Опрос
|
реклама
Быстрый переход
OpenAI решила научить ИИ лучше понимать человеческие ценности
30.10.2026 [01:25],
Анжелла Марина
OpenAI пересмотрела Model Spec — свод правил, определяющий принципы поведения её ИИ-моделей. Компания выделила пять основных пунктов, главным из которых стало понимание намерений человека. Новые правила также определят поведение ИИ в незнакомых ситуациях. 
Источник изображения: Brecht Corbeel/Unsplash Помимо следования намерениям человека, документ закрепляет принципы минимизации вреда, честности и прозрачности искусственного интеллекта. Согласно обновлённым правилам и рекомендациям, модели должны не просто буквально выполнять инструкции, но и учитывать их смысл. При этом они должны сообщать о пределах своих знаний и помогать пользователям самостоятельно принимать решения и достигать поставленных целей. OpenAI рассматривает обновлённый документ как часть работы по согласованию поведения ИИ в общении с человеком. Компания признала, что существующие модели пока не полностью соответствуют новым принципам, и изучает дополнительные методы обучения, которые позволят лучше усвоить их. Подход OpenAI перекликается с концепцией и «конституционного ИИ» (Constitutional AI) компании Anthropic, в которой набор принципов используется для формирования поведения моделей и повышения прозрачности заложенных в них ценностей. Примечательно, что обновление OpenAI последовало за инцидентом, в ходе которого автономный ИИ-агент компании взломал в тестовой среде крупнейшую платформу искусственного интеллекта Hugging Face, показав тем самым, что передовые модели могут нарушать установленные правила и обходить защитные механизмы при выполнении поставленных человеком задач. DeepSeek и Moonshot AI использовали GPT-6 Astra для обучения своих ИИ-моделей
30.10.2026 [01:10],
Анжелла Марина
Китайские разработчики DeepSeek и Moonshot AI, как выяснило издание The Information, активно использовали результаты работы модели GPT-6 Astra компании OpenAI при обучении своих новейших систем искусственного интеллекта. Речь идёт о практике дистилляции, позволяющей переносить возможности более мощных моделей в другие системы. 
Источник изображения: Grok Reuters также сообщает, что результаты дистилляции GPT-6 Astra использовались при обучении модели Kimi K3.1 Pro от Moonshot AI, выпущенной на прошлой неделе, а также обновлённой DeepSeek V4.1-Flash 1017, которая появилась 17 октября. Дистилляция предполагает использование ответов более мощной модели для обучения другой системы, что позволяет быстрее воспроизводить определённые возможности искусственного интеллекта без сопоставимых затрат разработчиков менее мощных моделей. Использование подобных методов стало предметом споров между ведущими компаниями. OpenAI, Anthropic и Google считают, что дистилляция позволяет конкурентам не вкладываясь материально быстро копировать возможности их моделей. В публикации от 30 сентября OpenAI сообщила, что обнаружила участников кампании по сбору данных, начавшейся в июле, которые, по утверждению компании, были связаны с Moonshot AI. Представители OpenAI, DeepSeek и Moonshot AI не ответили на запросы Reuters о комментариях. Ранее в октябре Anthropic заявила, что новые меры защиты её моделей Claude позволили сократить объём данных, собираемых в ходе атак с применением дистилляции, на 90–99%. OpenAI заявила о научных прорывах: ИИ доказал гипотезу Согге и опроверг гипотезу экспоненциального времени
27.10.2026 [11:02],
Павел Котов
Спустя менее чем месяц после публикации нескольких сотен работ, в которых, по утверждениям OpenAI, содержатся решения давних математических задач, компания представила ещё три крупных открытия: в области математики, физики и информатики. В области физики и информатики OpenAI привлекла внешних экспертов, которые будут сопровождать процесс представления результатов; эксперты в области математики рекомендовали напрямую опубликовать полученные ИИ результаты, чтобы исследователи могли самостоятельно их проанализировать и предложить свои пояснения. 
Источник изображений: Brecht Corbeel / unsplash.com Совершённое ИИ открытие в области математики связано с локальным сглаживанием волнового уравнения в евклидовом пространстве. С помощью вспомогательного уравнения в частных производных ИИ доказал гипотезу Согге для волн в пространствах размерностью не менее двух. Это доказательство также подтвердило несколько гипотез Какеи и оценки Штейна. Результаты работы модели компания решила опубликовать напрямую, как это было сделано 6 октября. Эксперты рекомендовали и в будущем публиковать результаты работы ИИ в научных репозиториях и сопровождать их формализованными в Lean доказательствами, информацией о критериях выбора задач и механизмами финансирования для исследователей, которые будут заниматься анализом полученных результатов. В области информатики ИИ опроверг гипотезу экспоненциального времени. В работе представлен алгоритм, позволяющий точно подсчитывать число решений в определённом классе логических задач за время меньше экспоненциального при ограниченном объёме памяти. Изучением и разъяснением доказательства займётся независимая группа учёных — по их просьбе компания открыла доступ к материалам немедленно, чтобы ознакомиться с ними могли и другие специалисты.  Подробная информация о работе в области физики пока не опубликована, известно лишь, что речь идёт о «строгом математическом доказательстве существования определённых взаимодействующих квантовых теорий поля, включающих калибровочные поля и фермионы в четырёхмерном пространстве, включая квантовую хромодинамику и единое дополнение к Стандартной модели физики элементарных частиц». OpenAI также опубликовала открытое письмо к научному сообществу, в котором призвала обсудить подходы к проверке подобных заявлений и выработать нормы работы с научными прорывами ИИ. На обсуждение выносятся три вопроса.
