Будущее здесь

Помните историю Грасиэлы Дитор? Она уволила адвоката и доверила свою защиту в суде ChatGPT. Итог — иск против OpenAI на 10 миллионов. Но, как оказалось, это были только цветочки. Недавно разыгралась куда более сюрреалистичная драма, на фоне которой дело Дитор выглядит невинной шуткой.

Главный герой — Чанхан Ким, генеральный директор многомиллиардной корпорации Krafton. Человек с огромными ресурсами и властью. Но ему было мало. Он решил, что может перешагнуть через юридические нормы и здравый смысл, используя ИИ.

Это решение обошлось ему в 250 миллионов долларов прямых выплат, не считая гигантских судебных издержек и уничтоженной репутации.

Вот как это было.

Мне всегда было интересно, как устроен мир вокруг нас. Первый раз интерес во мне разжег преподаватель по Алгебре, когда я получал среднее профессиональное образование. Тогда её вопрос показался мне одновременно странным и до невозможности простым. Она спросила: «Что вокруг нас?» — и указала на комнату. Никто из нас не ожидал от математика такого абстрактного вопроса. Ответ был: пространство.

Кортизоловый выключатель – это физические упражнения. Да, тема стара как мир. Пока одни ходят в тренажерку, чтобы строить красивое тело, другие фигачат, чтобы прогнать злотянучую тревожность.  Но впервые в истории проведено рандомизированное клиническое исследование, которое длилось год. Исследование дало ответ на долгосрочное биологическое «почему». Прояснив причинно-следственную связь между аэробными упражнениями и устойчивым снижением уровня кортизола, основного гормона стресса в организме.

Перевод эссе о доверии и репутации Джордана Холла (Jordan Hall) — видного современного мыслителя, футуролога и предпринимателя, ставшего одним из ключевых голосов в дискурсе о Sensemaking (смыслообразовании/осмыслении) и Метакризисе

В прошлом году у меня вышла небольшая заметка с рассуждениями на тему потенциала использования аналитических систем на базе ИИ для задач прогнозирования и форсайта с очень сдержанными оценками его реальных возможностей.

Спустя год хочу вернуться к этой теме: сдвиги в ИИ очень динамичны, в центре внимания сейчас агентский подход и мультиагентные системы, которые уже достаточно крепко стоят на ногах.

Одновременно с этим, сложилась и закрепилась уже практически шаблонная риторика относительно «правильного» использования ИИ в работе аналитика: не доверяй чату джипити, будь экспертом, ставь правильные постановки, валидируй результат и будет тебе счастье (договоримся, что здесь и далее под «чатом джипити» мы понимаем любой ИИ, условно пригодный для аналитической работы). И вся эта логика называется очень модным словом «гибридный подход» или даже «гибридный интеллект». Подчеркну, что под данным понятием я имею ввиду именно логику, а не конкретное техническое решение.

Давайте разберемся, насколько такая концепция оправдана и действительно ли МАС качественно меняют ситуацию на сцене ИИ-аналитики для задач форсайта, прогнозирования и принятия решений.

Гибридный интеллект: красивая формула для операционки

Начнем с так называемой гибридности «человек-машина-человек». Подход красивый и стройный, но не является тем не менее продуктовой, аналитической и управленческой инновацией.

Примечательно, что сама по себе концепция гибридного интеллекта, предложенная, например, в статье BCG «Data Alchemy Can Give Decision Making the Golden Touch» 2021 года, т.е. задолго до расцвета идеи о всемогуществе ИИ, была лишена той упрощённой прямолинейности, которая сегодня закрепилась в профессиональном менталитете. Авторы видели в тандеме человека и алгоритма итеративный процесс, где каждая из сторон отвечает за свой уникальный вклад, а не просто перекладывает зоны ответственности. Однако со временем экспертно-аналитическое сообщество незаметно для себя адаптировало эту модель под собственные представления о комфортной работе. В ней закрепилось и стало почти догмой искажённое представление: аналитику достаточно загрузить в ИИ некий набор данных (которые он субъективно считает «качественными»), чтобы на выходе получить готовый набор «одинаково хороших» вариантов решения, из которых останется лишь выбрать любой, не боясь ошибиться. Тем самым концепция «гибридного интеллекта» стала удобным инструментом не столько для повышения качества решений, сколько для легитимизации снятия с эксперта значительной доли профессиональной нагрузки и ответственности за конечный результат.

Будущее корпоративных операционных систем и рынка труда на фоне изменения технологического стека искусственного интеллекта и роста значения контекста как драйвера изменений процессов организаций.

