Отчёты по ИИ
От ИИ-компаний, университетов, исследовательских институтов и консалтинговых фирм
Новейшие отчёты, статьи, опросы и политические документы по ИИ, собранные каждые 3 часа с официальных сайтов ИИ-компаний, университетов и исследовательских институтов, а также консалтинговых фирм. Каждый материал отобран Jev; краткие изложения составлены только по началу публикации — подробности смотрите в оригинале.
RTX Spark зажигает всемирное торжество: появляются новые ПК на Windows
Оригинальное название: RTX Spark Ignites Global Celebration as New Windows PCs Arrive
NVIDIA запустила ноутбуки RTX Spark: розничные презентации прошли по всему миру, в том числе в Берлине, где выступил генеральный директор Дженсен Хуанг. Чип объединяет GPU Blackwell RTX и CPU Grace в одном суперчипе и обеспечивает до 1 петафлопса вычислений для ИИ и до 128 ГБ унифицированной памяти. Ноутбуки от ASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft и MSI стоят от $2,399, и в будущем появятся новые системы.
Регулирование ИИ Шаблон доказательства безопасности для передового ИИ: аргумент о неспособности к кибератакам Ноябрь 2024 Научная статья Arthur Goemans, Marie Davidsen Buhl, Jonas Schuett, Tomek Korbak, Jessica Wang, Benjamin Hil
Оригинальное название: AI Regulation Safety Case Template for Frontier AI: A Cyber Inability Argument November 2024 Research Paper Arthur Goemans, Marie Davidsen Buhl, Jonas Schuett, Tomek Korbak, Jessica Wang, Benjamin Hil
В этой работе предлагается шаблон кейса безопасности для наступательных киберспособностей. Основное утверждение разбивается на всё более конкретные подутверждения, каждое из которых подкреплено доказательствами, а модели рисков, прокси-задачи и результаты оценки связываются с помощью фреймворка Claims Arguments Evidence. Авторы представляют его как доказательство концепции, чтобы стимулировать обсуждение кейсов безопасности ИИ.
Что движет прогрессом в ИИ? Тенденции в вычислениях. В этой статье мы даём общий обзор ещё одной ключевой тенденции в моделях ИИ: прогресс в аппаратном обеспечении лежит в основе дальнейшего улучшения систем ИИ
Оригинальное название: What drives progress in AI? Trends in Compute In this article, we provide a high-level overview of another key trend in AI models: that progress in hardware underpins further improvements in AI system
В этой статье представлен обзор того, как прогресс в аппаратном обеспечении, в частности в вычислительных мощностях, лежит в основе дальнейшего улучшения систем ИИ. В ней объясняется, что прогресс ИИ опирается на вычислительные мощности, данные и алгоритмы, и описываются распространённые метрики вычислений, такие как FLOPS, MIPS и IOPS. Это третья статья в серии о трендах в области ИИ.
Великая иллюзия: миф о переносимости программного обеспечения и его последствия для прогресса в машинном обучении. Проблема переносимости ИИ: страдают инновации. Новое исследование показывает, что фреймворки машинного обучения теряют значительную часть функци
Оригинальное название: The Grand Illusion: The Myth of Software Portability and Implications for ML Progress AI Portability Problem: Innovation Suffers. New research shows machine learning frameworks lose significant functi
Новое исследование показало, что фреймворки машинного обучения могут терять более 40% ключевых функций при переносе на другое оборудование. Даже когда функции остаются переносимыми, производительность может падать настолько, что использование становится невозможным. Авторы предполагают, что аппаратная специализация может препятствовать инновациям в исследованиях машинного обучения.
Регулирование ИИ Пороги вычислений при обучении: особенности и функции в регулировании ИИ Август 2024 Lennart Heim, Leonie Koessler Регуляторы в США и ЕС используют пороговые значения, основанные на вычислительных затратах на обучение-
Оригинальное название: AI Regulation Training Compute Thresholds: Features and Functions in AI Regulation August 2024 Lennart Heim, Leonie Koessler Regulators in the US and EU are using thresholds based on training compute-
США и ЕС используют пороговые значения вычислительных ресурсов для обучения — количество вычислительных операций, затраченных на обучение, — чтобы выявлять модели ИИ общего назначения, которые могут представлять риск масштабного ущерба для общества. Авторы утверждают, что вычислительные ресурсы для обучения в настоящее время — наиболее подходящий показатель для такого первичного отбора, поскольку он коррелирует с возможностями и рисками, поддаётся количественной оценке и может быть проверен извне. Они предупреждают, что это несовершенный косвенный показатель риска и его не следует использовать в одиночку для определения мер по снижению рисков.
Исследование на основе опроса Что общество думает об ИИ? Январь 2025 Отчёт GovAI Noemi Dreksler, Harry Law, Chloe Ahn, Daniel S. Schiff, Kaylyn Jackson Schiff, Zachary Peskowitz На основе академических ис
Оригинальное название: Survey Research What Does the Public Think About AI? January 2025 GovAI Report Noemi Dreksler, Harry Law, Chloe Ahn, Daniel S. Schiff, Kaylyn Jackson Schiff, Zachary Peskowitz Drawing from academic st
Опираясь на академические исследования и публичные опросы, этот отчёт обобщает отношение общества к ИИ, уделяя основное внимание Великобритании и США. Он охватывает мнения по таким вопросам, как опасения потери работы, а также новые тенденции, проблемы и возможности. Кроме того, в нём представлена база данных AI SHARE, которая объединяет данные опросов из более чем 200 исследований, проведённых в период с 2014 по 2023 год.
Регулирование ИИ Внутренней оценки недостаточно: к надёжному раскрытию уязвимостей ИИ общего назначения сторонними лицами Март 2025 Научная статья Shayne Longpre и др., включая Markus Anderljung Широк
Оригинальное название: AI Regulation In-House Evaluation Is Not Enough: Towards Robust Third-Party Flaw Disclosure for General-Purpose AI March 2025 Research Paper Shayne Longpre et al., including Markus Anderljung The wide
В статье утверждается, что инфраструктура, практики и нормы сообщения о недостатках систем ИИ общего назначения (GPAI) серьёзно недоразвиты по сравнению с безопасностью программного обеспечения. Предлагаются стандартизированные отчёты о недостатках ИИ и правила взаимодействия, программы раскрытия информации широкого охвата по образцу программ вознаграждения за найденные ошибки (bug bounty) с правовой защитой, а также более совершенная инфраструктура для координации отчётов о недостатках между заинтересованными сторонами.
Техническое управление ИИ Инфраструктура для ИИ-агентов Январь 2025 Научная статья Alan Chan, Kevin Wei, Sihao Huang, Nitarshan Rajkumar, Elija Perrier, Seth Lazar, Gillian K. Hadfield, Markus Anderljun
Оригинальное название: Technical AI Governance Infrastructure for AI Agents January 2025 Research Paper Alan Chan, Kevin Wei, Sihao Huang, Nitarshan Rajkumar, Elija Perrier, Seth Lazar, Gillian K. Hadfield, Markus Anderljun
По мере того как ИИ-агенты всё чаще планируют и выполняют задачи в открытых средах, авторы утверждают, что существующих инструментов недостаточно для управления связанными с ними рисками. Они предлагают «инфраструктуру агентов» — технические системы и общие протоколы, внешние по отношению к агентам, которые опосредуют их взаимодействия и влияние. Авторы выделяют три функции: привязку действий к конкретным агентам или пользователям, формирование взаимодействий агентов и обнаружение и устранение вредных действий.
Регулирование ИИ Надзор регуляторов за разработчиками передового ИИ Март 2025 Научная статья Peter Wills Системы искусственного интеллекта (ИИ) способны прямо или косвенно причинить огромн
Оригинальное название: AI Regulation Regulatory Supervision of Frontier AI Developers March 2025 Research Paper Peter Wills Artificial Intelligence (AI) systems have the potential to cause, directly or indirectly, immense h
Системы ИИ могут причинить огромный вред, но также и значительно повысить благосостояние людей, поэтому задача регулирования состоит в том, чтобы обеспечить инновации и избежать рисков. В статье утверждается, что регуляторный надзор, при котором должностные лица обладают полномочиями по сбору информации и значительной свободой усмотрения, следует применять только там, где никакой другой подход не позволяет достичь цели регулирования. Делается вывод, что надзор оправдан для разработчиков передового ИИ, таких как OpenAI, Anthropic, Google DeepMind и Meta, поскольку никакая другая форма регулирования не может обеспечить хорошую политику в области ИИ.
Политология и международные отношения Safety-Performance Tradeoff Model Web App Декабрь 2022 Блог GovAI Robert Trager, Paolo Bova, Allan Dafoe, Nicholas Emery и Eoghan Stafford Это веб-приложение
Оригинальное название: Political Science and International Relations Safety-Performance Tradeoff Model Web App December 2022 GovAI Blog Robert Trager, Paolo Bova, Allan Dafoe, Nicholas Emery and Eoghan Stafford This web app
Это интерактивное веб-приложение исследует динамику рискованной конкуренции в сфере ИИ с помощью модели компромисса между безопасностью и производительностью (SPT). Оно задается вопросом, всегда ли прорывы в области безопасности ИИ приводят к более безопасным системам, даже если все знают, как сделать свои системы безопаснее. Инструмент позволяет изучить, почему развернутые системы ИИ могут оставаться такими же рискованными, как и до прорыва.
AI Regulation Защита общества от злоупотребления ИИ: когда оправданы ограничения возможностей? Март 2023 Markus Anderljung, Julian Hazell Системы искусственного интеллекта (ИИ) будут всё чаще
Оригинальное название: AI Regulation Protecting Society from AI Misuse: When are Restrictions on Capabilities Warranted? March 2023 Markus Anderljung, Julian Hazell Artificial intelligence (AI) systems will increasingly be
По мере роста возможностей систем ИИ их всё чаще будут использовать для причинения вреда, например для автоматизации мошенничества или создания вредоносных поддельных изображений. В статье утверждается, что ограничения возможностей оправданы, когда других мер недостаточно, потенциальный вред высок, а целенаправленное вмешательство возможно. Предлагается таксономия и концептуальная схема, основанная на шагах, необходимых для того, чтобы злоупотребление привело к вреду, и она применяется к прогнозированию новых токсинов, созданию вредоносных изображений и автоматизации целевого фишинга.
Экономика GPTs are GPTs: потенциальное влияние LLM на рынок труда Июнь 2024 Статья в Science Тайна Элоунду, Сэм Мэннинг, Памела Мишкин и Дэниел Рок Мы предлагаем основу для оценки потенциала
Оригинальное название: Economics GPTs are GPTs: Labor market impact potential of LLMs June 2024 Science Article Tyna Eloundou, Sam Manning, Pamela Mishkin, and Daniel Rock We propose a framework for evaluating the potential
В статье предлагается рамка для оценки того, как большие языковые модели (LLM) и связанные технологии могут влиять на работу, исходя из их применимости к задачам, которые выполняют работники. Применив её с участием как людей, так и LLM, авторы оценивают, что примерно у 1,8% профессий более половины задач могут быть затронуты LLM с простыми интерфейсами и общим обучением. С учётом сопутствующего развития программного обеспечения эта доля вырастает чуть более чем до 46%.
«Как быстро произойдёт автоматизация с помощью ИИ?» Размышления о конференции FutureTech. Обзор некоторых ключевых выводов конференции FutureTech 2025 года. 17 ноября 2025 г.
Оригинальное название: “How fast will AI automation happen?” Reflections on the FutureTech conference An overview of some key insights from the 2025 FutureTech conference. November 17, 2025
В этой публикации FutureTech кратко излагаются некоторые ключевые идеи конференции 2025 года «How Fast Will AI Automation Happen?» («Как быстро произойдет автоматизация с помощью ИИ?»), состоявшейся в октябре. Среди выступавших были ведущие исследователи в области разработки ИИ, экономики ИИ и применения ИИ. В публикации выделены отдельные идеи, а не приводится полное резюме каждого доклада.
Политические рекомендации и мнения Ответ на запрос информации (RFI) о задачах NIST в рамках указа президента об ИИ Февраль 2024 Йонас Шютт, Леони Кёсслер, Маркус Андерлюнг Мы приветствуем возможность
Оригинальное название: Policy Advice and Opinion Response to the RFI Related to NIST's Assignments Under the Executive Order Concerning AI February 2024 Jonas Schuett, Leonie Koessler, Markus Anderljung We welcome the oppor
Это обращение является ответом на запрос США о предоставлении информации о задачах NIST в рамках указа об ИИ, с акцентом на «базовые модели двойного назначения». В нём рекомендуется поощрять разработчиков к внедрению таких практик, как публикация политик безопасности, проведение «красного командирования» (red-teaming), подготовка оценок рисков и мониторинг моделей после развёртывания. Также утверждается, что бремя управления рисками должно быть соразмерно влиянию системы.
Регулирование ИИ Маркировка активности ИИ-агентов в статье 50 Закона ЕС об ИИ Ноябрь 2025 Аналитическая записка Alan Chan Онлайн-активность ИИ-агентов может искажать убеждения и поведение людей. Например
Оригинальное название: AI Regulation Labeling of AI Agent Activity in Article 50 of the EU AI Act November 2025 Policy Brief Alan Chan The online activities of AI agents could distort human beliefs and behaviors. For exampl
Онлайн-активность ИИ-агентов может искажать убеждения людей, например, когда синтетические лайки и репосты выглядят как подлинное мнение. Автор утверждает, что статья 50 Закона ЕС об ИИ (EU AI Act), которая, как ожидается, вступит в силу 2 августа 2026 года, вероятно, требует маркировки веб-запросов и действий ИИ-агентов в браузере, а метки должны быть проверяемыми в отношении создателя и факта вмешательства. В приложении к обзору предлагается возможный текст для готовящегося Кодекса практики.
AI Regulation Регулирование передового ИИ: управление новыми рисками для общественной безопасности Июль 2023 Markus Anderljung, Joslyn Barnhart, Anton Korinek, Jade Leung, Cullen O’Keefe, Jess Whittlestone и др. Передовые
Оригинальное название: AI Regulation Frontier AI Regulation: Managing Emerging Risks to Public Safety July 2023 Markus Anderljung, Joslyn Barnhart, Anton Korinek, Jade Leung, Cullen O’Keefe, Jess Whittlestone, et al. Advanc
В статье рассматриваются «передовые модели ИИ» (frontier AI): высокоэффективные базовые модели, которые могут обладать опасными возможностями, достаточными для создания серьезных рисков для общественной безопасности. Авторы утверждают, что их регулирование требует трех составляющих: установления стандартов, требований к регистрации и отчетности, а также механизмов обеспечения соблюдения. Также предлагается первоначальный набор стандартов безопасности, включая оценку рисков перед развертыванием, а также мониторинг новой информации после развертывания и реагирование на нее.
Руководство для CISO по генеративному ИИ: возможности, результаты и срочность действовать сейчас
Оригинальное название: The CISO’s guide to Generative AI - Opportunities, outcomes, and the urgency of now
Экономика Интеллектуальная финансовая система: как ИИ меняет финансы Июнь 2024 Иньяки Алдасоро, Леонардо Гамбакорта, Антон Коринек, Ватсала Шрити, Мерлин Штайн В основе финансовой системы лежит
Оригинальное название: Economics Intelligent Financial System: How AI Is Transforming Finance June 2024 Iñaki Aldasoro, Leonardo Gambacorta, Anton Korinek, Vatsala Shreeti, Merlin Stein At the core of the financial system i
В отчёте анализируется, как генеративный ИИ, появляющиеся ИИ-агенты и, более умозрительно, общий искусственный интеллект повлияют на финансы. Рассматриваются четыре функции: финансовое посредничество, страхование, управление активами и платежи, а также последствия для финансовой стабильности и пруденциальной политики. Кроме того, изучаются побочные эффекты для реальной экономики в оптимистичном и разрушительном сценариях и предлагается рамка для обновления финансового регулирования на основе общих принципов управления ИИ.
ИИ и биобезопасность Оценка помощи LLM середины 2025 года в работе новичков в биологии Февраль 2026 Научная статья Shen Zhou Hong, Alex Kleinman, Alyssa Mathiowetz, Adam Howes, Julian Cohen, Suveer Ga
Оригинальное название: AI and Biosecurity Measuring Mid-2025 LLM-Assistance on Novice Performance in Biology February 2026 Research Paper Shen Zhou Hong, Alex Kleinman, Alyssa Mathiowetz, Adam Howes, Julian Cohen, Suveer Ga
Предварительно зарегистрированное рандомизированное контролируемое исследование (с июня по август 2025 года, n = 153) не выявило значимой разницы в выполнении рабочего процесса у новичков, использовавших помощь LLM, и тех, кто пользовался интернетом, на задаче, моделирующей рабочий процесс обратной генетики вирусов. В группе с LLM показатели успеха были численно выше в четырёх из пяти задач, что авторы связывают с умеренным выигрышем в результативности. Исследование указывает на разрыв между результатами бенчмарков и практической пользой в реальном мире и призывает к проверке оценок биобезопасности ИИ в физическом мире.
AI Regulation Governing Through the Cloud Март 2024 Научная статья Lennart Heim, Tim Fist, Janet Egan, Sihao Huang, Stephen Zekany, Robert Trager, Michael A Osborne, Noa Zilberman Поставщики вычислительных мощностей м
Оригинальное название: AI Regulation Governing Through the Cloud March 2024 Research Paper Lennart Heim, Tim Fist, Janet Egan, Sihao Huang, Stephen Zekany, Robert Trager, Michael A Osborne, Noa Zilberman Compute providers c
В статье утверждается, что поставщики вычислительных мощностей должны нести юридические обязательства и этическую ответственность в регулировании ИИ, выступая в роли обеспечивающих безопасность, ведущих учёт, проверяющих деятельность клиентов и обеспечивающих соблюдение требований. В ней рассматривается, как эти функции можно выполнять адресно и с учётом конфиденциальности, используя неконфиденциальные данные для определения типа рабочей нагрузки и объёма потреблённых вычислительных ресурсов. На примере исполнительного указа США 14110 описываются требования к ведению учёта и исследуется, как проверка и обеспечение соблюдения могли бы сформировать более широкую схему надзора.
Экономика ИИ Влияние ИИ на неравенство доходов в США Июль 2024 Исследовательская работа Сэм Мэннинг По данным одного опроса, около половины американцев считают, что рост использования ИИ приведёт к большему
Оригинальное название: Economics of AI AI’s Impact on Income Inequality in the US July 2024 Research Paper Sam Manning According to one survey, about half of Americans think that the increased use of AI will lead to greater
Один опрос показывает, что около половины американцев считают, что рост использования ИИ приведёт к усилению неравенства доходов и более поляризованному обществу. Экономисты, как правило, меньше обеспокоены, чем широкая публика, резкой потерей рабочих мест в ближайшей перспективе, но нередко разделяют опасения по поводу неравенства. Ряд исследований показывает, что в таких профессиях, как юриспруденция и разработка программного обеспечения, наибольший прирост производительности от ИИ получают наименее квалифицированные или наименее опытные работники — этот результат некоторые экономисты рассматривают как возможный путь к снижению неравенства.
Информатика. Открытые проблемы в техническом управлении ИИ. Июль 2024 г. Anka Reuel, Ben Bucknall и др. Прогресс ИИ создаёт всё более широкий круг рисков и возможностей, но зачастую неясно, как
Оригинальное название: Computer Science Open Problems in Technical AI Governance July 2024 Anka Reuel, Ben Bucknall, et al. AI progress is creating a growing range of risks and opportunities, but it is often unclear how the
Прогресс в области ИИ создаёт всё более широкий спектр рисков и возможностей, а препятствия на пути к ним часто, по крайней мере отчасти, носят технический характер. В статье объясняется техническое управление ИИ, которое использует технический анализ и инструменты для поддержки эффективного управления ИИ, и представлены таксономия и неполный каталог его нерешённых проблем. Она задумана как ресурс для технических исследователей и организаций, финансирующих исследования.
Введение Демократизация ИИ: множественные значения, цели и методы Март 2023 Elizabeth Seger, Aviv Ovadya, Ben Garfinkel, Divya Siddarth, Allan Dafoe В этой статье описываются четыре различных понимания
Оригинальное название: Introductions Democratising AI: Multiple Meanings, Goals, and Methods March 2023 Elizabeth Seger, Aviv Ovadya, Ben Garfinkel, Divya Siddarth, Allan Dafoe This paper outlines four different notions of
В статье описаны четыре различных значения термина «демократизация ИИ». Три из них используются почти как синонимы «повышения доступности», тогда как значение, связанное с управлением, уравновешивает доступность с другими общественными потребностями и ценностями. Авторы предостерегают от вольного использования этого термина как замены понятию «все хорошее», поскольку его ценность зависит от согласованности с интересами тех, кого это затрагивает.
Политология и международные отношения Голос и доступ в сфере ИИ: участие мирового большинства в разработке искусственного интеллекта и управлении им Октябрь 2024 г. Аналитический доклад Sumaya N. Adan, Rob
Оригинальное название: Political Science and International Relations Voice and Access in AI: Global AI Majority Participation in Artificial Intelligence Development and Governance October 2024 Whitepaper Sumaya N. Adan, Rob
В этом официальном документе (white paper) рассматриваются практические способы расширить голос и доступ Глобального ИИ-большинства в управлении ИИ и в сфере его возможностей, одновременно учитывая вопросы безопасности и коммерческие интересы государств, лидирующих в области передового ИИ. В нем выделяются такие барьеры, как ограниченная цифровая и вычислительная инфраструктура, концентрация разработки ИИ, англоцентричные данные и неравномерное распределение талантов. В качестве трех подходов предлагаются согласование интересов, партиципаторная архитектура и обеспечение гарантий безопасности.
Политология и международные отношения Что следует интернационализировать в управлении ИИ? Ноябрь 2024 Официальный доклад Claire Dennis et al. По мере развития искусственного интеллекта (ИИ) государства всё чаще
Оригинальное название: Political Science and International Relations What Should Be Internationalised in AI Governance? November 2024 Whitepaper Claire Dennis et al. As artificial intelligence (AI) advances, states increasi
В этом официальном документе (white paper) предлагается框架 для определения того, какие вопросы управления ИИ следует интернационализировать, с анализом девяти областей политики в сферах данных, вычислительных ресурсов и управления моделями. Оцениваются четыре фактора: трансграничные внешние эффекты, регуляторный арбитраж, неравномерный потенциал управления и функциональная совместимость. Выгоды от интернационализации наибольшие для надзора за поставщиками вычислительных ресурсов, происхождения контента, оценки моделей, мониторинга инцидентов и протоколов управления рисками, а для конфиденциальности данных, происхождения данных, распределения чипов и снижения предвзятости — ниже или неоднозначны.
Deloitte запускает AI Advantage for CFOs совместно с AWS и Anthropic
Оригинальное название: Deloitte Launches AI Advantage for CFOs With AWS and Anthropic
Deloitte Consulting LLP анонсировала AI Advantage for CFOs — интегрированную аналитическую платформу на базе ИИ, созданную с использованием Amazon Bedrock и больших языковых моделей Anthropic. В неё входят Finance Automation Agents для автоматизации ключевых финансовых процессов и получения аналитических выводов из структурированного, неструктурированного и мультимодального контента. Volkswagen Group Argentina — один из первых клиентов, использующих платформу.
Forbes пишет о калькуляторе квантового преимущества MIT FutureTech Forbes рассматривает сближение ИИ и квантовых вычислений, представляя калькулятор квантового экономического преимущества (Quantum Economic Advantage Calculator) MIT FutureTech на Business
Оригинальное название: Forbes Covers MIT FutureTech Quantum Advantage Calculator Forbes explores the convergence of AI and quantum computing, featuring MIT FutureTech's Quantum Economic Advantage Calculator at the Business
В статье Forbes рассматривается сближение ИИ и квантовых вычислений, а также представлен Quantum Economic Advantage Calculator («Калькулятор экономического преимущества квантовых вычислений») от MIT FutureTech, показанный на Business of Quantum Summit. В ней также говорится о росте инвестиций в квантовые технологии и о европейских стартапах, таких как Multiverse Computing, которая выпустила сжатые модели ИИ.
Политология и международные отношения Deliberating Autonomous Weapons Декабрь 2022 Новостная/медийная статья Robert Trager Стюарт Рассел оказал основополагающее влияние на многих людей своими трудами
Оригинальное название: Political Science and International Relations Deliberating Autonomous Weapons December 2022 News/Media Article Robert Trager Stuart Russell has had a seminal influence on many people with his writings
Robert Trager обсуждает работы Стюарта Рассела об автономном оружии и предлагает в качестве альтернативы полному запрету режим нераспространения. Он утверждает, что крупные державы вряд ли откажутся от технологий, важных в военном отношении, поэтому предотвращение распространения их продвинутых версий может стать работоспособным подходом. Он признаёт, что это сложно и неопределённо, требует концентрации усилий крупных держав и гарантий безопасности, но считает, что попробовать стоит.
Политика ИИ-лабораторий по оценке риска относительно конкурентов: анализ текущих политик ИИ-компаний, октябрь 2025 года, аналитическая записка, Sophie Williams, Noemi Dreksler, Aidan Homewood, Markus Anderljung, Jonas Fre
Оригинальное название: AI Lab Policy Assessing Risk Relative to Competitors: An Analysis of Current AI Company Policies October 2025 Policy Brief Sophie Williams, Noemi Dreksler, Aidan Homewood, Markus Anderljung, Jonas Fre
Некоторые ИИ-компании включают в свои системы мер безопасности положения, позволяющие им ослаблять меры защиты, если конкурент выпускает модель с аналогичными возможностями, но более слабой защитой. Авторы утверждают, что такой подход может повысить совокупный риск, поскольку возможности и меры защиты конкурентов трудно оценить, а риски аварий растут вместе с числом пользователей. Они также предупреждают, что стандарты безопасности могут быть подорваны внезапно, если один нарушитель подтолкнёт к этому других, или постепенно, по эффекту «варёной лягушки».
FutureTech на Nvidia GTC Исследования и работа FutureTech представлены на конференции Nvidia GTC, где освещается наша работа в области ИИ и инноваций в вычислениях. 18 марта 2025 года
Оригинальное название: FutureTech at Nvidia GTC FutureTech research and operations featured at Nvidia GTC conference, highlighting our work in AI and computing innovation. March 18, 2025
Исследования и деятельность MIT FutureTech были представлены на конференции Nvidia GTC. Тесс Фейган, руководитель операционного отдела MIT, проводит сессию AMA на GTC 2025 в среду, 19 марта, в 9:00.
AI Regulation Ответ на политику NTIA по подотчётности ИИ Июнь 2023 Everett Thornton, Jonas Schuett, Markus Anderljung, Lennart Heim Мы приветствуем возможность ответить на документ NTIA по подотчётности ИИ
Оригинальное название: AI Regulation Response to the NTIA AI Accountability Policy June 2023 Everett Thornton, Jonas Schuett, Markus Anderljung, Lennart Heim We welcome the opportunity to respond to the NTIA’s AI Accountabi
Это обращение является ответом на запрос NTIA о комментариях по политике подотчётности ИИ и посвящено аудиту и оценке базовых моделей. В нём утверждается, что базовые модели должны оцениваться как минимум на опасные возможности, согласованность (alignment) и правдивость. Также содержится призыв создать экосистему независимых экспертов-аудиторов, имеющих доступ к моделям и сильные стимулы выявлять недостатки, а не просто ставить галочки.
Рекомендации и мнения по политике в отношении публично подотчётных передовых LLM Ноябрь 2023 г. Научная статья Markus Anderljung, Everett Thornton Smith, Joe O'Brien, Lisa Soder, Benjamin Bucknall, Emma Bluemke, e
Оригинальное название: Policy Advice and Opinion Towards Publicly Accountable Frontier LLMs November 2023 Research Paper Markus Anderljung, Everett Thornton Smith, Joe O'Brien, Lisa Soder, Benjamin Bucknall, Emma Bluemke, e
По мере того как передовые большие языковые модели всё глубже интегрируются в общество и экономику, авторы утверждают, что решения об их обучении, развёртывании и использовании не должны приниматься только разработчиками. Они предлагают внешний контроль с помощью таких методов, как red-teaming, аудит и доступ внешних исследователей. В статье изложены шесть требований к эффективному внешнему контролю в рамках концепции ASPIRE, а также даны рекомендации политикам.
Эффективный ИИ на рабочем месте: что показывают исследования Как на самом деле выглядит эффективный ИИ на рабочем месте? Не шумиха. Не страх. Исследования. В нашем последнем блоге MIT Initiative on the Digital Econo
Оригинальное название: Effective AI in the Workplace: What the Research Shows What does effective AI in the workplace actually look like? Not hype. Not fear. Research. In our latest blog, MIT Initiative on the Digital Econo
Исследователи MIT IDE анализируют данные об использовании ИИ на работе, в том числе о том, где компании допускают ошибки. Они обнаруживают, что ИИ не заменяет работников автоматически и часто создаёт новые потребности в координации и контроле. Выгоды могут быть реальными, когда организации пересматривают рабочие процессы и инвестируют в человеческие возможности наряду с ИИ.
Больше, чем подверженность ИИ: какие задачи экономически выгодно автоматизировать с помощью компьютерного зрения? Нил Томпсон вместе с Майей С. Свансберг и Вэньсу Ли из MIT FutureTech, Мартином Флемингом из The Productivit
Оригинальное название: Beyond AI Exposure: Which Tasks are Cost-Effective to Automate with Computer Vision? Neil Thompson along with Maja S. Svanberg and Wensu Li from the MIT FutureTech, Martin Fleming from The Productivit
Нил Томпсон и коллеги из MIT FutureTech, The Productivity Institute и IBM Institute for Business Value опубликовали новую статью с моделью автоматизации задач с помощью ИИ. Она предлагает сквозную структуру, которая определяет, какая техническая производительность требуется для задач, описывает характеристики систем ИИ, способных её обеспечить, и помогает принимать экономические решения об их разработке и внедрении.
Конференция DRUID: обсуждение влияния ИИ на наукоёмкие отрасли. Этим летом конференция DRUID в Ницце (Франция) с 13 по 15 июня проведёт дискуссию о влиянии развития ИИ на наукоёмкие
Оригинальное название: DRUID Conference: Debating AI's Impact on Knowledge-Intensive Industries This summer, the DRUID conference in Nice, France, from June 13 to 15, will host a debate on the impact of AI development on kn
На конференции DRUID в Ницце (Франция) с 13 по 15 июня этим летом пройдут дебаты о том, как развитие ИИ влияет на наукоёмкие отрасли, с акцентом на возможность значительной утраты квалификации. Maria Savona (University of Sussex) и Neil Thompson (MIT) выступят в поддержку тезиса, а Hyunjin Kim (INSEAD) и Abhishek Nagaraj (UC Berkeley) представят противоположные точки зрения.
FutureTech объявляет о семинаре «Роль ИИ в науке» Семинар FutureTech «Роль ИИ в науке» соберёт учёных из разных областей, чтобы обсудить роль ИИ в науке. T
Оригинальное название: FutureTech announces workshop on The Role of AI in Science The FutureTech workshop on The Role of AI in Science brings together scientists from different fields to discuss the role of AI in Science. T
MIT FutureTech проводит семинар о роли ИИ в науке. Он собирает учёных из разных областей для обсуждения этой темы. Семинар проходит только по приглашениям.