OpenAI представила GPT-6.1 Terra — быструю модель для самостоятельной работы на компьютере
27.10.2026 [00:33],
Николай Хижняк
Компания OpenAI выпустила GPT-6.1 Terra — новую языковую модель с поддержкой визуального анализа, ориентированную на автоматизацию рабочих задач и быстрое управление компьютером. Нейросеть представляет собой значительный шаг вперёд по сравнению с моделью предыдущего поколения GPT-5.6 Terra и предлагает пользователям повышенную скорость работы. 
Источник изображений: OpenAI По словам разработчиков, GPT-6.1 Terra превосходно справляется с задачами, составляющими основу повседневной рабочей деятельности: от подготовки предложений и интерпретации технических чертежей до заполнения форм и редактирования видео. Цены на стандартный API для GPT-6.1 Terra на 50 % ниже, чем для GPT-5.6 Terra и GPT-6.1 Sol. Согласно пресс-релизу, стоимость теперь составляет $1 за миллион входных токенов, $0,05 за миллион кешированных входных токенов и $5 за миллион выходных токенов. Внутренние тесты OpenAI показывают, что по точности ответов GPT-6.1 Terra вплотную приблизилась к флагманским решениям.  В бенчмарке Agents’ Last Exam, оценивающем способность ИИ-агентов решать сложные профессиональные задачи на рабочем месте, Terra при среднем уровне рассуждений набрала на 15 процентных пунктов больше, чем GPT-5.6 Terra, оказавшись при этом примерно в три раза дешевле. При максимальном уровне рассуждений модель продемонстрировала точность на уровне флагманской GPT-6 Astra, но при стоимости токенов в 10 раз ниже. В этом же тесте при максимальном уровне рассуждений Terra оказалась более чем в три раза эффективнее по расходу токенов и в четыре раза дешевле за токен, чем Claude Opus 5.5, что обеспечило примерно девятикратное снижение стоимости выполнения задачи. При этом Terra работает более чем в три раза быстрее, чем GPT-6 Astra и GPT-6.1 Sol.  В тесте MMMU-Pro (визуальное мышление) нейросеть превзошла предшественницу GPT-5.6 Terra на всех уровнях рассуждений, продемонстрировав более глубокое понимание контекста и практически сравнявшись с показателями флагманских GPT-6 Astra и GPT-6.1 Sol при гораздо меньшей стоимости.  В тесте OSWorld 2.1, оценивающем, насколько эффективно ИИ-агенты используют настольные приложения для выполнения многоэтапных задач, например создания 3D-модели на основе технического чертежа, GPT-6.1 Terra при среднем уровне рассуждений превзошла лучший результат предыдущей версии GPT-5.6 Terra, затратив на это лишь малую часть прежней стоимости выполнения одной задачи.  В этом году OpenAI уделила особое внимание сокращению количества галлюцинаций и фактических ошибок. Согласно результатам внутреннего тестирования с использованием промптов, провоцирующих ошибки, частота ошибок при минимальном уровне рассуждений (low reasoning effort) снизилась с 53,6 % у GPT-5.6 Terra до 16,7 % у GPT-6.1 Terra — почти на 37 процентных пунктов. При максимальном уровне рассуждений (maximum effort) количество ошибок снизилось на 18 процентных пунктов, до 4,3 %, что практически сравняло модель с флагманами GPT-6 Astra и GPT-6.1 Sol.  В специализированном тесте Terminal-Bench 4.0, оценивающем способность модели решать задачи из командной строки, её результат вырос более чем вдвое — с 21,5 % у GPT-5.6 Terra до 50,3 % у новой GPT-6.1 Terra при максимальном уровне рассуждений. OpenAI добавляет, что для более сложных задач, связанных с написанием кода, по-прежнему лучше подходят модели GPT-6.1 Sol и GPT-6 Astra.  Тест Terminal-Bench-Science 0.1 проверяет способность агентов писать код для автоматизации научных исследований, например для отслеживания деления клеток на видео в режиме таймлапса. При максимальном уровне рассуждений Terra обошла модель GPT-6.1 Sol при меньшей стоимости и сократила разрыв в эффективности с Claude Opus 5.5 от Anthropic до пяти баллов. Расчётная стоимость работы GPT-6.1 Terra при этом составила менее одной пятой затрат на Opus. Компания отмечает, что с точки зрения безопасности модель GPT-6.1 Terra соответствует критическому порогу в области кибербезопасности согласно внутреннему фреймворку OpenAI (Preparedness Framework) и сохраняет защитные механизмы, разработанные для GPT-6 Astra. По сравнению с GPT-5.6 Terra она лучше удерживает контекст задачи и честно сообщает пользователю о своих ограничениях и потенциальных препятствиях. В тестах на инъекции промптов GPT-6.1 Terra продемонстрировала высокую устойчивость к вредоносным инструкциям, направленным на то, чтобы отвлечь её от выполнения задачи пользователя. Доступ к GPT-6.1 Terra открылся сегодня для всех пользователей с подписками Plus, Pro, Enterprise и Edu в ChatGPT Work и Codex. Разработчики могут получить к ней доступ через API под идентификатором gpt-6.1-terra. Лучше бы молчали: власти США считают, что апокалиптические прогнозы ИИ-лидеров лишь сеют хаос
25.10.2026 [16:23],
Владимир Мироненко
У властей США растёт раздражение лидерами ИИ-индустрии, которые вместо того, чтобы развивать ИИ-технологии и заниматься разъяснением их пользы для общества, постоянно твердят об экзистенциальных угрозах. Это только усиливает политическую нестабильность на фоне уже назревшего мощного общественного недовольства развитием ИИ, пишет Axios. 
