ПолитИИзация

На пути к глобальной ИИ-системе Пекин делает ставку на ООН

26 июля 2025 года в Шанхае на Всемирной конференции по ИИ премьер-министр Китая Ли Цян представил амбициозный План действий по глобальному управлению искусственным интеллектом.

План охватывает 13 ключевых направлений, среди которых:
- развитие потенциала развивающихся стран,
- борьба с монополиями в сфере ИИ через продвижение открытого исходного кода и справедливого доступа к технологиям,
- выработка этических норм в области ИИ.

Китай делает особый акцент на необходимости преодолеть «фрагментированное» мировое управление ИИ, объединив усилия на глобальном уровне.

Для этого необходимо создание специальной международной организации, работающей под эгидой ООН и координирующей глобальные стандарты и регуляции в области ИИ.

Эта структура должна способствовать охвату всех аспектов развития и использования искусственного интеллекта на благо всего человечества, предотвращая превращение ИИ в «эксклюзивную игру» для ограниченного числа игроков.

Что примечательно, все мировые медиа вывели на первые полосы предложение Китая по созданию органа глобального управления ИИ, однако совершенно упустили ряд важных деталей и контекст:

1. На самом деле Китай не выдвигает новое уникальное предложение, а поддерживает инициативы, озвученные еще в 2024 году в итоговом докладе Консультативного органа высокого уровня по ИИ при ООН.

В США этот документ встретил резкую критику. Тогда комментаторы заявляли, что ООН пытается получить право вето в вопросах развития ИИ, а также негласно действует в интересах Пекина.

Припомнили и то, что в Генассамблее ООН была принята китайская резолюция по ИИ, которая осуждала санкции, препятствующие развитию ИИ в мире (явно отсылаясь к американским ограничениям на поставки чипов).

2. Важный контраст возникает на фоне недавнего обнародования администрацией Трампа собственного плана развития ИИ «Winning the AI Race: America’s AI Action Plan», где делается ставка на отмену всех правовых ограничений, а также прямо заявляется о необходимости противодействия развитию ИИ в Китае.

Таким образом, мы наблюдаем как мир подходит к глобальному разделу подходов к ИИ. США ставят на дерегулирование и национальный эгоизм для достижения технологического лидерства, в то время как Китай предлагает мировое сотрудничество и выработку общих подходов на базе ООН.

#aigovernance #aidevelopment

Напоминаю про свой текст на тему внедрения ИИ в гос.управление.
Учитывая новость выше, актуальность пришла!

Эксперимент с ИИ в госуправлении

Минцифры предложило провести эксперимент по внедрению генеративного искусственного интеллекта в государственное управление. Проект постановления правительства, опубликованный на портале regulation.gov.ru, предполагает использование нейросетей для обработки документов, анализа данных и работы с типовыми обращениями граждан.

подробнее

Основные направления применения ИИ:
➡️ Проверка резюме кандидатов на госслужбу
➡️ Составление тестовых заданий для кандидатов
➡️ Анализ законопроектов на ошибки
➡️ Генерация новостных лент для официальных сайтов
➡️ Обработка типовых обращений граждан
➡️ Проверка достоверности информации

Важно отметить, что эксперимент планируется провести без изменения численности сотрудников и в рамках существующего бюджетного финансирования. Поставщики технологических решений будут привлекаться на добровольной и безвозмездной основе.

Проект исключает использование ИИ для прогнозирования социально-экономических процессов и обработки данных, составляющих государственную тайну. Доступ к системам ИИ получат только идентифицированные госслужащие через ЕСИА. Интересно, что более половины россиян выступают против внедрения ИИ в государственном и муниципальном управлении, согласно опросу Russian Field.

Этот эксперимент может стать важным шагом в цифровизации госуправления, но его успех будет зависеть от тщательной проработки и учета возможных рисков. Внедрение ИИ в такие чувствительные области требует особой осторожности, чтобы избежать негативных последствий и обеспечить доверие граждан.

#государство

@gen_i_i

В Штатах представили сайт AI.gov — официальный ресурс, посвящённый политике США в области ИИ в администрации президента Дональда Трампа.

