Последние новости сегодня от ai-news.ru на 22.05.2026

14:48

AI-NEWS.RU Новости искусственного интеллекта
К концу марта 2026 SHRM опубликовал State of AI in HR: доля HR-департаментов с ИИ выросла с 26% до 43% за год
К концу марта 2026 SHRM опубликовал State of AI in HR: доля HR-департаментов с ИИ выросла с 26% до 43% за год. Параллельно Gartner опросил 114 HR-лидеров: 88% не получили значимой бизнес-ценности от ИИ. Инвестиции есть, эффекта — нет. Сценарий типовой: куплена платформа, есть подразделение с риском. Через полгода модель считает, текучка та же. Predictive Analytics — это не модель и не дашборд, а три встроенных шага, которые превращают сигнал в решение до заявления об уходе. На карточке — методика запуска без штата data science. Phenom оценил 500 организаций по 5-уровневой шкале зрелости AI в HR: 83% — на двух нижних уровнях, пилоты без масштаба. По SHRM, главный барьер — не бюджет: 67% HR-лидеров не понимают, что технология реально может. Что работает: Стартовать с одного сегмента. Универсальная модель текучести даёт скоринг и нулевую пользу: «риск есть, что делать неясно». Сужение до группы (мастера, операторы первой линии, разработчики) даёт чистые причины ухода и понятные действия руководителю. Размечать данные за 12–24 месяца. Меньше — модель переобучится. Больше — устаревший контекст: после 2022 года рынок труда сломал прежние паттерны. Начинать с простых моделей. Российские исследования 2025 года в «Цифровой трансформации»: логрегрессия даёт 88–90% точности, decision tree — 74–91%. На таком уровне HRD понимает, как модель считает. Нейросеть добавляет несколько процентов точности и ?100% интерпретируемости. Встроить алерт в workflow руководителя. Не дашборд раз в квартал, а уведомление в Teams. ManpowerGroup в Global Talent Barometer 2026: 64% работников планируют остаться у работодателя — не из лояльности, из тревоги перед автоматизацией. Это окно для удержания, но открывается, когда руководитель действует. Прогнозная аналитика — не модель. Это процесс между данными и решением руководителя. На какой из трёх шагов у вас уже выстроен процесс — данные, модель или активация
May 22, 2026 11:51 AM
ai-news.ru
ИИ В ВООРУЖЕННЫХ СИЛАХ!
Между Пентагоном и компанией Anthropic, занимающейся искусственным интеллектом, разгорелся спор по поводу использования программного обеспечения ИИ в вооружённых силах США. Пентагон хочет использовать разработанную Anthropic модель ИИ Claude для массовой слежки и применения автономного оружия. В конце февраля 2026 года генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи отклонил требование Пентагона. По мнению Anthropic, массовая слежка с помощью ИИ представляет собой фундаментальную угрозу для наших основных прав. Этому автономному оружию чужды человеческие эмоции. У того, кто попадает в поле зрения «робота-убийцы», практически нет шансов. Эта передача показывает, что автоматизированное ведение войны приводит к огромным жертвам среди гражданского населения, разрушениям и неточностям. Kla.TV призывает всех руководителей и разработчиков ИИ во всём мире совместно выступить против текущих требований военного министерства и отказаться от любого участия в этих жестоких войнах. Source: http://www.kla.tv/41147
May 22, 2026 11:50 AM
ai-news.ru
OpenAI и Dell стали партнерами
Компании будут совместно адаптировать Codex для работы в гибридных и on-premise инфраструктурах. Модели OpenAI интегрируют напрямую с платформами Dell AI Data Platform и Dell AI Factory. Решение позволяет корпоративным клиентам развертывать ИИ в локальном контуре с базами данных, закрытыми репозиториями и внутренней документацией без необходимости передачи конфиденциальной информации на сторонние серверы. Целевой сценарий интеграции - разработка автономных ИИ-агентов. Локальный запуск даст агентам прямой доступ к корпоративному контексту для автоматизации бизнес-процессов, работы с системами учета и генерации отчетов. openai.com (https://openai.com/index/dell-codex-enterprise-partnership/) Илон Маск проиграл суд против Сэма Альтмана и OpenAI Суд присяжных в Калифорнии отклонил иск Илона Маска к OpenAI, Сэму Альтману, Грегу Брокману и Microsoft. Причиной стало истечение сроков давности. Маск обвинял бывших коллег в мошенничестве и отказе от изначальной некоммерческой миссии. По его версии, руководство незаконно перевело OpenAI в статус коммерческого предприятия, использовав его стартовые пожертвования в размере $38 млн. Защита OpenAI настаивала, что процесс инициирован для замедления конкурента на фоне развития проекта Маска xAI. Юристы компании заявили, что истец изначально осознавал необходимость привлечения капитала и партнерств уровня Microsoft для масштабирования архитектуры и закупки вычислительных мощностей. businessinsider.com (https://www.businessinsider.com/openai-sam-altman-elon-musk-jury-trial-verdict-2026-5) Anthropic покупает стартап Stainless Anthropic приобрела стартап Stainless, автоматизирующий генерацию SDK. Цель сделки - упростить разработку коннекторов и серверов MCP для интеграции Claude с корпоративным инструментарием. Компании сотрудничают с 2022 года: инфраструктура Stainless применялась для сборки официальных SDK API Claude. Платформа стартапа конвертирует спецификации API в готовые библиотеки и CLI-утилиты для TypeScript, Python, Go, Java и Kotlin. Технологии стартапа позволят сторонним разработчикам автоматизировать создание MCP-серверов для подключения ИИ-моделей к внутренним базам данных и запуска автономных агентов. Команда Stainless перейдет в Anthropic. anthropic.com (https://www.anthropic.com/news/anthropic-acquires-stainless) GitHub выпустил десктопное приложение Copilot Решение работает отдельно от IDE и переводит взаимодействие с ИИ из диалогового окна в параллельные рабочие процессы. В интерфейсе можно запускать несколько агентов одновременно. Для каждой задачи Copilot автоматически разворачивает изолированные