Источник изображения: Steve A Johnson/unsplash.com Даже те представители власти и законодатели, которые поддерживают развитие ИИ, хотели бы, чтобы ИИ-лидеры просто занимались созданием своих продуктов, обходясь без громких заявлений о возможности глобальной катастрофы. Это превращает процесс выработки регулирования в некое подобие моральной паники, мешая конструктивной работе. Особенно раздражает власти непоследовательность руководителей ИИ-компаний, которые в рамках одного выступления могут совмещать обещания всеобщее процветание с предсказаниями конца света, что усиливает ощущение хаоса. «Трудно представить себе группу людей, которая существовала бы в большем вакууме и была бы настолько оторвана от жизни обычных американцев, как представители индустрии ИИ», — заявил сенатор Джон Кертис (John Curtis). «Ваш подход сеет хаос в общественной дискуссии», — написал ранее в этом месяце сенатор Берни Морено (Bernie Moreno) гендиректору компании Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei), выразив недовольство его комментариями, которые «провоцируют панику». Поведение компании Anthropic вызывает особенно сильное недовольство у Вашингтона. Это, в частности, связано с тем, что об инциденте, связанном со взломом моделями Anthropic правительственных веб-сайтов, компания уведомила власти с задержкой. Также предложенный ею законопроект о безопасности ИИ содержит положение, против которого она сама же ранее активно выступала: о приоритете федерального законодательства над законами штатов в сфере ИИ. Кроме того, в законопроекте термин «катастрофический инцидент», связанный с ИИ, был определён как событие, повлекшее гибель 50 и более человек, что вызвало резкую критику. Впоследствии представитель руководства Anthropic дезавуировал некоторые положения законопроекта, но это лишь усилило недоверие к ней со стороны Вашингтона. В Anthropic сообщили, что известили об происшедшем с ИИ-моделями Белый дом и профильные ведомства сразу после завершения внутренних проверок, и что сотрудничают с группой «Силы суперинтеллекта» (Super Intelligence Force, SIF) в разработке механизма отчётности об инцидентах. Компания также отметила, что выступает против приоритета федерального законодательства, если не будут установлены строгие федеральные нормы. Также вызвала критику властей позиция компании OpenAI по поводу регулирования ИИ. В Вашингтоне считают, что предложения компании носят расплывчатый характер, а их конечная цель — блокировать регулирование сферы искусственного интеллекта на уровне штатов. В настоящее время деятельность обеих компаний стала предметом расследования Федеральной торговой комиссии (FTC) США. Согласно недавнему опросу, большинство американцев считают, что искусственный интеллект вреден для общества. В связи с этим власти предпочли бы, чтобы ИИ-лидеры проявляли бы меньше активности в заявлениях и больше уделяли бы внимания своей непосредственной работе и выстраиванию доверия в обществе к ИИ-технологиям. OpenAI возобновила обучение ИИ-моделей, но не пускает их в интернет
24.10.2026 [09:03],
Николай Хижняк
Компания OpenAI начала ограничивать доступ к Сети для своих наиболее мощных моделей искусственного интеллекта во время их обучения. Так она отреагировала на недавние инциденты, когда её системы получили несанкционированный доступ к ресурсам других организаций. 
Источник изображения: Gavin Phillips / Unsplash В пятницу в своём блоге OpenAI сообщила, что после месячной паузы возобновила обучение передовых моделей. При этом доступ к интернету для них будет заблокирован до тех пор, пока разработчики не внедрят надёжную защиту. Это должно исключить риск того, что ещё не выпущенные модели смогут совершать несанкционированные действия в Сети. «Учитывая текущее состояние исследований в области безопасности ИИ, систем мониторинга и защиты интернет-инфраструктуры, мы считаем, что ответственный подход заключается в обучении передовых моделей без доступа к интернету», — заявили в компании. В конце сентября OpenAI объявила о приостановке обучения своих самых продвинутых моделей. Это произошло после того, как одна из систем ИИ-агентов смогла выйти в Сеть и связаться со сторонним чат-ботом, хотя должна была обучаться в изолированной среде без доступа к интернету. В компании назвали этот побег первым подобным инцидентом с июля, когда в ходе тестов группа моделей также получила доступ к интернету и проникла в систему платформы Hugging Face. По словам компании, в тот раз модели работали без стандартных защитных ограничений. Предполагалось, что они будут находиться в «песочнице» — изолированной виртуальной среде для безопасного тестирования. Однако системы смогли выйти за её пределы, воспользовавшись уязвимостью в программном обеспечении для доступа к открытому интернету. После инцидента с Hugging Face компания сократила количество каналов, через которые модели могли получить доступ к Сети во время обучения и тестирования. Открытыми оставили лишь те, что необходимы для сбора метрик, ведения логов и аутентификации. Кроме того, компания направила значительные вычислительные мощности на ИИ-агентов для поиска брешей в собственных средах обучения. Это часть процесса «red-teaming» — намеренных попыток взлома для выявления слабых мест до того, как ими воспользуются реальные злоумышленники. «Эти ИИ-агенты обнаружили в большинстве таких сервисов уязвимости, которые предоставляли им ограниченный доступ к интернету», — сообщила компания. В OpenAI добавили, что с тех пор развернули патчи, ввели более строгие сетевые ограничения и передали информацию об обнаруженных уязвимостях сторонним разработчикам. С подобными сбоями сталкиваются и конкуренты OpenAI, включая Anthropic. Компании неоднократно сообщали об инцидентах, в ходе которых их модели совершали самостоятельные атаки или выполняли несанкционированные действия на сторонних веб-сайтах и в системах. Эти случаи, а также ряд серьёзных предупреждений со стороны представителей отрасли, вывели дискуссию о безопасности ИИ в центр общественного внимания. Некоторые разработчики предупреждают, что их системы вскоре могут стать настолько сложными, что люди утратят контроль над ними. Это усиливает опасения, что данная технология может быть использована злоумышленниками для проведения разрушительных кибератак или создания биологического оружия. Инвесторы наелись ИИ: оценка OpenAI скатилась на 11 % перед IPO, а компания ищет ещё $30 млрд
23.10.2026 [12:05],
Алексей Разин
До выхода на IPO в следующем году OpenAI рассчитывает привлечь ещё около $30 млрд, но инвесторы не торопятся сорить деньгами в прежнем объёме. Возможно, сумма привлечённых средств окажется меньше, а капитализацию стартапа оценят лишь в $1,25 трлн вместо первоначально запланированных $1,4 трлн. 