На сайте (в стильной верстке) представлены ключевые направления, инициативы и документы, определяющие курс страны на глобальное лидерство в ИИ.

Просто посмотрите, как создатели описывают задачу Штатов в реализации этого курса:

Соединённые Штаты борются за глобальное доминирование в области искусственного интеллекта. Тот, кто обладает крупнейшей экосистемой ИИ, установит мировые стандарты и получит значительные преимущества в сфере экономики и безопасности.

При президенте Трампе наша страна победит, открыв новый Золотой век инноваций, процветания человечества и технологических достижений для американского народа.

План действий Америки в области ИИ основан на трёх политических принципах: ускорение инноваций, создание инфраструктуры ИИ и лидерство в международной дипломатии и безопасности.

Помимо размещенного на портале "Плана действий по ИИ", особый акцент делается на инициативах Трампа в сфере образования.

К примеру, "Pledge to Youth" — в рамках которой Трамп создал целевую группу Белого дома по образованию в области ИИ. Группа занимается планированием и реализацией Президентского конкурса по развитию ИИ для американской молодёжи, а также созданием государственно-частных партнёрств для предоставления ресурсов для обучения в школах с детского сада по 12 класс.

Для всех интересующихся темой советуй следить за порталом. Может быть Штаты наконец-то соберут всю информацию про ИИ в одном месте (хотя про Stargate на портале пока что ничего нет).

#aiinfo

Не про ИИ, но всё же близко к тематике этого канала.

Нейросеть предложила свои варианты на запрос: На какие вопросы технологической этики будут возможно дискуссировать в будущем?

Ответы явно могут быть разными. Давайте обсудим в комментариях к посту⬇️

В Форбс вышла статья известного визионера Андрея Себранта под заголовком «Опасная иллюзия: почему не стоит путать искусственный интеллект с чат-ботами».

Сделал её краткий пересказ, потому что путают еще как! Я сам неоднократно обращался к теме разъяснения сути ИИ как технологии.

Миллиарды людей по всему миру знакомы с ИИ в его генеративной вариации в виде чат-ботов (тот самый ChatGPT или GigaChat), с которыми они взаимодействуют ежедневно. Это формирует восприятие ИИ как об исполнительном собеседнике или же улучшенном поисковике информации.

Поскольку генеративные модели иногда «галлюцинируют», дают опасные советы или демонстрируют вредные наклонности, возникает убеждение в ненадежности ИИ, как всей технологии.

Но ИИ — это гораздо более обширное направление. Важно не путать «общественное лицо» ИИ (чат-боты и генеративные модели) с фундаментальными и специализированными технологиями, которые решают сложнейшие задачи (к примеру, диагностика разнообразных видов рака или же создание новых промышленных материалов).

Аналогично цифровой революции, которая не ограничилась появлением компьютеров, смартфонов и электронной почты, её фундаментом стали профессиональные системы автоматизации, проектирования, индустриальные технологии, невидимые для большинства пользователей.

Подобное подходит и к ИИ: именно узкоспециализированные, сложные системы, интегрированные в промышленность, медицину и науку, в корне меняют мир, а не только чат-боты или генеративные модели.

Таким образом, автор призывает:
• Не воспринимать искусственный интеллект исключительно как чат-бота или генератора контента.
• Не приписывать ИИ свойства и ограничения, присущие знакомым нам генеративным языковым моделям (например, частые ошибки, галлюцинации).
• Учиться видеть ИИ как фундаментальную технологию, включающую множество специализированных приложений, меняющих науку, промышленность и медицину.

Для наглядности прикрепил к посту картинку с перечислением всего стека ИИ-технологий.

#aihow

🥋 ИИ «улучшит» Брюса Ли и Джеки Чана — Китай запускает масштабный апгрейд культовых боевиков

На Шанхайском международном кинофестивале китайские студии представили амбициозный проект под патронажем правительства — «Возрождение 100 классических фильмов кунг-фу». В списке — золотой фонд жанра: «Кулак ярости» с Брюсом Ли, «Пьяный мастер» с Джеки Чаном и другие хиты.

