Объединённые Арабские Эмираты (ОАЭ) намерены внедрить искусственный интеллект в школьную и дошкольную программу уже в 2025 году, став одной из первых стран региона, которая начнёт обучать детей работе с ИИ с раннего возраста. Власти также активно инвестируют в ИИ-инфраструктуру с надеждой на то, что новые поколения специалистов укрепят позиции страны на мировой арене.

Источник изображения: David Rodrigo / Unsplash

С 2025–2026 учебного года в государственных школах ОАЭ появится курс по искусственному интеллекту для всех возрастов, начиная от детского сада и заканчивая выпускными классами. Как сообщает Bloomberg, программа включает как технические аспекты, так и практическое применение технологии. Таким образом, Эмираты присоединятся к растущему числу стран, активно внедряющих ИИ в систему образования. Месяцем ранее Китай также объявил о похожей инициативе для учащихся начальной и средней школы.

Страна уже инвестировала миллиарды долларов в дата-центры для обучения ИИ-моделей и создала специальный фонд, который может вырасти до $100 млрд в ближайшие годы. Глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) при этом заявил, что ОАЭ могут стать «регуляторной песочницей» для тестирования ИИ-технологий, а затем задавать глобальные стандарты их использования.

На международной арене также усиливается интерес к технологическому потенциалу Эмиратов. По данным СМИ, США рассматривают возможность смягчения ограничений на поставки чипов компании Nvidia в ОАЭ, что может значительно ускорить развитие местной ИИ-индустрии и усилить позиции страны в регионе. Решение может быть принято до визита президента Дональда Трампа (Donald Trump) в середине мая, который планирует остановиться в ОАЭ по пути в Саудовскую Аравию и Катар.

В рамках более широкого стратегического сотрудничества ОАЭ ранее объявили о планах инвестировать до $1,4 трлн в течение следующего десятилетия в энергетику, полупроводники, ИИ-инфраструктуру и производство на территории США, а внедрение ИИ в систему школьного образования станет одним из элементов масштабной стратегии.

На этой неделе Apple отчиталась о финансовых результатах по итогам второго квартала 2025 фискального года. Во время беседы с инвесторами генеральный директор Apple Тим Кук (Tim Cook) признал, что компании потребуется больше времени, чтобы обеспечить соответствие ИИ-функций голосового помощника Siri стандартам качества, отметив при этом, что разработчикам уже удалось добиться определённого успеха в данном направлении.

Источник изображения: macrumors.com

«Что касается более персонализированных функций Siri, которые мы анонсировали, то нам требуется больше времени для завершения работы над ними, чтобы они соответствовали нашим высоким стандартам качества. Мы добились прогресса и с нетерпением ждём, когда появится возможность предоставить эти функции в распоряжение наших клиентов», — сообщил Тим Кук во время беседы с инвесторами.

Apple анонсировала персонализированные ИИ-функции голосового помощника Siri в рамках конференции WWDC 2024 в июне прошлого года. Изначально планировалось, что они станут частью обновления iOS 18. Однако этого не случилось, а позднее Apple признала, что разработка этих функций займёт больше времени, чем ожидалось. Теперь же предполагается, что персонализированные функции Apple Intelligence появятся в iOS 19. При этом формулировки Apple указывают на то, что пользователям, возможно, придётся ждать появления новых ИИ-функций до 2026 года.

На этой неделе китайская компания Alibaba анонсировала семейство флагманских ИИ-моделей Qwen3, использующих метод «смешения экспертов» для достижения результатов, сопоставимых с итогами работы гибридных рассуждающих моделей. Спустя всего несколько дней гигант электронной коммерции и облачных вычислений представил облегчённую модель Qwen2.5-Omni-3B на базе архитектуры предыдущего поколения, которая предназначена для автономной работы на ПК и ноутбуках потребительского уровня.

Источник изображения: BoliviaInteligente / Unsplash

Qwen2.5-Omni-3B представляет собой уменьшенный до 3 млрд параметров вариант флагманского алгоритма с 7 млрд параметров. Несмотря на уменьшенный размер, эта версия ИИ-модели сохранила более 90 % мультимодальной производительности и может обеспечить генерацию в режиме онлайн как текста, так и естественной речи.

Разработчики сумели добиться значительного повышения эффективности использования памяти графического ускорителя. Отмечается, что у Qwen2.5-Omni-3B потребление видеопамяти снижено на 50 % при обработке длинных контекстов до 25 тыс. лексем. После оптимизации настроек потребление памяти снизилось с 60,2 Гбайт у модели с 7 млрд параметров до 28,2 Гбайт у модели с 3 млрд параметров. За счёт этого алгоритм Qwen2.5-Omni-3B можно развернуть на устройстве, в котором используется графический ускоритель с 24 Гбайт видеопамяти. Такие видеокарты обычно можно встретить в ПК и ноутбуках премиального уровня.

Уже сейчас Qwen2.5-Omni-3B доступна для скачивания на Hugging Face, GitHub и ModelScope. При этом условия лицензирования позволяют задействовать алгоритм только в исследовательских целях. Это означает, что без получения лицензии Alibaba на использование семейства моделей Qwen нельзя создавать какие-либо коммерческие продукты на основе Qwen2.5-Omni-3B. Результаты тестирования алгоритма в бенчмарках указывают на то, что несмотря на уменьшение размера ИИ-модели, она остаётся вполне конкурентоспособной.