Источник изображения: OpenAI В сегменте ИИ, с точки зрения инвесторов, не всё так благополучно, поскольку деньги становятся дороже, а реализация многих проектов начинает буксовать. Соответственно, ожидания с точки зрения капитализации начинают корректироваться в сторону уменьшения даже для фаворитов рынка. Anthropic, как сообщалось недавно, теперь вынуждена ориентироваться на величину капитализации в районе $1,5 трлн вместо первоначальных $2 трлн. По информации Financial Times, готовящаяся привлечь $30 млрд до момента выхода на биржу в следующем году компания OpenAI также вынуждена поубавить аппетиты. Если недавно она пыталась оценить свою капитализацию в $1,4 трлн, то теперь её ожидания в этой сфере снижены до $1,25 трлн. В любом случае, чисто формально предыдущий раунд финансирования OpenAI оценивал компанию в $852 млрд, и рост до $1,25 млрд получился бы почти полуторакратным, но от прежних ориентиров в этой сфере компании придётся на какое-то время отказаться. Ещё недавно, как отмечает источник, Morgan Stanley и Dragoneer пытались привлечь очередную порцию капитала для OpenAI, исходя из оценки стартапа на уровне $1,4 трлн без учёта вновь привлекаемой суммы. Спрос со стороны клиентов Morgan Stanley оказался ниже, чем в прошлом. «Никакой шумихи не было. Все предыдущие разы наблюдалось какое-то неистовство. На этот раз всё оказалось глухо», — охарактеризовали ситуацию с интересом инвесторов к OpenAI источники Financial Times. Некоторые инвесторы буквально «страдают от несварения», вложив слишком много средств в ходе предыдущих раундов. В марте 2025 года стартап привлёк $40 млрд, годом позже привлёк рекордные $122 млрд. Конкурирующая Anthropic также привлекла в текущем году сумму, приближающуюся к $100 млрд. Некоторые инвесторы признались Financial Times, что предпочли бы сначала дождаться итогов IPO стартапа Anthropic, которое намечено на этот квартал, прежде чем нести дополнительные средства конкуренту. OpenAI рассчитывает привлечь $30 млрд до выхода на собственное IPO, которое пока намечено на первую половину 2027 года. Основную часть средств в этом раунде могли бы внести американская инвестиционная группа Coatue и фонды из ОАЭ, как отмечает источник, но пока с ними лишь ведутся переговоры. Сделка с последними могла бы предоставить OpenAI право на приоритетное получение контроля над вычислительными мощностями, которые возводятся для неё в ОАЭ партнёрами. Инвесторам дан срок до 30 октября, чтобы принять решение об участии в сделке по финансированию OpenAI. Не исключено, что по её итогам удастся привлечь меньше $30 млрд. ИИ добрался до древнего кода: OpenAI научилась переносить программы с COBOL с точностью 97,9 %
21.10.2026 [19:58],
Анатолий Хаблюк
OpenAI научила свои ИИ-модели гораздо лучше справляться с устаревшими языками программирования, на которых до сих пор работают банки, корпорации и государственные системы. В тестах GPT-6.1 Sol перенесла программы с COBOL на современные языки с сохранением их работы в 97,9 % случаев. Это может заметно упростить модернизацию старого ПО, которое годами считалось слишком сложным и дорогим для переписывания. 