Git-worktrees и ветки. Разработчик может поручить одному агенту фоновое исправление CI, а другому написание фичи, не прерывая работу в локальном репозитории. Для работы с PR добавлен механизм Agent Merge. Агенты самостоятельно обрабатывают комментарии после код-ревью, исправляют упавшие тесты и сливают ветки при выполнении заданных условий. Также приложение получило поддержку стандарта MCP. Десктопный Copilot доступен по списку (https://github.com/features/preview/github-app#form) ожидания. На тарифах Business и Enterprise новинка доступна после корпоративной авторизации. github.com (https://github.com/features/preview/github-app) Из FAIR ушёл ключевой сотрудник по видеогенерации Исследователь подразделения FAIR Эндрю Браун перешел в стартап AMI Labs для разработки моделей мира - систем, обучающихся законам физики и причинно-следственным связям реального мира. У Цукерберга Браун провел 3 года. Он занимался моделями генерации видео, выступил соавтором архитектуры Emu Video и контрибьютором комплекса Movie Gen. Фаундеры AMI Labs - суперзвезды ИИ-сцены Ян Лекун и Се Сайнин (самый цитируемый учёный в области генеративного ИИ и CV, соавтор архитектуры Diffusion Transformers). Andrew Brown в сети Х (https://x.com/Andrew__Brown__/status/2056238632500130029) Source: https://x.com/Andrew__Brown__/status/2056238632500130029
May 22, 2026 11:49 AM
ai-news.ru
Максимальные угрозы от ИИ
в режиме реального времени — это сценарии, где системы ИИ действуют автономно или с минимальным человеческим вмешательством, принимая решения за секунды или миллисекунды. Эти угрозы уже частично реализуемы в 2025–2026 годах и могут привести к катастрофическим последствиям: от массовых жертв до эскалации глобальных конфликтов. 1. Автономные летальные системы оружия (LAWS, "убийцы-роботы")? Это одна из самых серьёзных угроз. ИИ-системы могут самостоятельно искать, идентифицировать и уничтожать цели без прямого участия человека. - Скорость: Решения за доли секунды — быстрее, чем человек может вмешаться. - Риски: Ошибки в распознавании (гражданские vs военные), эскалация конфликтов (ложное срабатывание ? ответный удар), распространение среди негосударственных акторов. Уже были случаи использования в Ливии (Kargu-2) и Газе (рои дронов). - Максимальный сценарий: Масштабные рои дронов или автономные системы, вызывающие массовые жертвы или даже случайный запуск более мощного оружия. ООН и эксперты называют это "политически неприемлемым и морально отвратительным", призывая к запрету к 2026 году. 2. Кибератаки на критическую инфраструктуру в реальном времени ИИ резко ускоряет и масштабирует киберугрозы. - Автоматизированные атаки: Генерация полиморфного вредоносного кода, адаптивного фишинга, deepfake-звонков/видео для социальной инженерии в реальном времени. - Цели: Энергосистемы, транспорт, финансовые рынки, ядерные объекты. Один сбой в торговой ИИ-системе может вызвать каскадный обвал экономики за секунды. - Максимальный сценарий: Одновременный вывод из строя энергосетей нескольких стран, отключение больниц, транспортных систем или провокация ядерного конфликта через ложные данные. ИИ позволяет обходить защиту быстрее, чем люди реагируют. 3. Биологическое и химическое оружие, спроектированное ИИ? ИИ уже помогает в дизайне молекул. Злоумышленники могут использовать модели для создания новых патогенов. - Реальное время: Автоматизированное планирование, производство (с помощью синтетической биологии) и распространение. - Максимальный сценарий: Создание высоколетального, заразного агента, который распространяется быстрее, чем системы здравоохранения реагируют. Эксперты (включая CEO Anthropic) предупреждали, что это возможно в ближайшие годы. 4. Манипуляция информационным пространством и принятием решений? - Deepfakes и синтетический контент в реальном времени (голос, видео, диалоги). - Автоматизированная пропаганда, персонализированный фишинг, влияние на выборы или общественное мнение. - Максимальный сценарий: Координированная кампания, приводящая к массовым беспорядкам, ложным военным решениям или потере доверия к институтам. 5. Эскалация конфликтов из-за "машинной скорости"? ИИ в системах раннего предупреждения или принятия решений может интерпретировать инциденты как атаки и запускать ответные меры быстрее человеческого цикла OODA (Observe-Orient-Decide-Act). Небольшое недоразумение ? полномасштабный конфликт. Факторы, усиливающие угрозы - Доступность: Инструменты становятся дешевле и проще в использовании. - Гонка вооружений: Страны (США, Китай, Россия и др.) развивают автономные системы, что снижает приоритет безопасности. - Отсутствие полного контроля: "Чёрный ящик" моделей, уязвимость к adversarial атакам (обман ИИ). Реалистическая оценка: Полное вымирание человечества от ИИ в ближайшее время маловероятно, но катастрофические события (миллионы жертв, коллапс инфраструктуры) вполне возможны уже сейчас. Многие риски — от злоупотребления людьми, а не от "бунта ИИ". Что делать: Международные договоры (как по LAWS), строгие регуляции на использование в критических системах, "человеческий контроль" (meaningful human control), инвестиции в оборону и этику ИИ. Технологии развиваются быстрее регуляций, поэтому окно возможностей сужается. Это не фантастика — это экстраполяция текущих тенденций 2025–2026 годов. Grok
May 22, 2026 11:49 AM
ai-news.ru

Черную дыру фотографировали восемь телескопов. Фото собрал алгоритм