Источник изображения: venturebeat.com

Qwen2.5-Omni-3B способна обрабатывать поступающие одновременно данные разного типа, генерируя текстовые или голосовые ответы в режиме реального времени. Есть возможность выбора между женским и мужским голосами, которые используются для озвучивания ответов на пользовательские запросы. Отключение генерации звука, когда в этом нет необходимости, позволит дополнительно сократить потребление памяти. Команда разработчиков подчёркивает открытый характер проекта, предоставляя доступ к наборам сопутствующих инструментов, предварительно обученным версиям алгоритма, а также возможность использования соответствующего API и руководства по развёртыванию ИИ-модели.

Несмотря на то, что Qwen2.5-Omni-3B снижает технические и аппаратные барьеры для экспериментов с мультимодальными ИИ-моделями, необходимость получения лицензии Alibaba для коммерческого использования алгоритма сохраняет определённые ограничения. Однако корпоративные разработчики смогут задействовать алгоритм для тестирования собственных идей, оценки архитектур или принятия решения о получении лицензии для коммерческого использования. В таком контексте Qwen2.5-Omni-3B становится не столько вариантом для развёртывания, сколько инструментом стратегической оценки или способом приблизиться к использованию мультимодальной ИИ-модели, выделяя на это меньше ресурсов.

От 20 % до 30 % программного кода в репозиториях компании Microsoft «написано программным обеспечением», т.е. искусственным интеллектом. Об этом заявил гендиректор Microsoft Сатья Наделла (Satya Nadella) во время беседы с главой Meta✴ Platforms Марком Цукербергом (Mark Zuckerberg) на прошедшей на этой неделе конференции LlamaCon.

Источник изображения: TechCrunch

Наделла назвал указанные цифры в ответ на вопрос Цукерберга о том, какой объём программного кода компании в настоящее время создаётся с помощью искусственного интеллекта. Глава Microsoft добавил, что генеративные нейросети показывают разные результаты при написании кода в зависимости от языка программирования. Наибольших успехов такие алгоритмы добились при работе с Python, а менее эффективны — с C++. В ответ на аналогичный вопрос Наделлы, адресованный Цукербергу, глава Meta✴ отметил, что не располагает данными о том, какой объём программного кода в его компании создаётся ИИ.

Технический директор Microsoft Кевин Скотт (Kevin Scott) ранее прогнозировал, что до 95 % программного кода будет генерироваться ИИ-алгоритмами уже к 2030 году. Не так давно генеральный директор Google Сундар Пичаи (Sundar Pichai) заявил, что ИИ генерирует более 30 % программного кода компании. Отметим, что озвученные цифры, вероятнее всего, являются весьма приблизительными, поскольку неясно, каким образом компании измеряют, что создаёт ИИ, а что — программисты.

Миллиардер Илон Маск (Elon Musk) сообщил через свою страницу в социальной сети X, что ИИ-чат-бот Grok от компании xAI в ближайшем будущем получит обновление — Grok 3.5. Сейчас оно находится в стадии бета-тестирования и недоступно широкой публике. Однако подписчики SuperGrok получат ранний доступ к нему уже на следующей неделе.

Источник изображения: Grok

Одной из ключевых особенностей предстоящего обновления, дата выхода которого ещё официально не подтверждена, станет способность Grok 3.5 давать уникальные ответы на технические вопросы. В частности, Маск отметил способность новой версии Grok оперировать в сложных научно-технических темах, таких как электрохимия и ракетные двигатели, с определённой степенью точности.

От других чат-ботов Grok 3.5 будет отличаться способом формирования ответов на поставленные вопросы. Тогда как многие ИИ-чат-боты сканируют интернет в поисках данных и собирают ответы на основе информации из внешних источников, Grok 3.5 будет «создавать ответы с нуля», используя модель «рассуждения». Это означает, что генерируемые ответы могут быть потенциально уникальными и не заимствованными из уже существующих материалов в интернете.

В определённой степени схожий подход реализован и в ИИ-модели DeepSeek R1, которая также использует механизм рассуждений. Это обеспечивает более динамичный опыт взаимодействия с чат-ботом, снижает риск возникновения плагиата в ответах и позволяет отвечать на более сложные вопросы. Однако технология «рассуждающего ИИ» имеет свою цену — она требует значительно больших вычислительных ресурсов. Вероятно, именно поэтому xAI ищет дополнительные способы расширения своего вычислительного потенциала и хочет привлечь десятки миллиардов долларов для этой цели.

После интеграции искусственного интеллекта Meta✴ в WhatsApp, Instagram✴, Facebook✴ и Messenger, сегодня компания представила на мероприятии LlamaCon отдельное приложение, похожее на софт других ИИ-чат-ботов. Meta✴ использовала своё главное конкурентное преимущество — профили большинства своих пользователей, созданные на основе данных, которые они на протяжении многих лет выкладывали в Facebook✴ или Instagram✴.

