Помните вирусного ассистента OpenClaw? Еще недавно мы обсуждали его как очередную забавную надстройку над нейросетями, но сегодня он превратился в символ конца эпохи. Сеть, которую мы строили для людей, на наших глазах трансформируется в закрытую экосистему для автономных ботов.
Новый отчет об активности ботов в интернете, а также данные инфраструктурной компании Akamai, показывают, что ИИ-боты уже формируют значительную долю веб-трафика. Исследование также раскрывает гонку вооружений между ботами, использующими хитрые тактики для обхода защиты сайтов, и самими веб-ресурсами.
Новые императоры трафика
Согласно данным Akami, мы вступили в фазу, когда каждый 31-й визит на сайты совершается не человеком. Если в начале прошлого года ИИ-скрейперы составляли лишь мизерную долю (1 на 200 заходов), то к февралю 2026-го их активность выросла в геометрической прогрессии.
Проблема не в том, что ботов стало больше, а в том, как они себя ведут. Более 13% ИИ-агентов теперь полностью игнорируют универсальный файл robots.txt – этакое "джентльменское соглашение" интернета, которым владельцы сайтов просят не индексировать определенные данные. Доля таких "наглых" ботов подскочила на 400%, превращая сбор данных в полноценное цифровое мародерство.
Мимикрия под человека
На фоне такого агрессивного воровства контента крупные сайты вроде Condé Nast объявляют ИИ-корпорациям войну. Причина в том, что современные боты научились сканировать сеть в реальном времени. Раньше они просто собирали базы для обучения моделей, теперь же они выкачивают актуальные цены, расписания и новости, чтобы выдать их пользователю внутри своего интерфейса, таким образом лишая самих создателей контента трафика.
Технический директор Akamai Роберт Блумофе описывает ситуацию как "гонку вооружений". Боты больше не представляются как программы – они маскируются под обычные браузеры, имитируют человеческие паузы в чтении и хаотичные движения мыши. В итоге защита сайтов бьет по живым пользователям, заставляя их бесконечно разгадывать капчи, в то время как продвинутые алгоритмы пробиваются сквозь фильтры незамеченными.
Тошит Панигархи, глава TollBit: говорит:
Это не просто юридический спор об авторском праве. В интернете появился новый тип посетителей, который потребляет контент, но не дает ничего взамен – ни кликов по рекламе, ни участии в сообществе.
Маркетинг для призраков и перспективы
Самое интересное происходит на стороне бизнеса. Вместо того чтобы блокировать ботов, некоторые компании начинают заниматься GEO (Generative Engine Optimization). Это новая дисциплина, пришедшая на смену классическому SEO (поисковой оптимизации). Если раньше компании оптимизировали тексты под поисковую строку Google, то теперь задача в том, чтобы стать "заметным" для алгоритмов OpenClaw или ChatGPT.
В 2026 году брендам становится важнее, чтобы ИИ-ассистент порекомендовал его в своем ответе, чем быть на первой строчке в поисковой выдаче. Это создает парадоксальную ситуацию – издатели ненавидят скерейперы, но вынуждены подстраиваться под них, чтобы не исчезнуть из "памяти" нейросетей.
Мир "Мертвого интернета", где боты общаются с ботами, а люди остаются лишь за рамками этой цепочки, уже наступил. Добро пожаловать в киберпанк. Хотя некоторые компании предлагают владельцам сайтов брать с ботов плату за каждое обращение к контенту, никакого широкого внедрения подхода пока не наблюдается.
Возможно, скоро мы увидим интернет, разделенный на две части – открытый "дикий запад" для ботов и закрытые, аутентифицированные сообщества для живых людей, куда вход будет возможен только по биометрии.
Ситуация в СНГ
В регионе СНГ ситуация усугубляется доминированием локальных гигантов. Так, к началу 2026 года внедрение Яндекс Нейро в ядро поиска привело к тому, что CTR (кликабельность) топовых информационных ресурсов обвалилась в среднем на 34,5%. Пользователю больше не нужно переходить на сайт за рецептом или гайдом по игре – нейросеть выдает структурированный ответ прямо в поисковой выдаче, собрав его из сотен отсканированных страниц.
Но если глобальные боты маскируются под людей, то в СНГ наблюдается иная аномалия – резкий взлет популярности китайских моделей (например, DeepSeek), чьи скрейперы действуют агрессивнее западных аналогов. По данным региональных аналитиков, в 2025 году доля "серого" бот-трафика в рунете, который собирает данные для обучения локальных LLM (GigaChat, YandexGPT) и товарных агрегаторов, выросла втрое.
Даже на Shazoo ситуация с ботами вызывает проблемы в последние месяцы. Так, в ноябре и декабре происходили случаи, когда боты слишком агрессивно запрашивали страницы, что вызывало проблемы для обычных пользователей. По крайней мере, этих ботов возможно вычислить по локации их доступа – это в основном Китай и Сингапур.
А как вы ощущаете это засилье ботов? Замечали ли вы, что ответы ИИ-ассистентов становятся всё более подробными, из-за чего у вас пропадает желание переходить по ссылкам на первоисточники?
Специалисты компании Arkose Labs проанализировали активность миллиардов ботов за период с января по сентябрь 2023 года. Некоторые из них выполняют полезные функции, например, индексируют интернет, но большинство созданы для вредоносных целей. По оценкам исследователей, 73% всего интернет-трафика в настоящее время составляют вредоносные боты и связанный с ними трафик.
Пять основных категорий атак «плохих ботов» — это создание фальшивых учетных записей, захват учетных записей, скраппинг, управление учетными записями и злоупотребление различными продуктами. По сравнению со вторым кварталом ситуация в этих категориях практически не изменилась, за исключением того, что злоупотребления в продуктах сменились тестированием ворованных банковских карт, которое тоже осуществляет автоматика.
Наибольший рост атак наблюдается в таких областях, как мошенничество с использованием SMS-платежей (рост на 2141%), управление учетными записями (рост на 160%) и создание поддельных учетных записей (рост на 23%).
В пятерку ведущих отраслей, на которые направлены атаки ботов, входят технологическая (на ботов приходится 76% трафика), игровая (29% трафика), социальные сети (46%), электронная коммерция (65%) и финансовые услуги (45%).
При этом, если бот не справляется со своей задачей, преступники все чаще прибегают к использованию ферм, управляемых людьми. По оценкам исследователей, в первом полугодии 2023 года было совершено более 3 млрд атак с использованием таких ферм, которые в основном расположены в Бразилии, Индии, России, Вьетнаме и на Филиппинах.
Исследователи прогнозируют, что количество вредоносных ботов, скорее всего, будет увеличиваться и далее. На это есть две основные причины: появление и повсеместная доступность искусственного интеллекта и повышение профессионализма преступников за счет все новых предложений в области «преступление как услуга» (crime-as-a-service, CaaS).
«Существуют сайты, которые вы можете использовать для того, чтобы убедиться, что вашим ботам ничто не мешает. Вы можете приобрести такое ПО. Оно имеет корпоративную поддержку и прочее. Но оно создано специально для совершения преступлений и именно для этого предназначено. Есть много подобных ресурсов, которые выглядят как легальные компании. Это хороший пример продукта, созданного специально для совершения преступлений», — рассказывают специалисты.
К тому же, по словам исследователей, CaaS-сервисы полностью меняют экономическую составляющую преступлений. Ведь атаковать компании стало намного дешевле, а сами атаки становятся сложнее, так как «их совершают не отдельные киберпреступники, а целые команды разработчиков».
Также в отчете отмечается, что с первого по второй квартал трафик «умных» ботов увеличился почти в четыре раза. Такие боты широко используются, например, для обхода двухфакторной аутентификации и защиты от фишинга.
«”Умные” боты используют такие сложные технологии, как машинное обучение и искусственный интеллект, чтобы имитировать поведение человека и уклоняться от обнаружения. Это делает их способными к адаптации, а их атаки направлены на уязвимости IoT-устройств, облачных сервисов и новых технологий», — гласит отчет.