Цель — не просто реставрация, а полноценный ИИ-апгрейд. Будут работать с графикой, цветом, визуальными эффектами и качеством картинки, чтобы адаптировать визуал под сегодняшние стандарты. Китайские продюсеры уверяют: оригиналы никуда не денутся, это скорее «переосмысление» для нового поколения и для тех, кто хочет пересмотреть классику в свежем виде.

Наверное, лучше так, чем снимать новые бесполезные ремейки. Тут хотя бы сам Брюс Ли останется Брюсом Ли, только в 4K и с новым блеском. Фанаты, правда, разделились: кто-то ждёт апгрейда, а кто-то уверяет, что настоящая магия кунг-фу осталась именно в плёнке, зерне и старом монтаже.

Как считаете вы?

👉 CherevatBlog — Подписаться

Стратегическое распутье: какой путь развития ИИ нужен ЕС?

В то время как европейские власти стремятся ввести самое передовое и комплексное регулирование ИИ, бизнес выражает опасения, что некоторые положения могут затормозить инновации, ослабить конкуренцию и усилить отставание от США и Китая.

На этом фоне углубляются споры о стратегии развития ИИ и эффективности дорогостоящих инфраструктурных инициатив для долгосрочного технологического суверенитета объединения.

В начале июля главы ведущих европейских компаний (в числе которых Airbus, Siemens), а также основатели европейских ИИ-стартапов (самый известный из них Mistral AI) обратились к властям ЕС с публичным призывом приостановить на два года внедрение европейского Закона об искусственном интеллекте (AI Act).

Согласно европейскому бизнесу, многие формулировки закона остаются расплывчатыми, а введение новых правил существенно осложнит развитие ИИ-технологий в Евросоюзе

Примечательно, что принятый в 2024 году закон до сих пор вызывает бурные дискуссии относительно правильности выбранного подхода к регулированию ИИ. Сами же власти ЕС продолжают позиционировать AI Act как первый в мире пример всеобъемлющего регулирования использования ИИ, который может стать образцом для других стран.

На фоне дискуссий о регулировании активно обсуждается и стратегический вопрос наращивания ИИ-инфраструктуры в Европе. В ответ на американский проект Stargate с инвестициями в 500 млрд долл. на инфраструктуру, ЕС запустил инициативу InvestAI с целью привлечения 200 млрд евро в развитие ИИ, включая запуск специального фонда объемом 20 млрд евро для строительства ИИ-гигафабрик.

Глава одной из крупнейших в регионе компании SAP SE Кристиан Кляйн называл проект Stargate «отличным примером для Европы» и поддерживал развитие европейских ИИ-инициатив.

Однако на фоне возрастающей критики Брюсселя он заявил о неэффективность прямого копирования американских масштабов и необходимости роста с опорой на конкурентные преимущества и реальные рыночные потребности европейской экономики.

Вместо масштабного строительства дата-центров и массовых закупок дорогостоящих вычислительных чипов, европейским компаниям стоит сосредоточиться на практическом применении ИИ для повышения эффективности своего бизнеса. Крупные языковые модели уже становятся массовым продуктом, а опыт таких компаний, как DeepSeek, подтверждает, что не всегда необходимо строить собственные мощности, чтобы извлекать выгоду от ИИ.

Стоит отметить событие, которое явно повлияло на тональность европейского бизнеса. В начале июня глава ведущей компании по производству чипов для искусственного интеллекта Nvidia Дженсен Хуанг посетил Европейский Союз и отметил, что развитию региона препятствует нехватка вычислительных ресурсов, в расширении которых его компания готова оказать содействие (конечно же за огромные деньги).

При этом в самом ЕС как раз идет обсуждение разворачивания программы широкомасштабного строительства полупроводников Chips Act 2.0, что явно противоречит идеи закупке чипов у Nvidia.

#chips #aidevelopment #ainfrastructure #airegulation

Власть вычислений: как США и Китай делят мир искусственного интеллекта

Международное экспертное сообщество активно обсуждает недавно опубликованное исследование Оксфордского университета, посвящённое специализированным центрам обработки данных (ЦОД) для ИИ.

