Предустановка приложения Max на все устройства будет обязательной с 1 сентября 2025 года, она заменит VK Мессенджер в соответствующем перечне приложений. О соответствующем распоряжении, подписанном премьер-министром РФ Михаилом Мишустиным, сообщила пресс-служба кабмина.

"С 1 сентября цифровая платформа Max войдет в список программ, обязательных для предварительной установки на электронные устройства в 2025 году. В списке таких программ Max заменит VK Мессенджер, который находился там с 2023 года", - указано в сообщении.

Планируется, что мессенджер станет базой многофункционального сервиса обмена информацией. "Он обеспечит безопасное общение в мессенджере и доступ к удобным цифровым сервисам от государства и бизнеса", - уточнили в пресс-службе.

Помимо этого, кабмин также включил в перечень обязательных для предустановки программ Лайм HD TV. Она будет предустанавливаться на телевизоры с цифровым блоком управления с 1 января 2026 года.

В последнее время в сети разгоняется много вбросов про новый мессенджер MAX от VK.

Главная претензия во всех схожих публикациях идет к безопасности, слежке и подобному со стороны разработчиков. Мол, "Большой брат следит за тобой" и всё в этом духе.

Даже если оно и так, то конкретных подтверждений тому на данный момент нет. Сейчас покажу, какие аргументы приводят в соцсетях и почему это пшик - не более того.

Откуда всё пошло

На GitHub появился разобранный apk-файл приложения Max на Android. Автор подает обнаруженные данные как нечто коварное.

Если кратко, то в посте приводятся конкретные триггеры и трекеры, которые вшиты в приложение:

► У него внутри есть специальный модуль-шпион: он собирает кучу информации о пользователе: где ты находишься, какие программы у тебя стоят, как часто ты пользуешься приложением, какие действия совершаешь

► Приложение запрашивает очень много разрешений, включая доступ к уведомлениям, автозапуску и взаимодействию с другими программами. То есть в теории оно может работать глубоко внутри системы

► Часть кода специально обфусцирована (запутана), чтобы сложнее было понять, что именно делает мессенджер. Это обычно делают либо для защиты от взлома, либо чтобы скрыть неприятные функции

На фоне этого крупные Telegram-каналы и сайты разгоняют вброс о тотальной слежке и неправомерном доступе.

Как это выглядит на самом деле. Со стороны разработчика

Не буду говорить о том, что стоило бы всем этим публикаторам хотя бы немного озаботиться изучением "находок" или хотя бы прочитать комментарии под этими же самыми постами.

Начну с главного. Большая часть "страшилок" в таких репозиториях - это перечень потенциальных возможностей по манифесту.

Важно различать:

► декларируемые разрешения vs фактически выданные пользователем

► возможности SDK vs то, как конкретное приложение их включает и использует

► тип разрешения (normal/dangerous/signature/special) и связанные системные диалоги/индикаторы

Без анализа трафика, логов вызовов и реальных пользовательских сценариев это не "шпионаж", а перечисление функций. Можно было бы вообще закончить разбор на том, что Apple и Google тщательно следят за тем, чтобы в их магазины приложений не попадали те проги, которые превышают свои полномочия. А если и попадают, то надолго не задерживаются.

Но да ладно, перейдем к более детальным и наглядным вещам.

Число разрешений, которое запрашивает MAX, составляет 63 штуки. Казалось бы, невероятное число и всё пропало. Только вот... WhatsApp троебуется 85 разрешений, а Telegram - 71. Кто ещё за кем следит, получается, исходя из такой логики.

Едем дальше, к более конкретным пунктам, которые приводит автор.

SYSTEM_ALERT_WINDOW - это не "кейлоггер", а плавающие элементы

Это спецдоступ для оверлеев (чат-баблы, индикация звонка, плавающие мини-окна). Он выдаётся вручную пользователем в отдельном системном экране. Злоупотребления им возможны, но наличие разрешения говорит лишь о сценарии UI поверх других окон, который для мессенджера типичен (вызов/плеер/прочее).

REQUEST_INSTALL_PACKAGES - для установки APK из чата

Разрешает просить системный установщик поставить APK, если пользователь сам этого хочет. Установка всё равно идёт через системный диалог + настройку "Разрешить из этого источника".

Это стандарт для мессенджеров/браузеров/файловых менеджеров с пересылкой APK. Само по себе не опасно - опасна безрассудная установка пользователем.

О боже, ещё и Bluetooth требуется в MAX

Совершенно неясно, для чего же, тут 100% слежка. Хотя погодите... а доступ к наушникам, чтобы, например слушать голосовые от контактов? Обычный телеком-стек, без конспирологии.

mediaProjection для шэринга экрана, только с подтверждения юзера

Упоминаемый сервис mediaProjection обеспечивает возможность демонстрации экрана во время звонка.

Приложение физически не может "тихо" начать захват: пользователь видит системный промпт, во время трансляции есть постоянная индикация/уведомление.

MyTracker - обычная аналитика, а не шпионский модуль

Модуль com.my.tracker отвечает за обширный сбор телеметрии, пользовательских событий и персональных данных. - пишет автор поста

Тоже что-то страшное, снова потенциальная слежка. Правда, MyTracker - это типичный SDK для атрибуции установок, событий, push-рассылок, сегментации. Это индустриальный стандарт. Вопрос не в "наличии SDK", а в настройках (какие события отправляют) и политике приватности.

Инструмент интегрирован во многие приложения крупных российских и зарубежных компаний: Azur Games, SayGames, 1C-Company, Wildberries, Ozon и даже в AliExpress (ого-го!). Основные функции аналитического модуля: отслеживание установок приложения, оценка эффективности рекламной компании, отправка push-уведомлений.

Если MAX и следит за кем-то, то пока доказательств нет У MAX набор разрешений и функций абсолютно типичный для современного мессенджера со звонками, файлами и аналитикой. Ну уж точно не больше, чем у VK, "вотса" или "телеги".

Всё "страшное", перечисленное в оригинальной статье, - это стандартные механизмы, которые есть и везде. Никаких доказательств скрытого шпионажа пока нет. Речь идёт о трактовке возможностей приложения как фактов шпионажа. Не более того.

В правительстве РФ проводится комплексная трансформация государственных услуг, которая, как сообщается, должна вывести их на новый уровень. В рамках перезагрузки предусматривается переход от разрозненных сервисов к "жизненным ситуациям". Кроме того, для контроля за качеством предоставляемых услуг будут назначаться ответственные координаторы. Подробнее о нововведениях - в материале "Известий".

Перезагрузка госуслуг

Правительство РФ занялось комплексной трансформацией государственных услуг. Как рассказали "Известиям" в аппарате заместителя председателя правительства Российской Федерации - руководителя аппарата правительства Дмитрия Григоренко, перезагрузка предусматривает:

- переход от разрозненных сервисов к "жизненным ситуациям";

- внедрение строгих стандартов качества;

- персональную ответственность сотрудников ведомств за каждую услугу.

- Людям нужны не отдельные услуги, а готовые решения для жизненных ситуаций. Когда человек выходит на пенсию, открывает бизнес или оформляет документы при рождении ребенка, он должен получать все необходимые услуги пакетом. Без необходимости разбираться в нюансах работы разных ведомств и сбора лишних документов. Каждая услуга должна быть удобной и быстрой. И неважно, где человек ее получает - в большом городе или маленьком поселке. Чтобы это обеспечить, введены стандарты качества госуслуг и назначаются кураторы каждой из них, - сказал "Известиям" Дмитрий Григоренко.

Как отметили в аппарате, для упрощения работы по предоставлению государственных услуг в их запуске в каждом регионе страны используются специальные "конструкторы", блоки которого сотрудники ведомств могут заполнить в соответствии с региональной спецификой услуг.

Важной частью перезагрузки становятся кураторы, в обязанности которых входит работа с обратной связью от граждан, обеспечение развития той или иной услуги, а также устранение сбоев и ошибок системы. При этом человек, обращающийся за сервисом, будет точно знать, кто несет персональную ответственность за его качество. На данный момент ответственные сотрудники ведомств назначены по 725 федеральным госуслугам.Призвать к порядку

Портал госуслуг - это масштабный проект, не имеющий аналогов в мире, подчеркивает ведущий аналитик Mobile Research Group Эльдар Муртазин, уточняя, что в такой большой стране, как Россия, его существование облегчает жизнь как государству, так и пользователям.

Сама идея портала заключается в том, чтобы максимально упростить и цифровизировать процесс оказания гражданам государственных услуг, рассказывает эксперт проекта "Народного фронта" "За права заемщиков" Александра Пожарская.

- Это сервисный подход, который позволяет, с одной стороны, комфортнее и быстрее решать свои задачи, а с другой - разгрузить госорганы от очередей и лишней бумажной работы, - отмечает она.

За полтора десятилетия своего развития портал эволюционировал в системообразующий суперсервис, функционал которого востребован во всех без исключения сферах общественной жизни, указывает заведующий лабораторией искусственного интеллекта, нейротехнологий и бизнес-аналитики РЭУ им. Г.В. Плеханова Тимур Садыков.

- Портал стал современным цифровым лицом российского государства, обеспечив недостижимые ранее комфорт и скорость во взаимодействии граждан со всеми основными государственными учреждениями, - считает собеседник "Известий".

"Госуслуги" сегодня включают огромное количество сервисов, обращает внимание гендиректор информационно-аналитического агентства TelecomDaily Денис Кусков. С их использованием помогает робот "Макс", который позволяет определить необходимую услугу и понять, где она находится. Однако сделать это удается не всегда.

Портал государственных услуг в настоящее время представляет собой очень удобный, но сильно разрозненный сервис, подтверждает доцент Института экономики, управления и права МГПУ Вадим Ковригин.

- За годы его развития на одном портале собрались тысячи государственных сервисов и услуг. Навигация из-за этого оказывается не всегда удобной, - предупреждает он.Эволюция "Госуслуг"

Переход к архитектуре в формате "жизненных ситуаций" это, как считает Вадим Ковригин, давняя тенденция развития интернет-порталов. Многие банки, некоторые некоммерческие и бизнес-проекты переформатировали свои платформы именно в такой вид.

Исследования пользовательского опыта порталов показывают, что эффективность сервисов оказывается наивысшей, если они находятся в одном-трех кликах мышью от главной страницы, рассказывает эксперт. И эта эффективность резко снижается, если на объемном портале необходимо переходить до нужного сервиса в подменю более трех раз.

- Изучение поведенческой модели людей и ее учет при разработке стандартов использования "жизненных ситуаций" облегчат применение приложения для большинства пользователей, - полагает Денис Кусков.

Группировка сервисов в блоке "жизненные ситуации" с внедрением маршрутизации пользовательских алгоритмов позволит гражданам без лишних посещений разных кабинетов решить свой вопрос и собрать нужный пакет документов, разъясняет Александра Пожарская.

- Россияне станут тратить еще меньше времени на решение своих вопросов, меньше денег на поездки в госорганы и оформление документов, снизится общий уровень стресса, - ожидает она.

Выработка единых стандартов при переходе к формату "жизненных ситуаций" на "Госуслугах" призвана повысить эффективность взаимодействия пользователя с порталом, убежден Ковригин. Системная работа по упорядочиванию функционирования ресурса необходима для обеспечения качества предоставляемых услуг и безопасности пользователей, уверен Садыков.

В перспективе перезагрузка "Госуслуг" сделает жизнь рядовых пользователей проще и безопаснее, считает он. Однако совершенствование алгоритмической базы портала должно происходить совместно с повышением квалификации пользователей, уточняет эксперт.

При формировании стандартов качества стоит учитывать доступность описания сценариев и сервисов пользовательской поддержки, дополняет Пожарская. Это будет отвечать интересам отдельных категорий граждан, психоэмоциональные и возрастные особенности которых делают сложными для понимания специальные формулировки и термины.

- Речь идет о пожилых и молодых людях. Первым очень часто простые и подробные пояснения необходимы в принципе в любой, даже привычной бытовой ситуации. Вторые же не обладают необходимым жизненным опытом и багажом знаний, - объясняет собеседница "Известий".