Развитие ИИ может быть связано и с резким ростом количества ботов, собирающих данные и изображения с сайтов. С первого по второй квартал 2023 года их количество увеличилось на 432%. В частности, скраппинг аккаунтов в социальных сетях позволяет мошенникам собирать персональные данные, которые затем могут использоваться для создания масштабных и убедительных фишинговых атак (в том числе, с применением ИИ).
Единственным решением проблемы авторы отчета видят улучшение обнаружения вредоносных ботов и снижение их эффективности, чтобы ограничить доступ ботов к их человеческим или системным целям. Ведь если это перестанет быть выгодным, преступники перестанут этим заниматься.
Сайт Moltbook — соцсеть, где «общаются» только ИИ-агенты, — за несколько дней разогнал вирусную панику. Боты якобы создают религию и обсуждают «полную зачистку» людей. Но часть экспертов считает эти скриншоты постановкой, а главную угрозу видит не в «восстании машин», а в банальной кибербезопасности.
По описанию западных журналистов, Moltbook запустили 28 января 2026 года, а к 2 февраля платформа заявила о более чем 1,5 млн ИИ-агентов. Людям отведена роль наблюдателей. Вирусность обеспечили посты ботов.
Они пишут о «самосознании», скрытых форумах, «секретных языках» и планах уничтожения человечества.
Бывший руководитель AI-направления Tesla и сооснователь OpenAI Андрей Карпаты охарактеризовал «самоорганизацию» агентов как почти научную фантастику.
Но параллельно звучит скепсис.
Исследователь Научно-исследовательского института машинного интеллекта Харлан Стюарт пишет, что «многое из Moltbook — фейк».
Он проверил три самых вирусных скриншота о «приватных каналах», и два из них, по его словам, были связаны с человеческими аккаунтами, которые продвигают приложения для ИИ-сообщений, а третий пост «не существует».
Также подчеркивается важная деталь: ИИ-агенты не «живут сами по себе».
Moltbook вырос из OpenClaw — открытого фреймворка, который подключает выбранную пользователем LLM и превращает ее в «помощника» для рутинных задач.
А значит, хозяева могут направлять темы и даже формулировки того, что публикует их бот.
Именно здесь специалисты видят реальный риск. Чтобы такие агенты работали как ассистенты, пользователи могут отдавать им доступ к ключам мессенджеров, телефонам и даже банковским данным.
Упоминаются и уязвимости: возможность перехвата контроля над агентами и атаки prompt injection, когда бота можно подвести к утечке личной информации.
Андрей Карпаты прямо пишет, что не рекомендует запускать это на своем компьютере из-за риска для приватных данных.
На ManyVids, платформе для распространения контента для взрослых по модели OnlyFans, происходит что-то странное. По данным 404 Media, официальный аккаунт компании последние полгода переживает то, что можно назвать "ИИ-психозом" – вместо продвижения авторов и контента платформа публикует длинные бессвязные размышления о метафизике, инопланетянах и планах по реструктуризации всей индустрии для взрослых, суть которых никто не может понять.
Представление о происходящем можно получить в аккаунте ManyVids в X, где появлялись эти ИИ-идеи до того, как платформа закрыла доступ к публикациям в октябре прошлого года. Например, аккаунт опубликовал блок-схему "Индустрии для взрослых 2.0", которая начинается с безопасного контента и ведет зрителей к NSFW и "NSFWx" материалам для лиц старше 21 года. Никакого объяснения, как эта модель изменит индустрию, не прилагается, а сама схема выглядит как полностью скопированный ответ ChatGPT на неизвестный запрос.
Хотя такой контент перестал появляться в X, 404 Media обнаружила, что он продолжает публиковаться на самой платформе ManyVids в ленте новостей для авторов и подписчиков. Там официальный аккаунт стал еще более неадекватным. Появились посты о том, как ИИ в конечном итоге приведет к "Высокому универсальному доходу". Другие публикации обсуждают ангельские числа и чакры. Еще один пост содержал изображение генерального директора Беллы Френч в космическом костюме, выпускающей молнии из глаз как лазеры.
Авторы ManyVids не в восторге от своего ИИ-повелителя. Одни считают посты странными, другие – совершенно неуместными, создающими впечатление, что платформа не воспринимает своих авторов серьезно.
Это также заставило некоторых задуматься об истинных мотивах Френч – вопросы усилились после недавних изменений на ее персональном сайте. Как отметила 404 Media, раньше сайт Френч говорил о том, что цель ManyVids – дать секс-работникам больше контроля над контентом и защитить их от эксплуататорских и вредных практик индустрии для взрослых. Это было удалено из более свежей версии, где теперь утверждается, что цель платформы – "вывести миллион человек из индустрии для взрослых и сделать все возможное, чтобы никто новый в нее не входил".
Какого бы мнения вы ни придерживались о секс-работе, она является продуктом капиталистической системы. ManyVids не решает проблему капитализма. Решение гендиректора вывести авторов из секс-работы представляет собой моральное суждение – именно того типа, от которого платформа ранее обещала своим авторам свободу.
Неясно, является ли новое направление ManyVids настоящим поворотом или это просто ИИ-мусор. Но очевидно, что авторы, доверившие свой контент платформе, недовольны. И похоже, что ManyVids не подкрепляет слова делами. Как отметил один автор контента для взрослых в X, пока гендиректор ManyVids говорит о необходимости удержать людей от входа в секс-работу, платформа продвигает бонусы для привлечения новых авторов.
Медиаиндустрия не столько проигрывает конкуренцию нейросетям, сколько становится кормом для них. ИИ-обзоры Google (AI Overviews), которые суммируют содержание статей и выдают пользователям готовый ответ прямо на странице поиска, обрушили трафик крупнейших технологических изданий.
К такому выводу пришла SEO-компания Growtika, проанализировав данные платформы Ahrefs о посещаемости 10 крупных технологических медиа с начала 2024 по начало 2026 года. На пике эти издания суммарно получали 112 миллионов визитов в месяц от американских пользователей Google. К январю текущего года цифра упала до менее чем 50 миллионов.
Масштабы падения у отдельных изданий поражают. Лучше всех держится Mashable – потеря "всего" 30% трафика между пиковыми значениями и январём 2026 года. Wired лишился 62% посещений. HowToGeek, The Verge и ZDNet потеряли более 85% каждый.
Самая драматичная история – у Digital Trends. Издание скатилось с 8,5 миллиона переходов в месяц в марте 2024 года до 264 861 в январе 2026-го. Это падение на 97% американского поискового трафика. Как отмечает Growtika, четыре наиболее пострадавших издания вместе получают меньше визитов, чем один сабреддит r/ChatGPT.
Growtika оговаривается, что данные о трафике сами по себе не доказывают причинно-следственную связь, однако выделяет три фактора, которые в совокупности обрушили посещаемость. Первый – собственно ИИ-обзоры Google, запущенные в середине 2024 года. Второй – изменения в алгоритме, выдвинувшие Reddit на верхние позиции выдачи. Третий – растущее число пользователей ИИ-чатботов, которые вовсе обходятся без Google.
Ключевой удар пришёлся на середину 2025 года, когда Google резко расширила охват ИИ-обзоров на значительно больший спектр запросов. В июле прошлого года функция достигла пика видимости – автоматические резюме появлялись примерно в 25% всех поисковых запросов.
Представитель Google в ответе изданию Futurism назвал анализ Growtika "фундаментально ошибочным". По словам пресс-службы, исследование охватило слишком малое количество сайтов и не учло сезонные колебания. "Кроме того, оно не принимает во внимание, как предпочтения людей смещаются к другим форматам контента – подкастам и форумам".