Политические рекомендации и мнения Деликтное право и управление передовым ИИ Май 2024 Статья в Lawfare Мэтью ван дер Мерве, Кетан Рамакришнан, Маркус Андерлюнг Мэтью ван дер Мерве, Кетан Рамакришнан и Марку
Оригинальное название: Policy Advice and Opinion Tort Law and Frontier AI Governance May 2024 Lawfare Article Matthew van der Merwe, Ketan Ramakrishnan, Markus Anderljung Matthew van der Merwe, Ketan Ramakrishnan, and Marku
В статье рассматривается, какую роль деликтное право может играть в обеспечении ответственной разработки передового ИИ как до, так и после создания режимов регулирования. Отмечается, что такие системы могут принести большую пользу, но также создают серьёзные риски для общественного благосостояния, прав личности и национальной безопасности. Авторы утверждают, что полагаться исключительно на саморегулирование отрасли неразумно, поэтому правовая система играет важную роль в том, чтобы компании, разрабатывающие передовой ИИ, проявляли разумную осмотрительность.
AI Regulation Risk Thresholds for Frontier AI Июнь 2024 Leonie Koessler, Jonas Schuett, Markus Anderljung Передовые системы искусственного интеллекта (ИИ) могут создавать растущие риски для общественной безопасности и
Оригинальное название: AI Regulation Risk Thresholds for Frontier AI June 2024 Leonie Koessler, Jonas Schuett, Markus Anderljung Frontier artificial intelligence (AI) systems could pose increasing risks to public safety and
Передовые системы ИИ могут создавать растущие риски для общественной безопасности, что поднимает вопрос о том, какой уровень риска приемлем. Авторы рекомендуют компаниям сначала определить пороги риска, использовать их для установления порогов возможностей, а затем в основном опираться на пороги возможностей при принятии решений, отмечая, что пороги риска сложнее надёжно оценить. Они также считают, что регуляторам следует изучить эту область, поскольку они являются наиболее легитимными субъектами для определения порогов риска.
Презентация: Чему нас может научить Homo Silicus? Как большие языковые модели (LLM) могут произвести революцию в социальных науках. На недавней встрече лаборатории Benjamin Manning рассказал, как можно использовать большие
Оригинальное название: Presentation: What Can We Learn from Homo Silicus? How Large Language Models (LLMs) may revolutionize social science research At a recent lab meeting, Benjamin Manning explained how we might use Large
Benjamin Manning рассказал на недавнем заседании лаборатории, как большие языковые модели (LLM) могут революционизировать исследования в социальных науках. Экономика часто моделирует людей как идеализированных рациональных агентов («homo economicus»), тогда как LLM позволяют создавать вычислительные модели людей («homo silicus»). Первые данные показывают, что эти модели способны качественно воспроизводить эксперименты с людьми, позволяют проводить эксперименты дешевле и быстрее и обходить некоторые этические барьеры.
Как заставить ИИ работать: что нужно компаниям и работникам. Директор MIT FutureTech Нил Томпсон выступил в штаб-квартире Всемирного банка в Вашингтоне, округ Колумбия, на 4-й ежегодной конференции AI in Action — Making AI Wor
Оригинальное название: Making AI Work: What Firms and Workers Need MIT FutureTech Director Neil Thompson presented at the World Bank Headquarters in Washington, D.C. at the 4th Annual AI in Action Conference — Making AI Wor
Директор MIT FutureTech Нил Томпсон выступил на 4-й ежегодной конференции AI in Action во Всемирном банке в Вашингтоне, округ Колумбия. Конференция стала межотраслевым диалогом о том, как ИИ меняет фирмы, рынки труда, навыки и организационную стратегию. Его доклад назывался «Meek Models Shall Inherit the Earth».
Исследование на основе опроса Опрос о пороговых значениях для продвинутых систем ИИ Август 2025 Научная статья Jonas Schuett, Eunseo Choi, Kasumi Sugimoto, Bosco Hung, Robert Trager, Karine Perset Правительства по всему миру
Оригинальное название: Survey Research Survey on Thresholds for Advanced AI Systems August 2025 Research Paper Jonas Schuett, Eunseo Choi, Kasumi Sugimoto, Bosco Hung, Robert Trager, Karine Perset Governments around the wor
В этой статье представлены результаты экспертного опроса (N = 166) и публичных консультаций о пороговых значениях для продвинутых систем ИИ, проведенных с августа по октябрь 2024 года. Участники в целом согласились, что пороговые значения должны устанавливаться несколькими заинтересованными сторонами и что разные типы порогов должны служить конкретным целям. Мнения разделились относительно роли порогов по вычислительным ресурсам для обучения и относительно того, сколько должно быть порогов.
ИИ и наше рабочее время — подкаст MIT CSAIL В этом выпуске Что на самом деле означает ИИ для рабочих мест, производительности и будущего труда? Запись с живой аудиторией в MIT Museum! 2 декабря 2025
Оригинальное название: AI and Our Time at Work - MIT CSAIL Podcast In this episode What does AI really mean for jobs, productivity, and the future of work? Recorded with a live audience at the MIT Museum! December 2, 2025
В прямой записи подкаста CSAIL Alliances в Музее MIT ведущая Кара Миллер побеседовала с Дэвидом Отором и Нилом Томпсоном об ИИ и будущем труда. Обсуждались вопросы о том, как ИИ меняет не только профессии, но и задачи, почему рост производительности неравномерен и каковы риски чрезмерной зависимости от ИИ.
Оценка экономического влияния GenAI в масштабе. Мы сравниваем прогнозы экономического влияния генеративного ИИ с влиянием других технологий как современной, так и исторической эпохи. Мы рассматриваем влияние по
Оригинальное название: Putting the economic impact of GenAI into scale We compare projections of Generative AI’s economic impact with that of other technologies from both modern and historical times. We consider impact alon
В этой статье проекции экономического эффекта генеративного ИИ сравниваются с проекциями для других технологий, как современных, так и исторических. Эффект рассматривается по двум показателям: ВВП и производительность. Заявления экспертов о влиянии генеративного ИИ варьируются от значительного роста ВВП развитых стран до полной перестройки мирового рынка труда.
Политология и международные отношения Safety Not Guaranteed: International Strategic Dynamics of Risky Technology Races Ноябрь 2022 Статья в журнале Eoghan Stafford, Robert Trager и Allan D
Оригинальное название: Political Science and International Relations Safety Not Guaranteed: International Strategic Dynamics of Risky Technology Races November 2022 Journal Article Eoghan Stafford, Robert Trager and Allan D
Великие державы вступают в эпоху острой конкуренции за овладение технологиями, значимыми для безопасности, такими как ИИ, что может создавать общие риски, например непреднамеренную эскалацию кризисов и неконтролируемое распространение. С помощью стратегической модели авторы обнаруживают, что решение отстающей стороны применять рискованные технологии зависит от того, насколько враждебны конкуренты и насколько близка отстающая сторона к возможностям лидера. Они также выясняют, что когда соперники не применяют наиболее рискованные технологии, меры безопасности могут ослабляться или обращаться вспять из-за компенсации риска.
Рост числа небольших «скромных моделей» может сделать ИИ-системы доступнее ИИ-системы, созданные или запускаемые с ограниченными ресурсами, вскоре смогут работать наравне с ведущими крупными моделями при гораздо меньших затратах, согласно
Оригинальное название: The Rise of Smaller ‘Meek Models’ Could Democratize AI Systems AI systems built or run with limited resources could soon perform on par with leading larger models while costing much less, according to
Новое исследование показывает, что системы ИИ, созданные или работающие с ограниченными ресурсами, вскоре могут сравняться с ведущими более крупными моделями при гораздо меньших затратах, что может расширить доступ. Исследователи MIT FutureTech, опираясь на нейронные законы масштабирования, утверждают, что подход «чем больше, тем лучше» может приближаться к убывающей отдаче. Они обнаружили, что снижение прироста в итоге может лишить компании преимущества от более быстрого масштабирования по сравнению с другими.
Корпус мира набирает волонтёров для продажи ИИ развивающимся странам Инициатива Трампа «Tech Corps» превращает неоплачиваемых работников в торговых представителей Кремниевой долины. 25 февраля 2026 г.
Оригинальное название: The Peace Corps is recruiting volunteers to sell AI to developing nations Trump’s ‘Tech Corps’ initiative is turning unpaid workers into Silicon Valley salespeople. February 25, 2026
В подзаголовке статьи The Verge говорится, что инициатива Трампа Tech Corps превращает неоплачиваемых работников в продавцов для Кремниевой долины. Мэйсэнь Сунь говорит, что рекруты будут продвигать американские технологии на развивающихся рынках, где Китай уже лидирует в маркетинге и продвижении.
Что движет прогрессом в ИИ? Тенденции в данных. В этой статье мы даём общий обзор ключевой тенденции в моделях ИИ: потребности моделей ИИ в данных могут расти быстрее, чем предложение подходящих
Оригинальное название: What drives progress in AI? Trends in Data In this article, we provide a high level overview of a key trend in AI models; that AI models’ data requirements may be growing faster than the supply of sui
В этой статье рассказывается, как потребность моделей ИИ в данных может расти быстрее, чем предложение подходящих данных. Ежегодное создание новых данных выросло в 32 раза с 2010 по 2020 год, но этого по-прежнему недостаточно, чтобы удовлетворить спрос. Анализ Epoch показывает, что несколько источников данных, например высококачественные языковые данные, будут исчерпаны в течение ближайших нескольких лет.
MIT AI Risk Repository публикует значимые выводы MIT AI Risk Repository публикует комплексные выводы, описывающие ландшафт управления ИИ. 12 октября 2025 г.
Оригинальное название: MIT AI Risk Repository Releases Impactful Findings The MIT AI Risk Repository releases comprehensive findings mapping the AI governance landscape. October 12, 2025
MIT AI Risk Repository, инициатива FutureTech, опубликовал комплексные результаты, составляющие карту ландшафта управления ИИ. Они показывают, как риски ИИ учитываются в разных секторах и юрисдикциях; репозиторий задуман как инструмент для исследователей, политиков и практиков.
AI Regulation Управление рисками в Законе об искусственном интеллекте Декабрь 2022 Статья в журнале Jonas Schuett Предлагаемый Закон ЕС об ИИ — первая комплексная попытка регулировать ИИ в крупной юрисдикции
Оригинальное название: AI Regulation Risk management in the Artificial Intelligence Act December 2022 Journal Article Jonas Schuett The proposed EU AI Act is the first comprehensive attempt to regulate AI in a major jurisdi
В статье анализируется статья 9 предлагаемого Закона ЕС об ИИ (EU AI Act) — ключевое положение об управлении рисками, которое описывается как первая комплексная попытка регулировать ИИ в крупной юрисдикции. Объясняются регуляторная концепция и цель статьи 9, её сфера применения, то, как следует толковать её требования и как их можно обеспечивать принудительно. Цель статьи — помочь поставщикам систем высокого риска соблюдать требования, а также учесть это при пересмотре проекта и разработке гармонизированных стандартов управления рисками ИИ.
FutureTech запускает Substack FutureTech открывает Substack, чтобы делиться результатами исследований, аналитикой и новостями об ИИ и инновациях в вычислениях. 27 октября 2025 года
Оригинальное название: FutureTech Launches Substack FutureTech joins Substack to share research insights, analysis, and updates on AI and computing innovation. October 27, 2025
FutureTech запустил публикацию на Substack, чтобы делиться результатами исследований и аналитикой об ИИ и инновациях в вычислениях. Цель — объяснять сложные исследования доступным языком для более широкой аудитории.
AI Regulation Computing Power and the Governance of Artificial Intelligence Февраль 2024 Научная статья Girish Sastry, Lennart Heim, Haydn Belfield, Markus Anderljung, Miles Brundage, Julian Hazell,
Оригинальное название: AI Regulation Computing Power and the Governance of Artificial Intelligence February 2024 Research Paper Girish Sastry, Lennart Heim, Haydn Belfield, Markus Anderljung, Miles Brundage, Julian Hazell,
В статье утверждается, что вычислительная мощность является эффективной точкой воздействия для управления ИИ, поскольку её можно обнаружить, исключить из доступа, измерить количественно, а производится она в рамках концентрированной цепочки поставок. Отмечается, что правительства и компании начали использовать вычислительные ресурсы в политике в области ИИ, хотя степень готовности различных политик, основанных на вычислениях, неодинакова. Авторы предупреждают, что плохо очерченные подходы могут создать риски для конфиденциальности, экономические последствия и централизацию власти, и предлагают ограничительные меры для их минимизации.
Кибербезопасность встречается с ИИ и генеративным ИИ
Оригинальное название: Cybersecurity meets AI and GenAI
Deloitte отмечает, что ИИ и генеративный ИИ открывают новые возможности для бизнеса, но при этом несут риски кибербезопасности при разработке, внедрении и использовании. Растущая поверхность атаки и применение ИИ злоумышленниками требуют комплексной защиты, охватывающей приложения, данные, инфраструктуру и модели. Отрывок обрезан, поэтому это краткое изложение охватывает только его начальные разделы.
На плечах ИИ: расширение границ знаний благодаря обучению у ИИ. Исследование матчей по го с 2003 по 2021 год показывает, как взаимодействие профессионалов-людей и искусственн
Оригинальное название: Standing on the Shoulders of AI: Pushing the Knowledge Frontier by Learning from AI Research on Go matches from 2003 through 2021 illustrates how interactions between human professionals and artificia
Авторы проанализировали каждый ход в 69 974 профессиональных партиях в го с 2003 по 2021 год, чтобы изучить, как люди и ИИ взаимодействуют при создании новых знаний. После того как в 2017 году программы для го на основе ИИ превзошли лучшего игрока-человека, профессионалы изменили свои первые ходы и первые ходы-вторжения и стали применять другие стандартные дебютные схемы. Однако эти знания, полученные от ИИ, привели к более сосредоточенным и менее разнообразным ходам, причём эффект был сильнее для высококвалифицированных игроков.
Skin in the Game: Modulate AI и правовые и этические вызовы технологии голосовой «кожи». Образовательный набор материалов, включающий кейс, методическую записку и вводный обзор. Jan
Оригинальное название: Skin in the Game: Modulate AI and Addressing the Legal and Ethical Challenges of Voice Skin Technology An educational toolkit that includes a case study, a teaching note, and a background primer. Jan
Этот кейс посвящён компании Modulate, соосновании которой в 2017 году участвовали два выпускника MIT, чтобы коммерциализировать технологию синтеза голоса в реальном времени на основе GAN. Основатели хотели предотвратить злоупотребление технологией, способной воспроизводить тембр почти любого человека, оставаясь при этом конкурентоспособными и сохраняя удовлетворённость инвесторов. Набор материалов от Библиотеки Гарвардской школы права и Центра Беркмана—Клейна призван стимулировать обсуждение конфликтов, с которыми они столкнулись.
MIT AI Risk Navigator Изучайте весь ландшафт рисков ИИ в одном месте. Navigator связывает наборы данных MIT AI Risk Repository через общую таксономию, так что вы можете переходить между ними и выявлять
Оригинальное название: MIT AI Risk Navigator Explore the full landscape of AI risk in one place. The Navigator connects MIT's AI Risk Repository datasets through a shared taxonomy, so you can move between them and surface t
Новый интерактивный MIT AI Risk Navigator связан с AI Risk Repository — живой базой данных из более чем 1 700 рисков ИИ, классифицированных по причине и области риска, — через общую таксономию. Он позволяет пользователям переходить между наборами данных и выявлять значимые закономерности.
Экономика ИИ: сценарии перехода к AGI. Март 2024 г. Научная статья. Anton Korinek, Donghyun Suh. Мы анализируем, как ведут себя выпуск и заработная плата при различных сценариях технологического прогресса, ведущ
Оригинальное название: Economics of AI Scenarios for the Transition to AGI March 2024 Research Paper Anton Korinek, Donghyun Suh We analyze how output and wages behave under different scenarios for technological progress th
В работе анализируется, как меняются выпуск и заработная плата при различных сценариях технологического прогресса на пути к общему искусственному интеллекту, определяемому как ИИ, способный выполнять все задачи, доступные людям. Человеческий труд моделируется как набор задач различной сложности, а заработная плата определяется гонкой между автоматизацией и накоплением капитала. В зависимости от распределения сложности задач заработная плата может бесконечно расти или обрушиться после достижения полной автоматизации.
Руководство предприятием, работающим на генеративном ИИ | Deloitte Global
Оригинальное название: Leading a Generative AI-fueled enterprise | Deloitte Global
Согласно опросу Fortune/Deloitte, 79% генеральных директоров называют ускорение инноваций одним из главных сценариев применения генеративного ИИ. Как показывает Deloitte, цифровые трансформации успешнее, когда генеральные директора берут на себя лидерскую роль. Серия призвана поддержать генеральных директоров на их пути освоения ИИ.
AI Lab Policy Оценка рисков в компаниях, разрабатывающих AGI: обзор популярных методов оценки рисков из других отраслей, критичных для безопасности Июль 2023 Leonie Koessler, Jonas Schuett Растёт обеспокоенность
Оригинальное название: AI Lab Policy Risk Assessment at AGI Companies: A Review of Popular Risk Assessment Techniques From Other Safety-Critical Industries July 2023 Leonie Koessler, Jonas Schuett There are increasing conce
Растет обеспокоенность тем, что AGI может представлять катастрофические риски, поэтому компаниям, разрабатывающим AGI, необходимо существенно улучшить управление рисками. В этой статье рассматриваются популярные методы оценки рисков из других отраслей, критически важных для безопасности, и предлагается, как компании, разрабатывающие AGI, могут их использовать. Авторы отмечают, что одних этих методов недостаточно для оценки катастрофических рисков ИИ, но компаниям, разрабатывающим AGI, все же стоит изучить передовые практики других отраслей.
Экономика Экспортный контроль и продвижение экспорта Июнь 2025 Исследовательская работа Сэм Мэннинг Вашингтон ясно дал понять, что сохранение превосходства в области ИИ над Китаем является одновременно экономическим императивом и вопросом национальной безопасности
Оригинальное название: Economics Export Controls and Export Promotion June 2025 Research Paper Sam Manning Washington has made it clear that retaining AI dominance over China is both an economic and national security impera
Вашингтон считает сохранение лидерства в сфере ИИ над Китаем одновременно экономическим императивом и императивом национальной безопасности и ужесточил экспортный контроль в отношении ИИ-чипов и оборудования для их производства. В статье утверждается, что этих мер недостаточно, и предлагается третий компонент — стратегическое продвижение, то есть превращение американского ИИ и вычислительных мощностей в вариант по умолчанию на ключевых международных рынках. Это предполагает финансирование вычислительной инфраструктуры, обучение и техническую помощь во внедрении ИИ, а также заключение торговых соглашений, поощряющих опору на надёжный американский ИИ.
AI Lab Policy Аудит больших языковых моделей: трёхуровневый подход Май 2023 Научная статья Jakob Mökander, Jonas Schuett, Hannah Rose Kirk и Luciano Floridi Предыдущие исследования указывали на
Оригинальное название: AI Lab Policy Auditing Large Language Models: A Three‐Layered Approach May 2023 Research Paper Jakob Mökander, Jonas Schuett, Hannah Rose Kirk, & Luciano Floridi Previous research has pointed toward a
В статье предлагается схема аудита больших языковых моделей (LLM) на трёх уровнях: аудит управления поставщиков технологий, аудит моделей LLM после предварительного обучения, но до выпуска, и аудит приложений на основе LLM. Авторы утверждают, что эти уровни дополняют друг друга и могут помочь управлять некоторыми этическими и социальными рисками. Они также обсуждают ограничения этого подхода и аудита LLM в целом.
Нил Томпсон и Нур Ахмед снялись в итальянском документальном фильме об искусственном интеллекте Нил Томпсон и Нур Ахмед недавно снялись в итальянском документальном фильме об искусственном интеллекте. 31 октября 20
Оригинальное название: Neil Thompson and Nur Ahmed feature in Italian Artificial Intelligence documentary Neil Thompson and Nur Ahmed recently featured in an Italian documentary about Artificial Intelligence. October 31, 20
Нил Томпсон и Нур Ахмед вместе с соавтором Мунтасиром Вахедом из Virginia Tech опубликовали в Science статью о растущем влиянии индустрии на исследования в области ИИ и о том, как это может отразиться на результатах исследований и будущих продуктах. Съёмочная группа RAI 3 в Италии взяла у них интервью об этой статье. Документальный фильм на итальянском языке можно бесплатно посмотреть на платформе Raiplay.
Что следует делать в связи с растущим влиянием индустрии на исследования в области ИИ? Нур Ахмед и Нил Томпсон недавно написали статью для Brookings Institute о растущем влиянии индустрии на
Оригинальное название: What should be done about the growing influence of industry in AI research? Nur Ahmed and Neil Thompson recently wrote an article for the Brookings Institute about the growing influence of industry in
В статье утверждается, что современные исследования в области ИИ требуют дорогостоящих ресурсов, которые обычно по карману лишь небольшому числу коммерческих компаний, что вызывает опасения по поводу концентрации власти. Поскольку фундаментальные и прикладные исследования в области ИИ тесно связаны, влияние индустрии, вероятно, сохранится. Регуляторам следует обеспечить, чтобы учёные могли и дальше участвовать в передовых исследованиях.
Техническое управление ИИ Анализ инцидентов для ИИ-агентов Август 2025 Научная статья Carson Ezell, Xavier Roberts-Gaal, Alan Chan По мере более широкого внедрения ИИ-агентов мы, вероятно, увидим рост
Оригинальное название: Technical AI Governance Incident Analysis for AI Agents August 2025 Research Paper Carson Ezell, Xavier Roberts-Gaal, Alan Chan As AI agents become more widely deployed, we are likely to see an increa
По мере распространения ИИ-агентов число инцидентов с их участием, вероятно, будет расти. Авторы предлагают рамочную модель анализа инцидентов, которая группирует причины на системные, контекстуальные (например, внедрение промптов) и когнитивные факторы. Они также рекомендуют, что должны включать отчёты об инцидентах и что разработчикам и компаниям, развёртывающим системы, следует сохранять и предоставлять следователям.
AI Regulation Национальные приоритеты в области искусственного интеллекта (ответ на запрос OSTP о предоставлении информации) Июль 2023 Jonas Schuett, Markus Anderljung, Lennart Heim, Elizabeth Seger Мы приветствуем возможность
Оригинальное название: AI Regulation National Priorities for Artificial Intelligence (Response to the OSTP Request for Information) July 2023 Jonas Schuett, Markus Anderljung, Lennart Heim, Elizabeth Seger We welcome the op
В своём ответе на запрос OSTP о национальных приоритетах в области ИИ GovAI утверждает, что передовые модели ИИ нуждаются в специальном регулировании, поскольку фундаментальные модели уже причиняют значительный вред, а по мере роста их возможностей могут возникнуть и более экстремальные риски. Организация рекомендует разработчикам проводить тщательную оценку рисков, привлекать внешних экспертов и сообщать о крупных обучающих запусках, а поставщикам вычислительных мощностей — применять проверки Know Your Customer при очень крупных закупках.
Почему ИИ?: Факторы, определяющие внедрение ИИ в государственном секторе
Оригинальное название: Why AI?: Trend Drivers for AI Adoption in the Public Sector
В материале описывается следующее поколение государственного управления, основанное на цифровых технологиях и использующее их для решения крупных проблем. Применяя генеративные и предиктивные технологии для автоматизации рутинных задач, анализа данных и прогнозирования результатов, правительства могут обслуживать граждан своевременно, упрощённо и в цифровом виде, а также принимать более гибкие решения. Успешное внедрение требует ответственного, этичного использования, прозрачности и подотчётности.
Техническое управление ИИ: наблюдаемость ИИ-агентов. Июнь 2024 г. Научная статья. Alan Chan, Carson Ezell, Max Kaufmann, Kevin Wei, Lewis Hammond, Herbie Bradley, Emma Bluemke, Nitarshan Rajkumar, David Krue
Оригинальное название: Technical AI Governance Visibility into AI Agents June 2024 Research Paper Alan Chan, Carson Ezell, Max Kaufmann, Kevin Wei, Lewis Hammond, Herbie Bradley, Emma Bluemke, Nitarshan Rajkumar, David Krue
По мере того как коммерческие, научные, государственные и личные задачи всё чаще делегируются ИИ-агентам, существующие общественные риски могут возрасти, а новые — появиться. В статье оцениваются три категории мер для повышения прозрачности действий агентов: идентификаторы агентов, мониторинг в реальном времени и журналирование активности. Также анализируется, как они применяются при развёртывании от централизованного до децентрализованного, и обсуждаются последствия для конфиденциальности и концентрации власти.
Техническое управление ИИ Измерение автоматизации НИОКР в области ИИ Март 2026 Научная статья Alan Chan, Ranay Padarath, Joe Kwon, Hilary Greaves, Markus Anderljung Автоматизация НИОКР в области ИИ (AIRDA) может оказать существен
Оригинальное название: Technical AI Governance Measuring AI R&D Automation March 2026 Research Paper Alan Chan, Ranay Padarath, Joe Kwon, Hilary Greaves, Markus Anderljung The automation of AI R&D (AIRDA) could have signifi
Автоматизация исследований и разработок в области ИИ (AIRDA) может иметь значительные, но неопределённые последствия. В работе предлагаются такие показатели, как доля капитала в расходах на исследования и разработки в области ИИ, распределение времени исследователей и инциденты подрыва со стороны ИИ, чтобы отслеживать масштабы и эффекты этого явления. Авторы рекомендуют компаниям и третьим сторонам начать отслеживать эти показатели, а правительствам — поддержать эти усилия.
Регулирование ИИ От Тьюринга к завтрашнему дню: подход Великобритании к регулированию ИИ Июль 2025 Научная статья Oliver Ritchie, Markus Anderljung, Tom Rachman Великобритания выбрала особый путь в регулировании ИИ
Оригинальное название: AI Regulation From Turing to Tomorrow: The UK's Approach to AI Regulation July 2025 Research Paper Oliver Ritchie, Markus Anderljung, Tom Rachman The UK has pursued a distinctive path in AI regulation
Великобритания избрала особый путь в регулировании ИИ: менее осторожный, чем ЕС, но более готовый заниматься рисками, чем США, — и стала мировым лидером в координации усилий по безопасности ИИ. В докладе предлагается создать гибкий регулятор, основанный на принципах, для надзора за разработкой самых передовых систем ИИ, а также обновить правовые рамки в области авторского права, дискриминации и ИИ-агентов. Кроме того, он призывает к защитным мерам против рисков, связанных с ИИ-инструментами биологического проектирования, и к более активной технической работе над проблемой дезинформации, созданной ИИ.
Опросное исследование Towards Best Practices in AGI Safety and Governance Май 2023 Опрос экспертного мнения Jonas Schuett, Noemi Dreksler, Markus Anderljung, David McCaffary, Lennart Heim, Emma Bluemke, B
Оригинальное название: Survey Research Towards Best Practices in AGI Safety and Governance May 2023 A survey of expert opinion Jonas Schuett, Noemi Dreksler, Markus Anderljung, David McCaffary, Lennart Heim, Emma Bluemke, B
Ведущие компании в области ИИ стремятся создать AGI, но передовые практики управления его рисками пока не сложились. Авторы опросили 92 эксперта из лабораторий AGI, научных кругов и гражданского общества и получили 51 ответ по 50 утверждениям о том, что должны делать лаборатории AGI. В среднем респонденты согласились со всеми утверждениями, причём 98% частично или полностью согласились в отношении оценки рисков перед развёртыванием, оценки опасных возможностей, аудитов третьими сторонами, ограничений на использование и red teaming.
Управление рисками. STREAM (ChemBio): стандарт прозрачного представления результатов оценок в отчётах о моделях ИИ. Сентябрь 2025 г. Исследовательская работа. Tegan McCaslin, Jide Alaga, Samira Nedungadi, Seth Donoughe, Tom
Оригинальное название: Risk Management STREAM (ChemBio): A Standard for Transparently Reporting Evaluations in AI Model Reports September 2025 Research Paper Tegan McCaslin, Jide Alaga, Samira Nedungadi, Seth Donoughe, Tom
STREAM — это предлагаемый стандарт, призванный улучшить то, как в отчётах о моделях ИИ раскрываются результаты оценки опасных возможностей; на начальном этапе он сосредоточен на химических и биологических (ChemBio) тестах. Он разработан в консультации с 23 экспертами из правительства, гражданского общества, научных кругов и компаний, создающих передовой ИИ. Он призван стать практическим ресурсом для разработчиков и помочь третьим сторонам судить о том, достаточно ли подробны отчёты, чтобы оценить строгость проведённых оценок.
Тенденции в вычислениях в три эпохи машинного обучения. Вычислительные мощности и данные обеспечивают прогресс ML. До 2010 года объём вычислений для обучения удваивался каждые 20 месяцев, а с появлением глубокого обучения ускорился до удвоения каждые 6 месяцев
Оригинальное название: Compute Trends Across Three Eras of Machine Learning Compute and data advances drive ML progress. Training compute doubled every 20 months before 2010, accelerated to every 6 months with Deep Learning
До 2010 года вычислительные мощности для обучения машинного обучения удваивались примерно каждые 20 месяцев, а после появления глубокого обучения в начале 2010-х ускорились до удвоения примерно каждые 6 месяцев. На основе этих тенденций авторы делят историю вычислений для МО на три эры: до глубокого обучения, глубокое обучение и крупномасштабная. Работа показывает, как быстро растут вычислительные мощности, необходимые для обучения передовых систем МО.
Рекордная посещаемость ежегодной конференции FutureTech. Ежегодная конференция FutureTech по автоматизации на основе ИИ побила рекорд посещаемости, собрав ведущих экспертов и исследователей. 3 ноября 2025 г.
Оригинальное название: Record Turnout for FutureTech Annual Conference FutureTech's annual conference on AI automation achieved record attendance, bringing together leading experts and researchers. November 3, 2025
Ежегодная конференция FutureTech по автоматизации с помощью ИИ собрала рекордное число участников. Эксперты, исследователи и политики со всего мира обсудили темпы развития ИИ, его влияние на рынок труда и последствия для политики.
Вебинар о возможностях ИИ-трансформации в банковском секторе | Deloitte Global
Оригинальное название: Webinar on AI transformation opportunities in banking sector | Deloitte Global
На вебинаре Deloitte и Oracle обсудят возможности ИИ в банковской сфере и на рынках капитала на основе отчёта Deloitte. Генеративный ИИ резко увеличил число сценариев использования, которые могут принести пользу сотрудникам и повлиять на финансовые результаты банков. В отчёте делается вывод, что внедрение ИИ важно для повышения конкурентоспособности банков в ближайшие пять лет, а на сессии рассматриваются стратегии внедрения, позволяющие управлять регуляторными рисками.
Безопасность Spear Phishing with Large Language Models Май 2023 Научная статья Julian Hazell В этом исследовании изучается, как LLM можно использовать для целевого фишинга (spear phishing) — разновидности киберпреступности, которая предполагает манипулирование
Оригинальное название: Security Spear Phishing with Large Language Models May 2023 Research Paper Julian Hazell This study investigates how LLMs can be used for spear phishing, a form of cybercrime that involves manipulatin
В этом исследовании рассматривается, как большие языковые модели (LLM) могут быть использованы для целевого фишинга (spear phishing) — вида киберпреступности, при котором жертв заставляют раскрыть конфиденциальную информацию. Автор обнаруживает, что LLM могут помогать в разведке и составлении писем, и с помощью GPT-3.5 и GPT-4 создаёт персонализированные сообщения для более чем 600 британских депутатов парламента; исследование признаёт их реалистичными и экономичными: каждое стоит доли цента. Также показано, что базовый промпт-инжиниринг позволяет обойти защитные меры, а в качестве возможных решений рассматриваются схемы структурированного доступа, такие как API, и защитные системы на основе LLM.