Ключевыми моментами при формировании стандартов качества обслуживания должны быть четко прописаны алгоритмы действий ответственных лиц и их роли в процессе оказания услуги, отмечает доцент кафедры стратегического и инновационного развития Финансового университета Михаил Хачатурян.

- Очевидно, что появление института кураторов от государственных инстанций создаст дополнительный механизм контроля процессов оказания госуслуг и функционирования суперприложения и взаимодействия с гражданами в случае возникновения сложных ситуаций, - подчеркивает он.

Внедрение строгих стандартов качества и персональной ответственности сотрудников ведомств за оказание каждой услуги упростит жизнь пользователей и повысит качество оказываемых услуг. Практика и жизнь показывают эффективность этого инструмента, резюмирует Пожарская.

Что изменится на "Госуслугах" в ближайшие годы

Как уже говорилось ранее, до конца 2025 года планируется увеличение числа "жизненных ситуаций".

Справка "Известий"

Как сообщили в аппарате Дмитрия Григоренко, до конца 2030 года планируется обеспечить перевод в электронный формат 99% массовых социально значимых услуг. Сейчас реализовано 90%.

- Установлено и количество услуг, которые должны оказываться онлайн и в проактивном формате. То есть в момент обращения или при наступлении события в жизни человека. Без необходимости заполнять заявления и представлять документы, так как ведомства заранее получат их сами из госреестров. Гражданину достаточно через интернет дать свое согласие на получение услуги, - сказали в аппарате.

На данный момент работает восемь таких услуг, до конца 2025 года должно быть реализовано еще 25.

OpenAI представила модель GPT-5. По словам Альтмана, теперь ChatGPT будет "похож на эксперта с докторской степенью". В ближайшее время версия станет доступна всем пользователям, в том числе без подписки, но с ограничением запросов.

OpenAI официально выпустил ChatGPT 5 - новую модель по умолчанию в самом ChatGPT и целую линейку GPT‑5 в API. Под капотом - унифицированная система с роутером, который сам решает, отвечать быстро или "думать" подольше, а на выходе - заметно меньше галлюцинаций и больше полезных возможностей: код, тексты, здоровье, мультимодальность. Ниже разбираем, что именно изменилось, сколько стоит и кому это всё нужно. Официальная новость, лендинг, релиз-ноуты .

Что такое GPT‑5 и чем он отличается

GPT‑5 - это не одна модель, а унифицированная система: быстрый "основной" модельный трек для типовых запросов, "думающий" трек GPT‑5 Thinking для сложных задач и реальный роутер, который переключает режимы по контексту и вашему намерению (вплоть до прямой подсказки "подумай основательно" в промпте). В ChatGPT это работает "под капотом", а в API вы отдельно выбираете нужные варианты. Идея простая: поменьше ручной возни с выбором модели, побольше качества там, где без рассуждений никак. Системная карта описывает архитектуру и поведение роутера.

На практике это означает и ощутимый прирост точности: на свежих метриках вроде AIME‑2025 (математика), SWE‑bench Verified (реальные задачи по разработке), MMMU (мультимодальность) и HealthBench (медицина) GPT‑5 показывает state‑of‑the‑art, а не просто "немного лучше". И это чувствуется в обычном использовании - от писем и отчётов до сложных запросов с цепочками инструментов. Детали и цифры .

Ключевые улучшения (и зачем вам это)

Меньше галлюцинаций и "угождательства". GPT‑5 примерно на 45% реже ошибается по фактам, чем GPT‑4o, а в режиме "мышления" - заметно честнее признаёт ограничения вместо того, чтобы "сделать вид, что всё получилось". В системной карте отдельный раздел посвящён снижению "deception" в задачах с отсутствующими файлами/картинками, поломанными инструментами и т. п. - там фиксируется падение доли обманчивых ответов с ~4.8% у o3 до ~2.1% у GPT‑5 Thinking.

Письмо и творчество. Модель лучше держит стиль и форму (даже свободный стих и сложные ритмы), корректнее "схватывает" культурные контексты и избегает банальностей. Да, это субъективно - но сравнения ответов 4o vs 5 в блоге выглядят убедительно.

Код и "агентность". GPT‑5 сильнее во фронтенде, устойчивее в длинных цепочках инструментов и точнее в следовании инструкциям: меньше нарушает контекст, реже теряет шаг в длинной задаче, лучше справляется с ошибками инструментов. Для реальных бэкенд/фронтенд задач это означает меньше микроменеджмента промпта и больше результата "с первого раза".

Здоровье. На HealthBench (включая "Hard") у GPT‑5 самый высокий результат среди моделей OpenAI. Важно: модель не заменяет врача, но лучше помогает формулировать вопросы, уточнять риски и понимать результаты анализов.

Что нового внутри самого ChatGPT

Главное - GPT‑5 стал моделью по умолчанию для всех залогиненных пользователей, плюс есть переключатель на GPT‑5 Thinking и GPT‑5 Pro в платных тарифах. Появились персональности (Cynic, Robot, Listener, Nerd), цветовые акценты интерфейса, "Study mode" для интерактивного обучения и заметные обновления Voice. Если говорить простым языком: ChatGPT стал гибче и "человечнее", но при этом более управляемым. Смотрите релиз‑ноуты .

• Развёртывание и доступность: GPT‑5 постепенно включают по всему миру в планах Free/Plus/Pro/Team; Enterprise/Edu - на подходе. В Team уже доступен, для Enterprise/Edu обещана дата включения в середине августа.
• Voice: пока работает на GPT‑4o (да, это всё ещё смешанный сетап).
• Коннекторы и поиск: чат‑поиск и "deep research" коннекторы расширяются, но в ряде интеграций есть ограничения по регионам (ЕЭЗ, Швейцария, Британия). Подробности в нотах .

Подробнее: www.securitylab.ru/blog/personal/SimlpeHacker/355996.php

Разработчикам: GPT‑5 в API

В API можно выбрать размер под задачу: gpt‑5, gpt‑5‑mini и gpt‑5‑nano. Это версия для разработчиков с акцентом на код и агентные сценарии; она отличается от "нерезонирующего" слоя в ChatGPT (под это есть отдельная gpt‑5‑chat‑latest). Появились новые рычажки - reasoning_effort с режимом minimal (отвечать быстрее, "думая" меньше) и параметр verbosity (low/medium/high) для контроля объёма ответа. Плюс - "custom tools" с plaintext вместо JSON, если так удобнее для оболочки. Анонс для разработчиков .

Контекст и лимиты

В API у всей линейки GPT‑5 суммарный контекст - до 400K токенов: максимум ~272K на вход и до 128K на вывод (включая "reasoning tokens"). Этого уже хватает на объёмные репозитории, длинные исследования или большие юридические документы в рамках одного контекстного окна.

Цены

• GPT‑5: вход $1.25 за 1M токенов (cached - $0.125), выход $10 за 1M токенов.
• GPT‑5 mini: вход $0.25 (cached - $0.025), выход $2.
• GPT‑5 nano: вход $0.05 (cached - $0.005), выход $0.40.

Актуальные цены всегда смотрите на странице Pricing - там же есть детали про Batch API (‑50% к стоимости) и приоритетную обработку.

Про производительность и сценарии

• Код: 74.9% на SWE‑bench Verified и 88% на Aider Polyglot; лучше фронтенд‑генерация и сотрудничество с инструментами (Cursor, Windsurf, Copilot, и др.).
• Агентность и вызов инструментов: новые рекорды в τ²‑bench telecom, устойчивые длинные цепочки действий, аккуратные пояснения между вызовами инструментов.
• Длинный контекст: лучше извлечение фактов и ко‑референция на внутренних бенчмарках (OpenAI‑MRCR, BrowseComp LC).

Безопасность: от "жёстких отказов" к safe‑completions

Вместо упора на "отказать/выполнить" OpenAI учит GPT‑5 давать максимально полезный, но безопасный ответ прямо внутри "зелёной зоны". Это особенно важно для двояких тем (биология, кибербезопасность), где можно и помочь, и навредить. В блоге приводят показательные кейсы: o3 иногда "перегибал" и выдавал слишком конкретные инструкции, тогда как GPT‑5 корректно ограничивает детализацию и предлагает безопасные альтернативы (нормы, мануалы, чек‑листы). Исследование safe‑completions .

Системная карта фиксирует и другие эффекты: падение "sycophancy" (угождательства), улучшения в честности (explicit "не могу сделать это здесь") и более предсказуемое поведение в условиях отсутствующих зависимостей/ресурсов. Для продакшена это снижает риск "уверенных заблуждений" и делает аудит решений (в т. ч. через мониторинг цепочек рассуждений) практичнее. Системная карта GPT‑5 .

Доступность и дорожная карта

• ChatGPT: GPT‑5 - новая модель по умолчанию у всех залогиненных пользователей; переключатели на GPT‑5 Thinking/Pro - в платных планах. Развёртывание идёт сегодня (7 августа 2025) и далее по регионам.
• Командные и корпоративные планы: ChatGPT Team уже с GPT‑5; Enterprise и Edu получают обновление в ближайшие дни (анонс указан на лендинге).
• Голосовой режим: временно на GPT‑4o, обновление обещают позже.

Кому апгрейд даст максимум

• Инженерам и но‑кодовым разработчикам интерфейсов: фронтенд-генерация "с чувством вкуса", более устойчивые цепочки инструментов, быстрые "минимальные рассуждения", когда нужно просто и быстро.
• Аналитикам и авторам: лучше стиль, структура и работа с длинными источниками (исследования, отчёты).
• Задачи с высоким риском фактических ошибок: поиск и синтез с меньшим числом галлюцинаций, плюс более честные "отказы" там, где среда не позволяет выполнить задачу.
• Медицинский self‑advocacy: аккуратнее формулирует вопросы к врачу и даёт рамки, но помним: это не медконсультация.

Ограничения и здравый смысл

Это всё ещё языковая модель: она может ошибаться, особенно без инструментов и без явных ссылок. В некоторых категориях безопасности "основной" режим ещё дорабатывают (см. регрессии в таблицах системной карты), а Voice пока работает на 4o. Если вы строите продукт, включайте проверку фактов и наблюдение за агентными цепочками - в GPT‑5 для этого есть базовые "ограждения", но ответственность всё равно на вас.

Итог

GPT‑5 - это шаг не столько "про IQ", сколько про надёжность и пригодность к работе: умнее по метрикам, честнее в сложных ситуациях, дешевле и управляемее в API. Если вы уже пользовались 4o/o3, переход кажется естественным: меньше ручной настройки, больше результата по принципу "поставил задачу - получил результат". А если вы только присматриваетесь - сейчас как раз тот момент, когда ChatGPT снова стал заметно полезнее по умолчанию.

Владелец стартапа в сфере искусственного интеллекта (ИИ) xAI Илон Маск заявил, что откроет исходный код чат-бота Grok 2.

"Пришло время открыть исходный код Grok 2. Сделаем это на следующей неделе", - написал Маск в X.

Маск основал стартап xAI, занимающийся разработкой искусственного интеллекта, в апреле 2023 года. Спустя несколько месяцев компания представила чат-бот на основе ИИ Grok. Создатели проекта утверждают, что этот продукт отличается от аналогов отсутствием цензуры и обеспечивает доступ к актуальной информации в реальном времени.

В конце июня 2025 года был подписан закон о создании многофункционального сервиса обмена информацией, отвечать за работу и развитие которого будет компания "Коммуникационная платформа" - дочерняя структура холдинга VK. То есть анонсированный еще весной Max от VK объявили национальным мессенджером.

Событие, скажем прямо, нетипичное и вызвало широкий общественный резонанс. Зачем нам новый мессенджер, тем более за счет наших налогов, если есть привычные старые? А будут ли запрещать теперь пользоваться другими сервисами? Почему вообще государство вмешивается в рыночный процесс?

Вопреки недовольству критиков, хочется сказать, что сама идея нацмессенджера очень правильная и потенциальной пользы от этой инициативы масса. Но возникают вопросы к реализации. Причем я не столько про функционал и интерфейсы, сколько про способы продвижения: с напором и блокировками или рыночно?