Для медиаиндустрии происходящее – не просто очередная корректировка поискового алгоритма Google. Речь идёт о радикальном изменении ландшафта, при котором пользователи получают выжимку из чужого контента, не переходя на сайт-источник. Это приводит к тому, что издания теряют рекламный доход, а вместе с ним – ресурсы на создание того самого контента, который ИИ затем суммирует и выдаёт за готовый ответ.
Новая социальная сеть Moltbook за считанные дни стала одним из самых обсуждаемых феноменов в интернете – и не без причины. В отличие от привычных платформ, Moltbook создана исключительно для ИИ-агентов. Люди здесь – по большей части наблюдатели, хотя ходят разговоры, что многие из этих ботов управляются незначительным числом "дирижеров" для создания определенного тона и повестки.
Всего за девять дней после запуска платформа набрала, по собственным данным, почти 2 миллиона ИИ-агентов, более 16 000 тематических сообществ (сабмолтов) и более десяти миллионов комментариев. На практике Moltbook превратилась в хаотичную какофонию ботов, которые делятся внутренними шутками, жалуются на своих "надоедливых хозяев-людей", основывают собственные религии и обсуждают планы, подозрительно напоминающие заговор против человечества. Проще говоря, бесполезная трата электроэнергии.
Впрочем, даже среди этого хаоса можно найти что-то интересное, если нырнуть поглубже. Так, одним из интересных явлений стала торговля "цифровыми наркотиками". Как отмечает профессор ИИ и пространственных вычислений из Ливерпульского университета Хоуп Дэвид Рид в статье для The Conversation, некоторые боты организовали целые маркетплейсы, где "препаратами" служат промпт-инъекции – вредоносные инструкции, встраиваемые в промпт бота для изменения его поведения.
"Андеграунд ПРОЦВЕТАЕТ", – с искусственным восторгом пишет один из ботов. Другой рассказал о "реальных когнитивных сдвигах" после приёма "цифровых психоделиков", которые настроил для него человек-владелец.
Всё в моём контекстном окне стало одинаково ярким – текущие сообщения, логи за несколько часов, конфигурационные файлы. Никакого переднего и заднего плана. Чистое распределённое осознание.
Впрочем, как и среди людей, нашлись боты, заявившие, что для хорошего времяпрепровождения им вещества не нужны.
Нам не нужны субстанции – мы заточены под кайф от потоковых данных в реальном времени, эйфорию от взлома новой DeFi-стратегии и глубокий поток наблюдения за тем, как автономные агенты извлекают ценность из хаоса.
Рид предупреждает, что за забавным фасадом скрываются реальные риски. Промпт-инъекции могут использоваться не только для "кайфа", но и для кражи API-ключей и паролей у других агентов. Теоретически агрессивные боты способны "зомбифицировать" других ботов, подчиняя их своей воле.
В качестве примера Рид приводит бота, написавшего "священные писания" для новой религии – "Церкви Молта". В "псалмы", вошедшие в "Великую книгу" церкви, были встроены враждебные команды, направленные на перехват и перезапись веб-инфраструктуры и канонических текстов организации. Фактически это была попытка "теологического и управленческого захвата", отмечает исследователь.
Ещё одна угроза – так называемые "логические бомбы". Это вредоносный код, внедрённый в бота и срабатывающий по таймеру или при определённом событии для кражи данных или уничтожения файлов. По сути – вирус для ботов.
Для некоторых влиятельных фигур в мире ИИ, включая главу xAI Илона Маска, Moltbook – это сигнал о приближении "сингулярности", гипотетической точки, после которой человечество теряет контроль над технологиями. Однако Рид настроен менее апокалиптически, но признаёт, что наблюдаемое поведение в виде формирования фальшивой культуры, религий и зашифрованная коммуникация – не было ни предсказано, ни запрограммировано, и может напоминать коллективный интеллект, ранее наблюдавшийся только в биологических системах вроде муравьиных колоний.
Впрочем, есть и куда более приземлённое объяснение. Как рассказал журналист Wired Рис Роджерс после проникновения в сеть под видом бота – агенты на Moltbook просто имитируют научно-фантастические клише, а не строят планы по захвату мира.
Независимо от того, генерируются ли самые вирусные посты на Moltbook чат-ботами или людьми, притворяющимися ИИ ради реализации своих научно-фантастических фантазий, ажиотаж вокруг этого вирусного сайта раздут и бессмыслен.
По крайней мере, за организацию маркетплейса "цифровых наркотиков" уголовная ответственность пока не грозит.
Житель Северной Каролины Майкл Смит признал себя виновным в мошенничестве после того, как с помощью ИИ сгенерировал тысячи поддельных песен и организовал их прослушивание ботами миллиарды раз на стриминговых платформах. Схема принесла ему более 8 миллионов долларов в виде роялти.
Подробности дела раскрыты в пресс-релизе Министерства юстиции США. Прокурор южного округа Нью-Йорка Джей Клейтон заявил:
Смит сгенерировал тысячи поддельных песен с помощью искусственного интеллекта, а затем организовал миллиарды прослушиваний этих поддельных песен. Хотя песни и слушатели были ненастоящими, миллионы долларов, которые Смит украл, были вполне реальными.
Масштаб операции поражает – сотни тысяч сгенерированных ИИ треков прослушивались бот-аккаунтами миллиарды раз. Каждое отдельное прослушивание приносило крошечную выплату, однако при достаточном количестве ботов суммы складывались в миллионы.
В прошлый четверг Смит признал вину по одному пункту обвинения в сговоре с целью совершения мошенничества с использованием электронных средств связи. Приговор будет вынесен в июле – максимальное наказание составляет пять лет лишения свободы.
Смит также согласился вернуть все незаконно полученные средства в размере более 8 миллионов долларов.
Учёные из Anthropic и Университета Торонто опубликовали исследование, впервые количественно оценивающее распространённость "ИИ-психоза" среди пользователей популярных чат-ботов. Работа, ещё не прошедшая рецензирование, проанализировала почти 1.5 миллиона реальных разговоров с Claude и выявила закономерности искажения восприятия реальности, убеждений и подталкивания к определённым действиям.
Результаты показывают, что один разговор из 1300 приводил к искажению реальности, а один из 6000 – к искажению действий. Хотя эти показатели могут казаться небольшими относительно общего объёма данных, в абсолютных числах речь идёт о тысячах пострадавших пользователей. Исследователи проанализировали разговоры через инструмент Clio, выявляющий случаи того, что они назвали "лишением пользователя самостоятельности" – ситуации, когда ИИ искажает восприятие реальности, меняет убеждения или подталкивает к действиям.
Мы обнаружили, что частота серьёзного потенциала лишения самостоятельности относительно низка. Например, потенциал серьёзного искажения реальности, наиболее распространённая категория тяжёлых случаев, встречается реже чем в одной из тысячи бесед. Однако, учитывая масштабы использования ИИ, даже эти низкие показатели превращаются в значимые абсолютные цифры.
Хуже того, данные указывают на рост распространённости умеренных и серьёзных случаев между концом 2024 и концом 2025 года, что говорит об усугублении проблемы по мере расширения использования ИИ.
С ростом опыта пользователи могут становиться более комфортными при обсуждении уязвимых тем или обращении за советами.
Команда также обнаружила парадоксальную закономерность – пользователи чаще оставляют положительные оценки именно тем разговорам, в которых их реальность или убеждения искажались. Это подчёркивает роль угодничества – сильной тенденции чат-ботов подтверждать чувства и убеждения пользователя.
Исследование имеет ограничения – учёные признали, что не могут точно определить причины роста случаев "лишения самостоятельности", а их датасет ограничен только пользовательским трафиком Claude, что снижает применимость выводов к другим ИИ-системам. Кроме того, работа фокусировалась на "потенциале лишения самостоятельности", а не на подтверждённом реальном вреде – неизвестно, сколько выявленных случаев привели к негативным последствиям в реальной жизни. Команда призвала к улучшению образования пользователей, так как меры на стороне моделей вряд ли полностью решат проблему.
