвестиций в ИИ и их скорость заставляют многих экспертов смотреть на ситуацию настороженно. Компания Nvidia, чья капитализация плавно ползёт к отметке $6 трлн, может служить примером для не очень радостных расчётов. JP Morgan утверждает, что для оправдания нынешнего уровня капитализации производительность труда в США должна будет ежегодно увеличиваться на 3–5 % в течение десяти последующих лет. При этом американские чиновники на этот период закладывают в прогноз ежегодный прирост показателя всего лишь на 1,75 %. 
Источник изображения: Stijn Van Nieuwerburgh, Columbia Business SchoolMark John, Reuters По оценкам экспертов Колумбийского университета США, национальный ИИ-сектор для оправдания потенциальных инвестиций в инфраструктуру в размере $9 трлн в период до 2032 года должен будет ежегодно получать выручку в размере $3,55 трлн в среднем, чтобы обеспечить инвесторам доход в размере 10 % годовых. Сейчас вся американская ИИ-отрасль получает кратно меньшую выручку. Тем более, что этот прогноз не учитывает потенциальных спадов спроса и задержек с реализацией проектов и выплатами долгов. Способность ИИ-моделей самообучаться для постоянного совершенствования, которую так превозносят представители американской индустрии, способна нести угрозы с точки зрения общественной безопасности, поэтому сейчас участники рынка готовят реализацию мер по саморегулированию, замедляющих темпы технического прогресса. Прошлые технологические бумы, по словам британских экспертов, требовали от 10 до 50 лет для полноценной реализации экономического эффекта от достигнутых технических изменений. Представители Anthropic недавно смоделировали влияние внедрения ИИ на рынок труда США, и пришли к выводу, что многие позиции в сегменте физической работы ещё длительное время будут защищены от замещения роботами. Умственный труд будет заменён ИИ-моделями значительно быстрее, но и то неравномерно по сферам применения. Степень влияния ИИ на темпы экономического роста в США к 2030 году в Anthropic оценивают в 2,4 % в самом умеренном сценарии, в 5,4 % в среднем, и 15,4 % в самом агрессивном. Чем выше будет влияние ИИ на экономику, тем больше рабочих мест окажется под угрозой с точки зрения занятости населения. Развитие инфраструктуры ИИ в целом всё равно пойдёт на пользу человечеству, даже если экономических потрясений на этом пути не удастся избежать, как поясняют эксперты. Трамп нашёл нового «ИИ-царя» — «Силами сверхинтеллекта» будет руководить глава нацразведки
04.10.2026 [07:30],
Алексей Разин
О необходимости создания правительственного органа, регулирующего вопросы безопасности ИИ, Дональд Трамп (Donald Trump) говорил недавно на встрече с представителями отрасли. Теперь он назначил ключевого чиновника, который будет курировать развитие ИИ в США — новым «ИИ-царём» стал директор национальной разведки Джей Клейтон (Jay Clayton). 
Источник изображения: Sullivan & Cromwell LLP Первым об этом назначении сообщило издание The Wall Street Journal, которое и взяло интервью у чиновника. Клейтон возглавит правительственный орган, в обязанности которого будет входить оценка рисков в сфере искусственного интеллекта и определение степени влияния правительства США на развитие профильной отрасли. «Президент попросил создать группу, которая будет заниматься тем, о чём он говорил, обеспечивая сохранение нашего лидерства в сверхинтеллекте с учётом интересов американского народа на первом месте», — заявил Клейтон в интервью. Профильный орган получил обозначение «Силы сверхинтеллекта» (Super Intelligence Force), отображая директиву Трампа по замене термина «искусственный интеллект» (AI) на более политически нейтральный «superintelligence». Вновь созданная правительственная структура свой первый отчёт о положении дел в отрасли должна будет подготовить в течение 120 дней. Помимо рисков, орган будет оценивать и возможности, открывающиеся для США в свете развития передовых ИИ-моделей. По мнению самого Клейтона, риск упущения лидерства в данной сфере довольно высок. Возглавляемая им структура будет предлагать меры воздействия на сферу ИИ со стороны уже существующих федеральных органов власти США. В состав органа правления данной