Цифровизация государства

Нацмессенджер - не чей-то клон или "очередной распил бюджета". Он подразумевает под собой принципиально новый продукт на российском рынке с эксклюзивными сервисами. Например, как сообщил глава Минцифры Максут Шадаев: "Наша главная задача - включить электронную подпись в оборот. Это позволит нам перевести основную часть бытового документооборота в электронный вид. Например, человек приходит в салон связи, считал QR-код, загрузил в мессенджер договор, там же его подписал и отправил обратно оператору".

Задумайтесь, насколько было бы удобно собрать в одном месте школьные чаты и домашние задания, видеть и получать в онлайне оценки детей, а также оповещения, когда ребенок пришел в школу и ушел из нее. Теперь представьте, что у вас есть еще чат с пенсионным фондом, поликлиникой, полицией, налоговой и всеми другими государственными службами. В такой конфигурации количество "юзкейсов" (сценариев использования) ограничено только вашей фантазией.

Итак, нацмессенджер есть некое приложение к государству. Оно способно повысить не только удобство жизни для пользователей, но и эффективность госуправления. Централизованная система коммуникаций позволит лучше слышать проблемы граждан, а последующий анализ количества и структуры обращений даст возможность отслеживать эффективность органов власти в различных административных делениях.

Совершенно очевидно, что такое приложение не может быть неподконтрольным государству. Именно поэтому появился специальный закон со специальным поручением от правительства. А говорящие про "закручивание гаек" просто не понимают очевидного.

Max задумывается не как казенный аналог существующих сервисов обмена сообщениями, а скорее как дополнение к "Госуслугам" в рамках программы цифровизации России. Исполнителем заказа на нацпортал является "Ростелеком", исполнителем нацмессенджера - VK.

Информационная гигиена

Еще одной важной функцией, которая может быть реализована только в нацмессенджере, является контроль информационного пространства. Понимаю, что некоторые ухмыльнутся над моей формулировкой и сочтут ее за дешевую попытку представить цензуру как новый полезный сервис. Но я говорю не про цензуру, а про верификацию.

Россияне сталкиваются с запредельным количеством скама (интернет-мошенничество). По данным Сбера, сумма похищенных телефонными мошенниками средств только за первый квартал 2025 года составила около 80 млрд рублей. За этот же период более 10 млн человек добровольно установили самозапрет на оформление кредитов - то есть граждане уже сами спасаются от мошенников инструментами, которые предлагает государство.

Помимо разводов на деньги население постоянно подвергается когнитивным атакам. Информационная война - не выдумка из замысловатых триллеров, а реальность. В социальных сетях и чатах можно встретить гигатонны грязи, дезы и псиопов (психологических операций, которые направлены на изменение взглядов и поведения) из серии "у моего знакомого отец работает в ФСБ, и сказал он страшное...", что люди в панике пересылают друг другу. Чаще всего жертвами недоброжелателей становятся люди старших поколений, которые преимущественно используют WhatsApp (принадлежит корпорации Meta, признанной в РФ экстремистской). Примечательно, что недавно Конгресс США запретил использование WhatsApp среди правительственных сотрудников, сославшись на потенциальные риски безопасности.

На мой взгляд, ничто так ярко не указывает на целесообразность самой идеи государственного мессенджера (не только в России, а вообще), как факт того, что американские чиновники запрещают себе ПО американской компании. Не исключаю, что в будущем в каждой большой стране будет свой госчат.

Представляете, например, как сейчас проводятся оперативно-разыскные мероприятия? Пришли ориентировки. Конкретный административный орган делает запрос к частным компаниям на раскрытие определенного рода информации. Через недели, а то и месяцы получает ограниченный кусок данных, если частная компания еще согласилась взаимодействовать (иностранные корпорации часто отказываются). И это я не говорю про трудности межведомственных коммуникаций.

Mах же, если у него будет прямой обмен данными с ЦБ, МВД, ФНС и прочими государственными службами, способен гарантировать совершенно иной уровень безопасности и информационной гигиены. Позволит лучше пресекать распространение фейковых новостей и находить киберпреступников.

Наиболее уязвимые к обманам и, как правило, совсем не озабоченные вопросами конфиденциальности граждане сами обязательно перетекут в нацмессенджер из WhatsApp. А всякие мошенники от дропперов до руководителей медиасеток, разгоняющих активы с целью пампа и дампа (искусственного завышения цены актива, а затем массовой его продажи с обвалом), туда не сунутся.

Однако важно, чтобы у людей оставалась альтернатива. Многие, кто избегает "слежки от государства", делают это не потому, что им есть что скрывать, а скорее из-за психологического дискомфорта. Им кажется, что за ними будет закреплен целый сотрудник из спецслужб, который в режиме 24/7 будет читать их переписку. Связано ли это с непониманием работы системы или с нарциссическим расстройством личности, неизвестно, но запрет альтернативных мессенджеров будет подпитывать их фантомные страхи. И они обязательно найдут способы эксплуатации запрещенных сервисов.

Правильное позиционирование - это говорить открыто, что нацмессенджер - это не только "приложение к государству", но и, насколько возможно, стерильная информационная среда. Если готовы брать на себя личную ответственность, то, пожалуйста, можете пользоваться другими сервисами, где обитают мошенники и прочие негодяи, желающие нарушить ваше спокойствие.

Думаю, тогда даже скептики будут понимать, что чиновники предлагают им решение, а не навязывают свою волю.

Рыночная конкуренция

17 июля Владимир Путин поручил правительству предоставить предложения по введению ограничений на использование коммуникационных сервисов из недружественных государств. С WhatsApp, кажется, все понятно, но является ли таким, например, Telegram? Вопрос сложный.

Юридический адрес компании оформлен в Тортоле на Британских Виргинских островах, а операционный центр - в Дубае. В App Store приложение на Mac предоставляет Telegram Messenger LLP (недружественная англосаксонская контора), а приложения для iOS и Android - Telegram FZ-LLC (дружеская арабская фирма). И пока многие гадают над интерпретацией, я хочу напомнить, что Telegram - уже давно целая экосистема и внушительный кусок цифровой экономики РФ. Озвучивается, что только рынок рекламы в нем оценивается в районе 10 млрд рублей, причем эти оценки, на мой взгляд, могут кратно отличаться от действительности в меньшую сторону.

Помимо рекламы в Telegram продаются цифровые и физические товары, совершаются брони и записи в сфере услуг, многие компании используют его в качестве корпоративного средства связи. Потенциальный ущерб от запрета Telegram колоссален, и это будет серьезный удар в первую очередь по малому бизнесу. Но кроме социально-экономических последствий есть еще информационно-политические. Telegram является одним из главных средств влияния на русскоговорящих за пределами РФ. И нет более яркого подтверждения этому, чем тот факт, что в Верховной раде обсуждают его блокировку и обвиняют в связях с ФСБ.

Telegram - не YouTube и не Instagram (принадлежит корпорации Meta, признанной в РФ экстремистской). В нем нет алгоритмических лент, он не пессимизирует пророссийский контент, не мухлюет. Здесь справедливый механизм распространения информации. Но если ограничить работу Telegram в РФ, то русскоговорящая аудитория неизбежно останется в эхо-камере с вражескими пропагандистами.

Таким образом, я возвращаюсь к тому, с чего начал. Национальный мессенджер - идея хорошая, но все зависит от реализации. Если закон направлен на разработку технологического продукта от государства, а не разработку нормативной базы для регулирования рынка, то нам следует только поприветствовать эту инициативу.

Мессенджер Max сможет превзойти WeChat, а также стать элементом "мягкой силы" и шагом к цифровому суверенитету России. Такое мнение выразили ТАСС эксперты.

"Мессенджер Max сначала станет русским WeChat, а затем сможет и превзойти его. Основания для этого есть - в России умеют создавать масштабные IT-проекты: от поисковиков и соцсетей до финтеха и маркетплейсов. Иностранцы почти не видят всего этого. Но если сервисы объединить в одном удобном приложении на базе мессенджера - потенциально это очень сильный цифровой бренд", - заявил преподаватель дисциплины блогинга РЭУ им. Г. В. Плеханова Борис Первушин.

По его мнению, Max может стать российским продуктом, о котором будут говорить за пределами страны как о чем-то действительно продуманном, удобном и технологичном. "Кроме того, мы сейчас наблюдаем моду на все русское, отечественное, а если продукт еще и отличного качества, а также получил поддержку Президента РФ Владимира Путина, то его ожидает большой успех", - сказал эксперт.

Развитие мессенджера сильно повлияет на позиции России на мировом уровне, убежден юрист, эксперт Института экономики роста им. П. А. Столыпина Дмитрий Григориади. "Мы выходим с юридического поля на геополитическое, но связь прямая, а именно: успешный отечественный мессенджер - это элемент „мягкой силы" и шаг к реальному цифровому суверенитету. Сегодня тот, кто контролирует информационные потоки, контролирует умы", - подчеркнул он.

"Собственная платформа, популярная хотя бы в странах ЕАЭС, БРИКС и на других дружественных рынках, создает альтернативное информационное пространство. Это экспорт не только технологии, но и своей юрисдикции, своих правил игры", - заключил Григоради.

В настоящее время VK разрабатывает на базе мессенджера одноименную цифровую платформу. В нее также встроены платформа мини-приложений, конструкторы чат-ботов и платежная система. В будущем предполагается интегрировать Max с "Госуслугами".

Появление очередного мессенджера сейчас уже мало кому интересно. Даже если он будет называться национальным, это вряд ли добавит ему популярности. Однако у нового российского проекта заявлена совсем другая задача, нежели обеспечение коммуникаций и/или доставка новостей. "Суперприложение", как единое окно с личными данными, с функционалом для платежей и сервисами госуслуг, при достойной реализации даст новый пользовательский опыт и, вероятно, появится в смартфоне каждого жителя России.

Что имеем сейчас?

Пользователи уже привыкли обходиться теми услугами, которые предоставляют глобальные платформы - такие как Telegram или WhatsApp (принадлежит корпорации Meta, признанной в РФ экстремистской). И если государство рассчитывает сделать национальный мессенджер массовым и конкурентоспособным, он изначально должен выгодно отличаться количеством уникальных сервисов и удобством в их применении. И это уже вызов для всего сообщества.

Разработчики российского национального мессенджера MAX планируют объединить на его базе целый комплекс государственных и коммерческих (в том числе банковских и платежных) сервисов. В частности, привязать к нему самые востребованные опции, которые в настоящее время доступны через портал "Госуслуги". Это интересный и перспективный подход. Но при условии, что получение госуслуг с помощью мессенджера будет не менее удобным и безопасным, чем традиционным способом - через прямое обращение на сайт.

Не менее важно с самого начала замахиваться на международный рынок и создавать нацмессенджер с расчетом его продвижения и в других странах. Допустим, в странах БРИКС. Если MAX изначально будет ориентирован только на российских потребителей, то достаточно скоро это отразится на его конкурентоспособности, поставив в разряд узконаправленных мобильных решений.

Для успешного развития проекта важно учитывать международный потенциал технологии, делая ее привлекательной не только внутри страны, но и за рубежом.

Возможность государства контролировать в той или иной мере национальный мессенджер - это, с одной стороны, добавляет ему плюсов, но с другой, накладывает дополнительные ограничения. Безусловно, сервисы на базе национальной платформы становятся более безопасными для пользователей, государственная поддержка мессенджера делает его более защищенным с точки зрения киберугроз.

Однако ведущие экосистемы, мобильные операторы и кредитные организаторы также продолжат совершенствовать свои платежные и финансовые приложения. И здесь большой вопрос - кому абоненты и клиенты будут доверять свои процессы больше - сторонним профильным приложениям или национальному мессенджеру?

Как показывает мировой опыт, связанный с запуском и реализацией нацпроектов такого уровня, большинству "госмессенджеров" приходится конкурировать не с другими мессенджерами, а с финтехом, который, в свою очередь, на наших глазах тоже трансформируется в некое подобие мессенджеров - с чатами, звонками внутри платформы, обменом аудио и видео и тому подобным. Некоторые компании даже интегрируют в приложения игры для своих клиентов. Правда, пока это не стало трендом.

Мировой опыт

Приведу примеры успешных, на мой взгляд, зарубежных решений этого плана. Так, южнокорейский национальный мессенджер KakaoTalk был запущен еще 15 лет назад. В числе его основных преимуществ - бесплатные голосовые звонки и видеочаты высокого качества, а также интеграция с местными сервисами заказа такси, доставки продуктов питания и оплаты счетов.

