Сегодня 11 октября 2026
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Теги → искусственный интеллект
Быстрый переход

Google тестирует новую Gemini 4 Carbon — сотрудники сравнивают её с Claude Opus 5.5

Пока Google готовится к публичному запуску новой ИИ-модели Gemini 4, которая разрабатывается под кодовым названием Argon, сотрудники компании тестируют более совершенные версии нейросети. По данным Business Insider, сотрудникам Google доступна более продвинутая версия Gemini 4, известная под именем Carbon, которая должна помочь компании сократить отставание от конкурентов в сфере ИИ.

 Источник изображения: Igor Omilaev / unsplash.com

Источник изображения: Igor Omilaev / unsplash.com

Как утверждает источник, новая версия Gemini 4 несколько дней назад стала доступна сотрудникам Google на внутренней платформе Jetski, которую в компании используют для генерации программного кода. По словам одного из сотрудников Google, ИИ-модель Carbon «по ощущениям похожа на Opus 5.5» в задачах программирования. Речь идёт о наиболее производительной модели Anthropic для агентного программирования. При этом он добавил, что ИИ-модель нужно тестировать более продолжительное время.

Внутреннее тестирование Google показывает, что компания быстро продвигается на пути создания ИИ-моделей нового поколения Gemini 4, о чём было объявлено в конце прошлого месяца. Это также подчёркивает, насколько активно Google участвует в гонке за лидерство в сфере ИИ-агентов для программирования. Anthropic и OpenAI в настоящее время являются лидерами в этом направлении благодаря своим моделям, предназначенным для сложной инженерной работы.

Ранние версии Argon, протестированные внутри компании, в целом были хорошо приняты сотрудниками. При этом некоторые из них отметили, что ранние версии ИИ-модели отставали в некоторых задачах по написанию программного кода от передовых нейросетей конкурентов. Более совершенные версии Gemini 4 могут сократить это отставание, но нет гарантии, что Google выпустит их. По данным источника, компания протестировала несколько версий Gemini 4, которые разрабатывались под кодовыми именами Argon, Barium и Carbon.

 Источник изображения: BoliviaInteligente/unsplash.com

Источник изображения: BoliviaInteligente/unsplash.com

Внутренние кодовые имена в Google обычно не совпадают с публичными названиями. Например, в одном из документов указано, что модель Barium-B была выбрана в качестве той, которая станет публично известна под именем Argon. На данный момент неизвестно, будет ли Carbon очередным обновлением нейросети под именем Argon или это отдельная ИИ-модель в семействе Gemini.

В прошлом месяце Google заявила, что ИИ-модель Argon демонстрирует результаты на уровне передовых нейросетей в бенчмарках в программировании и профессиональных задачах, включая юридические и финансовые. В компании отметили, что в Argon разработчики сделали особый акцент на кибербезопасности. На начальном этапе модель станет доступна партнёрам Google в рамках программы Fairwind — инициативы для поиска уязвимостей в новых моделях. Позднее модель станет доступна для широкой публики.

В последнее время на Google растёт давление и компании нужно показать, что она по-прежнему способна конкурировать с ведущими игроками в сфере ИИ. На этой неделе Google анонсировала нового универсального ИИ-агента на базе Gemini для выполнения рабочих задач. В целом же гонка за лидерство в сегменте агентных ИИ-помощников между крупнейшими компаниями становится всё более жаркой.

Президент Трамп объявил врагами всех, кто не готов использовать термин «сверхинтеллект»

В конце сентября Дональд Трамп (Donald Trump) подписал указ, который требует от всех официальных лиц использовать термин «сверхинтеллект» (англ. superintelligence) вместо «искусственного интеллекта». Теперь американский президент готов объявить врагом США любого, кто не будет подчиняться этому требованию.

 Источник изображения: библиотека Конгресса США, Unsplash

Источник изображения: библиотека Конгресса США, Unsplash

Со страниц своей социальной сети Truth Social Дональд Трамп заявил следующее: «Белый дом считает врагом любого, кто использует термин "искусственный интеллект" вместо широко принятого нового и более точного "сверхинтеллект"». Свою кампанию по смене этого названия президент США, как принято считать, затеял ради улучшения имиджа сопутствующих технологий в общественном восприятии.

С ростом числа инцидентов в сфере кибербезопасности, которые были спровоцированы вышедшими из-под контроля ИИ-агентами, а также по мере распространения протестов местного населения против строительства ЦОД в США с понятием «искусственный интеллект» стало ассоциироваться много негативных моментов. Трамп надеется, судя по всему, что «смена вывески» в сочетании в предпринимаемыми мерами по введению аудита позволит переломить негативную социологическую тенденцию.

При этом американский президент выступает против замедления темпов развития отрасли с целью повышения общественной безопасности ИИ. Он считает, что такие ограничения дадут конкурентные преимущества Китаю, который сокращает отставание от США в данной сфере. Награждая недавно группу руководителей американских техногигантов в Вашингтоне, Трамп назвал текущий период «золотым веком» с точки зрения развития науки и технологий.

На правительственных сайтах США документы и соответствующие ссылки уже заменили упоминание «искусственного интеллекта» на «сверхинтеллект». Впрочем, основной интернет-ресурс, посвящённый данной технологии, всё ещё содержит обозначение домена «ai.gov». Как уже отмечалось ранее, инициатива Трампа по переименованию технологии вызвала рост спроса на доменные имена в зоне «.si», которыми распоряжается Словения, а вернувшийся к демонстрации лояльности Трампу Илон Маск (Elon Musk) пообещал переименовать свой стартап SpaceXAI в SpaceXSI. При этом многие делегаты мероприятия, на котором Трамп награждал представителей технологической отрасли США медалями, в своих выступлениях то и дело путались в терминологии, по привычке упоминая «искусственный интеллект» в присутствии президента.

