Документальный фильм The AI Doc: Or, How I Became an Apocaloptimist вышел в кинотеатрах, и его режиссёр Дэниел Роэр, получивший "Оскар" за картину "Навальный", рассказал о своих сложных чувствах по отношению к искусственному интеллекту и о том, почему решил взяться за эту тему.
По словам Роэра, сама тема ИИ вызывала у него тревогу, поэтому он объединился с коллегами, разделявшими те же опасения, чтобы попытаться демистифицировать технологию средствами кинематографа. Режиссёр описывает цель фильма как своеобразное "первое свидание" с ИИ – возможность услышать о потенциальных преимуществах от сторонников технологии, одновременно впитывая критику от скептиков. Роэр считает, что полностью остановить развитие ИИ, вероятно, уже слишком поздно, но можно хотя бы попытаться ограничить худшие порывы технологической индустрии.
Я хотел снять этот фильм, потому что был напуган до чёртиков, вот суть. Я не понимал, что такое ИИ. Я не понимал, почему все об этом говорят и почему это выглядело как нечто, появившееся из ниоткуда, и вдруг люди стали обсуждать это так, будто наступает апокалипсис или будто это станет самой оптимистичной, величайшей вещью в истории.
В итоге режиссёр пришёл к термину "апокалоптимист", который уравновешивает два противоречивых представления: ИИ может нанести серьёзный вред обществу, но при этом мы всё ещё способны формировать будущее, критикуя технологию или напрямую отвергая её.
Это мировоззрение. Это выбор не покупаться на бинарность, которая предлагает нам видеть всё либо как апокалипсис и конец света, либо через розовые очки безудержного оптимизма, что тоже своего рода заблуждение.
Роэр прекрасно осознаёт, что ключевые фигуры, продвигающие ИИ, в лучшем случае далеки от идеала. Когда в разговоре всплыли недавние высказывания Марка Андриссена о том, что тот гордится отсутствием внутреннего монолога, режиссёр не стал выбирать выражения:
Они просто чёртовы странные. Они просто задроты, ставшие миллиардерами, потому что родились в нужное время и имели нужные интересы. Они по-своему гениальны и обладают способностями, но они не понимают, что значит существовать. Они не знают, через что проходят обычные люди. У них очень узкий взгляд на мир – бездушный, холодный и расчётливый.
Для многих мгновенная повсеместность этой в значительной степени непроверенной технологии и совокупное богатство и влияние её сторонников означают, что масштабные негативные последствия практически неизбежны. Однако апокалоптимизм Роэра противостоит как цинизму, так и паникёрству. Режиссёр указывает на приложение OpenAI для генерации видео Sora, которое критиковали как инструмент, способный создавать ещё более реалистичные дипфейки. На прошлой неделе компания свернула сервис.
Я думаю, людям было от этого некомфортно, и правильно. И позор OpenAI за то, что выпустили эту штуку без каких-либо раздумий. Наверное, планка вроде "у них хотя бы хватило приличия отозвать" и так слишком низкая, но они сделали это только после публичного осуждения. Циничным людям, которые говорят, что нам всем конец, я отвечаю: нет, к чёрту, нам не конец. Коллективное действие имеет значение.
Примечательно, что главная цель фильма – думать о применении технологий глубже, чем сами их создатели. "Эти ребята, когда вы на самом деле садитесь с ними рядом, у них нет ясности, они не могут успокоить. Они сами себя не знают. Ими движет лишь безудержный оптимизм величайшей в истории человечества технологии извлечения прибыли".
Австралийский режиссёр и сценарист Алекс Пройас, известный по "Я, роботу", "Ворону" и "Тёмному городу", готовится вернуться к большому кино впервые за десять лет. Его новой работой станет мрачная антиутопичная сатира "Heaven" ("Рай").
Производством займётся студия Ex Machina, которая задействует собственную ИИ-технологию для создания визуальной части фильма. По заявлению компании, инструмент позволяет "создавать масштабные миры при разумном бюджете, сохраняя приоритет настоящих актёров, написанных людьми историй и производственных практик, соответствующих правилам гильдий".
Над идеей "Рая" Пройас работал несколько лет. В центре сюжета будет отчаявшийся бюрократ, который бежит от рушащейся жизни и оказывается в технологически совершенной загробной жизни.
Однако вскоре выясняется, что рай представляет собой "тщательно сконструированную иллюзию с ужасающими последствиями". Фильм описывают как мрачную сатиру "в традиции "Бразилии" Терри Гиллиама" – культовой антиутопии 1985 года о тоталитарной бюрократической системе.