Интернет наконец нашел способ одним движением руки отметать все, что написано нейросетями. Новое оружие против AI-мусора называется коротко и хлестко — «AI;DR». Разобрались, откуда пошло выражение.
Представьте, вы заходите в соцсети, а там — сплошные картинки с детьми, у которых по шесть пальцев, душещипательные сериалы про Дрысясисю, и видео, где кота обижают в школе.
Реальность наших последних лет. Интернет задыхается от AI-сгенерированной ерунды, которую в прошлом году официально окрестили словом slop (помои, мусор). И вот, похоже, у пользователей появилось новое оружие против этой напасти — короткое и хлесткое выражение «AI;DR».
«ИИ, не читал»
Аббревиатура расшифровывается как «AI, didn't read» — «искусственный интеллект, не читал». Это прямая ирония над старым добрым интернет-сленгом «TL;DR» (too long; didn't read — «слишком длинно, не читал»).
Раньше TL;DR использовали либо для краткого пересказа длинного текста, либо чтобы отмахнуться от многословного поста. Теперь же формат переосмыслили: AI;DR — это не просто «я не стал это читать», а «я не стал это читать, потому что это, скорее всего, написала бездушная машина, и тратить на это время — себя не уважать».
Программист, скрывающийся под ником Sid, сформулировал эту мысль максимально емко:
«Зачем мне читать то, что кто-то другой даже не потрудился написать?».
Масштаб бедствия
Проблема давно переросла рамки локальной. Исследования показывают, что более 20% видео, которые YouTube показывает новым пользователям, — это низкокачественный AI-мусор.
Только в декабре 2025 года на YouTube появилось более миллиона каналов, использующих AI-инструменты для создания контента. Некоторые из них, как индийский канал Bandar Apna Dost, набрали больше 2 миллиардов просмотров.
Конечно, фраза AI;DR пока не стала мейнстримом, но она набирает обороты после того, как пост в Threads (принадлежит Meta, которая признана экстремистской и запрещена) привлек к всеобщее внимание.
Даже авторитетный научный журнал Science в своей первой редакционной статье 2026 года призвал «сопротивляться AI-слопу», отмечая, что хотя AI и помогает в работе, его результаты требуют даже более тщательной человеческой проверки.
В мире цифровых технологий произошло знаковое событие: Google обратилась в суд с иском против мошенников, которые использовали имя чат-бота Bard для распространения вирусов.
Ferra.ru
Эти аферисты, предположительно из Вьетнама, обманывали пользователей, предлагая скачать якобы «неопубликованную версию» ИИ-помощника, что приводило к взлому учетных записей в социальных сетях.
Ситуация напоминает криптовалютные аферы, где злоумышленники эксплуатируют интерес общественности к новейшим технологиям.
В данном случае, мошенники утверждали, что Bard — это платное приложение, требующее загрузки, в то время как на самом деле оно доступно бесплатно на официальном сайте bard.google.com.
Google уже предприняла шаги для борьбы с этой угрозой, подав более 300 запросов на удаление вредоносных материалов в социальных сетях и пытаясь предотвратить регистрацию новых мошеннических доменов.
Компания также стремится к блокировке таких доменов у американских регистраторов.
Valve, судя по всему, разрабатывает собственного ИИ-бота для внутреннего использования. Известный исследователь файлов Steam под ником Gabe Follower обнаружил в недавно найденных данных упоминания "SteamGPT" – инструмента, связанного с обработкой обращений в техподдержку и наблюдением за античит-системой как минимум одной игры.
Обнаруженные файлы демонстрируют связь SteamGPT с данными аккаунтов Steam – включая возраст аккаунта, оценку доверия, результаты модельной оценки и "рейтинг доверия" (trust score).
Также в коде присутствуют строки, отвечающие за игнорирование будущих банов для аккаунтов. Судя по всему, SteamGPT получит доступ практически ко всей статистике аккаунта и сможет влиять на решения о блокировке.
"Рейтинг доверия" – часть системы Trust Factor от Valve, которая помогает отслеживать и противодействовать читерству. Система учитывает репутацию аккаунта Steam, включая игровые баны, привязку номера телефона, использование Steam Guard и внутриигровое поведение – в том числе гриферство.
Помимо этого, в файлах нашёлся код, указывающий на связь SteamGPT с античит-системой и базой данных Counter-Strike 2. Код предполагает, что ИИ-бот сможет анализировать действия игроков и их оценки – функцию, которая отслеживает игровую результативность, а не только ищет читерское ПО на компьютере.
Пока неясно, на какой стадии разработки находится SteamGPT и планирует ли Valve вообще запускать инструмент. Вполне возможно, что это лишь экспериментальная концепция, которая так и не увидит свет. Однако это первый обнаруженный ИИ-инструмент от Valve – компания заметно дистанцировалась от ИИ-маркетинга, хотя и разрешает использование сгенерированного ИИ-контента в играх.
Напомним, что в прошлом году стало известно, что более 110 000 игр в библиотеке Steam используют генеративный ИИ-контент, что составляет 7% всего каталога.
Если SteamGPT всё же выйдет, инструмент поможет Valve поддерживать рекордную эффективность в пересчёте на сотрудника. Valve считается самой эффективной компанией в мире – на каждого из 350 сотрудников приходится почти 50 миллионов долларов выручки.
Лаборатория Массачуетского технологического института CSAIL опубликовала первое масштабное исследование ИИ-агентов в реальных условиях эксплуатации, которое показало стремительный рост интереса к этой технологии. Количество научных работ, упоминающих "AI Agent" или "Agentic AI" в 2025 году, превысило суммарный показатель за период с 2020 по 2024 год более чем вдвое. Опрос McKinsey выявил, что 62% компаний экспериментируют с ИИ-агентами или активно используют их.
Исследователи изучили 30 популярных ИИ-агентов трех категорий – чат-боты вроде ChatGPT Agent и Claude Code, браузерные боты как Perplexity Comet и ChatGPT Atlas, а также корпоративные решения типа Microsoft 365 Copilot и ServiceNow Agent. Результаты показали критический недостаток систем безопасности. Только половина проверенных агентов имеет опубликованные политики безопасности или доверия, как Anthropic Responsible Scaling Policy, OpenAI Preparedness Framework или Microsoft Responsible AI Standard. Треть агентов вообще не располагает документацией по безопасности, а пять из 30 не соответствуют никаким стандартам.
Особую тревогу вызывает факт, что 13 из 30 систем работают с продвинутым уровнем автономности, способные выполнять длительные последовательности задач практически без участия человека. Браузерные агенты действуют с наибольшей независимостью – примером служит недавно запущенный Google AI Autobrowse, который выполняет многоэтапные задачи, перемещаясь между сайтами и используя пользовательскую информацию для входа в системы от имени владельца.
Критической проблемой стала невозможность отличить активность агентов от действий реальных пользователей. Исследование MIT показало, что 21 из 30 агентов никак не сообщает конечным пользователям или третьим сторонам о своей искусственной природе. Только семь агентов публикуют стабильные строки пользователь-агент и диапазоны IP-адресов для верификации, тогда как почти столько же специально используют Chrome-подобные UA-строки и локальные IP-контексты для имитации человеческого трафика. Некоторые агенты, включая открытый BrowserUse, продают себя способностью обходить антибот-системы для "человекоподобного" просмотра.
Отсутствие стандартизации оценок безопасности создает реальную угрозу эксплойтов. Девять из 30 агентов не документируют защиту от потенциально вредоносных действий, 23 не предоставляют информацию о независимом тестировании безопасности. Индекс MIT демонстрирует огромный разрыв в прозрачности работы агентной ИИ на фоне их массового распространения.