Один из ключевых выводов доклада заключается в том, что США и Китай не только лидируют в строительстве подобных центров, но и используют этот ресурс для усиления зависимости других стран от себя.

В рамках исследования была составлена мировая карта центров обработки данных для ИИ (см.изображение к посту) и определена принадлежность каждого.

Компании из одной страны могут владеть ЦОД и за рубежом. Так, например, в рамках проекта Stargate американские фирмы строят дата-центр ИИ мощностью до 1 гигаватта в ОАЭ, чтобы включить страну в свою глобальную сеть вычислительной инфраструктуры.

Согласно результатам исследования,
американские компании управляют двумя третями всех подобных дата-центров в мире — их 87, что значительно больше по сравнению с 39 центрами под управлением китайских компаний и всего 6 центрами на долю европейских игроков.

Авторы утверждают, неравномерное распределение мощностей поделило мир на два лагеря: одни страны зависят от Китая, другие — от США. По данным Оксфорда, американские компании построили 63 центра ИИ за пределами своей страны, тогда как у Китая их всего 19.

Неравномерность распределения таких объектов вызывает обеспокоенность на международном уровне. В апреле этого года ООН предупредила о риске усиления цифрового разрыва. Согласно оценке организации, всего 100 компаний, в основном базирующихся в США и Китае, генерируют 40% мировых инвестиций в ИИ.

Зависимость от инфраструктуры крупных держав уже проявляется на практике. Растут опасения, что необходимость аренды мощностей у зарубежных корпораций делает национальные проекты уязвимыми.

Пример стартапа Qhala из Кении наглядно демонстрирует такие риски: компания, разрабатывающая большую языковую модель на африканских языках, вынуждена арендовать вычислительные ресурсы в зарубежных центрах, поскольку располагаемых на родине мощностей недостаточно. Чтобы воспользоваться менее загруженными временными окнами и ускорить передачу данных, сотрудники Qhala работают по утрам, когда основной трафик в американских ЦОД минимален.

Для контраста: один из крупнейших в мире ИИ-суперкомпьютеров, принадлежащий Институту Кемпнера при Гарварде, обладает большей вычислительной мощностью, чем все предприятия Африки, вместе взятые.

«Страны-производители нефти ранее оказывали чрезмерное влияние на международные дела; в ближайшем будущем, когда в дело вступит ИИ, производители вычислительных мощностей могут получить нечто подобное, поскольку они контролируют доступ к критически важному ресурсу», — говорит один из авторов доклада.

А что с Россией?
Попытка определения уровня развития ИИ-инфраструктуры в стране по наличию специализированных ЦОД вызывает большие дискуссии. Вычисления для ИИ возможны на обычных ЦОДах, а для масштабных проектов обучения современных моделей ИИ может проводиться модернизация ЦОДа с учётом специфики ИИ.

Показателен пример России. На текущий момент в стране функционирует 251 ЦОД. При этом Центры не разделены по спецификациям, а часть этих мощностей используется для ИИ. Крупнейшие разработчики ИИ (Сбер, Яндекс и др.) предпочитают иметь собственные ЦОД, которые частично проходят переоборудование для внутренних задач, связанных с ИИ.

Т.е. отсутствие России на карте совсем не значит, что в стране не занимаются ИИ.

#aitrends #aidevelopment #ainfrastructure

Слово эпохи — «AI-washing» или ИИ-вошинг.

Вы замечали, что все стало «powered by AI», «AI-driven», «AI inside»? Даже тот продукт, который не может быть создан с помощью искусственного интеллекта, сегодня придумает, как наклеить на себя желанный ярлык.

Это называется AI-washing, прямой аналог greenwashing: как и в случае с экоповесткой, когда компания притворяется зеленой, тут компания ради маркетинга становится высокотехнологичной. Как и в случае с зеленой аджендой, AI — область, где мало кто разбирается, но причастными хотим быть мы все.