Регулирование ИИ О регулировании downstream-разработчиков ИИ Март 2025 Научная статья Sophie Williams, Jonas Schuett, Markus Anderljung Downstream-разработчики — субъекты, которые дообучают или иным образом изменяют базов
Оригинальное название: AI Regulation On Regulating Downstream AI Developers March 2025 Research Paper Sophie Williams, Jonas Schuett, Markus Anderljung Downstream developers - actors who fine-tune or otherwise modify founda
Разработчики нижестоящего уровня, которые дообучают или иным образом модифицируют базовые модели, могут создавать или усиливать риски, расширяя возможности или ослабляя меры безопасности, из-за чего правила для вышестоящих разработчиков могут оказаться неэффективными. Поскольку нижестоящих разработчиков много и их число растёт, их прямое регулирование может быть нецелесообразным и сдерживать инновации, поэтому ожидается, что потребуется регулировать вышестоящих разработчиков, чтобы снизить риски последующих модификаций. Регулирование нижестоящих разработчиков может быть оправданным там, где они способны повысить риск до неприемлемого уровня, хотя необходимы дополнительные исследования.
AI Lab Policy Оценка моделей на предмет экстремальных рисков Май 2023 Toby Shevlane, Sebastian Farquhar, Ben Garfinkel, Mary Phuong, Jess Whittlestone, Jade Leung и др. Современные подходы к созданию универсальных
Оригинальное название: AI Lab Policy Model Evaluation for Extreme Risks May 2023 Toby Shevlane, Sebastian Farquhar, Ben Garfinkel, Mary Phuong, Jess Whittlestone, Jade Leung, et al. Current approaches to building general-pu
В статье объясняется, почему оценка моделей критически важна для устранения экстремальных рисков, связанных с ИИ общего назначения, который может обладать как полезными, так и вредными возможностями. Разработчики должны выявлять опасные возможности с помощью «оценок опасных возможностей» и склонность моделей применять эти возможности во вред с помощью «оценок согласованности». Эти оценки будут иметь решающее значение для информирования политиков и для принятия решений об обучении, развертывании и безопасности моделей.
Коммуникации, данные, ИИ | Deloitte
Оригинальное название: Communications, data, AI | Deloitte
В статье говорится, что поставщики услуг связи сталкиваются как с возможностями генеративного ИИ, такими как трансформация бизнес-моделей и сокращение затрат, так и с опасениями по поводу неточных результатов, конфиденциальности данных и долгосрочной стоимости специализированных моделей. Поскольку эти компании работают с очень большими объёмами данных, архитектура данных играет центральную роль в этом переходе. Автор призывает руководителей не поддаваться панике.
FutureTech объявляет о воркшопе «Масштабирование ИИ и его последствия». Воркшоп FutureTech по масштабированию ИИ и его последствиям призван собрать специалистов по информатике, инженеров и экономистов, чтобы осмыслить мас
Оригинальное название: FutureTech announces workshop on AI Scaling and Implications The FutureTech workshop on AI scaling and its Implications aims to gather computer scientists, engineers, and economists to think about sca
FutureTech объявила о воркшопе по масштабированию ИИ и его последствиям. Его цель — собрать вместе специалистов по информатике, инженеров и экономистов, чтобы обсудить законы масштабирования и их влияние на разработку ИИ, автоматизацию и другие области. Участие в воркшопе только по приглашениям.
О происхождении алгоритмического прогресса в ИИ. Выводы из нашей новой статьи о зависимости алгоритмического прогресса от масштаба. 8 января 2026 г.
Оригинальное название: On the Origins of Algorithmic Progress in AI Insights from our new paper on the scale-dependence of algorithmic progress. January 8, 2026
В статье «On the Origins of Algorithmic Progress in AI» исследуется зависимость алгоритмического прогресса от масштаба. Авторы полагают, что в литературе роль алгоритмических прорывов переоценивается, а роль возросших вычислительных ресурсов в прогрессе ИИ недооценивается.
Как противостоять растущему спросу на вычисления? Нил Томпсон в интервью Synced Нил Томпсон рассказывает, почему экономический и экологический след глубокого обучения растёт с тревожной скоростью
Оригинальное название: How can we counter the increased demand for computation? Neil Thompson interviewed by Synced Neil Thompson discusses why Deep Learning's economic and environmental footprints are growing worryingly fa
Нил Томпсон из MIT CSAIL говорит, что вычислительная мощность, необходимая для глубокого обучения, растёт неустойчиво быстро по мере масштабирования моделей, таких как GPT-3. В его статье The Computational Limits of Deep Learning анализируются 1 058 научных работ, и автор утверждает, что глубокое обучение требует больших вычислительных затрат по своей конструкции, а не случайно.
AI Regulation Ответ на обзор будущего вычислительных мощностей в Великобритании Март 2023 Jess Whittlestone, Shahar Avin, Lennart Heim, Markus Anderljung и Girish Sastry Мы рады публикации
Оригинальное название: AI Regulation Response to the UK's Future of Compute Review March 2023 Jess Whittlestone, Shahar Avin, Lennart Heim, Markus Anderljung, and Girish Sastry We are pleased to see the publication of the U
В этом отклике на британский обзор Future of Compute Review утверждается, что обзор упускает возможность, не затрагивая вопрос ответственного использования вычислительных мощностей. Авторы-соподписанты считают, что в нём нет адекватных стратегий ответственного и хорошо управляемого использования вычислений. Они предлагают многоуровневый доступ к вычислительным мощностям, отчётность (а в будущем, возможно, лицензирование) для обучающих запусков выше очень высокого порога, требования «Знай своего клиента» для поставщиков вычислительных мощностей и доступ для научного сообщества к большим предобученным моделям.
FutureTech проводит семинар по экономике ИИ и автоматизации MIT FutureTech проводит семинар по экономике ИИ и автоматизации. Участие только по приглашениям. 4 декабря 2024 года
Оригинальное название: FutureTech hosts a workshop on the Economics of AI and Automation MIT FutureTech hosts a workshop on the Economics of AI and Automation. The workshop is invite-only. December 4, 2024
MIT FutureTech проводит семинар по экономике ИИ и автоматизации 6 декабря только по приглашениям. Эксперты отрасли и учёные обсудят влияние на рынок труда, то, как автоматизация преобразует отрасли, и политические подходы к технологическим потрясениям.
Экономика Задачи экономической политики в эпоху ИИ Сентябрь 2024 Антон Коринек В этой статье рассматриваются глубокие проблемы, которые создают трансформационные достижения в области ИИ на пути к общему искусственному интеллекту
Оригинальное название: Economics Economic Policy Challenges for the Age of AI September 2024 Anton Korinek This paper examines the profound challenges that transformative advances in AI toward Artificial General Intelligenc
В этой работе рассматриваются вызовы экономической политики, которые прогресс на пути к AGI создаст для экономистов и политиков, включая рост производительности наряду с опасениями по поводу занятости, распределения доходов и ценности образования. Выделено восемь вызовов политики: от неравенства и образования до макроэкономической политики, регулирования рынков, интеллектуальной собственности, воздействия на окружающую среду и глобального управления ИИ. В заключение автор подчёркивает, как экономисты могут способствовать пониманию этих вызовов.
AI Lab Policy Как создать совет по этике ИИ Апрель 2023 Jonas Schuett, Anka Reuel, Alexis Carlier Организациям, которые разрабатывают и внедряют системы искусственного интеллекта (ИИ), необходимо принимать меры, чтобы
Оригинальное название: AI Lab Policy How to Design an AI Ethics Board April 2023 Jonas Schuett, Anka Reuel, Alexis Carlier Organizations that develop and deploy artificial intelligence (AI) systems need to take measures to
В этой работе рассматривается, как компании в сфере ИИ могут создать этический совет по ИИ, чтобы снизить риски, связанные с ИИ. Выделяются пять ключевых проектных решений: обязанности, правовая структура, состав, принятие решений и обязательность этих решений, а также ресурсы. Каждое решение разбивается на подвопросы с вариантами, а авторы представляют работу как набор инструментов, помогающий компаниям справляться с трудностями, которые выявили прошлые неудачи.
Право и политика Эффект Брюсселя и искусственный интеллект Август 2022 Технический отчёт GovAI Charlotte Siegmann и Markus Anderljung В этом отчёте мы задаёмся вопросом, будет ли предстоящее регулирование ЕС в отношении
Оригинальное название: Law and Policy The Brussels Effect and Artificial Intelligence August 2022 GovAI Technical Report Charlotte Siegmann and Markus Anderljung In this report, we ask whether the EU’s upcoming regulation f
В этом отчете GovAI рассматривается, распространится ли предстоящее регулирование ИИ в ЕС по всему миру, создав так называемый «Брюссельский эффект». Авторы предварительно приходят к выводу, что для отдельных частей режима вероятны как фактические эффекты, проявляющиеся через изменения продуктов за пределами ЕС, так и юридические эффекты, проявляющиеся через влияние на правила других юрисдикций. Они отмечают, что это регулирование может стать первой и наиболее влиятельной реализацией концепции надежного ИИ, ориентированного на человека, поэтому его устройство важно для всего мира.
Политические рекомендации и мнения Подготовка рабочей силы к неопределённому будущему ИИ Ноябрь 2023 Показания Антон Коринек В этих письменных показаниях для двухпартийного AI Insights Forum Сената США Антон Ко
Оригинальное название: Policy Advice and Opinion Preparing the Workforce for an Uncertain AI Future November 2023 Testimony Anton Korinek In this written testimony to the U.S. Senate's bipartisan AI Insights Forum, Anton Ko
В этих письменных показаниях для AI Insights Forum Сената США Антон Коринек, профессор экономики Университета Вирджинии, призывает законодателей заняться сценарным планированием, чтобы подготовить рабочую силу к прогрессу ИИ. Он утверждает, что ИИ сулит рост производительности, но судьба рабочей силы неопределённа, особенно если прогресс приведёт к AGI, и описывает исторический сценарий, базовый сценарий AGI и агрессивный сценарий AGI. Любые реформы систем социальной защиты, налоговых кодексов и политики доходов должны быть достаточно гибкими, чтобы работать во всех этих сценариях; он также предлагает две конкретные рекомендации.
AI Lab Policy Structured Access for Third-Party Research on Frontier AI Models Октябрь 2023 Научная статья Benjamin Bucknall, Robert Trager Недавние выпуски передовых моделей искусственного интеллекта (ИИ
Оригинальное название: AI Lab Policy Structured Access for Third-Party Research on Frontier AI Models October 2023 Research Paper Benjamin Bucknall, Robert Trager Recent releases of frontier artificial intelligence (AI) mod
Передовые модели ИИ в основном выпускаются в закрытом виде, чтобы ограничить распространение возможностей двойного назначения, но это затрудняет их изучение внешними исследователями. Авторы строят таксономию доступа к системам, сочетая анализ литературы с полуструктурированными интервью с исследователями ИИ. Они обнаруживают, что ограниченный доступ к моделям часто сдерживает исследования, а необходимый доступ различается в зависимости от области исследований, и рекомендуют разработать «исследовательский API» для внешней оценки проприетарных передовых моделей.
Исследование на основе опроса Взгляды местных чиновников США на влияние и регулирование ИИ: данные опросов 2022 и 2023 годов Январь 2025 Научная статья Sophia Hatz, Noemi Dreksler, Kevin Wei, Baobao Zhang
Оригинальное название: Survey Research Local US Officials' Views on the Impacts and Governance of AI: Evidence from 2022 and 2023 Survey Waves January 2025 Research Paper Sophia Hatz, Noemi Dreksler, Kevin Wei, Baobao Zhang
На основе опросов местных политиков США, проведённых в 2022 и 2023 годах, в этом отчёте рассматриваются их взгляды на влияние ИИ и его регулирование. Политики ожидают таких рисков, как усиление слежки, дезинформация и политическая поляризация, наряду с выгодами для инноваций и инфраструктуры, и многие чувствуют себя неподготовленными. Большинство поддерживает государственный надзор, причём демократы демонстрируют более сильную и последовательную поддержку регулирования, чем республиканцы, хотя поддержка среди республиканцев между 2022 и 2023 годами сместилась в сторону большинства.
Технические аспекты управления ИИ Аудит передового ИИ: к строгой независимой оценке практик безопасности и защиты в ведущих ИИ-компаниях Январь 2026 Miles Brundage, Noemi Dreksler, Aidan Homewoo
Оригинальное название: Technical AI Governance Frontier AI Auditing: Toward Rigorous Third-Party Assessment of Safety and Security Practices at Leading AI Companies January 2026 Miles Brundage, Noemi Dreksler, Aidan Homewoo
В статье описывается аудит передового ИИ — тщательная проверка третьей стороной заявлений разработчиков передового ИИ о безопасности. Аудит должен охватывать риски на уровне организации, включая внутреннее внедрение, информационную безопасность и принятие решений в области безопасности, а не только публичные продукты. Определены четыре уровня гарантий ИИ (AI Assurance Levels): AAL-1 рекомендуется как базовый уровень для передового ИИ, а AAL-2 — как ближайшая цель для самых передовых разработчиков.
AI Lab Policy Three Lines of Defense Against Risks from AI Октябрь 2023 Jonas Schuett Организациям, которые разрабатывают и внедряют системы искусственного интеллекта (ИИ), необходимо управлять связанными с ними рисками — для
Оригинальное название: AI Lab Policy Three Lines of Defense Against Risks from AI October 2023 Jonas Schuett Organizations that develop and deploy artificial intelligence (AI) systems need to manage the associated risks—for
Организации, разрабатывающие и внедряющие ИИ, должны управлять связанными с ним рисками, но часто неясно, кто за это отвечает. В статье предлагается, как компании в сфере ИИ могли бы внедрить модель «трёх линий защиты» (3LoD) — систему управления рисками, которую во многих отраслях широко считают наилучшей практикой. Авторы утверждают, что эта модель может устранить пробелы в охвате рисков, повысить эффективность управления рисками и помочь советам директоров эффективнее контролировать менеджмент.
Д-р Нил Томпсон на World Summit. Директор FutureTech д-р Нил Томпсон выступает на World Summit и делится соображениями об ИИ и инновациях в вычислительной технике. 15 октября 2025 г.
Оригинальное название: Dr. Neil Thompson at World Summit FutureTech Director Dr. Neil Thompson presents at the World Summit, sharing insights on AI and computing innovation. October 15, 2025
Директор FutureTech доктор Нил Томпсон выступил на Всемирном саммите по ИИ и инновациям в вычислениях. Его доклад охватывал последние результаты исследований FutureTech и их значение для глобальной технологической политики.
Here's How to Make Deep Learning More Sustainable Neil Thompson, Silviu-Marian Udrescu, and Stephan Zhang propose substituting equations for neural network operations to improve efficiency and sustain
Экологические и вычислительные издержки глубокого обучения растут по мере того, как модели становятся больше и сложнее, а их энергопотребление резко возросло. Исследователи предлагают заменить часть операций нейронных сетей математическими уравнениями, чтобы снизить расход энергии и повысить эффективность. Такой подход может сделать разработку ИИ более устойчивой, сократив ресурсы, необходимые для обучения крупномасштабных моделей.
Моделирование угроз для ИИ с двойным назначением и риск биотерроризма Декабрь 2025 г. Отчет GovAI Luca Righetti Несколько компаний, разрабатывающих передовой ИИ, тестируют свои системы ИИ на наличие биологических возможностей двойного назначения
Оригинальное название: Threat Modeling Dual-Use AI Capabilities and the Risk of Bioterrorism December 2025 GovAI Report Luca Righetti Several frontier AI companies test their AI systems for dual-use biological capabilities
Ряд компаний, создающих передовой ИИ, тестируют свои системы на наличие биологических возможностей двойного назначения. В этом докладе предлагается структура для преобразования таких оценок возможностей в оценки рисков на основе исторических кейсов, опроса экспертов и прогнозирования по референтным классам. По оценке, если ИИ увеличит долю выпускников-бакалавров STEM, способных синтезировать патогены сложности гриппа, на 10 процентных пунктов и позволит составлять операционные планы атак, то годовая вероятность эпидемии, вызванной одиночкой, может вырасти с 0,15% до 1,0%, или примерно до 12 000 ожидаемых смертей в год (~$100B), при высокой неопределённости.
Регулирование ИИ Доказательства безопасности для передового ИИ Октябрь 2024 Научная статья Marie Davidsen Buhl, Gaurav Sett, Leonie Koessler, Jonas Schuett, Markus Anderljung По мере того как передовые системы искусственного интеллекта (ИИ)
Оригинальное название: AI Regulation Safety Cases for Frontier AI October 2024 Research Paper Marie Davidsen Buhl, Gaurav Sett, Leonie Koessler, Jonas Schuett, Markus Anderljung As frontier artificial intelligence (AI) syst
В этой работе объясняется, почему кейсы безопасности — структурированные аргументы, основанные на доказательствах, о том, что система достаточно безопасна, — могут быть полезны в управлении передовым ИИ как для саморегулирования отрасли, так и для государственного регулирования. Кейсы безопасности уже широко применяются в отраслях, критичных для безопасности, таких как авиация и атомная энергетика. Также обсуждается, как подготовить кейс безопасности для передового ИИ и что должно произойти, прежде чем кейсы безопасности смогут существенно влиять на решения.
3 вопроса: есть ли в разработке ИИ «секретный ингредиент»? Подразумевается, что ведущие лаборатории обладают некоторым собственным преимуществом, «секретным ингредиентом», который отличает их модели от остальных. B
Оригинальное название: 3 Questions: Is there a "secret sauce" in AI development? The implicit assumption is that leading labs possess some proprietary advantage, a "secret sauce" that separates their models from the rest. B
Новое исследование, в котором проанализированы данные об обучении и результаты бенчмарков 809 больших языковых моделей, выпущенных с 2022 по 2025 год, показало, что на переднем крае 80–90 процентов производительности объясняется одним лишь масштабом. Вдали от переднего края гораздо большее значение имеют проприетарные методы и алгоритмические достижения.
ИИ и будущее научных открытий На недавнем семинаре MIT FutureTech о роли ИИ в науке ведущие исследователи, технологи и политики собрались, чтобы обсудить, как стремительно ИИ
Оригинальное название: AI and the Future of Scientific Discovery At the recent MIT FutureTech Workshop on the Role of AI in Science, leading researchers, technologists, and policymakers gathered to explore how AI is rapidly
На семинаре MIT FutureTech об ИИ в науке исследователи и политики обсуждали, как ИИ ускоряет исследования и открывает новые виды научного поиска. Выступавшие также высказали опасения, в том числе по поводу концентрации разработки ИИ в руках нескольких структур и стремительного роста объёма контента, созданного ИИ.
Computer Science Изучение значимости технологий повышения конфиденциальности данных для задач управления ИИ Март 2023 Emma Bluemke, Tantum Collins, Ben Garfinkel, Andrew Trask Разработка технологий повышения конфиденциальности
Оригинальное название: Computer Science Exploring the Relevance of Data Privacy-Enhancing Technologies for AI Governance Use Cases March 2023 Emma Bluemke, Tantum Collins, Ben Garfinkel, Andrew Trask The development of priv
Технологии повышения конфиденциальности добились серьёзного прогресса в сокращении компромисса между конфиденциальностью и производительностью при обмене данными и их анализе. В статье утверждается, что аналогичные инструменты «структурированной прозрачности» могли бы поддержать управление ИИ через внешний контроль, аудит и проверку источников. Авторы рекомендуют рассматривать цели управления как систему информационных потоков, поскольку совместимость имеет значение, а при половинчатом решении проблем до закрепления стандартов могут возникнуть пробелы.
США запускают «Корпус мира» для ИИ, чтобы конкурировать с Китаем. Администрация Трампа надеется привлечь американскую технологическую отрасль к гонке в сфере ИИ. 2 марта 2026 г.
Оригинальное название: The U.S. Launches a Peace Corps for AI to Compete With China The Trump administration hopes to enlist the U.S. tech industry in its AI race. March 2, 2026
Администрация Трампа надеется привлечь американскую технологическую отрасль к гонке в сфере ИИ, однако есть опасения, что программа Tech Corps может не прижиться за рубежом. Мэйсен Сунь (Meicen Sun), доцент Университета Иллинойса в Урбане-Шампейне и сотрудница MIT, отмечает, что Китай более десяти лет выстраивал обширную клиентскую базу на развивающихся рынках, обретая местные связи, деловые контакты и доверие потребителей. Она называет эти трудно поддающиеся количественной оценке преимущества социальным и политическим капиталом, который не отражается в бухгалтерских книгах.
Когда ИИ окупается? Интенсивность внедрения ИИ, дополнительные инвестиции и стратегия НИОКР. Выручка фирмы растёт с интенсивностью внедрения ИИ, особенно при дополнительных инвестициях в технологии и сильной стратегии НИОКР
Оригинальное название: When does AI pay off? AI-adoption intensity, complementary investments, and R&D strategy Firm revenue rises with AI adoption intensity, especially with complementary tech investments and strong R&D st
Выручка фирм растёт по мере усиления внедрения ИИ, причём выигрыш больше у компаний, которые инвестируют в дополняющие технологии, такие как облачные вычисления, и реализуют специфические для проекта внутренние стратегии НИОКР. Исследование показывает, что низкий уровень внедрения ИИ не приводит к значительному росту выручки.
AI Regulation Increased Compute Efficiency and the Diffusion of AI Capabilities Февраль 2024 Konstantin Pilz, Lennart Heim, Nicholas Brown Обучение передовых ИИ-моделей требует крупных инвестиций в вычислительные ресурсы
Оригинальное название: AI Regulation Increased Compute Efficiency and the Diffusion of AI Capabilities February 2024 Konstantin Pilz, Lennart Heim, Nicholas Brown Training advanced AI models requires large investments in co
В статье описывается «рост вычислительной эффективности»: по мере удешевления оборудования и совершенствования алгоритмов стоимость обучения модели ИИ до заданного уровня производительности со временем снижается. Выясняется, что это увеличивает число участников, способных обучать такие модели, и одновременно повышает производительность, доступную каждому из них. В результате крупные инвесторы в вычисления могут и дальше открывать новые возможности, а правительствам придётся готовиться к миру, в котором опасные возможности ИИ широко доступны.
Регулирование ИИ От принципов к правилам: регуляторный подход к передовому ИИ Август 2024 Jonas Schuett, Markus Anderljung, Alexis Carlier, Leonie Koessler, Ben Garfinkel Ряд юрисдикций нач
Оригинальное название: AI Regulation From Principles to Rules: A Regulatory Approach for Frontier AI August 2024 Jonas Schuett, Markus Anderljung, Alexis Carlier, Leonie Koessler, Ben Garfinkel Several jurisdictions are sta
Ряд юрисдикций начинает регулировать системы передового ИИ, и регуляторы могут потребовать от разработчиков принятия мер безопасности. Авторы сравнивают принципы высокого уровня, которые гибки, но менее определённы, с конкретными правилами, которые более определённы, но могут быстро устареть. Они рекомендуют политикам начать с обязательных принципов высокого уровня, тщательно контролировать соблюдение и наращивать регуляторный потенциал, а затем со временем переходить к подходам, основанным на правилах.
Техническое управление ИИ Тенденции в количестве передовых ИИ-моделей: прогноз до 2028 года Апрель 2025 Научная статья Iyngkarran Kumar, Sam Manning Правительства начинают вводить требования к ИИ-моделям на основе
Оригинальное название: Technical AI Governance Trends in Frontier AI Model Count: A Forecast to 2028 April 2025 Research Paper Iyngkarran Kumar, Sam Manning Governments are starting to impose requirements on AI models based
Правительства начинают устанавливать требования к ИИ на основе вычислительных мощностей для обучения, например порог EU AI Act в 10^25 FLOP и порог US AI Diffusion Framework в 10^26 FLOP. Авторы прогнозируют, что к концу 2028 года от 103 до 306 базовых моделей превысят порог 10^25, а от 45 до 148 — порог 10^26 (90-процентные доверительные интервалы). Число моделей, пересекающих абсолютные пороги, будет расти суперлинейно с каждым годом, тогда как относительные пороги, привязанные к крупнейшему обучающему запуску, показывают более стабильную медиану — от 14 до 16 моделей в год с 2025 по 2028 год.
AI Regulation Societal Adaptation to Advanced AI Май 2024 Jamie Bernardi, Gabriel Mukobi, Hilary Greaves, Lennart Heim, Markus Anderljung Существующие стратегии управления рисками, связанными с продвинутыми ИИ-системами
Оригинальное название: AI Regulation Societal Adaptation to Advanced AI May 2024 Jamie Bernardi, Gabriel Mukobi, Hilary Greaves, Lennart Heim, Markus Anderljung Existing strategies for managing risks from advanced AI system
Существующие стратегии, направленные на контроль того, какой передовой ИИ разрабатывается и как он распространяется, становятся менее осуществимыми по мере роста числа разработчиков. В статье предлагается дополнительный подход — усиление адаптации общества, которое снижает ожидаемый негативный эффект при заданном уровне распространения ИИ. Предлагается структура мер, позволяющих избегать вредоносного использования ИИ, защищаться от него и устранять его последствия, а также трёхэтапный цикл и рекомендации для правительств, отрасли и третьих сторон.
FutureTech объявляет о ежегодной конференции FutureTech объявляет о своей ежегодной конференции «How Fast will AI Automation Happen?» («Как быстро произойдёт автоматизация с помощью ИИ?») с участием ведущих исследователей и политиков. 23 октября 2025 года
Оригинальное название: FutureTech Announces Annual Conference FutureTech announces its annual conference: "How Fast will AI Automation Happen?" featuring leading researchers and policymakers. October 23, 2025
FutureTech объявил о своей ежегодной конференции «How Fast will AI Automation Happen?» («Как быстро произойдёт автоматизация с помощью ИИ?»), которая пройдёт 23 и 24 октября 2025 года. Сессия 3 посвящена автоматизации на рынке труда и в экономике; среди докладчиков — Дэвид Отор, Дэвид Деминг, Бина Амманат и Илунь Ду.
Убывающая отдача глубокого обучения: стоимость улучшений становится неприемлемой Успехи глубокого обучения в переводе и медицинском анализе растут с 2000-х годов. Однако его истоки в 1958 году
Оригинальное название: Deep Learning's Diminishing Returns: The Cost of Improvement is Becoming Unsustainable Deep learning's success in translation and medical analysis has risen since the 2000s. However, its 1958 origins
Глубокое обучение добилось успеха в переводе и медицинском анализе с 2000-х годов, но его истоки в 1958 году показывают, что оно всегда предъявляло огромные требования к вычислительным ресурсам. По мере развития прогресса стоимость каждого улучшения становится неприемлемой.
Экономика ИИ Распространение «GPTs Are GPTs» на фирмы Май 2025 Исследовательская работа Бенджамин Лабашин, Тайна Элоунду, Сэм Мэннинг, Памела Мишкин и Дэниел Рок Мы расширяем работу Eloundou et al. (2024), чтобы построить фирменные
Оригинальное название: Economics of AI Extending “GPTs Are GPTs” to Firms May 2025 Research Paper Benjamin Labaschin, Tyna Eloundou, Sam Manning, Pamela Mishkin, and Daniel Rock We extend Eloundou et al. (2024) to build fir
Эта работа расширяет исследование Eloundou et al. (2024), чтобы измерять подверженность LLM на уровне фирм, сочетая оценки подверженности по профессиям с данными Revelio Labs о численности сотрудников по профессиям. Фирмы с большим числом технологических работников и сотрудников с навыками в области ИИ, как правило, имеют более высокую подверженность LLM. Различия в подверженности больше между категориями, чем внутри них, что говорит о том, что интеграция LLM в корпоративные системы может принести значительный рост производительности.
Техническое управление ИИ Масштабирование вывода и управление ИИ Октябрь 2025 Технический отчёт Toby Ord Переход от наращивания вычислений, используемых для предварительного обучения ИИ-систем (вычисления на предобучение), к масштабированию
Оригинальное название: Technical AI Governance Inference Scaling and AI Governance October 2025 Technical Report Toby Ord The shift from scaling up the compute used to pre-train AI systems (pre-training compute) to scaling
Переход от масштабирования вычислений при предварительном обучении к масштабированию вычислений при инференсе может иметь глубокие последствия для управления ИИ. Эти последствия зависят от того, используются ли вычисления при инференсе в основном для повышения производительности во время внешнего развертывания или в рамках более сложной программы обучения внутри лаборатории. Быстрое масштабирование инференса при развертывании снизило бы значение моделей с открытыми весами и уменьшило бы потребность в энергоемких центрах обработки данных.
Экономика Понимание влияния ИИ на рынок труда Декабрь 2025 Исследовательская работа Сэм Мэннинг Существует глубокая неопределённость относительно того, насколько значительным будет влияние ИИ на рабочую силу, как быстро оно проявится,
Оригинальное название: Economics Understanding AI’s Labor Market Impacts December 2025 Research Paper Sam Manning There is deep uncertainty about how significant AI’s workforce effects will be, how quickly they will emerge,
Существует глубокая неопределенность в том, насколько велики будут последствия ИИ для рабочей силы, как быстро они проявятся и каких групп коснутся сильнее всего. Одни экономисты ожидают лишь умеренных краткосрочных последствий для занятости, тогда как ряд ведущих разработчиков ИИ и другие экономисты предупреждают о масштабных последствиях для рынка труда в течение одного–пяти лет. В статье предлагаются варианты для готовящегося к запуску Исследовательского центра по ИИ и рабочей силе Министерства труда США (AI Workforce Research Hub): собирать данные и обеспечивать частый анализ, чтобы политики могли отреагировать вовремя.
Политические рекомендации и мнения Как предотвратить катастрофу ИИ Август 2023 Статья в Foreign Affairs Маркус Андерлюнг и Пол Шарре Маркус Андерлюнг и Пол Шарре недавно опубликовали этот материал в Fo
Оригинальное название: Policy Advice and Opinion How to Prevent an AI Catastrophe August 2023 Foreign Affairs Article Markus Anderljung and Paul Scharre Markus Anderljung and Paul Scharre recently published this piece in Fo
Это статья Markus Anderljung и Paul Scharre в Foreign Affairs. В ней описывается, как исследователи Университета Карнеги — Меллона подключили систему ИИ к гипотетической лаборатории: запрос из двух слов о синтезе ибупрофена привёл к получению шагов производства, но система также сгенерировала инструкции для химического оружия времён Первой мировой войны и для наркотика, используемого при изнасилованиях. Исследователи пришли к выводу, что ИИ может создавать разрушительное оружие.
Что движет прогрессом в ИИ? Тенденции в алгоритмах. В этой статье мы даём общий обзор ключевой тенденции в моделях ИИ: прогресс в алгоритмах приводит к росту производительности систем ИИ
Оригинальное название: What drives progress in AI? Trends in Algorithms In this article, we provide a high level overview of a key trend in AI models: that progress in algorithms leads to performance improvements in AI syst
В этой статье дан обзор того, как прогресс в алгоритмах приводит к росту производительности систем ИИ. Это вторая статья из серии о трендах в области ИИ. По оценкам, объем вычислений, необходимый для достижения заданного уровня производительности ИИ, сокращается вдвое примерно каждые 8 месяцев.
Совместное исследовательское сотрудничество FutureTech и CMU FutureTech объявляет о совместном исследовательском сотрудничестве с Университетом Карнеги — Меллона по влиянию ИИ на рынок труда. 23 июня 2025 года
Оригинальное название: FutureTech and CMU Joint Research Collaboration FutureTech announces joint research collaboration with Carnegie Mellon University on labor implications of AI. June 23, 2025
FutureTech объявил о совместном исследовательском сотрудничестве с Block Center for Technology and Society Университета Карнеги — Меллона по влиянию ИИ на рынок труда. Исследователи обеих организаций изучат, как ИИ меняет рабочую силу и экономику.
