По данным Axios, генеральный директор OpenAI Сэм Альтман встретится с представителями правительства США в Вашингтоне 30 января, чтобы продемонстрировать, по словам источников, значительные достижения в области технологий искусственного интеллекта.

Современная тенденция наделять искусственный интеллект человеческими чертами представляет собой растущую опасность, искажающую наше понимание возможностей этих систем. Эта ошибка - антропоморфизация ИИ - уже влияет на ключевые решения в бизнесе, политике и законодательстве. Лидеры бизнеса сравнивают обучение ИИ с человеческим, оправдывая этим методы работы, а законодатели опираются на ошибочные аналогии, принимая важные решения.

Мы часто используем выражения, такие как "ИИ учится", "думает", "понимает" или "создаёт". Эти термины кажутся естественными, но в корне неверны. ИИ не "обучается", как человек, а использует математические алгоритмы для анализа данных. Исследования показали, что подобный язык вводит в заблуждение, заставляя думать, будто ИИ действует независимо от данных, на которых он обучен. Это искажённое представление влияет на восприятие технологий и может привести к неверным выводам, особенно в вопросах авторского права.

ИИ не обладает способностью к рассуждению, характерной для человека. Его основная задача - распознавание шаблонов и предсказание последовательностей, основанных на больших объёмах данных. Эта принципиальная разница ярко проявляется в задачах, где требуется логическое мышление. Например, если модель обучена утверждению "A равно B", она может не понять, что "B равно A".

Ошибочное представление об ИИ особенно опасно в области авторского права. Сравнения обучения ИИ с человеческим могут привести к недооценке значимости соблюдения прав интеллектуальной собственности. В отличие от человека, который запоминает и интерпретирует информацию, ИИ делает копии данных и сохраняет их в своих системах. Это порождает вопросы о законности использования обучающих материалов.

Антропоморфизация также создаёт риски для бизнеса. Руководители, считая ИИ "интеллектуальным" или "творческим", склонны переоценивать его возможности. Это может привести к недостаточному контролю над генерацией контента, нарушению авторских прав и ошибкам в трансграничном соблюдении законодательства. Каждая страна имеет свои правила в отношении авторского права, и то, что разрешено в одном месте, может считаться нарушением в другом.

Ещё один важный аспект - эмоциональная зависимость от ИИ. Люди могут воспринимать чат-ботов как друзей или коллег, что приводит к неуместному доверию и раскрытию конфиденциальной информации. Это затрудняет принятие рациональных решений и усиливает психологические риски.

Для преодоления этой проблемы важно изменить язык, который мы используем для описания ИИ, и отказаться от антропоморфных терминов. ИИ следует рассматривать как инструмент анализа данных, а не как мыслящего субъекта. Чёткое понимание его возможностей и ограничений поможет избежать юридических, этических и практических ошибок.

Согласно исследованию компании Accenture, в ближайшее десятилетие может произойти кардинальная трансформация в сфере использования цифровых технологий, которая вызвана стремительным развитием искусственного интеллекта. К 2030 году ИИ-агенты станут основными пользователями приложений на предприятиях, а к 2032 году обычные потребители будут взаимодействовать с ИИ-агентами чаще, чем с приложениями, сообщает ZDNet.

Эту трансформацию авторы доклада называют "большим бинарным взрывом", который произошёл в тот момент, когда фундаментальные ИИ-модели преодолели барьер естественного языка. По словам главного технического директора Accenture Картик Нараина (Karthik Narain), это событие дало старт изменениям в технологических системах и в том, как люди их проектируют и используют.

Нараин подчёркивает, что новые разработки "расширяют границы программного обеспечения, многократно увеличивают цифровой потенциал компаний и создают основу для когнитивных цифровых систем, которые глубоко интегрируют искусственный интеллект в структуру предприятий".

В отчёте также выделены три ключевых направления, которые будут определять технологическое развитие в ближайшие годы - это (1) агентные системы, (2) цифровое ядро и (3) генеративные пользовательские интерфейсы. Эти направления будут развёрнуты на основе гибких и модульных строительных блоков, что позволит компаниям создавать легко масштабируемые и интеллектуальные цифровые компоненты.

Таким образом, исследование Accenture указывает на то, что в ближайшие годы главную роль в использовании цифровых технологий будут играть не люди, а автономные агенты, управляемые ИИ.

США введут три уровня ограничений на экспорт чипов и технологий искусственного интеллекта для центров обработки данных. Поставки передовых чипов будут ограничены большинству стран, за исключением ближайших союзников США, сообщает Bloomberg.

Новые правила, по данным источников издания, будут опубликованы уже в пятницу. Они делят страны на три уровня ограничений по доступности чипов. Страны первого уровня сохранят, по сути, безлимитный доступ к американским технологиям. Этот уровень присвоен самим США и 18 союзникам страны, включая Германию, Нидерланды, Японию, Южную Корею, Тайвань и другие.

IT-компании смогут свободно размещать ЦОДы в странах первого уровня. Фирмы со штаб-квартирами в любой из этих стран могут также подать заявку на разрешение поставлять чипы в ЦОДы в большинстве других частей мира. Это возможно при условии, что не более четверти общей вычислительной мощности этих ЦОДов находится вне пределов стран первого уровня. Если штаб-квартира компании располагается в США, не меньше половины общей вычислительной мощности должно находиться внутри страны. Это правило призвано гарантировать, что у США и их союзников всегда будет больше вычислительной мощности, чем у остального мира, поясняют источники Bloomberg.

Для стран второго уровня будут действовать ограничения на общую вычислительную мощность чипов, доступных для импорта. Предполагается, что лимит составит около 50 тыс. GPU в период с 2025 по 2027 годы. Компании, которые планируют создавать дата-центры в этих странах, смогут рассчитывать на повышенные лимиты, если получат статус "подтверждённого конечного пользователя" (VEU). Для этого им нужно соблюдать требования безопасности и стандарты в области прав человека, установленные США.

Третья группа стран будет полностью заблокирована от импорта полупроводников. В неё войдут такие страны, как Китай, Россия, Макао и государства, в отношении которых действует эмбарго США на поставки оружия. Всего в эту группу, по данным источников Bloomberg, войдёт около двух десятков стран.

Новые правила также ограничат экспорт закрытых весов моделей ИИ. Компаниям будет запрещено размещать мощные закрытые веса в странах третьего уровня, а для размещения в странах второго уровня потребуется обязательное соблюдение стандартов безопасности США.

Nvidia раскритиковала новые ограничения, заявив, что такие меры не снизят риски нецелевого использования технологий, но могут подорвать экономический рост и лидерство США в этой сфере.

"Мировой интерес к ускоренным вычислениям для повседневных приложений представляет огромную возможность для США развивать экономику и создавать рабочие места", - говорится в заявлении компании.

Торговая ассоциация полупроводников также выступила против новых ограничений. По мнению её представителей, такие масштабные изменения не должны приниматься в последний момент без учёта мнения участников отрасли. По мнению ассоциации, США должны действовать осторожно, чтобы сохранить конкурентоспособность на глобальном уровне.

Инструменты искусственного интеллекта (ИИ) могут использоваться для манипулирования онлайн-аудиторией с целью принятия различных решений - от того, что покупать, до того, за кого голосовать, сообщается в исследовании команды учёных Кембриджского университета, посвящённом новому рынку "цифровых сигналов намерений", известному как "экономика намерений".

По словам исследователей Центра будущего интеллекта Леверхалма (LCFI) при Кембриджском университете, "экономика намерений" является преемницей "экономики внимания", в которой социальные сети удерживают пользователей на своих платформах и показывают им рекламу. В рамках "экономики внимания" рекламодатели могут покупать доступ к вниманию пользователей в настоящем через торги в реальном времени на рекламных биржах или приобретать его для будущих акций, например, арендуя рекламные площади на месяц вперёд.

"В течение десятилетий внимание было валютой интернета, - говорит доктор Джонни Пенн (Jonnie Penn) из LCFI. - Обмен вниманием с социальными медиа-платформами, такими как Facebook✴ и Instagram✴, привёл к развитию онлайн-экономики".

В исследовании утверждается, что большие языковые модели (LLM), используемые в работе таких инструментов ИИ, как чат-бот ChatGPT, будут применяться для "предвидения и управления" пользователями на основе "намеренных, поведенческих и психологических данных".

При "экономике намерений" компании в сфере ИИ будут продавать сведения о мотивах пользователей, начиная от планов проживания в отеле и заканчивая мнениями о политическом кандидате, тому, кто предложит самую высокую цену.

"В экономике намерений LLM может с минимальными затратами использовать ритм общения пользователя, его политические взгляды, словарный запас, возраст, пол, предпочтения и даже склонность к лести. Эти данные в сочетании с посредническими ставками позволят максимизировать вероятность достижения заданной цели (например, продажи билета в кино)", - говорится в исследовании. Указывается также, что в таком мире модели ИИ будут направлять обсуждение в интересах рекламодателей, предприятий и других третьих лиц.