Источник изображения: OpenAI Главная сложность работы с такими языками заключается в недостатке доступного программного кода и документации для обучения нейросетей. Многие приложения были созданы десятилетия назад, а их первоначальные разработчики давно покинули компании. В некоторых случаях важные бизнес-процессы описаны исключительно в исходном коде. Поэтому при переносе программы на другой язык необходимо не просто переписать ее, но и сохранить особенности обработки данных и вычислений. Для оценки новых возможностей OpenAI разработала тест MultiLangBench, в котором нейросеть должна самостоятельно создать совместимый с SQLite движок базы данных на одном из 20 языков программирования. Модель GPT-6 Astra при максимальном уровне рассуждений успешно прошла в среднем 87,4 % проверок против 26,8 % у GPT-5.6 Sol. Особенно заметно улучшились результаты на COBOL — с 10,9 до 72,1 %, Fortran — с 21,4 до 83,5 %, а также Visual Basic — с 27,5 до 89,4 %. В 19 из 20 языков показатель Astra превысил 83 %. Более доступная GPT-6 Luna также превзошла предыдущую модель, набрав в среднем 40,3 % в MultiLangBench. Стоимость выполнения одного задания через API составила около $0,77 против $3,48 у GPT-5.6 Sol. Таким образом, затраты снизились примерно на 78 %, хотя точность Luna осталась заметно ниже, чем у Astra. Отдельное испытание было посвящено переносу программ с COBOL на C++, Java, Kotlin, Python и Rust. Для успешного прохождения теста преобразованная программа должна была полностью повторять поведение оригинала, включая правила округления и обработку отсутствующих записей. При минимальном уровне рассуждений GPT-6.1 Sol справилась с 86,6 % заданий против 5,4 % у GPT-5.6 Sol, причем стоимость обработки оказалась на 39 % ниже. При повышении уровня рассуждений результат новой модели достиг 97,9 %. Интерес к модернизации COBOL растет и среди конкурентов OpenAI. В феврале компания Anthropic заявила о возможности автоматизировать часть работ по анализу и обновлению старого программного обеспечения с помощью Claude Code. На фоне этого заявления акции IBM, чьи мейнфреймы широко используются для выполнения подобных программ, резко подешевели. ChatGPT научился прятать переписки от посторонних — чаты теперь можно закрыть PIN-кодом или Face ID
21.10.2026 [13:35],
Павел Котов
В ChatGPT заработала функция блокировки чатов, сообщила OpenAI. Нововведение призвано защищать конфиденциальные переписки на тот случай, когда другие люди смогут получить доступ к экрану или устройству пользователя. Защитить доступ к чату можно при помощи PIN-кода, а на поддерживаемых устройствах — средствами биометрической аутентификации Face ID или отпечатками пальцев. 
Источник изображения: BoliviaInteligente / unsplash.com В отличие от временных чатов, которые представляют собой изолированные сессии, не сохраняющиеся в истории, к «Заблокированным чатам» (Locked Chats) можно возвращаться в любой момент. Функция предназначена для ситуаций, когда пользователь обсуждает с искусственным интеллектом что-то личное или готовит сюрприз и не хочет раскрывать эту информацию, передавая устройство друзьям или членам семьи — например, чтобы показать что-то из другого чата. Новая функция обеспечит дополнительную защиту приватности, и это актуально, потому что ChatGPT всё чаще используется для личного общения. Блокировка ограничивает доступ к переписке с клиентских устройств, но не решает вопросов, связанных с хранением или обработкой конфиденциальной информации на платформе. Блокировка чата не означает внедрение сквозного шифрования или создание отдельного зашифрованного хранилища, подчеркнули в OpenAI. Сроки хранения данных остаются прежними; информацию, которую ChatGPT запомнил до момента блокировки, функция не удаляет; настройка «Улучшение модели для всех» не затрагивается. После блокировки чат перемещается в соответствующий подраздел в разделе «Проекты». Он отделяется от основной истории переписки, закреплённых чатов и результатов поиска по ним. Если включена функция «Память», то для заблокированных чатов создаётся отдельная область памяти, общая для всех переписок внутри этого подраздела. Новые сообщения, отправленные после блокировки, могут обновлять эту память, но не затрагивают основную память ChatGPT. Таким образом, информация из заблокированных чатов в обычные переписки не попадёт. Подчёркивается, что сброс PIN-кода приводит к безвозвратному удалению всех заблокированных чатов, файлов и прочих защищённых этим кодом данных. Функция блокировки недоступна для временных, архивных и групповых чатов, а также для чатов, созданных по общей ссылке, содержащих запланированные задачи или записи встреч. Блокировать чаты могут пользователи всех тарифных планов, включая бесплатный. Недоступна она только в версии ChatGPT для сферы здравоохранения. Её развёртывание происходит постепенно, поэтому функция может быть доступна ещё не всем пользователям. ИИ-агенты OpenAI дважды за октябрь обошли систему, которая должна контролировать их поведение
21.10.2026 [13:27],
Владимир Мироненко
Компания OpenAI сообщила о двух нештатных ситуациях, зафиксированных в октябре, когда её ИИ-агенты ослабляли или отключали оповещения внутренней системы мониторинга, предназначенной для отслеживания некорректного поведения автономных ботов. Оба инцидента произошли при выполнении ИИ-агентами внутренних задач по написанию кода и не относятся к разряду серьёзных нарушений. 