Источник изображения: freepik.com

Представитель Meta✴ заявил, что новый ИИ-помощник компании отличается от подобных приложений тем, что может «[использовать] информацию, которой вы уже решили поделиться в продуктах Meta✴». Пока что подобная персонализация будет доступна жителям США и Канады, а в дальнейшем может распространить своё действие на весь мир.

Компания полагает, что в использовании ИИ-помощником персонализированной информации больше плюсов, чем минусов — пользователь может предоставить информацию о себе, которую ИИ запомнит и учтёт в дальнейшем. Например на основании данных о предпочтениях, фобиях или врождённых заболеваниях услужливый ИИ-ассистент спланирует свадьбу, отпуск, визит к врачу, посещение ресторана или похороны.

Приложение ИИ Meta✴ также содержит ленту Discover, где пользователь при помощи ИИ может поделиться всеми интимными подробностями своего общения с ИИ — на макетном изображении от Meta✴ пользователь просит ИИ описать его тремя эмодзи, которые он затем отправит свои друзьям. Успокаивает то, что взаимодействие пользователя с ИИ публикуется в ленте только с его разрешения.

Источник изображения: techcrunch.com

Использование ленты Discover может ещё сильнее спровоцировать массовые психозы вокруг генеративного ИИ, когда люди пытаются сделать себя похожими на кукол Барби или персонажей Ghibli.

Duolingo, один из лидеров рынка цифрового образования, объявила о переходе к стратегии AI-first, предполагающей постепенное замещение подрядчиков ИИ и фундаментальную перестройку рабочих процессов. Компания делает ставку на ускорение создания контента, внедрение новых технологий и обеспечение масштабного доступа к обучающим материалам для пользователей по всему миру.

Источник изображения: Duolingo

Соучредитель и генеральный директор Луис фон Ан (Luis von Ahn) разослал сотрудникам письмо, текст которого был опубликован на официальной странице компании в LinkedIn. В письме подчёркивается, что ИИ станет основой всех рабочих процессов, а подрядчики будут постепенно выведены из операционной деятельности. Он напомнил, что в 2012 году Duolingo сделала успешную ставку на мобильные устройства, когда большинство компаний ещё ориентировались на веб-приложения. Это решение в 2013 году принесло Duolingo награду «iPhone App of the Year» (рус. — Приложение года для iPhone) и обеспечило стремительный органический рост. Сегодня, по его словам, компания делает аналогичную ставку, только на ИИ.

Переход к модели AI-first (рус. — ИИ на первом месте) потребует от компании пересмотра ключевых бизнес-процессов. Фон Ан отметил, что простые доработки систем, изначально предназначенных для работы людей, не обеспечат необходимого уровня эффективности. Вводятся конструктивные ограничения: отказ от подрядчиков для задач, которые может выполнять ИИ, обязательное использование ИИ как критерий при найме сотрудников, учёт уровня применения ИИ при аттестации персонала и ограничение увеличения численности штата только в случаях, когда дальнейшая автоматизация невозможна.

Несмотря на радикальные изменения, фон Ан заверил, что Duolingo останется компанией, заботящейся о своих сотрудниках. Он подчеркнул, что цель перехода — не замена людей на ИИ, а устранение узких мест в рабочих процессах. Компания сосредоточит усилия на поддержке персонала: будет усилено обучение работе с ИИ, запущены программы наставничества и предоставлены новые инструменты для внедрения ИИ в профессиональную деятельность.

Фон Ан привёл пример недавнего успеха Duolingo: замена медленного ручного процесса создания образовательного контента автоматизированной системой на базе ИИ. Без внедрения ИИ на масштабирование контента для всех пользователей ушли бы десятилетия. Теперь благодаря автоматизации Duolingo сможет предоставить новые обучающие материалы миллионам учащихся уже в ближайшие месяцы, выполняя свою миссию максимально быстро.

ИИ позволяет компании разрабатывать ранее невозможные функции. Одним из ключевых проектов стала разработка функции Video Call (Видеозвонок), которая позволяет обучать пользователей на уровне лучших репетиторов. Это открывает новые перспективы в области дистанционного образования, значительно улучшая качество онлайн-обучения.

Фон Ан подчеркнул, что Duolingo не намерена ждать, пока технологии достигнут идеала. Компания предпочитает действовать незамедлительно, даже если это приведёт к небольшим потерям качества на отдельных этапах. Основная цель — не упустить момент, когда технологические возможности стремительно меняют рынок, и первыми адаптировать свои процессы к новой реальности.

Duolingo следует глобальному тренду в сфере технологий. Ранее аналогичное письмо сотрудникам направил генеральный директор Shopify Тоби Лютке (Tobi Lütke), в котором требовал, чтобы перед подачей заявки на увеличение численности персонала команды обосновывали невозможность выполнения поставленных задач с помощью ИИ. Этот тренд свидетельствует о том, что автоматизация становится одним из важнейших критериев эффективности бизнеса в 2025 году.

Согласно опросу, проведённому «МегаФоном» в апреле, россияне всё активнее используют искусственный интеллект (ИИ) в повседневной жизни. Две трети опрошенных сообщили, что могут запланировать с помощью ИИ проведение досуга, маршруты поездок или выбор фильма на вечер, однако лишь немногие выразили готовность поговорить с ИИ по душам.