Принцип «как вы яхту назовёте, так она и поплывёт» в целом характерен для Дональда Трампа, поскольку в политических целях за свой неполный пока второй президентский срок он успел переименовать несколько географических объектов, включая Мексиканский залив и расположенное на границе с Канадой озеро Онтарио. Отказавшихся признать новые топонимы журналистов администрация Белого дома даже перестала приглашать на официальные мероприятия для прессы.

Anthropic запретила пользователям жестоко обращаться с ИИ-ботом Claude — иначе он объявит бойкот

Anthropic обновила правила использования своих ИИ-моделей и впервые отдельно запретила пользователям систематически оскорблять и жестоко обращаться с ботом. Если перестараться, Claude просто прекратит разговор. Заодно компания ужесточила ограничения на использование ИИ для слежки, разработки оружия и вмешательства в выборы.

 Источник изображений: Anthropic

Источник изображений: Anthropic

В августе прошлого года компания объявила, что позволит Claude прекращать диалог с пользователями, демонстрирующими «устойчивое вредоносное или оскорбительное поведение», в рамках исследования вопросов «благополучия модели». В обновлённых правилах указано, что прекращение общения остаётся «основным механизмом реагирования».

В Anthropic не уточнили, планируется ли введение дополнительных мер, таких как блокировка пользователей за грубое обращение с Claude. Компания пояснила, что новые правила «призваны действовать лишь в крайних случаях, когда пользователи неоднократно и без видимой цели ведут себя жестоко по отношению к нашим моделям. Эти меры не распространяются на случаи, когда пользователи просто выражают недовольство или несогласие, обращаются к мрачным творческим темам, а также проводят тестирование или исследования модели».

Помимо мер по обеспечению «благополучия модели», Anthropic объединила ряд ранее введённых ограничений в единый запрет на проведение вводящих в заблуждение коммерческих или политических кампаний. Тем самым компания отреагировала на растущую проблему распространения пропаганды, созданной с помощью ИИ. Запрет касается «попыток скрыть истинного автора сообщения или искусственно повысить охват контента с помощью фейковых аккаунтов и публикаций». Раздел, посвящённый выборам, также запрещает введение избирателей в заблуждение и срыв избирательного процесса путём распространения дезинформации «о кандидатах или порядке голосования, выдачу себя за кандидатов или должностных лиц избирательных комиссий, а также попытки снизить явку избирателей».

Хотя правила использования и ранее прямо запрещали разработку оружия с помощью Claude, были зафиксированы многочисленные попытки использовать модель для создания инструкций и управляющего программного обеспечения для вооружений. В связи с этим обновлённые правила расширяют запрет. Теперь он охватывает «программное обеспечение и компоненты, обеспечивающие функционирование оружия, а также такие действия, как оснащение боевыми системами беспилотников и других автономных транспортных средств». Также, на фоне участившихся попыток использования систем на базе Claude для слежки и выявления «политических диссидентов», Anthropic более чётко сформулировала запреты, касающиеся наблюдения за людьми.

«Отслеживание людей без их согласия запрещено — независимо от того, происходит ли это в режиме реального времени или путём анализа ранее собранных данных», — подчеркнули в Anthropic. «Claude нельзя использовать для принятия решений или выработки рекомендаций о том, кого следует подвергать расследованию, аресту или обвинению в рамках правоохранительной деятельности или уголовного судопроизводства. Мы также запрещаем использовать Claude для создания или совершенствования инструментов, предназначенных для слежки».

В Anthropic отмечают, что эти правила могут быть изменены в рамках «контрактов с определёнными государственными заказчиками [...] если, по мнению Anthropic, договорные ограничения на использование и предусмотренные меры защиты достаточны для предотвращения потенциального вреда». Ранее компания уже сотрудничала с вооруженными силами США, отмечает The Verge.

Anthropic также ввела новое правило: если её ИИ-модели «подключены к оборудованию, способному совершать автономные физические действия и причинять травмы», то «квалифицированный оператор должен иметь возможность наблюдать за оборудованием и при необходимости остановить его». Правда, не поясняется, должен ли этот оператор быть человеком. Это правило отражает растущую тенденцию: лаборатории ИИ инвестируют в робототехнику и другие аппаратные средства, чтобы наделить системы ИИ физическим воплощением. Возможно, это также может являться намёком на будущие партнёрства Anthropic в данной сфере.

За последний год в Anthropic неоднократно обсуждали идею о том, что её ИИ-модели могут в какой-то мере обладать сознанием. «Вопросы о потенциальном внутреннем опыте, сознании, моральном статусе и благополучии моделей — это серьёзные темы, которые мы изучаем по мере совершенствования моделей и расширения их функциональности», — заявил в феврале в разговоре с The Verge Кайл Фиш (Kyle Fish), возглавляющий в компании исследования, посвящённые благополучию моделей. В том же месяце генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei) сказал в одном из подкастов: «Мы не знаем, обладают ли модели сознанием».