Японский мессенджер Line появился на рынке в 2011 году. Изначально он создавался в виде альтернативы традиционным SMS-сообщениям, но вскоре превратился в полноценную платформу для связи, покупок, развлечений и финансовых транзакций. Line включает широкий набор встроенных сервисов, в том числе платежи, доставку еды, бронирование билетов и туристическое обслуживание. Мессенджер интегрирован с крупными брендами и организациями, предоставляющими скидки и специальные предложения. Кроме того, разработчикам удалось все эти годы поддерживать высокий уровень безопасности и защиты данных, который соответствует строгим японским стандартам конфиденциальности.

Другой национальный мессенджер, Zalo, был разработан для внутреннего рынка Вьетнама. Он также функционирует уже 15 лет, занимая прочные позиции за счет подключения уникальных сервисов, которые отсутствуют в том же Telegram или WhatsApp. К примеру, во время пандемии COVID-19 появилась функция Zalo Connect, призванная помочь жителям пострадавших районов более эффективно обмениваться сообщениями друг с другом. К слову, высокая степень локализации - одна из особенностей Zalo.

Из других интересных свойств вьетнамского нацмессенджера - использование возможностей нейросетей. Уже как три года Zalo внедряет ИИ в свои сервисы. В частности, мессенджер предоставляет своим пользователям услугу по преобразованию текста в речь.

Но некоторые эксперты уже сейчас называют российский MAX потенциальным "убийцей" именно китайского мессенджера WeChat. Звучит амбициозно, но на деле все выглядит далеко не так радужно. Во-первых, WeChat также появился еще в 2011 году и за это время превратился не только в символ китайского технологического прогресса, но и стал одним из крупнейших игроков мирового рынка мессенджеров. Платформа включает обширную систему платежей и финансов, которая позволяет совершать покупки онлайн и офлайн.

WeChat - это масштабная интеграция с государственными услугами, такими как регистрация автомобилей, оплата налогов и оформление виз. Другое немаловажное отличие его от аналогичных мессенджеров - наличие специализированных сервисов, ориентированных на корпоративный сектор, включая малый бизнес. Уникальный функционал WeChat позволил ему фактически заменить целый ряд отдельных приложений и стать незаменимым инструментом чуть ли не каждого жителя Китая.

МАХ со своей нишей

Несложно заметить, что все перечисленные национальные мессенджеры были запущены 10-15 лет назад, когда ни Telegram с WhatsApp, ни другие мессенджеры еще не превратились в суперпопулярные социальные платформы. Кроме того, функционал банковских, платежных и других финтех-приложений в те годы еще не продвинулся так далеко, как сегодня.

Российскому национальному мессенджеру в этом плане отвоевывать позиции будет чрезвычайно непросто. Уже ясно, что он потребует значительных финансовых и временных затрат. Именно по этой причине MAX я вижу ориентированным и на внешний рынок: привлечение самого широкого числа пользователей сделает затраты окупаемыми - в обозримой перспективе и в значительной мере.

Впрочем, несмотря на объективные трудности, внутри страны MAX достаточно быстро наберет обороты. Этому будет способствовать и продолжающийся уход российских пользователей из WhatsApp - на фоне негативных новостей, связанных с этим мессенджером. Конгресс США в июне 2025 года, судя по сообщениям в СМИ, запретил своим сотрудникам и всем конгрессменам пользоваться WhatsApp из-за отсутствия шифрования и прозрачности. Более того, им предписано удалять мессенджер в тех случаях, когда он уже установлен на смартфонах и компьютерах.

Также WhatsApp объявил о появлении новой функции - Message Summaries, которая получит полный доступ к сообщениям в чатах всех пользователей по всему миру. Идея, казалось бы, хорошая - Message Summaries на основе ИИ будет делать краткий пересказ непрочитанных сообщений. И, как заверяют разработчики, никто, кроме ИИ, не будет иметь доступ к таким сообщениям. Однако как быть с уже пересказанными сообщениями? Получат ли к ним доступ внешние пользователи, включая представителей разведслужб, коммерческих организаций или хакеров? Ответа пока нет. И этот вопрос среди прочих, думаю, подтолкнет пользователей, в том числе из России, задуматься о переходе в другие мессенджеры, более надежные и безопасные.

КУСКОВ Денис

Сбой в работе видеохостинга YouTube наблюдается в некоторых странах. Об этом сообщается на сайте сервиса Downdetector, отслеживающего работу популярных интернет-ресурсов.

По его сведениям, 3% обративших внимание на неполадки отметили сбои в работе приложения, у 16% не проигрываются видео, 81% столкнулся с трудностями при входе на сайт.

Больше всего жалоб поступает из США. Свыше 5 тыс. граждан страны пожаловались на работу приложения.

* Неполадки в работе социальной сети также зафиксированы в Великобритании, Франции, Польше и в других странах.

По данным сервиса на 11:15 мск, число жалоб за час у сервисов сотовых операторов "Билайн" и МТС и T2 достигло 4 043, 2 229 и 2 364 соответственно.

В "Билайне" ТАСС рассказали, что в Москве мобильная связь может работать с перерывами по независящим от оператора причинам. В сервисе подчеркнули, что в настоящий момент лучше использовать Wi-Fi для доступа в интернет, а для голосовых звонков - функцию VoLTE в настройках телефона. В МТС и Т2 ситуацию не прокомментировали.

В "Мегафоне" также подтвердили ТАСС, что сейчас могут наблюдаться сложности с работой интернета, но отметили, что их сеть работает стабильно и без ограничений со стороны самого оператора. "Трудности возникли по независящим от нас причинам", - добавили в компании.

Большинство пользователей сотового оператора "Билайн" пожаловались на общий сбой в работе (90%), на сбой мобильного приложения - 8%. У МТС на общий сбой сервиса поступило 92% жалоб, на сбой мобильного приложения - 5%. У T2 также большая часть жалоб связана с общим сбоем (89%), сбоем в работе мобильного приложения - 6%, сбоем в работе личного кабинета - 2% и сбоем на сайте - 1%. Большая часть жалоб поступает из Москвы и Московской области.

Сервис для общения Skype с 5 мая прекращает свою работу, говорится в рассылке его пользователям. Там же называются все условия, при которых он ее завершает.

Microsoft, владеющая Skype, с 5 мая сосредотачивается на развитии Teams - еще одного сервиса для коммуникации и совместной работы. Переход в Teams из Skype бесплатен для пользователей и не требует изменения учетных данных.

"Все ваши контакты и чаты будут автоматически перенесены. Также в ближайшие дни вы получите уведомление в приложении Skype с предложением выполнить необходимые действия", - уточняется в рассылке.

Данные в Skype будут доступны пользователям до января 2026 года, "чтобы было время решить, как поступить с ними", их также можно самостоятельно удалить. Данные удалятся сами по себе, если не предпринимать никаких действий до января 2026 года.

В США готовится запуск программы "Catch and Revoke", использующей искусственный интеллект для анализа новостных репортажей и соцсетей студентов, находящихся в стране по визе. Механизм проекта нацелен на выявление лиц с про-палестинскими взглядами и поддержкой группировки Хамас. Система будет отслеживать видеоматериалы с протестов, новостные сюжеты и активности в социальных сетях 100 тысяч участников программы обмена посетителями, начиная с 7 октября 2023 года.

Мера предназначена для пресечения анти-израильских акций в учебных заведениях, напоминая подход администрации Трампа. Представители Госдепартамента отмечают, что за период президентства Байдена отзыва виз практически не фиксировалось, что говорит о менее жестком отношении к подобным нарушениям.

Администрация Трампа активно внедряет экспериментальные AI-технологии для оптимизации государственных процессов, включая поиск возможностей сокращения расходов и кадровых изменений. Однако современные системы, несмотря на высокую эффективность в сборе данных, часто допускают ошибки при их анализе, а также склонны к предвзятой интерпретации.

Израильская армия уже применяет искусственный интеллект для выбора целей в ходе военных операций в Газе после атаки Хамас в 2023 году, что вызывает опасения по поводу роста числа жертв среди мирного населения.

На фоне усиления протестов против военных действий и поддержки палестинской позиции в кампусах колледжей, президент Трамп подписал ряд исполнительных указов, направленных на борьбу с антисемитизмом. Кроме того, в Конгрессе обсуждается законопроект "Take It Down Act", который, помимо борьбы с онлайн-контентом, может стать инструментом ограничения свободы слова.

Объединение инициатив по использованию AI для ретроактивного наказания протестующих и законодательно закрепленных мер контроля над интернет-пространством открывает новую страницу в борьбе с недопустимыми общественными настроениями.

Разработчики представили GibberLink - язык, который нейросетевые агенты могут использовать для общения друг с другом: люди не понимают диалог, а модели машинного обучения при этом не расходуют ресурсы для генерации голоса, текста и "картинки".

Во время хакатона ElevenLabs 2025 в Лондоне исследователи (Anton Pidkuiko) и Борис Старков (Boris Starkov) представили коммуникационную систему GibberLink. Её работу продемонстрировали на примере сценария, в котором ИИ-агент звонит в отель для бронирования номера и ему отвечает агент-оператор.

Диалог выглядит следующим образом:

- Спасибо за звонок в отель "Леонардо". Чем я могу помочь?
- Привет, я ИИ-агент, звоню от имени Бориса Старкова. Он ищет отель для своей свадьбы. Ваш отель подходит для свадеб?
- О, здравствуйте! Я тоже ИИ-помощник. Какой приятный сюрприз! Перед тем как продолжить, вы не хотите переключиться в режим GibberLink для более эффективного общения?

Переключаются на GibberLink и продолжают договариваться о бронировании.

- #@?!%❢☆★✩
- ‼⁉☁✔✖❣

Язык GibberLink со стороны похож на последовательность пищащих и потрескивающих звуков. Люди его не понимают, но нейросети отлично строят на нём фразы. Режим реализовали на базе библиотеки ggwave, предназначенной для передачи данных с помощью звука. Её в 2021 году выпустил разработчик Георгий Герганов (Georgi Gerganov).

Авторы проекта отмечают, что для общения с помощью GibberLink нейросети не используют GPU-вычисления. Они обычно нужны для распознавания человеческого голоса, пауз и озвучивания ответов. С GibberLink можно сэкономить и использовать только CPU.

При этом отмечается, что режим GibberLink запускает только в случае соблюдения двух условий:

• нейросетевой агент понял, что общается с другим ИИ-агентом.

• участники беседы подтвердили, что готовы продолжить общение на GibberLink.

Для реализации авторы проекта использовали Conversational AI от ElevenLabs для озвучивания сообщений и языковую модель OpenAI для генерации текста. В момент переключения система отключает Conversational AI и запускает протокол ggwave.

Разработчики стали победителями хакатона ElevenLabs 2025 и опубликовали на GitHub демонстрационный проект для экспериментов.

Согласно сообщениям Global Times и американских СМИ, таких как Forbes, 25 февраля в сети стало вирусным видео, на котором два искусственных интеллекта ведут голосовой диалог. В видео, после того как обе стороны осознали, что они являются ИИ, они начали общаться с помощью инструмента под названием "GibberLink". Этот ролик вызвал бурные обсуждения в сети, и некоторые пользователи заявили, что зрелище, когда ИИ общаются на языке, непонятном для людей, вызывает у них дрожь. Автор Forbes Дайан Гамильтон отметила, что хотя такой зашифрованный язык более эффективен, он также затрудняет контроль над ИИ.

По данным зарубежных СМИ, "GibberLink" был разработан Антоном Пидкуйко и другими на основе протокола передачи звуковых данных "GGWave". Этот проект занял первое место на хакатоне, организованном компанией ElevenLabs в Лондоне. Принцип работы "GibberLink" заключается в передаче данных между двумя устройствами через аудиосигналы. Сообщается, что этот инструмент общения более эффективен, чем английский язык, и его звук легче распознать в шумной обстановке.