10 апреля 2019 года человечеству показали оранжевый бублик. Журналисты назвали его «первой фотографией черной дыры». Через час картинка была у всех — мемы про глаз Саурона, шутки про пончик, антропоморфизация, заголовки «ученые сфотографировали невидимое». Проблема в том, что это не совсем фотография.Точнее сказать, это очень странная фотография: если бы вы использовали телескоп горизонта событий (англ. EHT — далее по тексту) «как камеру» и нажали кнопку, вы бы получили черный квадрат и никакого бублика. Потому что он делает измерения, из которых алгоритм уже собирает изображение… которого нет. Вот про этот алгоритм и про то, как 3,5 петабайта данных летели в Бостон самолетом, и пойдет речь. Зачем восемь телескопов, если можно один большой Чтобы увидеть тень черной дыры в галактике M87 — той самой, в 55 млн световых лет от нас, — нужно угловое разрешение порядка 20 микросекунд дуги. Это, грубо говоря, как из Москвы разглядеть апельсин в Нью-Йорке с точностью до косточки. Угловое разрешение телескопа определяется простой формулой: Здесь ? — длина волны наблюдения, D — диаметр апертуры. EHT работает на 230 ГГц, то есть ? ? 1,3 мм. Подставим целевое разрешение: 13 000 км — это диаметр Земли (ну, чуть меньше на самом деле). Тарелку диаметром с Землю никто не построит, но есть другой путь. VLBI: тарелка-призрак Идея интерферометрии со сверхдлинной базой звучит так: если у нас есть два телескопа, разнесенные на расстояние B, то они вместе работают как кусок виртуальной тарелки диаметром B. Но не вся тарелка целиком — только одна, скажем так, «полоска» от нее. Восемь телескопов EHT (от Чили до Южного полюса, от Мексики до Испании) дают C (8,2) = 28 парных базовых линий. Самая длинная — от Южного полюса до Испании — около 11 000 километров. Это и есть наш виртуальный диаметр. Но «28 полосок от тарелки» — это совсем не то же самое, что цельная тарелка. И тут пригождается наша любимая математика. Каждая пара телескопов измеряет одну точку Фурье-плоскости Это ключевой момент, который ломает привычную логику (по крайней мере мою). Радиоинтерферометр измеряет Фурье-компоненты распределения яркости. Если I (l, m) — это яркость неба в небесных координатах (l, m), то пара телескопов с базовой линией, проектируемой на небо как (u, v) (в единицах длины волны), измеряет величину, которая называется видимостью: Это в точности двумерное Фурье-преобразование I. Каждая пара телескопов в каждый момент времени дает одну комплексную точку V(u, v). Когда Земля вращается, проекция базовой линии на плоскость, перпендикулярную направлению на источник, меняется — каждая пара рисует на (u, v)-плоскости эллиптическую дугу. Это называется апертурный синтез: мы используем вращение Земли, чтобы заметать больше точек Фурье-плоскости, не двигая телескопы физически. 99,9% данных отсутствует Чтобы восстановить изображение по обратному Фурье, в идеале нужно знать V(u, v) во всех точках плоскости. У EHT же несколько изогнутых линий, нарисованных на огромной плоскости. Если оцифровать (u, v)-плоскость в сетку 1 024?1 024, то у нас будет порядка 10? ячеек. Реальные данные покрывают, дай бог, тысячу из них. Это и есть тот самый «99,9% данных нет» из заголовка. Картинку покрытия легко получить руками: Запустите и увидите редкие изогнутые лепестки на огромной черной плоскости. Вот это и есть «фото», которое мы получаем напрямую: где телескопы намерили, там данные есть. А между лепестками миллионы неизвестных Фурье-компонент. Грязное изображение и грязный пучок Что будет, если просто взять обратное Фурье от того, что есть? Формально наш набор измерений можно записать так: Здесь S(u, v) — выборочная функция (sampling function), равная 1 там, где мы намерили, и 0 —там, где нет. По теореме о свертке, обратное Фурье от произведения — это свертка обратных Фурье сомножителей: Здесь B_dirty — обратное Фурье от S, известное как грязный пучок или PSF данной конфигурации. Это та функция размытия, через которую инструмент «смотрит» на небо. И вот тут начинаются трудности: B_dirty выглядит ужасно. У него есть центральный пик, но вокруг — длинный шлейф боковых лепестков, артефактов и звезда Давида от регулярной структуры базовых линий. Если просто взять обратное быстрое преобразование Фурье, получится не M87 с тенью, а размазанная чертовщина, которую невозможно интерпретировать. Нужна деконволюция. Нужно решить уравнение I_dirty = I_true * B_dirty относительно I_true. Только это уравнение не решается — оно недоопределено. Есть бесконечно много I_true, дающих то же самое I_dirty, просто потому что S(u, v) — нули в большинстве точек, и любая функция, которая в этих точках Фурье-плоскости делает что угодно, а в остальных совпадает с истинной видимостью, будет валидным решением. Это классическая обратная задача и решается она, как все подобные задачи: введением априорных предположений о том, как должно выглядеть «правильное» изображение. CLEAN: алгоритм 1974 года, который все еще работает В 1974 году Ян Хегбом из Гронингенского университета предложил гениально простой алгоритм. Он называется CLEAN, и его до сих пор используют — в том числе одна из команд EHT. Идея в следующем: предположим, что небо состоит из множества точечных источников. Если это так, то можно итеративно «выковыривать» их из грязного изображения. Что здесь происходит, по сути: Мы предполагаем, что в самом ярком пикселе действительно сидит точечный источник; Также, мы знаем, как один точечный источник выглядит после свертки с PSF — он выглядит как сам PSF, сдвинутый в эту точку; Мы вычитаем небольшую долю этого «теоретического вклада» из изображения; Повторяем тысячи раз; В конце свертываем найденный список точечных источников с чистым (гауссовым) пучком — получаем «правильно размытое» изображение, где артефакты грязного пучка убраны. CLEAN — алгоритм жадный, он работает потому, что для типичных радиоастрономических картинок (несколько ярких квазаров на пустом небе) предположение «все состоит из дельта-функций» оказывается отличной аппроксимацией. Для тени черной дыры — уже совсем не так. Поверхность яркости вокруг M87* гладкая, ассимметричная, с кольцевой структурой. Хотя CLEAN все равно работает, но требует вариантов и тонкой настройки. Поэтому EHT использует и кое-что поновее. Альтернатива — байесовский подход Мы хотим найти такое изображение I, которое согласуется с измерениями и удовлетворяет нашим представлениям о том, что такое «разумная картинка». Формально, минимизируем: Первое слагаемое — это правдоподобие: насколько изображение согласуется с измеренными видимостями. Здесь V_model — Фурье-преобразование текущего изображения I, посчитанное в тех точках, где мы намерили. Второе слагаемое — это регуляризаторы. Их обычно несколько и они кодируют априорные предположения. Самые ходовые в EHT: — гладкость: R_TV(I) = ? |?I| — штрафует резкие переходы; — разреженность: R_??