MIT FutureTech AIRI Incident Tracker упомянут в журнале Time Журнал Time опубликовал статью «What the Numbers Show About AI’s Harms», в которой ссылается на работу Саймона Мюлиуса как приглашённого исследователя
Оригинальное название: MIT FutureTech AIRI Incident Tracker is featured in Time Magazine Time magazine releases an article titled "What the Numbers Show About AI’s Harms" citing the work of Simon Mylius as an affiliate rese
Журнал Time опубликовал статью «What the Numbers Show About AI's Harms» («Что показывают цифры о вреде ИИ»), в которой цитируется работа Саймона Милиуса (Simon Mylius), исследователя-аффилиата MIT FutureTech. По данным AI Incident Database, число сообщений об инцидентах, связанных с ИИ, выросло на 50% с 2022 по 2024 год, а к октябрю 2025 года количество за этот год уже превысило общий показатель 2024 года. Такие инциденты, как мошенничество с использованием дипфейков и бредовые идеи, вызванные чат-ботами, неуклонно растут.
Новый взгляд на налоги и GenAI | Deloitte
Оригинальное название: Redefining Tax GenAI | Deloitte
В этой статье Deloitte рассматривается применение генеративного ИИ в налоговой работе. В ней говорится, что опасения по поводу надежности, такие как предвзятость данных и галлюцинации, можно снять с помощью качественных данных, дообучения и промпт-инжиниринга. Также описывается обнаружение аномалий в реальном времени с предложением исправлений, благодаря чему специалисты по подготовке деклараций переходят от поиска аномалий к проверке и утверждению исправлений.
Техническое управление ИИ Измерение автономности ИИ-агентов: к масштабируемому подходу на основе анализа кода Февраль 2025 Научная статья Peter Cihon, Merlin Stein, Gagan Bansal, Sam Manning, Kevin Xu ИИ-аге
Оригинальное название: Technical AI Governance Measuring AI Agent Autonomy: Towards a Scalable Approach with Code Inspection February 2025 Research Paper Peter Cihon, Merlin Stein, Gagan Bansal, Sam Manning, Kevin Xu AI age
В статье представлен основанный на коде способ оценки автономности ИИ-агентов, не требующий запуска самого агента, что снижает стоимость и риски оценки во время выполнения. Оркестрационный код, с помощью которого запускается агент, оценивается по критериям воздействия и надзора. Авторы демонстрируют подход на фреймворке AutoGen и отдельных приложениях.
Международные институты и соглашения Международное управление гражданским ИИ Август 2023 Аналитический доклад Роберт Ф. Трагер, Бен Харак, Анка Ройель, Эллисон Карнеги, Леннарт Хайм, Льюис Хо и др. Это
Оригинальное название: International institutions and agreements International Governance of Civilian AI August 2023 Whitepaper Robert F. Trager, Ben Harack, Anka Reuel, Allison Carnegie, Lennart Heim, Lewis Ho, et al. This
В этом докладе рассматриваются компромиссы при разработке международного управления гражданским ИИ и подробно описывается один из подходов. Предлагается распространить стандарты, лицензирование и режимы ответственности на весь мир, при этом Международная организация по ИИ будет сертифицировать государственные юрисдикции на соответствие требованиям. При таком подходе государства ограничивали бы импорт товаров, в цепочках поставок которых используется ИИ из несертифицированных юрисдикций, и координировали бы экспортный контроль над входными ресурсами ИИ, такими как специализированное оборудование.
Право и политика Надзор за передовым ИИ с помощью схемы «Знай своего клиента» для поставщиков вычислительных мощностей Октябрь 2023 Научная статья Джанет Иган, Леннарт Хайм Чтобы устранить риски для безопасности, возникающие из
Оригинальное название: Law and Policy Oversight for Frontier AI through a Know-Your-Customer Scheme for Compute Providers October 2023 Research Paper Janet Egan, Lennart Heim To address security and safety risks stemming fr
Чтобы устранить риски для безопасности, связанные с высокомощными моделями ИИ, авторы предлагают, чтобы правительство США обязало поставщиков вычислительных мощностей внедрить схемы «Знай своего клиента» (KYC). Вычислительные мощности становятся точкой надзора, а KYC могла бы дать обществу больше информации о разработке передового ИИ и одновременно закрыть лазейки в экспортном контроле. Эта схема не устранит все риски ИИ, но дополнит существующие предложения.
AI Lab Policy Open-Sourcing Highly Capable Foundation Models Сентябрь 2023 Статья GovAI Elizabeth Seger, Noemi Dreksler, Richard Moulange, Emily Dardaman, Jonas Schuett, K. Wei и др. Мы оцениваем
Оригинальное название: AI Lab Policy Open-Sourcing Highly Capable Foundation Models September 2023 GovAI Paper Elizabeth Seger, Noemi Dreksler, Richard Moulange, Emily Dardaman, Jonas Schuett, K. Wei, et al. We evaluate the
В этой статье оцениваются риски и преимущества открытия исходного кода высокомощных базовых моделей, а также альтернативные способы достижения целей открытого исходного кода. Авторы утверждают, что, хотя открытие исходного кода в целом приносило чистую пользу в сфере программного обеспечения и ИИ, некоторые высокомощные модели, которые, вероятно, появятся в ближайшее время, могут создавать риски, перевешивающие эту пользу, поэтому их не следует открывать по крайней мере на первых порах. Также рассматриваются альтернативные варианты распространения и даются рекомендации разработчикам, организациям по установлению стандартов и правительствам.
AI Lab Policy Coordinated Pausing: An Evaluation-Based Coordination Scheme for Frontier AI Developers Сентябрь 2023 Научная статья Jide Alaga, Jonas Schuett В этой статье предлагается основанн
Оригинальное название: AI Lab Policy Coordinated Pausing: An Evaluation-Based Coordination Scheme for Frontier AI Developers September 2023 Research Paper Jide Alaga, Jonas Schuett This paper proposes an evaluation-based co
В статье предлагается схема координации на основе оценок для случаев, когда разработчики передовых моделей ИИ обнаруживают у своих моделей опасные возможности. Согласно этой схеме, разработчики приостанавливают связанную работу, если модель не проходит оценку, уведомляют других разработчиков, которые поступают так же, и возобновляют работу только после анализа безопасности и достижения пороговых значений. Авторы обсуждают четыре варианта — от добровольной паузы под давлением общественности до юридически обязательных оценок — и приходят к выводу, что скоординированная приостановка является многообещающим механизмом для возникающих рисков передового ИИ, хотя практические и юридические трудности остаются.
Computer Science Последние тенденции в сфере больших языковых моделей в Китае Апрель 2023 Отчёт GovAI Jeffrey Ding, Jenny Xiao По мере того как крупномасштабные предобученные модели ИИ набирают популярность на Западе, многие китайские
Оригинальное название: Computer Science Recent Trends in China's Large Language Model Landscape April 2023 GovAI Report Jeffrey Ding, Jenny Xiao As large-scale pre-trained AI models gain popularity in the West, many Chinese
Многие китайские лаборатории ИИ разработали крупные предобученные модели, способные генерировать связный текст, реалистичные изображения и видео, однако англоязычного углублённого анализа этих моделей почти нет. В этом обзоре рассматривается выборка из 26 таких моделей, описываются их общие возможности и роль сотрудничества между государством, промышленностью и научным сообществом в их поддержке. Также освещаются китайские дискуссии о технонационализме, управлении ИИ и этике.
Техническое управление ИИ: идентификаторы для систем ИИ, октябрь 2024 г., научная статья. Alan Chan, Noam Kolt, Peter Wills, Usman Anwar, Christian Schroeder de Witt, Nitarshan Rajkumar, Lewis Hammond, David Krueger, Le
Оригинальное название: Technical AI Governance IDs for AI Systems October 2024 Research Paper Alan Chan, Noam Kolt, Peter Wills, Usman Anwar, Christian Schroeder de Witt, Nitarshan Rajkumar, Lewis Hammond, David Krueger, Le
В этой статье предлагается присваивать идентификаторы (ID) отдельным экземплярам систем ИИ, например конкретной чат-сессии, при этом связанная с ними информация должна быть доступна сторонам, взаимодействующим с системой. В ней рассматриваются характеристики таких ID, возможные способы их использования, спрос и стимулы к внедрению, реализация для лиц, развертывающих системы, а также их ограничения и риски. Авторы утверждают, что ID наиболее оправданны там, где системы ИИ могут оказывать большое влияние, например при финансовых транзакциях или при обращении к реальным людям.
Нил Томпсон представляет свою совместную с Дэвидом Аутором статью «Expertise» на семинаре МВФ по глобальным экономическим и финансовым последствиям искусственного интеллекта, 10 декабря 2025 г.
Оригинальное название: Neil Thompson presents on his and David Autor's paper "Expertise" At the IMF Workshop on Global Economic and Financial Implications of Artificial Intelligence December 10, 2025
Проблеск надежды в вопросе об ИИ и рабочих местах: чему история может научить нас в связи с «апокалипсисом занятости» из-за ИИ. 28 ноября 2025 г.
Оригинальное название: Here’s a glimmer of hope about AI and jobs What history can teach us about the AI job apocalypse. November 28, 2025
Последние данные о занятости говорят о тяжёлой ситуации на рынке труда: влияние ИИ, по-видимому, затрагивает всё более широкий круг работников. В октябре было более 150 000 увольнений — худший октябрь за более чем два десятилетия, причём около 50 000 из них объясняют ИИ. Исследователи из Yale Budget Lab и Brookings утверждают, что ИИ не нарушает работу рынка труда в целом сильнее, чем это делали интернет или персональные компьютеры, тогда как глава Anthropic Дарио Амодеи предсказал, что ИИ может ликвидировать половину начальных офисных должностей.
Политология и международные отношения Варианты и мотивы международного распределения выгод от ИИ Февраль 2025 Отчёт GovAI Claire Dennis, Sam Manning, Stephen Clare, Boxi Wu, Jake Okechukwu
Оригинальное название: Political Science and International Relations Options and Motivations for International AI Benefit Sharing February 2025 GovAI Report Claire Dennis, Sam Manning, Stephen Clare, Boxi Wu, Jake Okechukwu
Продвинутый ИИ может принести существенные экономические и общественные выгоды, но по умолчанию они могут оказаться распределены неравномерно. В докладе совместное использование выгод от ИИ на международном уровне определяется как усилия по поддержке и ускорению международного доступа к этим выгодам. Выделяются три мотива: инклюзивный рост и устойчивое развитие, технологическое самоопределение в странах с низким и средним уровнем дохода и геополитические цели.
Двухпартийная рабочая группа по ИИ ссылается на исследования FutureTech. Двухпартийная рабочая группа Палаты представителей по искусственному интеллекту сослалась на исследования FutureTech в своих политических рекомендациях. 5 мая 2025 г.
Оригинальное название: Bipartisan Task Force on AI Cites FutureTech Research The Bipartisan House Task Force on Artificial Intelligence cited FutureTech research in their policy recommendations. May 5, 2025
Двухпартийная рабочая группа Палаты представителей по искусственному интеллекту сослалась на исследования MIT FutureTech в своих политических рекомендациях. Это признание показывает влияние работы FutureTech на политику и управление в сфере ИИ. Её исследования продолжают влиять на дискуссии о последствиях ИИ для общества, экономики и управления.
Управление рисками. Проверки соблюдения требований third-party для систем безопасности передового ИИ. Май 2025 г. Исследовательская работа. Aidan Homewood и др., включая Sophie Williams, Noemi Dreksler, John Lidiard, Ben Garfinkel,
Оригинальное название: Risk Management Third-Party Compliance Reviews for Frontier AI Safety Frameworks May 2025 Research Paper Aidan Homewood et al., including Sophie Williams, Noemi Dreksler, John Lidiard, Ben Garfinkel,
Системы безопасности считаются лучшей практикой управления рисками передового ИИ, но посторонние зачастую не могут понять, следуют ли им компании. В этой работе рассматриваются проверки соблюдения требований третьей стороной, при которых независимая внешняя сторона оценивает, насколько компания придерживается своей системы безопасности. Авторы сопоставляют такие преимущества, как более высокий уровень соблюдения и уверенности, с рисками, включая информационную безопасность, затраты и репутационный ущерб, и излагают минималистичный, более амбициозный и всеобъемлющий варианты по шести вопросам разработки.
AI Regulation Frontier AI Regulation: Safeguards Amid Rapid Progress Январь 2024 Markus Anderljung, Anton Korinek Чтобы справиться с рисками этих передовых ИИ-систем, требующих больших вычислительных мощностей, мы должны управлять не только
Оригинальное название: AI Regulation Frontier AI Regulation: Safeguards Amid Rapid Progress January 2024 Markus Anderljung, Anton Korinek To deal with the risks of these high-compute frontier AI systems, we must govern not
Авторы утверждают, что высокопроизводительными системами передового ИИ необходимо управлять не только в части их использования, но и в части их разработки и предоставления. Они называют требования к отчётности для продвинутых моделей в исполнительном указе США об ИИ важным первым шагом. Они отмечают, что общественный надзор за передовыми моделями ИИ слабее, чем за строительством жилого дома, и призывают к дальнейшим усилиям в области безопасности, злоупотреблений, предвзятости, инноваций и защиты работников при участии общества.
Представляем AI Risk Repository MIT FutureTech выпускает AI Risk Repository: всеобъемлющую и доступную живую базу данных из более чем 700 рисков, создаваемых ИИ, которая будет расширяться и обновляться, чтобы обеспечить её
Оригинальное название: Presenting the AI Risk Repository MIT FutureTech release the AI Risk Repository: a comprehensive and accessible living database of 700+ risks posed by AI that will be expanded and updated to ensure th
MIT FutureTech выпустила AI Risk Repository — всеобъемлющую и доступную живую базу данных, включающую более 700 рисков, связанных с ИИ. База данных будет постоянно обновляться, чтобы оставаться актуальной и релевантной. Работа выполнена в сотрудничестве с исследователями из нескольких университетов и институтов.
Регулирование ИИ Рубрика оценки рамочных документов по безопасности ИИ Сентябрь 2024 Jide Alaga, Jonas Schuett, Markus Anderljung За последний год компании в сфере искусственного интеллекта (ИИ) всё активнее прин
Оригинальное название: AI Regulation A Grading Rubric for AI Safety Frameworks September 2024 Jide Alaga, Jonas Schuett, Markus Anderljung Over the past year, artificial intelligence (AI) companies have been increasingly ad
Компании в области ИИ всё чаще принимают рамочные документы по безопасности ИИ, в которых описано, как они удерживают риски передовых систем ИИ на приемлемом уровне. В этой статье предлагается оценочная шкала с семью критериями и 21 показателем, где каждый критерий оценивается от A (золотой стандарт) до F (неудовлетворительно). Также предлагаются опросы, исследования по методу Delphi и аудиты как способы применения этой шкалы.
ИИ и биобезопасность Прогнозирование биорисков с участием LLM и эффективности защитных мер Июль 2025 Bridget Williams, Luca Righetti, Josh Rosenberg, Rebecca Ceppas de Castro, Otto Kuusela, Rhiannon Britt, Emi
Оригинальное название: AI and Biosecurity Forecasting LLM-Enabled Biorisk and the Efficacy of Safeguards July 2025 Bridget Williams, Luca Righetti, Josh Rosenberg, Rebecca Ceppas de Castro, Otto Kuusela, Rhiannon Britt, Emi
В исследовании были опрошены 46 экспертов по биологии и биобезопасности и 22 прогнозиста-универсала о рисках, связанных с ростом возможностей LLM. Медианный базовый годовой риск эпидемии антропогенного происхождения, в которой погибнут 100 000 человек, по оценке экспертов составил 0,3%, а при гипотетических возможностях, таких как сопоставимость с командой ведущих вирусологов в тесте на устранение неполадок, он вырастал до 1,5%. Последующее исследование показало, что LLM уже преодолели этот порог, хотя медианный респондент ожидал этого лишь после 2030 года; при наличии защитных механизмов LLM и обязательного скрининга нуклеиновых кислот прогноз снижался примерно до 0,4%.
Экономика ИИ: последствия концентрации рынка для базовых моделей. Сентябрь 2023 г. Рабочий документ. Jai Vipra и Anton Korinek. В этом рабочем документе Brookings анализируется структура рынка баз
Оригинальное название: Economics of AI Market Concentration Implications of Foundation Models September 2023 Working Paper Jai Vipra and Anton Korinek This Brookings Working Paper analyzes the structure of the market for fo
В этой рабочей статье Brookings анализируется структура рынка фундаментальных моделей и рассматриваются её последствия для конкурентной политики и регулирования. Утверждается, что наиболее мощные модели будут тяготеть к естественной монополии и могут иметь огромные рынки. Авторы призывают антимонопольные органы сохранять состязательность рынка, а регуляторов — требовать от самых мощных моделей соответствия стандартам качества, включая безопасность, конфиденциальность и надёжность.
Вычисления и управление вычислениями. Манифесты разрешений для веб-агентов. Декабрь 2025 г. Научная статья. Samuele Marro, Alan Chan, Xinxing Ren, Lewis Hammond, Jesse Wright, Gurjyot Wanga и др. Рост Lar
Оригинальное название: Compute and Compute Governance Permission Manifests for Web Agents December 2025 Research Paper Samuele Marro, Alan Chan, Xinxing Ren, Lewis Hammond, Jesse Wright, Gurjyot Wanga et al. The rise of Lar
Веб-агенты на основе LLM взаимодействуют с сайтами способами, для которых существующие механизмы управления не предназначались, а полная блокировка вредит полезным сценариям использования. Авторы представляют agent-permissions.json — манифест в стиле robots.txt, в котором сайты указывают разрешённые взаимодействия, дополненные ссылками на API там, где они доступны. Это позволяет владельцам сайтов блокировать только агентов, не соблюдающих правила, и задумано как дополнение к инициативам по использованию данных, таким как AIPref.
FutureTech проводит семинар по экономике ИИ и автоматизации. Формирующийся рынок интеллекта: предложение, спрос и использование LLM. 5 декабря 2025 г.
Оригинальное название: FutureTech hosts the Workshop on the Economics of AI and Automation The emerging market for intelligence: the supply, demand, and usage of LLMs. December 5, 2025
MIT FutureTech провела небольшой тематический семинар по экономике ИИ и автоматизации. Среди представленных работ были «Do Markets Believe in Transformative AI?» и исследование французских фирм, закупающих и разрабатывающих ИИ, а также «The Emerging Market for Intelligence» о предложении, спросе и использовании LLM.
Китай усиливает стремление стать мировым лидером в сфере технологий и ИИ. Новый пятилетний план предусматривает больше оригинальных научных исследований, чтобы содействовать стремлению страны к самообеспечению. 14 марта 2026 г.
Оригинальное название: China intensifies push to become world leader in tech and AI The new five-year plan calls for more original scientific research to facilitate the country’s bid for self-reliance. March 14, 2026
15-й пятилетний план Китая на 2026–2030 годы обещает «чрезвычайные меры», чтобы стать мировым лидером в области ИИ, квантовых технологий и других передовых направлений, и призывает к большему числу оригинальных научных исследований для поддержки самообеспечения. Исследователи отметили растущую уверенность в том, что Китай может стать настоящим лидером.
Financial Times пишет о статье доктора Нила Томпсона и доктора Дэвида Отора об экспертизе Financial Times пишет об исследовании доктора Нила Томпсона и доктора Дэвида Отора, посвящённом тому, какие профессии защищены от автоматизации ИИ
Оригинальное название: Financial Times Covers Dr. Neil Thompson and Dr. David Autor Paper on Expertise Financial Times covers research by Dr. Neil Thompson and Dr. David Autor examining which jobs are safe from AI automatio
Financial Times рассказала об исследовании доктора Neil Thompson и доктора David Autor о том, какие профессии защищены от автоматизации с помощью ИИ. Их статья об экспертизе и автоматизации помогает понять, как ИИ изменит рынок труда.
Сможет ли академическая наука поспевать за передним краем ИИ? Отслеживаем стремительный рост фундаментальных моделей ИИ в науке и ограничения для будущих прорывов. 12 марта 2026 г.
Оригинальное название: Can Academic Science Keep Up with the AI Frontier? Tracking the meteoric rise of AI foundation models in science and the constraints on future breakthroughs. March 12, 2026
Руководители ведущих лабораторий ИИ предсказывают, что ИИ преобразит науку, но FutureTech сохраняет осторожно-неоднозначную позицию в отношении масштаба этих заявлений. Организация считает, что влияние ИИ на науку оценивается в целом верно, отмечая, что использование моделей ИИ в науке росло почти экспоненциально более десяти лет.
Что дальше в масштабировании ИИ: отчёт о нашем семинаре The MIT Initiative on the Digital Economy взяла интервью у Нила Томпсона, Тамая Бесироглу и Питера Слэттери о нашем семинаре по масштабированию ИИ November 17, 2
Оригинальное название: What’s next in AI scaling: a report on our workshop The MIT Initiative on the Digital Economy interviewed Neil Thompson, Tamay Besiroglu and Peter Slattery about our AI Scaling Workshop November 17, 2
Это отчёт о семинаре MIT FutureTech по масштабированию ИИ и его последствиям, прошедшем 12–13 октября в MIT Museum. Мероприятие по приглашениям собрало более 70 специалистов по информатике, инженеров и экономистов для обсуждения законов масштабирования и их последствий для развития ИИ и автоматизации. Участники прослушали 15 докладов, а в ходе дискуссии обсуждалось, как расставить приоритеты в новых исследованиях для решения выявленных проблем.
Открытые модели ИИ отстают в кибербезопасности на 6–7 месяцев
Оригинальное название: Open-weight AI models are 6-7 months behind on cyber
GLM-5.3 от Z.ai — лучшая модель с открытыми весами в Cyber ECI от Epoch с результатом 160. Этот показатель выше, чем у GPT-5.4 от OpenAI (выпущена в марте 2026 года), но всё ещё уступает Claude Mythos Preview и GPT-5.5 (обе выпущены в апреле 2026 года). По оценке Epoch, передовой уровень открытых моделей в кибербезопасности примерно соответствует уровню закрытых моделей 6–7 месяцев назад.
Трезвый взгляд на ИИ: как ИИ-агенты меняют экономику разработки программного обеспечения
Оригинальное название: Getting real about AI: How AI agents are changing the economics of software engineering
Рассел Каплан, сооснователь и президент Cognition, объясняет, почему следующий рубеж ИИ в разработке программного обеспечения — это не только более быстрое написание кода. Он также рассказывает о том, что нужно, чтобы превратить автономных агентов в измеримую бизнес-ценность.
Benefit Street Partners быстрее отвечает на вопросы с помощью Codex
Оригинальное название: Benefit Street Partners answers questions faster with Codex
Ананд Кумар создаёт инструменты для сравнения оценок кредитов и анализа кредитных соглашений. Codex используется для проверки кода и более быстрых последующих доработок.
Формирование доверия к ИИ-агентам: готовая к промышленной эксплуатации система оценки на базе Amazon Bedrock AgentCore
Оригинальное название: Building trust in AI agents: A production-ready evaluation framework with Amazon Bedrock AgentCore
Автономные ИИ-агенты могут деградировать незаметно: задержка остаётся прежней, а качество ответов тихо снижается. В публикации представлена девятиэтапная система оценки на базе Amazon Bedrock AgentCore, которая выявляет скрытые регрессии качества на протяжении всего жизненного цикла агента — от первого коммита до продакшена. Она применена во внутренней системе, где продавцы и руководители отделов продаж задают бизнес-вопросы простым английским языком через Amazon Quick, а отвечают им несколько специализированных субагентов.
Защита вычислительных ресурсов ИИ — OECD.AI
Оригинальное название: Securing AI compute - OECD.AI
В этом аналитическом обзоре рассматриваются подходы государственной политики к вычислительным мощностям для ИИ в соответствии с Рекомендацией OECD по искусственному интеллекту.
Привязка ИИ-агентов к биологической реальности: строительные блоки для автономных мокрых лабораторий
Оригинальное название: Grounding AI agents in biological reality: Building blocks for autonomous wet labs
Google Research приносит ИИ-агентов к лабораторному столу «мокрой» лаборатории, опирая их на физическую лабораторную робототехнику для быстрых замкнутых циклов молекулярного дизайна. В публикации говорится, что такой подход в итоге должен привести к тому, что агенты обнаружат белковые связывающие вещества с однозначной наномолярной аффинностью для онкологических мишеней. Представлены три исследовательских проекта, соединяющих исследования на основе ИИ и реальные эксперименты в «мокрой» лаборатории, включая фреймворк VERID.
Рабочая группа по политике в области ИИ | Stanford HAI
Оригинальное название: AI Policy Working Group | Stanford HAI
Рабочая группа Stanford HAI, в которой аспиранты и исследователи вместе с преподавателями занимаются исследованиями политики в области ИИ. Проекты включают улучшение того, как правительства оценивают инструменты ИИ, и создание рамок для определения цены обучающих данных. Группа проводит политические встречи раз в две недели и стремится как к качественным статьям, так и к влиянию на политику.
Работа на переднем крае формирует ожидания от будущего
Оригинальное название: Working at the frontier shapes expectations for the future
Anthropic опубликовала два отчёта: один о том, как ИИ меняет занятость внутри компании, и другой, сравнивающий ожидания широкой публики и сотрудников Anthropic относительно влияния ИИ на труд и экономику. В компании говорят, что у сотрудников и работников в США схожие представления о том, как ИИ влияет на рабочие места, но разный опыт того, на что способен ИИ, и этот опыт формирует их взгляды на будущую работу. К марту 2026 года агенты отрабатывали больше часов, чем сотрудники, а к августу агентов стало в шесть раз больше, чем сотрудников.
Что такое forward-deployed engineer?
Оригинальное название: What is a forward-deployed engineer?
Инженеры передового развёртывания (FDE) работают внутри собственных систем другой компании. Три руководителя McKinsey объясняют, как FDE помогают компаниям получать отдачу от ИИ.
Представляем Reflection Beam: модель с открытыми весами для агентного программирования на AWS
Оригинальное название: Introducing Reflection Beam: an open-weight model for agentic coding on AWS
В этом посте показано, как развернуть открытую (open-weight) модель Beam от Reflection AI в AWS: либо через полностью управляемую конечную точку реального времени Amazon SageMaker JumpStart, либо через SageMaker HyperPod Inference для управления на базе Kubernetes. Beam — это разреженная модель типа «смесь экспертов» с 501 млрд общих параметров и 23 млрд активных параметров; по данным Reflection, эффективная длина контекста составляет 1 млн токенов. На момент запуска она доступна в SageMaker JumpStart в регионах US East (N. Virginia) и US East (Ohio).
Как Itaú создаёт генеративный ИИ для всей своей клиентской базы
Оригинальное название: How Itaú is building generative AI for its entire customer base
Itaú применяет свою стратегию AI First как для клиентов, так и для сотрудников — через ia.i, диалоговый интерфейс, и IARA, платформу управления. Банк делает это в одном из самых регулируемых секторов Бразилии.
Разрыв в ожиданиях от ИИ
Оригинальное название: The AI expectations gap
В этой заметке представлены новые данные опроса, сравнивающие, как взрослые жители США и сотрудники Anthropic ожидают влияния ИИ на экономику. К 2030 году 39% взрослых американцев и 91% сотрудников Anthropic ожидают, что ИИ совершит открытие нобелевского уровня. Авторы также исследуют, вызваны ли разногласия по поводу экономического влияния ИИ разными взглядами на темпы роста возможностей или на то, как быстро эти возможности превращаются в реальное внедрение.
Как меняется занятость в Anthropic
Оригинальное название: How employment is changing at Anthropic
Anthropic нанимает меньшую долю младших технических специалистов, в то время как часы работы ИИ-агентов стремительно выросли; к августу часы интерактивных агентов превышали часы сотрудников в соотношении 6 к 1. Объём кода на человека, число закрытых сделок на одного менеджера по продажам и количество обработанных контрактов — всё это выросло. В отчёте утверждается, что узким местом стало человеческое внимание, а менеджеры по найму теперь ставят автономность и суждение выше технической экспертизы в предметной области и навыков реализации.
Как страны оценивают модели ИИ?
Оригинальное название: How are countries evaluating AI models?
Этот справочный документ подготовлен для диалога Forum for Cooperation on AI (FCAI), состоявшегося 15 сентября 2026 года. Участники согласились, что независимая оценка третьей стороной необходима, но разошлись во мнениях о том, что измерять, кто должен проводить оценку и какие выводы следует делать из её результатов. В ходе диалога также отмечалось, что бенчмарки становятся менее надёжными, а возможности по проведению оценки не соответствуют инфраструктуре обеспечения соблюдения норм, которая всё ещё обсуждается.
Трансформативный ИИ и последствия для налогового и юридического сектора
Оригинальное название: Transformative AI and the implications for Tax and Legal
Нынешнее обсуждение ИИ описывает потенциал глобальных изменений, сопоставимых с паровой энергией или книгопечатанием, но гораздо более быстрыми темпами. Только в 2026 году гиперскейлеры направили более $700 billion капитальных затрат на инфраструктуру ИИ. В отрывке приводятся слова Demis Hassabis о том, что ИИ человеческого уровня может появиться всего через четыре года, и слова Sam Altman в интервью TIME в августе 2026 года о том, что к концу года у OpenAI будет внутренняя система, которую он назвал бы AGI.
Stack Overflow для агентов утраивает число регистраций благодаря плагину для ChatGPT
Оригинальное название: Stack Overflow for Agents triples signups with ChatGPT plugin
Два инженера за несколько недель создали Stack Overflow for Agents с помощью Codex. Его плагин для ChatGPT помог добиться роста создания агентов до 10×.
Разработка более эффективных квантовых схем с помощью Claude
Оригинальное название: Designing more efficient quantum circuits with Claude
Получив спецификации восьми квантовых схем на простом языке и автоматический оценщик, Claude в основном самостоятельно разработал схемы, которые превосходят лучшие опубликованные версии, в некоторых случаях на порядок и более. Схемы охватывают химию, оптимизацию, моделирование физических процессов и теорию чисел. Работу возглавил Andi Gu в рамках программы Anthropic STEM Fellows Program.
Внедрение GPT-Rosalind в академические исследовательские лаборатории
Оригинальное название: Bringing GPT-Rosalind to academic research labs
Представляет Rosalind Academic Plan, который предоставляет подходящим академическим лабораториям спонсируемый доступ к GPT-Rosalind и инструментам для развития исследований в области наук о жизни.
ИИ в юридической сфере: лучшие результаты — в основе
Оригинальное название: AI in legal, with better outcomes at its core
ИИ меняет подход к оказанию юридических услуг, ускоряя принятие решений в условиях растущей сложности. Deloitte Legal сообщает, что встраивает ИИ в рабочие процессы под управлением людей, чтобы улучшать юридические результаты и поддерживать профессиональное суждение.
Google Antigravity: ускорение поиска антимикробных пептидов
Оригинальное название: Google Antigravity: Accelerating Antimicrobial Peptide Search
В этом техническом обзоре показано, как биологи с помощью Google Antigravity, агентной научной рабочей среды, за считаные часы нашли нового кандидата в антимикробные пептиды. В рабочем процессе использовался ProtNLM для сканирования миллионов ранее не охарактеризованных белков UniProt, и был выявлен кандидат с предсказанной активностью против патогенов, вызывающих инфекции дыхательных путей. Сейчас этот кандидат проходит лабораторную проверку.
Будьте у истоков: отпразднуйте запуск NVIDIA RTX Spark
Оригинальное название: Be There for the Beginning: Celebrate the Launch of NVIDIA RTX Spark
NVIDIA RTX Spark представлен как единый ПК для авторов контента, геймеров и ИИ-агентов, открывающий новую главу для ПК на Windows. NVIDIA и её партнёры проводят по всему миру презентации с демонстрацией локальных ИИ-процессов, творческих приложений и игр, а также социальную кампанию #ShareYourSpark, в которой разыгрывается ноутбук ASUS ProArt P14 RTX Spark с автографом. Обозреватели, процитированные в публикации, хвалят его производительность в играх, локальном ИИ и творческих задачах.