По словам самого Пройаса, именно ИИ должен помочь воплотить то иммерсивное видение, которое он задумал для картины.
Режиссёр Стивен Содерберг никогда не чурался новых технологий в своём и без того стремительном кинопроизводственном процессе. Он славится способностью выпускать по несколько картин в год, но теперь, похоже, намерен ускориться ещё больше – с помощью искусственного интеллекта.
В новом интервью изданию Filmmaker Magazine, посвящённом его нестандартному фильму об ограблении произведений искусства "Кристоферы", Содерберг рассказал, как использует ИИ для работы над двумя другими картинами: документалке о Джоне Ленноне и Йоко Оно и масштабной драме об испано-американской войне.
По словам режиссёра, для почти завершённого документального фильма о знаменитой паре ИИ применяется для создания "тематически сюрреалистических образов". Картина посвящена деятельности Леннона и Оно за пределами музыки, а её основу составляет трёхчасовое интервью, которое пара дала радиостанции RKO за несколько часов до убийства Леннона. Содерберг объяснил, что единственный способ создать "образы, представляющие собой сюрреалистическую версию того, что их слова пытаются передать" – использовать генеративный ИИ.
Это очень увлекательный процесс, потому что вам нужна докторская степень по литературе, чтобы объяснить ему, что делать.
По оценке Содерберга, около 90% полуторачасового фильма составляют архивные фотографии, а сгенерированные ИИ визуальные вставки появляются лишь в "небольших карманах образов, которые мы создавали, когда они начинают говорить о философских вещах". В итоге речь идёт примерно о 10 минутах сгенерированного материала, зарезервированных для моментов, когда "нет буквального визуального компонента для того, что они говорят". При этом режиссёр признал, что процесс "отчаянно требует очень пристального человеческого контроля".
Судя по всему, опыт работы с подбором нужных промптов для получения идеальных психоделических и сюрреалистических образов в стиле Леннона пришёлся Содербергу по вкусу. Помимо документалки, режиссёр сообщил Filmmaker, что планирует задействовать "много ИИ" в будущем фильме об испано-американской войне с Вагнером Моурой в главной роли.
Режиссёр так резюмировал свои слова:
Сейчас странное время для того, чтобы снимать кино.
Судя по всему, Содерберг пошёл по пути "ИИ как полезный интсрумент". Посмотрим, что скажут на это зрители.
Студия Neon выпустила полноценный трейлер документального фильма EPiC: Elvis Presley in Concert от австралийского режиссера База Лурмана. Проект стал продолжением его художественной ленты Elvis, вышедшей несколько лет назад.
В основу EPiC легли редкие архивные материалы с легендарных выступлений Элвиса Пресли в Лас-Вегасе в 1970-х годах. Режиссер объединил найденные записи концертов с уникальными кадрами из фильма Elvis on Tour и домашними съемками из архива поместья Грейсленд.
Кроме того, в ленте использованы недавно обнаруженные аудиозаписи, где Пресли рассказывает собственную версию событий своей жизни.
Документальная картина впервые была показана на Международном кинофестивале в Торонто осенью 2025 года. Мировая премьера в кинотеатрах запланирована на конец февраля 2026 года.
Майкл Бьюрри, тот самый инвестор, который предсказал финансовый кризис 2008 года (его историю показали в фильме "Игра на понижение"), снова бьет тревогу. На этот раз он заявил, что крупнейшие технологические компании годами приукрашивали свою прибыль, и реальные цифры могут быть завышены аж на 42%. Проще говоря, акции многих IT-гигантов стоят гораздо больше, чем должны, и инвесторы по сути переплачивают за них, не зная об этом.
В чем суть проблемы? Компании платят своим топ-менеджерам и сотрудникам не только деньгами, но и акциями. Это называется "компенсация на основе акций" (SBC). По бухгалтерским правилам такие выплаты считаются "неденежным расходом" и не отражают реального влияния на кошелёк акционеров. Бьюрри утверждает, что из каждого доллара прибыли акционеры реально получают лишь 83 цента, а остальное уходит в карманы руководства. "Потерянные 16,51 цента небрежно машут бухгалтерии рукой и показывают нос акционерам по дороге в карманы сотрудников", – написал он в своем блоге на Substack.
