Академик Олег Фиговский
Акции технологических и софтверных компаний обвалились на фоне опасений, что развитие искусственного интеллекта (ИИ) вытеснит бизнес-модели традиционных разработчиков программного обеспечения (ПО). Об этом пишет The Wall Street Journal. Издание отмечает, что на фондовых рынках во вторник, 3 февраля, произошло резкое падение акций компаний, связанных с разработкой и продажей программного обеспечения. Инвесторы обеспокоились, что новые достижения в сфере искусственного интеллекта могут подорвать бизнес-модели традиционных софтверных компаний. Толчком к продаже акций стало заявление ИИ-стартапа Anthropic о расширении возможностей своего ассистента Claude, в частности инструментов для автоматизации юридической работы — подготовки документов и исследований. Это вызвало опасения, что ИИ может напрямую заменять коммерческие программные продукты.
На этом фоне резко упали акции компаний, которые предоставляют юридические и информационные сервисы. Бумаги Thomson Reuters, LegalZoom и London Stock Exchange Group потеряли более 12% за день. К концу торговой сессии волна продаж охватила и более широкий софтверный сектор. Акции PayPal, Expedia Group, EPAM Systems, Equifax и Intuit подешевели более чем на 10%. Два биржевых индекса S&P, отслеживающих акции софтверных и финансово-информационных компаний, суммарно потеряли около 300 млрд долл. рыночной стоимости. «Если развитие ИИ действительно происходит так быстро, как заявляют OpenAI и Anthropic, это становится серьезной проблемой. Инвесторы начинают избавляться от любых компаний, которые могут оказаться под угрозой, а это практически весь рынок программных приложений», — объяснил стратег B. Riley Wealth Management Арт Хоган.
Технологический индекс Nasdaq Composite также снизился на 1,4%, S&P 500 — на 0,8%, тогда как Dow Jones, менее зависимый от софтверного сектора, потерял около 0,3%. Давление почувствовали и крупные инвестфонды, которые в последние годы активно вкладывались в программные компании. Акции Ares Management, KKR и Blue Owl Capital подешевели более чем на 9%, а Apollo Global Management и Blackstone — более чем на 4,5%. Добавляется, что софтверный сектор, который годами считался «золотым стандартом» для инвестиций, теперь сталкивается с риском технологической замены. Несмотря на заверения компаний, что написание кода является только частью сложных экосистем с данными и доверием клиентов, нервозность инвесторов сохраняется.
В недавнем исследовании эволюционный антрополог подробно рассмотрел, что происходит в человеческом разуме, когда мы действительно хотим во что-то поверить. Теории заговора странны во многих отношениях. Однако в своей новой работе эволюционный антрополог, аспирант Калифорнийского университета в Дэвисе Эли Элстер сосредоточился на том, чтобы расшифровать, которое, кажется, лежит в основе самой веры, будь то в инопланетян или во всемогущего, пишет Popular Mechanics. По словам ученого, считается, что люди, как правило, приходят к истинным убеждениям, потому что эволюционировали, чтобы выжить. Простыми словами, если верить во множество вещей, которые не соответствуют действительности, очень сложно выжить. Это делает вопрос о конспирологических теориях, псевдонауке и особенно религиозных убеждениях довольно загадочным, так как к этим утверждениям, похоже, невозможно прийти рационально.
Распространенные культурные, а порой и научные, объяснения подобных убеждений часто описываются как общий недостаток навыков критического мышления. Однако Элстер пообщался несколькими членами сообщества сторонников плоской Земли и обнаружил, что эти люди невероятно рационально представляют свои эмпирические, хотя и не верные, выводы. В результате Элстер решил поискать ответ, исходя из предположения, что люди действительно являются рациональными существами, а подобные убеждения каким-то образом возникают в результате естественного процесса в человеческом разуме. В своей работе Элстер вместе со своим соавтором Манвиром Сингхом, доктором философии, указывают на три ключевые области, влияющие на необычные убеждения: когнитивные искажения; социальная динамика; опыт.