Простуда практически отступила, а значит пора возвращаться в строй) Едва ли не каждую неделю, и по нескольку раз, я выпускаю материалы про стресс. Как показывает пабмед, Эндрю Губерман и мой личный опыт, стресс и тревога делятся на два типа: острую-полезную и хроническую-вредную. Грани этого чувства определяет наш микробиом ЖКТ! Более того, острый стресс не просто полезен, он буквально делает нас гибкими перед лицом опасности.

Привет, это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий.

Неделя вышла плотной: Anthropic выкатила Opus 4.7 и Claude Design, OpenAI прокачала Codex до компьютерного агента. Открытые TTS от Google и генератор картинок от Baidu. Бренд кроссовок теперь ИИ-компания, а ИИ-кавер «Седой ночи» от Канье топ-2 Shazam.

Всё самое важное — в одном месте. Поехали!

Когда я работала с mRNAid, меня не отпускала одна мысль: в разработке терапевтических мРНК все еще слишком много ручной работы.

Транскрипт должен и хорошо транслироваться, и достаточно долго жить, и при этом не запускать лишний иммунный ответ. На бумаге звучит красиво, а в лабораторной реальности это горы правок, локальные скрипты и “знание из головы”, которое трудно передать между командами.

Да, у нас есть полезные строительные блоки вроде DNA Chisel. Но открытой платформы полного цикла, где последовательно учитываются структурные, последовательностные и иммуногенные ограничения, по-прежнему не хватает.

Поэтому новость про GPT-Rosalind я читала без восторженных криков и без привычного скептического “ну опять”. Скорее как аккуратную заявку на новый связующий слой над существующим инструментарием.

Давайте сразу честно: я не считаю нынешний ИИ разумным. И не верю, что все эти, при всём уважении, очень впечатляющие статистические трюки вдруг возьмут и приведут нас к настоящему интеллекту.

Поэтому разговоры в духе «а что мы будем делать, если ИИ станет разумным?» кажутся мне либо отвлекающим манёвром, либо просто красивым маркетингом.

Но при этом у меня с ИИ-думерами всё же есть что-то общее. Я тоже переживаю из-за технологий, которые находятся в руках корпораций, настолько разросшихся, что они уже почти не поддаются нормальному контролю. Я тоже переживаю из-за того, как эти технологии используют против людей. Меня тоже тревожит, как большие компании срастаются с государством и всё это начинает пахнуть очень неприятной смесью контроля, слежки и авторитаризма. Меня тоже волнует, как технологии используют, чтобы выжимать из работников всё больше, а жить им становилось всё хуже.

Просто, на мой взгляд, для этого никакой сверхразумный ИИ не нужен.

Всё это уже происходит.
И беспокоиться об этом нужно уже сейчас.

На прошлой неделе я как раз обсуждал это публично — на лекции в Монреале, где выступал вместе с Астрой Тейлор и Йошуа Бенджио. Бенджио, если что, — человек очень серьёзный: лауреат премии Тьюринга, один из тех, кто вообще заложил фундамент нынешнего бума deep learning.

И мы с ним, мягко говоря, не сошлись во взглядах.

Бенджио сейчас занимается инициативой под названием Lawzero. Идея у неё такая: создать международный ИИ-консорциум, который будет делать ИИ как общественное цифровое благо — открытое, прозрачное, проверяемое и безопасное.

Мне показалась интересной тема поднятая в статье: Четыре промышленные революции и одна закономерность: почему нынешний переход отличается от предыдущих

Я начал заниматься программированием когда еще не было такого понятия IT — информационные технологии, и мой взгляд на эту тему кардинально отличается от того что изложено в той статье, и наверно от того что на сегодняшний день можно называть мейнстримом. Если вас интересует аргументированный альтернативный взгляд, если вы готовы анализировать, а не просто вешать ярлыки, приглашаю вас порассуждать о том что мы имеем, как мы к этому пришли и на основе этого попробовать спрогнозировать что будет. Это не критика исходной статьи, как может показаться. Это вольная интерпретация одной единственной мысли из этой статьи которая помогла мне сформулировать, то что давно варилось у меня в голове.

Когда-нибудь я хотел бы рассказать на Хабре о величайшей «инсайдерской сделке» в истории нашей планеты — как хлоропласты и митохондрии стали симбионтами эукариотов, а затем были ими порабощены, по-видимому, утратив большую часть генома и сначала потеряв способность жить вне клетки-хозяина, а затем и превратившись в известные нам органеллы. Но за исследованием этой темы мне попался сюжет, достойный отдельной публикации на Хабре, которую вы сейчас видите.