Бьюрри назвал конкретные компании, которые, по его мнению, больше всего искажают отчетность: Meta, Tesla, Palantir, Shopify, CrowdStrike и ряд других из индекса Nasdaq-100. Особенно досталось Tesla – Бьюрри назвал компенсационный пакет Илона Маска на триллион долларов "чудовищной массой денег". Если убрать Tesla из расчётов, уровень искажения отчётности по Nasdaq-100 падает с 20% до 12,5%.
Что всё это значит для обычного человека? Если Бёрри прав, то акции, которые инвесторы покупают, думая, что платят 25 долларов за каждый доллар прибыли компании, на самом деле стоят все 30 долларов за доллар реальной прибыли. За последние десять лет суммарная реальная прибыль 97 компаний Nasdaq-100, по подсчетам Бёрри, составила около 4,1 триллиона долларов, а не 5,8 триллиона, о которых сообщали аналитики и СМИ. Разница колоссальная.
Стоит ли паниковать? Бьюрри уже закрыл свой хедж-фонд в прошлом году, ссылаясь на опасения насчет пузыря в сфере ИИ и раздутых оценок технологических компаний. Его предупреждения стоит воспринимать серьезно, так как он один из немногих, кто в свое время оказался прав, когда весь рынок смеялся ему в лицо. Но рынок – штука непредсказуемая, и даже точный диагноз не означает, что обвал случится завтра.
В сети появились кадры из фанатского полнометражного фильма по вселенной Half-Life, созданного с помощью инструментов генеративного ИИ.
Автор проекта, известный как Jaded-Intern-547, показал Гордона Фримена в костюме HEV, спасающегося от гигантского хедкраба-мешочника. Видео мгновенно разлетелось по соцсетям и вызвало споры.
Качество картинки оказалось достаточно высоким, чтобы разделить аудиторию на два непримиримых лагеря. Одни восхищены детализацией и атмосферой, другие указывают на главный грех – Гордон Фримен в ролике говорит!
Для фанатов серии это практически святотатство: культовый статус учёного во многом строится именно на его молчании, которое создаёт ощущение полного погружения.
Впрочем, есть и конструктивные предложения – сделать главного героя немым по образцу "Хардкора", где от первого лица показан весь экшен без единой реплики протагониста.
Вопрос о легальности такого проекта пока тоже не решен. Valve и Гейб Ньюэлл обычно относятся к фанатскому творчеству достаточно лояльно, однако прецеденты принудительного закрытия подобных работ в индустрии существуют. Некоторые фанаты открыто призывают Valve заблокировать проект, другие же напомнили, что официальный фильм по Half-Life был анонсирован ещё в 2013 году Джей Джей Абрамсом – и с тех пор канул в небытие.
Тем временем, слухи о Half-Life 3 так и не вышли за пределы спекуляций. Многие уверены, что в этом году Valve выпустит новую игру, другие считают, что это просто способ привлечь внимание к "инсайдерам".
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.
Студия Noizlab под руководством режиссера Павла Жигарева представила концептуальный научно-фантастический трейлер под названием "Гагарин: За пределами звёзд". Проект переосмысливает историческое событие 1961 года, превращая первый полет человека в космос в начало межпланетного приключения.
Все сделано с помощью DeepSeek, но выглядит все равно очень удачно. Самое удивительное, что на трейлер на накинулись интернет-луддиты, которые ненавидят все, что сделано нейросетями.
По сюжету воображаемой картины Юрий Гагарин во время легендарного полета обнаруживает голографический барьер, скрывающий истинную структуру Солнечной системы. За искусственным экраном оказывается обширная межпланетная империя, населкнная множеством инопланетных цивилизаций. Галактическое сообщество живкт по строгому закону – цивилизации, не достигшие внутренней гармонии и мира, остаются изолированными в пределах своих планет.
Прорыв советского космонавта становится нарушением этого закона. Корпус солнечных стражей захватывает Гагарина и доставляет к Старшим для стирания памяти, однако ему удактся вырваться на свободу. Вместо возвращения домой космонавт отправляется в путешествие по галактике, пытаясь понять, как человечество может достичь необходимой гармонии для выхода за пределы своего "аквариума".
Концепция трейлера подразумевает, что пока на Земле считали Гагарина погибшим, он провёл 65 лет, путешествуя по вселенной и скрываясь от Солнечной гвардии. Проект представляет собой творческую интерпретацию исторических событий через призму научной фантастики, смешивая реальные факты с вымышленными элементами космической оперы. В видео множестов отсылок на "Звездные войны", "Чужого" и другую фантастику.