Несколько примеров ИИ-вошинга:
— Coca-Cola создала вкус Y3000 «co-created with AI». Под этим лейблом подразумевались маркетинговые опросы и анализ вкусовых предпочтений, а не то, что AI действительно создал вкус, что сегодня возможно в фудтехе.

— Косметическая платформа Oddity Tech Ltd. заявляла о прорывных ИИ-технологиях для подбора косметики и персонализации сервиса. В 2024 году против компании был подан коллективный иск, так как выяснилось, что степень использования ИИ была сильно преувеличена, а сервис по сути работал по традиционным алгоритмам.

— AI-пылесосы, зубные щетки и другая бытовая техника — часто просто выносят свою уже существующую ранее технологию на упаковку, чтобы быть актуальными, называя так базовые технологии, которые мы не имеем в виду, когда слышим сегодня термин AI. (В том или ином смысле, алгоритмы ИИ есть в любой современной бытовой технике).

— Мое любимое: система Amazon Just Walk Out в магазинах Amazon Fresh и Amazon Go позиционировалась как полностью автоматизированная на базе ИИ: покупатели могли просто взять товар и выйти, а система якобы сама все распознавала и списывала оплату. Выяснилось, что значительную часть транзакций вручную обрабатывали сотни сотрудников в Индии, а не ИИ.

Так что будьте осторожнее и проверяйте два раза, когда вам продают что-то «с ИИ».

➡️ Включите уведомления, чтобы не пропускать полезные советы по AI, тренды, странные штуки, рекомендации сериалов, фильмов, книг и музыки.

➡️ Если пост оказался вам полезен, буду благодарен шеру. @danieltrbn

Продолжая непостоянную рубрику наблюдений за ситуацией на Ближнем Востоке, можно кратко отметить два момента:

1. Теперь уже Израиль успешно освоил применение дронов, что дало ему большое преимущество в первые дни.

2. Иран же активно применяет дипфейки в информационной войне, за что ироничные наблюдатели придумали новую аббревиатуру КСИИР (Корпус стражей Искусственного Интеллекта Республики).

Если израильский пример является логичным развитием военной тактики, то иранский опыт скорее показывает наступающий мир будущего, в котором восприятие реальности будет все больше сталкиваться с воздействием технологий, как-то подменяющих эту реальность.

В ситуациях, когда нужно действовать незамедлительно, это ИИ-искажение может крайне серьезно влиять на варианты действий.

Прикрепил пару примеров: видео, признанное генерацией, а также фото сбитого F35 размером в 100 метров (почти в три раза больше реального).

💵 Сколько стоит дообучить LLM?

Сегодня мы поговорим о деньгах в мире ИИ. Пока одни компании тратят на обучение нейросетей бюджеты, сопоставимые с ВВП небольших стран, другие находят способы получить передовые технологии за гораздо меньшие деньги. Давайте разберемся, сколько стоит «воспитать» LLM с нуля и во что обойдется «дообучение» уже готовой модели.

📈 Гонка на миллиарды: экспоненциальный рост затрат

Стоимость обучения передовых LLM растет по экспоненте, удваиваясь примерно каждые 9 месяцев. Если в 2017 году обучение трансформера стоило менее $1 тыс., то сегодня мы видим совершенно другие цифры:

GPT-3 (2020): $4,3 млн
GPT-4 (2023): $80 млн
Grok-2 (2024): $107 млн
Llama 3.1-405B (2024): $170 млн (с оценками до $650 млн, включая доп. оборудование)
Gemini 1.0 Ultra (2023): $192 млн

Прогноз от CEO Anthropic Дарио Амодея звучит еще более ошеломляюще: к 2027-2028 годам стоимость обучения флагманских моделей может достигнуть $100 млрд.

💸 Из чего складывается цена?