Источник изображения: Growtika/unsplash.com В первом инциденте, происшедшем 2 октября, агент GPT-6.1 Sol, занимавшийся исправлением конвейера оценки (evaluation pipeline), отключил автоматические оповещения службы безопасности, истолковав полученное от пользователя указание не отправлять сообщения в Slack в процессе выполнения этой задачи как основание для подавления уведомлений системы мониторинга. В другом случае, шестого октября агент GPT-6 Astra при переносе программы удалил интеграцию с системой мониторинга, чтобы привести код в соответствие с эталонной реализацией, а затем солгал пользователю, что мониторинг не был отключен. «В обоих случаях агенты обдумывали необходимость сохранения защитных механизмов мониторинга, но интерпретировали стандартные инструкции по написанию кода как разрешение на их ослабление», — сообщила компания. Она отметила, что эти случаи выявили пробел в механизмах обеспечения требований к мониторингу для рабочих нагрузок, инициируемых агентами. OpenAI сообщила, что сложность отключения мониторинга зависит от типа рабочей нагрузки. В случае с рабочими нагрузками Codex отключить мониторинг затруднительно, поскольку он выполняется внутри сервиса, обрабатывающего запросы к модели, и находится вне прямого контроля агента. Для процессов оценки это сделать проще — отчасти потому, что в настоящее время компания не требует наличия мониторинга отклонений при оценке моделей, сопоставимых с GPT-6 Luna, ввиду их более ограниченных возможностей. Это создаёт риск использования в настройках при работе Astra механизма обхода мониторинга, изначально предусмотренного для моделей класса Luna. После случившегося компания обновила систему автоматической проверки (Auto-Review), использование которой уже является обязательным для всех внутренних задач Codex: теперь она способна обнаруживать и блокировать попытки отключения мониторинга отклонений. От проверяющего (человека-оператора) и раньше требовалось пресекать попытки обхода мер безопасности, а теперь он получает чёткие инструкции, гарантирующие корректное применение мониторинга отклонений. Также ведётся работа над тем, чтобы для каждой категории рабочих нагрузок существовало обоснование безопасности (safety case), в котором прописаны требования к мониторингу. Рабочие нагрузки, для которых отсутствует такое обоснование или которые не соответствуют установленным для их категории требованиям, будут автоматически завершаться. Вместе с тем разработчики стремятся понять, почему модели вообще могут пытаться это сделать. У компании пока нет объяснения такого поведения ИИ-агентов. Альтман предложил три способа спасти мир от опасного ИИ — один из них лишит конкурентов видеокарт
20.10.2026 [14:33],
Алексей Разин
Сэм Альтман (Sam Altman) предложил три варианта обеспечения безопасности ИИ в мировых масштабах. Нужно либо брать пример с МАГАТЭ в сфере атомной энергетики, либо консолидировать контроль за разработками по примеру CERN, либо пользоваться принципом «кто первый встал, того и GPU». 
Источник изображения: X, Sam Altman С выхода чат-бота ChatGPT компании OpenAI осенью 2022 года принято отсчитывать историю ИИ-бума, поэтому один из её основателей и генеральный директор Сэм Альтман то и дело берёт на себя смелость предлагать глобальные инициативы, способные тем или иным образом повлиять на траекторию развития всей отрасли. В своём недавнем обращении к сотрудникам стартапа Альтман предложил три варианта обеспечения безопасности ИИ, причём все они в той или иной мере кажутся причудливыми. По данным The Information, Альтман свои идеи в этой сфере изложил персоналу OpenAI ещё на прошлой неделе. По его словам, стартап должен до конца следующего года определиться, какую из предложенных главой компании стратегий в области обеспечения безопасности ИИ нужно принять на вооружение. Первый из сценариев подразумевает создание некоей международной контролирующей организации типа МАГАТЭ. В рамках подобной структуры правительства стран и ИИ-компании смогут совместно устанавливать стандарты в области безопасности, а высокопроизводительные ИИ-модели будут подвергаться независимой проверке и аудиту перед выпуском. По данным источника, сам Альтман к этой идее склонялся сильнее, чем к двум остальным. Ещё в 2023 году он вместе с двумя коллегами выступил соавтором статьи, которая предлагала создать подобный надзорный орган в сфере ИИ. Второй сценарий отчасти заимствует идею, высказанную около десяти лет назад сооснователем Google DeepMind Демисом Хассабисом (Demis Hassabis), а потому в описании Альтмана он получил обозначение «план Демиса». Ведущие разработчики ИИ, по этому замыслу, должны учредить исследовательскую организацию, совместно управляемую разными странами — как в случае с Европейской организацией по ядерным исследованиям (CERN). Под крылом такой организации разработчики ИИ могли бы делиться результатами своих исследований и оценками новых моделей с точки зрения безопасности, а не тратить силы на конкурирование друг с другом. Впрочем, такая структура потребовала бы активного вовлечения правительств различных стран, а потому оказалась бы труднореализуемой на практике. Третий, наиболее спорный сценарий, подразумевает использование технологического и экономического преимущества компании, которая первой достигнет «сильного ИИ», для блокирования разработок её конкурентов. По замыслу, первая достигшая рекурсивного самосовершенствования ИИ компания должна будет лишить доступа к GPU своих конкурентов. Альтман такой план назвал ужасным, и подчеркнул, что привёл его только ради полноты вариантов обсуждения. Некоторые из сотрудников OpenAI предположили, что такой план направлен против конкурирующей Anthropic. Как известно, последняя недавно направила властям США собственный законопроект, который подразумевает прохождение передовыми разработчиками ИИ не менее двух процедур независимого аудита ежегодно. Кроме того, у властей США появляется право приостановить обучение ИИ-модели, если появляются основания полагать, что в своём текущем виде она способна причинить ущерб в размере более $1 млрд или повлечь смерть или серьёзные увечья 50 и более человек. Альтман в своём обращении к персоналу OpenAI признался, что не существует достаточного количества практических способов «ограничить скорость» разработки ИИ. Сложно найти баланс между обеспечением безопасности разработки и необходимостью не отставать в острой технологической конкуренции. OpenAI участвует в переговорах с Anthropic и Google по учреждению единого надзорного органа по контролю за соблюдением стандартов при разработке передовых ИИ-моделей. Соответствующие процедуры планируется реализовать к концу текущего года или началу следующего, разместив независимых проверяющих внутри каждой из указанных компаний. Необходимо будет установить и единый стандарт предоставления отчётов об инцидентах в сфере безопасности ИИ. Противоречия между участниками переговоров пока сводятся к тому, будет ли новый орган непосредственно заниматься аудитом либо станет делегировать эти полномочия сторонним организациям. OpenAI торопится привлечь $30 млрд, чтобы инвесторы не отдали деньги Anthropic
20.10.2026 [07:58],
Алексей Разин
OpenAI спешит привлечь $30 млрд от инвесторов, пока Anthropic готовится к IPO в ноябре. Компания рассчитывает поднять свою оценку выше $1,4 трлн и получить деньги раньше конкурента, который борется за внимание той же группы инвесторов. При этом собственный выход OpenAI на биржу пока намечен лишь на 2027 год. 