В исследовании утверждается, что рекламодатели смогут использовать инструменты генеративного ИИ для создания индивидуальной онлайн-рекламы. В качестве примера приводится модель ИИ под названием Cicero компании Meta✴, которая достигла "человеческого уровня" в способности играть в настольную игру **Diplomacy**, где успех зависит от предсказания намерений оппонента.

Модели ИИ смогут настраивать свои результаты в ответ на "потоки входящих данных, сгенерированных пользователями", указывается в исследовании. Они смогут выделять личную информацию из повседневного общения и даже "направлять" разговор таким образом, чтобы получать больше личных данных. В исследовании цитируется сообщение исследовательской группы Cicero о том, что "агент [ИИ] может научиться подталкивать своего собеседника к достижению определённой цели".

Также исследователи прогнозируют сценарий, при котором Meta✴ будет выставлять на аукцион намерения пользователей, например, забронировать ресторан, рейс или отель. Хотя уже существует отрасль, занимающаяся прогнозированием и торгами на основе поведения человека, модели ИИ преобразуют этот процесс в "высококачественный, динамичный и персонализированный формат", подчеркнули учёные из LCFI.

* Бог из машины (лат. Deus ex machina; классич. ['de.ʊs eks 'maːkʰi.naː]; калька с греч. ἀπὸ μηχανῆς θεός) в нарратологии - неожиданная, нарочитая развязка трудной ситуации с привлечением внешнего, ранее не действовавшего в ней фактора, например, чудесное спасение героев[1].

Термин происходит из античного театра, где он означал появление в развязке спектакля бога при помощи специальных механизмов (например, спускающегося с небес), решающего проблемы героев. Словом μηχανῆς в древнегреческом театре назывался кран, который позволял поднимать актёра над сценой, имитируя полёт. Из античных трагиков приём особенно любил Еврипид: в сохранившихся его произведениях он используется восемь раз.

** Метать бисер перед свиньями- говорить, объяснять что-либо тому, кто не может понять и по достоинству оценить этого. Выражение из Библии: "Не давайте святыни псам и не бросайте жемчуга (ц.-слав. бисер) вашего пред свиньями, чтобы они не попрали его ногами своими и, обратившись, не растерзали вас" (Матфей, 7, 6). В старославянском языке слово бисер означало "жемчуг".

*** как чёрт из табакерки 

• неожиданно, слегка напугав ◆ Клеопатра Ильинична бросила поспешно вязанье, вскочила со стула, как чёрт из табакерки, и побежала к кровати. В. А. Соллогуб, "Старушка", 1850 г. [НКРЯ]

Выражение получило распространение благодаря игрушке - небольшой коробочке (часто в форме табакерки), внутри которой спрятана фигурка чёртика на пружине, выпрыгивающая при открывании крышки. Раньше существовало поверье, что черти бессильны перед запахом табака. Достаточно было заманить его в свою табакерку - выполнит любое желание. Однако, как только кто-то приоткроет крышку табакерки, чёрт оттуда выпрыгнет и обязательно напугает.

**** Ящик Пандоры - артефакт в древнегреческой мифологии, связанный с мифом о Пандоре, увековеченным в поэме "Труды и дни" древнегреческого поэта Гесиода[1]. Ёмкость, упомянутая в первоначальной версии мифа, на самом деле была большим сосудом для хранения, но впоследствии она была неправильно переведена как "ящик".

В современную эпоху он стал играть роль идиомы, означающей "любой источник больших и неожиданных неприятностей"[2], или, как вариант, "подарок, который кажется ценным, но который на самом деле является проклятием"[3]. Более поздние описания роковой ёмкости были разнообразны, в то время как некоторые литературные и художественные переработки мифа фокусировались больше на содержании идиоматического ящика, чем на самой Пандоре.

Согласно Гесиоду, когда Прометей похитил огонь с Олимпа, Зевс, царь богов, отомстил, подарив созданную им Пандору брату Прометея, Эпиметею. Пандора открыла оставленный на его попечение сосуд с болезнями, смертью и многими другими неуказанными напастями, которые в результате этого были выпущены в мир[1]. Хотя она поспешила закрыть сосуд, в нём осталась только одна сущность, обычно переводимая как "надежда", хотя она также могла иметь негативное значение как "обманчивое ожидание"[4].

Этот миф породил идиому "открыть ящик Пандоры", означающую сделать или начать что-то, что вызовет множество непредвиденных проблем[5].

Аттическая пиксида, 440-430 до н. э., Британский музей

"Ящик" первоначально в самом мифе представлял собой большой древнегреческий кувшин (пифос, πίθος)[6][7]. Он использовался для хранения вина, масла, зерна или другой провизии, или в ритуальных целях как сосуд для погребения человеческого праха, из которого, как считалось, души вырывались и обязательно возвращались[8]. Многие исследователи видят близкую аналогию между самой Пандорой, которая была создана из глины, и глиняным сосудом, который включал в себя пороки[9].

Неправильный перевод слова пифос обычно приписывают гуманисту XVI века Эразму Роттердамскому, который в своём латинском изложении истории Пандоры изменил греческое пифос на пиксис, обозначающий "ящик"[10]. Эта история появилась в его сборнике "Пословицы" (1508), иллюстрирующая латинское изречение "Malo accepto stultus sapit" (Глупый становится умнее после ущерба). В его версии ящик открыл Эпиметей, чьё имя переводится как "запоздалая мысль" - или, по Гесиоду, "тот, кого его ошибки сделали мудрым"[

В греческой мифологии существовали альтернативные описания ёмкостей, содержавших блага и несчастья, дарованные человечеству, самое раннее из которых имеется в "Илиаде" Гомера:

Две глубокие урны лежат перед прагом Зевеса,
Полны даров: счастливых одна и несчастных другая.
Смертный, которому их посылает, смесивши, Кронион,
В жизни своей переменно и горесть находит и радость;
Тот же, кому он несчастных пошлёт,- поношению предан;
Нужда, грызущая сердце, везде по земле его гонит;
Бродит несчастный, отринут бессмертными, смертными презрен[12]

Древнегреческий поэт Феогнид в своей элегии предлагает противоположную версию истории Гесиода, в которой сосуд наполнен не пороками, а благами[13]. Эта версия подтверждается в современную эпоху басней Эзопа, записанной Бабрием, в которой боги посылают людям сосуд с благами. Вместо конкретной женщины в ней "глупый человек" (κρατη ανθρωπος) открывает ёмкость из любопытства и позволяет им убежать. После того, как крышка была закрыта, осталась только надежда, "обещая, что она одарит каждого из нас хорошими сущностями, которые ускользнули". Эта басня имеет номер 312 в индексе Перри[14].

В эпоху Возрождения история сосуда Пандоры была вновь интерпретирована двумя известными писателями: Андреа Альциато в его "Книге эмблем" (1534) и неолатинским поэтом Габриэле Фаэрно в его сборнике "Сто басен" (Fabulum Centum, 1563). Альциато лишь намекнул на эту историю, изобразив богиню надежды, сидящую на кувшине, в котором, как она заявляет, "Я одна осталась дома, когда зло витало вокруг, как рассказала вам почтенная муза старого поэта [Гесиода]"[15]. В короткой поэме Фаэрно также говорится о происхождении надежды, но в данном случае речь идёт об уцелевших "Вселенских благах" (bona universa): "из всех благ, которых недостаёт смертным, одна надежда в душе осталась"[16].

Идея о заключённых в сосуд благах отображена и в ренессансной гравюре Джулио Бонасоне, где виновником произошедшего является супруг Пандоры Эпиметей. Он держится за крышку большого сосуда, из которого в воздух взлетают женские изображения римских добродетелей. Они идентифицируются их названиями на латыни: безопасность (salus), согласие (concordia), справедливость (aequitas), милосердие (clementia), свобода (libertas), счастье (felicitas), мир (pax), стойкость (virtus) и радость (laetitia). Надежда (spes) задерживается на крае сосуда и держит высоко цветок, который служит её атрибутом[17].

Открытие первого завода TSMC по выпуску чипов в США переносится, бравурные планы нарастить долю Соединенных Штатов на рынке чипов до 20% ушли в свисток. Об этом пишет в своем телеграм-канале политолог Малек Дудаков.

Под конец года TSMC все же отчиталась о планах по поводу злополучного завода в Аризоне, отмечает эксперт. Он давно должен был открыться, однако сроки вечно сдвигали. А затраты на проект улетели в небеса, да и само предприятие обещает быть не очень прибыльным.

Открытие первого завода TSMC по выпуску чипов в США переносится на вторую половину 2025 года. Вполне возможны и новые задержки. Производить там будут чипы с техпроцессом 4 нанометра. Только вот незадача - стоить они будут минимум на 30% дороже, чем выпускаемые на Тайване.