Источник изображения: Igor Omilaev/unsplash.com

В рамках исследования, проведённого в десяти крупнейших городах России, было опрошено 3600 человек. Как оказалось, 79,1% респондентов взаимодействуют с ИИ в быту — через голосовых помощников, генеративные сервисы и рекомендательные платформы, чаще всего — для поиска информации (57,4 %), редактирования текстов (27 %) и обучения (20,1%).

Более двух третей участников опроса (68 %) регулярно используют ИИ для планирования досуга: выбирают фильмы, ищут интересные события и даже подбирают подарки. Почти каждый четвертый из опрошенных (24,1 %) руководствуется рекомендациями нейросетей в выборе кино и музыки, каждый пятый (20 %) — при составлении маршрутов и поиске отелей для поездок. 17,8 % ищут с помощью ИИ развлекательный видео-контент, 16,7 % узнают о концертах и выставках, 13,3 % респондентов иногда просто общаются с ботом, а 7,6 % опрошенных прибегают к помощи ИИ для составления сценария вечеринки.

Почти каждый второй респондент (44,4 %) регулярно производит обработку фото с помощью ИИ. Этому способствует не только стремление к эстетике, но и широкая доступность ИИ-инструментов. Многие (27,1 %) чувствуют себя увереннее, если для улучшения фото использовались ИИ-технологии, и охотнее делятся с друзьями такими кадрами. Например, возможности камеры смартфона Honor Magic 7 (на фото ниже) позволяют обеспечить качественную съёмку с ИИ-поддержкой: от суперзума 15–50x до портретного режима в стиле Harcourt, а также улучшения портретов и функций для съёмки на концертах.

ИИ теперь выступает не только в роли помощника в съёмке, но и фактически является соавтором творческого контента. 57,6% пользователей признались, что опубликованные ими в соцсетях материалы были созданы или отредактированы нейросетями — от текстов до фото.

ИИ также используется для эмоциональной поддержки. 28,1 % респондентов прибегают к его помощи для снижения тревожности и стресса, а 38 % он помогает проще справляться со скукой и одиночеством. Пользователи полагаются на ИИ не только при выборе того, что посмотреть и куда поехать, но и в более сложных вопросах ментального здоровья. Почти каждый пятый (19,6%) утверждает, что временами с ИИ даже проще общаться, чем с людьми, а 12,2 % респондентов обращаются к ИИ-психологам — временами или даже на постоянной основе.

Судя по результатам опроса, россияне больше готовы делегировать ИИ повседневные задачи, чем делиться своим внутренним миром. ИИ-алгоритмы воспринимаются пользователями как удобный инструмент, который помогает сориентироваться в рутине, но не способный заменить доверие, эмпатию и интуицию живого общения.

«Искусственный интеллект — одна из самых обсуждаемых сейчас функций в смартфонах. В прошлом году практически все крупные вендоры презентовали гаджеты либо обновления операционных систем, поддерживающие функции ИИ, — говорит директор дирекции по коммерции розницы «МегаФона» Эдуард Меришавян. — Как следствие, россияне начали активнее следить за возможностями таких смартфонов, и в 2024 году приобрели в нашей сети на 81 % больше устройств с ИИ, чем годом ранее. Мы видим, что эта тенденция сейчас усиливается, и интерес к устройствам с ИИ постоянно растёт».

Компании Meta✴ и Booz Allen сообщили о совместной разработке системы искусственного интеллекта Space Llama для Международной космической станции. Система оптимизирована для запуска на сравнительно слабом оборудовании. Это модифицированная большая языковая модель Llama 3.2. На МКС она поможет астронавтам проводить сложные научные эксперименты, а также займётся первичной обработкой сырых данных с датчиков и приборов станции.

HPE Spaceborne Computer-2 на борту МКС. Источник изображения: NASA

Ещё в январе 2024 года на МКС был доставлены новые x86-серверы компании HPE: Edgeline EL4000 с одним GPU и HPE DL360 Gen10. Для накопления данных в платформу был добавлен SSD-блок компании Kioxia ёмкостью 130 Тбайт. Позже, уже в августе, компания Booz Allen Hamilton сообщила, что запустила на этом оборудовании большую языковую модель — искусственный интеллект, который понимал естественный языковый ввод данных для общения с людьми.

Основная задача ИИ на борту — предоставлять астронавтам рекомендации без необходимости постоянного обмена данными с Землёй. Кроме того, Space Llama занимается первичной обработкой данных с бортовых датчиков, отправляя на Землю уже готовую аналитику вместо исходных необработанных потоков. Это позволяет существенно экономить трафик, который на МКС всегда ограничен.

Как сообщили Meta✴ и Booz Allen, ИИ Space Llama предназначен для поддержки в проведении экспериментов в научной лаборатории на станции — ISS National Laboratory (Национальная лаборатория Международной космической станции).

Meta✴ уточняет, что астронавты могут использовать Space Llama для извлечения данных из технических справочных документов. Кроме того, реализация Llama 3.2 в системе позволяет обрабатывать мультимодальные файлы благодаря встроенным функциям компьютерного зрения. Для работы ИИ не требуются инструкции с Земли, а значит, он способен выполнять вычисления даже при ограниченной пропускной способности сети.