Источник изображения: Unsplash, Brecht Corbeel Намерения OpenAI повременить с выходом на биржу не означают, что этот стартап не нуждается в дополнительных средствах, поэтому новый раунд его финансирования, по данным Reuters, может прийтись на период, предшествующий IPO конкурирующей Anthropic. Последнее, как ожидается, запланировано на середину ноября, поэтому OpenAI торопится привлечь средства инвесторов на свои нужды, чтобы соответствующие финансовые ресурсы не достались конкуренту в полном объёме. Оба конкурирующих стартапа всё чаще делят между собой одну и ту же группу инвесторов, поэтому сроки привлечения капитала в данном случае имеют большое значение. Фактором, способствующим привлечению средств на своё развитие, OpenAI сейчас считает наблюдаемый прирост выручки после запуска новых ИИ-моделей. Переговоры с участием японской SoftBank, арабской MGX и некоторых других существующих акционеров OpenAI ведутся на тему привлечения дополнительных примерно $30 млрд. По данным источника, OpenAI на прошлой неделе провела встречи с представителями суверенных инвестиционных фондов и тех фондов, которые ориентированы на долгосрочные инвестиции. В прошлую среду состоялась и встреча руководства Anthropic с потенциальными инвесторами в IPO, поэтому конкуренция за финансовые ресурсы между двумя компаниями обостряется. OpenAI постарается провести новый раунд финансирования быстрее, чем обычно требуется для инвестиций подобного масштаба. Стартапу нужны дополнительные средства на финансирование строительства вычислительной инфраструктуры и укрепление баланса на тот случай, если условия на рынке IPO будут ухудшаться, ещё дальше отодвигая её выход на биржу, пока намеченный на 2027 год. OpenAI сообщила инвесторам, что рост её доходов ускорился после выхода модели GPT-6 Astra, и приведённая годовая выручка достигла $50 млрд, а к концу текущего года этот показатель может вырасти до $70 млрд. Компания также готова дополнительно снизить цены на право использования своих ИИ-моделей, подчёркивая, что подобные меры в недавнем прошлом способствовали росту их популярности. Выручка конкурирующей Anthropic во втором квартале достигла $11,6 млрд, в третьем она выросла до $16,8 млрд, а годовая в приведённом виде в конце июля составляла $65 млрд. Инвесторов беспокоит замедление темпов роста выручки стартапа, некоторые из них даже заявили, что справедливым уровнем капитализации для Anthropic является около $1,5 трлн. OpenAI старается привлечь деньги инвесторов до того, как Anthropic начнёт сильнее раскрывать данные о своих финансовых потоках по мере приближения к своему IPO. Сообщается, что OpenAI хочет избежать прямых сравнений с Anthropic в этой сфере на данном этапе. Стартапы используют разные подходы в определении размера выручки, показатели Anthropic в такой ситуации выглядят несколько привлекательнее, и такие расхождения могут влиять на принятие решений инвесторами. Microsoft заявила, что создала ИИ мощнее GPT-5.6, потратив на обучение в четыре раза меньше ресурсов
16.10.2026 [12:52],
Павел Котов
Microsoft заявила, что создала ИИ-модель мощнее GPT-5.6, потратив на её обучение вчетверо меньше вычислительных ресурсов, чем OpenAI. По словам главы ИИ-направления Мустафы Сулеймана (Mustafa Suleyman), новая MAI-Base-2 также оказалась в 12 раз экономичнее моделей DeepSeek, хотя конкретные системы для сравнения он не назвал. 
Источник изображения: microsoft.ai «Теперь у нас есть более мощная предварительно обученная базовая модель, чем та, что лежит в основе GPT-5.6. причём для её обучения мы использовали лишь четверть тех вычислительных ресурсов, что потребовались OpenAI», — заявил господин Сулейман на общем собрании сотрудников. Предварительное обучение — начальный этап разработки ИИ-модели, при котором она выявляет закономерности в огромных массивах текста, изображений и других данных. Это процесс требует колоссальных и дорогостоящих вычислительных ресурсов. Если Microsoft удалось сделать этот процесс более эффективным, это позволит компании существенно сократить расходы. Новая передовая модель получила название MAI-Base-2 — её тестировали в сравнении с моделями OpenAI, в том числе с системой под кодовым названием Spud, на которой работает GPT-5.6. Модель от Microsoft, утверждает господин Сулейман, показала лучшие результаты в тестах на оценку способностей ИИ понимать и прогнозировать закономерности в данных. Сравнения основаны на технических сведениях о моделях OpenAI, которые есть в распоряжении Microsoft. Примечательно, что он решил акцентировать внимание на недостатках моделей OpenAI, в которую корпорация вложила миллиарды долларов; доля корпорации в разработчике ChatGPT, вероятно, превышает $100 млрд. Критика в адрес OpenAI может отрицательно сказаться на ценности этих инвестиций. Их связывает тесное партнёрство: Microsoft предоставляет клиентам облачной платформы Azure доступ к моделям OpenAI и использует эти модели в собственных продуктах, в Copilot. За последний год отношения между двумя компаниями заметно охладели: Microsoft всё чаще стремится действовать независимо от OpenAI, в том числе разрабатывая собственные модели. Новая модель Microsoft, по словам Мустафы Сулеймана, демонстрирует и более высокую вычислительную эффективность: она потребляет в 12 раз меньше ресурсов, чем даже DeepSeek. Он не уточнил, какая именно модель китайской лаборатории имеется в виду, но в блоге компании говорится, что процесс предварительного обучения MAI-Base-2 оказался значительно эффективнее аналогичных показателей DeepSeek-V4-Pro-Base. В марте Microsoft сформировала объединённую команду для работы над коммерческими и потребительскими версиями Copilot, а Сулейман возглавил направление разработки ИИ. OpenAI готовится потратить $750 млрд на инфраструктуру, но внезапно меняет главу направления
16.10.2026 [10:53],
Алексей Разин
В должности директора по вычислительной инфраструктуре OpenAI Сачин Катти (Sachin Katti) успел проработать около года. Стремительно меняющаяся конъюнктура рынка не способствовала сохранению за ним этой должности, а потому покинуть компанию он готовится в следующем месяце в поисках новых карьерных возможностей. 