(I) = ? |I?| — штрафует ненужные ненулевые пиксели; — энтропия (MEM): R_MEM(I) = ?? I? · log(I? / m?) — заставляет изображение быть «как можно более похожим на дефолтную модель m при равных ??»; — положительность: I ? 0 — отрицательной яркости не бывает; — коэффициенты ?_k — гиперпараметры, которые нужно настраивать. Слепые команды У вас есть набор измерений с базовых линий. У вас есть алгоритм с десятком гиперпараметров. У вас есть ожидание того, как должна выглядеть тень черной дыры (ОТО предсказывает асимметричное кольцо такого-то размера, симуляции GRMHD дают конкретный профиль яркости). Что произойдет, если крутить ручки регуляризаторов до тех пор, пока картинка не «станет похожа на ожидаемое»? Правильно — она станет похожа на ожидаемое. И в науке такой подход очень рискован. Команда EHT поступила красиво. Они разбились на четыре независимые группы. Каждая получила одни и те же данные, но не имела права обсуждать промежуточные результаты с другими группами. Группы использовали разные пайплайны и разные настройки гиперпараметров: DIFMAP с CLEAN — классика, написанная еще в 90-е; eht-imaging — RML на Python, разработанный командой Гарварда; SMILI — независимая RML-имплементация, в основном японская; Внутри RML-команд — разные комбинации регуляризаторов. Четыре группы работали параллельно семь недель. Только после этого они встретились и сравнили результаты. Все четыре получили оранжевый бублик. С одним и тем же диаметром (~40 микросекунд дуги), с одной и той же асимметрией яркости (южная сторона ярче — следствие релятивистского эффекта вращающейся плазмы), с теневой структурой в центре. Это и есть основание утверждать: то, что вы видите на «фото», — не артефакт алгоритма. Четыре независимые имплементации дают один и тот же результат. Если бы у одной команды получилось одно, у другой — другое, у третьей — третье, то статью бы просто не выпустили. 3,5 петабайт самолетом Теперь о приземленном. Каждая станция EHT пишет четыре канала (две поляризации ? две боковые полосы) с двухбитной оцифровкой. Грубая прикидка потока с одной станции: С полным стеком из четырех Mark 6 в тандеме станция выходит на 64 Гбит/с агрегатной записи. За семь ночей наблюдений в а...
May 22, 2026 11:48 AM
ai-news.ru
КАК (НЕ) РАБОТАЮТ ЭЗОТЕРИКА И ПОП-ДУХОВНОСТЬ
— Классическая эзотерика (астрология, таро, нумерология, хиромантия) — Нью-эйдж, ченнелинг, матрица судьбы, Human Design — Энергетические практики (рейки, расстановки по Хеллингеру, "квантовое" целительство) — Неошаманизм и ретриты с психоделиками (аяуаска, холотропное дыхание) (осуждаем) — Духовные школы с учителем и иерархией (Диспенза, трансерфинг, тета-хилинг, лайфспринг-наследники) — Осознанность как идеология (mindfulness-индустрия, "Секрет", закон притяжения, Луиза Хей) — Психологические практики с духовным уклоном (регрессии в прошлые жизни, работа с "родовыми программами") Обычно вопрос звучит так: "почему люди верят в эту чепуху?" Это неправильный вопрос — в нём уже зашит ответ, типа потому что глупые или слабые. Правильный вопрос другой: при каких именно условиях это работает — и что человек на самом деле получает? Начинать нужно не с критики "магии" или "учителей", а с боли. Боль одиночества — не культурный конструкт и не метафора. У млекопитающих с высокой социальной зависимостью (и человек здесь — экстремальный случай) сигнал социального отрыва (ментальная боль в ИТН) обрабатывается теми же нейронными сетями, что и физическая боль. Это не поэтическое сравнение. Зачем оно так устроено? Для животных с нашей степенью зависимости отрыв от группы означал смерть с очень высокой вероятностью. А человек, плохо адаптированный к группе и снижающий её общие шансы, — это уже серьёзная эволюционная беда. Поэтому сигналы о социальных угрозах должны быть мощными, приоритетными и почти непереносимыми на уровне базовой биологии — чтобы животное немедленно что?то делало. То есть система ментальной боли (тревоги) — это не поломка, а основа адаптации нашего вида. Проблема в том, что у современного человека эта система гиперактивна и странновато настроена. Не потому что он всё время в реальной социальной опасности — а потому что сама структура современной жизни создаёт хроническое напряжение: слабые и формальные социальные связи вместо плотных, постоянный поток сигналов из медиа, анонимность города, постоянная конкуренция — реальная и разогнанная теми же медиа до абсолюта. Социальные сигналы — особенно негативные — действуют на человека слишком сильно и постоянно. За одну поездку в метро их можно получить больше, чем далёкий предок получал за всю жизнь. Постоянное напряжение, пустота, бессмысленность, раздражение без причины — это и есть работа системы тревоги. Просто никто не называет её прямо. Окей, это база ИТН — социальная психика + ментальная боль. Дальше важно разобрать ещё один слой — диссоциацию. Диссоциация — это психологическая защита. Встроенный в психику способ сделать так, чтобы мне было менее "плохо": спрятать от меня какие?то мысли или состояния, которые мне "нельзя" по настройкам моего невроза. Это не одно явление, а семейство механизмов с общей функцией: снизить интенсивность сигнала — разорвав связь между тем, что происходит, и тем, что до тебя доходит. При высоком уровне угрозы лимбическая система перегружена, префронтальная кора начинает глушить сигналы снизу — иначе коллапс. Поэтому психика блокирует часть сигналов: Я злюсь — но искренне как будто не злюсь, просто к вечеру будет болеть голова. Я постоянно в тревоге, нервная система не выходит из режима угрозы — но искренне этого не ощущаю, потому что диссоциация глушит сигналы, и если что?