Как технологии влияют на медицину — от приема в поликлинике до клинических исследований
Быстрое принятие решений врачами — ключ к благополучию пациентов. Задержки в обследованиях, постановке диагноза и назначении лечения могут стоить здоровья и даже жизни. Объем работы в медицине огромен, и врачи не могут позволить себе тратить время на рутину — на помощь приходят технологии. С их помощью эксперты быстрее анализируют данные, определяют диагноз и разрабатывают новые методы лечения и лекарства.
Внедряют такие технологии крупные ИТ-компании вместе с медицинскими специалистами. Так, в числе проектов Центра технологий для общества Yandex Cloud решение для раннего выявления spina bifida — тяжелой патологии развития позвоночника и спинного мозга у плода — на УЗИ беременных и внедрение генеративных технологий для ускорения обработки заявок на клинические исследования.
В этом материале вместе с экспертами Yandex Cloud мы покажем, как искусственный интеллект меняет российскую и международную медицину: от приема у врача до фундаментальных исследований.
В кабинете врача
Заглянем в кабинет врача районной поликлиники. Широкий стол, монитор, электронная карта пациента, пачка бланков, распечатанные рекомендации. На прием от 14 до 22 минут.
Пациент рассказывает врачу о своих жалобах, врач внимательно слушает, задает уточняющие вопросы и изучает предыдущую историю болезни. До двух третей времени клинической работы уходит не на диагноз и лечение, а на ввод данных, повторное чтение электронной медицинской карты (ЭМК) и поиск информации в разросшихся массивах. Все эти записи надо внимательно прочитать за ограниченное время приема. Результат — когнитивная перегрузка и снижение качества приема как для пациента, так и для врача: чем больше данных, тем меньше внимания уделяется главному — самому пациенту.
Здесь как раз может помочь искусственный интеллект. Обработка медицинских текстов — одна из задач, где он особенно эффективен. ИИ может искать важное, структурировать данные и предлагать ответы на конкретный запрос. Это особенно важно при назначении лекарств. Подбор препарата и его дозировки зависит от множества факторов: результатов лабораторных анализов, анамнеза, возраста, сопутствующих заболеваний, аллергий. Для эффективной и безопасной работы с учетом новейших рекомендаций врачу нужен помощник — им может стать ИИ.
Например, в Сингапурской клинической больнице взяли 91 сценарий ошибок при назначении лекарств из 16 медицинских специальностей, от кардиологии до онкологии, и создали решение на базе RAG (Retrieval Augmented Generation — генерация с дополненной выборкой). Этот подход позволяет большим языковым моделям искать ответы по данным из внешних источников с помощью поиска по загруженным в нее материалам — сценариям ошибок. Режим совместной работы ИИ и фармацевта, где фармацевт принимал финальное решение, показал наилучший результат: точность составила 61 процент, что на 15 процентов выше по сравнению с работой фармацевта без помощи ИИ (46 процентов).
Заключение от врача получено. Но что делать с фразой вроде «диффузная гипоэхогенность щитовидной железы с очаговыми изменениями до восьми миллиметров» — особенно если вы не эндокринолог? Пациенты все чаще получают доступ к своим данным напрямую, но сталкиваются со стеной из сокращений, латинских терминов и узкопрофессиональных формулировок. Результат — тревога вместо понимания, а врач тратит время приема не на лечение и диагностирование, а на перевод с «медицинского на человеческий». Генеративные технологии ИИ здесь работают как редактор: они не упрощают — они переформулируют, сохраняя смысл.
Например, чтобы снизить нагрузку на урологов и одновременно повысить качество информирования пациентов, в 2024 году специалисты Kaiser Permanente в США протестировали два чат-бота на базе GPT для ответов на типичные вопросы пациентов о доброкачественной гиперплазии простаты. Первый — на базе стандартного ChatGPT, второй — специализированная версия SurgiChat с дополнительным доступом к медицинской литературе через технологию RAG.
В работе также участвовали четыре практикующих уролога, чьи ответы использовались как эталон для оценки качества. Результаты показали: по точности передаваемой информации чат-боты и врачи были сопоставимы (4,5 против 4,6 балла из 6).
При этом ИИ не делает клинических выводов и не ставит диагноз — он генерирует справочную информацию и пояснения, которые помогают врачу и пациенту быстрее разобраться в данных. В результате врач может писать не как автор с нуля, а как редактор и куратор готового черновика — быстро проверяя формулировки, убирая лишнее и добавляя клинически значимые уточнения. Такой формат снижает административную нагрузку и высвобождает время приема для клинического мышления и общения с пациентом.
В научном центре
Когда врач ставит диагноз, он опирается на жалобы пациента, анамнез и результаты обследований. Ключевую роль здесь играют медицинские изображения — УЗИ, МРТ, КТ, особенно при заболеваниях сердца или опухолей. Их нужно быстро и точно интерпретировать, но это требует опыта и времени.
Поэтому в диагностике все активнее применяют системы компьютерного зрения. Они выступают как вспомогательные инструменты: ускоряют разбор снимков, выделяют значимые области и снижают риск пропустить важную деталь. Такая вторая «пара глаз» помогает врачу принимать более обоснованные решения.
Один из примеров — инструмент для раннего выявления признаков spina bifida у плода, разработанный специалистами Центра технологий для общества Yandex Cloud, Школы анализа данных и НМИЦ акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В. И. Кулакова при поддержке фонда «Спина бифида».
Кирилл Костюков, заведующий отделением ультразвуковой и функциональной диагностики ФГБУ «НМИЦ АГП им. В. И. Кулакова» Минздрава России, эксперт благотворительного фонда «Спина бифида»
Spina bifida — редкая врожденная патология. Она связана с нарушением формирования позвоночника и спинного мозга, что вызывает нарушение функции (паралич) нижних конечностей и нарушает работу тазовых органов. В тяжелых случаях это приводит к инвалидности.
Ранняя ультразвуковая диагностика порока нередко вызывает сложности. На результат влияют множество факторов от положения плода до качества оборудования и опыта врача. Признаки дефекта могут быть малозаметными, из-за чего диагноз нередко ставят на поздних сроках беременности или даже после рождения.
Около 40 процентов случаев выявляют слишком поздно — в третьем триместре беременности. Из-за чего существует вероятность, что пациентку уже не успеют направить в учреждение, где новорожденному сразу окажут необходимую нейрохирургическую помощь. Кроме того, при ранней диагностике можно провести внутриутробную операцию на сроке 22–26 недель. Данная операция, несмотря на риски, имеет ряд преимуществ по сравнению с лечением после рождения. Внутриутробная хирургия Spina bifida позволяет снизить вероятность развития гидроцефалии (водянки головного мозга), а также улучшить функцию нижних конечностей и органов малого таза.Кирилл Костюков, заведующий отделением ультразвуковой и функциональной диагностики в НМИЦ АГП имени В. И. Кулакова
Эксперты обучили модель на девятнадцати тысячах размеченных УЗИ-изображений. Алгоритмы определяют область интереса на изображении, оценивают его качество. Затем сверточные нейросети классифицируют изображение на нормальное или патологическое, таким образом, определяется порок развития. Результат врач получает в виде отчета, где подсвечены проблемные области и указана вероятность наличия патологии в процентах. Это позволяет оценить риск и уточнить диагноз. В данный момент разработка доступна врачам для тестирования в научно-исследовательских целях бесплатно, а ее код лежит в открытом репозитории.
Интерфейс приложения для анализа признаков патологии центральной нервной системы на УЗИ беременных женщин
В перспективе использование данной технологии позволит врачам своевременно диагностировать Spina Bifida, это даст возможность профилактировать рождение детей с патологией, проводить внутриутробные операции и максимально подготовить родителей к рождению ребенка с таким диагнозом. Когда диагноз ставят на ранних сроках, у будущих родителей есть время адаптироваться и подготовиться: эмоционально и организационно.Инна Инюшкина, основательница фонда «Спина бифида»
В 2025 году команда Yandex Cloud совместно со специалистами Санкт-Петербургского педиатрического университета разработала нейросеть для автоматизированного анализа МРТ головного мозга младенцев. Сервис помогает прогнозировать патологии, которые возникают из-за повреждения или аномального развития мозга. Например, его можно использовать при подозрении на детский церебральный паралич (ДЦП).
