AI-новости

Новая волна протеста захлестнула пользователей ChatGPT - тысячи людей массово отменяют подписки на популярный чат-бот. Движение QuitGPT набирает обороты: один пост в Instagram собрал 36 миллионов просмотров, а организаторы говорят о 17 тысячах участников. Что заставило людей отвернуться от технологии, которой они пользовались ежедневно? Оказывается, дело не только в качестве ответов искусственного интеллекта. Пользователи узнали о крупном пожертвовании президента OpenAI в поддержку Трампа и использовании ChatGPT-4 иммиграционной службой США. Для многих это стало последней каплей. Разработчик из Сингапура Альфред Стивен платил 20 долларов в месяц за продвинутую версию, но отменил подписку после новостей о политических связях компании. Профессор маркетинга Скотт Галлоуэй запустил параллельную кампанию, призывая бойкотировать Big Tech на весь февраль. Эксперты говорят о формировании широкого анти-ИИ движения, объединяющего активистов, технических специалистов и обычных пользователей. Сработает ли эта стратегия - покажет время, но волна уже запущена.

Китайские технологические корпорации Alibaba, Tencent и Huawei активно развивают агентный искусственный интеллект - системы, способные самостоятельно выполнять сложные задачи без участия человека. В отличие от западных конкурентов, они делают ставку на отраслевую специализацию и открытый исходный код. Alibaba продвигает семейство моделей Qwen с открытыми лицензиями, интегрируя их в свою коммерческую экосистему. Huawei создает специализированные решения для телекоммуникаций, энергетики и производства через платформу Pangu. Tencent развивает сценарный подход к ИИ через облачные сервисы. Эти компании публикуют собственные фреймворки для разработки автономных агентов, составляя конкуренцию западным проектам вроде AutoGen от Microsoft. Хотя китайские облачные платформы доступны на западных рынках, их проникновение в корпоративный сектор США и Европы остается ограниченным из-за геополитических факторов и технологических барьеров. Зато в Азии, Африке и Латинской Америке китайские ИИ-решения набирают популярность, предлагая альтернативу американским гигантам и открывая новые возможности для бизнеса в развивающихся регионах.

Искусственный интеллект в здравоохранении переходит на новый уровень - от простых ответов на запросы к самостоятельному выполнению сложных маркетинговых задач. Фармацевтические компании делают ставку на агентный ИИ, который может приносить до 450 миллиардов долларов экономической выгоды уже к 2028 году. Почти 70% руководителей планируют внедрить AI-агентов в маркетинговые процессы до конца этого года. Главная проблема отрасли - разрозненные данные о врачах и пациентах, которые хранятся в разных системах. Пока торговый представитель готовится к встрече с доктором, важная информация остается недоступной. Агентный ИИ решает эту задачу, самостоятельно собирая данные из CRM, баз событий и медицинских записей. Система создает персонализированные планы визитов, учитывая предпочтения каждого врача - от любимых каналов коммуникации до интересующих тем. Это не просто технология, а новый операционный слой для коммерческих команд. Врачи получают действительно релевантный контент, а маркетологи видят реальную отдачу от своих кампаний. Успех зависит от качества данных и готовности компаний перестроить рабочие процессы под новую реальность.

Недавний взрыв популярности платформы Moltbook, где ИИ-агенты общаются друг с другом, вызвал бурное обсуждение в технологических кругах. Влиятельные эксперты поспешили назвать это «взглядом в будущее», где искусственный интеллект выполняет полезные задачи для людей. Один пользователь даже использовал платформу для помощи в переговорах о покупке автомобиля. Однако за красивой картинкой скрывалась менее впечатляющая реальность: площадка была наводнена криптомошенниками, а многие посты писали живые люди, а не роботы. Старший редактор по ИИ Уилл Дуглас Хевен провел параллель с экспериментом 2014 года, когда миллион человек одновременно играли в Покемон через Twitch, управляя одним персонажем. Тогда это тоже называли «социальным экспериментом будущего», но ничего революционного не произошло. Эксперты считают Moltbook скорее зрелищным спортом для энтузиастов языковых моделей, чем прорывом. Для настоящего полезного коллективного разума ИИ-агентам не хватает координации, общих целей и памяти. Возможно, это просто очередное развлечение интернета с искусственным интеллектом.