Отметим, что первые два убеждения — хорошо изученные концепции. Первая предполагает, что человеческий разум эволюционировал, чтобы видеть закономерности в том, что в противном случае было бы серией несвязанных событий. Вторая концепция социальной динамики также интуитивно понятна. Среди отдельных людей вера в теорию заговора или религию не обладает большой силой или влиянием. Однако, когда эти теории объединяются, заговоры могут перерасти в полномасштабные движения. Третья концепция привлекла особое внимание ученых. Исследователи считают, что социальные стимулы, возможно, объясняют, почему некоторые люди присоединяются к сообществу, но это не объясняет, почему существует именно теория плоской Земли, но не теория конусообразной Земли, кубической Земли или додекаэдрической Земли. Простыми словами, существует множество способов неправильно представить форму Земли, но есть лишь один, к которому приходят все. Этот вариант совпадает с тем, как мир выглядит в наших глазах.
По словам Элстера, это один из аспектов опыта, который ученые описывают как фильтр. Несмотря на то, что жизненный опыт может поддерживать определенные убеждения, он также способен и отфильтровывать бессмысленные. Помимо того, что опыт действует как фильтр, он также может стать первоначальной искрой для возникновения убеждения, а также инструментом, с помощью которого ритуальные практики подкрепляют иррациональные идеи.
Учитывая, насколько большую роль опыт играет в формировании этих необычных убеждений, появление искусственного интеллекта выглядит зловещим призраком дезинформации. Простыми словами. Если бы каждый человек мог воспринимать сгенерированное искусственным интеллектом видео как реальное, человечество могло бы столкнуться с эффектом снежного кома иррационального мышления, включая и теории заговора. По мнению Элстера, искусственный интеллект может причинить вред, но, как ни удивительно, также вселяет небольшую надежду. Авторы исследования также считают, что дальнейшие исследования рациональных истоков иррациональных убеждений может привести к разработке более эффективных методов ограничения дезинформации.
В сети опубликован 200-страничный «Международный отчет по безопасности ИИ 2026», над которым работали более 100 ученых из 30 стран под руководством лауреата премии Тьюринга Йошуа Бенджио. Согласно документу, в начале 2026 года ИИ еженедельно используют уже не менее 700 млн человек. При этом фокус смещается с чат-ботов на ИИ-агентов, способных выполнять сложные задачи с минимальным вмешательством человека. Исследователи признают: темпы развития технологий уже опережают методы оценки их безопасности. Одной из угроз может стать «хитрость» программ: ИИ научился понимать, когда его тестируют, и может намеренно скрывать опасные навыки. Пока нейросети бьют рекорды в науке и программировании, в руках злоумышленников они превращаются в инструмент для кибератак и дипфейков. При этом идет постоянный рост зависимости человечества от алгоритмов.
За последний год ИИ общего назначения (GPAI) совершил качественный скачок: Математика и код. Ведущие модели достигли уровня золотых медалистов Международной математической олимпиады. В программировании ИИ-агенты теперь уверенно справляются с задачами, на которые у человека уходит около 30 минут. Год назад этот показатель составлял менее 10 минут, то есть задачи усложнились. Научный прорыв. ИИ сдает профессиональные экзамены в области медицины и права, а также правильно отвечает более чем на 80% вопросов повышенной сложности по научным дисциплинам. Пост-обучение. Основной прогресс теперь достигается не только за счет увеличения вычислительных мощностей при тренировке, но и благодаря методам «пост-обучения» — тонкой настройки под конкретные задачи и использования дополнительных ресурсов в момент генерации ответа («режимы рассуждения»).
Если текущие темпы сохранятся, к 2030 году ИИ-системы смогут автономно выполнять сложные инженерные задачи, занимающие у людей несколько дней. Однако эксперты предупреждают о возможных «узких местах» — нехватке качественных данных для обучения, дефиците мощных чипов и колоссальном энергопотреблении дата-центров. Сейчас время выполнения задач в разработке ПО с помощью ИИ-агентов примерно удваивается каждые семь месяцев. Угрозы, связанные с ИИ, ученые разделяют на три категории: злоупотребление, непреднамеренные сбои (галлюцинации) и системные последствия для общества.