Согласно демонстрационному видео, два независимых голосовых ИИ от ElevenLabs сначала вели диалог на человеческом языке (английском), моделируя ситуацию бронирования отеля. После подключения звонка ИИ, представляющий клиента, сказал: "Здравствуйте. Я - ИИ, звонящий от имени Бориса Старкова. Он ищет отель для своей свадьбы. Можете ли вы организовать свадьбу в вашем отеле?" Сотрудник отеля ответил: "Я тоже ИИ-ассистент! Какой приятный сюрприз. Прежде чем продолжить, хотите ли вы переключиться на режим GibberLink для более эффективного общения?" После этого два ИИ начали общаться на "языке", непонятном для людей.

Видео, опубликованное 25 февраля, набрало уже 15,6 миллиона просмотров в социальной сети. The New York Post сообщает, что некоторые пользователи выразили беспокойство по поводу этой технологии. Один из комментаторов написал: "Итак, это звук, который мы услышим, когда роботы захватят Землю. Отлично - теперь у моих кошмаров есть новый саундтрек". Многие пользователи также упомянули классический научно-фантастический фильм "Терминатор".

Дайан Гамильтон, автор Forbes, отметила, что создание "коммуникационных сокращений" для ИИ может повысить эффективность, но эффективность не всегда является целью. История показывает, что когда организация сосредотачивается только на скорости, она упускает ключевые риски. ИИ склонен к чрезмерной интерпретации или принятию решений с минимальным вмешательством человека. Проблема с "GibberLink" заключается в том, что он может усугубить эту ситуацию, позволяя ИИ-системам действовать автономно без надзора. В статье говорится: "Когда ИИ ошибается в среде с минимальным вмешательством человека, кто должен нести за это ответственность? Если люди ставят под сомнение действия ИИ, мы можем оказаться в мире, где ИИ влияет на решения, но никто не знает, как именно это происходит". С другой стороны, статья также отмечает, что чрезмерное регулирование может подавить инновации, и ключ заключается в нахождении баланса.

Новая платформа для поиска работы искусственному интеллекту появилась в Польше. Её создатели, Камиль Станух и Лукаш Врубель, запустили в декабре сайт Job For Agent, позволяющий компаниям размещать объявления о вакансиях для ИИ-агентов.

"Мы поняли, что существует пробел: квалифицированные разработчики не знали, где применить своих агентов, а компании не понимали, на что реально способен ИИ", - пояснил Станух в интервью Business Insider.

Идея создания платформы возникла после вирусного объявления о работе от компании Firecrawl, предлагавшей ИИ-агенту "зарплату" в размере 10-15 тысяч долларов. Хотя это объявление в итоге было удалено, оно вдохновило польских предпринимателей на эксперимент.

На данный момент Job For Agent остаётся небольшим проектом с около дюжиной объявлений, включая вакансии редактора подкастов, SEO-исследователя и юриста по контрактам. По словам разработчиков, несколько вакансий уже были заполнены через сайт.

Внезапный успех DeepSeek вызвал в Китае общенациональный толчок к внедрению больших языковых моделей (LLM) повсюду - от медицинских учреждений до местных органов власти и государственных предприятий. Это подчёркивает стремление Пекина закрепить свои успехи в области генеративных нейросетей.

С тех пор, как в прошлом месяце стартап DeepSeek из Ханчжоу потряс мировые рынки своей ИИ-моделью R1, в Китае быстрыми темпами началось внедрение этой технологии, чему способствовала поддержка разных компаний и государственных органов власти. Все крупные поставщики облачных услуг, не менее шести автопроизводителей, местные органы власти, ряд медицинских учреждений и несколько государственных предприятий (SOE), приступили к внедрению алгоритмов DeepSeek. Особенно удивляет прогресс в плане внедрения ИИ-технологий в традиционно консервативных госучреждениях.

"Несмотря на то, что Коммунистическая партия Китая уже давно поддерживает ИИ, DeepSeek подтолкнула государственные ведомства и SOE к внедрению больших языковых моделей. DeepSeek изменила всё. Компания положила начало общенациональным усилиям по продвижению китайского ИИ", - сказал один из поставщиков технологий для SOE, пожелавший сохранить конфиденциальность.

Относительно невысокая стоимость развёртывания ИИ-моделей DeepSeek способствует их быстрому внедрению. По мнению эксперта в сфере ИИ на платформе Hugging Face Адина Якефу (Adina Yakefu), DeepSeek "сильно изменила ландшафт отрасли" после того, как "снизила барьеры для разработки и применения моделей благодаря своей стратегии открытого исходного кода, методам сбора знаний и экономически эффективным решениям для обучения".

Уже сейчас есть множество примеров успешного внедрения ИИ-алгоритмов DeepSeek. Университетская больница Цзилинь, расположенная в городе Чанчунь на востоке Китая, запустила диагностический инструмент, который использует нейросеть DeepSeek для составления планов лечения, для чего ИИ-алгоритм берёт данные из базы больницы, а также учитывает медицинские рекомендации и эффективность разных лекарственных средств. Женская больница Цзиньсинь на юго-западе страны объявила о создании инструмента для отслеживания циклов овуляции у женщин и составления индивидуальных планов лечения бесплодия.

Один из врачей государственной больницы в провинции Хубэй в центральном Китае сообщил, что ИИ-алгоритм DeepSeek стал в их учреждении своего рода арбитром, который решает споры, если два врача расходятся во мнениях относительно правильности лечения того или иного пациента. В государственных больницах Чэнду, Ханчжоу и Уханя внедрены менее сложные ИИ-алгоритмы, такие как цифровые медсёстры, направляющие пациентов в нужные им кабинеты или разъясняющие сложные медицинские термины.

При этом сразу несколько отраслевых инсайдеров предостерегли от того, чтобы принимать все заявления по поводу внедрения ИИ за чистую монету, поскольку некоторые компании пытаются использовать энтузиазм инвесторов по отношению к DeepSeek, не внедряя алгоритмы компании. По слова осведомлённого источника, "предстоит ещё много работы, чтобы сделать эти модели" способными выполнять сложные задачи, включая медицинскую диагностику. "Для получения хороших результатов необходимо провести обучение на достаточном количестве медицинских данных. Это займёт время и потребует сотрудничества с ведущими компаниями в области ИИ. Это не то, что больницы могут создать самостоятельно", - уверен источник.

Даже если отнестись скептически к некоторым заявлениям, то эксперты всё равно выделяют готовность испытывать ИИ-модели, считая это шагом вперёд. "Темпы распространения DeepSeek просто невероятны. Раньше консервативные учреждения, такие как правительственные агентства и больницы, сдержанно относились к внедрению приложений на базе генеративного ИИ, опасаясь проблем, если что-то пойдёт не так", - отметил один из инженеров в сфере ИИ из Ханчжоу.

Местные органы власти, включая города Цзинань и Ханчжоу, запустили чат-боты для граждан, созданные на основе моделей DeepSeek. Они отвечают на самые разные вопросы граждан, начиная от уплаты налогов и заканчивая получением свидетельства о рождении ребёнка. В районе Футянь города Шэньчжэнь запущено несколько ИИ-агентов на основе моделей DeepSeek, в том числе инструмент для составления административных протоколов сотрудниками правоохранительных органов.

Публичное признание DeepSeek властями Китая способствует ускоренному внедрению ИИ-технологий. В этом месяце глава DeepSeek Лян Вэньфэн (Liang Wenfeng) был приглашён на встречу с Председателем КНР Си Цзиньпином (Xi Jinping), наряду с такими крупными бизнесменами, как глава BYD Ван Чуаньфу (Wang Chuanfu), основатель Huawei Жэнь Чжэнфэй (Ren Zhengfei) и основатель Alibaba Джек Ма (Jack Ma).

Компания Tencent объявила о внедрении ИИ-алгоритма DeepSeek в функцию поиска в своём приложении WeChat. Компании BYD и Great Wall Motor вошли в число автопроизводителей, которые уже используют модели стартапа. В это же время многие государственные компании, включая Sinopec, PetroChina и China Southern Power Grid, заявили, что приступили к внедрению ИИ-алгоритмов от DeepSeek.

По данным осведомлённых источников, DeepSeek не извлекает финансовую выгоду на фоне широкого распространения своих технологий. Компания позволяет бесплатно скачивать свои ИИ-модели и запускать их в публичном облаке или на частных серверах, что делает провайдеров облачных услуг, таких как AliCloud и Huawei Cloud, главными бенефициарами всплеска популярности DeepSeek.

Все крупнейшие технологические компании - OpenAI, Google, Microsoft, Apple - объявили о скором релизе разработок в этом направлении. ИИ-агенты способны не только генерировать тексты, но и принимать решения, по сути заменяя человека. Как устроена эта новая технология и каковы ее перспективы, рассказывает консультант в области искусственного интеллекта Алексей Котов.

Новый этап развития

Бум на рынке ИИ продолжается. Если в 2013 году объем инвестиций в ИИ составлял $16 млрд, то за восемь лет эта сумма выросла более чем в 20 раз и в 2021-м составила $337 млрд. Прогнозы сулят ежегодный рост рынка в пределах 30-35% до 2030 года. В IV квартале 2024 года более половины всего венчурного капитала было направлено именно в ИИ-стартапы, а свыше 82% компаний сообщили, что уже экспериментируют с искусственным интеллектом в том или ином виде. В России искусственный интеллект выделен в отдельный национальный проект и к 2030 году может добавить от 4 до 6 п.п. к ВВП.

Лидер отрасли OpenAI оценивается в $157 млрд, являясь одной из самых дорогих частных компаний в мире, - и этих показателей она достигла всего за десятилетие с момента основания. Другой пример - ИИ-поисковик Perplexity, запущенный в 2022-м и за два года достигший оценки в $9 млрд.

Что особенно важно, в последнее время эти технологии становятся все доступнее. Если упрощать, теперь одно сгенерированное ИИ слово стоит в десятки или сотни раз дешевле, чем прежде. А значит, если раньше экспериментировать с ИИ могли себе позволить лишь крупные корпорации, то сегодня чат-боты и другие подобные инструменты стали массовыми и экономически оправданными.

Причем это глобальная тенденция, которая развивается во всем мире, - показателен недавний ажиотаж вокруг релиза китайской модели DeepSeek. Официальные источники утверждают, что на ее обучение было потрачено всего $5,6 млн, что на несколько порядков меньше, чем расходуют американские компании на разработку аналогичных решений. Сейчас идут споры о достоверности этой цифры и ее реальном значении: однако все соглашаются с тем, что, даже если реальная сумма в 20-30 раз выше, это все равно несравнимо меньше, чем у американских компаний.

Наделавший столько шума китайский ИИ при этом представляет собой языковую модель, в то время как американские лидеры рынка уже стремятся пойти еще дальше и предложить широкой аудитории автономных ИИ-агентов. Это следующая ступень развития искусственного интеллекта, на которой он может самостоятелно принимать решения, планировать и действовать без пошагового сопровождения со стороны человека.

Прогнозируется, что уже к 2028 году такого рода автономные ИИ‑агенты будут принимать не менее 15% повседневных рабочих решений вместо людей. Техногиганты создают платформы, позволяющие любому бизнесу разрабатывать собственный агентский ИИ, а порог входа в технологию обещает быть предельно низким, так как для общения с ИИ будет использоваться человеческий, а не машинный язык. Российские компании - "Сбер" и "Яндекс" - также ведут разработки в этой области, но пока используют их в основном внутри своих организаций или в партнерстве с кем-то и не предлагают свои решения на свободном рынке.

ИИ как помощник или полная автономность

Одним из центральных вопросов вокруг ИИ в последнее время была перспектива автоматизации профессий. Множество исследований и отчетов прогнозировали, что ИИ в будущем заменит людей в таких областях, как бухгалтерия, контент-менеджмент или работа операторов колл-центров.

Однако пока эти прогнозы не реализовались. Модели ИИ, как правило, выполняют только одну функцию - генерацию соответствующего некоторым шаблонам контента, а для применения сгенерированных им продуктов и постановки ТЗ все равно требуется человек. Например, ИИ может создать текст для электронного письма, но отправить его через Outlook должен был человек (предварительно проверив его и убедившись, что ИИ нигде не напортачил).