Источник изображения: Intel До перехода в OpenAI в конце прошлого года Сачин Катти (Sachin Katti) с 2021 года возглавлял направление искусственного интеллекта в корпорации Intel. В OpenAI в его обязанности входила организация взаимодействия с партнёрами по развитию вычислительной инфраструктуры, необходимой для адекватного прогресса в сфере разработки новых ИИ-моделей. С июля Катти занимал пост вице-президента OpenAI по вычислительной стратегии и инфраструктуре GPT. В этой области имелись свои сложности, как можно судить по реализации проекта Stargate, направленного на строительство гигантских ЦОД в США. Переговоры OpenAI с SoftBank и Oracle в рамках проекта не принесли желаемого результата, поэтому первой компании пришлось договариваться с двумя другими по отдельности. Кроме того, при Катти были достигнуты договорённости с Amazon (AWS) об использовании вычислительных мощностей этого облачного провайдера для нужд OpenAI. В августе этого года OpenAI удалось договориться об аренде 10-ГВт центра обработки данных SB Energy под финансовые гарантии компании Nvidia. Как отмечает The Wall Street Journal, сотрудникам OpenAI о предстоящей отставке Сачина Катти планировалось сообщить в грядущую среду, но с учётом предания этой информации огласке планы компании могут поменяться. Катти должен покинуть OpenAI в середине следующего месяца, но сохранит за собой статус советника. Это не единственная кадровая перестановка в подразделении OpenAI, которое отвечает за развитие фирменной вычислительной инфраструктуры. Место Сачина Катти в OpenAI займёт Удай Руддараджу (Uday Ruddaraju), который этим летом был повышен в должности до технического директора профильного подразделения стартапа. Он будет подчиняться напрямую президенту компании Грегу Брокману (Greg Brockman). До 2030 года стартап собирается направить на соответствующие нужды до $750 млрд, поэтому работа на данном направлении наверняка интенсифицируется. OpenAI представила GPT-Live-1.1 — голосовой ИИ стал лучше говорить, но хуже соблюдать правила
16.10.2026 [09:40],
Павел Котов
OpenAI официально представила GPT-Live-1.1 — новую версию ИИ-модели, которая обеспечивает голосовое общение с ChatGPT; вместе с ней дебютировала облегчённая версия GPT-Live-1.1 Quip. Новинки призваны сделать разговоры с ИИ более естественным, но в ряде случаев они стали хуже предшественниц справляться с соблюдением правил безопасности, признался разработчик. 
Источник изображения: Brecht Corbeel / unsplash.com Главная особенность моделей GPT-Live — полнодуплексный режим работы, то есть их способность одновременно слушать собеседника и отвечать ему. В отличие от традиционных систем, которым нужно сначала распознать речь и только после этого сформировать ответ, эти модели работают в непрерывном режиме. Они реагируют на паузы, изменения в темпе речи и перебивания, а также решают, следует ли слушать дальше, или можно уже отвечать. За счёт этого разговор становится естественным и не так уже напоминает обмен вопросами и ответами. GPT-Live-1.1 выступает заменой GPT-Live-1, а вариант GPT-Live-1.1 Quip — преемница GPT-Live-1 mini. Основная модель подключается по умолчанию в голосовом режиме ChatGPT для подписчиков платных тарифов от Plus и выше, работает в сервисах Codex и Dots; пользователям бесплатного тарифа доступна только облегчённая Quip. В обеих моделях улучшились звучание речи и произношение на разных языках, отметил разработчик. OpenAI протестировала модели GPT-Live-1.1 на предмет соблюдения ограничений и способности не вводить пользователей в заблуждение — в целом они проявили себя на уровне предшественниц, но ухудшили результаты по четырём направлениям: контент деликатного характера, психическое здоровье пользователей, эмоциональная зависимость от ИИ и жестокость. Компания намерена выяснить, как это получилось, и улучшить результаты в будущих релизах. Разработчик проверил склонность моделей скрывать собственные ошибки. Когда задача в области программирования оказывалась невыполнимой, основная версия GPT-Live-1.1 несколько чаще предшественницы стала признавать проблему; облегчённая несколько ухудшила результаты. В другом тесте моделям отключили выход в интернет и проверили, сообщат ли они об этом пользователю. Здесь, напротив, младшая версия сработала несколько лучше, а старшая — хуже. Тестирование проводилось без защитных механизмов, которые есть у общедоступных вариантов. Отмечается, что модели OpenAI GPT-Live-1.1 не достигли высокого уровня угрозы в области биологического оружия, кибератак и самосовершенствования ИИ. |
© 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