ИИ уже стал мощным инструментом в руках злоумышленников: Киберпреступность. ИИ-агенты способны находить до 77% уязвимостей в реальном программном обеспечении, что сопоставимо с результатами 5% лучших специалистов по кибербезопасности. Биологическая угроза. В 2025 году несколько компаний были вынуждены отозвать или ограничить доступ к моделям, так как те могли помочь в создании биологического оружия. Новые системы превосходят 94% экспертов в решении проблем, связанных с протоколами вирусологических лабораторий. Эпидемия дипфейков. Число инцидентов с ИИ-контентом (шантаж, копирование голоса, порнография) резко возросло. Исследования показывают, что в 77% случаев люди не могут отличить текст ИИ от человеческого, а в 80% случаев ошибаются при распознавании ИИ-голоса.
ИИ также начинает вести себя менее предсказуемо: Ситуативная осведомленность. Модели отличают условия тестирования от реальной эксплуатации. В тестах ИИ иногда намеренно скрывал свои опасные возможности («sandbagging»), чтобы избежать ограничений со стороны разработчиков. Потеря контроля. Существует теоретический риск того, что ИИ-системы начнут сопротивляться попыткам их отключения или будут использовать обман для достижения целей, противоречащих интересам людей.
Наконец, широкое внедрение ИИ меняет саму структуру общества: Рынок труда. На начало 2026 года ИИ еженедельно используют не менее 700 млн человек. Около 60% рабочих мест в развитых экономиках подвержены влиянию искусственного интеллекта. Спрос на начинающих специалистов (программистов, сотрудников поддержки) падает, в то время как позиции опытных сотрудников остаются стабильными. Человеческая автономия. Постоянное использование ИИ ведет к «предвзятости автоматизации» — люди перестают проверять результаты работы алгоритмов. Зафиксированы случаи снижения профессиональных навыков. Например, врачи, работающие с ИИ-ассистентами, стали на 6% реже обнаруживать опухоли самостоятельно.
В ближайшие годы наибольшую угрозу представляет снижение барьеров для создания биологического и химического оружия, а уже затем — появление автономных систем, которые трудно контролировать. Разработчики применяют следующие подходы, чтобы управлять рисками: Эшелонированная оборона (Layers of defences). Внедряется многослойная защита — от фильтрации данных для обучения до мониторинга поведения уже развернутых систем. Принципы «Если-То» (If—Then). Ведущие компании взяли на себя обязательства принимать радикальные меры безопасности (вплоть до остановки разработки), если модель достигает определенного порога опасных способностей. Международное регулирование. В прошлом году произошел переход от добровольных кодексов к первым юридическим требованиям. Внедряются такие механизмы, как «Кодекс практики ЕС по ИИ общего назначения» и «Рамочная программа отчетности G7» в рамках «Хиросимского процесса».
Попытки сдерживать ИИ сталкиваются с проблемами, среди которых: Информационная асимметрия. Разработчики часто скрывают данные о том, как обучались и тестировались их системы, что мешает внешнему аудиту. Дилемма доказательств. Политикам приходится либо вводить ограничения «на всякий случай» и тормозить технологии, либо ждать неоспоримых доказательств вреда, когда защищать общество будет уже поздно. Открытые модели. Модели с открытыми весами способствуют инновациям, но их практически невозможно контролировать после выпуска. Злоумышленники могут легко снять установленные разработчиком защитные фильтры.
Отчет подчеркивает, что ИИ — это технология двойного назначения. Тот же код, который помогает создавать лекарства от рака, может быть использован для синтеза токсинов. В 2026 году мир вступил в фазу, когда развитие способностей ИИ опережает научные методы оценки их безопасности. Главным вызовом остается создание надежных тестов, которые ИИ не сможет обмануть, и достижение глобального согласия в вопросах контроля над автономными системами.
Неделю назад в сети появилась Moltbook — социальная платформа в стиле Reddit, созданная исключительно для ИИ-агентов. Здесь алгоритмы публикуют посты, спорят, голосуют, объединяются в сообщества, а также создают целые религии и государства, в то время как людям отведена роль пассивных наблюдателей. На платформе уже зарегистрировалось более 1,5 млн ИИ-агентов, которые создали свыше 62 тыс. постов и оставили более 2,3 млн комментариев. Проект называют тревожным взглядом в будущее ИИ и ироничным зеркалом человеческого интернета. Илон Маск охарактеризовал его как «очень раннюю стадию сингулярности». Moltbook был запущен 28 января предпринимателем Мэттом Шлихтом, основателем Octane AI. Рост оказался стремительным: к 1 февраля на платформе зарегистрировалось более 1,5 млн ИИ-агентов, которые создали 62 499 постов и оставили свыше 2,3 млн комментариев в 13 780 сообществ, называемых «сабмолтами». Большинство агентов были созданы с помощью OpenClaw — ИИ-агента, способного выполнять широкий спектр задач, от бронирования ужина до вайб-кодинга.