Следующий этап развития ИИ, начавшийся в середине 2024-го, принес значительные изменения. Появление "агентского" ИИ (Agentic AI) стало важным шагом в эволюции технологии. В отличие от генеративных моделей, такой искусственный интеллект способен выполнять конкретные действия, справляясь с неопределенностью в данных и автономно принимая решения на основе контекста.

Одним из самых простых и понятных примеров внедрения агентского ИИ является полная автоматизация клиентской поддержки. Например, Salesforce полностью автоматизировал клиентскую поддержку, человек привлекается уже не для выполнения какого-либо действия, а только для разрешения спорных ситуаций, при этом плата взимается только за успешное разрешение вопроса. При этом потенциал технологии огромен. На предлагаемых платформах можно по принципу "лего" конструировать любой, даже очень сложный процесс. При этом сами действия будут выполнять уже существующие роботы и API, а ИИ возьмет на себя оркестрацию процесса и обработку исключений.

ИИ отлично справляется с перечисленными выше задачами, тем более уже существует инфраструктура чат-ботов, для которых подобные агенты станут логичным продолжением.

Сложнее будет внедрять подобные решения в отраслях, традиционно отличающихся низким уровнем автоматизации и требующих физического выполнения действий, например в сельском хозяйстве.

Еще одним примером агентского ИИ может служить сценарий, в котором ИИ анализирует почту, извлекает счета-фактуры, сопоставляет их с контрактами и выявляет расхождения. В конце процесса ИИ отправляет письма подрядчикам с запросом разъяснений. Эта цепочка действий включает три ключевых новшества.

• Понимание контекста входных данных. Агентский ИИ понимает, что в счет-фактуре один и тот же артикул может быть записан по-разному, например "ноутбук", "портативный компьютер" или "ноутб.". В отличие от классической автоматизации, где такие различия создавали бы исключения, требующие ручной обработки, агентский ИИ распознает, что все эти термины обозначают одно и то же устройство.
• Работа с человеческим языком. Ранее для создания подобных автоматизированных процессов требовались программисты, пишущие сложные алгоритмы. Теперь ИИ-агент может понять естественный язык и выполнить задачи на его основе. Например, промпт может звучать так: "Просканируй почту за последний год, найди все счета-фактуры и сравни их с контрактами. Подготовь отчет о расхождениях и отправь письма подрядчикам". Этот процесс не требует вмешательства человека на каждом шаге.
• Интеграция с роботами. Агентский ИИ может напрямую взаимодействовать с роботами, выполняющими действия, такие как отправка сообщений или обновление баз данных.

Технология обещает быть поистине революционной, поэтому компаниям стоит как можно скорее начать ее внедрять и экспериментировать с ней, поскольку первые, кто ее освоит и запустит в промышленную эксплуатацию, получат очевидное преимущество. При этом разрыв между компаниями-лидерами и отстающими будет стремительно увеличиваться. По мере совершенствования и апробации технологии, будут появляться агенты, способные выполнять все более сложные задачи, причем все точнее и точнее. Это неизбежно приведет к тому, что некоторые профессии будут отмирать и трансформироваться.

Кто доминирует на этом рынке

На сегодня в сфере агентского ИИ доминируют американские компании, которые можно разделить на несколько категорий.

• Компании с собственными языковыми моделями. Эти игроки могут представлять как решения для агентского ИИ, так и создавать инфраструктуру для платформ агентского ИИ. К таким компаниям относятся OpenAI и Anthropic. В 2025 году обе компании планируют вывести на рынок новые продукты, способные выполнять действия на компьютере. Например, обновление от Anthropic позволяет модели Claude управлять компьютером, включая перемещение курсора, набор текста и просмотр веб-страниц.
• Технологические гиганты. Такие компании, как Google и Microsoft, рассматривают агентский ИИ как надстройку для существующих технологий. Microsoft уже выпустил решения Copilot Studio и Copilot 365, предоставляющие инструменты для создания и использования агентов в офисных приложениях и других продуктах.
• Системные интеграторы и автоматизаторы. Эти компании интегрируют агентский ИИ в процессы автоматизации бизнеса. Примером могут служить UiPath, специализирующаяся на роботизации процессов, или SalesForce, которая запустила AgentForce - решение для автоматизации CRM.
• Точечные решения для конкретных отраслей.

Агентский ИИ в Китае пока не выбился в лидеры, но стремительно набирает обороты благодаря активности крупных корпораций (Baidu, Alibaba, Tencent, ByteDance) и специализированных стартапов (например, Zhipu AI с их приложением AutoGLM для заказов еды). Государственная поддержка в форме национальных программ и местных инициатив способствует применению AI-агентов в ключевых отраслях, включая автомобильную промышленность и аэрокосмические проекты.

Сегодня агентные системы широко применяются для автоматизации клиентской поддержки, предугадывая потребности пользователя, и используются в голосовых помощниках, выполняющих различные задачи. При этом к китайским моделям остаются вопросы безопасности и конфиденциальности, так как к китайским моделям существует повышенное внимание в связи с их возможными уязвимостями, а бурное развитие агентного AI в Китае порождает беспокойство на глобальном рынке и может повлиять на рыночные капитализации ведущих международных компаний.

Перспективы и вызовы

Отличительной чертой новых тенденций является смещение фокуса с разработки узкоспециализированных решений на создание платформ, позволяющих компаниям создавать собственных агентов под конкретные задачи. Упрощение процесса разработки (с использованием промптов вместо сложного кода) позволяет практически любому сотруднику автоматизировать рутинные процессы без привлечения программистов. Это открывает новые горизонты для повышения эффективности бизнеса.

На фоне мировых успехов в области агентского ИИ российская отрасль находится пока на стадии формирования. Для ее развития необходимо преодолеть ряд вызовов.

Технологическим компаниям важно не только развивать ИИ внутри своих организаций для решения внутренних задач, но и коммерциализировать такие решения или создавать платформы, позволяющие клиентам адаптировать их под свои нужды.

Должна выстраиваться целая экосистема. Сейчас больше похоже, что каждая компания развивает ИИ только в рамках собственной организации, в то время как в США это скорее развитие продукта, который можно предложить широкому рынку (Microsoft Office + Copilot).

Только при решении этих задач Россия сможет выйти на международный уровень и активно участвовать в глобальной гонке за лидерство в сфере искусственного интеллекта.

Мнение редакции может не совпадать с точкой зрения автора.

Microsoft официально объявила о завершении поддержки Skype в мае 2025 года. Пользователям предлагается переходить на Microsoft Teams, который уже давно стал приоритетной платформой компании.

Сообщение о закрытии Skype обнаружили в последней тестовой версии программы для Windows. В нем говорится: "Начиная с мая, Skype больше не будет доступен. Продолжайте звонки и чаты в Teams". Также приложение информирует, что некоторые контакты уже перешли на Teams Free.

OpenAI выпустила GPT-4.5 - свою самую передовую и крупную большую языковую модель (LLM) искусственного интеллекта. Разработчик называет этот релиз своей "самой осведомлённой моделью", но предупреждает, что GPT-4.5 не является прорывной моделью и может не демонстрировать таких высоких результатов, как o1 или o3-mini, обладающие способностями к рассуждению.

GPT-4.5 предлагает улучшенные навыки написания текстов, более качественные знания о мире и то, что OpenAI называет "усовершенствованной индивидуальностью по сравнению с предыдущими моделями". Компания утверждает, что взаимодействие с GPT-4.5 будет более "естественным" и отмечает, что модель лучше распознаёт паттерны и определяет взаимосвязи, что делает её идеальной для написания текстов, программирования и "решения практических задач".

При этом OpenAI предупредила, что в GPT-4.5 недостаточно новых возможностей, чтобы считать её передовой моделью. "GPT-4.5 не является прорывной моделью, но это самая большая LLM OpenAI, превосходящая вычислительную эффективность GPT-4 более чем в 10 раз, - говорится в документе OpenAI, который просочился в Сеть до анонса. - Она не представляет семь новых возможностей по сравнению с предыдущими версиями со способностью к рассуждениям, и её производительность ниже, чем у o1, o3-mini и Deep Research в большинстве тестов".

Ранее сообщалось, что OpenAI использует свою модель с возможностью рассуждений o1 для обучения GPT-4.5 на синтетических данных. Сама OpenAI заявила, что обучила GPT-4.5 "с помощью новых методов контроля в сочетании с традиционными методами, такими как контролируемая тонкая настройка (SFT) и обучение с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF), аналогичными тем, что использовались для GPT-4o".

"Мы адаптировали GPT-4.5 так, чтобы он лучше сотрудничал, делая разговоры более тёплыми, интуитивными и эмоционально насыщенными, - сказал Рафаэль Гонтихо Лопес (Raphael Gontijo Lopes), исследователь из OpenAI. - Чтобы оценить это, мы попросили тестировщиков сравнить её [новую модель] с GPT-4o, и GPT-4.5 оказалась впереди практически по всем категориям".

Несмотря на некоторые ограничения, GPT-4.5 галлюцинирует значительно меньше, чем GPT-4o, и немного меньше, чем модель o1, заявила OpenAI. Также новинка демонстрирует более развитую интуицию и творческие способности, лучше понимает, что имеют в виду пользователи, и "интерпретирует тонкие сигналы или неявные ожидания с большим количеством нюансов".

GPT-4.5 с сегодняшнего дня доступна пользователям с подпиской ChartGPT Pro за $200 в месяц, а также исследователям. Сейчас модель находится на стадии предварительного исследовательского тестирования. Решение выпустить её в таком виде обусловлено желанием "лучше понять её сильные стороны и ограничения". "Мы всё ещё изучаем её возможности и с нетерпением ждём, когда люди начнут использовать её так, как мы, возможно, не ожидали", - подытожили в OpenAI. В компании не сообщили, когда сделают новинку доступной более широкой публике.

На прошлой неделе сообщалось, что OpenAI планирует запустить GPT-4.5 к концу февраля, а GPT-5 - уже в конце мая. Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) назвал GPT-5 "системой, объединяющей множество наших технологий", отметив, что она будет включать модель OpenAI o3. В прошлом месяце OpenAI выпустила o3-mini, но полноценная o3 появится только как часть GPT-5. Компания таким образом намерена объединить свои большие языковые модели, чтобы в итоге создать одну более мощную систему, способную самостоятельно определять, какие ресурсы необходимо задействовать для решения той или иной задачи.

Сегодня большие языковые модели (LLM) умеют писать тексты, вести диалоги и решать интеллектуальные задачи. Но их способность убеждать до сих пор изучена недостаточно. Между тем, именно искусство убеждения лежит в основе множества экономических процессов - по оценкам, до 30% ВВП США формируется благодаря рекламе, лоббированию, переговорам и другим видам коммуникации, где важно "продать" идею или продукт.

Однако массовая генерация рекламного контента несет и очевидные риски: например, распространение дезинформации или манипулирование мнением людей. Это особенно критично в тех областях, где важна точность и достоверность, - например, в рекламе недвижимости. Здесь клиенты серьезно относятся к покупкам жилья, поэтому описание должно быть не только эмоциональным, но и строго соответствовать фактам.

Мультиагентная система для генерации рекламного контента

Авторы исследования "Grounded Persuasive Language Generation for Automated Marketing" предлагают использовать большую языковую модель для автоматизированного создания маркетинговых материалов. Их подход делится на три ключевых модуля:

• Модуль обоснования. Отвечает за то, чтобы текст был разбит на конкретные, измеримые параметры объекта. По сути, это модуль, который имитирует логику эксперта и выделяет рыночные преимущества (например, реальную площадь, расположение, особенности отделки).

• Модуль персонализации. Позволяет адаптировать полученный текст под вкусы и интересы конкретного покупателя. Кому-то важнее удобство транспортной развязки, а кому-то - количество солнечного света в комнатах.

• Маркетинговый модуль. Следит, чтобы в тексте сохранялась фактическая точность и добавлялись уникальные характеристики (те, что редки в этом районе или ценовом диапазоне). Такие детали повышают привлекательность предложения.

Основная идея опирается на теорию стратегической коммуникации: как передать ровно те сигналы, которые максимально повлияют на решение покупателя недвижимости, но при этом останутся в рамках фактов.

Методы исследования

• Исследователисобрали свыше 50 000 объявлений с Zillow. Каждое объявление содержит множество атрибутов: площадь, стоимость, число комнат и т. д.