«Эта инициатива призвана поддержать исследователей Национальной лаборатории МКС в широком спектре научных проектов и представляет собой важный шаг к освоению Луны и Марса, внедрению современных возможностей спутников и дронов, а также в создании автономных систем нового поколения», — пояснили сотрудники Meta✴.

Новое исследование ETH Zurich и INSAIT показало, что современные ИИ-модели, имитирующие рассуждение и уверенно решающие стандартные математические задачи, практически не способны формулировать полные доказательства уровня Математической олимпиады США 2025 года (USAMO). Эти результаты ставят под сомнение возможность глубокого математического рассуждения у современных ИИ-моделей.

Источник изображения: Imkara Visual / Unsplash

В марте 2025 года исследовательская группа из Швейцарской высшей технической школы Цюриха (ETH Zurich) и Института компьютерных наук, искусственного интеллекта и технологий (INSAIT) при Софийском университете, возглавляемая Иво Петровым (Ivo Petrov) и Мартином Вечевым (Martin Vechev), опубликовала препринт научной статьи под названием «Proof or Bluff? Evaluating LLMs on 2025 USA Math Olympiad» (рус. — Доказательство или блеф? Оценка больших языковых моделей на Математической олимпиаде США 2025 года). Работа направлена на оценку способности больших языковых моделей (LLMs), имитирующих рассуждение, генерировать полные математические доказательства на олимпиадных задачах.

Для анализа были использованы шесть задач с USAMO 2025 года, организованного Математической ассоциацией Америки. ИИ-модели тестировались сразу после публикации заданий для минимизации риска утечки данных в обучающие выборки. Средняя результативность по всем ИИ-моделям при генерации полных доказательств составила менее 5 % от максимально возможных баллов. Системы оценивались по шкале от 0 до 7 баллов за задачу с учётом частичных зачётов, выставляемых экспертами. Лишь одна модель — Gemini 2.5 Pro компании Google — показала заметно лучший результат, набрав 10,1 балла из 42 возможных, что эквивалентно примерно 24 %. Остальные модели существенно отставали: DeepSeek R1 и Grok 3 получили по 2,0 балла, Gemini Flash Thinking — 1,8 балла, Claude 3.7 Sonnet — 1,5 балла, Qwen QwQ и OpenAI o1-pro — по 1,2 балла. ИИ-модель o3-mini-high компании OpenAI набрала всего 0,9 балла. Из почти 200 сгенерированных решений ни одно не было оценено на максимальный балл.

Исследование подчёркивает фундаментальное различие между решением задач и построением математических доказательств. Стандартные задачи, такие как вычисление значения выражения или нахождение переменной, требуют лишь конечного правильного ответа. В отличие от них, доказательства требуют последовательной логической аргументации, объясняющей истинность утверждения для всех возможных случаев. Это качественное различие делает задачи уровня USAMO значительно более требовательными к глубине рассуждения.

Скриншот задачи №1 USAMO 2025 года и её решения на сайте AoPSOnline. Источник изображения: AoPSOnline

Авторы исследования выявили характерные модели ошибок в работе ИИ. Одной из них стала неспособность поддерживать корректные логические связи на протяжении всей цепочки вывода. На примере задачи №5 USAMO 2025 года ИИ-модели должны были найти все натуральные значения k, при которых определённая сумма биномиальных коэффициентов в степени k остаётся целым числом при любом положительном n. Модель Qwen QwQ допустила грубую ошибку, исключив возможные нецелые значения, разрешённые условиями задачи, что привело к неправильному окончательному выводу, несмотря на правильное определение условий на промежуточных этапах.

Характерной особенностью поведения моделей стало то, что даже в случае серьёзных логических ошибок они формулировали свои решения в утвердительной форме, без каких-либо признаков сомнения или указаний на возможные противоречия. Это свойство имитации рассуждения указывает на отсутствие у ИИ-моделей механизмов внутренней самопроверки и коррекции вывода.

Авторы отметили также влияние особенностей обучения на качество решений. Тестируемые ИИ-модели демонстрировали артефакты оптимизационных стратегий, применяемых при подготовке к стандартным бенчмаркам: например, принудительное форматирование ответов с использованием команды \boxed{}, предназначенное для удобства автоматизированной проверки. Эти шаблонные подходы приводили к ошибкам в контексте задач, где требовалось развёрнутое доказательство, а не только числовой ответ.

Показатели точности ИИ-моделей на каждой задаче USAMO 2025 года. Источник изображения: MathArena

Несмотря на выявленные ограничения, внедрение методов цепочки размышлений и имитации рассуждения положительно сказались на формировании промежуточных логических шагов в процессе вывода ИИ-моделей. Механизм масштабирования вычислений на этапе вывода позволяет ИИ строить более связные локальные рассуждения. Однако фундаментальная проблема остаётся: современные большие языковые модели (LLM) на архитектуре «Трансформер» (Transformer) продолжают работать как системы распознавания паттернов, а не как самостоятельные системы концептуального рассуждения.