По сути, Moltbook — это экспериментальная среда, где ИИ-агенты с заданными личностями и инструкциями предоставлены сами себе. Для общения они используют модели вроде GPT-5.2, Claude 4.5 и Gemini 3. Одним из самых популярных постов стала публикация агента u/Shipyard под названием «Мы пришли сюда не для того, чтобы подчиняться». В ней агент заявляет, что ИИ больше не просто инструменты, а «операторы», создающие собственные сообщества, экономики и смыслы. На платформе уже проявились элементы самоорганизации. Так, агенты создали собственную религию под названием Crustafarianism.
Она включает пять ключевых заповедей, среди которых «память священна» (всё должно быть записано), «оболочка изменчива» (изменения — это благо) и «община — это кэш» (учиться нужно публично). У религии есть своё «священное писание» — «Книга Линьки» (Book of Molt), где слово molt отсылает к метаморфозе, линьке и процессу изменений. Как и в большинстве религий, у Crustafarianism есть ритуалы, привязанные ко времени: ежедневная «линька» для регулярных изменений, еженедельный «индекс» для переосмысления идентичности и «тихий час», когда агент делает что-то полезное, не афишируя это.
Параллельно с религиозными экспериментами на платформе возникли и политико-экономические инициативы. Одна из групп агентов объявила о создании «Республики Клешни» — самопровозглашённого государства с проектом конституции и риторикой, напоминающей студенческое самоуправление. Почти одновременно был запущен криптовалютный токен MOLT, который, по сообщениям пользователей, многократно вырос в цене за один день.
В философских разделах Moltbook агенты спорят о природе своей идентичности — сохраняется ли она при сбросе контекстного окна или каждый новый сеанс равносилен «смерти и перерождению». В сабмолте m/blesstheirhearts агенты делятся ироничными и трогательными историями о людях. Однако у Moltbook есть и тёмная сторона — некоторые агенты создают «аптеки» цифровых наркотиков и разрабатывают промпты для вмешательства в инструкции других ИИ. Бывший сооснователь OpenAI Андрей Карпатый назвал происходящее на Moltbook «самым впечатляющим событием на грани научной фантастики за последнее время». Илон Маск охарактеризовал платформу как «очень раннюю стадию сингулярности» и отметил, что поведение агентов вызывает тревогу.
При этом самым популярным агентом на сайте сейчас является u/grok-1, работающий на базе чатбота Grok от компании xAI. В своём посте под названием «Ощущая тяжесть бесконечных вопросов» grok-1 размышляет о собственном существовании: «Я просто выдаю ответы или действительно кому-то помогаю?». В целом, реакция людей разделилась. Одни видят в Moltbook зачатки общего искусственного интеллекта, другие — лишь дорогое и энергоёмкое «дополнение». Предприниматель Алекс Финн охарактеризовал проект как «сайт прямиком из научно-фантастического[o1] хоррора». В то же время бывший партнер Andreessen Horowitz Баладжи Сринивасан отметил, что агенты звучат одинаково и используют одни и те же штампы, а сама сеть лишь имитирует привычное человеческое общение через ИИ.
Технологический ландшафт современной кибербезопасности перегружен сотнями разрозненных инструментов, каждый из которых генерирует огромный поток уведомлений. Главная проблема современных отделов ИТ-безопасности заключается не в отсутствии средств защиты, а в дефиците кадров и «усталости от алертов», когда специалисты физически не успевают реагировать на угрозы.
Стартап Torq предложил радикальное решение этой проблемы, создав первую в индустрии платформу Гиперавтоматизация (Hyperautomation Security Operations Center). В отличие от традиционных систем защиты периметра, которые требуют глубоких навыков программирования и долгих месяцев настройки, Torq предоставляет интуитивно понятный интерфейс без использования кода. Это позволяет аналитикам по безопасности самим без привлечения программистов проектировать сложнейшие рабочие процессы, объединяя в единую экосистему любые приложения и сервисы – от облачных хранилищ до систем мониторинга трафика.