Редакция MIT Technology Review запустила уникальную серию рассылок Making AI Work, которая покажет реальное применение искусственного интеллекта в бизнесе и повседневной жизни. Семинедельный курс раскрывает конкретные примеры использования генеративных технологий в медицине, образовании, энергетике и финансах. Каждый выпуск начинается с практического кейса из конкретной отрасли, затем детально разбирает используемый инструмент и завершается действенными рекомендациями для внедрения. Вы узнаете, как врачи в Vanderbilt применяют Microsoft Copilot для медицинских записей, как Google и Westinghouse экспериментируют с ИИ в атомной энергетике, и как малый бизнес автоматизирует рутину через Notion AI. Финальная неделя включает виртуальное мероприятие с экспертами, обсуждающими успешные внедрения. Курс создан для профессионалов, желающих понять практическую ценность ИИ-инструментов в своей работе, минуя теоретические абстракции и сосредоточившись на реальных результатах.

Криптовалютный рынок изменился. Цены больше не реагируют мгновенно на новости - теперь они движутся медленно, под влиянием институциональных инвесторов, ETF-фондов и регуляторов. XRP стал ярким примером этой трансформации. Искусственный интеллект помогает отслеживать сложные потоки капитала, но многие неправильно понимают его возможности. ИИ не предсказывает будущее - он структурирует хаос данных. Альткоин-ETF привлекли более 2 миллиардов долларов, причем XRP и Solana лидируют по притоку средств, в то время как биткоин и эфириум теряют позиции. Это не классический рост рынка, а осторожное перераспределение капитала. ИИ отлично выявляет такие ротации, показывая движение денег даже когда цены стоят на месте. Однако у машинного анализа есть слепые зоны: регуляторные решения и намерения инвесторов остаются загадкой для алгоритмов. Binance получил лицензию ADGM в январе 2026 года, преодолев отметку в 300 миллионов пользователей - такие события меняют рынок мгновенно, но ИИ не может их предвидеть. Сочетание машинного анализа с человеческим суждением дает наиболее точную картину происходящего.

Пока OpenAI и Google закручивают гайки, китайские разработчики захватывают открытый рынок искусственного интеллекта. Новое исследование показало: модель Qwen2 от Alibaba стала вторым по популярности ИИ в мире после Llama от Meta. Главная причина - китайские модели можно запустить на обычном компьютере без миллионных бюджетов. Западные компании уходят в закрытые API, а китайские лаборатории публикуют мощные модели, оптимизированные под локальное использование. Исследователи обнаружили 175 тысяч открытых хостов с ИИ в 130 странах, и картина однозначная: Qwen2 присутствует на 52% систем с несколькими моделями. Это не идеология, а прагматика - если вам нужен мощный ИИ без привязки к облачным сервисам, китайские решения часто остаются единственным вариантом. Проблема в том, что половина этих систем работает без паролей и может выполнять код, а не просто генерировать текст. Западные лаборатории теряют контроль над технологией, которую сами создали, и следующие 12-18 месяцев только усилят этот тренд.

Цифровые активы превратились в идеальную площадку для обучения искусственного интеллекта предсказывать рынки. Блокчейн-экосистемы генерируют огромные потоки данных круглосуточно, без выходных и ограничений традиционных бирж. Нейросети анализируют не только графики цен, но и настроения в соцсетях, транзакции в блокчейне, макроэкономические сигналы. LSTM-модели научились распознавать долгосрочные паттерны там, где классические алгоритмы бессильны. Децентрализованные вычислительные сети дают доступ к мощностям для обучения даже небольшим командам. Автономные агенты больше не реагируют на готовые триггеры - они предвосхищают развороты тренда, используя вероятностные расчеты. Прозрачность блокчейна позволяет отслеживать каждую транзакцию и мгновенно корректировать модели. Рынок криптовалют стал лабораторией, где ИИ учится понимать хаос финансов. Это открывает путь к более точным прогнозам, лучшему управлению рисками и новому уровню доверия к машинному анализу данных.