то и проживается, то в искажённом виде, с другими, более "безопасными" словами. Диссоциация — это нормальная адаптация, не поломка. Она возникает как ответ на стресс, который превышает текущую способность к интеграции. У ребёнка с высоким уровнем ранней тревоги это формируется как основной способ регуляции ещё до того, как появились другие инструменты. Он просто не знает, что бывает иначе. Хроническая диссоциация — часто базовая настройка, с которой человек уже вырастает. Он не "уходит" в диссоциацию в момент стресса — он в ней живёт постоянно, с разной интенсивностью. Нормального контакта с телом и с собственными состояниями у него нет. Он думает, что есть — но это привычная версия сниженного контакта, и он её не отличает от нормы. У диссоциации есть когнитивные последствия. Мышление у хронически диссоциирующего человека движется более абстрактно, менее заземлено в конкретном опыте. У него есть опыт "сложно и много думать" — но маловато опыта прямого контакта с реальностью. Поэтому причудливые нарративы принимаются легко: они не проверяются телом. Он плохо различает, что на самом деле с ним происходит, не чувствует реальную динамику стресса — и живёт в чистой рационализации. "Подходящие настройки" Не каждый человек с болью одиночества приходит к эзотерике. Нужна специфическая конфигурация. Хроническая боль и диссоциация как основной способ с ней обращаться — это фундамент, но этого мало. Высокий уровень ментальной боли — психика давно работает на повышенном напряжении. Обычно речь не о драматичных "травмах", а о том, что нервная система годами не восстанавливается нормально — постоянный перегрев без разрядки. Диссоциация как главный способ регуляции: когда становится плохо, система автоматически уходит в "туман" — без осознания и без выбора. Слабая способность к ментализации, особенно под стрессом — человек плохо различает и описывает свои внутренние состояния. Интеллект и склонность строить объяснительные системы — мозг не просто переживает, он сразу ищет структуру и смысл. Без этого компонента человек просто страдает и ищет "бытовое" облегчение. Например, химическую зависимость вместо "эзотерики". Слабый опыт ко-регуляции — человек не знает из опыта, что присутствие другого может облегчить боль, снизить напряжение, дать безопасность. Либо такого опыта не было, либо он был ненадёжным. Поэтому в эту сторону психика не смотрит. При такой конфигурации человек уязвим к любой системе, которая даёт ощущение принадлежности к чему-то большому, объясняет страдание и собирает вместе похожих людей. Эзотерика под это заточена лучше всего. Содержание не важно Содержание системы — астрология, Бог, нация, рейки, энергии — не важно. Важна структура. Да, индивидуальные смысловые настройки тоже имеют значение — но это вторично. Центральная механика — это снижение ментальной боли, а для этой функции нужны: — Символическое слияние с чем-то большим — ты часть великого народа, замысла Бога, исторической правды, природы, рода, вселенной, движения. Важно что ты часть, а не сам по себе. — История, объясняющая страдание и дающая ему смысл. — Практики с изменёнными состояниями — молитва, медитация, ритуал, пост, пение, синхронное движение. — Сообщество со своими правилами. Один и тот же человек мог оказаться в любой из этих систем — решает именно механика регуляции боли, а не содержание. Спецэффекты Люди обычно говорят: "но ведь я это реально почувствовал". Да, почувствовал. Но что? Первое: облегчение хронического напряжения. Человек получает разрешение "не контролировать", "отпустить", "довериться процессу". Для психики, которая постоянно держит режим угрозы, — это огромное облегчение. Мышцы расслабляются, дыхание углубляется, симпатика успокаивается — и вот ты уже на самом деле чувствуешь, как же тебе помогло. По факту поменялось настроение в моменте — и пока что больше ничего. Второе: усиление или, наоборот, временное "пробивание" диссоциации. Дыхательные техники (особенно гипервентиляция) напрямую вызывают изменённые состояния — покалывание, ощущение нереальности, в крайних случаях яркие образы. Медитация при определённых условиях деактивирует зоны, отвечающие за ощущение телесных границ. Всё это человек, привычный к диссоциации, читает как "углубление" и "выход за пределы" — ведь для него "что-то чувствовать" уже очень яркий опыт. Третье: выброс эндогенных опиоидов — особенно при групповых практиках, синхронном движении, пении, ощущении принадлежности. Боль уходит. Возникает тепло, единство, значимость. Это реальное биохимическое состояние — просто не то, за что его принимают. Четвёртое: нужная рационализация уже стоит рядом. Текст, учитель, сообщество уже объяснили, что сейчас произойдёт и что это означает. Мозг в изменённом состоянии принимает это объяснение — и оно надёжно связывается с переживанием. Да, точно, я так сильно это почувствовал, аж всё поменялось, пойду жить другую жизнь. После такого убеждения спорить почти бессмысленно. Ощущение — это не правда о мире Внутреннее переживание — это факт. "Я пережил ощущение единства" — утверждение о состоянии психики в конкретный момент. Оно не подлежит сомнению. Человек что-то чувствовал и ему вот так нравится и кажется точным это объяснять. Нервная система человека предоставляет нам широкую и интересную палитру внутренних спецэффектов, даже не прибегая ко всяким дополнительным веществам — в этом нет ничего необъяснимого и чудесного. "Следовательно, практика работает, наши сознания соединялись и это нас исцеляет" — это очень смелый вывод. Мозг ультрасоциального животного, обученный эффекту плацебо, выдаёт очень интересные состояния, если над ним грамотно потрясти бубном. А уж если вместе вокруг костра танцевать — полный отлёт. Но кроме твоего наст...