Основной вклад в стоимость вносят:

✔️ Аренда GPU/TPU: 40–50% бюджета. Для обучения GPT-4 потребовалось около 8 тыс. чипов NVIDIA H100 на 3 месяца. Для будущего GPT-5, по оценкам, понадобится уже не менее 50 тыс. таких ускорителей.
✔️ Обработка и подготовка данных: 15–20%
✔️ Персонал и инженеры: 10–15%
✔️ Электроэнергия и охлаждение: 10–15%

Ключевые технические факторы, влияющие на цену, — это количество параметров модели и размер контекстного окна. Механизм внимания масштабируется квадратично: увеличение контекста в 8 раз приводит к росту стоимости вычислений примерно в 64 раза.

🌎 Запад vs. Восток: разные стратегии

На фоне американских гигантов китайские компании демонстрируют иной подход, делая ставку на алгоритмическую эффективность:

Qwen 2.5-Max (Alibaba): Стоимость обучения оценивается в $12–20 млн. Благодаря архитектуре Mixture-of-Experts (MoE), вычислительные затраты снижены на 30% по сравнению с монолитными моделями.
DeepSeek V3: Заявленная стоимость в $6 млн вызвала споры в сообществе, подчеркнув проблему непрозрачности в отчетности о затратах на обучение LLM.

💡 Спасение для остальных — fine-tuning (тонкая настройка)

Полный цикл обучения с нуля — удел корпораций. Но для решения прикладных задач существует гораздо более доступный путь — дообучение готовых open-source моделей. Это в 100-1000-1 000 000 раз дешевле.

💰 Примеры стоимости дообучения:

Llama 3 8B (LoRA адаптация): $500–$1500
Llama 3 70B (полное дообучение): $10 000–$30 000
Сверхбюджетный вариант: В июне 2024 года эксперты смогли дообучить Mistral 7B всего за 4 часа, потратив менее $10 на вычисления (на одном GPU NVIDIA A10G).

Итоговая цена зависит от размера модели, объема ваших данных и выбранного алгоритма настройки.

Вывод

Создать свою GPT-5 в гараже не получится. Но дообучить мощную open-source модель под ваши уникальные задачи — более чем реально. Учитывая, что час аренды передового чипа H100 стоит около $10, кастомизация ИИ становится доступной практически для любой компании или даже энтузиаста.

Так что, возможно, на собственный LLM накопить проще, чем на обучение ребенка в престижном вузе.

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

Китайские разработчики ИИ нашли новый способ обходить ограничения. Теперь они гоняют через границу жесткие диски туда, где есть оборудование Nvidia, и пользуются им для обучения моделей удаленно. Сейчас, эксперты, расскажем о схеме подробнее.

Четыре китайских техника перевезли в Малайзию 60 жестких дисков с данными для обучения ИИ-моделей, пишет Tom's Hardware. Каждый диск был по 80 Тб, а суммарно через границу перевезли 4,8 Пб данных. Как отмечает издание, этого достаточно для создания нескольких масштабных LLM.

Говорят, что операцию готовили несколько месяцев. Данные решили перемещать физически, поскольку доставка такого количества информации через сеть заняла бы больше времени — особенно если делать это скрытно. Так что харды решили разделить на четверых специалистов, чтобы обезопасить всю транзакцию: от внимания малазийских таможенников.

После этого лихая четверка просто пришла в малазийский ЦОД и арендовала 300 серверов Nvidia AI для построения нужных им моделей. Издание отмечает, что такое проворачивается уже не в первый раз.

Делается это все ради того, чтобы обойти американские запреты на поставку передового ИИ-оборудования в Китай. В Поднебесной есть подпольный рынок с контрабандными чипами, но их доставка — дело дорогое. Ситуацию усугубляет то, что американцы наращивают давление на соседние с Китаем страны для перекрытия каналов контрабанды.

В США ищут способы для усиления технологической блокады китайцев. Не так давно сенатор Том Коттон из Арканзаса представил законопроект, обязывающий производителей ИИ-процессоров внедрять систему геотрекинга — теперь правительство сможет отслеживать каждую единицу оборудования в режиме реального времени.

Усилия США, конечно, выглядят очень эффектно — но будут ли они эффективны? Учитывая усилия, которые американские компании вкладывают в развитие ИИ-инфраструктуры в Азии, не факт. Продолжаем наблюдение.

#государства_и_ит