Представители других сегментов индустрии ИИ открыто выступают против подобных идей. В сентябре прошлого года широкий резонанс вызвал «Гуманистический кодекс поведения ИИ» от Microsoft, занявшей твёрдую позицию по вопросу «благополучия ИИ»: в черновике документа, опубликованном Мустафой Сулейманом (Mustafa Suleyman), говорилось: «Идея о благополучии моделей ошибочна. ИИ не должен обладать правами или статусом юридического лица». Однако позднее формулировки в документе стали более сдержанными: «Хотя научное понимание сознания ИИ ещё далеко от завершения, мы отвергаем стремление к наделению ИИ статусом юридического лица, а также идею о том, что модели могут нуждаться в защите благополучия или обладать правами».

Новые правила Anthropic в отношении использования её ИИ-моделей вступят в силу с 12 ноября.

ИИ добрался до доменов верхнего уровня — OpenAI и Meta✴ устроили охоту за доменами .agent, .agi и другими зонами

Организация Internet Corporation for Assigned Names and Numbers (ICANN) впервые за несколько лет начала принимать заявки на регистрацию новых доменов верхнего уровня. К настоящему моменту подано 1615 таких заявок от 481 заявителя. Тенденция вряд ли кого-то удивит: в основном новые доменные имена связаны с искусственным интеллектом.

 Источник изображения: Igor Omilaev / unsplash.com

Источник изображения: Igor Omilaev / unsplash.com

Сразу десять компаний, включая OpenAI и Meta✴✴ Platforms, подали заявки на регистрацию домена .agent. Семь компаний, в числе которых OpenAI, претендуют на домен .agi. Ещё шесть компаний, среди которых так же присутствует OpenAI, хотят зарегистрировать домен .asi. Последнее, вероятно, является попыткой подхватить инициативу президента США Дональда Трампа (Donald Trump), решившего перейти от использования термина «искусственный интеллект» (AI) к термину «суперинтеллект» (SI).

Ещё четыре компании подали заявку на регистрацию домена .intelligence, а Meta✴✴ и ещё две компании заинтересованы в достаточно длинном имени .superintelligence. Отмечается, что OpenAI подала заявки на регистрацию имён в 15 доменных зонах, а Meta✴✴ — в 21 доменной зоне.

В целом же среди заявок можно выделить два типа доменов. Первый тип — более универсальные имена, которые могут подойти многим людям и компаниям. В текущей подборке их сотни: от .geek и .haha до .anime и .jackpot. Второй тип — исключительно брендовые, дающие компаниям домен верхнего уровня для дальнейшего его использования в своих целях. В нынешней подборке таких доменов 345: от .applebees и .bankofamerica до .zillow и .zoom.

К примеру, Meta✴✴ подала заявки на регистрацию имён .facebook✴✴, .instagram✴✴, .messenger, .meta✴✴, .frommeta и .threads. В это же время Telegram хочет заполучить домен .gram, планируя раздать всем своим пользователям адреса по их никнеймам. Аналогичным образом хочет поступить Bluesky с доменом .bsky. А OpenAI претендует на домен .chatgpt.

Microsoft представила мини-компьютер Surface RTX Spark Dev Box на чипе Nvidia — за $6000

Вместе с анонсом цен и информации о доступности ноутбуков Surface Laptop Ultra на базе платформы Nvidia RTX Spark компания Microsoft сегодня также представила настольный мини-компьютер Surface RTX Spark Dev Box. Устройство оснащено теми же компонентами Nvidia, что и ноутбуки, и с сегодняшнего дня доступно для предзаказа напрямую от производителя.

 Источник изображения: Microsoft

Источник изображений: Microsoft

Как следует из названия, устройство предназначено прежде всего для разработчиков. Компьютер оптимизирован для локального запуска ИИ-моделей, поддерживая LLM с более 120 млрд параметров. Также новинка подойдёт для решения таких задач, как тестирование моделей, создание прототипов ИИ-агентов или использование инструментов для написания кода с поддержкой ИИ непосредственно на самом устройстве.

В составе Surface RTX Spark Dev Box используется платформа Nvidia RTX Spark, которая предлагает 20 Arm-ядер центрального процессора и графический ускоритель Blackwell с 6144 ядрами CUDA соответственно. В новинке присутствуют 128 Гбайт унифицированной памяти, а также SSD на 2 Тбайт.

По данным The Verge, показатель TDP устройства составляет 100 Вт. Плоский корпус устройства, выполненный из анодированного алюминия методом 3D-печати, одновременно служит радиатором охлаждения и внешне напоминает верхнюю вентиляционную решетку консоли Xbox Series X.

Surface RTX Spark Dev Box также является одним из устройств в рамках инициативы Microsoft Project Zenith, поэтому оно поставляется с оптимизированной для разработчиков версией Windows 11 Pro и набором предустановленных инструментов, включая Visual Studio Code, Git, GitHub CLI, GitHub Copilot, WSL, Python и Node.

Поставки Surface RTX Spark Dev Box начнутся в ноябре. Цена устройства составляет $5999. Это дороже, чем мини-ПК DGX Spark, выпущенный Nvidia в прошлом году, однако цены на компьютеры растут из-за дефицита оперативной памяти и других комплектующих.

Google открыла для всех детектор ИИ-контента — он ищет невидимые водяные знаки Google, OpenAI и Nvidia

Google объявила, что ресурс SynthID Detector теперь открыт для пользователей по всему миру. Он позволяет определить, было ли изображение, видео или аудиофайл создано либо отредактировано с помощью ИИ. По заявлению компании, сервис способен распознавать водяные знаки SynthID, добавленные инструментами Google, а также OpenAI, Nvidia и Kakao. В скором времени будет добавлена поддержка Apple.