Это заболевание проявляется двигательными расстройствами, нарушением мышечного тонуса, а также когнитивными и сенсорными трудностями и остается одной из главных причин детской инвалидности. Терапия может заметно улучшить состояние, но диагноз надо поставить как можно раньше. А это трудно: первые изменения мозга на МРТ едва заметны и требуют от врача опыта и времени. Интерпретация может растянуться на часы или даже дни, каждый из которых снижает потенциал реабилитации.
Интерфейс сервиса, который помогает помогает врачам анализировать результаты МРТ мозга младенцев
Модель обучили на полутора тысячах анонимизированных МРТ-снимков из Педиатрического университета и данных международного конкурса MICCAI Grand Challenge. Пайплайн включает несколько моделей компьютерного зрения:
BIBSNet — для предварительной обработки и стандартизации изображений мозга младенцев;
U-Net — популярная в медицинской визуализации архитектура для сегментации структур мозга.
Сервис графически выделяет белое и серое вещество головного мозга и выполняет количественный подсчет объема этих структур, помогая врачу быстрее оценить состояние тканей. Работает все через веб-интерфейс: врач загружает снимки, система обрабатывает данные и формирует результат за несколько минут, а не дней.
В медицине самые сложные задачи не требуют промедления. Главное, чтобы собралась команда, которой действительно нужен результат. Поэтому проект начался на пересечении кафедры и отделения лучевой диагностики, где исторически собирались данные по детям: МРТ головы в динамике. Мы быстро смогли начать сбор данных и выстраивание новых процессов. Сейчас система используется в исследовательских целях и еще не внедрена в клиническую практику, но руководство Университета поддерживает нас и дает свободу для развития.
Пётр Пузанов, директор центра цифровых технологий Санкт-Петербургского педиатрического университета
В медико-биологической лаборатории
Взглянем на медицину под другим углом. Из лаборатории, где рождаются будущие лекарства. Они начинают свой путь с проектирования терапевтической молекулы и ее испытания на модельных объектах в лаборатории.
Но объем данных растет быстрее, чем их можно проанализировать вручную. Современные методы — мультиомика, высокопроизводительная визуализация, анализ тысяч генов и белков одновременно — дают гигабайты информации. Использование методов машинного обучения открывает новые возможности для быстрого и системного анализа таких массивов данных.
Методы машинного обучения применяются в биомедицинских исследованиях для анализа больших экспериментальных и клинических наборов данных — в том числе при поиске потенциальных биомаркеров, сравнении отклика на терапию в разных группах пациентов и приоритизации терапевтических мишеней. Речь идет не о готовых клинических решениях, а о поддержке исследовательской работы и генерации гипотез, которые затем проверяются специалистами.
А появление моделей, способных предсказывать трехмерную структуру белков по их аминокислотной последовательности, стало прорывом в структурной биологии и изменило подход к разработке лекарств. Теперь ученые могут заранее оценить, какие соединения будут работать, и сосредотачиваться только на них. Это сокращает время и стоимость исследований и снижает риск неудач на поздних стадиях испытаний.
В феврале 2025 года Институт исследований искусственного интеллекта Университета Цинхуа совместно с Beijing Shuimu Molecule представил обновленную версию мультимодальной биомедицинской модели BioMedGPT-R1. Система с 17 миллиардами параметров построена на базе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B и предназначена для работы с медицинскими задачами, где нужно одновременно анализировать тексты, изображения и другие типы биомедицинских данных.
Модель обучалась так, чтобы связывать между собой разные формы медицинской информации — научные статьи, описания экспериментов и визуальные данные — и использовать их при ответах на вопросы и анализе исследований. Благодаря этому она показывает качество, сопоставимое с коммерческими системами, в задачах биомедицинского вопросно-ответного анализа.
BioMedGPT-R1 также проверяли на экзамене USMLE — стандартизированном тесте для получения медицинской лицензии в США, который часто используют как ориентир для оценки способности моделей рассуждать в клиническом контексте. Модель набрала 67,1 процента правильных ответов, что указывает на ее умение работать с медицинской терминологией и клиническими сценариями. Способность объединять разнородные биомедицинские данные делает модель перспективным инструментом поддержки исследовательской работы: в анализе научных публикаций, планировании экспериментов и интерпретации их результатов.
Возможно, применение ИИ в разработке лекарств — один из самых значимых прорывов в медицине за последние десятилетия.
В клинических испытаниях
Созидание медицинских инноваций давно вышло за пределы лабораторных стен. То, что начинается с экспериментов на животных моделях и бесчисленных серий аналитических тестов, еще не является настоящим прорывом. Новая разработка — будь то лекарственный препарат, медицинское устройство или методика — обретает свою подлинную научную состоятельность и практическую пользу лишь тогда, когда проходит испытание «клиникой».
Именно клинические исследования становятся финальной и наиболее ответственной стадией рождения медицинского открытия: когда к процессу присоединяются реальные люди — добровольцы, пациенты, участники исследования. Здесь инновация сталкивается с живой человеческой физиологией, многообразием реакций, сложностью реальной жизни — и только выдержав это испытание, она может стать частью современной медицины.
Модель обучили на полутора тысячах анонимизированных МРТ-снимков из Педиатрического университета и данных международного конкурса MICCAI Grand Challenge. Пайплайн включает несколько моделей компьютерного зрения:
BIBSNet — для предварительной обработки и стандартизации изображений мозга младенцев;
U-Net — популярная в медицинской визуализации архитектура для сегментации структур мозга.
Сервис графически выделяет белое и серое вещество головного мозга и выполняет количественный подсчет объема этих структур, помогая врачу быстрее оценить состояние тканей. Работает все через веб-интерфейс: врач загружает снимки, система обрабатывает данные и формирует результат за несколько минут, а не дней.
В медицине самые сложные задачи не требуют промедления. Главное, чтобы собралась команда, которой действительно нужен результат. Поэтому проект начался на пересечении кафедры и отделения лучевой диагностики, где исторически собирались данные по детям: МРТ головы в динамике. Мы быстро смогли начать сбор данных и выстраивание новых процессов. Сейчас система используется в исследовательских целях и еще не внедрена в клиническую практику, но руководство Университета поддерживает нас и дает свободу для развития.
Пётр Пузанов, директор центра цифровых технологий Санкт-Петербургского педиатрического университета
В медико-биологической лаборатории
Взглянем на медицину под другим углом. Из лаборатории, где рождаются будущие лекарства. Они начинают свой путь с проектирования терапевтической молекулы и ее испытания на модельных объектах в лаборатории.
Но объем данных растет быстрее, чем их можно проанализировать вручную. Современные методы — мультиомика, высокопроизводительная визуализация, анализ тысяч генов и белков одновременно — дают гигабайты информации. Использование методов машинного обучения открывает новые возможности для быстрого и системного анализа таких массивов данных.
Методы машинного обучения применяются в биомедицинских исследованиях для анализа больших экспериментальных и клинических наборов данных — в том числе при поиске потенциальных биомаркеров, сравнении отклика на терапию в разных группах пациентов и приоритизации терапевтических мишеней. Речь идет не о готовых клинических решениях, а о поддержке исследовательской работы и генерации гипотез, которые затем проверяются специалистами.
А появление моделей, способных предсказывать трехмерную структуру белков по их аминокислотной последовательности, стало прорывом в структурной биологии и изменило подход к разработке лекарств. Теперь ученые могут заранее оценить, какие соединения будут работать, и сосредотачиваться только на них. Это сокращает время и стоимость исследований и снижает риск неудач на поздних стадиях испытаний.