Одной из самых высокотехнологичных и жизненно необходимых операций в арсенале современной медицины является трансплантация органов и тканей. При этом такие операции до сих пор остаются крайне инвазивными и рискованными как из-за глубины хирургического вмешательства, так и из-за опасности иммунного отторжения трансплантата. Ещё в 2018 году уважаемый Максим Агаджанов @marks писал на Хабре об искусственной коже, изобретённой в Массачусетском технологическом институте для покрытия бионических протезов. Но меня заинтересовало, а существует ли хотя бы в статусе НИОКР технология, которая позволила бы отказаться от трансплантации органов и (хотя бы в молодом организме, пострадавшем из-за болезни или травмы, а не из-за одряхления) аккуратно восстанавливать органы и ткани? В наше время подобные наработки уже существуют, они связаны с использованием искусственных бактерий и биоплёнок в области точной медицины с применением генной инженерии.

Я помню момент, когда это перестало быть абстракцией.

Январь 2024 года. Команда Moderna и Merck публикует обновленные данные по KEYNOTE-942: в первичном анализе персонализированная mRNA-вакцина V940 в комбинации с пембролизумабом показала снижение риска рецидива меланомы на 44% (HR 0.561; 95% CI 0.309-1.017; двустороннее p=0.053), то есть результат на границе статистической значимости. Публикация в Lancet, 157 пациентов. Это не пресс-релиз с конференции и не слайд из инвесторской презентации, а рецензируемая статья в одном из самых строгих медицинских журналов. Потом картина стала только убедительнее: в 3-летнем наблюдении (ASCO 2024, абстракт LBA9512) сообщалось о 49% снижении риска рецидива или смерти (HR 0.510; 95% CI 0.288-0.906; двустороннее номинальное описательное p=0.019). В 5-летнем обновлении, опубликованном как корпоративное сообщение Moderna, эффект тоже описывался как сохраняющийся; в сообщении приводилось одностороннее номинальное p=0.0075.

А дальше все пошло быстро. К моменту публикации статьи в Lancet Moderna уже запустила третью фазу испытаний INTerpath-001. По записи ClinicalTrials.gov у исследования NCT05933577 дата первой публикации в реестре - 6 июля 2023 года; это фиксирует запуск уже в июле 2023-го. В протоколе - 1089 пациентов и, по данным запуска программы, 38 центров в 14 странах. Исследование по коду NCT05933577 находится сразу; статус - “active, not recruiting”. Параллельно Genentech вместе с BioNTech двигают вторую фазу autogene cevumeran по раку поджелудочной, NCT05968326, в комбинации с атезолизумабом и mFOLFIRINOX. Это заболевание, где пятилетняя выживаемость по срезу SEER для всей категории рака поджелудочной составляет 13.3% (интервал 2015-2021), а для PDAC профиль риска обычно еще хуже. В расширенном наблюдении первой фазы по раку поджелудочной (Sethna, Guasp et al., Nature, 2025; полный текст по платной подписке) у пациентов-респондеров на вакцину медиана выживаемости без рецидива не была достигнута при медиане наблюдения 3.2 года - против 13.4 месяца у нереспондеров (p = 0.007).

Дипфейком уже никого не удивить. И слава Богу мы научились более-менее отличать их от реальности. Возможно в игру здесь вступил какой-то пока еще не открытый, может принципиально новый механизм эволюции.

Но AI продолжает тренироваться с упорством олимпийского фехтовальщика. И некоторые виды AI-медиа для экспертизы невооруженным глазом (или ухом) фактически уже потеряны. Особенно это касается текста.

Что же нас ждет в недалеком будущем такими темпами?

Привет, Хабр! 

Сегодня разработка нового препарата — это годы работы, миллиарды долларов и куча рисков. Можно годами кормить гвардию ученых и инженеров, испытывать множество мышей на токсикологии и в итоге получить красивый провал. Зоозащитники в шоке, инвесторы тоже, лекарства как не было, так и нет.

Цифровые двойники и органы-на-чипе уже сейчас меняют правила игры. Они позволяют тестировать лекарства на человеческих клетках в микрофлюидных чипах, предсказывать токсичность и поведение веществ в виртуальной копии органа и сокращают количество провалов на доклинической стадии. 

В статье расскажем, как устроены цифровые двойники, как выращивают органы-на-чипе и про мозг-на-чипе, который научился играть в Doom. А главное — почему мыши пока никуда не денутся, а вся эта красивая технология еще очень далека от волшебной таблетки.

Я хотел понять, может ли Gemma 4 заменить облачную модель в моей обычной повседневной работе с кодом через агента. Не в теории, а по-настоящему. Я каждый день пользуюсь Codex CLI, и модель по умолчанию у меня — GPT-5.4. Работает она хорошо, но есть два нюанса: каждый токен стоит денег, и каждый промпт уводит мой код на чужие серверы. Плюс у меня есть друзья, которые всерьёз думают вложиться в локальные сетапы, а я до сих пор не был уверен, что для такой работы это вообще имеет смысл.