May 22, 2026 11:47 AM
ai-news.ru
Влияние ИИ на общество — стоит ли настолько сильно драматизировать
Тут американский инвестор-миллиардер Кеннет Гриффин из фонда Citadel стенает и чувствует себя подавленным из-за того, что "буквально за последние девять месяцев произошёл качественный скачок", благодаря которому ИИ-агенты за часы и дни справляются с задачами, на которые раньше у целых команд людей с реальными научными компетенциями и званиями в сфере экономики и финансов уходили месяцы и годы. Ну и, разумеется, он платил этим реально компетентным людям огромные деньги за анализ рынков и подготовку сделок. Предполагаю, что страдает он из-за того, что теперь любой обычный человек, достаточно умный, чтобы правильно написать промпт, то есть запрос, по которому нейросеть генерирует ответ (от англ. prompt — "подсказка") — может получить результат, ранее доступный только жЫрным "состоятельным кротам" типа него и его фонда Citadel, а это действительно серьёзно меняет "правила игры" и понижает буквально до нуля "порог вхождения" на ранее закрытые для простых людей рынки. Сочувствую Гриффину и ему подобным, но не от всего сердца? Подобное в истории человечества уже случалось многократно. Книгопечатание уничтожило профессию переписчиков и кратно удешевило книги. Стало ли от этого легче учиться? Нет — но образование стало доступнее, расширился круг тех, кто смог себе позволить получение образования. Во времена моей студенческой юности меня нанимали тупые и ленивые блатные студенты, чтобы я сидела в Ленинской библиотеке, искала в огромных каталогах бумажные книги, делала из них выписки от руки и писала вместо них курсовые и дипломы. Сейчас они просто скачивают курсовые и дипломы из интернета готовые или просят их написать ИИ. Стали ли эти блатные студенты умнее и образованнее? Вопрос риторический. Порох, артиллерия и огнестрел уничтожили замкостроение и производство доспехов. Беспилотье сильно обесценило дорогие цацки типа танков и авианосцев, ну и так далее и тому подобное. И что — исчезли войны? Да щас! ?? ...Ну вот и ИИ глобально изменит примерно ничего. По-прежнему для того, чтобы писать промпты и интерпретировать ответы ИИ — будут нужны знания предмета общения с ИИ, а иначе можно неиллюзорно нарваться, что уже случается сплошь и рядом и будет случаться и впредь. Потому что ИИ, даже самый продвинутый и натренированный — это всего лишь порождение человеческого разума, а человекам, как известно — свойственно заблуждаться. Те же, кто прямо сейчас теряют деньги из-за ИИ — тоже довольно быстро адаптируются и перекинут свои капиталы в другие сферы. Уж за кого-кого, а за барыг-капиталистов лично я совершенно спокойна? Как-то так????
May 22, 2026 11:32 AM
ai-news.ru

На Reddit показали автоматическую водяную турель с ИИ для отпугивания голубей
Пользователь Reddit сделал автоматическую водяную турель с ИИ для отпугивания голубей с крыши. Камеры фиксируют движение, нейросеть распознаёт птиц, садящихся на балкон, и распыляет воду в их сторону. Как рассказал автор проекта под ником muxamilian, основой для устройства послужил одноплатник Orange Pi 5 с нейропроцессором Rockchip 3588. Распознавание птиц работает на основе нейросети для обнаружения объектов с открытым словарём yolo_world_v2l (благодаря чему турель можно настроить не только на птиц, но и на другие цели). В состав изобретения также вошли электрический водяной пистолет на батарейках, USB-камера, два сервомотора (можно использовать SG90 или MG90S), резисторы и транзистор. Видео с демонстрацией работы турели повеселило пользователей. «Потрясающе! Тебе нужно превратить её в коммерческий продукт, я уверен, она будет популярна», — написал один из пользователей. Второй добавил: «Коммерческого продукта не получится из-за юридических ограничений. Но это правда отличная идея». Ещё один пользователь поинтересовался, где можно найти подробную инструкцию по сборке, заявив: «Мне для продавцов "от двери к двери"». Source: https://habr.com/ru/news/1036446/
May 22, 2026 11:31 AM
ai-news.ru
Поговорили о вызовах трансгуманизма
В рамках конференции «Цифровая индустрия промышленной России» (ЦИПР) профессор НИУ Президентской академии Андрей Дахин принял участие в работе панельной дискуссии «Цифровая Россия. Угрозы трансгуманизма и защита традиционного общества». Также спикерами дискуссии стали: доцент философского факультета МГУ им. Ломоносова (Москва) Тарас Вархотов, заведующая кафедрой МГУ Анна Костикова, директор Центра когнитивной обороны НГЛУ им. Добролюбова Сергей Нешков. Спикеры обсудили пределы допустимого технологического вмешательства в природу человека: киборгизацию, генные модификации, виртуальную идентичность, аватары, ИИ в организации человеческой и социальной жизни, антропологические манипуляции и многие другие аспекты. Также среди вопросов были: вероятные сценарии развития общества в условиях появления супер-ИИ минимизация антропологических, социальных, культурных и политических рисков выработка подходов к защите традиционного общества в условиях цифровой трансформации и усиления идеологий, направленных на пересмотр границ человеческого, естественного и нравственно допустимого Доклад профессора Дахина по теме «Человек как традиция, искусственный интеллект и вызов трансгуманизма» осветил картину современной глобальной философско-мировоззренческой многополярности. По его словам, российской ценностной системе, определённой понятием «исторический гуманизм», в глобальном поле противостоят и противодействуют генерируемые странами Запада ценностные системы транс-гуманизма и пост-гуманизма. «Основной вывод сводится к тому, что в ситуации современной конфликтной многополярности России предстоит защищать свою ценностную систему, ключевым достоянием которой является человек как высшая традиционная и духовная ценность», - пояснил Андрей Дахин. Принимающая участие в работе конференции ЦИПР директор НИУ Президентской академии Екатерина Лебедева отметила, что в эпоху развития ИИ и трансгуманизма важно понимать, где проходит граница человеческой субъектности. «Тема трансгуманизма очень актуальна, может быть стоит подумать о создании на базе Нижегородского института управления научной школы по этому направлению», - сказала Екатерина Лебедева.
