В 2016 году два студента МАИ — Борис Цейтлин и Андрей Шалкаускас — создали студенческий клуб Lambda с простой идеей: «студент учит студента». В 2018 году под руководством Артемия Мазаева Lambda превратилась в проектную лабораторию, где уже делали реальные проекты — от чат-бота «Элайза» до системы прогнозирования паводков для Сбера.
А сегодня, в 2025 году, мы запускаем Lambda 3.0 — исследовательскую лабораторию, полностью сосредоточенную на изучении, создании и защите современных систем искусственного интеллекта.
Феномен «второй половины»: Когда хайп заканчивается, а работа начинается
Искусственный интеллект пережил десятки циклов хайпа — от первых нейросетей 1943 года до сегодняшних foundation-моделей и автономных агентов. Но сейчас мы находимся на особом переломе. Как метко заметил исследователь Шунью Яо: «Мы на перерыве в матче по ИИ».
Первый тайм — это взлёт deep learning, победы AlphaGo, появление трансформеров и взрыв generative AI. Второй тайм — другая игра. Пузырь ожиданий сдувается, но технологии, созданные в период хайпа, остаются. Согласно Gartner Hype Cycle 2025, мы движемся от «пика завышенных ожиданий» к «плато продуктивности».
В Lambda 3.0 мы смотрим на ИИ именно с этой позиции: как на сложный инструмент, который нужно не только создать, но и понять, обезопасить и интегрировать в реальные процессы.
Чем мы будем заниматься?
1. Изучать
Мы будем разбирать архитектуры современных агентов, технологии на основе LLM, возможные уязвимости и методы обеспечения безопасности. Будем вести Telegram-канал, приглашать разработчиков ИИ для дискуссий, проводить вебинары и мастер-классы.
2. Строить
Создавать агентов для внутренних и внешних задач: от DevOps-ассистентов до исследовательских помощников. Особый фокус — работа с агентами-программистами. Мы видим в них не просто инструмент, а принципиально нового «коллегу», которого нужно изучать, использовать и совершенствовать.
3. Ломать и защищать
Это самый ответственный и инженерный этап. Мы будем:
Искать системные уязвимости в архитектуре агентов
Тестировать их на устойчивость к манипуляциям и нестандартным сценариям
Разрабатывать методы защиты и создания предсказуемых, безопасных систем
Это не хакерство ради развлечения, а необходимая инженерия безопасности для эпохи автономных систем.
4. Публиковать
Все наши находки, код и исследования будут открытыми — в статьях, на конференциях, на GitHub. Мы хотим делиться не только результатами, но и культурой ответственного создания ИИ.
Почему именно такая лаборатория?
Потому что сегодняшний ИИ — это уже не просто модели, а экосист��ма автономных агентов, принимающих решения. И с возможностями приходят риски.
История Klarna показательна: в 2024 году они заменили 700 сотрудников ИИ-ассистентом, а в 2025 — вернули людей, осознав, что чрезмерная оптимизация затрат снизила качество. Или пример Джеффри Хинтона: в 2016 он предсказывал, что ИИ заменит радиологов за 5 лет, а теперь говорит, что ошибся в сроках, но не в тенденции — ИИ станет сначала «вторым мнением», а потом, возможно, и первым.
В Lambda 3.0 хочется создать некоторый полигон, где мы будем работать на стыке исследований и практики. Хотим экспериментировать, ошибаться, ломать и собирать заново. Здесь рождаются не только дипломные работы и исследования, но и понимание того, как создавать ИИ, который не просто «умён», но и надёжен, безопасен и полезен.
Лаборатория как живой организм
История Lambda — это история естественной эволюции: от студенческого клуба к проектной лаборатории, а теперь — к исследовательскому хабу.
Мы сохраняем дух «студент учит студента», но поднимаем его на новый уровень: теперь мы вместе изучаем, как создавать будущее, в котором ИИ и люди работают рука об руку. Мы делимся всем — мыслями, кодом, ошибками и открытиями — потому что верим: будущее ИИ должно создаваться сообществом и для сообщества.
Мы вступаем в эпоху, когда автономные ИИ-агенты перестают быть концепцией и становятся коллегами, помощниками и, иногда, оппонентами. Лаборатория Lambda 3.0 создана как раз для того, чтобы исследовать эту новую реальность — не слепо следуя за трендом, а задавая сложные вопросы и находя на них практические ответы.
В работе лаборатории активное участие примут студенты программ ТОП ИТ МАИ. Уже состоялся первый семинар по обсуждению направлений работы и студенты разделились по направлениям работ.
Однако самый важный вопрос мы оставляем вам, сообществу:
Какой баланс между автономностью ИИ и человеческим контролем вы считаете оптимальным — и где должна пройти красная линия, которую искусственный интеллект не должен пересекать ни при каких обстоятельствах?
Ждём ваши мысли, инсайты и дискуссии в комментариях.