Я допускал, что могу ошибаться.

Gemma 4 обещала рабочий локальный tool calling. И я решил потратить день, чтобы проверить, не развалится ли всё это, как только Codex CLI начнёт читать файлы, писать патчи и гонять тесты.

Я собрал два стенда:

Умные пылесосы у многих дома живут уже давно. Но вот роботы, похожие на людей, пока в повседневности так и не появились. Хотя мы уже минимум столетие читаем про них в фантастических книгах и много десятков лет смотрим в кино. Поэтому нельзя сказать, что человечество не хочет, чтоб с домашними делами ему помогал металлический прямоходящий друг. Хочет! И эта идея уже давно живет в наших головах. Мы представляли роботов именно такими — похожими на нас. Но почему же у нас в домах они до сих пор не появились? 

Новость о том, что американский стартап Sunday привлек 165 млн долларов при оценке в 1,15 млрд долларов для развития домашнего робота Memo, выглядит как очередная монетка в копилку ИИ-хайпа. Инвесторы всё поняли, приняли и начали финансировать саму идею домашнего робота как будущего массового продукта. Наконец-то! Но пока это скорее яркий концепт и мечта компании. Потому что Sunday обещает тесты в реальных семьях уже в 2026 году, но признает, что один робот пока обходится примерно в 20 тыс. долларов, если производство не масштабировать. Экономика индустрии только формируется, но если испытания пройдут успешно, то, возможно, скоро у нас дома будут жить настоящие человекоподобные роботы-помощники. Но это только при условии, что все сложится — успешные испытания, снижение цены за счет масштабирования и устойчивый спрос на рынке.

Когда я учился в универе, я жил в общаге, и я впервые столкнулся с системой нумерации комнат, где номер комнаты говорит об этаже, на котором она находится. Например, комната 607 сразу и однозначно говорит о том, что это шестой этаж, седьмая дверь с начала коридора. Число 607 само рассказало мне, куда идти.

А теперь представьте, что через десять лет нам нужно будет в одной системе учёта различать между собой: обычного человека, его клона, выращенного в лаборатории в Сингапуре, его цифровую модель личности, живущую в облаке, робота-помощника, наделённого правами личности, ИИ-личность без физического тела, робота-аватара, в которого эта личность время от времени заходит «погостить», а может быть, кого-то ещё — о ком мы пока даже не думали.

Давайте придумаем наглядный и понятный галактический ID, с которым сосуществование разных форм разумной жизни станет более комфортным и упорядоченным.

Мы привыкли считать, что цифровая зрелость - это скорость, стабильность и автономность. Чем меньше человек вмешивается в работу системы, тем лучше она устроена. Но что, если за этим технологическим прогрессом скрывается менее очевидный процесс - постепенное вытеснение человека из ядра мышления?

В последние годы в корпоративных ИТ произошло изменение, которое на первый взгляд выглядит как естественное продолжение цифровой эволюции, но по сути затрагивает фундаментальные основания управления. Мы научились строить инфраструктуры, способные к самовосстановлению, системы, которые предсказывают сбои до их проявления, модели, оптимизирующие ресурсы быстрее и точнее любого человека. Однако за этой технологической зрелостью скрывается менее очевидный процесс - постепенное вытеснение человека из ядра рассуждения. Если раньше автоматизация снимала нагрузку с рук, то сегодня она снимает нагрузку с мышления. И это уже не вопрос удобства, это вопрос субъектности.

На протяжении десятилетий инженерная культура строилась на причинно-следственной прозрачности. Архитектор понимал, почему определённый паттерн масштабирования устойчив, администратор знал, где проходит граница отказоустойчивости, технический директор держал в голове карту зависимостей и рисков. Это знание не было декоративным, оно обеспечивало контроль. Контроль не в административном смысле, а в когнитивном: способность объяснить, почему система работает именно так, а не иначе. Сегодня эта прозрачность постепенно растворяется. Алгоритмы не объясняют, они вычисляют, они не строят аргументацию, они минимизируют отклонение от метрики. И пока система демонстрирует результат, у бизнеса нет причин сомневаться в корректности этой логики.

Иногда у меня неделями лежала одна и та же задача: открыть новый документ, собрать структуру, написать сложное письмо, придумать логику материала. При этом внешне я был занят весь день, но к вечеру видел знакомую картину: мелочи закрыты, созвоны прошли, а главный кусок работы снова остался нетронутым.