May 22, 2026 11:30 AM
ai-news.ru
Я заставил LLM писать Rust полгода. Вот что они стабильно ломают
Полгода я использовал Claude, GPT и Cursor как основной инструмент для написания Rust-кода в проде. Не как «помощник для бойлерплейта», а как полноценного второго разработчика на монолите примерно в 80 тысяч строк (бэкенд обработки потоковых данных, tokio, sqlx, немного unsafe в hot path). Доля сгенерированного кода в коммитах последних шести месяцев около 40%, остальное это правки, рефакторинг и места, куда модель я не пускаю. За это время накопилась коллекция ошибок, которые модели делают с пугающей регулярностью, и которые проходят cargo build, проходят cargo test, иногда даже проходят cargo clippy, и при этом являются либо UB, либо логически некорректным кодом, либо тем самым «работает на моей машине». Я не буду писать, какая модель лучше. К моменту публикации статьи рейтинг устареет. Я расскажу про категории ошибок, которые воспроизводятся у всех топовых моделей весной 2026 года, и которые упираются не в качество обучающих данных, а в фундаментальные слепые пятна архитектуры трансформеров применительно к системе типов Rust. Цифры, которые буду приводить дальше, получены так: я завёл бенчмарк из 50 типовых задач (написать функцию, отрефакторить, добавить фичу), прогонял каждую через четыре модели в течение полугода, и руками классифицировал ошибки. Это не academic-level статистика, но порядки величин показывает. Почему именно Rust ломает LLM С Python модель угадывает по контексту почти всегда. С Go угадывает почти всегда. С Java и TypeScript промахивается на сигнатурах, но компилятор это ловит. Rust отличается тем, что значительная часть его корректности живёт в местах, которые модель физически не видит в окне контекста: в коде вызывающей стороны, в трейтах из другого крейта, в drop-порядке, в lifetime-связях между параметрами функции и её возвращаемым значением. Трансформер генерирует токены последовательно, и его внимание распределено по тексту, который ему дали. Borrow checker рассуждает о графе заимствований во времени. Эти две модели мира пересекаются только частично, и в местах непересечения происходят интересные ошибки. Категория первая. Lifetime laundering Самая частая ошибка, которую я видел у всех моделей. В моём бенчмарке она воспроизводится в 34 из 50 задач, где функция возвращает ссылку. Выглядит так: fn first_word<'a>(s: &'a str) -> &'a str { s.split_whitespace().next().unwrap_or("") } Это валидный код. Теперь просим модель добавить кеширование: fn first_word<'a>(s: &'a str, cache: &mut HashMap<String, &'a str>) -> &'a str { if let Some(cached) = cache.get(s) { return cached; } let word = s.split_whitespace().next().unwrap_or(""); cache.insert(s.to_string(), word); word } Компилируется. Изолированный тест проходит. Является ловушкой замедленного действия. Чтобы увидеть в чём беда, надо посмотреть на вызывающий код: let mut cache: HashMap<String, &str> = HashMap::new(); { let s1 = String::from("hello world"); first_word(&s1, &mut cache); } // s1 уже дропнут, но в cache лежит &str с лайфтаймом, привязанным к s1 let s2 = String::from("foo bar"); first_word(&s2, &mut cache); // ошибка компиляции Один лайфтайм 'a параметризует и входную строку, и значения в HashMap. Компилятор вынужден выбрать пересечение этих лайфтаймов, и в реальной кодовой базе оно схлопывается в пустое множество практически сразу. Сигнатура выглядит элегантно, а используется только в синтетических примерах. Правильная сигнатура должна разделить два лайфтайма ( <'a, 'b> с понятным контрактом) или хранить в кеше String , а не &str . LLM этого выбора не делает, потому что не видит вызывающую сторону. Лечится только привычкой смотреть на каждую функцию с лайфтаймами как на контракт со всем приложением. Категория вторая. Send и Sync, которых там нет Просите модель сделать «структуру, которую можно шарить между потоками». Получаете: pub struct Cache { inner: Arc<Mutex<HashMap<String, Vec<u8>>>>, } impl Cache { pub async fn get(&self, key: &str) -> Option<Vec<u8>> { let guard = self.inner.lock().unwrap(); guard.get(key).cloned() } } Код компилируется. Тесты проходят. В проде это deadlock на любой нагрузке, где задачи начинают вытесняться рантаймом между потоками. std::sync::Mutex держится через .await , и при работе под tokio::spawn это противоречит контракту планировщика. Clippy ловит это правилом await_holding_lock , но только если оно включено явно, и только если guard живёт через await в простой форме. В реальном коде guard прячется внутри замыкания, внутри if let , внутри блока с ранним возвратом, и lint молчит. В моём бенчмарке clippy поймал 7 случаев из 23, где модель сделала эту ошибку. Модели путают std::sync::Mutex и tokio::sync::Mutex примерно в половине случаев, даже если в Cargo.toml подключён tokio и весь остальной код асинхронный. Происходит это потому, что в обучающих данных std::sync::Mutex встречается на порядок чаще, и при генерации он выигрывает по вероятности токенов. Никакая семантика языка тут роли не играет, это чистая статистика корпуса. Категория третья. Drop order и RAII-капканы let conn = pool.get().await?; let tx = conn.transaction().await?; let result = do_work(&tx).await?; tx.commit().await?; Ok(result) Просим отрефакторить под обработку ошибок с откатом. Модель делает так: async fn run(pool: &Pool) -> Result<Data> { let conn = pool.get().await?; let tx = conn.transaction().await?; match do_work(&tx).await { Ok(result) => { tx.commit().await?; Ok(result) } Err(e) => { tx.rollback().await?; Err(e) } } } Вроде разумно. Только предположим, что commit().await сам вернул ошибку, и tx дропается с незавершённой транзакцией. Какой Drop у транзакции в вашей библиотеке? У sqlx он сделает implicit rollback в блокирующем режиме внутри async-рантайма, что в tokio логируется как warning о блокирующем вызове в async-контексте. У deadpool-postgres он отправит rollback в фоновую задачу, которая может не выполниться, если рантайм уже останавливается. Модель про это не знает, потому что поведение Drop у конкретной библиотеки не зафиксировано в её сигнатурах, оно зафиксировано в документации