 Источник изображений: Google

Источник изображений: Google

SynthID — это технология цифровой маркировки, разработанная командой Google DeepMind. Она внедряет незаметные цифровые водяные знаки непосредственно в контент, созданный ИИ (включая изображения, видео, аудио и текст), что позволяет впоследствии идентифицировать такой контент как сгенерированный ИИ. В отличие от видимых логотипов или метаданных, SynthID интегрирован в сам контент: в пиксели изображений и видео или в частотные составляющие аудиосигнала. Это гарантирует, что водяной знак сохраняется при любом распространении контента.

«С момента запуска технологии Google SynthID в 2023 году мы помогаем пользователям распознавать медиаконтент, созданный ИИ, с помощью невидимых водяных знаков, внедряемых в изображения, видео и аудиозаписи. На сегодняшний день мы снабдили такими знаками более 180 миллиардов изображений и видеороликов, а также аудиоматериалы общей продолжительностью 240 тысяч лет», — говорится в блоге Google.

В прошлом году Google представила предварительную версию сервиса SynthID Detector, призванного помочь специалистам медиаиндустрии проверять контент, сгенерированный ИИ. Теперь компания открыла полный доступ к этому инструменту для всех пользователей по всему миру, хотя интерфейс сервиса представлен лишь на английском языке. С помощью SynthID Detector любой желающий может проверить, был ли медиафайл создан с использованием технологий ИИ от Google и её партнёров, в число которых входят OpenAI, Nvidia, Kakao, а в скором времени к ним присоединится и Apple.

Это важное улучшение по сравнению с предыдущими инструментами для обнаружения SynthID. Например, Gemini умеет распознавать только те водяные знаки, которые были нанесены инструментами Google, а сервис проверки от OpenAI — только те, что созданы средствами самой OpenAI. SynthID Detector также обладает дополнительной возможностью: он подсвечивает конкретные участки изображения или видео, содержащие водяной знак SynthID.

Чтобы воспользоваться сервисом, необходимо зайти на сайт synthid.com, используя учётную запись Google, Apple или OpenAI. На данный момент проверить файл без авторизации в сервисе невозможно. На вопросы о возможных альтернативных способах входа Google не ответила.

SynthID Detector — важный шаг вперёд в сфере проверки подлинности медиаконтента в эпоху генеративного ИИ. Недавно компания Anthropic объявила, что Claude может добавлять водяные знаки в текст, сгенерированный искусственным интеллектом. Возможно, в скором времени и другие ИИ-сервисы возьмут на вооружение эту технологию верификации.

Новая статья: Парето против Альтмана

Данные берутся из публикации Парето против Альтмана

У США появилась своя открытая ИИ-модель Beam, способная конкурировать с китайскими DeepSeek, Qwen и Z.ai

Американская компания Reflection представила Beam — свою первую передовую модель искусственного интеллекта с открытыми весами. Стартап, созданный два года назад, заявляет, что Beam не уступает ведущим китайским открытым моделям в тестах на сложные логические рассуждения, но при этом обходится значительно дешевле. Это заявление может обострить конкуренцию в создании западного аналога китайских моделей DeepSeek, Qwen и Z.ai.

 Источник изображения: Reflection.ai

Источник изображения: Reflection.ai

В понедельник компания опубликовала подробный материал в блоге, где описала Beam как текстовую модель с архитектурой «смесь экспертов» (mixture-of-experts, MoE). Она прошла обучение с использованием методов обучения с подкреплением, требующих больших вычислительных мощностей. По словам разработчиков, модель обладает высокой эффективности в задачах логического вывода, написании кода и выполнении агентских функций. Reflection заявляет, что со всем этим модель справляется «лишь при доле затрат на токены и вычислительные ресурсы для инференса» по сравнению с конкурентами.

ИИ-модель Beam поддерживает 501 млрд параметров, из которых 23 млрд являются активными. Она прошла предварительное обучение на массиве из 23,8 трлн токенов и поддерживает контекстное окно объёмом 1 млн токенов. Для сравнения, модель GLM-5.2 китайской Z.ai имеет около 744 млрд параметров, из которых 40 млрд — активные.

Заявления Reflection о производительности пока не прошли независимую проверку. Компания утверждает, что в тестах на сложные логические рассуждения Beam показывает результаты на уровне GLM-5.2 от Z.ai и превосходит ведущие западные модели с открытым кодом, потребляя при этом «в 3–4 раза меньше вычислительных ресурсов при инференсе». Reflection называет Beam «рабочей лошадкой» для корпоративного сектора, государственных организаций и разработчиков.

Reflection позиционирует себя как конкурента закрытым ИИ-лабораториям, таким как Anthropic и OpenAI, популярным моделям китайских разработчиков, а также западным игрокам, включая Mistral, Meta✴✴ и Cohere. Вероятно, самым прямым конкурентом компании в США является Thinking Machines Lab. Этот американский стартап был основан бывшим техническим директором OpenAI Мирой Мурати (Mira Murati) и в июле представил свою первую ИИ-модель Inkling.

Согласно собственным тестам Reflection, Beam превосходит Inkling в четырёх тестах на написание кода, результаты которых были опубликованы для обеих моделей. Однако следует учитывать, что Inkling представляет собой мультимодальную модель (поддерживает разные форматы), тогда как Beam работает только с текстом.

Компания Reflection была основана в 2024 году двумя бывшими исследователями Google DeepMind. По данным PitchBook, она привлекла около $4,7 млрд от таких инвесторов, как Nvidia, Sequoia Capital и Lightspeed Venture Partners. В ходе последнего раунда финансирования оценка компании (без учета привлечённых средств) составила $25 млрд.