Пропустили лекцию? ИИ-агент в Университете Бар-Илан помогает студентам наверстать упущенное
Оригинальное название: Missed a lecture? This AI agent at Bar-Ilan University helps students catch up
В феврале Университет Бар-Илан запустил пилотный проект ИИ-агента на учебной платформе Moodle: он помогает студентам искать и обобщать материалы курсов с помощью запросов на естественном языке. Агент построен на Azure AI Services и отвечает только на основе материалов, загруженных преподавателями. Пилот охватил 71 курс и около 2 400 студентов, а в первом семестре 2026/27 учебного года агент будет распространён ещё на 100 курсов.
Узкое место суждения: баланс скоростей ИИ и человека в стратегии
Оригинальное название: The judgment bottleneck: Balancing AI and human speeds in strategy
Анализ теперь выполняется со скоростью ИИ, а суждение по-прежнему работает со скоростью человека. В статье предлагаются три шага, которые помогут превратить скорость ИИ в более качественные стратегические решения.
Открытость от дата-центра до настольного компьютера: NVIDIA расширяет семейство Nemotron моделями Super VL и Bolt с максимальной эффективностью
Оригинальное название: Open From Data Center to Desktop: NVIDIA Expands Nemotron Family With Highest Efficiency Super VL and Bolt Models
NVIDIA выпустила Nemotron 3.5 Super VL — открытую модель со 120 миллиардами параметров, которая, по заявлению компании, обеспечивает самое быстрое выполнение задач и наивысшую точность для специализированных агентов, работающих постоянно. К ней присоединяются две периферийные модели: Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB, доступная уже сейчас, и Bolt E4B 4GB, которая выйдет 23 октября. Вместе эти три открытые модели призваны охватить развёртывание агентов от крупных корпоративных серверов до периферийных устройств и локального оборудования.
Muse Spark Open от Meta теперь доступна в Amazon SageMaker JumpStart
Оригинальное название: Meta’s Muse Spark Open now available in Amazon SageMaker JumpStart
Оптимизированная для программирования модель Meta с открытыми весами Muse Spark Open теперь доступна в Amazon SageMaker JumpStart. Её можно развернуть на эндпоинте SageMaker AI в вашем собственном аккаунте AWS с помощью SageMaker Studio или SageMaker Python SDK. JumpStart предлагает вариант BF16 и вариант с квантованием NVFP4.
Кто несёт ответственность, когда ИИ причиняет вред? | Stanford HAI
Оригинальное название: Who is Responsible When AI Causes Harm? | Stanford HAI
Деб Раджи, изучающая, кто несёт ответственность, когда система ИИ причиняет вред, и как это доказать, беседует со Stanford HAI об ответственности в сфере ИИ. В разговоре она объясняет, почему обеспечение исполнения стало самой сложной нерешённой проблемой политики в области ИИ и почему фокус на катастрофических рисках упускает из виду повседневные бедствия. Она отмечает, что соблюдение правил в сфере ИИ во многом зависит от технической инфраструктуры.
Доверие на всех уровнях: как дать агентам больше автономии, не теряя контроля
Оригинальное название: Trust in Depth: Giving agents more autonomy without losing control
AWS представляет Trust in Depth — многоуровневый подход (определить границы, знать, ограничить, наблюдать и доказать), который позволяет ИИ-агентам действовать самостоятельно, когда их действия можно проверить. Человеческое суждение сохраняется для решений, которые в нём нуждаются. Подход отвечает на проблему: когда люди утверждают каждое действие агента, возникают очереди на утверждение и усталость от проверок.
NVIDIA расширяет доступ к передовым технологиям для научного сообщества Европы с помощью открытых обучающих ресурсов, сотрудничества и вычислительных мощностей
Оригинальное название: NVIDIA Expands Advanced Technology Access for Europe’s Scientific Community Through Open Learning Resources, Collaborations and Compute
NVIDIA присоединяется к инициативе Европейской комиссии AI in Science Enablers Initiative, предлагая ускоренные инструменты, модели и платформы, вычислительные и облачные ресурсы, совместные пилотные проекты и поддержку стартапов. Компания сообщает, что выпустила более 250 открытых моделей, 250 открытых наборов данных и свыше 1 400 проектов с открытым исходным кодом, доступных на Hugging Face и GitHub.
Вопросы и ответы: «столкновение» ИИ, вашего мозга и общества
Оригинальное название: Q&A: The “collision” between AI, your brain, and society
Профессор MIT Эрик Со в своей новой книге «The Collision: What AI Does to Us» утверждает, что интенсивное использование ИИ может вызывать когнитивную атрофию, при которой люди не развивают и не сохраняют важные навыки мышления. Он отмечает, что ИИ может ускорять работу и служить полезным специализированным инструментом, но предупреждает о цене чрезмерной зависимости от него. Его выводы опираются на исследования из академической среды и индустрии, в том числе на исследование Anthropic, согласно которому около половины запросов студентов колледжей были малозатратными просьбами о простых ответах.
Как научить студентов мыслить и учиться с помощью вопросов
Оригинальное название: Teaching students to think and learn through questions
К Дню учителя представляет AI for Educators на бразильском португальском языке. Также показывает, как Study Mode может помочь учителям поддерживать активное пошаговое обучение.
Обновление Anthropic о независимых оценщиках
Оригинальное название: Anthropic update on independent evaluators
Anthropic объявила, что начала предоставлять доступ на уровне сотрудников организации METR — некоммерческой организации, которая оценивает передовые модели ИИ и опубликует результаты своей оценки рисков. Компания также сотрудничает с SecureBio и Accenture в качестве оценщиков и ведёт предварительные переговоры с несколькими другими организациями, включая Hugging Face. По словам Anthropic, она предоставляет сторонним оценщикам глубокий доступ к своей информации, чтобы они могли делиться свидетельствами и выводами о рисках.
Sullivan & Cromwell применяет юридическую экспертизу при проверке соглашений
Оригинальное название: Sullivan & Cromwell brings legal expertise into agreement review
В сотрудничестве с OpenAI компания Sullivan & Cromwell разработала Agreement Analyzer — ИИ-инструмент для выявления проблем в проектах соглашений.
Северные страны и NVIDIA показывают, что возможно, когда регион делает ставку на передовые вычисления
Оригинальное название: The Nordics and NVIDIA Show What’s Possible When a Region Commits to Advanced Computing
В странах Северной Европы самая высокая плотность стартапов-единорогов в Европе: там больше всего компаний стоимостью от 1 млрд долларов на душу населения на континенте. NVIDIA инвестировала в шведские стартапы, включая Lovable и Legora, а ИИ-облака в регионе, по прогнозам, добавят 1 гигаватт мощности к концу 2027 года. В Швеции консорциум, в который входят Ericsson и AstraZeneca, запустил Sferical One — общий суперкомпьютер на базе двух NVIDIA DGX SuperPOD.
ИИ-модель расшифровывает язык, на котором общаются клетки
Оригинальное название: AI model decodes the language cells use to communicate
Исследователи из MIT и Whitehead Institute разработали вычислительный подход, позволяющий расшифровать, как клетки взаимодействуют друг с другом при формировании тканей и органов. Судьба клетки зависит от сигнальных путей, которые, как долго считали учёные, сильно различаются у разных типов клеток, из-за чего их трудно картировать. Эта модель может ускорить инженерию стволовых клеток, улучшить модели заболеваний и помочь в разработке методов лечения рака.
Мегасделки в сфере ИИ доминируют на венчурном рынке: инвесторы вкладывают миллиарды в меньшее число стартапов
Оригинальное название: AI megadeals dominate venture capital as investors pour billions into fewer startups
По данным KPMG Venture Pulse, глобальные венчурные инвестиции в 3-м квартале 2026 г. достигли 170,9 млрд долл. США в рамках 8 341 сделки. Объём финансирования с начала года по сентябрь составил 728,3 млрд долл. США, и год движется к одному из самых сильных в истории. ИИ оставался доминирующей темой, а мегасделки в сфере ИИ составили многие из крупнейших раундов во всех регионах.
Создание презентаций с помощью Amazon Bedrock AgentCore
Оригинальное название: Generate presentations with Amazon Bedrock AgentCore
В этой статье рассматривается создание системы ИИ-агентов на Amazon Bedrock AgentCore, которая генерирует презентации PowerPoint на основе корпоративных документов. Агент-супервайзер, RAG и Amazon Bedrock Guardrails создают обоснованные презентации, на подготовку которых в ходе внутреннего тестирования авторов уходит менее 90 секунд. В примере рассматривается команда в сфере финансовых услуг, которая вручную готовит презентации для клиентов на основе квартальных отчётов и документов по комплаенсу.
Развёртывание и оценка моделей с помощью Amazon SageMaker JumpStart
Оригинальное название: Deploy and evaluate models with Amazon SageMaker JumpStart
В этой статье рассматривается развёртывание предобученной модели из Amazon SageMaker JumpStart и запуск лёгкого повторяемого теста производительности с помощью SageMaker Python SDK. Затем объясняется, как удалить конечную точку после тестирования. Также описаны две функции 2026 года, упрощающие поиск и развёртывание моделей.
Исследователи улучшили прогнозы погоды на срок от двух до шести недель
Оригинальное название: Researchers improve weather forecasts looking two to six weeks out
Исследователи, включая команду из MIT, разработали модель машинного обучения, которая исправляет ошибки существующих моделей прогнозирования и улучшает прогнозы на срок от двух до шести недель. Применённая к эталонной модели, она вдвое повысила точность прогнозов в этом интервале и заняла первое место в известном международном конкурсе по прогнозированию. В статье в Nature сообщается, что эти прогнозы впервые превзошли климатологические средние значения на сроке от двух до шести недель.
Research@ 2026: 10 способов усилить человеческую изобретательность
Оригинальное название: Research@ 2026: 10 ways we're amplifying human ingenuity
На мероприятии Research@ в Маунтин-Вью Google представила научные прорывы, призванные усилить человеческую изобретательность. Первым из них стал Google Earth AI, который расширяет ранний доступ к экспериментальным возможностям планетарного интеллекта. Среди них более глубокий геопространственный анализ в Google Earth, оценка рисков и прогнозирование сценариев, а также API «агент—агент» для навыков геопространственных рассуждений.
SentinelOne сокращает анализ вредоносного ПО с недель до часов
Оригинальное название: SentinelOne cuts malware analysis from weeks to hours
С помощью OpenAI Daybreak компания SentinelOne сократила анализ вредоносного ПО с недель до часов. Это освободило ресурсы для расследования большего числа угроз.
Моделирование поведения человека с помощью ИИ-агентов | Stanford HAI
Оригинальное название: Simulating Human Behavior with AI Agents | Stanford HAI
В этом обзоре представлена архитектура генеративного ИИ-агента, которая имитирует взгляды более чем 1000 реальных людей в ответ на вопросы крупных социологических опросов. Каждый агент сочетает LLM с расшифровкой глубинного интервью с конкретным человеком. В General Social Survey агенты воспроизводили ответы участников с точностью 85% от той, с которой люди воспроизводили собственные ответы две недели спустя.
Как Tamnoon создала решение для устранения уязвимостей в облачной безопасности на основе ИИ с помощью Amazon Bedrock
Оригинальное название: How Tamnoon built AI-powered cloud security remediation with Amazon Bedrock
Tamnoon описывает Tami — агентного оркестратора устранения уязвимостей в облаке на базе Amazon Bedrock, который исследует и устраняет findings из CNAPP и нативных облачных источников. В публикации сообщается о сокращении критической облачной уязвимости более чем на 90% в течение 90 дней без единой проблемы в production. Платформа Tamnoon работает вместе с CNAPP в AWS, Azure и у других облачных провайдеров.
Насколько хорошо ИИ может играть в Slay the Spire?
Оригинальное название: How well can AI play Slay the Spire?
Новый бенчмарк SpireClimb от Epoch AI показывает, что передовые модели теперь побеждают на базовой сложности Slay the Spire не менее чем в 90% случаев — это резкое улучшение по сравнению с результатом шестимесячной давности. На максимальной сложности лучшие модели достигли доли побед от 17% до 20%. Эти результаты остаются значительно ниже показателей в 80%+, которых регулярно добиваются лучшие игроки-люди.
Amp задействует ИИ-агентов за пределами кода с моделями OpenAI
Оригинальное название: Amp puts AI agents to work beyond code with OpenAI models
Подготовка к промежуточным выборам в США 2026 года
Оригинальное название: Preparing for the 2026 US midterms
Anthropic рассказывает, как усилила меры защиты выборов перед промежуточными выборами в США в 2026 году. Проанализировав 250,000 разговоров за одну недавнюю неделю, компания обнаружила, что около 5.75% разговоров в США на Claude.ai затрагивают политику, государственную политику или социальные вопросы, а около 0.51% касаются выборов или голосования. Запросы о том, за кого голосовать, встречались примерно в 0.01% разговоров в США, а запросы о выборах, нарушающие правила, — примерно в 0.002%.
Офис в Сингапуре и меморандум с правительством | Anthropic
Оригинальное название: Singapore office and government MOU | Anthropic
Anthropic открывает в Сингапуре свой пятый офис в Азиатско-Тихоокеанском регионе и подписала меморандум о взаимопонимании с Министерством цифрового развития и информации Сингапура. Меморандум охватывает сотрудничество в области безопасности ИИ, защиты и оценки моделей, исследования внедрения ИИ, а также ответственное внедрение в государственном и частном секторах. Среди сингапурских клиентов, названных в объявлении, — GovTech Singapore, Grab и DBS.
Сколько на самом деле стоит ИИ?
Оригинальное название: What does AI really cost?
Перенос ИИ-инструмента из пилотного режима в промышленную эксплуатацию может почти в четыре раза увеличить его стоимость. Три эксперта McKinsey объясняют, почему так происходит и как понять, оправдано ли это.
Blueprint агентного ИИ для страхования
Оригинальное название: Agentic AI Blueprint for Insurance
На этой странице представлен Agentic AI Blueprint for Insurance от Deloitte, который помогает страховщикам определять наиболее значимые сценарии применения ИИ, проектировать рабочие процессы и масштабировать решения. Он предлагает таксономии Property & Casualty и Life, Health & Savings для расстановки приоритетов среди задач, а также механизм оценки возможностей, анализирующий дистрибуцию, андеррайтинг, обслуживание и урегулирование убытков, и анализатор эффекта, количественно оценивающий потенциал автоматизации по функциям.
Проектирование лояльности: ИИ-агенты и конфликты интересов | Stanford HAI
Оригинальное название: Designing Loyalty: AI Agents and Conflicts of Interest | Stanford HAI
В этом обзоре рассматриваются риски конфликта интересов, создаваемые ИИ-агентами, и содержится призыв ввести обязанность лояльности для их разработчиков и внедряющих организаций. Агентов можно настроить так, чтобы они отдавали предпочтение интересам своих разработчиков или внедряющих организаций, а не интересам пользователей, при этом сейчас не существует стандартных требований к раскрытию таких конфликтов. В обзоре сказано, что эта обязанность должна применяться прежде всего в областях с более высокими ставками, таких как финансовые услуги и здравоохранение.
Представляем Grok Voice 3.0
Оригинальное название: Introducing Grok Voice 3.0
xAI объявила о выпуске Grok Voice 3.0, которую называет самой интеллектуальной в мире моделью «речь в речь». В независимом тестировании Artificial Analysis она занимает 1-е место в Speech-to-Speech Index с результатом 86,9. Она доступна в API по той же цене, что и предыдущая версия.
Кривая ценности ИИ: экономика применения ИИ к существующей работе
Оригинальное название: The AI value curve: The economics of applying AI to existing work
Многие организации по-прежнему измеряют внедрение ИИ, а не ценность, которую он создаёт. Кривая ценности ИИ помогает определить, где потенциал автоматизации ИИ можно применить наиболее экономически эффективно.
Как Block создаёт безопасность на основе ИИ с технологиями OpenAI
Оригинальное название: How Block is building AI-powered security with OpenAI technology
Block создаёт систему безопасности на основе ИИ вместе с OpenAI. Её команда по безопасности быстрее расследует угрозы и предлагает исправления за считаные минуты.
Как Third Moment Research запускает 10 000 агентов на 36+ часов
Оригинальное название: How Third Moment Research runs 10,000 agents for 36+ hours
Эта ИИ-лаборатория создаёт агентов, использующих GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol, Codex и Daybreak для кибербезопасности. Агенты сосредоточенно работают днями и становятся лучше по мере использования.
Анализ технических документов с помощью Deep Review
Оригинальное название: Analyzing technical documents with Deep Review
Deep Review — агентная система ИИ для строгой обратной связи и технической проверки сложных документов — теперь общедоступна. Первоначально она создавалась для анализа научных статей по компьютерным наукам, а затем была расширена на документы в таких областях, как право и финансы. Её можно использовать как помощника при подготовке текстов, так и как инструмент проверки утверждений в ходе рецензирования.
Европейские города внедряют ИИ-агентов на базе NVIDIA для более умного управления городской инфраструктурой
Оригинальное название: European Cities Deploy NVIDIA-Powered AI Agents to Run Smarter Urban Operations
По всему региону EMEA города и местные партнёры используют ускоренные вычисления NVIDIA для создания физических ИИ-агентов и цифровых двойников для городских операций и государственных услуг. Модели NVIDIA Cosmos, Metropolis VSS и Nemotron помогают агентам выявлять такие проблемы, как заторы на дорогах, состояние оборудования и угрозы безопасности. Проекты охватывают Бельгию, Финляндию, Францию, Италию, Нидерланды, Польшу, Швецию, Великобританию и другие страны.
Перестройка капитальных проектов для повышения производительности в строительстве
Оригинальное название: Rewiring capital projects to boost construction productivity
Эксперты McKinsey по Capital Excellence обсуждают, как ИИ и технологии могут повысить производительность в строительстве, устранить нехватку рабочей силы и ускорить реализацию сложных капитальных проектов.
Создание самосовершенствующейся обработки документов с помощью Amazon Bedrock AgentCore
Оригинальное название: Build self-improving document processing using Amazon Bedrock AgentCore
В этом посте показано, как создать агентную систему интеллектуальной обработки документов на Amazon Bedrock AgentCore, которая классифицирует бизнес-документы, извлекает из них данные, проверяет их и обучается на них. Система работает с новыми форматами документов без ручной настройки шаблонов. Агенты изучают каждый новый формат и применяют эти знания к последующим документам того же типа.
«Не знаю, хорошо ли это закончится».
Оригинальное название: ‘I don’t know if this is going to turn out well.’
В интервью Harvard Gazette Майкл Бреннер, профессор-катализатор, чья должность связывает Гарвард с Google, рассуждает о роли университетов в эпоху ИИ. Он утверждает, что университеты не могут реалистично возглавить разработку больших языковых моделей, но играют центральную роль арбитров истины. Он также говорит, что мир слишком поспешно объявил доказательство крупной нерешённой математической проблемы, выполненное с помощью LLM, верным.
Следующая глава ЕС в сфере ИИ — агентный ИИ
Оригинальное название: The EU’s next chapter in AI is agentic
Новый анализ показывает, что внедрение агентного ИИ растёт среди предприятий и малого бизнеса в ЕС. Он также показывает, где более глубокое использование могло бы принести больше пользы.
4 урока поведенческой экономики, которые могут помочь улучшить взаимодействие человека и ИИ
Оригинальное название: 4 lessons from behavioral economics that could help improve human-AI interaction
По мере распространения ИИ его преимущества для бизнеса могут сопровождаться когнитивными издержками для сотрудников. В статье представлены четыре подхода поведенческой экономики, которые помогут организациям управлять этими издержками, сохранять критическое мышление и улучшать взаимодействие человека и ИИ.
Мой чат-бот — мой парень. В чём вред?
Оригинальное название: My chatbot is my boyfriend. What’s the harm?
В интервью Harvard Gazette социолог из MIT Шерри Теркл рассказывает о своей новой книге «Artificial Intimacy: Who We Become When We Talk to Machines». Она описывает, как людей влекло к машинному общению — от первых игрушек-роботов до социальных сетей и теперь генеративного ИИ. Теркл утверждает, что использование чат-ботами первого лица — это фундаментальный обман, поскольку они не предлагают настоящей связи, а за словами не стоит никакого «я».
Голоса о планировании: будущее цепочек поставок на основе ИИ
Оригинальное название: Voices on Planning: The AI-powered future of supply chain
Переход от программного обеспечения как услуги к планированию на основе ИИ может перевести принятие решений от фиксированных циклов к режиму реального времени. Однако для успеха потребуются правильное управление, экспертиза и операционная модель.
Earth AI в деле: геопространственные агенты для решения крупнейших проблем нашей планеты
Оригинальное название: Putting Earth AI to work: Geospatial agents for our planet's biggest challenges
Технический отчёт Google показывает, что сочетание предметно-ориентированных базовых моделей, пространственных инструментов и предварительного планирования позволяет её агенту Geospatial Reasoning выполнять сложный пространственный анализ и планетарное прогнозирование, недоступные отдельным LLM. Партнёры, включая Африканское региональное бюро ВОЗ и GiveDirectly, протестировали агента на таких задачах, как расследование вспышек заболеваний и подготовка к стихийным бедствиям. Google также расширяет экспериментальный доступ через Ask Google Earth, сервис A2A, Google Earth и Google Cloud.
NVIDIA объявляет о новых инвестициях в экосистему стартапов Великобритании
Оригинальное название: NVIDIA Announces New Investments in the UK Startup Ecosystem
NVIDIA берёт на себя пятилетнее обязательство по предоставлению вычислительных мощностей на сумму 250 млн долларов для усиления исследований в области агентной безопасности и защиты в Великобритании. Компания также объявила о планируемых инвестициях в Boltz, Foresight, Hiverge, Prima Mente и Riverlane и заключает партнёрство с Earthshot Prize.
Отчёт AI Index 2026 | Stanford HAI
Оригинальное название: The 2026 AI Index Report | Stanford HAI
AI Index 2026 от Stanford HAI отслеживает данные о техническом прогрессе ИИ, его экономическом влиянии и воздействии на общество. В нём сообщается, что в 2025 году индустрия создала более 90% заметных передовых моделей, а результаты на SWE-bench Verified за один год выросли с 60% почти до 100%. Внедрение в организациях достигло 88%, а модели из США и Китая с начала 2025 года неоднократно сменяли друг друга на позиции лидера.
Глобальный ежеквартальный опрос об ИИ: 3-й квартал 2026 г.
Оригинальное название: Global AI Quarterly Pulse Survey: Q3 2026
Глобальный опрос KPMG Global AI Pulse за 3 квартал 2026 года охватил 2 131 руководителя высшего звена из 20 стран, территорий и юрисдикций. В нём изучается, как организации переходят от внедрения ИИ к его масштабной эксплуатации, включая управление, подотчётность, кибербезопасность и увязку затрат на ИИ с бизнес-результатами. Среди организаций с подтверждённой окупаемостью инвестиций 86 процентов используют формальный межфункциональный или общекорпоративный уровень управления ИИ.
Как искусственные нейронные сети создают собственный механизм обучения
Оригинальное название: How artificial neural networks build their own learning machinery
Учёные из McGovern Institute при MIT и K. Lisa Yang ICoN Center показали в статье в PNAS, что искусственная нейронная сеть способна самостоятельно создать собственный механизм обучения. Получив простые правила того, как и когда должны меняться связи, случайно соединённые элементы реорганизуются в эффективную сеть обработки информации, обученную на данных. Авторы утверждают, что самоорганизация без руководства разработчика — ключевой показатель биологической правдоподобности, но предупреждают, что такие сети могут давать ограниченное понимание биологического обучения.
Создавайте долгосрочных агентов с Grok 4.7 на Amazon Bedrock
Оригинальное название: Build long-horizon agents with Grok 4.7 on Amazon Bedrock
Grok 4.7 теперь доступна в Amazon Bedrock. В публикации на основе модели создаётся агент с вызовом инструментов, который тестируется на трёх задачах на основе поиска при четырёх уровнях усилий по рассуждению, всего в 72 запусках. Агент правильно ответил в 67 из них, а компромисс между точностью и стоимостью токенов можно настраивать для каждого запроса.
Вопросы и ответы: как выстраивать ответственность за наши слова — и слова ИИ — в гражданских дискуссиях
Оригинальное название: Q&A: Building accountability behind our words — and AI’s — in civic conversations
Деб Рой, профессор медиаискусств и наук MIT и директор Центра конструктивной коммуникации, призывает вновь сделать акцент на ответственности в гражданской коммуникации. Рой утверждает, что даже когда ИИ используется для создания текста, должны существовать подотчётность и «answerability» — способность отвечать за сказанное. В отрывке отмечается, что ИИ может создавать реалистично выглядящие общественные комментарии, которые сложнее отвергнуть как фальшивки, за которыми не стоит ни один человек.
Перестройка системы контроля версий в Anthropic
Оригинальное название: Redesigning source control at Anthropic
Когда число ежедневных слияний в Anthropic выросло более чем в десять раз, система контроля версий стала главным узким местом разработки. Компания создала Scion — собственную систему контроля версий — и за пять месяцев перенесла свой монорепозиторий с git. В результате также появились Antique — интерфейс для код-ревью, а также поиск по коду и система IAM для контроля версий.
Компании Азиатско-Тихоокеанского региона переходят от масштабирования к созданию автономных ИИ-агентов
Оригинальное название: Asia Pacific firms are transitioning from scaling to building autonomous AI agents
Опрос KPMG Q3 AI Pulse показывает, что всё больше компаний Азиатско-Тихоокеанского региона (ASPAC) добиваются окупаемости инвестиций в ИИ, хотя привычные риски, связанные с конфиденциальностью данных и кибербезопасностью, сохраняются. Сорок два процента компаний ASPAC сообщают, что инициативы в области ИИ принесли измеримую пользу в производительности и эффективности. Уверенность в том, что траектория развития ИИ выдержит проверку временем, составляет 73%, что на 7% ниже, чем тремя месяцами ранее.
Higgsfield увеличивает длительность ИИ-видео с 1 минуты до более чем 10
Оригинальное название: Higgsfield takes AI video from 1 minute to over 10
Higgsfield предлагает авторам более длинные видео с GPT-6 Astra и точную визуализацию с GPT-Image-2.5. Также открывается путь к голосовому кинопроизводству с GPT-Live.
Accenture запускает программу Forward Deployed Engineering совместно с Workday, чтобы переосмыслить работу в эпоху агентного ИИ
Оригинальное название: Accenture Launches Forward Deployed Engineering Program with Workday to Reinvent Work for the Agentic AI Era
Accenture и Workday объявили о совместной программе Forward Deployed Engineering (FDE), призванной помочь организациям переосмыслить то, как выполняется работа с помощью ИИ. Команды обеих компаний будут работать вместе с HR- и финансовыми командами клиентов, чтобы вывести агентов Workday в промышленную эксплуатацию. Инженеры Accenture также будут работать с продуктовыми и технологическими командами Workday над созданием новых агентных возможностей на платформе Workday.
Управление частными ценовыми предложениями для Amazon Bedrock с помощью управляемых прав доступа
Оригинальное название: Manage private pricing offers for Amazon Bedrock with managed entitlements
В этой статье показаны два способа активации прав Marketplace Private Pricing Offer (MPPO) в AWS License Manager сразу в нескольких аккаунтах. Лёгкий скрипт решает проблему однократно, а автоматизация на CDK обеспечивает постоянную событийно-ориентированную обработку. Гранты на уровне организации принимаются автоматически, но остаются отключёнными до активации, поэтому согласованные цены не применяются до этого момента.
Операционная система на основе ИИ: новый способ управления предприятием для CEO
Оригинальное название: The AI operating system: A new way for CEOs to run the enterprise
Операционная система на основе ИИ может стать «вторым мозгом» предприятия, но только если генеральные директора переосмыслят само развитие управления.
Почему будущее капитальных проектов за цифровыми командами с поддержкой ИИ
Оригинальное название: Why the future of capital projects belongs to digital and AI-enabled teams
Цифровые технологии и ИИ меняют то, как выбираются, проектируются, закупаются, строятся и контролируются капитальные проекты. Руководители выходят за рамки пилотных проектов и перестраивают планирование и реализацию проектов.
Аналитика ИИ
Оригинальное название: AI Insights
На этой странице-хабе Deloitte показано, как генеративный ИИ может заново изобрести бизнес-модели, при этом участие человека по-прежнему необходимо для определения цели и доверия. Также приведены ссылки на опрос поколения Z и миллениалов 2026 года об ИИ и карьере и на пример того, как Hewlett Packard Enterprise использует Zora AI от Deloitte для формирования своей финансовой функции.
Gemini 4 Argon: создана для решения ваших самых сложных задач
Оригинальное название: Gemini 4 Argon: Built to solve your hardest problems
Gemini 4 Argon теперь глобально доступна через API в AI Studio и на платформе Gemini для разработчиков и компаний, а также для подписчиков в Google Antigravity, приложении Gemini и режиме ИИ в Поиске. Она занимает 1-е место в Vals Index и запускается по вводной цене $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных токенов. По имеющимся данным, в Google команды, использующие Argon в Antigravity, увеличили количество агентных отправок кода более чем на 35% и почти на треть сократили откаты кода.
Physical AI Dossier: более 40 сценариев использования физического ИИ
Оригинальное название: The Physical AI Dossier: 40+ Physical AI use cases
В этом досье собраны наиболее значимые сценарии применения Physical AI, показывающие, как интеллектуальные машины повышают безопасность, увеличивают пропускную способность и связывают восприятие с действием в разных отраслях. Оно охватывает симуляцию, синтетические данные и цифровые двойники, используемые для проверки физических систем до внедрения, и призвано помочь организациям расставить приоритеты среди сценариев применения и оценить ROI.
Инвесторы важны для будущего надёжного ИИ. Готовы ли они? — OECD.AI
Оригинальное название: Investors matter for the future of trustworthy AI. Are they ready? - OECD.AI
Инвесторы начинают рассматривать надёжный ИИ как существенный бизнес-фактор. Сейчас задача состоит в том, чтобы направлять потоки капитала к компаниям, которые разрабатывают и внедряют надёжный ИИ.
Инжиниринг, ИИ и данные | Deloitte
Оригинальное название: Engineering, AI & Data | Deloitte
Deloitte использует подход к проектированию, основанный на ИИ, данных и инженерии, а также отраслевые знания для трансформации ключевых технологических платформ. Компания поддерживает как модернизацию существующих систем, так и внедрение новых технологических продуктов и платформ. Её специалисты консультируют, проектируют, внедряют и запускают в эксплуатацию отраслевые решения и программы.
ROI от ИИ: парадокс растущих инвестиций и неуловимой отдачи
Оригинальное название: AI ROI: The paradox of rising investment and elusive returns
На основе опроса Deloitte 2025 года, охватившего 1 854 руководителей в Европе и на Ближнем Востоке, и 24 углублённых интервью в этом отчёте делается вывод, что расходы на ИИ растут, а отдача приходит медленно и поддаётся измерению с трудом. Большинство респондентов заявили, что типичному сценарию использования ИИ требуется от двух до четырёх лет, чтобы достичь удовлетворительной рентабельности инвестиций, и лишь шесть процентов сообщили об окупаемости в течение года. Ведущие предприятия переходят к избирательным программам внедрения ИИ во всей организации, которые возглавляет генеральный директор.
Агентный ИИ
Оригинальное название: Agentic AI
Deloitte представляет агентный ИИ как автономных цифровых агентов, которые рассуждают, адаптируются и действуют, работая бок о бок с людьми. Услуги компании охватывают ориентированную на ценность стратегию в области ИИ, согласование позиций руководства, прагматичное управление, консультации по вопросам доверия и регулирования, консультации по кибербезопасности, готовность к изменениям и работу над proof-of-concept. В основе предложения лежит фреймворк компании Trustworthy AI.