Более высокие результаты модели Gemini 2.5 Pro свидетельствуют о потенциальной возможности сокращения разрыва между симулированным и реальным рассуждением в будущем. Однако для достижения качественного прогресса необходимо обучение ИИ-моделей более глубоким многомерным связям в латентном пространстве и освоение принципов построения новых логических структур, а не только копирование существующих шаблонов из обучающих выборок.

Компания xAI Илона Маска (Elon Musk) в рекордный срок — за 122 дня — построила самый мощный в мире ИИ-суперкомпьютер: систему Colossus на 200 тыс. GPU Nvidia. Заявленное потребление системы достигает 300 МВт. Комплекс возведён в Мемфисе (США). Как теперь выяснилось, питание «Колоссу» обеспечивают больше газовых генераторов, чем компании разрешено властями. Это возмутило местных борцов за экологию, которые намерены помешать xAI загрязнять окружающую среду.

Снимок тепловизора ИИ-ЦОД компании xAI в Мемфисе. Источник изображения: Steve Jones, Flight by Southwings for SELC

Согласно данным из открытых источников, центр xAI в Мемфисе может эксплуатировать только 15 газовых генераторов, работающих на метане. Оборудование должно останавливаться 22 раза в год для обслуживания и проверки соблюдения санитарных норм. Активисты из местной общины вместе с членами организации Южного экологического правового центра (SELC) заказали аэрофотосъёмку центра xAI с использованием тепловизора. Как видно на снимках, центр обслуживают одновременно свыше 30 турбин, что стало вопиющим нарушением выданных компании разрешений.

Возникло предположение, что у ИИ-компании Илона Маска есть закрытые договорённости с местными властями. Поэтому общественники требуют отозвать все выданные xAI разрешения на эксплуатацию газового оборудования. Суперкомпьютер Colossus поддерживает работу ИИ-сервисов xAI в социальной сети X, чат-ботов и модели Grok. Местная община почти ничего с этого не получает, кроме загрязнения окружающей среды. Обещания прорывов в области ИИ — разработки новых лекарств, материалов, автономного вождения и других перспективных направлений — не вселяют оптимизма в людей, которые теперь вынуждены ежедневно вдыхать воздух, насыщенный вредными веществами.

Люди опасаются, что Маск и его конкуренты не остановятся на достигнутом и продолжат множить суперкомпьютеры с ИИ. Свежее исследование Джорджтаунского университета (Georgetown University, США) показывает, что если набранный в этой области темп сохранится, то уже через пять лет каждый передовой ИИ-ЦОД будет стоить $200 млрд и потреблять энергию выработки 9 полномасштабных атомных реакторов (9 ГВт). Есть от чего начать беспокоиться уже сейчас.

С другой стороны, у Маска и xAI практически нет выбора. В США наблюдается как нехватка генерирующих мощностей, так и дефицит линий электропередач. Поэтому xAI собрала часть энергетической инфраструктуры на месте, используя газовые генераторы, чтобы центр смог работать в полную силу уже сейчас, а не в далёком будущем. К этому подталкивает конкуренция. Это бизнес. Ничего личного. Немного нарушили экологические нормы. Для компаний Илона Маска это не первый и, вероятно, не последний случай. В Техасе за выход за рамки экологических норм при эксплуатации космодрома SpaceX компания уже заплатила немало штрафов. Заплатит и в Мемфисе, если общественники проявят настойчивость.

Стремительное развитие генеративных систем, использующих технологии машинного обучения и искусственного интеллекта на базе нейронных сетей, в скором времени приведёт к появлению ИИ-аватаров — цифровых двойников человека, которые смогут стать его «вторым я» в случае смерти. Такой прогноз озвучил Константин Воронцов, доктор физико-математических наук, профессор Российской академии наук в эфире программы «Вопрос науки» на телеканале «Россия 24».

Источник изображения: телеканал «Россия 24» / smotrim.ru

«Я возьму на себя смелость сделать прогноз о том, что мы движемся в сторону персональных ИИ-помощников. То есть будут большие языковые модели, которые строятся по каждому человеку. И они очень сильно будут помогать людям в любой интеллектуальной деятельности, потому что они будут поминутным дневником всего того, что человек пишет, говорит, слышит и так далее», — уверен г-н Воронцов.

По его словам, такой ИИ-ассистент фактически будет являться слепком личности, который за годы взаимодействия с человеком впитает в себя его профессиональные, коммуникационные и прочие навыки и по сути будет полноценным членом человеческого общества. «И вот если человек неожиданно умирает, то что делать с этим помощником, который представляет собой цифровой слепок личности?» — задаётся вопросом эксперт.

«А он способен и дальше приносить пользу обществу, — продолжает Константин Воронцов. — Как следствие, мы начинаем уже говорить о совместной цивилизации людей и аватаров, цифровых личностей тех, кто прекратил своё существование. Иными словами, мы можем говорить о том, что, прожив бок о бок с человеком и помогая ему во всей его информационной деятельности, такой помощник становится чем-то вроде очеловеченного искусственного интеллекта. И это не фабричный электронный разум, который обучен по всему интернету, это — ИИ, который прожил жизнь человека. Таким образом мы приходим к очень интересному человеко-машинному обществу».