Стартап также активно резервирует вычислительные мощности — ключевой ресурс, необходимый для обучения передовых моделей, способных переманить клиентов у компаний Anthropic и OpenAI с их закрытыми системами, а также у китайских разработчиков, предлагающих более дешевые модели с открытыми весами. Этим летом Reflection заключила с компаниями SpaceX и Nebius соглашения на общую сумму более $7 млрд, обеспечив себе доступ к чипам Nvidia GB300 вплоть до 2029 года.

Reflection ориентирует модель Beam и свои будущие разработки на корпоративный сектор и суверенный ИИ. Основная идея заключается в создании «фабрик ИИ» — продукта, позволяющего организациям создавать собственные специализированные локальные системы искусственного интеллекта путём дообучения моделей Reflection на их закрытых корпоративных данных.

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang), чья компания инвестирует в Reflection, давно продвигает концепцию «фабрик ИИ» и выступает за укрепление открытой экосистемы ИИ. Такой подход выгоден и самой Nvidia, поскольку именно её графические процессоры будут обеспечивать работу этих систем. В числе организаций, заинтересованных в создании подобных систем, также значатся хедж-фонды и торговые фирмы. Reflection уже начала тестировать концепцию партнёрства по созданию «суверенной фабрики ИИ» совместно с южнокорейской группой Shinsegae Group.

Компания также заявила, что в этом месяце опубликует веса модели Beam и полные технические характеристики. На момент запуска распространение будет осуществляться через гиперскейлеров и провайдеров облачных услуг нового поколения, а также будет обеспечена интеграция с библиотеками с открытым исходным кодом.

Новая статья: ИИтоги сентября 2026 г.: чуть помедленнее, Astra!

Данные берутся из публикации ИИтоги сентября 2026 г.: чуть помедленнее, Astra!

Ubisoft запустила Motherbrain для внедрения генеративного ИИ в будущие игры

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

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)

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)

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.

ИИ завалил arXiv нейрослопом — теперь учёным разрешат публиковать не более двух препринтов в месяц

arXiv — это открытый репозиторий, где исследователи публикуют препринты научных работ. На днях сервис объявил о введении ограничений на количество подаваемых материалов из-за наплыва нейрослопа — статей, полностью сгенерированных ИИ. Нейросети настолько упростили подачу материалов, что команда модераторов оказалась перегружена. Теперь можно отправить не более двух работ в месяц и одновременно иметь не более трёх активных заявок на рассмотрении.

 Источник изображения: unsplash.com

Источник изображения: unsplash.com

«Основа процесса выявления и отклонения низкокачественных статей в arXiv — это наши многочисленные волонтёры-модераторы, — пояснил председатель редакционно-консультативного совета arXiv Томас Диттерих (Thomas Dietterich). — Мы глубоко признательны им […]. Однако относительно небольшая группа авторов отправляет огромное количество низкокачественных работ, отнимая непропорционально много времени у модераторов».

По данным arXiv, количество поступивших от исследователей заявок составило 9 869 в сентябре 2016 года, 20 569 — в сентябре 2024 года и 40 363 — в сентябре 2026 года. За последние два года общее число подаваемых на сайт материалов удвоилось, а в категории «Компьютерные науки» — выросло в шесть раз. Этот всплеск активности вызван использованием ИИ сразу по нескольким направлениям.

Исследователи применяют большие языковые модели для анализа огромных массивов данных, написания кода и планирования отдельных этапов экспериментов. Некоторые также используют ИИ для написания самих статей. Представители arXiv сообщили о росте числа «малоинформативных статей узкой тематики», а также о попытках опубликовать несколько статей на основе одного и того же исследования.

 Источник изображения: arxiv.org

Источник изображения: arxiv.org

«Политика arXiv допускает использование ИИ в качестве вспомогательного инструмента при условии, что этот факт раскрывается, а сама работа соответствует стандартам arXiv в части научной значимости и вносит вклад в развитие соответствующей области исследований, — говорится в сообщении arXiv о введении ограничений. — Однако многие материалы, поступающие сейчас в arXiv, не отвечают этим требованиям».

Ограничение частоты подачи заявок уже было частью политики arXiv, однако изначально решение этого вопроса оставалось на усмотрение конкретных модераторов. Обновление правил призвано обеспечить справедливое распределение нагрузки на модераторов-добровольцев. Новая политика — очередной этап длительной борьбы с низкокачественным контентом и спамом, генерируемыми ИИ.

Год назад arXiv перестал принимать обзорные статьи в категории «Компьютерные науки», объяснив это засильем материалов, созданных языковыми моделями без приложения должных усилий. В январе было введено требование, согласно которому новые авторы должны получить рекомендацию от уже зарегистрированного в системе автора, ранее было достаточно указать академический адрес электронной почты. В мае arXiv объявил, что пользователи, загружающие низкопробные материалы, созданные ИИ, будут блокироваться сроком на один год.

В ChatGPT станет больше рекламы — OpenAI начнёт показывать её во время генерации изображений

Впервые реклама появилась в ChatGPT в феврале. До сих пор она ограничивалась отображением названия компании, её логотипа и ссылки на продукт в специальном разделе «Спонсорский контент» под окном чата. Новый рекламный формат OpenAI предусматривает отображение на экране изображений спонсируемых товаров и услуг. Согласно опубликованному в понедельник сообщению, массовое тестирование нового формата рекламы в США начнётся в конце текущего месяца.