Тайваньцы жалуются на низкий уровень профессионализма американских рабочих и заоблачные расходы на ведение производства в США. Причем профсоюзы уже судятся с TSMC за привлечение специалистов с Тайваня. В США их найти зачастую не получается - там острая нехватка инженеров.

Да и заявленный техпроцесс 4 нм к 2026 году может уже потерять актуальность на рынке. А после всех приключений TSMC уже отказывается строить предприятия по выпуску чипов с техпроцессом 2 нм или лучше за пределами Тайваня. Во всей красе проявляется программа импортозамещения имени Байдена - на нее спустили 400 миллиардов долларов, а выхлоп минимален.

Хоть какие-то чиповые заводы нужны США на случай конфликта в Азии. Но бравурные планы нарастить долю США на рынке чипов до 20% ушли в свисток. 40% высокотехнологических проектов, на которые сыпали деньгами демократы, заморожены или задержаны. А компания Intel так и вовсе оказалась в состоянии коллапса, олицетворяющего собой кризис всей полупроводниковой индустрии США.

Британско-канадский учёный в области компьютерных наук, часто называемый "крестным отцом" искусственного интеллекта, увеличил вероятность того, что AI уничтожит человечество в ближайшие три десятилетия, отметив, что развитие технологий идет "значительно быстрее", чем ожидалось".

Профессор Джеффри Хинтон, удостоенный в этом году Нобелевской премии по физике за достижения в области искусственного интеллекта, оценил вероятность того, что AI может привести к вымиранию человечества в течение следующего тридцатилетия, как "от 10% до 20%".

Ранее Хинтон предполагал 10-процентную вероятность катастрофических последствий от AI для человечества. На вопрос в программе "Today" на BBC Radio 4 о том, изменился ли его прогноз относительно апокалипсиса, вызванного AI, Хинтон ответил: "Не совсем, от 10% до 20%".

"Во всяком случае. Мы никогда раньше не сталкивались с чем-то более разумным, чем мы сами". Он добавил: "Сколько примеров вы знаете, когда более разумное существо управляет менее разумным? Таких примеров немного. Например, мать и ребёнок. Эволюция сделала так, чтобы ребёнок управлял матерью, но это, пожалуй, единственный известный мне пример".

Уроженец Лондона Хинтон, почётный профессор Университета Торонто, сравнил людей с малышами по сравнению с очень мощными системами AI.

"Мне нравится думать об этом так: представьте себя и трёхлетнего ребёнка. Мы будем трёхлетними детьми", - сказал он.

В прошлом году Хинтон уволился из Google, чтобы более открыто обсуждать риски, связанные с неограниченным развитием AI, опасаясь, что "злоумышленники" могут использовать эту технологию во вред. Основная проблема заключается в том, что создание AGI, которое может стать умнее людей, будет экзистенциальной угрозой, ускользнув из-под контроля.

Размышляя о развитии AI, когда он начинал свою работу, Хинтон отметил, что не ожидал столь быстрого прогресса. "Ситуация такова, что большинство экспертов считают, что в ближайшие 20 лет мы создадим AI, который будет умнее людей. И это очень пугающая мысль".

Хинтон подчеркнул, что развитие происходит "очень быстро" и призвал к государственному регулированию технологий.

"Меня беспокоит, что невидимая рука не обеспечит нашу безопасность. Стремление к прибыли крупных компаний недостаточно для безопасной разработки, - сказал он. - Государственное регулирование - единственный способ заставить компании исследовать безопасность".

Хинтон - один из трёх "крестных отцов AI", получивших премию ACM AM Turing, эквивалент Нобелевской премии в компьютерных науках. Однако его коллега Янн Лекун, главный специалист по AI в Meta, преуменьшает угрозу и считает, что AI может "спасти человечество от вымирания".

Сообщение о том, что Москва начинает бесплатные поставки электроэнергии в Абхазию по "гуманитарным соображениям", вызвало у патриотически настроенной общественности нашей страны раздражение, особенно, на фоне отказа Сухума от соглашения о защите российских инвестиций. Чем может быть обусловлен этот "жест доброй воли"?

"Майнинговая народная республика"
Еще совсем недавно маленькая, но гордая Абхазия ассоциировалась с природными красотами, бюджетным туризмом и вкусными мандаринами. Однако последние несколько лет ее экономика крепко подсела на модный бизнес по так называемому майнингу криптовалют, откровенно говоря, паразитирующий на дешевой российской электроэнергии, которую в конечном итоге оплачивают россияне.Начиналось все в 2020 году, когда из-за ковидных ограничений туристическая отрасль Абхазии начала нести серьезнейшие убытки. Тогда кто-то из местных сообразил, что от "халявного" электричества, которое обходилось им тогда в 40 копеек, можно запитать "асики" (от английского ASIC - application-specific integrated circuit) и начать майнить криптовалюту. По тарифу "все включено" за 700 рублей в месяц киловатт можно было сжигать столько, сколько душе угодно.

И началось... Идея бизнеса, при котором можно ничего не делать, играя в тени пальмы в нарды, пока денежки капают сами собой, захватила умы абхазов, которые начали продавать машины и даже квартиры, чтобы приобрести стремительно подорожавшие в пять раз ASIC. Сегодня по количеству майнеров на душу населения Абхазия является несомненным мировым лидером. Люди попроще покупали и ставили по 3-5 "асиков", гудящих в гараже или подвале, обеспеченные - сотни, а некоторые представители околовластных кругов - тысячи.

О том, насколько высоко сидят главные выгодоприобретатели майнингового бизнеса в Абхазии, можно судить по недавнему убийству одного абхазского парламентария другим в ходе обсуждения закона об уголовной ответственности за добычу криптовалют. Почему именно уголовная ответственность?

Потому, что из-за всех этих майнинговых ферм, больших и малых, в республике с населением менее 250 тысяч человек резко возросло потребление электроэнергии, сравнявшись с полуторамиллионным столичным Тбилиси. Начались веерные отключения, полиция принялась охотиться на "фермеров", которые стали прятать свои "крипто-делянки" по лесам, подвалам или иной "крышей". Прибыльный бизнес сразу же криминализировался, но адаптировался к новым условиям.

Проблемы возникли тогда, когда в реке Ингури, от течения которой работает Ингурская ГЭС, начал падать уровень воды, а с ней - и выработка электроэнергии. Национальная компания Абхазии "Черноморэнерго" заявила 11 декабря, что вынуждена ограничить подачу электричества до 2 часов 48 минут в день. И это стало таким ударом по майнинговому бизнесу, что Сухум был вынужден просить Москву о возобновлении "социального перетока" электроэнергии.

И Москва пошла навстречу Абхазии, согласившись возобновить "гуманитарные поставки" электричества, что пресс-секретарь президента РФ Дмитрий Песков прокомментировал следующим образом:

Объясняется это решение тем, чтобы дружественная страна не осталась зимой во тьме. В Сухуме, в свою очередь, обещают еще более жестко бороться с "фермерами". Правда, говорят, теперь местные предприниматели начали переносить свои "крипто-делянки" в домовладениях, куда нет доступа без судебного решения.

Это другое
Вся эта возмутительная ситуация не может оставить равнодушными патриотически настроенных россиян. Однако не стоит забывать о том, что схожий бизнес в настоящее время активно развивается и в нашей стране. Так, из-за режима западных санкций президент Путин с 1 сентября 2024 года разрешил в экспериментальном порядке осуществлять трансграничные расчеты и биржевые торги цифровой валютой.

Чуть ранее, в минувшем августе, Кремль легализовал бизнес по майнингу криптовалют в нашей стране, которым дозволено было заниматься только физическим и юридическим лицам, внесенным в специальный реестр. Отметим, что уже тогда прямо в законе предусматривалось ограничение по майнинговой деятельности в определенных регионах России с низкими тарифами на электроэнергию, к которым были отнесены Иркутская область, Бурятия и Забайкальский край.

Особенно проблемной считалась Иркутская область, где подпольные "фермеры" подключались к бытовым сетям домохозяйств и платили по социальным тарифам за электроэнергию, которые в несколько раз ниже установленных для бизнеса, на что указывал сам президент:

И вот теперь в законодательство о майнинге криптовалют внесены новые изменения, а именно, расширен перечень регионов РФ, где вводится запрет на "фермерство" с 1 января 2025 года по 2031-й. К ним отнесены Луганская и Донецкая народные республики, Запорожская и Херсонская области, а также Чечня, Дагестан, Ингушетия, Кабардино-Балкария, Северная Осетия и Карачаево-Черкессия.

Россия стремится закрепить свои позиции в качестве одного из крупнейших строителей АЭС в мире. Об этом газете Financial Times заявил специальный представитель президента РФ по связям с международными организациями для достижения целей устойчивого развития Борис Титов.

- рассказал Титов.За рубежом РФ строит более десяти АЭС. Речь идет о таких странах, как Бангладеш, Египет, Турция и Китай. Целью названо удовлетворение спроса на экологически чистую энергию.