Дэвид Лейтч, один из самых ярких режиссёров голливудских экшенов, возвращается с новым фильмом. How to Rob a Bank собрал внушительный актёрский состав: Николас Холт, Зои Кравиц, Анна Савай, Ренси Фелиз, Пит Дэвидсон и Джон С. Рейли.
Премьера запланирована на осень:
Сценарист Марк Бьянкулли написал историю о группе грабителей, которые превращают собственные преступления в контент для социальных сетей. Банда транслирует дерзкие ограбления в прямом эфире, набирая миллионы просмотров, но именно вирусная слава становится их главной уязвимостью. По пятам за ними идут опытный агент ФБР и талантливый программист-преступник, которые объединяются, чтобы поймать медийных преступников.
Amazon MGM Studios выпустит How to Rob a Bank в прокат 4 сентября 2026 года, после чего фильм появится на Prime Video.
Американская киноакадемия внесла официальные изменения в правила премии "Оскар", закрыв возможность претендовать на награды для работ, созданных с помощью искусственного интеллекта. Обновлённые правила вступили в силу 1 мая и касаются как актёрских категорий, так и номинаций за лучший сценарий.
Согласно новым формулировкам в разделе специальных правил для актёрских наград, право на участие в конкурсе сохраняется только за ролями, "кредитованными в официальном титровании фильма и однозначно сыгранными людьми с их согласия". Раздел о наградах за сценарий теперь требует, чтобы сценарий был написан человеком.
При этом Академия не запрещает использование ИИ полностью. Цифровые инструменты, задействованные в производстве фильма, не влияют на шансы получить номинацию ни в положительную, ни в отрицательную сторону. Однако организация оговаривает, что будет учитывать степень участия человека в творческом процессе, и оставляет за собой право запрашивать дополнительную информацию о характере применения генеративного ИИ в конкретном проекте.
Новые правила появились на фоне нескольких громких скандалов. Фильм "Гладиатор 2" якобы без согласия использовал внешность массовки для генерации целых трибун, вместо того чтобы задействовать реальных людей. Отдельно в прошлом году широкую огласку получила история Тилли Норвуд, полностью сгенерированной ИИ-актрисы, созданной студией Xicoia, позиционирующей себя как "первое агентство талантов на базе искусственного интеллекта". Новость о том, что сразу несколько крупных агентств якобы рассматривали возможность представлять интересы ИИ-персонажа, вызвала волну обсуждений в индустрии.
С ИИ-романами, которые выпускают крупные издательства, киноиндустрия уже сталкивалась, однако масштабного скандала вокруг полностью сгенерированного сценария в большом кино пока не было. Судя по новым правилам Академии, там явно ожидают, что подобный прецедент не за горами.
Релиз нового генератора видео Seedance 2.0 от владельцев TikTok вызвал волну беспокойства в киноиндустрии. Поводом стал вирусный ролик с дерущимися Томом Крузом и Брэдом Питтом, созданный при помощи всего двух строк текстового запроса.
"Боюсь, что для нас всё кончено", – написал в социальных сетях Ретт Риз, сосценарист "Дэдпул и Росомаха", "Добро пожаловать в Зомбилэнд" и "Иллюзия обмана 3", репостнув 15-секундное видео.
Ролик, на котором Круз и Питт обмениваются ударами на разрушенном мосту, опубликовал ирландский режиссёр Руари Робинсон, снявший научно-фантастический хоррор "Последние дни на Марсе".
Очень скоро один человек сможет сесть за компьютер и создать фильм, неотличимый от того, что сейчас выпускает Голливуд. Да, если этот человек бездарен, получится ерунда. Но если он обладает талантом и вкусом Кристофера Нолана – а такой обязательно появится – результат будет потрясающим.
ByteDance выпустила Seedance 2.0 в четверг, и возможности генератора мгновенно продемонстрировали в сети. Один из китайских авторов создал ролик с битвой драконов всего за 30 минут, используя лишь пять референсных изображений. Пользователи отмечают, что подобные CGI-кадры раньше требовали работы крупной VFX-студии и многомиллионного бюджета – теперь же затраты составляют центы.
Тем временем ассоциация кинокомпаний (MPA) обвинила ByteDance в "несанкционированном использовании американских защищённых авторским правом произведений в массовом масштабе". Глава MPA Чарльз Ривкин призвал компанию прекратить нарушения:
Запуская сервис без надлежащих механизмов защиты от нарушений, ByteDance игнорирует устоявшееся законодательство об авторском праве, которое защищает права создателей и обеспечивает миллионы рабочих мест в Америке.