 Источник изображения: OpenAI

Источник изображения: OpenAI

OpenAI сообщила, что уже тестирует показ визуальной рекламы совместно с первой группой рекламодателей и планирует в будущем опробовать и другие форматы. На начальном этапе объявления будут появляться при генерации изображений с помощью ChatGPT. Новый формат визуальной рекламы от OpenAI также будет отделен от генерируемого изображения и, по словам компании, не повлияет на ответы, предоставляемые ChatGPT.

В OpenAI подтвердили использование алгоритмов, определяющих, подходит ли контекст беседы для показа рекламы. Цель этих мер — исключить появление объявлений в ситуациях, связанных с «эмоциональной уязвимостью, деликатными темами или иным неподходящим контекстом». Реклама не будет отображаться у пользователей с подпиской на тарифные планы Plus, Pro или Enterprise.

ИИ сдал пользовательницу полиции — она рассказала Claude о планах устроить стрельбу

Жительница Флориды арестована по обвинению в «письменной или электронной угрозе массовой стрельбы / террористического акта». Информация об этой угрозе была получена правоохранительными органами от компании Anthropic. Женщина неоднократно сообщала о намерении устроить стрельбу в офисе шерифа округа при общении с чат-ботом Claude. Сообщается, что это как минимум третий подобный случай за последние два месяца.

 Источник изображений: unsplash.com

Источник изображений: unsplash.com

Как выяснилось, Anthropic отслеживает чаты на предмет ключевых фраз и контента, которые могут быть расценены как угроза. В зависимости от степени серьёзности такие сообщения могут быть переданы на проверку сотрудникам-людям. В данном случае команда компании приняла решение сообщить о выявленной угрозе правоохранительным органам. Проверка судебных реестров подтверждает наличие обвинения в тяжком преступлении, выдвинутого 30 сентября на основании статьи 836.10 законодательства Флориды.

Разговор с чат-ботом может подпадать под действие закона как угроза, отправленная, опубликованная или переданная «любым способом, позволяющим другому лицу ознакомиться с ней». Сообщения, выявленные в ходе проверки сотрудниками Anthropic, включая упоминание огнестрельного оружия, вероятно, послужили основанием для ареста и предъявления обвинения.

Anthropic пока не предоставила комментариев по этому делу. В опубликованной политике конфиденциальности Anthropic, действующей с 10 сентября, указано, что раскрытие информации возможно для предотвращения серьёзного вреда здоровью людей или имуществу. В отчёте о запросах государственных органов за вторую половину 2025 года для экстренного раскрытия информации применяется более строгий критерий — угроза смерти или серьёзных телесных повреждений. За этот период запросов от правоохранительных органов не поступало, однако в статистику не включены случаи, когда Anthropic сама инициировала передачу информации.

 Источник изображений: unsplash.com

Этот инцидент стал одним из ряда недавних случаев, связанных с использованием чат-ботов от компаний Anthropic и OpenAI. 11 августа Anthropic сообщила ФБР о запросах, касающиеся стрельбы в расположенной неподалёку начальной школе. На основании этой информации был арестован мужчина, которому было предъявлено обвинение в террористической угрозе. 14 августа пользователь в чате с Claude пригрозил главе Anthropic огнестрельным оружием. Компания уведомила полицию, однако ареста или предъявления обвинений не последовало.

С похожей ситуацией столкнулась компания OpenAI: в марте пользователь в переписке с чат-ботом ChatGPT заявил о намерении убить свою бывшую девушку. Компания сообщила об этом в ФБР. В августе пользователь признал вину по обвинениям, включавшим письменные угрозы убийством, и был приговорён к восьми годам условного заключения.

В июне генеральный прокурор Флориды подал иск против OpenAI, обвинив компанию в сокрытии информации о стрельбе в Университете штата Флорида. В сентябре власти Британской Колумбии обвинили компанию в том, что она не предупредила полицию о стрелке из Тамблер-Риджа, чью учётную запись в ChatGPT компания идентифицировала за восемь месяцев до нападения.

Эти случаи демонстрируют противоречивую ситуацию: от компаний, разрабатывающих ИИ, ожидают соблюдения конфиденциальности, но в то же время возлагают на них ответственность, если они не сообщают правоохранительным органам об угрозах. Повышенное внимание к вопросам конфиденциальности и безопасности, связанным с ИИ-продуктами, заставляет экспертов призывать к осторожности.

Для пользователей это служит напоминанием о том, что информация, которой они делятся со своим ИИ-собеседником, никогда не бывает по-настоящему анонимной. Пользователям при общении с чат-ботами следует быть предельно внимательными и не допускать высказываний, которые могут трактоваться как угрозы или призывы к насилию.

ИИ близок к чтению мыслей: нейросеть воссоздала увиденное человеком по снимкам мозга

Учёные из Института Вейцмана в израильском Реховоте разработали ИИ-инструмент, который с поразительной точностью воссоздаёт то, что видит человек, просто анализируя снимки его мозга. Технология работает и в обратную сторону: опираясь на то, что видит человек, можно предугадать активность мозга. Учёные читают, что их открытие поможет в изучении мозга человека, а также будет полезным для людей с синдромом «запертого человека» или поможет воссоздавать содержание снов.