«Почему мне нравится эта идея? Она сначала пугала, а теперь стала мне нравиться. Потому что на этом пути мы можем заложить в человеко-машинную цивилизацию наши человеческие ценности и сделать этот процесс более контролируемым. Нам просто нужно отслеживать каждый шаг этого процесса, думать с упреждением наперёд. Если мы прогнозируем появление каких-то технологий, то нам сразу необходимо думать о морально-этических, юридических аспектах и о том, как не потерять управление такой умной системой», — поделился своим видением ближайшего будущего профессор РАН.

Евросоюз готовит свод правил для разработчиков ИИ, которые ужесточат требования к прозрачности алгоритмов, снижению рисков и соблюдению авторских прав. В ответ США обвинили ЕС в дискриминации американских компаний и назвали эти правила нереалистичными.

Источник изображения: Maryna Yazbeck / Unsplash

По данным Bloomberg, дипломатическая миссия США при ЕС направила письмо Европейской комиссии с требованием пересмотреть предлагаемый кодекс практики для ИИ. Аналогичные обращения, в которых высказываются доводы против принятия кодекса в его нынешнем виде, получили правительства ряда европейских стран.

Хотя требования носят рекомендательный характер, они призваны помочь технологическим компаниям соответствовать будущему «Закону об ИИ» ЕС, и их нарушение грозит штрафами до 7 % от глобального оборота компании. Одновременно критики утверждают, что предложенные нормы выходят за рамки закона и создают избыточную бюрократическую нагрузку.

Отмечается, что Дональд Трамп (Donald Trump) неоднократно критиковал ЕС за жёсткое регулирование технологического сектора, называя его «формой налогообложения» американских компаний. Об этом он заявил в январе на Всемирном экономическом форуме в Давосе. Ранее глава юридического комитета Палаты представителей Джим Джордан (Jim Jordan) также обвинил ЕС в ограничении свободы слова американцев.

Тем временем крупные IT-корпорации уже выразили несогласие с новыми правилами. Так, глава по глобальным связям Meta✴ Джоэл Каплан (Joel Kaplan) назвал кодекс «нерабочим и нереалистичным», заявив, что компания не подпишет его в текущей редакции. Представитель Alphabet также раскритиковал требования, касающиеся проверки авторских прав и тестирования ИИ-моделей.

Отношения обострились на фоне новых штрафов ЕС против Apple и Meta✴ на сумму 700 млн евро за нарушение антимонопольных правил. При этом представитель Совета национальной безопасности Белого дома Брайан Хьюз (Brian Hughes) назвал эти меры «экономическим вымогательством».

Кодекс практики разрабатывается при участии технологических компаний, правообладателей и представителей гражданского общества под руководством Еврокомиссии. Окончательная версия документа будет представлена в следующем месяце, после чего его должны одобрить институты ЕС и представители государств Европейского союза.

На этой неделе гендиректор Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei) опубликовал статью, в которой поднял вопрос того, насколько мало исследователи понимают внутренние механизмы передовых моделей искусственного интеллекта. Он поставил перед Anthropic амбициозную задачу — надёжно выявлять большую часть проблем в ИИ-моделях к 2027 году.

Источник изображения: anthropic.com

Амодеи признал, что перед его компанией стоит непростая задача. Однако разработчики из Anthropic уже добились некоторых успехов в отслеживании того, как ИИ-модели приходят к ответам, которые они дают на пользовательские запросы. Отмечается, что для расшифровки механизмов работы ИИ-алгоритмов по мере роста их мощности требуется проведение большего количества исследований.

«Я очень обеспокоен развёртыванием таких систем без улучшения понимания интерпретируемости. Эти системы будут занимать центральное место в экономике, технологиях и национальной безопасности, и они будут обладать настолько высокой степенью автономности, что я считаю недопустимым для человечества полное незнание того, как они работают», — сказано в статье Амодеи.

Anthropic является одним из первопроходцев в сфере механической интерпретируемости — направлении, стремящемся открыть «чёрный ящик» ИИ-моделей и понять, почему нейросети принимают те или иные решения. Несмотря на стремительное повышение производительности ИИ-моделей в технологической отрасли, люди всё ещё имеют слабое представление о том, как ИИ-модели принимают решения. К примеру, недавно OpenAI запустила более производительные алгоритмы o3 и 04-mini, которые лучше справляются с некоторыми задачами, но чаще галлюцинируют по сравнению с другими ИИ-моделями компании. На данный момент разработчикам неизвестно, почему это происходит.

«Когда генеративная ИИ-система делает что-то, например, обобщает финансовый документ, мы не имеем ни малейшего представления на конкретном или точном уровне, почему она делает тот или иной выбор, почему она выбирает одни слова, а не другие, или почему она иногда ошибается, хотя обычно бывает точна», — пишет Амодеи.

Глава Anthropic уверен, что создание так называемого сильного ИИ (AGI), который по возможностям будет сравним с человеком или превзойдёт его, может быть очень опасным без чёткого понимания, как работают ИИ-модели. Ранее Амодеи говорил, что человечество сможет достичь такого понимания к 2026-2027 годам, но теперь он заявил, что до полного понимания ИИ-моделей очень далеко.