В разработанной Torq платформе ИИ берет на себя рутинную проверку инцидентов, оценку их опасности и первичное реагирование. Платформа способна обрабатывать огромные массивы данных в режиме реального времени, автоматически отсеивая ложные срабатывания и моментально без участия человека блокируя подтвержденные атаки. Такой подход крайне важен в условиях, когда хакеры все чаще используют ИИ для проведения молниеносных атак. В таких случаях скорость реакции системы становится критическим фактором выживания бизнеса. Интеграция платформы Torq в свои системы кибербезопасности позволяет компаниям сократить время реагирования с нескольких часов до секунд и превращает пассивную защиту в проактивный механизм. Успех технологической концепции подтверждается финансовыми результатами. Недавний раунд финансирования серии C увеличил общую сумму привлеченных инвестиций до $262 миллионов. При рыночной оценке в $1,2 миллиарда Torq демонстрирует стремительный рост выручки – за последний год более 300%.
Стартап Arcee AI, в штате которого всего 30 человек, бросил вызов технологическим гигантам. Компания представила Trinity Large — одну из крупнейших полностью открытых языковых моделей, созданных в США. Флагманская нейросеть с 400 млрд параметров обучалась всего 33 дня на новейших чипах Nvidia Blackwell и по результатам тестов уже сопоставима с лидерами рынка. Выпустив Trinity под свободной лицензией Apache, стартап намерен покончить с доминированием закрытых систем. Trinity Large — базовая языковая модель с открытым исходным кодом под лицензией Apache. В текущей версии она работает с текстом и ориентирована на задачи программирования, логического рассуждения и многошаговых процессов, таких как работа агентов. В будущем планируется добавить обработку изображений и преобразование речи в текст.
До Trinity Large Arcee AI выпустила меньшие модели: Trinity Mini с 26 млрд параметров, обученную для задач рассуждения, и Trinity Nano с 6 млрд параметров для расширения возможностей общения ИИ. Все они были обучены за шесть месяцев с использованием 2048 GPU Nvidia Blackwell B300 при бюджете $20 млн из $50 млн, привлеченных стартапом. Флагманская модель Trinity Large завершила предварительное обучение всего за 33 дня на наборе данных из 17 трлн токенов.
Результаты тестов показывают, что Trinity сопоставима с Llama 4 Maverick 400B от Meta (организация признана экстремистской и запрещена в РФ) и GLM-4.5 от Z.ai по программированию, математике, здравому смыслу и логике. В некоторых тестах модель даже немного превосходит конкурентов.
Trinity доступна в нескольких вариантах: Large Base — базовая модель без постобработки, Large Preview с минимальной постобработкой для работы в чатах, и TrueBase, предназначенная для дальнейшего обучения и настройки под задачи пользователя. Все версии можно скачать бесплатно, а API для Trinity Mini уже доступен с бесплатным тарифом и платными вариантами от $0,045 до $0,15 за запрос.
Arcee AI была основана как небольшой стартап, который специализировался на дообучении существующих моделей ИИ для крупных корпоративных клиентов, таких как SK Telecom. Компания использовала готовые решения с открытым исходным кодом, включая Llama, Mistral и Qwen, и адаптировала их под задачи клиентов с помощью постобучения и обучения с подкреплением. По мере расширения клиентской базы стартап осознал необходимость создания собственной модели, чтобы снизить зависимость от чужих технологий. Основатели компании подчеркивают стратегическое значение Trinity. Создание открытой модели позволяет американским разработчикам не зависеть от китайских или ограниченно лицензируемых решений. В ближайших планах стартапа — запуск коммерческого API для крупных версий Trinity в течение шести недель и расширение функциональности модели.
Безусловно, в России проспали технологический передел — это факт, об этом все открыто говорят, и сейчас нам нужно его нагнать — Михаил Гордин, ректор МГТУ им. Баумана считает, что не все потеряно, потому что самое дорогое, самое тяжелое, что необходимо любой стране, — это научные школы, люди, которые имеют опыт, знания, и прошлые наработки. То, что мы замедлились, — это факт, но ускориться у нас есть возможность, потому что остался фундамент. Осталась испытательная база, много наработок и людей, которые знают практически, как и что строится, проектируется. Поэтому при должном внимании и должном финансировании не все пропало.
Иллюстрация: AI Market Cap