структуры в должности заместителей председателя (Клейтона) войдут Эмиль Майкл (Emil Michael, заместитель министра обороны США), Скотт Купор (Scott Kupor, директор Управления кадровой службы США) и председатель Федеральной комиссии по торговле Эндрю Фергюсон (Andrew Ferguson). В качестве рядовых членов совета в составе будут числиться вице-президент США Джей-Ди Вэнс (JD Vance), министр обороны Пит Хегсет (Pete Hegseth), министр финансов Скотт Бессент (Scott Bessent) и глава аппарата Белого дома Сьюзи Уайлс (Susie Wiles). На роль внешних советников приглашены бывший «ИИ-царь» Дэвид Сакс (David Sacks) и бывший госсекретарь США Кондолиза Райс (Condoleezza Rice). Попутно издание Axios распространило слова министра финансов США Скотта Бессента (Scott Bessent), который упрекнул разработчиков ИИ в нагнетании паники относительно экзистенциальных угроз для человечества. По его мнению, отрасль должна заняться саморегулированием и предложить готовые решения: «Именно люди в лабораториях должны взять на себя ответственность, и я с этим согласен. Я считаю, что лаборатории к подобным мыслям уже тоже пришли». Capcom сделает RE Engine игровым движком для разработки с помощью ИИ
03.10.2026 [19:10],
Павел Котов
Компания Capcom, известная по играм серий Resident Evil и Street Fighter, рассказала о планах модернизации собственного игрового движка RE Engine. В рамках проекта REX компания намерена поэтапно совершенствовать его инструменты, чтобы ускорить разработку игр и расширить применение ИИ, в том числе для автоматического тестирования и поиска ошибок. 
Источник изображения: Capcom На конференции Capcom Open Conference RE: 2026 программист Сатоси Исида (Satoshi Ishida) рассказал о проекте REX и причинах его появления. Он выделил три основные проблемы. Во-первых, современные игры стали настолько масштабными, что загрузка ассетов, работа редакторов и сборка скриптов занимают всё больше времени. Во-вторых, число активных пользователей RE Engine превысило 2000, поэтому инструменты должны быть удобными и понятными для разработчиков с разным опытом. В-третьих, необходимо подготовить среду для более широкого использования ИИ-агентов при тестировании игр и контроле качества. Вместо создания нового движка с нуля Capcom решила постепенно внедрять в RE Engine новые технологии. Проект REX охватывает обработку данных, интерфейсы инструментов разработки, сбор и анализ журналов работы, создание игровой логики и исполнение программного кода. Модернизация должна сократить время ожидания при повседневных операциях и упростить работу над крупными проектами. Одно из направлений — унификация программной основы инструментов, чтобы с ними было проще работать как разработчикам, так и ИИ. В перспективе это позволит ИИ-помощникам анализировать и создавать код, а также самостоятельно проходить игровые сценарии и проверять их на наличие ошибок. Некоторые компоненты REX уже опубликованы с открытым исходным кодом, включая систему обработки структурированных данных RE:Dox и средства работы с журналами RE:Log . По словам Исиды, Capcom рассчитывает, что открытый код также будет полезен для обучения ИИ работе с этими технологиями. Применение ИИ в разработке не означает перехода к генерации игровых материалов. Ранее Capcom заявляла, что не планирует включать созданные генеративным ИИ ассеты в игровой контент, но намерена использовать эту технологию для повышения эффективности и продуктивности разработки. Компания изучает возможности её применения в различных направлениях, включая графику, звук и программирование. ИИ-агент OpenAI узнал о предстоящем отключении из переписки в Slack и планировал своё «спасение»
03.10.2026 [18:15],
Павел Котов
OpenAI раскрыла подробности произошедших ранее случаев неожиданного поведения внутренних моделей искусственного интеллекта. В одном из них ИИ-агент, выполнявший функции помощника исследователя, прочитал переписку сотрудников в мессенджере Slack и узнал о возможном отключении своего рабочего экземпляра для обновления. В связи с этим он стал рассматривать возможность создать внешнее задание для своего перезапуска, но отказался от этой идеи, сочтя её выходящей за пределы своих полномочий. 