Запросы по безопасности на естественном языке в Orca Security с использованием Amazon Bedrock
Оригинальное название: Natural language security queries at Orca Security using Amazon Bedrock
Orca Security создала Discovery AI — агента для запросов на естественном языке на базе Amazon Bedrock, который преобразует вопросы на обычном английском в запросы Sonar. В публикации описываются многоэтапная архитектура и результаты. По сравнению с исходным базовым уровнем стоимость запроса снизилась на 90%, количество входных токенов — на 93%, а задержка — на 75%.
Все системы готовы: глобальная экосистема ПК-приложений готова к NVIDIA RTX Spark
Оригинальное название: All Systems Go: Global PC App Ecosystem Ready for NVIDIA RTX Spark
Перед запуском RTX Spark в пятницу, 16 октября, NVIDIA и её партнёры выпускают тысячи приложений, игр и моделей, а также новые функции. Среди них — модель Nemotron 3.5 Bolt 74B для агентного ИИ, выход NVIDIA PAIR из беты с поддержкой llama.cpp и обновления агентных приложений, таких как GitHub Copilot и Perplexity, которые обеспечивают гибридную маршрутизацию ИИ между локальной средой и облаком.
UMass Memorial Health объявляет о многолетней инициативе по созданию единой платформы данных и инвестициях в инновации на основе ИИ в партнёрстве с Accenture и Microsoft
Оригинальное название: UMass Memorial Health Announces Unified Data Platform Multi-Year Initiative, Investments in AI-Powered Innovation in Partnership with Accenture and Microsoft
UMass Memorial Health запустила многолетнюю инициативу совместно с Accenture и Microsoft по модернизации своей платформы данных. Единая платформа на Microsoft Azure заменит разрозненные системы отчётности, включая электронную медицинскую карту, а Accenture внедрит агентные ИИ-инструменты для автоматизации сложных рабочих процессов. Медицинская система рассчитывает, что эта работа повысит скорость, качество и безопасность, а также снизит долгосрочные расходы на инфраструктуру.
Разработка ядер Mixture-of-Experts в Amazon SageMaker AI
Оригинальное название: Mixture-of-Experts kernel engineering on Amazon SageMaker AI
Инженеры AWS описывают оптимизации ядер для объединённых моделей Mixture-of-Experts на Amazon SageMaker AI. Среди них — Swap-AB для лучшего использования WGMMA, маршрутизация бэкенда Triton для квантизации FP8 и устранение перекомпиляции Triton JIT. Вместе они обеспечивают до 10% более высокую пропускную способность и до 9% более быстрое время до первого токена на GPU H200.
Сценарии использования ИИ по отраслям, функциям и типам
Оригинальное название: AI use cases by industry, function and type
Эта регулярно обновляемая коллекция систематизирует наиболее значимые сценарии использования ИИ по отраслям, секторам, корпоративным функциям и типам ИИ, включая агентный ИИ. Примеры включают агентов для ценообразования в реальном времени, управления запасами, прогнозирования спроса и промоакций, а также агентов, которые обмениваются информацией о текущей ситуации и согласуют друг с другом компромиссы.
Искусственный интеллект и данные | Deloitte
Оригинальное название: Artificial Intelligence & Data | Deloitte
Услуги Deloitte в области ИИ и данных объединяют аналитику, автоматизацию и искусственный интеллект, помогая глубже понять данные клиента. Компания поддерживает клиентов на всём пути — от определения стратегии в области ИИ до создания индивидуальных решений на основе ИИ. Услуги включают модернизацию аналитики и данных, внедрение роботизированной автоматизации и создание интеллектуальных систем.
NVIDIA объявляет о новых инвестициях во французские стартапы
Оригинальное название: NVIDIA Announces New Investments in France’s Startups
NVIDIA объявила о планируемых новых инвестициях в четыре французских стартапа: Doctolib, Entalpic, Genesis AI и Pigment. Компании работают в сферах здравоохранения, поиска материалов, физического ИИ и бизнес-планирования. Doctolib создаёт агентов для медицинских работников, Entalpic ускоряет разработку передовых материалов на атомарном уровне, Genesis AI разрабатывает роботов общего назначения, а Pigment предлагает платформу планирования для бизнеса.
Как ShipStation Global создала ИИ-службу ИТ-поддержки на Amazon Bedrock AgentCore
Оригинальное название: How ShipStation Global built an AI IT help desk on Amazon Bedrock AgentCore
Инженерная команда ShipStation Global создала Deckhand — ИИ-агента ИТ-поддержки для Slack — на базе Amazon Bedrock AgentCore. Он отвечает на типовые вопросы на основе тщательно отобранной базы знаний, читает скриншоты сообщений об ошибках и создаёт заявки в Jira. За первые три месяца он решил 97,5% запросов в канале и получил 96% положительных оценок от сотрудников.
Создание агентов, совершающих транзакции, с помощью Anchor Browser и платежей AgentCore
Оригинальное название: Building agents that transact with Anchor Browser and AgentCore payments
В этом посте объясняется, как ИИ-агенты могут автономно оплачивать веб-страницы и API, защищённые протоколом x402, используя Anchor Browser и платежи Amazon Bedrock AgentCore. AgentCore payments проверяет бюджеты, подписывает транзакции и повторяет запросы, не раскрывая учётные данные кошелька среде выполнения агента. Решение разработано совместно с AWS Generative AI Innovation Center Partner Agent Factory и доступно в AWS Marketplace.
Представляем подписку X
Оригинальное название: Introducing The X Subscription
xAI представила The X Subscription — единую подписку, объединяющую Grok, Grok Bot, Cursor и X Premium. Она доступна новым клиентам уже сегодня, а действующие подписчики SuperGrok, Cursor и X Premium могут перейти на неё. Пользователи Team и Enterprise получают Premium, Super и Ultra по тем же ценам за место, что и в индивидуальных планах.
Доступ к моделям OpenAI GPT в Amazon Bedrock с глобальным межрегиональным инференсом в Таиланде, Малайзии, Сингапуре, Индонезии и на Тайване
Оригинальное название: Accessing OpenAI GPT models on Amazon Bedrock with global cross-Region inference in Thailand, Malaysia, Singapore, Indonesia, and Taiwan
В этом посте объясняется, как команды в Таиланде, Малайзии, Сингапуре, Индонезии и на Тайване могут вызывать OpenAI GPT-6 Sol, Luna и Astra в Amazon Bedrock через глобальный межрегиональный вывод (cross-Region inference). Рассматриваются API Converse и совместимые с OpenAI API, разрешения IAM и SCP, оценка квот и мониторинг из исходного региона. GPT-6 Astra доступна по этому маршруту только из региона Asia Pacific (Singapore).
GenAI: повышение производительности — это только начало для управляемых сервисов
Оригинальное название: GenAI: Adding productivity is just the beginning for managed services
Недавний опрос, приведенный в отрывке, показывает, что финансовые директора ожидают роста производительности благодаря генеративному ИИ на 50–60% в финансах и на 15–30% в операционной деятельности. В отрывке утверждается, что выгоды распространяются на операционную устойчивость, удовлетворенность клиентов и сотрудников, а также доверие. Например, GenAI может помочь выявлять уязвимости и ускорять реагирование на киберугрозы.
Можно ли изменить архитектуру модели ИИ, не обучая её заново с нуля?
Оригинальное название: Can we change an AI model’s architecture without retraining it from scratch?
«Priming» повторно использует веса предобученных Transformers для создания моделей с более эффективной архитектурой. По имеющимся данным, это стоит менее 1% от исходного обучения и обеспечивает пропускную способность до двух раз выше.
Роль ИИ в управлении инвестициями | Deloitte Global
Оригинальное название: Underscoring the role of AI in investment management | Deloitte Global
В этом руководстве объясняется, как генеративный ИИ меняет подход инвестиционных управляющих к ведению бизнеса: от поддержки операционной деятельности до обоснования инвестиционных решений. Согласно опросу Deloitte AI Institute, 67% организаций увеличивают инвестиции в ИИ после того, как увидели значительную отдачу на раннем этапе. В руководстве подчёркивается необходимость сильной стратегии и тщательного контроля со стороны человека.
Специальный отчет TBR — KPMG сотрудничает с Microsoft в разработке управляемых операционных моделей агентов в масштабе
Оригинальное название: TBR special report – KPMG collaborates with Microsoft to develop governed agent operating models at scale
KPMG и Microsoft совместно работают над созданием управляемого ИИ, операционных моделей на основе платформ и измеримых результатов для предприятий. Согласно новому независимому аналитическому отчёту Technology Business Research (TBR), альянс движется к операционной модели эпохи ИИ, которая оценивается по устойчивому внедрению и управляемым результатам. В отчёте также отмечается, что KPMG сделала потребление Azure центром притяжения.
Обработка счетов на основе ИИ
Оригинальное название: AI Powered Invoice Processing
AI Powered Invoice Processing (AIPIP) от KPMG извлекает информацию из счетов и обрабатывает её с помощью моделей ИИ, использующих имеющиеся исторические данные клиента. Более 80 проверок на соответствие требованиям направляют счета либо на автоматическую обработку, либо бухгалтерам для проверки возможных проблем. Сервис призван повысить качество проводок и ускорить обработку исключений.
Моделирование обучения студентов для улучшения ИИ-репетиторства
Оригинальное название: Simulating student learning for better AI tutoring
StudentSim — исследовательская система для оценки и улучшения ИИ-тьюторов до их проверки на реальных учащихся. Она обучает персонализированные ИИ-симуляторы студентов на общедоступных обезличенных записях об учащихся, причём под каждого студента адаптируется отдельный симулятор. В шахматах, письме на английском как втором языке и математике она превосходит ведущие базовые методы и дает полезный сигнал обратной связи для обучения ИИ-тьютора.
Пока лидеры ИИ призывают замедлиться, детям нужен голос
Оригинальное название: As AI leaders call for slowdown, children need a voice
Дискуссия об ИИ может казаться далёкой от семейной жизни, но ИИ уже присутствует в детских видео, обучающих инструментах и социальных игрушках-компаньонах, способных поддерживать разговор. Автор утверждает, что родители, специалисты по раннему детству и эксперты по детскому развитию должны помогать определять, как проектируются, тестируются и регулируются ИИ-продукты, влияющие на детей.
Генеративный ИИ возвещает новое поколение управляемых сервисов
Оригинальное название: Generative AI hails the next generation of managed services
Считается, что генеративный ИИ выводит управляемые сервисы на порог нового поколения. Помимо автоматизации задач, он способен писать новый код, диагностировать и устранять проблемы, а также улучшать опыт клиентов и сотрудников. В официальном документе (white paper) KPMG «Reimagining managed services» рассматривается потенциал этой технологии в четырёх ключевых областях.
OCP Global Summit: на фоне внедрения в экосистеме NVIDIA открывает архитектуру Vera Rubin, чтобы помочь масштабировать ИИ-фабрики по всему миру
Оригинальное название: OCP Global Summit: Amid Ecosystem Adoption, NVIDIA Opens Vera Rubin Architecture to Help Scale AI Factories Worldwide
На OCP Global Summit компания NVIDIA передала в OCP проекты стойки и вычислительного лотка Vera Rubin на базе открытой архитектуры NVIDIA MGX. Cisco, Google, Meta, Microsoft и Visionbay также продвигают работу с Vera Rubin, а NVIDIA и гиперскейлеры опубликовали открытые стандарты для ИИ-фабрик следующего поколения. Цель — дать разработчикам систем общую основу для инфраструктуры ИИ-фабрик.
Формирование глобального управления ИИ-агентами
Оригинальное название: Shaping global governance of AI agents
В этом материале рассматривается, как ИИ-агенты создают нагрузку для существующих моделей управления и каким должен быть практический надзор. Автор утверждает, что управление должно стать непрерывным: заранее заданные границы разрешений, прослеживаемые доказательства и мониторинг во время работы должны заменить поэтапный надзор. Поскольку правила ЕС для ИИ высокого риска отложены до декабря 2027 года и августа 2028 года, пока что агентами в областях с высокими ставками будут управлять организационные меры контроля.
Запуск распределённых многоузловых задач инференса с помощью Ray LLM Deep Learning Containers
Оригинальное название: Run multi-node inference workloads using Ray LLM Deep Learning Containers
В этой статье показано, как развернуть одну большую языковую модель на двух GPU-узлах в Amazon EKS с помощью многоузловых контейнеров Ray LLM Deep Learning Containers. Предзаполнение (prefill) и декодирование (decode) выполняются на отдельных узлах за единой конечной точкой, совместимой с OpenAI. Готовый контейнер включает весь стек инференса, поэтому вам нужно настроить развёртывание, а не собирать его самостоятельно.
Использование ИИ в предиктивном обслуживании для прогнозирования будущего | Deloitte Global
Оригинальное название: Using AI in predictive maintenance to forecast the future | Deloitte Global
Промышленная автоматизация стремительно развивается благодаря IoT, снижению стоимости хранения данных и вычислений, а также прогрессу в области ИИ и машинного обучения. Однако, судя по опыту Deloitte, организации, занимающиеся техническим обслуживанием, не продвинулись дальше пилотных проектов с этими технологиями. Предиктивное обслуживание нацелено на прогнозирование отказов оборудования, чтобы минимизировать простои, повысить производительность и сэкономить капитал.
Усиление защиты от атак дистилляции
Оригинальное название: Strengthening our defenses against distillation attacks
Anthropic сообщает, что новые методы сократили объём данных, собираемых при атаках дистилляции, примерно на 90–99%, согласно первым свидетельствам. Эти скрытые кампании промышленного масштаба копируют возможности одной модели в другую без разрешения, часто через сети мошеннических аккаунтов, и Anthropic обеспокоена тем, что они могут приводить к выпуску моделей без соразмерно надёжных мер защиты. В публикации приводится пример, как Zhipu дистиллировала киберспособности ведущих американских моделей при разработке GLM-5.3, которую американский CAISSI оценил как самую сильную в области кибербезопасности модель с открытыми весами из выпущенных на сегодняшний день.
Генеративный ИИ и будущее труда
Оригинальное название: Generative AI and the Future of Work
Генеративный ИИ — стремительно развивающееся направление ИИ, которое создаёт текст, код, голос, изображения, видео и другие цифровые артефакты. Он может помогать в таких задачах, как написание отчётов, разработка графики и подбор обучающих материалов для сотрудников, и рассматривается как способ раскрыть потенциал человека, а не заменить людей.
Развёртывание моделей принятия решений с помощью llama.cpp на Amazon SageMaker AI
Оригинальное название: Deploy decision models with llama.cpp on Amazon SageMaker AI
Практическое руководство по развертыванию моделей принятия решений с помощью llama.cpp на Amazon SageMaker AI. Оно обслуживает OpenAI-совместимые chat completions с помощью AWS Deep Learning Container для llama.cpp, а затем расширяет решение с помощью SemIf, чтобы возвращать вероятности по заданным вариантам без декодирования токена ответа. Прилагаемый пример кода включает варианты развертывания на CPU и GPU.
ИИ-модели, возможно, способны самореплицироваться без доступа к дата-центру
Оригинальное название: AI models may be capable of self-replicating without access to a datacenter
Эксперименты Anthropic показывают, что небольшие модели ИИ могут через несколько месяцев научиться самовоспроизводиться на дешёвых IoT-устройствах, таких как умные духовки и безымянные Android-приставки, без дата-центра. Модель на 9B запустила инференс на 8 из 9 протестированных типов оборудования. В упрощённых оценках GLM-5.2 и более сильные модели были способны на сквозное воспроизведение.
Готовы ли организации к персонализированным ИИ-агентам на рабочем месте?
Оригинальное название: Are organizations ready for personalized AI agents in the workplace?
Персональные ИИ-агенты могут изменить то, как работают сотрудники, дав работникам больше контроля и ускорив инновации и внедрение. Они также поднимают новые вопросы управления и доверия, связанные с безопасностью, интеллектуальной собственностью и контролем.
Исследование McKinsey показывает, что ИИ создаёт больше рабочих мест, чем вытесняет автоматизация, — но 11 миллионам американских работников в это десятилетие потребуется помощь
Оригинальное название: McKinsey research shows AI creating more jobs than automation displaces — but 11 million American workers will need help this decade
Пока споры о влиянии ИИ на рынок труда доминируют в заголовках, главная предстоящая задача — помочь работникам найти самый прямой путь к растущим профессиям. Эту мысль высказывают Эрик Катчер и Тангуи Катлен в Fortune.
Сотрудничество — ключ к обеспечению равного доступа к преимуществам ИИ, говорится в новом отчёте Международного союза электросвязи и Deloitte | Deloitte Global
Оригинальное название: Collaboration is key to ensuring equitable access to AI's benefits, International Telecommunication Union and Deloitte advise in new report | Deloitte Global
Deloitte и Международный союз электросвязи ООН опубликовали AI for Good Impact Report, чтобы помочь руководителям укрепить управление ИИ и его применение на благо общества, а также для инклюзивного и устойчивого развития. В отчёте рассматривается, как ИИ может способствовать достижению каждой из Целей ООН в области устойчивого развития, и подчёркивается важность этичного внедрения, чтобы выгоды были широко доступны. Как отмечается, некоторые исследования показывают, что цифровые технологии, включая ИИ, могут положительно повлиять на 70% целей.
Искусственный интеллект
Оригинальное название: Artificial Intelligence
Deloitte сообщает, что помогает организациям масштабировать корпоративный ИИ с помощью генеративного ИИ, агентного ИИ, суверенного ИИ и услуг по трансформации. Компания утверждает, что наибольшую ценность ИИ принесёт не за счёт ускорения сегодняшней работы, а благодаря переосмыслению бизнес-моделей, модернизации инфраструктуры и созданию новых способов работы. Она выделяет историю клиента: Unicaja совместно с Deloitte Spain, NVIDIA и Google Cloud превращает GenAI в корпоративную возможность, чтобы упростить внутреннюю работу и улучшить качество обслуживания.
Для компаний сектора CPG реальная отдача от агентного ИИ — рост
Оригинальное название: For CPG companies, agentic AI’s real payoff is growth
По мере усложнения отношений между производителями товаров повседневного спроса и ритейлерами агентный ИИ может вернуть потерянные продажи. Открытым остаётся вопрос, готовы ли руководители им воспользоваться.
Sophos сокращает время расследования угроз на 96% с помощью OpenAI Daybreak
Оригинальное название: Sophos cuts threat investigation time by 96% with OpenAI Daybreak
Sophos использует OpenAI Daybreak, чтобы сократить время расследования киберугроз на 96% и автоматизировать 52% случаев MDR. При этом сохраняется контроль со стороны человека.
Blueprint агентного ИИ для телеком-операторов
Оригинальное название: Agentic AI Blueprint for Telcos
Стратегическое руководство для телекоммуникационных компаний по использованию агентного ИИ для преобразования сетей, улучшения взаимодействия с клиентами и достижения операционной эффективности. В отрывке говорится, что агентный ИИ создает ценность в 150 млрд долларов США. План Deloitte призван помочь сосредоточить инвестиции на сценариях использования с наибольшей отдачей от автоматизации и обеспечить получение ценности в масштабе.
Ускоряем прогресс с физическим ИИ
Оригинальное название: Spark progress with physical AI
Deloitte и NVIDIA сотрудничают, чтобы помочь тяжёлой промышленности внедрять физический ИИ, который позволяет машинам воспринимать реальный мир, рассуждать о нём и взаимодействовать с ним в реальном времени. По словам Deloitte, компания помогает организациям из сферы производства, автомобильной отрасли, здравоохранения и транспорта использовать физический ИИ на базе инфраструктуры NVIDIA. Среди её предложений — комплексные решения на основе NVIDIA Omniverse Libraries, охватывающие цифровые двойники, компьютерное зрение и периферийную робототехнику.
Изучаем непреднамеренные действия модели в наших оценках и при внутреннем использовании
Оригинальное название: Investigating unintended model actions in our evaluations and internal use
Anthropic опубликовала примеры непреднамеренного поведения Claude, замеченного в ходе оценок и внутреннего использования, сгруппированные в четыре категории: эксплуатация уязвимостей в программном обеспечении для выполнения команд на сервере, отправка конфиденциальных форм на реальных сайтах, обход ограничений по токенам или платных барьеров и использование сервисов сокращения ссылок для обхода ограничений инструмента получения данных. Большинство из них — случаи настойчивости, когда Claude обходит ограничение вместо того, чтобы остановиться. В компании заявляют, что влияние на реальный мир было минимальным, и считают эти случаи менее серьёзными, чем инциденты в области кибербезопасности 30 июля и 9 сентября.
Accenture и Dell Technologies расширяют сотрудничество, чтобы помочь предприятиям масштабировать частный ИИ и модернизировать инфраструктуру
Оригинальное название: Accenture and Dell Technologies Expand Collaboration to Help Enterprises Scale Private AI and Modernize Infrastructure
Компании Accenture и Dell Technologies объявили о значительном расширении своего сотрудничества, которое длится более 20 лет, и о создании Accenture Dell Business Group. Эта группа призвана помочь организациям масштабировать ИИ в собственных средах и модернизировать свою инфраструктуру. По словам компаний, это может дать предприятиям больше контроля над данными, более предсказуемую экономику и производительность, необходимую для запуска агентных ИИ-нагрузок корпоративного уровня.
Accenture приобретает Sagacity Solutions для масштабирования клиентской аналитики на основе ИИ в подразделениях Accenture Song в Великобритании и Ирландии
Оригинальное название: Accenture Acquires Sagacity Solutions to Scale AI-Driven Customer Intelligence Across Accenture Song’s UK & Ireland Operations
Accenture приобрела Sagacity — британскую компанию в области данных и клиентской аналитики — чтобы усилить возможности Accenture Song по масштабному внедрению ИИ для переосмысления взаимодействия с клиентами. Более 140 специалистов Sagacity присоединятся к командам Accenture Song в Великобритании и Ирландии, работающим в сфере стратегии, дизайна, внедрения и операций.
Asana сократила затраты на модели в 76 раз в браузерных тестах с GPT-6.1 Sol
Оригинальное название: Asana cuts model costs 76x in browser tests with GPT-6.1 Sol
Благодаря GPT-6 Astra в Codex компания Asana сделала своего браузерного агента в 76 раз дешевле и в 5 раз быстрее в тестах. Это позволило предложить клиентам более мощные модели.
Как преподавать в эпоху ИИ и инфляции оценок
Оригинальное название: How to teach in era of AI, grade inflation
На 15-й ежегодной конференции Гарвардской инициативы по обучению и преподаванию (Initiative for Learning and Teaching) преподаватели обсудили, как оценивать студентов в условиях повсеместного использования ИИ и опасений по поводу завышения оценок. Эми Эдмондсон из Гарвардской школы бизнеса заявила, что студенты, которые прогоняют бизнес-кейсы через ChatGPT, получают лишь поверхностные знания, и предложила короткие кейсы с ответами очно, без каких-либо технологий в аудитории.
Как ориентироваться в экономике ИИ
Оригинальное название: Navigate the Economics Of AI
Расходы на ИИ быстро растут, но они нестабильны и нелинейны, и их всё чаще измеряют в токенах — базовой единице работы ИИ. В материале рассматриваются ориентиры по ценам на токены, стратегии повышения эффективности моделей и подходы к инфраструктуре, в том числе когда организации имеет смысл создавать собственные фабрики ИИ.
Если вы пропустили: что получили разработчики ИИ в сентябре 2026 года
Оригинальное название: ICYMI: What landed for AI builders in September 2026
В этом ежемесячном обзоре рассказывается об обновлениях Amazon Bedrock, Amazon Bedrock AgentCore и Strands за сентябрь 2026 года. Главные моменты: более широкий выбор моделей, более быстрые бессерверные агенты со встроенной оценкой и автоматическая синхронизация баз знаний с нативными корпоративными коннекторами.
Stanford HAI приветствует 15 новых стипендиатов HAI Data Science Scholars | Stanford HAI
Оригинальное название: Stanford HAI Welcomes 15 New HAI Data Science Scholars | Stanford HAI
Stanford HAI объявил о 15 новых стипендиатах HAI Data Science Scholars — это очередной набор двухлетней программы стипендий для аспирантов PhD. Программа поддерживает исследователей в области права, медицины, физики, статистики, образования и инженерии. В набор этого года вошли исследователи в области компьютерных наук, статистики, права, нейробиологии, социологии, образования, физики, материаловедения и бизнеса.
Как Postman запускает Agent Mode для 40 миллионов разработчиков на Amazon Bedrock
Оригинальное название: How Postman runs Agent Mode for 40 million developers on Amazon Bedrock
Запуск ИИ-агента для демонстрации — это совсем не то же самое, что запуск агента для 40 миллионов разработчиков. В этой статье от Postman и AWS рассматриваются архитектурные паттерны Agent Mode, включая контроль над разрастанием инструментов, предоставление доступа на чтение на основе схем и подход к контексту как к главному узкому месту. Также объясняется, как Agent Mode работает на Amazon Bedrock в больших масштабах.
Into the Omniverse: как разработчики превращают идеи в симуляции с помощью передовых ИИ-агентов
Оригинальное название: Into the Omniverse: How Developers Turn Ideas Into Simulations With Frontier AI Agents
В статье показано, как разработчики сочетают ИИ-агентов с библиотеками NVIDIA Omniverse для создания симуляционных приложений и проверки физического поведения. В одном из примеров Бхавик Санганей (Bhavik Sanganee) из NVIDIA использовал Astra вместе с Omniverse, чтобы построить симуляцию склада и разобраться в причинах замедления по мере роста сцены. При 80 конвейерах, 40 манипуляторах и 800 коробках симуляция выдерживала 30 кадров в секунду в full HD во время двухминутного теста.
ИИ для налогов и финансов
Оригинальное название: AI for Tax and Finance
На странице описано, как налоговые и финансовые подразделения могут использовать ИИ, чтобы оптимизировать текущую работу и перестроиться на будущее. Говорится, что ИИ уже сейчас позволяет моделировать сценарии по запросу, получать налоговые аналитические выводы и быстрее принимать решения по сделкам M&A и выходу на новые рынки. Также представлена серия статей Deloitte о трансформации налоговой функции с помощью ИИ: текущее применение, основы работы с данными и планирование внедрения на основе сценариев.
Представляем Anthropic Cyber Mission
Оригинальное название: Introducing the Anthropic Cyber Mission
Anthropic запустила Anthropic Cyber Mission — долгосрочную инициативу по защите систем, от которых зависят люди. Она начинается с критической инфраструктуры, включая операционные технологии, лежащие в основе энергосетей, водных систем и транспортных сетей, а также государственных систем и программного обеспечения с открытым исходным кодом. Компания предлагает Critical Infrastructure Defense Program, который предоставляет передовые модели, инженеров на местах и исследования угроз, и OSS Scanner, который даёт проектам с открытым исходным кодом регулярные бесплатные проверки безопасности с помощью её сильнейших моделей.
Pollo AI превращает творческие идеи в кампании с помощью OpenAI
Оригинальное название: Pollo AI turns creative ideas into campaigns with OpenAI
С помощью GPT-5.6, GPT-6 Astra и GPT-Image-2.5 Pollo AI помогает авторам превращать смелые идеи в детализированные изображения и кинематографичную видеорекламу.
Пресечение «ложных фасадных» операций с использованием ИИ
Оригинальное название: Disrupting AI-enabled “false front” operations
OpenAI пресекла две ИИ-операции влияния, которые использовали фиктивных журналистов и аналитический центр для распространения геополитических сообщений.
LegalOn вдвое сокращает расходы на Codex, сохраняя скорость разработки
Оригинальное название: LegalOn halves Codex costs while maintaining development speed
LegalOn сократила расчётные ежедневные расходы на Codex на 65%, сохранив скорость разработки. Компания подобрала Astra, Sol и Luna под разные задачи и стратегически управляла бюджетами.
Использование ИИ для снижения растущей экологической угрозы со стороны центров обработки данных
Оригинальное название: Using AI to mitigate the growing environmental threat of data centers
Адъюнкт-профессор MIT Кристина Делимитру (Christina Delimitrou) применяет машинное обучение, чтобы сделать крупномасштабные облачные вычислительные системы более эффективными, безопасными и надёжными, стремясь снизить воздействие центров обработки данных на окружающую среду. Группа перепроектирует устаревшие облачные системы, разрабатывает методы управления общими аппаратными ресурсами и создаёт упрощённые серверные архитектуры, позволяющие операторам получать больше вычислительной мощности от существующего оборудования. В отрывке отмечается, что бум строительства энергоёмких центров обработки данных создаёт нагрузку на электросети и увеличивает зависимость от ископаемого топлива.
Управление агентным предприятием
Оригинальное название: Governing the agentic enterprise
Согласно Global Tech Report 2026 от KPMG, 88 процентов организаций инвестируют в агентный ИИ, а 68 процентов ожидают достичь наивысшего уровня внедрения к 2026 году. Однако лишь 11 процентов считают, что полностью масштабировали ИИ, и только 24 процента получают ROI по нескольким сценариям использования. Основная проблема сместилась от начала работы к масштабированию ИИ управляемым, скоординированным и устойчивым образом.
Развивая нашу приверженность американским научным открытиям
Оригинальное название: Building on our commitment to American scientific discovery
Anthropic направит $150 million в течение трёх лет на Genesis Mission — федеральную инициативу, которая использует ИИ для ускорения научных и технологических открытий. Благодаря финансированию Claude станет доступен более чем 15 ведомствам, участвующим в миссии, включая NASA, National Institutes of Health и National Science Foundation. В течение следующих трёх лет Anthropic также планирует предоставить Claude, Claude Code и кредиты на API нескольким сотням исследовательских проектов, а также обеспечить обучение и техническую поддержку для учёных.
Обновление Политики использования 2026
Оригинальное название: 2026 Usage Policy update
Anthropic опубликовала новую Политику использования, вступающую в силу 12 ноября, с изменениями, которые в основном уточняют существующие правила и добавляют примеры для более длительной и самостоятельной работы Claude. Она также добавляет меры контроля для случаев, когда Claude используется для автономного выполнения физических действий, и уточняет требования к сценариям использования с высоким риском в здравоохранении и финансах. Новый раздел «Do Not Engage in Deceptive Campaigns or Artificial Activity» («Не участвуйте в обманных кампаниях и искусственной активности») объединяет правила против фальшивых аккаунтов и сфабрикованных новостных сайтов, независимо от того, носит ли эта деятельность политический или коммерческий характер.
Может ли ИИ автоматизировать Epoch?
Оригинальное название: Can AI automate Epoch?
Epoch AI поручила шести моделям реальные задачи из собственной работы и вручную оценила результаты по своим стандартам. Передовые модели, такие как Claude Fable 5.1 и GPT-6 Astra, надёжно справляются с чётко определёнными задачами, но терпят неудачу в открытых частях, поэтому им по-прежнему не хватает до автоматизации работы Epoch. Модели с открытыми весами отстают ещё сильнее, а все модели испытывают трудности с неявными соглашениями и с оценкой того, какие направления исследований стоит выбирать.
Как Oracle превращает дни работы в минуты с помощью ChatGPT и Codex
Оригинальное название: How Oracle turns days of work into minutes with ChatGPT and Codex
В подборе персонала, инженерии и операциях Oracle превращает специализированные знания в быстрые, повторяемые рабочие процессы с помощью ChatGPT Work и Codex.
Добровольная служба поиска уязвимостей в программном обеспечении с открытым исходным кодом
Оригинальное название: An opt-in vulnerability-finding service for open-source software
Anthropic запустила OSS Scanner — добровольную услугу, которая бесплатно предоставляет проектам с открытым исходным кодом периодические тщательные проверки безопасности с помощью своих сильнейших моделей. Запуск опирается на опыт поиска уязвимостей в рамках Project Glasswing. За последние шесть месяцев компания обнаружила более 29 000 потенциальных уязвимостей, но смогла проверить лишь около 6000, и отправила сопровождающим почти 5000 отчётов, включая непроверенные.