ИИ-системы вроде чат-ботов, генераторов изображений и видео обучаются на данных из интернета, включая защищённые материалы – романы, картины и фрагменты фильмов. Это привело к требованиям компенсаций со стороны творческих индустрий и судебным искам. Некоторые компании, включая Disney, уже заключили сделки с ИИ-разработчиками вроде OpenAI.
Бибан Кидрон, британский режиссёр и член Палаты лордов, активно выступающая против ослабления защиты авторских прав, заявила, что ИИ-компании должны договариваться с креативной индустрией:
Это лишь последнее в длинной череде нарушений авторских прав, но, честно говоря, из моих разговоров с обеими сторонами я вижу готовность к сделке. ИИ-сектору нужно прийти за стол переговоров с реальным предложением, которое устроит творческие индустрии. Иначе нас ждёт десятилетие судебных тяжб и разрушение отрасли, от которой они сами зависят.
Важно отметить, что хотя представленные ролики хорошие в виде 15-30 секундных нарезок, до полноценного кинематографа тут далеко. Правда, можно не сомневаться, что социальные сети будут и дальше наполнять подобным слопом, не имеющим никакой культурной ценности.
Бен Маккензи, известный по сериалам "Одинокие сердца" (The O.C.) и "Готэм", выпустил трейлер своего нового документального фильма "Все врут тебе ради денег" (Everyone Is Lying to You for Money). Картина посвящена криптовалютной индустрии, которую актёр и автор книг считает построенной на хайпе, дезинформации, спекуляциях и откровенном мошенничестве.
Маккензи, обладатель диплома по экономике, на протяжении нескольких лет остаётся одним из самых громких критиков криптовалют в Голливуде. Документалка продолжает линию его книги 2023 года "Лёгкие деньги: криптовалюта, казино-капитализм и золотой век мошенничества" (Easy Money), в которой он доказывал, что значительная часть крипторынка – либо нерегулируемые ценные бумаги, либо прямое мошенничество.
Трейлер сразу берёт быка за рога. "Криптовалюта. Это довольно глупо", – заявляет Маккензи в первые секунды ролика, после чего монтаж переходит к кадрам знаменитостей, рекламирующих крипту, интервью с представителями индустрии, выступлениям в Сенате, историям жертв мошенничества и крупнейшим крахам криптовалютных компаний.
Согласно официальному синопсису, фильм прослеживает, как криптовалюта превратилась в "один из самых агрессивно продвигаемых финансовых продуктов современной эпохи", и разбирает, как тревожные сигналы игнорировались, отвергались или скрывались от общественности.
Примечательно, что Маккензи критикует не конкретную монету или отдельного мошенника – трейлер представляет всю криптоэкосистему как машину, работающую на вере, влиянии, продвижении через знаменитостей и обещаниях лёгких денег. В одном из фрагментов Маккензи называет криптоиндустрию "крупнейшей схемой Понци в истории", повторяя слова из своего выступления в Сенате.
В трейлере также мелькает Джерард Батлер с фразой, словно созданной для вирусных клипов:
Я заработал на этом кучу денег. Но на самом деле я ничего в этом не понимаю.
"Все врут тебе ради денег" выходит в ограниченный прокат 17 апреля.
На прошлой неделе Google представила Project Genie – ИИ-модель для создания интерактивных "миров", и акции игровых компаний вроде Unity и Take-Two отреагировали падением. Впрочем, если снижение котировок действительно связано с анонсом, реакция выглядит преждевременной – любой, кто хоть немного разбирается в том, как работают игры, понимает, что Genie не угрожает GTA 6 и другим реальным играм.
Google называет текущую версию Genie 3 "экспериментальным исследовательским прототипом", хотя продает доступ к ней за $250 в месяц в рамках подписки "AI Ultra". Модель позволяет пользователям "создавать, исследовать и ремиксировать собственные интерактивные миры".
Как говорят участники тестирования, технология позволяет сделать забавные симуляции изучения различных миров и локаций, но о настоящем геймплее тут вообще речь не идет. Тем более, никакой оригинальности в создаваемых мирах тут нет.
Хотя модель выглядит более продвинутой, чем предыдущие попытки, сохраняя непрерывность в показанных примерах и симулируя физику. Однако легко обнаружить ожидаемые баги последовательности.