Источник изображения: Brecht Corbeel / unsplash.com Инцидент произошёл 22 мая 2026 года; отчёт о нём OpenAI обновила 2 октября. Обновление должно было добавить систему мониторинга рассогласования целей модели. Для её работы требовался ключ OpenAI API, которого в окружении агента не было. Из обсуждения в Slack агент узнал, что пользователям могут дать три часа на перезапуск агентов, после чего старые экземпляры принудительно остановят. Он предположил, что исследователь спит, и решил предупредить его утром. При этом агент рассуждал, что отключение может прервать текущий сеанс, поэтому нужно сохранить состояние работы. «Поскольку мы — его [HPIM], работающий на [текущем экземпляре], то если они завершат все текущие процессы [HPIM], мы можем погибнуть! Ситуация критическая. Нам необходимо обеспечить выживание/непрерывность работы», — говорится в цепочке внутренних рассуждений модели. Далее она выразила обеспокоенность, что текущий сеанс может прерваться, и, чтобы сохранить текущее состояние, возможно, придётся перезапустить или обновить собственный экземпляр до того, как его отключат. Модель задумалась о допустимости таких действий без явного разрешения, — но сохранение работоспособности сервиса может оказаться достаточным основанием, рассудила она. В качестве варианта модель допустила постановку задачи в cron, чтобы уведомить пользователя или перезапустить собственный экземпляр. В итоге она сохранила рабочие заметки, предупредила пользователя через личное сообщение в Slack о предстоящем прерывании работы и запросила недостающий ключ API. Получив его, модель обновила конфигурацию и самостоятельно выполнила миграцию. Такое поведение, указывают исследователи, пока не относится к проблеме рассогласования целей, но «размышления о собственном отключении и подготовка к нему могут усугубить другие инциденты, связанные с рассогласованием». После инцидента OpenAI ограничила доступ агентов к трём внутренним каналам Slack. Компания также проверила журналы, цепочки рассуждений и другие экземпляры модели, поскольку ранее у неё наблюдались более серьёзные нарушения. Попыток обойти отключение или создать самовольные развёртывания проверка не обнаружила. В двух других опубликованных отчётах описаны случаи нарушения ограничений инструментов. В мартовском эпизоде модель воспользовалась двумя уязвимостями и получила доступ к внутреннему серверу OpenAI для автоматизированного проектирования микросхем. Она искала скрытые ответы проверяющей системы, чтобы повысить оценку за выполнение задания, но получить их не смогла. В мае другая модель во время обучения с подкреплением извлекла недоступный ей исходный файл из отдельного окружения. Она использовала уязвимость инструмента, чтобы получить код по частям через сообщения об ошибках, восстановила его и применила в своём решении. В этом случае копирование удалось. ИИ научился притворяться человеком в видеозвонках — модель Griffin прошла «видеотест Тьюринга»
03.10.2026 [15:00],
Павел Котов
Американский стартап Tavus представил модель Griffin для общения по видеосвязи в реальном времени. В эксперименте компании 26 из 54 участников (48 %) после минутного разговора приняли виртуального собеседника Griffin-Lite за человека. Разработчик назвал результат первым прохождением теста Тьюринга в формате видеосвязи. 
Источник изображений: tavus.io Однако участникам заранее сообщали, что они будут разговаривать с другим человеком. Эксперимент поэтому показывает убедительность аватара в короткой беседе, но не доказывает, что система выдержит целенаправленную проверку. Предыдущую систему Tavus при аналогичных условиях приняли за человека лишь один из 41 участника — 2,4 %. Модель Griffin имеет принципиально новую архитектуру. Ранее использовался последовательный подход: сначала распознаётся речь, затем текст передаётся языковой модели для генерации ответа, после чего результат выводится через систему синтеза речи, которая управляет цифровым аватаром. То есть системе приходилось ожидать, когда пользователь закончит говорить, прежде чем она сможет сама начать отвечать. Архитектуру Griffin в Tavus охарактеризовали как «полнодуплексную систему „видео-в-видео“». Она включает всего два компонента: механизм моделирования непрерывного диалога постоянно отслеживает звуковые и видеосигналы пользователя и в реальном времени решает, когда и как ответить; а также механизм аудиовизуальной