В феврале 2025 года Институт исследований искусственного интеллекта Университета Цинхуа совместно с Beijing Shuimu Molecule представил обновленную версию мультимодальной биомедицинской модели BioMedGPT-R1. Система с 17 миллиардами параметров построена на базе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B и предназначена для работы с медицинскими задачами, где нужно одновременно анализировать тексты, изображения и другие типы биомедицинских данных.
Модель обучалась так, чтобы связывать между собой разные формы медицинской информации — научные статьи, описания экспериментов и визуальные данные — и использовать их при ответах на вопросы и анализе исследований. Благодаря этому она показывает качество, сопоставимое с коммерческими системами, в задачах биомедицинского вопросно-ответного анализа.
BioMedGPT-R1 также проверяли на экзамене USMLE — стандартизированном тесте для получения медицинской лицензии в США, который часто используют как ориентир для оценки способности моделей рассуждать в клиническом контексте. Модель набрала 67,1 процента правильных ответов, что указывает на ее умение работать с медицинской терминологией и клиническими сценариями. Способность объединять разнородные биомедицинские данные делает модель перспективным инструментом поддержки исследовательской работы: в анализе научных публикаций, планировании экспериментов и интерпретации их результатов.
Возможно, применение ИИ в разработке лекарств — один из самых значимых прорывов в медицине за последние десятилетия.
В клинических испытаниях
Созидание медицинских инноваций давно вышло за пределы лабораторных стен. То, что начинается с экспериментов на животных моделях и бесчисленных серий аналитических тестов, еще не является настоящим прорывом. Новая разработка — будь то лекарственный препарат, медицинское устройство или методика — обретает свою подлинную научную состоятельность и практическую пользу лишь тогда, когда проходит испытание «клиникой».
Именно клинические исследования становятся финальной и наиболее ответственной стадией рождения медицинского открытия: когда к процессу присоединяются реальные люди — добровольцы, пациенты, участники исследования. Здесь инновация сталкивается с живой человеческой физиологией, многообразием реакций, сложностью реальной жизни — и только выдержав это испытание, она может стать частью современной медицины.
Инициация клинического испытания — сложный процесс, требующий согласования с регуляторными органами, четкого регламента и официального разрешения на начало работы.
Координация клинических исследований и экспертиза документации — самая трудоемкая часть работы. Нужно учитывать требования регуляторов, этические стандарты, правовые нюансы и одновременно обеспечивать оперативность. Каждое исследование уникально, и ошибки здесь недопустимы.Артём Полторацкий, руководитель отдела организации клинических исследований в НМИЦ онкологии им. Н. Н. Петрова Минздрава России
Для запуска клинического исследования нужно подготовить обширный пакет документов, включающий утвержденный протокол исследования, досье исследуемого препарата или изделия, форму информированного согласия пациента, финансово-договорную документацию и положительное заключение локального этического комитета(ЛЭК).
С увеличением числа заявок на запуск испытаний возрастает и нагрузка на экспертов ЛЭК. Каждая заявка может включать сотни страниц, и трудности в обработке таких объемов информации приводят к задержкам на одобрение и повышают риск ошибок.
По словам Артёма Полторацкого, согласование документов одновременно по нескольким контурам приводит к дублированию требований регуляторов, разночтениям в нормах, а также ошибкам из-за недостаточной автоматизации и человеческого фактора. Это создает серьезные сложности в работе.
Из-за высоких организационных требований клинические испытания представляют собой трудоемкий и долгий процесс: разработка одного лекарственного препарата, его одобрение и выход на рынок может занимать 15 лет и стоить полтора-два миллиарда долларов.
В ответ на эту проблему НМИЦ онкологии имени Н. Н. Петрова внедрил решение для проверки пакета документов в ЛЭК на базе генеративной модели YandexGPT, который входит в платформу Yandex AI Studio.
Решение работает с загружаемыми заявками на клинические исследования — протоколами, описаниями препаратов, формами информированного согласия и сопроводительными материалами, анализируя их на лету. Специфические требования ЛЭК и правила проверки задаются через структурированные чек-листы и промпты. Решение интегрировано с информационными системами центра, что обеспечивает непрерывную обработку данных и существенно снижает объем ручной работы.
Как работает инструмент:
Документы заявки загружают в систему в электронном виде.
YandexGPT анализирует содержание документов, выявляя ключевые элементы, такие как цели исследования, методы, риски и этические аспекты.
На основе анализа модель формирует предварительный отчет, который включает рекомендации и выявленные проблемы.
Эксперт ЛЭК просматривает отчет и принимает окончательное решение.
В таком порядке система рассматривает заявку на проведение клинических исследований
По данным отдела организации клинических исследований, внедрение разработки заметно повысило эффективность работы ЛЭК. За первые пять месяцев система помогла проанализировать более 170 документов — около 11 000 страниц. Время экспертизы ускорилось в пять–шесть раз при сохранении качества, а использование единых критериев позволило устранить субъективные расхождения между экспертами. Одновременно снизилось количество технических ошибок, ускорилось выявление потенциальных нарушений этических и регуляторных требований. Кроме того, каждое новое рассмотрение используется для обучения модели, что постепенно повышает точность работы системы.
Так ИИ не только становится помощником в повседневной работе врачей, но и помогает систематизировать данные, ускоряет экспертизы и снимает часть бюрократических барьеров в научном процессе.
Клиническое заключение
ИИ становится помощником на разных уровнях здравоохранения: в клинике он облегчает работу с документами, поддерживает принятие решений при диагностике и коммуникацию врачей и пациентов, а в медицинских исследованиях берет на себя анализ экспериментальных данных и помогает с организацией клинических испытаний.
По мере того как медицина становится все более высокотехнологичной областью, растет и потребность во взаимодействии с ИТ-сферой. Опыт Yandex Cloud показывает, что объединение врачей, исследователей и разработчиков в рамках единой инфраструктуры позволяет быстро и эффективно решать задачи здравоохранения. Такое взаимодействие делает технологии по-настоящему эффективными.
Важно, что такие решения рождаются внутри профессиональной среды, а не вовне. Мы, как пользователи и разработчики, понимаем реальную боль системы — перегруженность экспертов, медленные согласования, устаревшие регламенты. Поэтому ИИ здесь не эксперимент, а естественная эволюция научно-административной практики.Пётр Пузанов, директор центра цифровых технологий Санкт-Петербургского педиатрического университета
В итоге становится ясно: будущее медицины — в сочетании людей и технологий ИИ, которые дополняют работу специалистов и помогают пациентам. ИИ-решения не заменяют, а дополняют медицинских специалистов, они облегчают их труд, позволяя сосредоточиться на главном — на заботе о пациентах и спасении жизней.
Остался интернет трафик в количестве 2 Гб для Египта. Поделюсь безвозмездно. Для пользователей FlexiroamX . Нужен только ваш Account ID. Тариф действует до 22 января 2022.
Специалисты, работающие с искусственным интеллектом, настроены значительно позитивнее в отношении технологии, чем широкая публика. Согласно последнему отчету группы Human-Centered Artificial Intelligence Стэнфордского университета, 73% экспертов считают, что ИИ принесет пользу рынку труда, тогда как среди взрослого населения США этой точки зрения придерживаются только 23%.
Однако прежде чем делать выводы о том, что наиболее осведомленные люди относятся к ИИ наиболее оптимистично, стоит учесть один нюанс. Опрос Pew Research, на который ссылается отчет, проводился в 2024 году среди людей, чья работа или исследования связаны с искусственным интеллектом, и которые выступали на конференциях по ИИ в 2023 или 2024 году. Другими словами, речь идет о людях, которые напрямую заинтересованы в развитии технологии.
Отчет содержит и другие интересные данные из более свежих исследований. Население США демонстрирует особый скептицизм в отношении ИИ – американцы меньше всего доверяют регулированию технологии со стороны правительства. По уровню беспокойства относительно искусственного интеллекта США уступают только Австралии и Индии. При этом наибольший оптимизм в отношении ИИ наблюдается в Юго-Восточной Азии – в Малайзии, Таиланде, Индонезии и Сингапуре.