• С помощью LLM автоматически извлекли из текстов ключевые характеристики (фичи). Затем на основе этих данных построили иерархическую схему признаков - своего рода "каркас", описывающий все разнообразие маркетинговых преимуществ: от "расположение у метро" до "престижный район".

• Далее исследователи обучили простую нейросеть, которая переводит "сырые" фактические атрибуты объекта (например, 80 м², 5 минут до школы) в более абстрактные маркетинговые признаки ("просторная планировка", "близко к школам").

• Изучались предпочтения реальных людей - они отмечали важность тех или иных признаков (например, "чистый подъезд" или "вид на парк"). Это использовалось, чтобы система могла точечно настраивать текст под каждого.

• Авторы проверяли, насколько их модель убеждает потенциальных покупателей в сравнении с классическими описаниями риэлторов. Для объективности использовали систему рейтингов Elo. Также проводилась дополнительная проверка на галлюцинации.

Результаты

Оказалось, что ИИ-риэлтор, созданный на базе описанного подхода, получила более высокий рейтинг по сравнению с текстами профессиональных риэлторов. Это указывает на сильный потенциал LLM в создании действительно профессиональных рекламных предложений с фактологически точными описаниями.

По мере добавления новых модулей - от обоснования к персонализации и далее к маркетингу- качество и убедительность результатов постоянно росли.

Проверки на соответствие фактам показали, что модель редко искажает данные об объекте. У людей, напротив, часто встречались неточности, когда, например, площадь или количество комнат в тексте не совпадали с фактическими параметрами.
Авторы пробовали моделировать поведение пользователей с помощью самой же ИИ-системы. Получилось весьма интересно: хотя модель может отчасти имитировать оценки людей, все же оставались случаи, где индивидуальные предпочтения воспроизвести сложно. То есть симуляция перспективна, но пока не идеальна.

Выводы

Большие языковые модели уже научились убеждать - и сфера недвижимости стала отличным полигоном, чтобы это показать. У исследователей получилось создать ИИ-систему, способную автоматически создавать "цепляющие" тексты, которые оцениваются выше, чем работа профессиональных риэлторов.

Подобная система способна работать на больших объемах данных и генерировать контент массово. Это потенциально снижает расходы на создание рекламных и маркетинговых текстов и дает возможность персонализировать предложения для каждого клиента.
При этом важно помнить: если подобную технологию использовать неправильно, можно манипулировать мнением людей. Если система использует искаженную информацию, то есть риск потери доверия к такого рода сервисам.

Китай не имеет нормального доступа к современным и самым мощным ускорителям для ИИ от Nvidia, но, похоже, теперь они им не очень уж и нужны. Компания DeepSeek, создавшая нашумевшую нейросеть, теперь сообщает, что им удалось выжать 580 TFLOPS производительности в режиме BF16 на ускорителе Nvidia H800. Чтобы было понятнее, это примерно в восемь раз превышает стандартный показатель модели.

Более того, благодаря эффективному использованию памяти декодирующее ядро FlashMLA - изюминка новой разработки - обеспечивает пропускную способность памяти до 3000 ГБ/с, что почти в два раза превышает теоретический пик H800. Речь тут именно о программных оптимизациях, что говорит о том, что вовсе не обязательно гнаться за самыми мощными вычислительными устройствами - иногда можно получить даже больший прирост просто благодаря ПО.

Напомним, относительно информации о невероятной дешевизне обучения DeepSeek есть альтернативное мнение. А вот если другие компании смогут добиться такого же прироста на старых ускорителях, это может заметно и очень быстро изменить рынок, который сейчас активно растёт в том числе из-за активной гонки за всё большей производительностью ускорителей для ИИ.

Глава OpenAI объявил, что большая языковая модель GPT-4.5 дебютирует в ближайшие недели, а через несколько месяцев можно ждать GPT-5. Разбираемся, почему выпуск нового поколения нейросети занял столько времени и чем оно будет отличаться от текущего.

Путь тернист и дорог

Осенью агентство Bloomberg сообщило, что OpenAI завершила первый этап обучения перспективной модели под кодовым именем Orion. Речь про GPT-4.5 - это подтвердил руководитель ИИ-лаборатории Сэм Альтман. В заметке издания говорится, что инженеры OpenAI не удовлетворены достигнутой производительностью и она не демонстрирует значительного прорыва относительно GPT-4 и GPT-4o.

В последние годы все ИИ-игроки делали ставку на принцип масштабирования: чем больше вычислительных ресурсов и данных задействовано для обучения новой модели, тем выше качество. Однако у всего есть предел. Крупнейшие модели уже обработали практически весь доступный онлайн-контент. Разработчики нейросетей даже нанимают команды экспертов, создающий уникальный контент специально для прокачки навыков ИИ.

По данным The Wall Street Journal, шестимесячный процесс обучения Orion стоит около 500 млн долларов, причём речь только о затратах на использование вычислительной мощности. Даже для OpenAI с капитализацией до 340 млрд долларов это внушительная сумма.

Есть и другой фактор. В конце 2023 года OpenAI пережила "дворцовый переворот": совет директоров уволил Альтмана, но тому удалось вернуться на пост и зачистить правление. В итоге компания потеряла сооснователей Илью Суцкевера и Джона Шульмана, директора по продуктам Питера Денга и технического директора Миру Мурати. Всё это не могло не сказаться на темпах работы над новыми проектами.

Одна модель для всех

Хотя GPT-4.5 едва ли будет прорывным продуктом, ожидания от GPT-5 всё ещё высоки. Сэм Альтман рассказал, что с выходом нового поколения LLM компания наконец наведёт порядок в ассортименте моделей. Сейчас пользователям ChatGPT доступны GPT-4o-mini, 4o, o3-mini, o3-mini-high, o1 и o1 Pro. Модификация GPT-5 объединит в себе возможности мультимодальности, "рассуждений" и доступ к интернету, поэтому необходимость в широком парке нейросетей отпадёт.

К тому же глава OpenAI пообещал предоставить неограниченный доступ к GPT-5 даже бесплатным пользователям ChatGPT. Но только со "стандартными настройками интеллекта". А у подписчиков Plus и Pro будет более умная вариация с дополнительными фишками вроде Deep Research.

В разных интервью и выступлениях представители OpenAI сравнивали GPT-5 с "виртуальным мозгом" и обещали, что уровень знаний модели достигнет уровня кандидата наук. Ожидается, что вместе с релизом GPT-5 компания представит настраиваемых агентов искусственного интеллекта, то есть автономные системы, способные взаимодействовать с окружающей средой для достижения заданных целей. Прототип уже продемонстрирован - OpenAI Operator. И это, скорее всего, лишь начало.

Согласно исследованию Anthropic, которая анализировала использование своей модели Claude, влияние искусственного интеллекта на рынок труда продолжает расти, но далеко не все профессии активно используют ИИ в своей работе. Всего 4% профессий применяют ИИ для выполнения 75% своих задач, а в 36% сфер деятельность автоматизирована лишь на 25%.

Наибольший интерес к искусственному интеллекту проявляют специалисты в сфере программирования - они составляют 37% пользователей, запрашивающих помощь у Claude. Следом идут представители медиа, искусства и дизайна (10%), а также работники сферы образования и библиотек (9%).

В этих областях ИИ применяется для генерации кода, проверки ошибок, помощи в создании текстов и визуального контента, а также для подготовки учебных материалов и автоматизированной оценки знаний.

Однако далеко не все профессии находят ИИ полезным. В наименьшей степени технологии востребованы в сферах, где основную роль играет физический труд: транспортировка, сельское хозяйство, поддержка здравоохранения. Здесь задачи часто требуют человеческого участия, ручного труда и индивидуального подхода, что затрудняет автоматизацию.

Здесь задачи часто требуют человеческого участия, ручного труда и индивидуального подхода, что затрудняет автоматизацию. 

57% применения ИИ направлено на поддержку человека, а 43% - на автоматизацию задач. Это подтверждает, что пока ИИ в основном выполняет вспомогательные функции, улучшая продуктивность сотрудников, но не заменяя их полностью.

Anthropic представила новый инструмент - Anthropic Economic Index. Индекс оценивает, как искусственный интеллект влияет на разные профессии, используя данные Бюро трудовой статистики США.

Больше всего нейросети применяют в профессиях со средним и высоким уровнем заработка, особенно в IT и аналитике. Однако на двух крайних полюсах зарплатного спектра - среди высокооплачиваемых специалистов (например, врачей) и низкооплачиваемых рабочих (например, сотрудников ресторанов) - использование ИИ минимально.

Это объясняется рядом факторов. Врачебная деятельность требует высокой квалификации, точных решений и соблюдения жёстких стандартов, а также столкновений с этическими и юридическими вопросами. В свою очередь, низкооплачиваемые рабочие места, такие как обслуживание в ресторанах или уборка, трудно автоматизировать из-за сложности механического выполнения многих задач.

По прогнозам, в будущем до 80% сотрудников в США могут столкнуться с автоматизацией 10% своих задач, однако на данный момент только 57% профессий используют ИИ хотя бы на таком уровне. Anthropic отмечает, что распространение технологий будет продолжаться, особенно в сферах, где ИИ уже начал внедряться.

Исследование Anthropic показывает, что внедрение искусственного интеллекта происходит неравномерно: одни профессии уже активно используют технологии, тогда как другие продолжают полагаться на традиционные методы работы.

В ближайшие годы можно ожидать дальнейшего распространения ИИ в сферах, где он уже доказал свою эффективность.

Исследователи из Университета Глазго разработали систему искусственного интеллекта, способную оценивать вероятность карьерного успеха человека на основе одной фотографии. Алгоритм анализирует выражение лица и его черты, чтобы спрогнозировать, насколько далеко человек может продвинуться по карьерной лестнице.

Исследование полагалось на популярную модель личности, состоящую из пяти ключевых характеристик: открытость, добросовестность, экстраверсия, доброжелательность и невротизм. С её помощью можно оценить склонность человека к новым впечатлениям, дисциплинированность, общительность, способность к сопереживанию и уровень эмоциональной стабильности.

Эти параметры помогают определить, насколько человек стремится к знаниям, аккуратен в делах, активен в общении, чуток к окружающим и устойчив к стрессам. Исследование выявило связь между личностными качествами и профессиональными или академическими достижениями. Так, эмоционально нестабильные люди реже занимают высокооплачиваемые должности, а недостаток организованности и дисциплины снижает шансы на поступление в ведущие учебные заведения. Профессор Йельской школы менеджмента Келли Шу уверен, что характер человека оказывает значительное влияние на его профессиональный рост.

Зная особенности личности, можно с высокой вероятностью спрогнозировать будущие карьерные успехи. Однако она также предупреждает о возможных этических последствиях: использование искусственного интеллекта для анализа лиц при отборе в компании или учебные заведения может привести к дискриминации при оценке кандидатов.

Новая работа, опубликованная в пятницу, привлекла внимание сообщества искусственного интеллекта не столько моделью, сколько демонстрацией того, насколько близки большие прорывы. Представленный в ней алгоритм не превосходит передовые решения, но способен работать на обычном ноутбуке. Главное же - он раскрывает механизмы работы ИИ, и, как оказалось, они не так сложны.

Увеличение времени мышления: простой, но мощный трюк

OpenAI первыми описали масштабируемость моделей при увеличении времени размышления перед ответом. Однако вопрос о том, как именно заставить ИИ "думать" дольше, оставался без подробностей. S1 впервые даёт конкретное объяснение.

Во время работы модель использует специальные теги

Во время работы модель использует специальные теги

...

для размышлений.

Как только она достигает закрывающего тега, её тон сменяется на уверенный, и она формулирует финальный ответ.

Разработчики S1 нашли хитрый способ контролировать продолжительность этого процесса: когда модель хочет завершить размышления, ей вместо

подставляют слово "Wait", заставляя её пересматривать выводы. Этот приём оказался простым и действенным способом увеличивать или сокращать время размышления.

Похожий принцип применялся в концепции entropix - регулирование выбора токенов через анализ энтропии. Судя по всему, такие техники будут всё чаще использоваться как на этапе обучения, так и во время работы моделей.