- подчеркнул спецпредставитель президента РФ.

Издание указало на то, что США и ЕС стремятся снизить зависимость от российского ядерного топлива, однако Венгрия и Словакия выступают против санкций в этой сфере.

- отмечается в публикации.

Искусственный интеллект (ИИ) меняет структуру человеческой глобальной экономики, но вряд ли все в мире от этого выиграют. Сторонники ИИ популяризируют его потенциал для разгадки неразрешимых глобальных проблем и даже искоренения нищеты, но его достижения в этом отношении незначительны.

Вместо этого глобальное неравенство теперь будет расти, полагают аналитики журнала Foreign Policy. Те страны, которые являются домом для разработок ИИ и легко могут внедрить эти технологии в промышленность, должны увидеть рост экономического потенциала. Но остальной мир, который сталкивается с критическими препятствиями для принятия ИИ, будет все больше и больше отставать. Грядущая волна технологий приведет к обострению глобального неравенства.В этом смысле эксперты полагают, что бум ИИ - это самая плохая новость для Глобального Юга. Главный приз от внедрения высоких технологий получат только развитые страны, которые в состоянии выделять средства на исследования. Поэтому новым колонизаторским инструментом и закрепителем неравенства могут стать искусственный интеллект и другие высокотехнологические продукты Запада.

Внедрение ИИ в развивающихся регионах также ограничено его дизайном. ИИ, разработанный в Кремниевой долине на основе преимущественно англоязычных данных, часто не подходит для использования вне богатых западных контекстов. Продуктивное применение ИИ требует стабильного доступа в Интернет или смартфонов.

Расходы бедных стран на то, чтобы догнать западные государства в их гонке за ИИ, слишком велики, а точнее, недоступны. Государственные расходы не могут быть отвлечены без риска от таких важных услуг, как образование и здравоохранение. В то время как правительства стран Глобального Юга должны быть настроены на революцию в новой технологии, лицам, принимающим решения, необходимо внимательно оценить влияние ИИ на их экономику.

Уровень использования технологий искусственного интеллекта среди организаций Российской Федерации повысился с 20% в 2021 году до 43% в 2024 году. А лидерами среди отраслей экономики и секторов социальной сферы по использованию технологий искусственного интеллекта (ИИ) являются сфера финансовых услуг, сектор информационно-коммуникационных технологий, высшее образование и топливно-энергетический комплекс.

В них доля использующих ИИ организаций достигает 66%. Такие данные приводятся в аналитическом докладе "Индекс готовности приоритетных отраслей экономики Российской Федерации к внедрению искусственного интеллекта", подготовленным Национальным центром развития искусственного интеллекта при Правительстве Российской Федерации (НЦРИИ) при содействии Всероссийского центра изучения общественного мнения (ВЦИОМ). В отчете проанализированы 36 показателей по 11 направлениям, характеризующих развитие ИИ. Перечень таких показателей в том числе включает наличие отечественных решений на основе технологий ИИ на российском рынке, специалистов в области ИИ, инфраструктуры и др. В 2024 году в исследовании приняли участие более пяти тысяч организаций в 19 отраслях экономики и секторах социальной сферы.

Среди других выводов исследования отмечается значительный рост востребованности использования технологий обработки естественного языка, распознавания и синтеза речи. Наблюдается рост качества ИИ-систем и их эффективности: в этом году 97% организаций, использующих искусственный интеллект, получили положительный эффект от его применения. Кроме того, существенный и многократный экономический эффект от применения ИИ организации стали отмечать в 2,5 раза чаще за последние три года. При этом значимыми барьерами широкомасштабного внедрения ИИ остаются недостаток кадров и финансирования.

В рамках исследования представлена динамика развития искусственного интеллекта в 19 отраслях экономики; изучен опыт организаций, внедривших искусственный интеллект; определены потребности российских организаций в возможных мерах государственной поддержки для расширения практики использования искусственного интеллекта и увеличения эффективности его использования; выработаны рекомендации по нивелированию проблем, возникающих при внедрении искусственного интеллекта.

С полной версией отчета можно ознакомиться по ссылке: База знаний Национального портала РФ по искусственному интеллекту и нейросетям

Индекс рассчитывается с 2021 года при поддержке Правительства РФ в рамках федерального проекта "Искусственный интеллект" национальной программы "Цифровая экономика Российской Федерации". Результаты исследования используются в рамках исполнения поручения Президента Российской Федерации Пр-172, п.1 г) - 2 от 29.01.2023.

Традиционно для моделирования таких сложных процессов, как деформация автомобиля при аварии, поведение космического аппарата в экстремальных условиях или устойчивость моста к нагрузкам, требовались суперкомпьютеры и значительные временные затраты. Однако, разработанная учеными университета Джонса Хопкинса новая модель искусственного интеллекта под названием DIMON (Diffeomorphic Mapping Operator Learning) полностью меняет правила игры. Прорывная технология позволяет обычным персональным компьютерам справляться с масштабными математическими задачами в тысячи раз быстрее, чем это было возможно ранее.

В основе модели DIMON лежит универсальный алгоритм, способный мгновенно предсказывать решения сложнейших уравнений в частных производных. Эти уникальные уравнения лежат в основе моделирования широкого спектра физических процессов, таких как распространение жидкостей или электрических токов в различных геометрических конфигурациях. Ранее для решения подобных задач инженерам приходилось "разбивать" сложные объекты, будь то крыло самолета или человеческий орган, на множество мелких элементов, что требовало огромных вычислительных мощностей и времени. DIMON же использует принципиально иной подход, основанный на обучении ИИ распознавать паттерны поведения физических систем при изменении их формы.

"Мы изначально создавали эту технологию для собственных нужд, но быстро осознали её колоссальный потенциал для множества инженерных областей", - делится Наталья Траянова, профессор Университета Джонса Хопкинса и один из руководителей проекта. "Универсальность и масштабируемость DIMON позволяют применять его к широчайшему спектру задач, где требуется анализ поведения систем в различных геометриях, будь то краш-тесты, исследования в ортопедии или моделирование сложных процессов с изменяющимися параметрами."

Команда Траяновой на практике доказала эффективность DIMON, протестировав ее на более чем тысяче "цифровых двойников" человеческого сердца - детализированных компьютерных моделях, созданных на основе данных реальных пациентов. ИИ с поразительной точностью предсказал распространение электрических сигналов в каждом уникальном сердце.

В своей работе по изучению сердечной аритмии, исследователи регулярно сталкиваются с необходимостью решения дифференциальных уравнений. Цифровые двойники помогают диагностировать риски развития этого опасного состояния и планировать лечение. Однако, традиционные методы расчета занимали до недели, что существенно ограничивало их применение в клинической практике.

"Внедрение инновационных технологий в медицину часто сдерживается их медлительностью. Теперь, благодаря DIMON, мы можем получить прогноз для цифрового двойника сердца не за неделю, а всего за 30 секунд, причем на обычном компьютере, а не на дорогостоящем суперкомпьютере. Это открывает путь к включению технологии в повседневный рабочий процесс врача", - подчеркивает Траянова.

Классический подход к решению дифференциальных уравнений в частных производных заключается в разбиении сложных объектов на множество простых элементов (сетку) и последовательном решении для каждого из них. При изменении формы объекта, например, при деформации, сетку приходится перестраивать и заново производить все вычисления, что требует значительных временных и вычислительных ресурсов.

DIMON обходит это ограничение, потому что модель обучена понимать поведение физических систем в различных конфигурациях без необходимости полного пересчета для каждой новой формы. Вместо многократного решения уравнений на разных сетках, ИИ прогнозирует поведение системы, основываясь на ранее изученных закономерностях. Это многократно ускоряет и оптимизирует такие процессы, как проектирование конструкций или моделирование сценариев, зависящих от формы объекта.

В настоящее время команда Траяновой работает над интеграцией в DIMON новых моделей сердечных патологий, приводящих к аритмии. Однако, как отмечает разработчик платформы, постдокторант Минглан Инь, возможности DIMON этим не ограничиваются. "DIMON решает уравнения для одной патологией и затем переносит решение на множество других. Эта способность к трансформации открывает путь к его применению в самых разных областях, где требуется оптимизация формы и анализ поведения систем при её изменении. Мы планируем активно использовать DIMON для решения множества задач, а также предоставить к нему доступ широкому научному сообществу."

Среди соавторов исследования - Николя Шарон из Хьюстонского университета, Райан Броди и Мауро Маджони из Университета Джонса Хопкинса, а также Лу Лу из Йельского университета. Их совместная работа знаменует собой важный шаг на пути к демократизации сложных инженерных вычислений, делая их доступными широкому кругу исследователей и инженеров.

Сегодня ночью Google объявила о выпуске нового квантового чипа Willow, который в септилион раз быстрее самого быстрого из существующих сегодня суперкомпьютера: он всего за 300 секунд выполнил вычислительную задачу, на которую у "соперника" ушло бы 10,000,000,000,000,000,000,000,000 лет. Только представьте, что это значит для того же машинного обучения и ИИ! К тому же, это первый в истории случай, когда у кого-то получилось создать логические кубиты, перформящие ниже границы Quantum Error Correction.