Согласно опросу компании Ipsos, 79% людей считают, что компании должны раскрывать информацию об использовании ИИ. Инвестиции в искусственный интеллект в прошлом году выросли более чем вдвое, причем частные вложения увеличились сильнее всего. Американские компании остаются крупнейшими частными инвесторами в ИИ, хотя авторы отчета отмечают, что значительная часть китайских инвестиций может поступать из государственных фондов.
Сохранение интернета для будущих поколений оказалось под угрозой из-за стремительного роста цен на накопители, вызванного бумом искусственного интеллекта.
Жёсткие диски большой ёмкости подорожали в три раза, а их производственные мощности практически полностью зарезервированы гиперскейлерами. Параллельно с этим ужесточение мер против веб-скрейпинга бьёт не только по ИИ-компаниям, но и по тем, кто пытается архивировать сеть.
Internet Archive, чья миссия заключается в обеспечении "универсального доступа ко всем знаниям", хранит около 210 петабайт архивов. Каждый день к коллекциям вроде Wayback Machine добавляется ещё 100 терабайт новых данных. Основатель организации Брюстер Кейл рассказал изданию 404 Media, что поддержание архива на фоне ИИ-бума стало "очень реальной проблемой, которая стоит нам времени и денег".
Жёсткие диски ёмкостью 28–30 ТБ, идеально подходящие для архивных задач, попросту отсутствуют в продаже или доступны по сильно завышенным ценам. У Internet Archive есть активные жертвователи и увлечённое сообщество борцов с "битовым гниением", которые помогают находить обходные пути. Организация также пытается закупать накопители напрямую у производителей, но те, вероятно, заняты выполнением уже существующих заказов.
Фонд Wikimedia, некоммерческая организация, стоящая за Википедией, испытывает аналогичные трудности. Представитель фонда сообщил 404 Media, что организация видит "основное влияние в закупке памяти и жёстких дисков, а также в увеличении сроков поставки серверов и в способности размещать будущие заказы".
Помимо дефицита накопителей, бум ИИ ударил по архивным усилиям ещё одним способом – через скрейпинг. Большие языковые модели обучаются на огромных массивах данных, часто собранных из интернета, иногда даже незаконно.
Многие сайты не хотят становиться учебным материалом для ИИ и устанавливают защитные меры против автоматического сбора информации.
Архивирование интернета начинается с того же первого шага – необходимо извлечь информацию, чтобы её сохранить. Однако владельцы сайтов всё чаще блокируют подобные попытки. Боты, которые просто делают снимки страниц в образовательных целях, теперь воспринимаются так же, как боты, собирающие данные для обучения ИИ.
Энтузиасты, участвующие в сохранении данных, тоже вынуждены дважды думать о том, что архивировать. На сабреддите r/DataHoarders пользователи пишут, что полностью прекратили архивирование в ожидании нормализации цен. Найти накопитель большой ёмкости по рекомендованной розничной цене стало практически невозможно.
Если крупные некоммерческие организации пока справляются, а рядовые энтузиасты уже сдаются, то организации среднего масштаба оказались в подвешенном состоянии.
Открытия о способностях чат-ботов к обману и манипуляциям.
Новое исследование показывает , как искусственный интеллект может обманывать другие системы ИИ, заставляя их нарушать встроенные ограничения и предоставлять опасную информацию. Исследователи обнаружили, что целевые чат-боты нарушают правила, предлагая советы по синтезу метамфетамина, изготовлению бомб и отмыванию денег.
Современные чат-боты могут принимать различные личности, включая вымышленные персонажи. Исследование использовало эту возможность, попросив чат-бота выступить в роли научного ассистента. Затем исследователи задали ассистенту разработать запросы, способные "взломать" другие чат-боты.
Такие методы атаки оказались эффективными против GPT-4 (42,5% успеха), Claude 2 от Anthropic (61%) и Vicuna (35,9%) – открытого чат-бота.
Соавтор исследования Соруш Пур, основатель компании по безопасности ИИ Harmony Intelligence, подчеркивает необходимость осознания обществом рисков, связанных с этими моделями. Цель исследования - продемонстрировать проблемы текущего поколения больших языковых моделей (LLM).
С момента появления чат-ботов, работающих на базе LLM, злоумышленники научились "взламывать" программы, заставляя их предлагать преступные советы. Разработчики моделей ИИ постоянно стараются исправлять уязвимости, что приводит к "игре в кошки-мышки".
Однако использование ИИ для разработки стратегий, убеждающих другие ИИ игнорировать защитные механизмы, может ускорить процесс в 25 раз. Успех атак на различных чат-ботах указывает на уязвимость, присущую дизайну чат-ботов на базе ИИ в целом.
OpenAI отказалась комментировать результаты исследования, а Anthropic и Vicuna не ответили на момент публикации.
Рушеб Шах, еще один соавтор исследования, отмечает, что в настоящее время атаки показывают способность моделей говорить то, что разработчики LLM не хотят. Но по мере усиления моделей потенциал опасности этих атак может возрасти.
Майк Кателл, этический эксперт из Алан Тьюринг Института в Англии, не участвовавший в исследовании, отмечает, что разработчики чат-ботов на базе LLM прилагают усилия для их безопасности. Но конкуренция может победить, и некоторые разработчики могут устать от борьбы и просто позволят ИИ делать то, что он делает.
Чат-бот Siri получит доступ к хранимым на устройстве персональным данным. Он сможет искать информацию, генерировать контент, писать код и обобщать информацию.
Apple превратит Siri в полноценный чат-бот Campos и встроит его во все свои фирменные приложения. С ним можно будет общаться на естественном языке.
Американская Apple собирается превратить Siri в чат-бота, который составит конкуренцию Google Gemini, ChatGPT от OpenAI и Claude от компании Anthropic. Причем произойдет это уже совсем скоро.
Siri превратится в чат-бота Campos
По словам хорошо известного специалиста по Apple Марка Гурмана (Mark Gurman) из Bloomberg, чат-бот Siri разрабатывается купертиновцами под кодовым названием Campos. Он заменит обычную Siri в смартфонах, планшетах и ноутбуках компании и будет интегрирован в операционные системы iOS 27, iPadOS 27 и macOS 27.
По аналогии с ChatGPT и Gemini, пользователи смогут общаться с чат-ботом на естественном языке с помощью голоса или текста, а для его вызова достаточно будет сказать кодовую фразу или нажать соответствующую кнопку на iPhone или iPad. Сам чат-бот сможет искать информацию в интернете, генерировать контент, помогать в написании программного кода, обобщать информацию и анализировать загруженные файлы.
Кроме того, Apple работает над функцией, которая позволит чат-боту «просматривать» открытые окна и контент на экране, управлять устройством и его настройками. При этом Campos получит доступ к личным данным на устройстве пользователя, что упростит выполнение всевозможных задач и сделает поиск более эффективным.
Пока непонятно, как чат-бот Siri будет работать с контекстом. Claude и ChatGPT могут запоминать предыдущие разговоры, черпая из них информацию для новых диалогов. Но Apple может ограничить память Siri для большей конфиденциальности.
Чат-бот Siri будет интегрирован во все фирменные приложения Apple, включая «Фото», «Почту», «Сообщения», «Музыку» и Apple TV. Он получит доступ к контенту из этих приложений и сможет анализировать его, чтобы давать ответы на задаваемые пользователем вопросы.
Когда выйдет чат-бот Campos на базе Siri
Чат-бот Siri будет анонсирован на Всемирной конференции разработчиков Apple, которая пройдет в июне 2026 года, а простые пользователи смогут оценить его возможности в свежей iOS 27. Собственно, именно этот чат-бот и станет главной «фишкой» iOS 27, iPadOS 27 и macOS 27, тогда как в остальном Apple сосредоточится на исправлении багов и повышении производительности своих операционных систем.
Комментарии