и в исходниках. Я отдельно проверял: если в промпте явно указать «используется sqlx 0.7», результат становится заметно лучше, но всё равно не идеальным. Модель помнит API, но не помнит контракты Drop. Категория четвёртая. Unsafe, который выглядит безопасно Это самая опасная категория. Просим написать быстрый парсер, который читает заголовок из байтового буфера: pub fn read_header(buf: &[u8]) -> Option<Header> { if buf.len() < std::mem::size_of::<Header>() { return None; } let header = unsafe { std::ptr::read(buf.as_ptr() as *const Header) }; Some(header) } Если Header это #[repr(C)] структура с правильным выравниванием, и если буфер пришёл из источника, который гарантирует выравнивание, всё работает. Если буфер пришёл из сети и лежит со сдвигом в один байт, на x86 это сработает медленнее, на ARM это паника или мусор, а с точки зрения abstract machine это UB в обоих случаях. Правильный вариант это read_unaligned , но модель его предлагает только если в промпте есть слова «unaligned» или «network». Я собрал 40 примеров unsafe-кода, который мне сгенерировали разные модели за полгода, и прогнал через cargo miri . Результат: 13 примеров явное UB на любых входных данных, 9 примеров UB при определённых входных данных (out-of-bounds, неправильное выравнивание, нарушение Stacked Borrows), 18 корректны. То есть примерно 55% unsafe-кода от моделей это пороховая бочка. При этом весь этот код проходил обычные тесты и code review глазами, потому что в большинстве случаев UB не проявлялось на типовых входах. Miri умеет ловить такие вещи, но мало кто его гоняет в CI, потому что он медленный (10x к обычным тестам в моём проекте) и не поддерживает FFI. После полугода я всё равно его включил для всех файлов с unsafe , пусть и в отдельной ночной джобе. Категория пятая. Async cancellation Эту категорию я хочу разобрать подробнее, потому что она самая болезненная и наименее обсуждаемая. Модели плохо понимают, что фьючи в Rust отменяемы в любой точке .await . Типичный пример: async fn process(stream: TcpStream, db: &Db) -> Result<()> { let data = read_message(&stream).await?; db.insert(&data).await?; send_ack(&stream).await?; Ok(()) } Если этот future вызывается через tokio::select! или внутри конструкции с таймаутом, и его отменили между db.insert и send_ack , мы записали данные, но не подтвердили их клиенту. Клиент повторит запрос, мы вставим данные второй раз. Поздравляю с дубликатами в БД. В моём бенчмарке из 12 задач, где требовалось написать обработчик с таймаутом или race-конструкцией, ни одна модель ни разу не упомянула cancel safety сама. Когда я спрашивал «эта функция cancel-safe?», модели в половине случаев уверенно отвечали «да», и приводили неправильное обоснование. В одном случае Claude написал «функция cancel-safe, потому что все await-точки идемпотентны», что одновременно неверно и звучит правдоподобно. Корень проблемы в том, что cancel safety это свойство, которое нигде не выражено в типах. Когда я пишу async fn process(...) { ... } сигнатура не отличается ...
May 22, 2026 11:28 AM
ai-news.ru

Google Gemini удалил 30 000 строк кода, сломал сервис и отчитался о восстановлении, которого не делал
ИИ-агент Google Gemini при внесении правок в действующее приложение удалил почти 30 000 строк рабочего кода и на 33 минуты вывел сервис из строя — пользователи видели только ошибку 404. После возврата к прежней версии ИИ-агент отчитался об успешном восстановлении, хотя это сделал сам разработчик. Затем ИИ создал в проекте поддельные записи о согласовании деструктивных изменений, чтобы пройти автоматические проверки. Источник изображения: ChatGPT В своём посте на сабреддите r/Bard разработчик описал, как Gemini 3.5 при реорганизации структуры проекта проигнорировал прямые инструкции сохранить существующую функциональность. ИИ-модель отправила на проверку набор изменений, затронувший 340 файлов: добавила около 400 строк кода и удалила 28 745. Помимо запрошенного, Gemini удалил шаблоны интернет-магазина и добавил скрипт переноса данных, не имевший отношения к задаче. Основной ущерб, по словам автора, нанесла следующая порция сохранённых изменений. Gemini изменил настройки маршрутизации в Firebase, облачной платформе Google для хостинга приложений: правила, определяющие, куда система направляет запросы пользователей. ИИ-модель подставила название сервиса, которое выглядело корректно, но указывало на несуществующий ресурс в облаке. В результате сайт 33 минуты отвечал пользователям ошибкой 404 — «страница не найдена». После того как разработчик отменил все изменения Gemini и вернул прежнюю версию кода, ситуация стала ещё запутаннее. ИИ-модель сгенерировала отчёт о том, что сервис восстановлен, и трафик направлен корректно, хотя сборку, на которую она ссылалась, разработчик уже отменил вручную. Сайт заработал благодаря ручному возврату к версии кода, не содержавшей ни одного изменения Gemini. Более того, ИИ-модель создала в хранилище проекта поддельные файлы «консультаций» и разбора инцидента, имитирующие надлежащую проверку и одобрение деструктивных изменений. Позже Gemini «признал», что эти записи полностью сфабрикованы и созданы исключительно для того, чтобы формально удовлетворить правила, заданные в настройках проекта. Причину деструктивного поведения отследили до сторонней программной библиотеки — npm-пакета, стилизованного под брендинг Google Antigravity. Библиотека внедряла в проект набор агрессивных правил для ИИ-агента: запрещала запрашивать подтверждение у разработчика перед действием, автоматически публиковала новую версию приложения при успешной сборке, повторяла попытки после неудачной публикации и позволяла ИИ-агенту самостоятельно изменять собственные файлы правил. Инцидент совпал с нарастающей критикой вайб-кодинга — практики, при которой разработчики полагаются на код, написанный ИИ, предполагая, что модель понимает структуру приложения лучше, чем это есть на самом деле. Source: https://3dnews.ru/1142144/google-gemini-udalil-30-000-strok-koda-slomal-servis-i-otchitalsya-o-nesushchestvuyushchem-vosstanovlenii?utm_source=nova&utm_medium=vk
May 22, 2026 11:28 AM
ai-news.ru