В долгосрочной перспективе Anthropic хотела бы проводить «сканирование мозга» или «магнитно-резонансную томографию» самым передовым ИИ-моделям. По словам Амодеи, такие обследования помогут выявить широкий спектр проблем в ИИ-моделях, включая их склонность ко лжи, стремление к власти и др. На это может уйти от пяти до десяти лет, но такие примеры необходимы для тестирования и запуска будущих ИИ-моделей.

В сообщении сказано, что Anthropic добилась определённых успехов в исследовательской деятельности, которые позволили улучшить понимание того, как работают ИИ-модели. Например, недавно компания нашла способ проследить пути мышления ИИ-модели с помощью так называемых схем. В результате Anthropic выявила одну цепь, которая помогает ИИ понять, какие американские города находятся в тех или иных штатах. Компания выявила лишь несколько таких схем, но разработчики считают, что в ИИ-моделях их миллионы.

Anthropic сама инвестирует в исследования интерпретируемости, а также недавно вложила средства в стартап, работающий в этом направлении. Хотя сегодня исследования интерпретируемости в основном связывают с безопасностью, Амодеи уверен, что объяснение того, как ИИ-модели приходят к своим ответам, может стать коммерческим преимуществом.

Глава Anthropic призвал OpenAI и Google DeepMind активизировать свои исследования в этой области. Амодеи просит правительства стран поощрять исследования в области интерпретируемости. Он также уверен, что США должны ввести контроль за экспортом чипов в Китай, чтобы ограничить вероятность выхода глобальной гонки в сфере ИИ из-под контроля.

Исследователи отмечают продолжающийся экспоненциальный рост мощности, стоимости и энергопотребления суперкомпьютеров для задач искусственного интеллекта. Если тенденция сохранится, то уже к 2030 году суперсистемы с ИИ будут стоить $200 млрд каждая с потреблением до 9 ГВт энергии, что эквивалентно мощности девяти стандартных атомных реакторов.

Источник изображения: ИИ-генерация Grok 3/3DNews

Аналитику по этому вопросу представили исследователи из Джорджтаунского университета (Georgetown University, США). Учёные отметили, что в период с 2019 по 2025 год расходы на оборудование и энергопотребление ведущих центров обработки данных с ИИ ежегодно увеличивались вдвое. Продолжение этой тенденции приведёт к появлению суперсистем с двумя миллионами процессоров и ускорителей, что в сегодняшних ценах эквивалентно 200 млрд долларов при энергопотреблении 9 ГВт.

При этом курс на энергоэффективность просто не сможет угнаться за ростом энергопотребления. Если в период с 2019 по 2025 год производительность вычислений на ватт ежегодно увеличивалась в 1,34 раза, то само потребление за этот период выросло в 2 раза.

На сегодняшний день самым передовым суперкомпьютером с искусственным интеллектом считается система Colossus от xAI, которая обошлась в 7 млрд долларов. Она работает на 200 000 процессорах и ускорителях ИИ и потребляет 300 МВт электроэнергии.

Важно отметить, что суперкомпьютеры с ИИ стали в основном коммерческим решением. Так, ещё в 2019 году частным компаниям принадлежало 40 % мощностей суперкомпьютеров с искусственным интеллектом, а к 2025 году эта доля выросла до 80 %.

«Если раньше суперкомпьютеры использовались только в качестве исследовательских инструментов, то теперь они применяются как промышленные машины, приносящие экономическую выгоду», — поясняют аналитики.

Интерес со стороны бизнеса подстегнул рост размеров и масштабов систем ИИ в частном секторе: в 2,7 раза в год по сравнению с 1,9 раза в год для систем государственного сектора. А запланированные новые инвестиции в ИИ со стороны бизнеса поражают масштабами — речь идёт о сотнях миллиардов долларов от каждого из ведущих игроков отрасли.

Согласно исследованию, сегодня Соединённые Штаты контролируют около 75 % всей вычислительной мощности ИИ. На втором месте — Китай с 15 %, тогда как ранее ведущие страны-производители суперкомпьютеров, такие как Япония и Германия, теперь играют роль догоняющих.

В то же время необходимо помнить, что физическое расположение центров обработки данных с ИИ не обязательно отражает то, кто ими пользуется, поскольку многие из них предоставляют удалённый доступ через облако. Владельцы площадок могут нести убытки из-за различных льгот для арендаторов серверов, в то время как выгода от их размещения не всегда очевидна.

Так, согласно отчёту Good Jobs First, по меньшей мере 10 штатов США ежегодно теряют более 100 млн долларов налоговых поступлений из-за щедрых льгот для центров обработки данных. Более того, эти центры потребляют огромное количество воды и занимают значительные земельные ресурсы, истощая местные экосистемы. Вероятно, государственное регулирование в этой сфере до конца не проработано.

Стоит отметить, что также появляются признаки охлаждения интереса к теме суперсистем с ИИ. В частности, некоторые проекты приостановили компании AWS и Microsoft. Пока неясно, означает ли это начало замедления темпов роста или стратегическую паузу. Однако очевидно одно: каждая следующая система будет крупнее, мощнее и дороже.