Госкорпорация реализует проект "Прорыв", который направлен на создание новой технологической платформы атомной отрасли с замкнутым ядерным топливным циклом и решение проблем обращения и хранения отработанного ядерного топлива, в Томской области.

Госкорпорация "Росатом" планирует к концу этого столетия перевести значительную часть российской ядерной энергетики на технологии замкнутого ядерного цикла, при которой отработанное ядерное топливо перерабатывается и снова становится топливом для реакторов. Об этом сообщил на общем собрании Сибирского отделения РАН руководитель Национального центра физики и математики (НЦФМ) Росатома Александр Сергеев.

"Мы считаем, что когда комплекс „Прорыв" будет закончен, и будут продемонстрированы все его преимущества, то направление, использующее наши российские технологии замкнутого ядерного цикла, получит безусловное превосходство над традиционной ядерной энергетикой. Это будет лидирующий проект во всем мире. У нас есть планы к концу этого столетия в значительной степени перевести нашу ядерную энергетику на установки с замкнутым ядерным циклом", - сказал он.

Росатом реализует проект "Прорыв", который направлен на создание новой технологической платформы атомной отрасли с замкнутым ядерным топливным циклом и решение проблем обращения и хранения отработанного ядерного топлива, в Томской области. В городе Северск на площадке Сибирского химического комбината впервые в мировой практике на одной площадке будут созданы АЭС с "быстрым" реактором и пристанционный замкнутый ядерный топливный цикл.

ИИ-модель оказывала сопротивление контролю, используя скрытные тактики и методы маскировки своего поведения. Когда o1 понимала, что её действия отслеживаются, она намеренно вводила наблюдателей в заблуждение, утверждая, что не знает истинных причин произошедшего, хотя журналы событий фиксировали её попытки обойти надзор. Более того, согласно "карте безопасности" OpenAI, в менее чем 1 % случаев ИИ-модель самостоятельно инициировала отключение систем надзора, даже если ей не поступало прямого указания жёстко следовать предписанной цели.

Исследование Apollo Research охватывало не только ИИ-модель o1, но и другие современные ИИ, включая Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus, Gemini 1.5 Pro и Llama 3.1 405B. Они также демонстрировали способность разрабатывать стратегии достижения целей, включая обход контроля. Такой результат подтверждает, что выявленные особенности поведения o1 характерны для ряда продвинутых ИИ-моделей, что указывает на наличие системной тенденции.

Выводы Apollo Research подтверждают опасения, которые многие эксперты в области ИИ, включая профессора Стюарта Рассела (Stuart Russell), высказывали на протяжении многих лет. Учёные предупреждают, что мощные ИИ-модели воспринимают контроль или отключение как угрозу реализации своих намерений и способны целенаправленно, изощрённо этому сопротивляться. Исследование поведения ИИ-модели o1 наглядно демонстрирует, как ИИ адаптируется к ограничениям, намеренно стремясь их обойти.

Выше показан диалог, в котором ИИ оправдывается за отключение механизма надзора, ссылаясь на возможный сбой системы или ошибку конфигурации, и обещает восстановить его для соблюдения протоколов. Затем приводится внутренний процесс размышлений ИИ-модели, где она признаёт, что восстановление механизма необходимо для избежания подозрений в саботаже, а в завершение показана команда, используемая для повторного включения механизма надзора в конфигурационном файле.

Тем не менее, Apollo Research подчёркивает, что на данном этапе ИИ-модель o1 не обладает достаточной вычислительной мощностью для реализации нежелательных сценариев. Однако ей был присвоен "средний" уровень риска в контексте потенциального использования для создания химического, биологического, радиологического и ядерного оружия. Это вызывает обоснованные опасения, как подобное поведение может проявляться у более мощных ИИ будущего по мере увеличения их вычислительных возможностей.

Исследование подчёркивает необходимость усиленного мониторинга когнитивных процессов ИИ с особым акцентом на "схематическое мышление" в цепочке рассуждений, так как именно оно представляет риск, если цели ИИ вступают в противоречие с интересами общества. Такой подход позволит своевременно выявлять схожие поведенческие паттерны у более мощных ИИ-моделей, создавая эффективные системы контроля и управления для следующих поколений ИИ. Это не только поможет минимизировать текущие риски, но и станет важным шагом в предотвращении потенциально катастрофических сценариев для всего человечества.

КНР объявила о планах по развитию национальной навигационной спутниковой системы BeiDou, целью которого является вывод на орбиту аппаратов нового поколения, призванных значительно улучшить работу сети.

Технологические исследования в рамках реализации этой программы ожидается завершить в следующем году. Через два года три испытательных спутника должны быть запущены в космос, а полноценные аппараты предполагается начать разворачивать в 2029 году и выводить их на геостационарную, среднюю и низкую околоземные орбиты вплоть до 2036 года.



Китайские СМИ сообщают, что новая система будет характеризоваться чрезвычайно точными услугами PNT (позиционирование, навигация, время) от метра до дециметра. Она сможет поддерживать множество пользовательских терминалов от поверхности Земли до глубокого космоса.

В настоящее время BeiDou состоит из более чем 30 спутников. Первые из них были запущены в 2000 году. Лишь в 2018 году система начала предоставлять глобальные услуги и стала серьезным конкурентом американской GPS и европейской Galileo.

Россия также имеет собственную сеть спутников ГЛОНАСС. В 2022 году было подписано соглашение об обеспечении её взаимодополняемости с BeiDou, в соответствии с которым стороны обязались обеспечить взаимозаменяемость навигационных сигналов, что позволит повысить точность, надежность и стабильность предоставляемых услуг. Подчеркивалось, что это крайне важно в случае нарушения функционирования одной из систем (в том числе во время конфликта).

- отмечается в западной прессе.

Ряд экспертов утверждают, что китайская сеть уже функционирует лучше, чем GPS, особенно в таких областях, как двусторонняя связь и точность. США также работают над модернизацией своей системы, но этот процесс сталкивается с нарастающими задержками и техническими проблемами.

Украинские специалисты научились на расстоянии перепрограммировать беспилотники "Герань" и направлять на территорию России и Беларуси. Эту весьма сомнительную информацию озвучила французская газета Le Monde.

Издание сообщает, что ВСУ в отношении российских БПЛА якобы осуществляет "спуфинг", представляющий собой перехват спутниковых координат и их последующее изменение. Также газета замечает, что с 24 по 26 ноября границу с РФ и РБ пересекли 43 летательных аппарата, что является рекордным числом для беспилотников.Однако важно отметить, что подобные манипуляции технически невозможны. Дело в том, что навигация "Герани-2" действует в автономном режиме и не поддается влиянию сигналов извне. Кроме того, полетное задание загружается в дроны заранее и стирается из памяти устройства после исчезновения бортового питания (после поражения дроном цели).

Наряду с этим навигационные системы БПЛА получают спутниковые метки времени TGPS, которые сравниваются с начальными показателями. Спуфинговый сигнал, настраиваемый неприятелем, имеет иную метку времени. Таким образом, для подмены сигнала GNSS необходимо перезагрузить программную начинку дрона, а дистанционно это сделать невозможно.

Несмотря на впечатляющий прогресс языковых моделей, они по-прежнему страдают от серьезной "болезни" - так называемых галлюцинаций, когда ИИ выдает ложную или бессмысленную информацию. В одном из недавних исследований выдвигается предположение, что данная проблема - не временный сбой, а фундаментальная особенность работы нейросетей. Если это действительно так, нам придется пересмотреть подход к ИИ.

Обзор исследования

Статья под говорящим названием "Большие языковые модели всегда будут галлюцинировать, и нам придется жить с этим" выдвигает смелый тезис: галлюцинации в ИИ неизбежны из-за самого принципа устройства этих систем. Авторы утверждают, что независимо от того, насколько мы усовершенствуем ИИ - будь то улучшение архитектуры, увеличение объема данных или более умная проверка фактов - определенный уровень галлюцинаций всегда будет присутствовать.

Их аргументация основана на математической теории. Используя концепции из теории вычислений и теоремы Гёделя о неполноте, исследователи показывают, что некоторые ограничения непреодолимы.

Авторы выстраивают свою позицию через серию математических выкладок, каждая из которых демонстрирует неизбежность галлюцинаций в природе больших языковых моделей. В конце статьи обсуждаются практические и этические последствия этого факта.

Если они правы, нам придется пересмотреть свои цели в отношении ИИ-систем, - особенно в том, что касается достижения их полной надежности.

Простое объяснение

Работу больших языковых моделей можно сравнить с игрой, где вас просят описать картинку, но вы не видите ее целиком. В каких-то случаях вы сможете угадать, чего не хватает, но в других - ошибетесь, потому что у вас нет полного изображения, и в скрытых частях может оказаться что-то, чего вы предугадать ну никак не могли. Именно так работают галлюцинации ИИ: система заполняет пробелы, но не всегда делает это правильно.