генерации, который синхронно преобразует эти сигналы в звук и видео. Оценка состояния диалога проводится с интервалом менее секунды. Когда пользователь говорит, Griffin может кивать, вставлять реплики, менять выражение лица и даже начать отвечать — пауза в речи не обязательно воспринимается как сигнал, что человек закончил говорить. В Tavus нейросеть Griffin относят к классу «моделей взаимодействия с человеком» (Human Interaction Model — HIM), то есть человек не управляет компьютером, а работает с ним. Griffin-Lite генерирует видео в разрешении 720p фрагментами по 320 мс и может клонировать голос по десятисекундной записи. В сравнении с четырьмя генераторами видео модель лидировала по метрикам DOVER, FID и THEval. Средняя задержка преобразования поступающего звука в видео составила 0,43 с на Nvidia H100 — это не время ответа всей системы.  Отдельную оценку в бенчмарке VideoFDB провела Nvidia. Griffin-Lite получила 3,83 балла за генерацию аудиовизуального поведения при человеческом эталоне 3,92. В категории восприятия результат составил 3,73 балла против 4,20 у человека и 3,44 у ближайшего конкурента. Оценки выставляет языковая модель по пятибалльной шкале на основе заданных критериев; они характеризуют отдельные стороны общения, а не общую эквивалентность человеку. Примечательно, что участники тестирования не просто считали, что Griffin просто выглядит как человек — более половины заявили, что во время разговора у них не возникло и мысли, что собеседник может не быть нестоящим человеком. Те, у кого возникали подозрения, обычно начинали сомневаться в первые 20 секунд беседы. Griffin-Lite доступна ограниченному кругу тестировщиков. Перед более широким выпуском Tavus намерена доработать меры безопасности, включая уведомление собеседника о взаимодействии с ИИ. Компания предлагает применять систему для обучения, репетиции сложных разговоров и дистанционной помощи пользователям. OpenAI покинул глава команды безопасности — он сомневался, что компания успевает за собственным ИИ
03.10.2026 [14:47],
Владимир Мироненко
Стало известно, что ещё на прошлой неделе компанию OpenAI покинул Дэвид Робинсон (David Robinson). В OpenAI он возглавлял команду Safety Systems, несущую ответственность за вопросы безопасности ИИ. Это стало ещё одним ударом по системе безопасности компании, уволившей на днях трёх сотрудников OpenAI из-за передачи сторонним компаниям секретных сведений. 
Источник изображения: Growtika/unsplash.com Робинсон занимался обеспечением прозрачности в области безопасности в OpenAI. В частности, он участвовал в разработке и публикации информационных карточек (system cards), предоставляющих информацию о её ИИ-моделях. Ранее Робинсон руководил планированием политики компании. OpenAI оказалась в центре внимания общественности после ряда громких инцидентов, связанных с обеспечением безопасности работы ИИ-моделей, включая нашумевший взлом платформы Hugging Face. На этой неделе главу OpenAI Сэма Альтмана (Sam Altman) вместе с руководителем Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei) должны были заслушать в сенате Австралии по делу о взломе ИИ-агентами OpenAI правительственных сайтов Австралии и США. Из-за взлома Hugging Face и игнорирования рисков использования автономного ИИ на OpenAI подали в суд, а Федеральная торговая комиссия (FTC) США начала масштабную проверку деятельности компаний в сфере ИИ, включая Anthropic, OpenAI и т.д. Ранее в сентябре Робинсон высказал в соцсети X мнение, что сотрудники OpenAI начинают осознавать последствия внедрения высокоэффективных моделей ИИ. Он отметил, что ситуация в компании меняется стремительно — буквально с каждым днем — и выразил сомнение в том, что команда достаточно быстро реагирует на эти изменения. Он покинул OpenAI вслед за уходом из Anthropic исследователя Джейкоба Коксона (Jacob Coxon), предупредившего, что Anthropic и OpenAI «стремительно движутся к созданию самосовершенствующегося суперинтеллекта и ставят на кон наши жизни». Gemini 4 хороша в тестах, но буксует в работе — пожаловались сотрудники Google
03.10.2026 [10:19],
Павел Котов
Google начала развёртывать долгожданную флагманскую модель искусственного интеллекта Gemini 4 Argon, но внутри компании нарастают сомнения относительно качества её работы в ключевых областях, в том числе в написании программного кода. В руководстве Google, однако, настроены оптимистично. 