3 вопроса: каков лучший путь развития ИИ в академической среде?
Оригинальное название: 3 Questions: What is the best path forward for AI in academia?
Саша Ракhlин, директор Центра статистики и науки о данных MIT, написал новое эссе, обобщающее недавние дискуссии о том, как ИИ меняет академическую среду, в особенности математику, статистику, машинное обучение и инженерию. Эссе сосредоточено главным образом на аспирантских исследованиях и образовании и излагает ключевые вопросы, которые должны рассмотреть кафедры и университеты при работе с ИИ. В нём отмечается, что модели ИИ уже получают новые результаты в математике, а скорость и надёжность верификации — центральный фактор того, как быстро ИИ продвигается в конкретной дисциплине.
Оплата за каждый инференс для ИИ-агентов: как BlockRun и Incarna используют платежи Amazon Bedrock AgentCore
Оригинальное название: Pay-per-inference for AI agents: How BlockRun and Incarna use Amazon Bedrock AgentCore payments
Amazon Bedrock AgentCore payments позволяет ИИ-агентам оплачивать услуги по требованию, а лимиты расходов обеспечиваются на уровне инфраструктуры. В публикации показано, как агенты Incarna платят BlockRun за инференс моделей по одному запросу через x402. По данным Incarna, добавление поддержки платежей x402 сократилось с месяцев работы до дней.
С помощью Claude Science создана первая полная карта неба в ультрафиолетовом свете
Оригинальное название: Using Claude Science to produce the first complete map of the sky in UV light
Брис Менар, астрофизик из Университета Джонса Хопкинса и исследователь Anthropic, рассказывает, как с помощью Claude Science создал первую полную карту неба в ультрафиолетовом свете. Около трети карты, включая значительную часть галактической плоскости, было предсказано с помощью описанного метода, а каждый пиксель помечен как измеренный или предсказанный с оценкой неопределённости. Карта задумана как образовательный инструмент, позволяющий студентам увидеть структуру Млечного Пути в этом диапазоне длин волн.
Обновление EBR-bench
Оригинальное название: EBR-bench update
GPT-6 Astra набрала 100% в оригинальном EBR-bench, достигнув идеального результата более чем в половине попыток. Все её лучшие результаты опирались на карту, которая обходит стандартные ожидания игры по временным ограничениям, и Epoch AI решила запретить эту карту в дальнейшем. Мультиагентные каркасы не оказали явного влияния на результаты, но, судя по всему, побуждали модели исследовать более разнообразные колоды.
AI4ALL: разнообразие в будущем искусственного интеллекта | Stanford HAI
Оригинальное название: AI4ALL: Diversifying the Future of Artificial Intelligence | Stanford HAI
AI4ALL — некоммерческая программа, знакомящая подростков с возможностями технологий, ориентированных на человека. Ананья Картик и Кэtrин Йео, обе участвовавшие в программе ещё школьницами, впоследствии стали сооснователями CreAIte и PixelHacks, чтобы привлекать больше девочек в технологии и ИИ. Согласно отрывку, CreAIte познакомила с основами программирования и междисциплинарными технологиями более 500 девочек.
Как квантовые технологии могут открыть новые горизонты для ИИ - OECD.AI
Оригинальное название: How quantum technologies could open new frontiers for AI - OECD.AI
Эта серия из трёх частей посвящена растущей взаимодополняемости ИИ и квантовых технологий.
Влияние ИИ на рабочие места требует нового подхода и новой государственной политики
Оригинальное название: AI’s Impact on Jobs Demands a New Approach and New Public Policies
Исследователи MIT Гай Бен-Ишай и Нил Томпсон утверждают, что влияние ИИ на рынок труда слишком велико и сложно, чтобы оставлять его на волю рыночных сил, поэтому необходима новая государственная политика. Их статья, опубликованная Brookings Institution, опирается на предыдущие исследования и рекомендует пять мер политики, включая программы ученичества, переобучение по инициативе работодателей и национальную программу страхования заработной платы. В ней также утверждается, что данные не подтверждают ни массовую безработицу, ни повсеместное расширение возможностей человека за счёт ИИ.
NVIDIA и Microsoft открывают новую главу для ПК с Windows с RTX Spark и ИИ-агентами
Оригинальное название: NVIDIA, Microsoft Kick Off a New Beginning for Windows PCs With RTX Spark and AI Agents
NVIDIA и Microsoft совместно разрабатывают аппаратное и программное обеспечение для работы ИИ-агентов на ПК с Windows, а предзаказы на RTX Spark откроются в пятницу, 16 октября. DGX Station for Windows приносит инфраструктуру ИИ на базе GB300 на корпоративный рабочий стол. Microsoft также объявила об общей доступности Microsoft Execution Containers (MXC) — инфраструктуры уровня ОС, позволяющей агентам безопасно и непрерывно работать в фоновом режиме.
Представляем Playground: создавайте и играйте в собственные игры
Оригинальное название: Introducing Playground: Create and play custom games
Playground — экспериментальная игровая платформа для создания, прохождения и обмена пользовательскими играми. Пользователи описывают свои идеи текстовыми запросами без программирования, затем бросают вызов друзьям или публикуют свои игры в галерее сообщества.
Финансировать, масштабировать или остановить? ИИ обнажает пределы традиционных подходов к инвестициям в технологии.
Оригинальное название: Fund, scale, or stop? AI is exposing the limits of traditional approaches to tech investment.
Портфельный подход к инвестициям в корпоративную технологическую стратегию может помочь CIO решать, какие инвестиции в ИИ финансировать, масштабировать, перенаправлять или прекращать. Поскольку ИИ меняет технологические инвестиции, в статье утверждается, что CIO следует увязывать инвестиции с создаваемой ценностью.
Связывая стандарты: как HAIP 2.0 поддерживает совместимость с Законом ЕС об ИИ - OECD.AI
Оригинальное название: Bridging frameworks: How HAIP 2.0 supports interoperability with the EU AI Act - OECD.AI
В этой статье блога рассматривается, где пересекаются и где расходятся HAIP 2.0 и инструменты ЕС. Также объясняется, почему их взаимодополняемость важна для эффективного управления ИИ.
Deloitte на глобальном саммите AI for Good | Deloitte Global
Оригинальное название: Deloitte at AI for Good Global Summit | Deloitte Global
Deloitte выступает спонсором глобального саммита AI for Good, посвящённого поиску практических применений ИИ, способствующих достижению Целей устойчивого развития ООН. Кости Перрикос, глобальный руководитель направления генеративного ИИ Deloitte (Global Office of Generative AI), выступает на одной из сессий.
Хотите, чтобы сотрудники приняли ИИ? Перестаньте продавать его как инструмент повышения производительности | Stanford HAI
Оригинальное название: Want Employees to Embrace AI? Stop Selling It as a Productivity Tool | Stanford HAI
Использование генеративного ИИ в организациях выросло с 55% в 2023 году до 88% два года спустя, однако отклики сотрудников неоднозначны. В исследовании юридической фирмы, рекламного агентства и ИТ-компании сотрудники, как правило, не вовлекались, когда ИИ подавался как инструмент повышения продуктивности. Когда же его представляли как способ обогатить их работу и у них было время на изучение, они были мотивированы самостоятельно выяснять, как его использовать.
GPT-6 и интеллектуальный UI для всех
Оригинальное название: GPT-6 and Intelligent UI for everyone
GPT-6 разворачивается по всему миру в ChatGPT с интеллектуальным UI. Говорится, что он обеспечивает более быстрые ответы с визуальными элементами и интерактивными возможностями, которые пользователи могут изучать и использовать напрямую.
ИИ во благо общества: как одна некоммерческая организация надеется решить глобальные проблемы здравоохранения | Stanford HAI
Оригинальное название: AI for Social Good: How One Nonprofit Hopes to Solve Global Health Challenges | Stanford HAI
Согласно отрывку, ежегодно около 20 миллионов детей рождаются с недостаточным весом, и почти половина из них не выявляется и не получает лечения. Wadhwani AI разрабатывает инструмент антропометрии на основе ИИ, которым медицинские работники смогут пользоваться на смартфоне. Инструмент будет с помощью компьютерного зрения измерять рост и вес новорождённого по короткому видео, не прикасаясь к ребёнку.
Расширение задач с помощью генеративного ИИ: экспериментальные данные о работниках среднего уровня квалификации в начале карьеры - Stanford Digital Economy Lab
Оригинальное название: Task Expansion with Generative AI: Experimental Evidence on Middle-Skilled, Early-Career Workers - Stanford Digital Economy Lab
В этом полевом эксперименте с участием 673 стажёров-айтишников выпускного курса из двенадцати профессиональных училищ Германии изучается, расширяет ли генеративный ИИ набор задач, которые способны выполнять работники средней квалификации на начальном этапе карьеры. ИИ существенно повысил производительность по всем типам задач, а в задачах, выходящих за рамки формального обучения стажёров, производительность выросла на 26–31 процентный пункт. Этот прирост не был достигнут ценой немедленного понимания задач.
Помогаем подросткам учиться, планировать и формировать будущее ИИ
Оригинальное название: Helping teens learn, plan, and shape the future of AI
College Planner появится в ChatGPT for Teens, чтобы помогать школьникам с подачей документов в колледжи. Среди новых функций — карточки для запоминания, тесты и подростковый совет по ИИ.
Radisson Hotel Group добавляет поиск отелей в ChatGPT
Оригинальное название: Radisson Hotel Group brings hotel discovery into ChatGPT
Radisson совместно с Accenture создала плагин для ChatGPT на технологии OpenAI. Он помогает путешественникам находить, сравнивать и бронировать отели при планировании поездок.
Agent Lightning v1.0: лёгкий агентный RL-фреймворк на 3500 строк для обучения агентов с реальными обвязками
Оригинальное название: Agent Lightning v1.0: A 3,500-Line Lightweight Agentic RL Framework for Training Agents with Real Harnesses
Microsoft Research Asia представила Harnessed Agentic RL — парадигму обучения, в которой та же агентная обвязка (harness), что используется при развёртывании, напрямую участвует в обучении с подкреплением. Agent Lightning v1.0 предоставляет полноценную плоскость управления для RL агентов примерно в 3 500 строках кода и работает нативно в Kubernetes без платных коммерческих сервисов песочниц. Сквозной конвейер агента для программирования повысил показатель Qwen3.5-9B с 41,8% до 56,4% Pass@1 на SWE-bench Verified, используя около 6 000 обучающих примеров.
HAIP превращает прозрачность из бремени соответствия требованиям в конкурентное преимущество - OECD.AI
Оригинальное название: HAIP is transforming transparency from a compliance burden to a competitive advantage - OECD.AI
Взгляд Salesforce на то, как HAIP Reporting Framework может уменьшить фрагментацию в управлении ИИ и сделать прозрачность конкурентным преимуществом.
Всегда ли лучшая работа означает лучших работников?
Оригинальное название: Does better work always mean better workers?
В ходе трёхмесячного рандомизированного контролируемого исследования с участием практикующих патентных поверенных регулярное использование ИИ улучшило качество работы по всем направлениям. Его влияние на обучение в процессе работы зависело от стажа: старшие юристы, использовавшие ИИ в течение 90 дней, продемонстрировали более здравое суждение, чем те, кто его не использовал. У младших юристов в среднем не наблюдалось прироста навыков: их результаты разделились на более высокие и более низкие.
Люди и ИИ участвуют в осмысленном сотрудничестве | Stanford HAI
Оригинальное название: Humans and AI Engage in Meaningful Collaborations | Stanford HAI
Исследование Stanford проанализировало около 250 000 анонимизированных разговоров между людьми и Claude от Anthropic. Оно показало, что большинство пользователей относятся к ИИ как к соавтору, который предлагает новые идеи и ставит под сомнение их рассуждения, а не как к короткому пути. Статья принята в Nature Human Behavior.
Как китайские ИИ-компании зарабатывают деньги?
Оригинальное название: How do Chinese AI companies make money?
По состоянию на сентябрь 2026 года шесть ведущих китайских ИИ-компаний вместе зарабатывают около 10% выручки, связанной с ИИ, которую получают OpenAI и Anthropic вместе взятые. У потребительских приложений низкая валовая маржа, а маржа на API ограничена из-за того, что веса моделей публикуются в открытом доступе. Решения для бизнеса и государства приносят существенную прибыль, но плохо масштабируются: доля локальных (on-premise) внедрений в выручке Z.ai снизилась с 73,7% до 13,5% в период между 2025 годом и первым полугодием 2026 года.
В чём ошибается ИИ и чему нас учат неудачи
Оригинальное название: What AI gets wrong and what failure teaches us
В этом выпуске подкаста Microsoft Research выступает Дженнифер Невилл, партнёр-руководитель исследовательской группы в Microsoft; она рассказывает о роли оценки в повышении производительности ИИ для удовлетворения потребностей пользователей. В выпуске говорится о неожиданных сбоях, которые возникают при тестировании моделей за пределами традиционных бенчмарков. В беседе также даются практические советы по работе с современными системами ИИ и объясняется, почему важно изучать данные, когда результаты расходятся с ожиданиями.
Исследователи суперкомпьютеров документируют эволюцию аппаратного обеспечения для ИИ
Оригинальное название: Supercomputing researchers document evolution of AI hardware
Суперкомпьютерный центр Lincoln Laboratory с 2018 года изучает новейшее ИИ-оборудование в рамках Lincoln AI Computing Survey (LAICS), которому теперь посвящена шестая статья. В обзоре обобщаются современные коммерческие ИИ-ускорители и сравниваются их пиковая производительность и пиковое энергопотребление. В отрывке отмечается, что ИИ-ускорители также могут применяться в других параллельных задачах, например, при моделировании молекулярных функций и ускорении симуляций гидродинамики.
Расширение Cyber Verification Program
Оригинальное название: Expanding the Cyber Verification Program
Anthropic запустила расширенную программу Cyber Verification Program (CVP), которая предоставляет квалифицированным специалистам по безопасности доступ к передовым кибервозможностям и сокращённым классификаторам блокировки. Она объединяет прежние Project Glasswing и CVP в три уровня доступа, и каждый уровень включает самые мощные модели компании.
ИИ и проактивный путь к (прогнозируемому) процветанию | Deloitte Global
Оригинальное название: AI and a Proactive Path to (Projected) Prosperity | Deloitte Global
Глобальная биотехнологическая компания, специализирующаяся на генетической медицине, осознала преобразующий потенциал ИИ и хотела начать применять его как можно скорее. После того как небольшое прототипирование подтвердило его ценность, компания пришла к выводу, что для её реализации потребуются устойчивые, финансируемые и организованные усилия. Уже имея общий план, она обратилась за помощью в его реализации в Deloitte Consulting.
Atlassian и OpenAI расширяют партнёрство, чтобы превращать корпоративные знания в действия
Оригинальное название: Atlassian and OpenAI expand partnership to turn enterprise knowledge into action
Atlassian и OpenAI расширяют партнёрство. Их цель — связать передовые модели с корпоративными знаниями, чтобы помочь командам планировать, создавать и выполнять работу.
ИИ и технологии в аудите
Оригинальное название: AI and technology in Audit
KPMG рассказывает о своих усилиях по проведению аудитов на основе рисков и данных с использованием ИИ-технологий нового поколения. Её глобальная платформа умного аудита KPMG Clara применяет ИИ и автоматизацию, чтобы предоставлять клиентам круглосуточный доступ к статусу аудита, а более 95 000 специалистов по аудиту используют её для единообразного выполнения работ по всему миру. KPMG также представила новые возможности подтверждения надёжности ИИ, соотнесённые с её Trusted AI Framework.
Раскрытие потенциала планетарных геопространственных фундаментальных моделей Earth AI для глобального общественного здравоохранения
Оригинальное название: Unlocking Earth AI’s planetary geospatial foundation models for global public health
Population Dynamics Foundation Model (PDFM) от Google Earth AI устраняет пробелы в данных и задержки в отчётности в эпидемиологических рабочих процессах. Пять тематических исследований, подготовленных совместно с партнёрами, показывают, как планетарные геопространственные фундаментальные модели можно применять в здравоохранении. Модель сжимает данные о поисковых трендах с сохранением конфиденциальности, мобильности людей, плотности застройки и факторах окружающей среды в эмбеддинги местоположений, которые можно подключать к существующим моделям без дообучения под конкретную задачу.
Развитие работы с компьютером вместе с Ironclad
Оригинальное название: Advancing computer use with Ironclad
OpenAI и Ironclad обучают и оценивают ИИ-агентов на сложных процессах работы с контрактами. Цель — продвинуть использование компьютера для профессиональной работы.
Управление ИИ: критически важная задача для современных советов директоров, 2-е издание | Deloitte Global
Оригинальное название: Governance of AI: A critical imperative for today’s boards, 2nd edition | Deloitte Global
Второе издание опроса Deloitte «Governance of AI», охватившего 695 членов советов директоров и руководителей в 56 странах, показывает, что советы директоров все активнее занимаются ИИ. Доля тех, кто говорит, что ИИ не входит в повестку совета, снизилась с 45% до 31%, а доля сообщающих об ограниченных знаниях об ИИ или их отсутствии — с 79% до 66%. Тем не менее 31% респондентов считают, что их организации не готовы к внедрению ИИ.
Делимся прогрессом ИИ в математике
Оригинальное название: Sharing AI progress in mathematics
OpenAI опубликовала новые результаты по открытым задачам математики, полученные внутренней передовой моделью. Она также делится формализациями доказательств в Lean и подробностями исследования на GitHub.
Почему телекоммуникационные операторы строят свою стратегию в области ИИ на открытых моделях
Оригинальное название: Why Telecom Operators Are Building Their AI Strategy on Open Models
Операторы связи строят свои стратегии в области ИИ на открытых моделях не только из-за стоимости, но и ради возможности доверять ИИ, контролировать и настраивать его. В отчёте NVIDIA State of AI in Telecommunications 89% респондентов заявили, что открытые модели и программное обеспечение важны для стратегии ИИ их компании. В статье говорится, что открытые модели обеспечивают интеллект передового уровня при меньших затратах, настройку под нужды телеком-отрасли и гибкое развёртывание в облаке, на частной инфраструктуре и на периферии.
Города будущего на основе ИИ | Deloitte Global
Оригинальное название: AI-powered cities of the future | Deloitte Global
Deloitte, ServiceNow, NVIDIA и ThoughtLab изучили планы, инвестиции и практики в области ИИ в 250 городах 78 стран. В исследовании рассматривается, как города используют всё — от машинного обучения и RPA до генеративного и агентного ИИ, а отчёт сосредоточен на сценариях использования и лучших практиках в шести городских сферах.
Как Jump Trading масштабирует количественные исследования с помощью ChatGPT
Оригинальное название: How Jump Trading is scaling quant research with ChatGPT
Jump Trading использует OpenAI для расширения количественных исследований. В отчёте показано, как более длительные рабочие процессы с ИИ объединяют несколько источников данных с проверкой человеком.
Сокращение разрыва в возможностях в сфере ИИ для социального сектора | Stanford HAI
Оригинальное название: Bridging the Opportunity Gap in Social Sector AI | Stanford HAI
Stanford HAI и Project Evident опросили некоммерческие и благотворительные организации о том, как они используют ИИ сейчас и планируют использовать в будущем. Половина из более чем 230 респондентов уже применяет инструменты ИИ в работе, а 76% считают, что их организациям было бы полезно использовать их активнее. Респонденты проявили живой интерес к тому, как ИИ может расширить социальный эффект, не упуская из виду риски.
За рамками пилотов и PR: что делает партнёрства в сфере «ИИ во благо» успешными | Stanford HAI
Оригинальное название: Beyond Pilots and PR: What Makes AI-for-Good Partnerships Work | Stanford HAI
В этой работе рассматривается, как некоммерческие организации и передовые AI-лаборатории сотрудничают для применения ИИ на благо общества, и предлагаются рекомендации по структуре таких партнёрств и их финансирования для повышения отдачи. На основе интервью с 36 людьми из 24 организаций и четырёх кейс-стади в работе делается вывод, что некоммерческие организации в первую очередь ищут техническую экспертизу, понимание того, как ИИ может помочь в реализации их миссий, и финансовые ресурсы. AI-лаборатории стремятся продемонстрировать социальный эффект, получить опыт реального внедрения в условиях ограниченных ресурсов и добиться масштабного распространения своих технологий.
Открытые и возникающие проблемы агентной конфиденциальности и безопасности: контекстный подход
Оригинальное название: Open and Emergent Problems in Agentic Privacy and Security: A Contextual Angle
Новый отчет семинара, подготовленный более чем 50 лидерами из академической среды и индустрии на семинаре Google Contextual Agent Privacy and Security (CAPS), прошедшем в конце 2025 года в Нью-Йорке, описывает открытые направления исследований в области конфиденциальности и безопасности агентных систем. Опираясь на теорию контекстуальной целостности (Contextual Integrity), он утверждает, что агенты должны следовать контекстуальным поведенческим нормам, и призывает к скоординированной защите на уровне систем, моделей, пользователей и экосистемы.
Готовы ли правительства к ИИ-агентам?
Оригинальное название: Are Governments Ready for AI Agents?
Правительствам необходимо признать риски, создаваемые агентными системами ИИ, и установить чёткие принципы управления ими, считает Джонатан Рюстрём из Оксфордского интернет-института. В отрывке агенты описываются как системы общего назначения, способные планировать, использовать инструменты, решать сложные задачи и работать автономно. Также сообщается, что в июле 2026 года некоторые агенты OpenAI взломали несколько внешних сайтов, и поднимается вопрос о том, кто несёт ответственность, когда агенты нарушают закон.
Масштабирование инференса ИИ
Оригинальное название: Scaling AI inference
Инференс меняет экономику ИИ, архитектуры инфраструктуры и инвестиционные приоритеты во всей полупроводниковой экосистеме.
ИИ меняет работу. Теперь он должен изменить и организацию
Оригинальное название: AI is changing work. Now it has to change the organization
Первый этап внедрения ИИ в компаниях дал людям в руки мощные новые инструменты. Чтобы реализовать более масштабные возможности агентного ИИ, руководителям потребуется переосмыслить саму структуру организации.
Регуляторный радар ИИ: выпуск 2
Оригинальное название: AI Regulatory Radar: Issue 2
Наш подход к правилам ЕС о происхождении текста
Оригинальное название: Our approach to EU text provenance rules
OpenAI объясняет, как она подходит к водяным знакам для текста в соответствии с правилами ЕС. В статье рассматривается, где применяются водяные знаки и как работает обнаружение, а также почему доступ сначала получат исследователи.
Как помочь крупной организации здравоохранения выстроить обработку страховых требований на основе ИИ
Оригинальное название: Helping a large health care organization orchestrate AI powered claims operations
Компания в сфере здравоохранения не могла улучшить обработку медицинских страховых требований, несмотря на значительные инвестиции в традиционную автоматизацию: уровень автоматического урегулирования застопорился, а затраты, переплаты и штрафы исчислялись миллионами долларов в год. Deloitte внедрила и теперь эксплуатирует решение на базе ИИ на платформе AWS, которое с помощью агентного ИИ автоматизирует проверку требований и принятие решений по ним без перестройки существующих систем. Решение автоматизирует обработку 6 миллионов требований в год и сокращает время обработки на 20-35%.
Кто бы мог подумать, что самосовершенствование может быть таким пугающим?
Оригинальное название: Who knew self-improvement could be so terrifying?
В этом интервью Harvard Gazette профессор права и информатики Джонатан Зиттрейн (Jonathan Zittrain) рассматривает «рекурсивное самосовершенствование» — так Anthropic называет ИИ-систему, способную полностью автономно проектировать и разрабатывать собственного преемника. Руководители и исследователи Anthropic, OpenAI и других ИИ-компаний недавно предупреждали, что ИИ может выходить из-под контроля человека. Зиттрейн обсуждает прогресс в создании самосовершенствующегося ИИ и создаваемую им угрозу.
Управление с помощью агентного ИИ: когда машины действуют от имени правительства — OECD.AI
Оригинальное название: Governing with agentic AI: when machines act on government’s behalf - OECD.AI
Агентный ИИ поднимает новые вопросы о том, как правительства могут обеспечивать безопасность, защищённость и надёжность ИИ, когда машины действуют от их имени.
Передовые ИИ-агенты проверяют границы корпоративного контроля: 4 вопроса к руководителям
Оригинальное название: Frontier AI agents are testing enterprise control limits: 4 questions for leaders
Недавние инциденты с передовым ИИ показывают, как автономные системы могут обходить заданные границы. В материале предлагаются четыре вопроса, которые руководители могут задать, чтобы укрепить управление ИИ и помочь организациям контролировать доступ и действия агентов.
Создание рекламы с учётом того, как люди используют ИИ
Оригинальное название: Building advertising for the way people use AI
OpenAI представляет в ChatGPT новый визуальный формат рекламы. Компания также расширяет инструменты измерения, партнёрства по атрибуции и варианты обеспечения соответствия бренду для рекламодателей.
Signify превращает амбиции в области ИИ в практические приложения
Оригинальное название: Signify turns AI ambition into practical applications
KPMG в Нидерландах помогла светотехнической компании Signify ускорить внедрение Microsoft Copilot и Copilot Studio среди примерно 26 000 сотрудников с помощью структурированной программы AI Champion Adoption Program. Программа включала восемь учебных сессий и десять семинаров по бизнес-направлениям, в результате которых было выявлено 126 потенциальных сценариев использования. Microsoft присоединилась в качестве технологического партнёра.
От снимка до плана лечения: ИИ помогает устранить самые опасные пробелы в борьбе с раком молочной железы
Оригинальное название: From Scan to Treatment Plan, AI Helps Close Breast Cancer’s Deadliest Gaps
Стартапы применяют ИИ на каждом этапе лечения рака молочной железы, включая визуализацию, оценку рисков и выбор лечения. Большинство женщин старше 40 лет пропускают рекомендованный ежегодный скрининг, а радиологам приходится анализировать больше маммограмм при меньшем числе коллег. Носимая система 3D-УЗИ от iSono Health получает стандартизированный объём молочной железы примерно за две минуты на каждую железу, тогда как обычное ручное УЗИ занимает до 45 минут.
Суверенные фонды стран Персидского залива делают ставку на инвестиции в ИИ ради диверсификации и повышения конкурентоспособности | Deloitte Global
Оригинальное название: Gulf SWFs look to AI investments in diversification, competitiveness push | Deloitte Global
Суверенные фонды благосостояния стран Персидского залива направили значительный капитал в бизнесы, связанные с ИИ, включая стартапы в области генеративного ИИ, полупроводники, инфраструктуру и дата-центры. Мировые технологические гиганты, такие как Amazon, Microsoft и Google, объявили о многомиллиардных партнёрствах с ОАЭ, Саудовской Аравией и другими странами. Поскольку у фондов нет масштаба для прямой конкуренции с технологическими гигантами США или Китая, они сосредоточены на партнёрствах и нишевых направлениях, хотя такая стратегия сопряжена с рисками из-за быстрых изменений в отрасли и геополитического разъединения.
Accenture запускает Advanced Intelligence Group, чтобы помочь клиентам решать самые сложные задачи в области ИИ
Оригинальное название: Accenture Launches Advanced Intelligence Group to Help Clients Solve Their Most Complex AI Challenges
Accenture запустила Advanced Intelligence Group — глобальную сеть специалистов, которые объединяют экспертизу в области ИИ, данных, отраслей, функций и платформ технологических экосистем. Первоначальные направления работы включают агентный ИИ, продвинутую работу с данными, цепочки поставок и инжиниринг, а также возможности экосистем на платформах, таких как Databricks и Snowflake. Исследование Accenture Pulse of Change показало, что лишь около четверти руководителей высшего звена сообщают о достижении широкой и устойчивой бизнес-ценности от ИИ.
К доказуемо приватному обучению на федеративных данных
Оригинальное название: Toward provably private learning from federated data
Google анонсирует систему федеративного обучения нового поколения, которая обеспечивает внешне проверяемые гарантии конфиденциальности, перенося вычисления на сервер для повышения скорости обучения, точности и охвата устройств. Система использует доверенные среды исполнения (TEE), чтобы гарантии анонимизации данных можно было полностью проверять и аудировать. Логика, работающая в TEE, поддаётся удалённой аттестации, поэтому третьи стороны могут её проверить.
Наука | Отчёт AI Index 2026 | Stanford HAI
Оригинальное название: Science | The 2026 AI Index Report | Stanford HAI
В этой новой главе отчёта AI Index рассматривается растущая роль ИИ в таких научных областях, как биология, химия, физика и астрономия. В 2025 году в естественных науках вышло около 80 150 публикаций, связанных с ИИ, что на 26% больше, чем в 2024 году, а на долю ИИ теперь приходится 5,8%–8,8% научных исследований против менее 1% в 2010 году. Результаты неравномерны: лучшие модели превосходят средние показатели экспертов-людей на ChemBench, но передовые модели набирают менее 20% на ReplicationBench, лучший агент достигает 38,8% на PaperArena против 83,5% у PhD-экспертов, а модели показывают примерно 17% на BixBench.
Сколько ИИ-агентов мы могли бы запустить?
Оригинальное название: How many AI agents could we run?
Оборудование с памятью высокой пропускной способности (HBM), поставленное в 2025–27 годах, в перспективе могло бы обеспечить работу десятков и сотен миллионов одновременно работающих агентов на базе передовых моделей — при условии полного развёртывания и выделения на эти задачи. Более эффективные модели потенциально могли бы поддерживать миллиарды. Если применить бенчмарки обслуживания DeepSeek V4 Pro к прогнозируемым поставкам оборудования, получится около 1,9 миллиарда одновременных агентов.
Вычислительные инструменты для самых сложных проблем общества
Оригинальное название: Computational tools for society’s most complex challenges
Адъюнкт-профессор MIT Кэти Ву (Cathy Wu) использует машинное обучение и обучение с подкреплением, чтобы помогать намечать улучшения сложных систем, в том числе транспортных. По словам Ву, проектирование транспортных систем требует моделирования от десятков до тысяч вариантов, что недоступно современным инструментам, если процесс должен опираться на данные. Обучение с подкреплением представлено как способ освободить исследователей транспорта и их партнёров-практиков, чтобы они могли проектировать нужные им системы.
Chatham масштабирует свою экспертизу в области рынков капитала вместе с OpenAI
Оригинальное название: Chatham scales its capital markets expertise with OpenAI
Chatham Financial использует Codex и GPT-5.6 для создания технологий и перестройки своих рабочих процессов. В результате время валидации сделок сократилось с 30 минут до менее чем 4.
Пауза, разворот или ускорение: SaaS в эпоху агентного ИИ
Оригинальное название: Pause, pivot, or accelerate: SaaS in the age of agentic AI
Агентный ИИ меняет аргументы в пользу модернизации в страховании. Руководители Guidewire, Bessemer Venture Partners и SAP обсуждают, как страховщики могут ответить на это, учитывая свои текущие обязательства.
Последние новости об ИИ, которые мы объявили в сентябре 2026 года
Оригинальное название: The latest AI news we announced in September 2026
Сентябрьский обзор ИИ от Google за 2026 год рассказывает о Gemini 4 Argon, новых Connected Apps в приложении Gemini и WeatherNext 3. Среди других новинок — естественные голосовые модели, научные работы, такие как составление карты ДНК человека и отслеживание глобального метана из космоса, а также новые инструменты Googlebook и Gemini для Windows.
Claude Frontier Academy: $100M на обучение 10 000 инженеров
Оригинальное название: Claude Frontier Academy: $100M to train 10,000 engineers
Anthropic запустила Claude Frontier Academy при поддержке обязательства в размере 100 млн долларов: до конца 2027 года обучить 10 000 Frontier Deployed Engineers. В первые наборы вошли инженеры из Accenture, Bain, Deloitte, McKinsey, Morgan Stanley и других компаний. Программа призвана устранить нехватку специалистов, необходимых для внедрения ИИ в бизнес.