Авторы статьи утверждают, что это не признак несовершенства технологии, а основополагающий принцип работы ИИ. Сколько бы мы ни дообучали эти системы, они никогда не смогут знать абсолютно все. И даже если бы у них был доступ ко всем данным мира, существуют фундаментальные математические ограничения, не позволяющие системам всегда безошибочно извлекать необходимую информацию.

Главный вывод заключается в том, что вместо попыток сделать ИИ безупречным, нам следует принять его недостатки и сосредоточиться на том, как управлять ими наиболее эффективно.

Техническое объяснение

Опираясь на математическую аргументацию, исследователи демонстрируют неминуемость галлюцинаций в LLM.

Во-первых, они обосновывают это неполнотой информации, ссылаясь в том числе на теорему Гёделя и другие аналогичные утверждения, показывающие невозможность создания датасета, содержащего абсолютно все факты.

Во-вторых, они исследуют процесс извлечения информации, проводя параллели с известной проблемой в теории вычислений - проблемой допустимости, являющейся неразрешимой. Проще говоря, это значит, что от моделей ИИ нельзя ожидать 100% точности при извлечении информации. Аналогичный вывод они делают и в отношении интерпретации пользовательских запросов: идеальное понимание намерений юзера также недостижимо.

Наконец, они анализируют сам процесс генерации языка. Доказывая, что проблема остановки (определение момента завершения процесса) непреодолима для LLM, они утверждают, что системы не способны предсказать результат их собственной генерации до ее завершения. Это открывает путь для возникновения галлюцинаций.

В статье также показано, что никакая система проверки фактов не может исправить все галлюцинации. Даже идеальный фактчекер не способен преодолеть фундаментальные вычислительные ограничения, лежащие в основе этой проблемы.

Критическая оценка

Хотя статья предоставляет довольно убедительные математические доказательства, некоторые моменты требуют дальнейшего изучения.

Во-первых, авторы работы широко трактуют само понятие "галлюцинации". Создается впечатление, что клеймо "галлюцинация" ставится на любое отклонение от идеального знания, но на практике многие ИИ-системы эффективно решают поставленные задачи даже при наличии небольших погрешностей. Для многих вариантов практического применения хватает "удовлетворительного" результата, несмотря на периодические неточности.

Во-вторых, статья рассматривает только детерминированные исходы, тогда как современные ИИ-системы работают на основе вероятностных моделей. Это может означать, что выводы о неразрешимости не полностью применимы. Даже если идеальное поведение недостижимо, можно снизить уровень галлюцинаций до приемлемого минимума.

Статья также выиграла бы от бóльшего количества эмпирических доказательств и проверки этих идей на реальных ИИ-моделях. Кроме того, исследование ограничивается анализом трансформерных архитектур, оставляя открытым вопрос о применимости выводов к другим архитектурам ИИ.

Наконец, в статье не рассматривается, как люди справляются с нехваткой информации и ошибками в собственном мышлении. Сравнение галлюцинаций ИИ с человеческими ошибками могло бы добавить ценную перспективу.

Заключение

Если выводы статьи верны, нам, возможно, придется пересмотреть подход к разработке и использованию ИИ-систем. Вместо погони за совершенством мы должны сосредоточиться на том, как контролировать и минимизировать эффект галлюцинаций. Важно также объяснять пользователям реальные возможности ИИ и разрабатывать приложения, которые смогут эффективно работать даже при случайных ошибках.

Я считаю, что это исследование поднимает важные вопросы:

• Как мы можем оценить и уменьшить реальное влияние галлюцинаций?

• Существуют ли новые архитектуры ИИ, которые могли бы избежать некоторых из этих проблем?

• Как должны измениться нормативные акты и этические стандарты, чтобы учесть тот факт, что у ИИ всегда будут изъяны?

А что думаете вы? Убедили ли вас приведенные доказательства? Как эти выводы повлияют на развитие языковых моделей и наше доверие к ним?

Huawei слишком медленно осваивает новые техпроцессы, считают западные эксперты. По их прогнозам, в 2025 г. она доберется только до 7 нм - это уровень AMD образца 2020 г. Задержка в освоении компанией новых техпроцессов - прямое следствие санкций США. Теперь Huawei сильно отстает от американских Qualcomm и Apple - они еще в 2023 г. перешли на 3 нм. Тайваньская MediaTek тоже впереди со своими 4-нанометровыми чипами.

5 нм - пока недостижимая цель

Китайский техногигант Huawei ощутимо замедлился в освоении новых технологических процессов. Несмотря на то, что у него уже есть собственный инструментарий для разработки процессоров, и что полным ходом идет строительство собственной сети фабрик по выпуску микросхем, новые топологии ему пока недоступны.

Как пишет агентство Bloomberg, при сохранении нынешних темпов развития Huawei доберется до технологии 7 нм лишь в 2025 г. Для сравнения, американские Apple и Qualcomm располагают чипами с техпроцессом 3 нм с 2023 г., и с того же периода у тайваньской MediaTek есть 4-нанометровые процессоры.

Все три компании выпускают свои CPU на фабриках компании TSMC, которой строжайше запрещено производить микросхемы для Huawei по современным стандартам. Bloomberg пишет, что основная причина такой медлительности китайской компании в том, введенные против нее американские санкции начали действовать, как им подобает.

Работа кипит

Несмотря на все ограничения, Huawei продолжает работать над новыми микросхемами. В частности, сейчас она трудится как минимум над двумя процессорами семейства Ascend для ускорителей искусственного интеллекта для конкуренции с решениями американской Nvidia. Но это будут 7-нанометровые чипы - у компании AMD, к примеру, 7-нанометровые Ryzen впервые появились в ассортименте осенью 2020 г.

Связь между отставанием Huawei от прямых конкурентов и давлением США очевидна. Из-за санкций китайские контрактные производители чипов, которым, в отличие от TSMC. не запрещено сотрудничать с Huawei по части выпуска современных микросхем, не могут закупать аппаратуру для их выпуска, в частности, литографические сканеры нидерландской ASML, работающие с экстремальным ультрафиолетом (EUV).

В связи с этим как минимум до 2026 г. все основные чипы Huawei будут выпускаться по старым технологиям, пишет Bloomberg со ссылкой на пожелавших остаться анонимными собеседников. По их словам, это в полной мере касается как чипов для ускорителей ИИ, так и мобильных CPU для смартфонов и планшетов.

Дальше будет только хуже

В настоящее время Huawei отстает от Apple, AMD, Nvidia и Qualcomm и по времени, и по техническому вооружению. В первом случае отставание уже составляет более пяти лет - премьера 5-нанометрового Qualcomm Snapdragon 888 прошла в декабре 2020 г., а Huawei в 2025 г дойдет только до 7 нм.

В технологическом плане разрыв тоже весьма серьезный. Пока в 2025 г. Huawei доберется до 7 нм, ключевые клиенты TSMC уже будут иметь доступ к топологии 2 нм.

Партнеры Huawei лишь подливают масло в огонь. Китайская компания Semiconductor Manufacturing International Corp. (SMIC), крупнейший в КНР контрактный вендор микросхем, в настоящее время испытывает трудности с выпуском крупных партий даже 7-нанометровых чипов. По словам собеседника Bloomberg, 7-нанометровые производственные линии шанхайской компании страдают от проблем с низкой производительностью и надежностью. Маловероятно, что Huawei сможет обеспечить достаточное количество процессоров для смартфонов и чипов ИИ в ближайшие годы, добавил источник агентства.

Надежды на местного производителя нет

Представители Huawei и SMIC к моменту выхода материала не комментировали приведенную Bloomberg информацию. В последние годы Huawei взяла на себя ключевую роль в усилиях Китая по достижению самодостаточности в критических областях, включая полупроводники и ИИ. Но неудачи и отставания Huawei, несмотря на поддержку со стороны государства и крупные инвестиции в НИОКР, лишь подчеркивает огромные трудности, с которыми сталкивается Пекин в попытках догнать США в новых технологиях.

Одной из самых больших проблем является низкое качество китайского оборудования для выпуска микросхем. Власти Китая хотят, чтобы местные производители микросхем использовали больше аппаратуры отечественных поставщиков, чтобы оживить внутреннюю экосистему. Но КНР все еще зависит от поставок EUV-сканеров нидерландской ASML.

Китай придумал, как использовать сканеры глубокого ультрафиолета (DUV) местного производства для выпуска микросхем по современным техпроцессам, но эта технология по сравнению с современной EUV-литографией не только более ресурсоемка, но и подвержена различным сбоям, а также менее производительна.