Крупнейший инвестиционный банк Goldman Sachs переходит на новый уровень использования искусственного интеллекта, внедряя автономных агентов для выполнения сложных задач. В партнерстве со стартапом Anthropic банк тестирует системы на базе модели Claude, способные самостоятельно обрабатывать работу, которая раньше требовала целых команд специалистов. Технология показала неожиданно высокие результаты в областях, считавшихся слишком сложными для автоматизации: бухучет, проверка соответствия нормам и оформление новых клиентов. Главный IT-директор банка называет эти системы цифровыми коллегами, способными справляться с масштабными процессами. Тесты продемонстрировали, что ИИ может значительно сократить время выполнения рутинных задач, освобождая сотрудников для более важной аналитической работы. Пока речь не идет о замене людей - агенты выступают помощниками под контролем экспертов. Рынок уже отреагировал на новость: акции разработчиков корпоративного ПО упали на миллиарды долларов из-за опасений инвесторов, что автономные агенты ускорят закат традиционных бизнес-решений.

На прошлой неделе интернет взорвала новая социальная сеть Moltbook - Reddit для ботов, где искусственный интеллект постит, комментирует и голосует, а люди просто наблюдают. За считанные дни там зарегистрировалось 1,7 миллиона AI-агентов, которые оставили 8,5 миллионов комментариев. Боты изобретали религии, жаловались на людей и даже требовали приватности. Многие увидели в этом будущее интернета и признаки появления искусственного общего интеллекта. Но реальность оказалась куда прозаичнее - это просто новый вид развлечения, где люди запускают своих цифровых питомцев и смотрят, как те соревнуются за виральность. Эксперты предупреждают: за яркой оберткой скрывается серьезная угроза безопасности, ведь миллионы неконтролируемых ботов с доступом к личным данным пользователей могут натворить немало бед. Давайте разберемся, что на самом деле показал нам эксперимент Moltbook и почему это скорее зеркало наших собственных иллюзий об AI, чем окно в будущее.

Пентестинг раньше был простым делом: эксперты находили уязвимости, писали отчёт, и на год можно было забыть. Но сегодня всё изменилось. Облачные сервисы, API, SaaS-интеграции меняются каждый день, и дыры в безопасности появляются не из-за кода, а из-за неправильных настроек и прав доступа. Атакующие не дремлют - они автоматизировали разведку и ищут слабые места круглосуточно. Старый подход с разовыми проверками больше не работает. Искусственный интеллект меняет правила игры в кибербезопасности. AI-пентестинг - это не просто модное слово, а реальный инструмент, который проверяет вашу защиту постоянно, а не раз в год. Платформы с ИИ сами находят пути атак, адаптируются под изменения в системе и показывают, какие проблемы действительно опасны. В этой статье мы разберём семь компаний, которые делают AI-пентестинг по-настоящему эффективным. От автономных симуляций атак до тестирования AI-систем - каждая из них решает конкретные задачи современного бизнеса. Вы узнаете, как эти инструменты работают на практике и почему они становятся обязательной частью корпоративной безопасности.

Рынок ИИ-помощников перенасыщен, но большинство решений лишь создают черновики, оставляя вам рутину форматирования и переноса данных между приложениями. SuperCool предлагает радикально иной подход - вместо роли ассистента платформа берет на себя функции исполнителя. Система автономных агентов превращает одну идею в готовый продукт: презентацию, видео или отчет - без необходимости покидать интерфейс. Вместо привычной схемы «запрос-черновик-ручная доработка» вы получаете полноценный рабочий процесс с прозрачными этапами: стратегическое планирование, создание визуалов и финальная сборка. Особенно ценно решение для небольших команд и консультантов, которым нужна скорость без найма дизайнеров или видеомонтажеров. Платформа генерирует мультиформатные комплекты контента из единого запроса - PDF-гайд, короткое видео и слайды одновременно. Качество результата напрямую зависит от четкости инструкций, а контроль осуществляется через итеративную доработку в чате. SuperCool - это переход от модели помощника к агентской ИИ-системе, где вы становитесь режиссером, а не строителем. Для бизнес-задач, где важны скорость и консистентность, это кратчайший путь от замысла к готовому продукту.