AI-новости

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.

Искусственный интеллект стремительно входит в бизнес-процессы, но большинство компаний сталкиваются с одной проблемой - их AI-агенты работают нестабильно. Запрос, успешно выполненный сегодня, завтра может провалиться. Разработчики пытаются решить это, наслаивая бесконечные циклы проверок и обработки ошибок прямо в бизнес-логику. Результат? Код превращается в спагетти, которое невозможно поддерживать. Исследователи из Asari AI, MIT CSAIL и Caltech предложили радикально иное решение - полностью разделить то, что должен делать агент, от того, как он справляется с неопределенностью. Новый подход называется Probabilistic Angelic Nondeterminism и реализован в Python-фреймворке ENCOMPASS. Суть проста: вы пишете идеальный сценарий работы агента, а система сама выбирает стратегию обработки ошибок - от простой выборки до сложного древовидного поиска. Это как разделить рецепт блюда и способ его приготовления. Практические тесты показали впечатляющие результаты: при переводе Java-кода в Python производительность выросла линейно с увеличением вычислительных ресурсов, а затраты снизились по сравнению с традиционными методами. Главное преимущество - вы можете менять стратегии поиска, не переписывая весь код заново.

Крупный бизнес переходит от использования искусственного интеллекта как вспомогательного инструмента к внедрению автономных ИИ-агентов, способных выполнять реальную работу в корпоративных системах. OpenAI представила платформу Frontier, предназначенную для масштабного развертывания таких агентов в enterprise-среде. Среди первых компаний, тестирующих решение, - Intuit, Uber, State Farm Insurance, Thermo Fisher Scientific и другие гиганты из финансов, страхования и технологий. Эти агенты интегрируются с CRM, ERP, системами обработки заявок и корпоративными приложениями, получая общий контекст бизнес-процессов. Вместо изолированных задач ИИ теперь может выполнять сквозные операции: собирать данные из разных источников, анализировать их и совершать действия с соблюдением внутренних правил доступа. Это знаменует переход от экспериментов к реальному внедрению ИИ в операционные процессы крупных организаций, где технология становится не помощником, а полноценным участником рабочих процессов.

Второй день AI & Big Data Expo в Лондоне показал, что рынок искусственного интеллекта переживает критический момент. Первоначальный восторг от генеративных моделей уступает место жесткой реальности - большинство экспериментальных проектов так и не доходят до промышленной эксплуатации. Руководители крупнейших компаний из финансов, ритейла и здравоохранения открыто признали: проблема не в технологиях, а в инфраструктуре. Данные низкого качества превращают AI в "робота из дешевого фильма", который усиливает ошибки вместо их устранения. Регулируемые отрасли требуют абсолютной точности и прозрачности, что делает невозможным использование "черных ящиков". Разработчики меняют роли - теперь они больше проверяют код, чем пишут его. Эксперты сходятся в одном: успех зависит не от продвинутых моделей, а от скучных вещей - очистки хранилищ данных, юридических протоколов и обучения персонала контролировать автоматизированных агентов.