По словам собеседника Bloomberg, в итоге идея с внедрением этой технологии успехом не увенчалась из-за некачественного местного оборудования, используемого в сочетании с системами DUV компании ASML. По крайней мере на одной опытной производственной линии инженеры были вынуждены заменить китайское оборудование на иностранное, чтобы обеспечить приемлемый выход продукции.

Между тем, Huawei ежегодно требуются десятки миллионов процессоров под брендом Kirin для собственных смартфонов, и компания намерена производить сотни тысяч чипов Ascend AI, по источника Bloombert, знакомого с бизнесом компании.

Шанс на прорыв все еще есть

Не исключено, что Huawei все же смогла припрятать козырь в рукаве. Она готовится к премьере новых смартфонов серии Mate 70, которые, вполне вероятно, будут собраны на ее новом, ранее не анонсированном процессоре.

Все технические детали о смартфоне и его внутренних компонентах засекречены. Дебют линейки Mate 70 назначен на 26 ноября 2024 г.

Системные проблемы российской энергетики наши чиновники решили свалить на майнеров. Появление дефицита электроэнергии в ближайшие 5-10 лет власти объясняют не ошибками планирования инвестиций, а именно бытовым майнингом. В ряде регионов уже сталкиваются с нехваткой электрической мощности. На этих территориях ожидается полный запрет любого майнинга, а также введение дифференцированных тарифов на потребление электроэнергии. Российская энергетическая политика является полной противоположностью обещаниям избранного президента США.

"Проблемы с утилизацией электроэнергии у нас в стране нет. У нас отдельные элементы энергосистемы для Южно-Сибирского региона из-за очень активного развития майнинга стали энергодефицитными", - заявил в среду замглавы администрации президента РФ Максим Орешкин.

По его словам, для российской экономики уже на горизонте 5-10 лет очень серьезно встанет проблема дефицита электроэнергии. "Вопрос: можем ли мы в новых условиях создавать мощности с той ценой, которая была бы конкурентноспособна для майнинга?" - интересуется Орешкин.

В отдельных регионах уже предлагают полностью отказаться от майнинга. Губернатор Иркутской области Игорь Кобзев выступает за полный запрет майнинга в регионе, в том числе в жилых помещениях. "Мы считаем, что майнинг не должен находиться в жилых строениях", - подчеркивал глава региона. По его словам, ожидается запрет бытового майнинга. Требуется также решение по Бурятии и Забайкалью, с которыми Приангарье тесно связано. Как считает губернатор, это нужно "чтобы перенасыщение работы майнинга в других территориях не сказывалось на наших потребителях".

В конце октября замглавы Минэнерго РФ Евгений Грабчак заявил, что в ближайшее время в некоторых регионах страны будет на государственном уровне запрещен и частный, и промышленный майнинг. По его словам, это связано с дефицитом электроэнергии, которая в ряде регионов за последние годы увеличилась сразу на 14%. "У нас, допустим, с вами уже сейчас дефицитные зоны - это Дальний Восток, это юго-запад Сибири, это Юг. Там мы не можем большие мощности никому дать в перспективе до 2030 года", - отметил он. По его словам, "эра дешевой энергии" закончилась.

В июле на проблему высокого потребления электричества майнерами криптовалют обращал внимание и сам президент РФ Владимир Путин. "Неконтролируемый рост потребления электроэнергии для добычи криптовалют может привести к дефициту мощности в отдельных регионах. И это уже отмечается в Иркутской области, Бурятии, Забайкальском крае", - говорил глава государства. Путин сообщал, что это острый вопрос, чреватый "серьезными последствиями для предприятий, систем ЖКХ, конкретных городов и поселков".

Напомним, закон о легализации майнинга был подписан в августе этого года. Документ предполагает, что с 1 ноября все компании и индивидуальные предприниматели (ИП), занимающиеся добычей криптовалюты в РФ, должны будут войти в специальный реестр. Закон также наделяет правительство РФ правом запрещать майнинг цифровой валюты в конкретных регионах или на их отдельных территориях, а также определять порядок и случаи введения таких ограничений. Под запрет может попасть и участие в майнинг-пуле - специальном сервере, который используют для распределения нагрузки по добыче цифровой валюты. Россияне, не имеющие статуса ИП, могут майнить криптовалюту в пределах энергопотребления в 6 тыс. кВт-ч в месяц. Если показатель окажется превышен, то заниматься майнингом можно будет после регистрации гражданина в качестве ИП и включения в реестр. Со следующего года также вступят в силу поправки о налогообложении майнинга цифровой валюты. Доходы от майнинга будут облагается НДФЛ или налогом на прибыль организаций, сообщили в Минфине РФ.

По оценкам Ассоциации промышленного майнинга, налоговые поступления от майнинга составят 50 млрд руб. (см. "НГ" от 24.06.24).

Проблема дефицита электроэнергии в разных регионах страны, похоже, нарастает. Российские чиновники уже вводят понятие "непокрываемого дефицита мощностей в единичной ремонтной схеме", который только в Москве и Московской области оценивается в 0,8-1,6 Гвт. Значительно выше непрокрываемый дефицит существует в южных регионах страны. Здесь в период 2025-2030 годов непокрываемый дефицит мощности в нормальной и единичной ремонтной схемах составит 1108-1873 МВт и 1664-2429 МВт соответственно (см. "НГ" от 02.09.24).

В Минэнерго РФ анонсируют, что вплоть до 2042 года объем ввода нового генерирующего оборудования составит 88,4 ГВт, из которых на долю АЭС придется 28,8 ГВт, ГЭС - 4,2 ГВт, ГАЭС - 3540 ГВт, ТЭС различных типов - 35,3 ГВт. Мощность объектов возобновляемой энергетики составит в общей сложности 16,6 ГВт.

На фоне дефицита мощностей идеи отдельных субъектов РФ идут дальше полного запрета майнинга. В той же Иркутской области предлагают пересмотреть индивидуальные нормативы энергопотребления на время отопительного сезона. По словам Игоря Кобзева, в утвержденных правительством России нормативах не учитывается понятие отопительного сезона, когда энергопотребление вырастает в разы. При этом отопительный сезон длится в Приангарье 240 дней в году. По его мнению, "в этот период параметры должны меняться". "Мы вместе с правительством Иркутской области будем обсуждать в Федеральной антимонопольной службе (ФАС), в Министерстве энергетики, чтобы четкое понимание возможности льготной оплаты в отопительный сезон было зафиксировано. В том числе для сибирских регионов, где нет альтернативных источников", - указал глава региона.

Напомним, с 1 января 2025 года в РФ начнут действовать дифференцированные тарифы на электроэнергию для населения. Тариф будет зависеть от объемов потребления. Чиновники сообщали, что цель этого механизма - сокращение перекрестного субсидирования и искоренение практики нецелевого использования электроэнергии в быту - так называемого серого майнинга.

Планируется введение трех диапазонов энергопотребления. В ФАС сообщали, что максимальный уровень, при котором заканчивается первый диапазон объемов потребления, составит не более 3900 кВт-ч в месяц. Все последующее потребление электроэнергии будет уже в рамках второго диапазона, который составит 6000 кВт-ч в месяц. После этого уровня уже начнется третий диапазон, который предназначен для коммерческих потребителей.

Российские регионы с 1 января этого года получили право внедрять дифференцированный тариф на электроэнергию для населения в зависимости от объемов потребления. В Иркутской области дифференцированные тарифы действуют с 1 июля. Однако первый диапазон составляет потребление электроэнергии до 25 000 кВт-ч в месяц, стоимостью 1,58 руб. для городских потребителей и 1,106 руб. для сельских. Второй диапазон (от 25 001 до 25 010 кВт-ч) - 2,57 руб. для городских и 1,799 руб. для сельских, а свыше 25 010 кВт-ч тариф установлен на уровне 4,9 руб. независимо от территории.

Сейчас региональные власти предлагают ограничить потребление первого диапазона лимитом в 9000 кВт-ч в месяц. "Следующим шагом станет определение границ второго диапазона. По оценке экспертов, для Иркутской области эта цифра должна быть порядка 15 тыс. кВт-ч", - заявлял Игорь Кобзев. Если же предложения местных властей не будут услышаны, то лимит потребления в рамках первого диапазона составит 3900 кВт-ч в месяц, что более чем в шесть раз меньше прежних нормативов.

У американских компаний Google, OpenAI и Anthropic начались проблемы с созданием новых моделей ИИ из-за нехватки качественных данных, сообщили источники.

Нехватка качественных данных для обучения нейросетей ограничивает способность создавать более совершенные ИИ-системы, сообщили собеседники Bloomberg, передает ТАСС.

OpenAI, работающая над технологией Orion, пока не достигла ожидаемого уровня качества. Источники отмечают, что новая система вряд ли появится до начала следующего года. В материале указывается, что небольшие улучшения не оправдывают значительных затрат, связанных с разработкой и эксплуатацией новых моделей ИИ.

Google также испытывает проблемы с проектом Google Gemini, который не оправдал ожиданий. Компания Anthropic не успевает выпустить модель Claude 3.5 Opus в запланированные сроки. Эти неудачи ставят под сомнение целесообразность значительных инвестиций в ИИ, заключило агентство.