 Источник изображения: Unsplash, Sasun Bughdaryan

Источник изображения: Unsplash, Sasun Bughdaryan

На приведённом изображении слева в каждой паре располагается то, что человек действительно видел, а справа — то, что ИИ-алгоритм сгенерировал на основе анализа снимков мозга испытуемого. Работа израильских учёных уже нашла положительные отзывы. Так Джуди Иллес (Judy Illes), нейроэтик и профессор неврологии в Университете Британской Колумбии в Канаде, считает работу израильских коллег «великолепной». «Сама идея использовать такой подход для терапевтической помощи людям с неврологическими состояниями невероятно воодушевляет», — заявила Иллес.

Однако другие учёные считают, что подобный подход может использоваться для раскрытия мыслей и ментальных образов людей, даже без их согласия. «Результаты выглядят очень впечатляюще. Но если появится способ незаметно извлекать информацию, касательно того, о чём вы думаете, то <…> 150 лет научной фантастики могут воплотиться в реальности в любой момент, и это во многих отношениях тревожно», — уверен Томми Спраг (Tommy Sprague), нейробиолог из Калифорнийского университета в Санта-Барбаре.

Нейробиологи годами ищут способы использовать функциональную магнитно-резонансную томографию (фМРТ), чтобы воссоздать то, что видят люди, а также то, что происходит в их сознании. Итогом первых подобных попыток стали размытые изображения, на которых было трудно что-то разобрать. С годами ситуация улучшилась благодаря оптимизации фМРТ-сканирований и инструментов для интерпретации результатов.

Израильские учёные начинали свою работу с анализа общедоступных данных фМРТ мозга. Другие исследователи уже собрали снимки добровольцев, которым показывали сотни изображений в то время, когда они находились внутри аппарат фМРТ. Учёные также проанализировали наборы данных, которые были получены на сканерах с высоким разрешением. Эти данные показали, какой была активность мозга участников эксперимента, когда они рассматривали разные изображения.

Ранее учёные уже работали над созданием технологии воссоздания изображений того, что видит человек, на основе данных сканирования мозга. Для этого применялись разные инструменты, но ни один из них не давал подобного результата. Чтобы добиться этого учёным пришлось начать с обучения ИИ-модели. Для сбора обучающих данных восьми добровольцам, каждый из которых находился в фМРТ-сканере высокого разрешения, показали около 9 тыс. изображений.

 Источник изображения: technologyreview.com

Источник изображения: technologyreview.com

Ключевая особенность созданного учёными декодера заключается в том, что он работает сразу по двум направлениям: предсказывает структуру изображения (например, где располагаются цвета), а также содержание изображения (например, связку бананов на тарелке). Такой подход позволяет ИИ-модели генерировать гораздо более чёткие изображения того, что видел человек. Однако для повышения точности системы учёным требовалось гораздо больше данных, чем было в наличии. Для преодоления этой проблемы они обучили ещё одну ИИ-модель — своеобразный энкодер, способный предсказывать активность мозга по изображению. После этого энкодер и декодер стали использоваться вместе, чтобы параллельно улучшать оба инструмента.

Работает это следующим образом. Сначала берётся новое изображение, например, леопарда. С помощью энкодера генерируется предсказание того, как будет выглядеть фМРТ-снимок мозга человека, который будет смотреть на это изображение. Далее с помощью декодера полученное изображение реконструируют. Поначалу реконструированные изображения мало похожи на исходное. Однако многократная тренировка модели таким способом со временем даёт значительный прирост качества.

Такой подход также позволяет учёным обучать модели на сколь угодно большом количестве изображений, включая те, которые не показывали человеку, лежащему в фМРТ-сканере. По данным источника, примерно 70 % обучающих данных — это изображения, изначально не сопоставленные со снимками фМРТ.

Объединив данные из нескольких исследований, учёные также смогли выделить области мозга, функции которых, вероятно, совпадают у всех людей. Например, одна область реагировала на изображения еды, а другая — на изображения спортивной тематики. Учёные не исключают, что созданная ими технология позволит «узнать что-то новое о мозге».

Что касается энкодера, то он может работать со снимком нового человека после минимальной калибровки. Однако обычно обучение модели занимает около 40 часов фМРТ-данных для каждого испытуемого, после чего алгоритм становится способным предсказывать то, что видит человек. В случае декодера для обучения хватает одного часа данных. Результаты проделанной работы учёные в прошлом месяце представили на конференции Cognitive Computational Neuroscience в Нью-Йорке.

В дальнейшем исследователи планируют выйти за рамки изображений, перейдя к видео и аудио. В конечном счёте они хотят научить ИИ реконструировать то, о чём думает человек или что представляет себе, а также содержимое снов. Однако возможность создания такой технологии неизбежно поднимет вопрос приватности человеческих мыслей, поскольку речь может идти об использовании ИИ для реконструкции мыслей или воспоминаний без согласия человека.

ИИ угрожает самому существованию «Википедии» — глава открытой энциклопедии бьёт тревогу

«Википедия» всё сильнее ощущает последствия изменений в способах поиска информации, вызванных развитием ИИ. За последний год количество просмотров страниц на площадке сократилось на 8 % и продолжает падать. Ресурс служит важнейшим источником данных для моделей ИИ, однако они всё чаще предоставляют пользователям информацию из «Википедии», лишая трафика сам сайт. Это создаёт потенциальную угрозу для всей экосистемы, обеспечивающей работу онлайн-энциклопедии.