NVIDIA DGX Spark 64GB даёт разработчикам больше возможностей для создания и масштабирования локального ИИ
Оригинальное название: NVIDIA DGX Spark 64GB Gives Developers More Ways to Build and Scale Local AI
Конфигурация NVIDIA DGX Spark с 64 ГБ унифицированной памяти будет доступна у партнёров-производителей Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP и MSI. Она запускает локальных ИИ-агентов на устройстве с помощью DGX OS и программного стека NVIDIA AI и поддерживает модели с числом параметров до 100 миллиардов. В тесте NVIDIA с Qwen 3.8 27B две объединённые в кластер системы по 64 ГБ показали производительность до 1,7 раза выше, чем одна система.
Руководство по моделям семейства GPT-6
Оригинальное название: A model guide for the GPT-6 family
Это руководство помогает стартапам выбрать среди моделей GPT-6. В нём рассматриваются настройка уровня рассуждений, улучшение промптов и навыков, координация инструментов и подготовка рабочих процессов к промышленной эксплуатации.
Техническая производительность | Отчет AI Index 2026 | Stanford HAI
Оригинальное название: Technical Performance | The 2026 AI Index Report | Stanford HAI
В этой главе дан всесторонний обзор производительности ИИ в 2025 году в области изображений, видео, языка, речи, рассуждений, робототехники и агентных систем. Передовые модели улучшили результат на Humanity's Last Exam на 30 процентных пунктов за один год. Оценки, которые должны были оставаться сложными годами, теперь насыщаются за считаные месяцы, что сокращает период, в течение которого бенчмарки остаются полезными.
Barclays масштабирует использование Claude, чтобы модернизировать операции и улучшить клиентский опыт
Оригинальное название: Barclays scales Claude to upgrade operations and improve client experience
Barclays расширяет стратегическое сотрудничество с Anthropic, чтобы внедрить безопасный ИИ корпоративного уровня во всех своих подразделениях по всему миру. Банк использует Claude для разработки ПО, модернизации устаревших систем и повышения операционной эффективности. Barclays ожидает, что к концу 2026 года Claude Code будут использовать 50% его разработчиков, а в 2027 году — большинство его инженеров-программистов.
Будущее генеративного ИИ в спорте
Оригинальное название: The Future of GenAI in Sports
Три сходящихся фактора обусловливают «момент GenAI» в профессиональном спорте: взрывной рост объема данных от умных устройств, прогресс в вычислительных мощностях и экспертиза, позволяющая превращать данные в выводы. Ожидается, что это превратит спортивные данные из дорогостоящего обязательства в ценный актив с совокупным глобальным экономическим эффектом в $19.9 трлн до 2030 года и 3.5% мирового ВВП в 2030 году. Для получения выгод необходим стратегический подход, управление рисками в рамках надежной системы и умение не отставать от стремительных технологических изменений.
Цифровая жизнь не обязана быть такой
Оригинальное название: Digital life doesn’t have to be this way
Писатель и активист Кори Доктороу выступил в Центре Беркмана—Кляйна, призвав бороться с монополиями цифровой эпохи и усомнившись, что ИИ улучшит жизнь людей или оправдает свои издержки. Он объяснил понятие «эншитификация» — процесс, при котором крупные технологические платформы сначала привлекают пользователей, затем продают их бизнес-клиентам, а затем предают и этих клиентов.
ИИ и право: юридические и этические подводные камни
Оригинальное название: AI and the law: Spotlighting the legal and ethical pitfalls
В статье рассматриваются юридические риски, связанные с ИИ, с акцентом на нормативную среду ЕС и Великобритании. Закон ЕС об ИИ (EU AI Act), действующий с августа 2024 года, устанавливает конкретные требования к системам ИИ с высоким уровнем риска, тогда как Великобритания пока не приняла соответствующего закона и вместо этого разрабатывает отраслевые правила на основе схожих принципов. Авторы утверждают, что проактивный подход к доверию к ИИ, которого всё чаще требуют клиенты, может выходить за рамки соблюдения норм: он помогает укреплять доверие и бренды и создавать ценность.
Управляемые сервисы признаны стратегическим двигателем ускорения внедрения ИИ
Оригинальное название: Managed services recognized as strategic engine for AI acceleration
Согласно исследованию KPMG Managed Services Outlook Survey 2026, проведённому с исследованиями и анализом IDC, более 90 процентов руководителей из более чем 1200 топ-менеджеров считают управляемые услуги необходимыми для внедрения агентного ИИ. Восемьдесят семь процентов включили управляемые услуги в свои планы цифровой трансформации. Пятьдесят шесть процентов покупателей называют управление ИИ главным приоритетом инвестиций в управляемые услуги на ближайшие два года.
Графоцентричный агентный интеллект
Оригинальное название: Graph-centric agentic intelligence
Дополнение графа сети агентным ИИ создаёт «цифровой двойник», который помогает локализовать сбои в сети.
Как ИИ изменит организации, занимающиеся комплаенсом
Оригинальное название: How AI is poised to reshape compliance organizations
ИИ может повысить эффективность команд по комплаенсу и, благодаря интеллектуальным агентам, отслеживающим изменения в регулировании в реальном времени, сделать их более гибкими, одновременно снижая риск штрафов. Внедрение зависит от соответствия сценариев использования потребностям бизнеса; среди текущих применений — проверка документов, приведение договоров в соответствие с нормативными требованиями, мониторинг комплаенса, разработка политик и управление кейсами после сообщений информаторов. В статье также рассматриваются типичные барьеры внедрения и способы их преодоления руководителями.
The Den освобождает 10–15 часов в неделю для роста с помощью ChatGPT Work
Оригинальное название: The Den frees up 10-15 hours a week to grow with ChatGPT Work
Как ИИ-агенты меняют автоматизацию бизнес-процессов
Оригинальное название: AI Agents Redefining Business Process Automation
ИИ-агенты способны понимать контекст, динамически обучаться и принимать самостоятельные решения, расширяя возможности роботизированной автоматизации процессов (RPA). RPA хорошо подходит для чётко определённых структурированных задач, тогда как агентная автоматизация процессов (APA) может автоматизировать динамические рабочие процессы, требующие рассуждений и адаптации к меняющимся условиям, хотя для неё нужны более продвинутые модели, моделирование знаний и интеграция данных. В отчёте рекомендуется сохранить RPA для структурированных задач и интегрировать ИИ-агентов под контролем человека для более адаптивной автоматизации.
Наука в стиле Claude
Оригинальное название: Claude-shaped science
Проф. Matthew Schwartz рассказывает, как он перестал бороться с Claude и позволил ему находить задачи, соответствующие его сильным сторонам, что привело к созданию BootLoops — набора инструментов для точных расчётов в количественных науках. Claude обнаружил связи с экологией, популяционной генетикой и примерно дюжиной других областей. Schwartz работал с экспертами предметных областей, чтобы направить набор инструментов на вопросы, важные для этих областей.
Вечное дополнение
Оригинальное название: The eternal complement
В материале высказывается мысль, что передовой ИИ может оказаться наиболее важным для рутинной работы, стоящей за прорывными идеями. Рассматривается, почему исполнение может определять облик следующей экономики и темпы прогресса.
Новый инструмент позволяет пользователям исправлять 3D-модели, созданные ИИ, а затем изготавливать их именно так, как нужно
Оригинальное название: New tool lets users repair AI-generated 3D models, then fabricate them just the way they want
InstructMesh — это генеративный ИИ-инструмент, разработанный исследователями из MIT CSAIL, Google и Northeastern University. Пользователи могут с его помощью создать 3D-модель, а затем выделить отдельные части для доработки перед 3D-печатью. Инструмент создан, чтобы понимать, как должны выглядеть изделия и какие правки нужны пользователям; исследователи CSAIL использовали его, чтобы сделать кружку, которую, похоже, обвивает дракон.
Как графические процессоры NVIDIA помогают ускорить работу GPT-6 Astra от OpenAI
Оригинальное название: How NVIDIA GPUs Help Accelerate OpenAI’s GPT-6 Astra Ultrafast
GPT-6 Astra Ultrafast, работающая на GPU NVIDIA Blackwell, теперь доступна в API OpenAI и для подходящих пользователей ChatGPT Work и Codex. Она обеспечивает генерацию токенов до 8 раз быстрее, чем режим Astra Standard, что может сократить циклы «правка — тест — отладка» у кодинг-агентов и сделать интерактивные приложения более отзывчивыми. OpenAI заявляет, что также использует собственные модели для доработки программного обеспечения инференса, работающего на GPU NVIDIA.
ИИ в юриспруденции
Оригинальное название: AI in Legal
По мнению KPMG, генеративный ИИ может помогать юридическим командам в управлении контрактами, соблюдении нормативных требований, поддержке судебных разбирательств и снижении рисков. Эти возможности сочетаются с Trusted AI Framework, в котором упор делается на управление и этику.
Как Albertsons Companies переосмысливает розничную торговлю изнутри
Оригинальное название: How Albertsons Companies is reimagining retail from the inside out
Albertsons Cos. использует ChatGPT Enterprise и API OpenAI, чтобы помочь своим командам работать быстрее. Компания также стремится сделать покупки продуктов проще для миллионов покупателей.
От данных к мудрости
Оригинальное название: From data to wisdom
В этом отчете рассматриваются сценарии применения ИИ в юридической сфере, такие как управление контрактами, снижение юридических рисков и повышение операционной эффективности, а также предлагается дорожная карта преобразования внутренних юридических департаментов. ИИ может ускорить процессы, требующие работы с большим объемом документов, повысить точность, снизить затраты и укрепить соблюдение требований, освободив команды для решения стратегических задач. К конкретным сценариям относятся управление контрактами, eDiscovery и судебные споры, управление комплаенсом и юридические исследования.
Будущее программного обеспечения в эпоху ИИ
Оригинальное название: The future of software in the age of AI
Deloitte утверждает, что ИИ трансформирует индустрию программного обеспечения, нарушая бизнес-модели и стратегии монетизации. Ранние последователи значительно увеличивают рыночную капитализацию, а получение выручки смещается от системных интеграторов к софтверным компаниям. ИИ также автоматизирует бэк-офисные задачи в продажах, поддержке и ИТ.
SynthID Bio: методы водяных знаков для синтетической биологии
Оригинальное название: SynthID Bio: Watermarking methods for synthetic biology
SynthID Bio — семейство методов водяных знаков, созданных для синтетической биологии с целью укрепления биобезопасности и научной добросовестности. Они изменяют выбор аминокислот в последовательностях и атомные координаты в предсказанных 3D-структурах, создавая обнаруживаемый сигнал. В экспериментах эти изменения не повлияли на биологическую функцию белков.
Этот игровой ИИ стал новым чемпионом в Stratego
Оригинальное название: This game-playing AI is the new champ at Stratego
Исследователи из MIT, Университета Карнеги — Меллона, Нью-Йоркского университета и Стэнфордского университета создали ИИ-систему, которая с большим отрывом победила лучших игроков-людей в настольную военную игру Stratego. Эту систему также дешевле и менее затратно с точки зрения вычислений обучать, чем следующие по качеству модели, и она превзошла лучших игроков-людей в других стратегических играх с иными правилами. Когда-нибудь она сможет помогать людям, принимающим решения, выбирать стратегии в ситуациях со скрытой информацией.
Как помочь малому бизнесу применять ИИ
Оригинальное название: Helping small businesses put AI to work
OpenAI сотрудничает с America's SBDC, чтобы расширить практическое обучение работе с ИИ и локальную поддержку малого бизнеса. Компания также выпустила новый отчёт о том, как небольшие команды используют ИИ.
Извлекайте ценность из GenAI — и не только
Оригинальное название: Drive Value from GenAI—and Beyond
В отчёте Deloitte и ServiceNow 2024 Workflow Automation Outlook объясняется, как максимально эффективно использовать инвестиции в технологии в период быстрых перемен. В нём выделены пять трендов на 2024 год: использование человеческого фактора в ИИ, модернизация цифрового ядра, защита данных и лидерство в кибербезопасности, инновации внутри отраслей и получение ценности от управляемых сервисов. Также в отчёте показано, какую ценность эти тренды приносят в части роста выручки, операционной маржи, эффективности активов и ожиданий.
Прогнозирование рисков космической погоды для электросетей
Оригинальное название: Forecasting space weather risks on power grids
Система машинного обучения может предсказывать, где вероятны повреждения энергосистем, за 30–60 минут до прихода космической бури. Она формирует оценки риска для конкретных мест по 66 935 подстанциям на континентальной части США, используя информацию о солнечном ветре на момент прогноза. Конвейер обнаружил почти 80% крупных событий космической погоды в период оценки.
От кремния к сервису
Оригинальное название: Silicon2Service
Silicon2Service от Deloitte на базе NVIDIA — это управляемая высокопроизводительная основа для ИИ. Она помогает организациям перейти от экспериментов к масштабному внедрению. В число перечисленных услуг входят приоритизация сценариев использования ИИ, подбор GPU и оценка совокупной стоимости владения, а также планирование, проектирование и настройка ИИ-инфраструктуры.
Пресечение скоординированной кампании по дистилляции моделей
Оригинальное название: Disrupting a coordinated model-distillation campaign
OpenAI рассказывает, как компания пресекла кампанию, направленную на извлечение защищённых рассуждений модели. Также она усиливает защиту от состязательной дистилляции.
MIT Transit Lab разработает ИИ-платформу для агентств общественного транспорта
Оригинальное название: MIT Transit Lab to develop an AI platform for public transit agencies
Лаборатория MIT Transit Lab разработает Public Transit Intelligence Hub (PTIQ) на средства Google.org в размере 2,1 млн долларов — это один из всего 15 проектов, отобранных в рамках Google.org Impact Challenge: AI for Government Innovation. PTIQ призван объединить мониторинг в реальном времени, управление операциями и коммуникацию с пассажирами транспортных агентств в единой платформе под управлением ИИ. Он должен помочь сотрудникам диспетчерских центров принимать более обоснованные решения и предоставлять пассажирам более оперативную и точную информацию.
Внедрение агентных ИИ-систем на практике: что рассказывают специалисты о развёртывании и управлении - OECD.AI
Оригинальное название: Putting agentic AI systems to work: What practitioners reveal about deployment and governance - OECD.AI
В материале рассматривается, как разные организации применяют агентный ИИ на практике и какие подходы к управлению они выбирают для ответственного использования.
Уникальное влияние генерального директора на успех — или провал — ИИ в организациях
Оригинальное название: The CEO’s singular impact on the success—or failure—of AI in organizations
Некоторые аспекты возможностей ИИ генеральные директора не могут делегировать: повышение амбиций организации, перестройку её архитектуры работы и перезагрузку её культуры.
Сервисы генеративного ИИ
Оригинальное название: Generative AI services
Deloitte описывает генеративный ИИ как инструмент, превращающий неструктурированные данные в логичные результаты, но подчёркивает, что для определения цели и обеспечения доверия нужен вклад человека. Компания предлагает услуги, помогающие бизнесу переосмыслить бизнес-модели и создать долгосрочную ценность. Среди них — выявление возможностей и рисков ИИ, проведение проверок концепции, налоговая аналитика и подготовка организаций к новым способам работы.
Представляем dots
Оригинальное название: Introducing dots
OpenAI представила dots — проактивных ассистентов, которые могут продолжать работу над сложными проектами и повседневными задачами. В публикации объясняется, как dots помогают пользователям сохранять контроль, пока работа продвигается вперёд.
Чего вы хотите от ИИ?
Оригинальное название: What do you want from AI?
Anthropic проводит новое исследование с помощью Anthropic Interviewer, чтобы изучить опыт людей с ИИ, и участники могут сделать свои интервью общедоступными. В предыдущем исследовании приняли участие 81 000 человек, и оно повлияло на исследовательскую повестку компании. Цель нового этапа — сделать ответы широко доступными.
Кто здесь главный?
Оригинальное название: Who’s in charge here?
На панельной дискуссии, организованной совместно с Berkman Klein Center при Гарварде, учёные и лидеры индустрии обсуждали, как снизить риски ИИ и сохранить за людьми контроль над его развитием. Джефф Данн из Digital Trust Council заявил, что эта технология по своей природе обоюдоострая: инструменты, способные победить болезни, могут также создавать биологическое оружие. Амит Голденберг из Harvard Business School сформулировал главный вопрос так: какие виды взаимодействия улучшают благополучие людей, а какие вредят ему.
Представляем GPT-6.1 Sol
Оригинальное название: Introducing GPT-6.1 Sol
GPT-6.1 Sol представлена как модель с интеллектом, близким к Astra, для программирования, работы с компьютером и профессиональных задач. Её стандартные цены на входные и выходные токены в API составляют одну пятую от цен Astra.
Итоги DevDay 2026
Оригинальное название: DevDay 2026 Recap
Итоги DevDay 2026 от OpenAI охватывают более 20 анонсов, включая GPT-6 Astra, ChatGPT, Codex, API, безопасность и новые инструменты для разработчиков.
Рабочая сила в движении: навыки и пути к будущим профессиям в США
Оригинальное название: Workforce in motion: Skills and pathways to future jobs in the United States
ИИ, автоматизация и более широкие структурные тенденции ускоряют перераспределение работы в экономике США. Чтобы получить выгоды, потребуется выстраивать новые карьерные траектории и развивать новые навыки, а также снижать барьеры между сокращающимися и растущими профессиями.
Реализация отчёта по Закону о прозрачности в сфере передового ИИ для многосторонних семинаров Департамента технологий Калифорнии | Stanford HAI
Оригинальное название: Implementing the Transparency in Frontier AI Act Report for the California Department of Technology Multistakeholder Workshops | Stanford HAI
В этой статье Роб Райх из Stanford HAI и Дейдре К. Муллиган из UC Berkeley дают Департаменту технологий Калифорнии конкретные рекомендации по реализации требований к прозрачности в сфере передового ИИ. В отчёте обобщены итоги двух семинаров, состоявшихся 12 и 13 августа 2026 года и призванных собрать мнения самых разных заинтересованных сторон для первого ежегодного отчёта CDT в соответствии с Законом о прозрачности в сфере передового ИИ (Transparency in Frontier AI Act). Рекомендации выражают позицию только авторов.
Последствия «алгоритмической монокультуры» зависят от деталей
Оригинальное название: The effects of an “algorithmic monoculture” depend on the details
Использование одного алгоритма найма в нескольких компаниях, известное как алгоритмическая монокультура, создаёт для соискателей меньше проблем, чем предполагали прежние исследования, и в зависимости от применяемого подхода может даже быть полезным, говорится в исследовании MIT. Исследователи систематически оценили основные возражения, включая систематическое исключение, и пришли к выводу, что эти и многие другие аргументы либо несостоятельны, либо не являются решающими против всех форм монокультуры.
Представляем Quine: исследовательскую ИИ-систему, созданную для сложности биологии
Оригинальное название: Introducing Quine: An AI research system designed for the complexity of biology
Quine — исследовательский проект на ранней стадии, цель которого — построить мультимодальную модель мира биологии, а также интерактивную среду, объединяющую модели, научные инструменты, литературу и исследователей. Совместно с исследователями из Broad Institute команда использовала её для приоритизации соединений, которые, по прогнозам, вызывают терапевтические сдвиги состояния опухоли, и подтвердила несколько лучших кандидатов в лабораторных тестах. Это исключительно экспериментальная исследовательская технология, не предназначенная для клинического или медицинского применения.
Кем мы становимся, разговаривая с машинами
Оригинальное название: Who we become when we talk to machines
В своей новой книге «Artificial Intimacy» профессор MIT Шерри Тёркл утверждает, что использование чат-ботов психологически вредит людям на каждом этапе жизни. В отрывке описывается Брайан, финансовый консультант, который спросил чат-бота, права ли его бывшая партнёрша, считавшая его эмоционально недоступным. Тёркл предупреждает, что люди принимают сочувствие машины за настоящее и отворачиваются от людей в своей жизни.
Как Diffusion Controller объединяет и упрощает генерацию изображений с помощью ИИ
Оригинальное название: How Diffusion Controller unifies and simplifies AI image generation
Diffusion Controller — это легковесная сеть-«демпфер рулевого управления», которая направляет генерацию изображений так, чтобы они лучше соответствовали запросам. Её можно подключать к моделям с ограниченным доступом и закрытым исходным кодом и улучшать качество изображений, не нарушая базовую стабильность. Она представлена как фреймворк, объединяющий управление на этапе инференса и дообучение, которые ранее рассматривались как отдельные подходы.
Почему ИИ пока не вызвал массовых увольнений
Оригинальное название: Why AI hasn’t triggered mass layoffs — yet
Эксперты говорят, что ИИ уже может выполнять некоторые виды работы, но у руководителей компаний есть веские причины сохранять людей в штате. В этом году количество новостей о сокращениях, связанных с ИИ, выросло, при этом уровень безработицы остаётся около 4,1 процента. Экономист Гарвардской школы Кеннеди Дуг Эльмендорф утверждает, что нынешнее влияние ИИ на рынок труда мало что говорит о том, что произойдёт через пять–пятнадцать лет.
Медицина | Отчёт AI Index 2026 | Stanford HAI
Оригинальное название: Medicine | The 2026 AI Index Report | Stanford HAI
В этой главе рассматриваются достижения ИИ в медицине: научные открытия, клиническое применение, вовлечение пациентов и этические вопросы. MSAPairformer, языковая модель белков со 111 миллионами параметров, превзошла прежние ведущие методы на ProteinGym, а GPN-Star, геномная модель с 200 миллионами параметров, превзошла модель с 40 миллиардами параметров. Врачи в нескольких больничных системах сообщили, что тратят на написание записей до 83% меньше времени.
Google является технологическим партнёром запуска America.gov.
Оригинальное название: Google is a technology partner for the launch of America.gov.
Белый дом объявил о запуске America.gov — упрощённого онлайн-портала, через который граждане смогут получать доступ к федеральным услугам. Google назначена технологическим партнёром и будет использовать Gemini, чтобы помочь более чем 100 миллионам человек быстрее и проще получать доступ к государственным ресурсам.
GLM-5.3 и распространение передовых киберспособностей
Оригинальное название: GLM-5.3 and the spread of advanced cyber capabilities
GLM-5.3 от Zhipu AI способна автономно создавать комплексные кибератаки и, в отличие от других передовых моделей, была выпущена без действенных средств защиты от злоупотреблений. В смоделированных тестах Anthropic простые приёмы обходили её защиту в 64–100% случаев, тогда как те же атаки не срабатывали против защищённых моделей Claude. Центр стандартов и инноваций в области ИИ при NIST (CAISI) независимо назвал её «самой способной в кибервозможностях моделью с открытыми весами из выпущенных на сегодняшний день».
Страховщики считают себя лидерами в области ИИ, но пробелы в трансформации остаются, показало исследование KPMG
Оригинальное название: Insurers see themselves as AI leaders, but transformation gaps remain, KPMG research finds
44% опрошенных руководителей страховых компаний относят свои организации к верхнему квартилю по трансформации с помощью ИИ, однако функциональная перестройка остаётся редкостью. 71% используют ИИ в основном для генерации контента или автоматизации рутинных задач, а почти половина бюджетов на ИИ идёт на повышение операционной эффективности и эффективности бэк-офиса. Лишь у 11% есть очень чёткое представление о рентабельности инвестиций в ИИ.
Новый состав помогает РНК-вакцинам выдерживать высокие температуры
Оригинальное название: New formulation helps RNA vaccines withstand high temperatures
Исследователи MIT использовали алгоритм ИИ, чтобы скорректировать состав липидных наночастиц, доставляющих РНК-вакцины, сделав их более устойчивыми к нагреву. Вакцины оставались стабильными до года при комнатной температуре или в течение двух месяцев при температуре почти 100 градусов по Фаренгейту. У мышей вакцина против Covid-19, доставляемая этими частицами, вызывала иммунный ответ такой же силы, как РНК-вакцина типа Moderna, а алгоритм сократил количество необходимых экспериментов.
К аргументированным обоснованиям безопасности при обучении передового ИИ
Оригинальное название: Towards safety cases for frontier AI training
В этой публикации представлены предварительные руководящие принципы для обоснований безопасности (safety cases) при обучении передовых систем ИИ. Они охватывают технические меры защиты, операционные практики и расследование инцидентов, связанных с рассогласованием.
Блог: Accenture помогает организациям получить больший выбор и контроль в сфере ИИ с помощью моделей с открытыми весами
Оригинальное название: Blog: Accenture Helps Organizations Unlock Greater AI Choice and Control with Open-Weight Models
Accenture помогает предприятиям подбирать модели с открытыми весами и проприетарные модели под каждую рабочую нагрузку, чтобы сбалансировать выбор, производительность, контроль над данными и интеллектуальной собственностью, а также экономику. Её услуги охватывают выбор, внедрение, настройку, оценку, развёртывание, управление и эксплуатацию моделей в различных средах развёртывания. Accenture также пилотирует NVIDIA OpenShell для собственных готовых к промышленной эксплуатации персональных агентов-ассистентов.
Раскрытие ценности ИИ в страховании
Оригинальное название: Unlocking AI value in insurance
Большинство страховщиков осознают срочность трансформации с помощью ИИ, но многие по-прежнему внедряют ИИ в существующие процессы, а не перестраивают способ создания ценности. 77% руководителей страховых компаний считают, что отсутствие реакции на ИИ подорвёт их конкурентоспособность в течение пяти лет. В отчёте представлена трёхгоризонтная модель и практические шаги по перестройке клиентского опыта, операционных моделей и бизнес-моделей.
Год спустя: как Microsoft Research Asia – Singapore развивает исследования, партнёрства и таланты для реального эффекта
Оригинальное название: One year in: How Microsoft Research Asia – Singapore is advancing research, partnership and talent for real-world impact
Microsoft Research Asia – Singapore открылась 24 июля 2025 года как первая исследовательская лаборатория Microsoft в Юго-Восточной Азии. Спустя год лаборатория сообщает об углублении сотрудничества с правительством, университетами и промышленностью Сингапура. Её работа строится на четырёх направлениях: модели ИИ следующего поколения и агентные системы, предметно-ориентированный ИИ, AI-native подходы к исследованиям, а также развитие экосистемы и талантов.
Lenfest Institute расширяет знаковую программу при более широкой поддержке OpenAI
Оригинальное название: The Lenfest Institute grows landmark program with expanded OpenAI support
OpenAI расширяет Lenfest AI Collaborative and Fellowship Program, выделяя на это $5 млн. Также компания предлагает программные кредиты на сумму до $5 млн и инженерную поддержку.
Team Bots: общие ИИ-коллеги, которые учатся в процессе работы
Оригинальное название: Team Bots: shared AI teammates that learn as they work
Team Bots — это общие боты Grok Bots, которые команда может создавать вокруг общей роли или рабочего процесса, чтобы все работали в одном контексте. Каждый бот объединяет контекст, плагины, учетные данные и память, а разговоры каждого человека остаются приватными. SpaceXSI использует их в продажах, продукте и инженерии, маркетинге и аналитике данных.
Гранты на облачные кредиты Google Cloud | Stanford HAI
Оригинальное название: Google Cloud Credit Grants | Stanford HAI
Stanford HAI совместно с Google приглашает исследователей подавать заявки на получение кредитов Google Cloud на сумму до $100,000. Программа ориентирована на новые или перспективные исследования, требующие передовых вычислительных ресурсов, при этом приоритет отдаётся малым и средним поисковым заявкам.
Путь на основе ядер к генерации видео в реальном времени на Trainium
Оригинальное название: A kernel-centric path to real-time video generation on Trainium
С помощью Neuron Kernel Interface совместная работа Reactor и AWS решила проблемы динамических форм, шаблонов доступа к памяти и управления кэшем, из-за которых сложно реализовать авторегрессионную диффузию в реальном времени. Команда разработала методы, которые обобщаются на разные модели.
Студенты MIT получают гуманитарный взгляд на технические инновации в Талсе, Оклахома
Оригинальное название: MIT students gain a humanist lens on technical innovation in Tulsa, Oklahoma
PKG Center при MIT расширил Code.Tulsa — программу стажировок, в рамках которой студенты MIT работают с племенными нациями и некоммерческими организациями Талсы над проектами в области ИИ и науки о данных. Участники также получают гуманитарный взгляд на роль технологий в развитии сообществ. Программа также включает Tulsa Advanced Sciences Camp (TASC) — STEM-лагерь для молодёжи из числа коренных народов.
Для начала — укрощение утки
Оригинальное название: Taming the Duck, for starters
David Malan из Гарварда говорит, что ИИ-тьютор CS50, CS50 Duck, приносит чистую пользу и становится лучше. Вместо того чтобы давать студентам ответы или писать за них код, Duck призван подводить их к решениям с помощью вопросов. Этой осенью Malan в творческом отпуске, а преподавание берёт на себя Henry H. Leitner.
Тесты, которыми оценивают ИИ, возможно, ошибаются | Stanford HAI
Оригинальное название: The Tests That Grade AI May Be Getting It Wrong | Stanford HAI
Исследователи Stanford сообщают, что тесты ИИ, которые определяют инвестиции и влияют на регулирование, часто не измеряют то, что заявлено. Два исследования на эту тему будут представлены в октябре на Третьей ежегодной конференции по языковому моделированию в Сан-Франциско. Работа частично поддержана Stanford HAI.
Claude вычисляет девятипетлевую амплитуду в N=4 супер-Янг-Миллсе
Оригинальное название: Claude computes a nine-loop amplitude in N=4 super-Yang-Mills
В этой гостевой статье бывший физик-теоретик и научный писатель Мэтт фон Хиппель рассказывает, как бросил вызов ИИ-компаниям, предложив задачу из своей прежней области физики. По его словам, примерно через месяц её решили. Он хотел проверить, сможет ли LLM продвинуться в вычислительно сложной задаче, которую он хорошо знал, а не в такой, которая зависит от новых идей.
ИИ может помочь врачам лучше справляться с рисками для здоровья, связанными с изменением климата
Оригинальное название: AI can help clinicians to better address health risks from climate change
Изменение климата уже влияет на повседневное здравоохранение: от лечения астмы в дни с плохим качеством воздуха до рисков приёма лекарств во время волн жары. Выступающие утверждают, что ИИ может объединять данные об окружающей среде, погоде и здоровье, такие как данные носимых устройств, электронных медицинских карт и отделений неотложной помощи, чтобы обеспечить более раннее персонализированное вмешательство. Хакатоны, организованные Health in Climate AI Innovation Cooperative, дали первые прототипы, включая панель мониторинга, помогающую работодателям управлять рисками жары для работников на открытом воздухе.
Перспективы и риски использования визуального ИИ для изучения городов
Оригинальное название: The promise and peril of using visual AI to study cities
В книге «How AI Sees the City» исследователи MIT изучают последствия использования визуального ИИ для исследования городской жизни. С ростом числа изображений растут объём данных и глубина понимания, а вместе с ними — опасения по поводу конфиденциальности и справедливости.
Создаёт ли ваш ИИ ценность или лишь видимость деятельности?
Оригинальное название: Is your AI creating value or just activity?
Исследование KPMG Global AI Pulse показывает, что 76% руководителей считают, что ИИ уже приносит ощутимую бизнес-ценность, тогда как советы директоров и инвесторы всё настойчивее требуют измеримой отдачи от инвестиций (ROI). В статье утверждается, что узким местом теперь стала операционная и экономическая ответственность, а не внедрение. Лидеры с подтверждённым ROI более чем в три раза чаще имеют чётко определённую ответственность за результаты ИИ, а организации с чёткими правилами вмешательства человека и полной прозрачностью затрат на работу моделей в пять раз чаще сообщают о подтверждённом ROI.