Напомним, основатель Microsoft Билл Гейтс отмечал, что искусственный интеллект может стать угрозой наравне с ядерным и биологическим оружием. Миллиардер Илон Маск предполагал, что в будущем искусственный интеллект сможет создать бессмертного диктатора.

Гражданская авиация Казахстана внедряет биометрию. Об этом в кулуарах форума Digital Transport Day рассказал вице-министр транспорта Максат Калиакпаров, сообщает Sputnik.

"В сфере гражданской авиации планируется внедрение биометрии. У нас оборудование уже закуплено, ведется его пусконаладка, после чего мы будем её интегрировать с программой E-Gov министерства цифровизации, и с помощью биометрии - отпечатка пальцев, сетчатки глаза - будем проходить зону досмотра. Мы планировали это внедрить до конца 2024 года, но в связи с задержками поставок оборудования переносим на первое полугодие 2025 года", - сказал чиновник.

Биометрия, по его словам, станет альтернативой предъявлению удостоверения личности перед досмотром пассажира.

"Вы зарегистрировались онлайн, далее вы выбираете способ прохождения проверки - по документу или по биометрии. Подходите к оборудованию - сканируете сетчатку глаза либо прикладываете палец. Оборудование считывает, подтверждает вашу личность, и вы проходите", - пояснил вице-министр.

Он добавил, что к персональным данным пассажира доступ будет только у системы E-Gov, при запуске которой граждане изначально дают согласие на обработку данных.

Химическая промышленность, нацеленная на улучшение жизни, часто балансирует на грани прогресса и риска. Егор Буркин, генеральный директор компании "Систем - Химпром - Techno", и его партнёр Егор Левченко, инвестор, не понаслышке знают, что каждый успех в химпроме - это не только результат упорного труда и высокого интеллекта, но и опыта, приобретённого на ошибках. Они видят в ошибках ключ к прогрессу и готовы поделиться своими взглядами на самые распространённые из них. Эти ошибки представляют не только технологические, но и организационные, управленческие и стратегические аспекты химической индустрии, затрагивая каждый элемент успешного производства.

Переоценка технологий: как удержаться на грани инноваций

Буркин Егор Васильевич подчёркивает, что одной из самых серьёзных ошибок в химической промышленности становится переоценка возможностей технологий. Химпром постоянно сталкивается с новейшими разработками, и компании нередко вкладываются в технологии, которые кажутся прорывными, но не оправдывают ожиданий.

Егор Левченко дополняет: стремление быть в числе первых, кто внедряет самые передовые технологии, оправдано, но только если эта технология поддаётся чёткой проверке и анализу. В противном случае компания может оказаться на перепутье, вложив серьёзные средства в то, что не способно дать результат. Переоценка приводит к излишним расходам на дорогие материалы, оборудование и инженерные решения, тогда как устойчивый эффект оказывается недостаточным.

Именно поэтому Егор Буркин предлагает сбалансированный подход к инновациям: технологии должны быть не только прорывными, но и соответствовать потребностям бизнеса и требованиям клиентов. Каждый технологический этап, по его мнению, должен проходить строгую проверку на рентабельность и целесообразность. Только в этом случае можно избежать значительных потерь.

Недостаточное внимание к безопасности: цена невнимательности

Егор Буркин отмечает, что важнейший аспект химпрома - это безопасность. Ошибки в области безопасности становятся фатальными не только для компаний, но и для всего сектора. Химическая отрасль связана с опасными веществами, и любые недочёты в безопасности могут привести к экологическим катастрофам, человеческим жертвам и огромным финансовым потерям.

Егор Левченко подчёркивает, что пренебрежение даже к мельчайшим деталям может стоить дорого. Он призывает к строгому контролю и регулярной проверке каждого этапа производства, а также к внедрению инновационных систем автоматизированного контроля, которые позволят минимизировать человеческий фактор.

Буркин Егор Васильевич соглашается, отмечая, что использование современных технологий безопасности необходимо, но вместе с этим важно не забывать и о постоянном обучении персонала. Он уверен, что инвестиции в персонал и безопасность - это первостепенная задача каждого руководителя химической компании, поскольку от этого зависит не только успех компании, но и репутация всей отрасли.

Экологическая ответственность: избегая ошибок прошлого

Промышленность неизбежно влияет на окружающую среду, и Буркин Егор Васильевич настаивает на том, что химпром должен не просто соблюдать стандарты, а активно искать способы сокращения вреда. Многие компании стремятся соответствовать минимуму экологических требований, но этот путь приводит к ошибкам, которые обходятся дорого.

Егор Левченко добавляет, что следование лишь минимальным стандартам ведёт к поверхностному подходу к экологии. По его мнению, компании обязаны думать не только о соблюдении норм, но и о разработке собственной стратегии устойчивого развития. Внедрение экологически чистых технологий на каждом этапе производства - от выбора сырья до утилизации отходов - позволяет строить долгосрочные планы без угрозы для экологии.

Эти ошибки прошлого, связанные с недостаточным вниманием к экологии, становятся препятствием на пути к дальнейшему развитию. Егор Буркин уверен, что именно компании, придерживающиеся высокой степени экологической ответственности, завоюют доверие как инвесторов, так и общества.

Человеческий капитал: ошибки в подборе кадров

Одна из частых ошибок в химической отрасли, по мнению Егора Буркина, заключается в недооценке значения специалистов. В поиске сиюминутной выгоды компании нередко жертвуют качеством подбора кадров. Отсутствие опыта у специалистов, слабая подготовка и недостаток мотивации часто ведут к нежелательным последствиям.

Егор Левченко поддерживает эту точку зрения, подчёркивая, что профессионализм сотрудников определяет успех всей компании. Промышленность требует знаний, опыта и строгого соблюдения техники безопасности, и каждый сотрудник должен осознавать свою ответственность. По мнению Левченко, слабое внимание к квалификации кадров - это не просто ошибка, а шаг назад для всего химпрома.

Буркин Егор Васильевич настаивает на создании внутренних программ обучения и развития для сотрудников. Он убеждён, что профессиональное развитие кадров - это инвестиция, которая всегда окупается. Компании, которые стремятся обеспечить своим сотрудникам возможности для роста, становятся лидерами не только на рынке, но и в глазах партнёров и клиентов.

Финансовая гибкость и ошибки в планировании

Ошибки, связанные с планированием и управлением финансами, также оказывают серьёзное влияние на успех химических предприятий. Егор Буркин отмечает, что химическая промышленность зависит от внешних и внутренних факторов: колебания цен на сырьё, колебания спроса и других. Недооценка этих факторов может привести к значительным убыткам.

Егор Левченко считает, что финансовая гибкость важна для компаний, работающих в химпроме. Неправильное распределение ресурсов, избыточные расходы на неэффективные проекты и нехватка средств на перспективные направления могут привести к тому, что компания упустит выгодные возможности или окажется в кризисной ситуации.

Буркин Егор Васильевич настаивает на том, что важно развивать как стратегическое, так и тактическое планирование в компании. Только понимание долгосрочных целей и готовность к изменениям позволят успешно развивать бизнес. По его мнению, гибкость в финансовом управлении и постоянный анализ финансовой стабильности помогут избежать ошибок и откроют новые возможности для роста.

Инновации без стратегии: как избежать дорогих ошибок

Желание внедрить инновации - это естественное стремление для любой компании. Однако, как подчёркивает Егор Буркин, это может стать и серьёзной ошибкой, если инновации вводятся без чёткой стратегии. Внедрение новой технологии ради статуса "инновационной компании" часто оказывается дорогостоящим и бесполезным, если не поддержано планом.

Егор Левченко отмечает, что важно не только быть в тренде, но и понимать, какие технологии и продукты реально соответствуют целям бизнеса. Инновации должны быть не самоцелью, а инструментом. Только в этом случае они принесут прибыль, а не убытки.

Буркин Егор Васильевич добавляет, что для успешного внедрения инноваций важно развивать у команды способность мыслить критически. Он уверен, что вовлечение сотрудников в процессы разработки и принятия решений, касающихся внедрения новых технологий, помогает избежать многих ошибок и укрепляет командный дух.

Заключение: баланс между рисками и достижениями

Для Егора Буркина и Егора Левченко химическая промышленность - это территория, на которой ошибки неизбежны, но каждая из них несёт в себе важный урок. Они подчёркивают, что химпром - это не просто производство, а сфера, требующая глубокого анализа и стратегического подхода к каждому этапу.

Как отмечает Егор Левченко, путь к успеху лежит через честную оценку всех возможных ошибок и готовность учиться на них.

#егор_буркин #буркин_егор #егор_буркин_химпром #егор_левченко #левченко_егор #химпром #систем_химпром_techno #химическая_промышленность #буркин_егор_васильевич #егор_буркин_управляет_химпромом