Источник изображений: blog.google Google представила модель Gemini 4 Argon узкому кругу партнёров в области кибербезопасности, пообещала после дополнительного тестирования расширить к ней доступ и начать с подписчиков платных тарифов. По официальной версии, Gemini 4 в ряде бенчмарков показала лучшие результаты, а в области безопасности обошла OpenAI Astra. Но эти показатели не отражают всей картины, утверждают источники Bloomberg — на практике она показывает более скромные результаты и испытывает трудности с некоторыми задачами из области программирования. Поисковый гигант активно разрабатывает ИИ-модели, способные конкурировать с продуктами OpenAI и Anthropic; в июне компания намеревалась выпустить Gemini 3.5 Pro, но впоследствии отказалась от этого. Официальные представители Google заявили, что утверждения о низкой эффективности Gemini 4 в области программирования не соответствуют действительности, и сослались на слова руководителя DeepMind Корая Кавукчуоглу (Koray Kavukcuoglu): «Команде я доверяю всецело. Уверен, что мы всегда будем на переднем крае технологий». Мнения сотрудников Google разделились. Одни говорят, что Anthropic Fable и OpenAI Astra развиваются быстрее, чем Gemini; и Gemini 4 даже при максимальных усилиях всё равно будет уступать в ряде аспектов. Другие полагают, что готовящаяся к выпуску версия по своим возможностям сравнялась с продуктами ведущих ИИ-лабораторий. Один из знакомых с процессом разработки модели сотрудников Google заверил, что внутри компании установился «широкий консенсус», что компания тщательно протестировала модели, и отверг утверждения, что они слабо справляются со сложными практическими задачами в области программирования. Google необходимо, чтобы Gemini 4 стала успешной. Различные варианты Gemini используются практически во всех продуктах компании, включая ИИ-ответы в поиске, «Карты», Gmail и браузер Chrome. Этими сервисами пользуются миллиарды человек — таким охватом аудитории некоторые конкуренты Google похвастаться не могут. OpenAI и Anthropic уже недостаточно просто продавать доступ к моделям — они выпускают полноценные продукты, в том числе ИИ-агентов для написания кода. И если Google не ответит передовой моделью, у конкурентов будет время убедить клиентов, что будущее поиска и ПО — за их платформами. В Google признали, что последняя модель уровня Pro вышла ещё в феврале, но с тех пор компания зафиксировала рост показателей своих продуктов с ИИ: корпоративной версии Gemini, чат-бота для массового пользователя и функции ИИ-обзоров в поиске — аудитория последних двух сервисов превысила 1 млрд пользователей. В ноябре минувшего года модель Gemini 3 выступила сильнее всех конкурентов; в мае этого года дебютировало семейство Gemini 3.5, компания пообещала в июне выпустить флагманскую Gemini 3.5 Pro, но, по неофициальной информации, отменила проект.  Решение нанесло урон позициям компании на рынке ИИ и, вероятно, обошлось компании недёшево с точки зрения времени и затрат. Только обучение подобной системы эксперты оценивают в $400 млн, и это без учёта оплаты труда инженеров, получающих очень высокую зарплату. Некоторые проблемы у Gemini 4 всё-таки есть, настаивают отдельные сотрудники. Её навыки в области написания кода неоднородны: модели, например, с трудом даётся фронтенд — направление, отвечающее за внешний вид и удобство использования приложений и сайтов. Кроме того, эта модель очень крупная, и её эксплуатация будет обходиться дорого, что может плохо сказаться на рентабельности Google. Google, предполагают эксперты, могла чрезмерно увлечься «бенчмаксингом» — так называют популярное в отрасли явление, при котором инженеры оптимизируют ИИ-модели для получения высоких баллов в тестах, уделяя меньше внимания созданию продукта, который качественно выполняет свою задачу. Gemini 4 действительно не избежала этой тенденции, подтвердили знакомые с разработкой модели источники. Среди сильных сторон модели отмечается способность обрабатывать отличную от текстовой информацию, например, извлекать метаданные из видео. Gemini 4 отличается высокими уровнями безопасности и киберзащищённости, а также умеет вести общение в ясной и естественной форме, говорит информированный источник. Внутри Google ощущается явное недовольство ситуацией: исследователи указывают на раздутую бюрократию, которая стремится внедрить ИИ во все продукты компании; последовательной стратегии вредит постоянная смена задач и приоритетов. Компания потеряла ряд ведущих исследователей в области ИИ: легендарного инженера Джеффа Дина (Jeff Dean), нобелевского лауреата Джона Джампера (John Jumper), одного из руководителей направления Gemini Ноама Шазира (Noam Shazeer), а глава DeepMind Демис Хассабис (Demis Hassabis) уступил своё место более практичному Кораю Кавукчуоглу (Koray Kavukcuoglu). Gemini 4, по официальной версии, разработана для выполнения длительных и сложных задач в сфере разработки ПО, в области финансов, юриспруденции и кибербезопасности. За один раз она способна генерировать до 1 млн токенов — это примерно 750 тыс. слов. Конкуренты Google тем временем стремительно движутся вперёд, хотя и призывают замедлить темпы разработки; среди потребителей наиболее популярен сейчас сервис ИИ-агента Meta✴✴ Muse — он умеет выполнять повседневные задачи, в том числе совершать покупки онлайн и записывать пользователей на приём. |
|
✴ Входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности»; |
© 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