 Источник изображений: «Википедия»

Источник изображений: «Википедия»

Генеральный директор «Фонда Викимедиа» (Wikimedia Foundation) Бернадетт Михан (Bernadette Meehan) поделилась своим беспокойством относительно дальнейшей судьбы этого открытого проекта. По её словам, проблема заключается в том, что, несмотря на сильную зависимость генеративных ИИ-систем от огромного массива информации, созданной людьми из «Википедии», некоторые компании отказываются платить за её использование. Михан отметила, что, хотя снижение трафика не стало неожиданностью, «это не значит, что мы смотрим на ситуацию сквозь розовые очки и не испытываем беспокойства».

У Wikimedia действует программа, предусматривающая плату для крупных коммерческих организаций за надёжный и масштабный доступ к данным. В число публично известных корпоративных клиентов, чьи платежи покрывают 10 % операционных расходов организации, входят Amazon, Google, Microsoft, Meta✴✴, Perplexity и другие. Однако, OpenAI и Anthropic — два крупнейших разработчика моделей генеративного ИИ — не числятся среди публично объявленных корпоративных клиентов Wikimedia.

По словам Михан, реакция крупных технологических компаний на эту ситуацию была неоднозначной. Некоторые из них поддержали идею о том, что компании, извлекающие выгоду из «Википедии», должны участвовать в её финансовой поддержке. Другие признали факт использования данных в объёмах, которые Wikimedia считает чрезмерными, но тем не менее отказались оплачивать корпоративный доступ. «Мы не просим о благотворительности», — подчеркнула Михан. По её мнению, «Википедия» является «фундаментом» мировой глобальной информационной экосистемы.

«Википедия» предоставляет свой контент бесплатно и не собирается менять этот подход, из-за чего у неё мало рычагов давления на ИИ-компании, не желающие платить. Примерно 80 % операционного бюджета «Википедии» формируется за счёт небольших пожертвований, заметная часть которых поступает благодаря баннерам, которые видят посетители сайта. Читатели также служат источником пополнения рядов редакторов «Википедии». «Если читателей становится меньше, снижается и конверсия в редакторов», — отметила Михан.

Михан провела чёткую границу между использованием «Википедии» искусственным интеллектом и пополнением онлайн-энциклопедии: ИИ должен помогать редакторам-людям, а не заменять их. Она уверена, что и через пять лет статьи «Википедии» будут по-прежнему писаться «людьми для людей». Отношение к ИИ в сообществах волонтёров «Википедии» остаётся неоднозначным, однако технология уже применяется для таких задач, как перевод, поиск неработающих ссылок и помощь новым редакторам в выявлении проблем с их правками.

Михан также обратила внимание на аудиторию, которая останется за бортом, если коммерческие ИИ-системы станут главным входом в мир знаний. «Википедия» существует на 349 языках, многие из них вряд ли представляют коммерческий интерес для компаний, разрабатывающих ИИ. Она также указала на риск возникновения «информационного неравенства», при котором для получения наилучшего доступа к знаниям все чаще придётся оплачивать подписку на ИИ-сервисы.

На первом этапе бума генеративного ИИ «Википедия» стала незаменимым ресурсом для этих технологий. Теперь ей предстоит решить новую задачу: не допустить, чтобы ИИ подорвал ту человеческую и финансовую экосистему, благодаря которой «Википедия» и стала столь важной. В этом году «Википедия» отметила 25-летний юбилей. Будем надеяться, что энциклопедия доживёт и до следующей знаковой даты.


window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Новая статья: Ace Combat 8: Wings of Theve — одна из лучших игр серии. Рецензия 4 ч.
Трамп обещал отделить американский TikTok от Китая, но связи с ByteDance сохранились 11 ч.
Стартап из 14 человек подтолкнул Цукерберга к запуску Muse, несмотря на проблемы с безопасностью 12 ч.
Стартовые продажи Gears of War: E-Day составили скромные 230 тысяч копий — игроки предпочли знакомиться с шутером через Game Pass 12 ч.
Гонка ИИ превратилась в ценовую войну — OpenAI догоняет Anthropic 14 ч.
Anthropic и OpenAI готовятся к первой крупной катастрофе по вине ИИ 17 ч.
Официально: продажи тактической стратегии Star Wars Zero Company от ветеранов XCOM превысили миллион копий 17 ч.
Белый дом отныне будет требовать от разработчиков ИИ обязательного предоставления отчётов об инцидентах с моделями 20 ч.
Президент Трамп объявил врагами всех, кто не готов использовать термин «сверхинтеллект» 21 ч.
Новая статья: RetroSpace — осторожно, уборщик галактику спасает. Рецензия 10-10 00:07
Let's Encrypt с февраля 2027 года перейдёт на 64-дневные сертификаты 3 ч.
ASML повысила цены на весь ассортимент комплектующих для литографического оборудования 10 ч.
С аппаратных криптокошельков Ledger укарали криптовалюту на $86 млн — и пока непонятно, как 10 ч.
«Настоящая золотая лихорадка» — ИИ-бум перерос в ожесточённую борьбу за вычислительные мощности 12 ч.
Американская Synopsys хочет привлечь китайский ИИ к проектированию китайских чипов — чтобы соблюсти санкции 12 ч.
Аналитики ожидают обрушения спроса на ноутбуки в 2027 году из-за роста цен 12 ч.
Стоимость современных серверов с поставкой в Россию удвоилась за год 13 ч.
Рекордные цены отпугнули покупателей Xbox и PlayStation — рынку консолей угрожает кризис, как в 80-х 14 ч.
HPE анонсировала серверы ProLiant Gen13 на платформе AMD EPYC Venice 9006 14 ч.
До 22 ядер Arm Neoverse N2 и два канала DDR5-5200: Xsight Labs представила DPU серии E1L 14 ч.