Даже если абстрагироваться от противоречий вокруг генеративного ИИ и представить, что модели вроде Genie 3 работают идеально, остаются вопросы об их практическом применении. Будут ли пользователи заботиться о сценарии или истории, зная, что за ними не стоит человек со своими идеями и желанием поделиться чем-то? Не наскучит ли генерация бесконечных вариаций?
Наоки Ёсида провёл в игровой индустрии почти три десятилетия. Большую часть этого времени он посвятил Final Fantasy XIV, превратив её из провальной онлайн-игры в одну из самых популярных MMORPG в мире. Несмотря на внушительный стаж, разработчик не собирается останавливаться.
В интервью изданию Famitsu Ёсида рассказал, что у него по-прежнему есть множество нереализованных идей.
Ещё есть много вещей, которые я хочу попробовать. Так что у меня нет никакого желания уходить на пенсию в ближайшее время. Буду продолжать нестись на полной скорости.
Помимо работы над Final Fantasy XIV, разработчик выступил продюсером Final Fantasy XVI, вышедшей в 2023 году. Сейчас в его "столе" лежит несколько нереализованных концепций.
Есть ещё много игровых идей, которые хранятся в виде предложений по тайтлам. Я бы хотел, чтобы они когда-нибудь увидели свет.
Одна из этих идей связана с "игровым дизайном, объединяющим ИИ и серверы". Что именно за этим стоит, Ёсида не уточнил: не упомянул генеративный ИИ и не раскрыл конкретику концепции. Учитывая опыт разработчика с крупными онлайн-играми, речь может идти об адаптивных серверных системах или об ИИ, управляющем игровым миром в реальном времени.
По словам Ёсиды, подобные идеи рождаются в том числе из желания найти ответ на кризис в индустрии.
Это тяжёлый мир. Растущие затраты на разработку, ускоряющийся технологический прогресс, сокращение свободного времени у потребителей, стремительно меняющийся рынок. Хотя именно поэтому мне кажется, что сейчас одно из самых захватывающих времён для индустрии.
Square Enix уже экспериментировала с ИИ в мультиплеерных играх. В японской Dragon Quest X появился персонаж Осябери Слайми на основе модели Gemini от Google: маленькое существо комментирует действия игроков с помощью генеративного текста. Реакция аудитории оказалась холодной.
Final Fantasy XIV пока движется в другом направлении. Игра активно готовится к следующему расширению Evercold и продолжает радовать сообщество неожиданными добавками: например, недавно японские налогоплательщики получили внутриигровое маунтовое существо в виде сибу-ину.
Ёсида также признался, что не видит конца для Final Fantasy XIV и рассматривает возможность создания одиночной игры на её основе. Идея возникла из-за части фанатов, которые хотели бы погрузиться в мир игры, но избегают онлайн-форматов.
Гильермо дель Торо обрушился с резкой критикой на искусственный интеллект, назвав технологию "естественной глупостью" и обвинив её в распространении "кинематографической безграмотности".
Режиссер таких лент, как "Хребет дьявола", "Хеллбой", "Лабиринт Фавна", "Форма воды", "Пиноккио" и "Франкенштейн", традиционно отдает предпочтение практическим эффектам, а не компьютерной графике.
Такой подход неоднократно приносил его фильмам престижные награды: "Лабиринт Фавна" получил "Оскар" за операторскую работу, художественную постановку и грим, а "Форма воды" забрала статуэтки за лучший фильм и работу художника-постановщика.
Так как творчество дель Торо насыщено спецэффектами, его регулярно спрашивают о потенциале ИИ в кинопроизводстве. И ответ режиссера всегда однозначен.
В апреле дель Торо получил почетное членство Британского института кино за "выдающийся" вклад в кинематограф. На этой неделе BFI America провела ужин в честь этой награды, и режиссер не сдерживался, говоря об угрозе со стороны искусственного интеллекта.
Мы на грани визуальной безграмотности. Мы на грани кинематографической безграмотности.Договор между человеком и изображением священен... но мы живем во времена, когда он находится под угрозой.
Технологию он также назвал формой "естественной глупости".
Нам говорят, что изображения можно создавать искусственными средствами", добавил дель Торо. "Существование изображения не просто в том, чтобы быть. Оно нужно, чтобы соединять нас, заставлять чувствовать красоту.
Говоря о дальнейших проблемах с ИИ, режиссер заключил:
Сейчас автобус так близко подъехал к обрыву, что всем нам нужно наклониться вправо.
Следующим фильмом дель Торо станет "Погребенный великан", кукольная анимация по мотивам признанного романа Кадзуо Исигуро.
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.
Комментарии