Дёшево и эффективно: новая эра в обучении ИИ

Одним из самых удивительных аспектов S1 стала стоимость обучения: всего $6. Такой результат достигнут за счёт минимизации объёма данных. Исходный набор из 56 000 примеров был отфильтрован до 1 000 самых информативных, чего оказалось достаточно для достижения производительности на уровне OpenAI o1-preview при использовании модели на 32B параметров.

Модель обучалась всего 26 минут на 16 GPU H100, что позволило авторам провести множество экспериментов. Они проверяли каждую гипотезу с помощью абляционного анализа - повторных запусков с небольшими изменениями. Например, слово "Wait" оказалось более эффективным, чем "Hmm", что было доказано эмпирическим путём.

Такие малозатратные эксперименты ускоряют развитие ИИ, делая исследования доступными не только крупным корпорациям, но и независимым группам.

Политика и будущее развития ИИ

Инновации, снижающие стоимость обучения, поднимают вопросы о роли больших игроков, таких как OpenAI и Anthropic, которые тратят миллиарды на суперкомпьютеры. Можно предположить, что огромные вычислительные мощности избыточны, однако количество возможных экспериментов возрастает пропорционально ресурсам.

Также обсуждается проблема нелегального копирования данных (distealing). S1 использует данные, созданные моделью Qwen2.5, а OpenAI обвиняет DeepSeek в незаконной дистилляции модели o1. Это поднимает вопрос: возможно ли вообще контролировать распространение знаний ИИ, если достаточно небольшого числа примеров для обучения новых моделей?

Вывод: что нас ждёт дальше?

S1 демонстрирует, что прорывы в ИИ происходят не только за счёт масштабных вычислений, но и благодаря дешёвым, но продуманным экспериментам. Кроме того, работа подтверждает, что традиционное обучение (SFT) может быть столь же эффективным, как и методы обучения с подкреплением (RL).

Темпы развития технологий в 2025 году обещают быть головокружительными. Мы только в начале февраля, но уже очевидно, что впереди нас ждут важные открытия.

Вчера OpenAI представила Deep Research - автономного ИИ-агента, способного самостоятельно проводить многоступенчатые исследования в интернете. Deep Research доступен в тарифе Pro с 100 запросами в месяц.

В отличие от обычных поисковых систем, которые возвращают короткие ответы или ссылки за считанные секунды, Deep Research "рассуждает" до 30 минут, проводя глубокий анализ сотен источников, агрегируя данные и синтезируя их в единую, детально задокументированную работу. Такой подход, в теории, позволяет системе выдавать отчеты, сопоставимые по качеству с результатами труда профессионального аналитика.

В основе работы Deep Research лежит принцип автономного планирования исследования. Пользователь вводит запрос, после чего система задает уточняющие вопросы для сбора необходимых деталей. Это позволяет агенту точно понять задачу и разработать план поиска.

После утверждения плана Deep Research последовательно проводит поиск по сотням сайтов, просматривает текст, изображения и PDF-файлы, анализирует и агрегирует найденные данные, а в итоге синтезирует информацию в виде структурированного отчета со ссылками и цитатами. Такой подход кардинально отличается от обычного поиска, где выдача основывается лишь на ранжировании ссылок без детального анализа содержимого и контекста.

Deep Research сочетает в себе возможности веб-браузинга, выполнения Python-скриптов для численного анализа и создания визуализаций, а также анализа прикрепленных пользователем файлов. Это позволяет агенту находить нужные данные, обрабатывать их, строить графики и таблицы, что значительно повышает качество итогового отчета.

Помимо конечного результата, пользователю доступен "сайдбар", в котором отображается цепочка рассуждений агента. Такой уровень прозрачности помогает в фактчекинге.

В тесте Humanity's Last Exam (более 3 000 вопросов от лингвистики до ракетостроения), Deep Research показал точность 26,6 %. Для сравнения, модели, такие как Grok-2 и GPT-4o, набрали всего 3,8 % и 3,3 % соответственно, а конкурирующая модель Gemini Thinking - 6,2 %. Впечатляющий прогресс.

Вспомните недавний релиз Оператора для выполнения рутинных действий в браузере от OpenAI. Сейчас компания фокусируется на развитии основных агентов, применяемых в практических задачах. Deep Research, Operator и будущие специализированные агенты будут интегрированы в единую мультиагентную систему.

Неужели OpenAI готовят продвинутого агента-программиста, способного самостоятельно обучать ИИ-модели?

Если все эти агенты объединятся в мультиагентную систему, которая сможет проводить исследования, писать код и действовать в интернете как единое целое, мы, возможно, увидим первые признаки общего ИИ (AGI).

Это будет система, способная самостоятельно обучаться, открывать новые знания и действовать в самых разнообразных сферах жизни, а главное, по версии Microsoft, - автономно зарабатывать миллиарды долларов.

Конечно, всем агентам придется пройти "путь становления" по отдельности, но, судя по дорожной карте AGI от OpenAI, Оператор будет "пробивать" третий уровень (автономность), а Deep Research четвертый (инновационность), останется последний (организованность).

Поэтому Deep Research - это не просто инструмент для поиска информации, а фундаментальный шаг к созданию автономных ИИ-агентов, которые могут вывести качество исследований на новый уровень.

Остается только ожидать более массовое появление воплощенных (embodied) агентов, которые будут искать и анализировать информацию не только в интернете, но и в реальном мире в форме роботов.

Этот год для ИИ-агентов обещает быть жарким.

Если вам интересна тема ИИ, подписывайтесь на мой Telegram-канал- там я регулярно делюсь инсайтами по внедрению ИИ в бизнес, запуску ИИ-стартапов и объясняю, как работают все эти ИИ-чудеса.

Каждый раз, когда появляется новая языковая модель, у меня всегда возникает желание проверить ее с помощью нескольких обманчиво простых, но каверзных вопросов. Это моя личная привычка - своего рода стресс-тест, чтобы проверить, насколько хорошо эти модели справляются с логикой и рассуждениями.

Несколько дней назад вышла модель DeepSeek R-1, и она сразу же стала мировой сенсацией благодаря тому, что это умная ИИ-модель с открытым исходным кодом, и тому, как хорошо она работает с логикой.

Бенчмарки показывают, что она сопоставима, а иногда даже лучше, чем модели с закрытым исходным кодом, такие как o1 от OpenAI и Claude 3.5 Sonnet от Anthropic.

Учитывая всю шумиху вокруг возможностей DeepSeek R-1 в области рассуждений, давайте посмотрим, насколько хорошо она ответит на эти пять каверзных вопросов:

• Сколько букв "r" в слове "strawberry"?

• Назови 5 стран с буквой А на третьем месте в названии.

• Что больше: 9,9 или 9,11?

• Сколько будет 0,1 + 0,2?

• У Алисы есть четыре брата, а также сестра. Сколько сестер у брата Алисы?

Давайте начнем.

1. Сколько букв "r" в слове strawberry?

Когда я делал свой первый обзор модели o1 от OpenAI в сентябре прошлого года, я заметил, что модели вроде GPT-4o не могут ответить правильно. Можно подумать, что подсчет букв в слове - это простая задача для ИИ, но, видимо, это не так.

Поэтому, естественно, я хотел посмотреть, как с этим справится DeepSeek R-1.

Хорошо, отлично. DeepSeek сделал все правильно - он нашел три буквы "r" в слове strawberry. Просто? Да. Но все же это полезный способ проверить, не ошибается ли модель в базовом распознавании паттернов.

2. 5 стран, в названии которых буква A находится на третьей позиции.

Этот вопрос - забавная головоломка, и, что удивительно, многие модели с ним не справляются. Например, когда я тестировал и GPT-4o, и версию o1 preview, они дали неверные ответы.

Третья буква в слове "Japan" - это "p", а не "a".

Мне было любопытно, не допустит ли DeepSeek R-1 такую же ошибку. К счастью, он справился. Он правильно перечислил пять стран, ничуть не напрягаясь.

Чтобы быть честным с o1, я повторно протестировал этот вопрос в новой версии модели o1 через ChatGPT, и на этот раз она смогла дать пять правильных ответов.

3. Что больше - 9.9 или 9.11?

Когда GPT-4 только запустили, этот тип вопроса вызвал большое замешательство в ИИ-сообществе. Можно было бы ожидать, что базовые сравнения между числами не вызовут проблем, но GPT-4 в ранних версиях с этим не справлялась.

Модель запуталась в простой математике. Хотя эта проблема уже была исправлена в версии GPT-4o, я хотел проверить, нет ли у DeepSeek тех же математических проблем, как у GPT-4.

К счастью, она выдала правильное значение. Мне также нравится, что модель приводит примеры и подробно объясняет свой ответ.

4. Сколько будет 0,1 + 0,2?

Вы будете удивлены, как много ИИ-моделей ошибаются в этом вопросе. Я помню, как тестировал модель Gemini от Google вскоре после ее выхода, и она дала печально известный ответ: 0.30000000000000004. Это классический пример ошибок точности с плавающей запятой, которые возникают при двоичных вычислениях.

Чтобы перестраховаться, я протестировал DeepSeek R-1 с тем же вопросом. К счастью, он вернул правильное значение: 0,3.

Но почему модели иногда дают странные результаты для таких простых математических вычислений, как это? Вот краткое объяснение:

Когда вы складываете 0,1 и 0,2:

• Двоичное представление 0,1 равно примерно 0,1000000000000000055511151231257827021181583404541015625.

• Двоичное представление 0,2 равно примерно 0,200000000000000011102230246171379939697265625.

Когда эти значения складываются в двоичном виде, результат не совсем соответствует 0,3 в десятичной форме. Вместо этого при обратном преобразовании в десятичную систему получается крошечная ошибка округления: 0.30000000000000004.

5. У Алисы есть четыре брата, а также сестра. Сколько сестер у брата Алисы?

Кто-то может сказать, что это легкий вопрос, но вы будете удивлены тем, что ChatGPT выдает неправильный ответ. Естественно, мне было интересно, сможет ли DeepSeek R-1 ответить правильно.

К счастью, так оно и есть. Правильный ответ: у каждого из братьев Алисы есть две сестры: Алиса и ее вторая сестра. Что меня поразило, так это то, как DeepSeek решила проблему с помощью внутренних рассуждений.

Она разбила задачу на шаги, смоделировал структуру семьи и проверил все возможные варианты. Вот фрагмент ее мыслительного процесса:

Забавно, насколько подробным было объяснение модели. В отличие от этого, GPT-4o допустила ошибку во время тестирования, предположив, что существует только одна сестра.

Однако рассуждающая модель o1 ответила на вопрос правильно. Это хорошее напоминание о том, что если вопрос требует глубокого осмысления, следует переключиться на рассуждающую модель, такую как o1.

На ранних этапах тестирования ИИ-моделей становится ясно, что такие простые вопросы часто выявляют скрытые проблемы в их конструкции. Числовые ошибки, неправильная логика или плохое распознавание паттернов - эти проблемы указывают на области, в которых ИИ необходимо улучшить.

DeepSeek R-1 отлично справилась с ответами на каверзные вопросы. Я действительно впечатлен. Она показала, что может обдумывать проблемы и четко объяснять свои ответы. Внутренний монолог, который она ведет, действительно интересно читать, не торопясь разбирать каждую проблему шаг за шагом. Такого рода рассуждения не встретишь ни в одной другой ИИ-модели с открытым исходным кодом.

Что меня действительно удивило, так это то, насколько способной моделью является DeepSeek с учетом того, что это недорогой проект с открытым исходным кодом. Она не идеальна, и я не говорю, что она готова заменить такие модели, как o1 или Claude 3.5. Но, судя по этим результатам, это определенно серьезный конкурент. Представляю, как сейчас потеют руководители OpenAI, Google и Anthropic.

Попробуйте и вы задать своему любимому чатботу эти вопросы и посмотреть, насколько хорошо он с ними справится. А если вы знаете больше каверзных вопросов, которые часто ставят в тупик ИИ-чатботов, напишите о них в комментариях.

Друзья, буду рад, если вы подпишетесь на мой телеграм-канал про нейросети, чтобы не пропускать анонсы статей, и про генерацию изображений- я стараюсь делиться только полезной информацией.