ИИностранщина

Попросили дать комментарии о том, как новый закон о развитии искусственного интеллекта повлияет на АГЕНТОВ ИИ.

Понятно, что новый закон напрямую не влияет на ИИ-агентов, он даже не занимается всем искусственным интеллектом - лишь его отдельным сегментом: большими фундаментальными моделями (от 1 млрд. параметров).

Однако закон форматирует условия использования этих моделей, и, таким образом, опосредованно влияет и на агенты.

В общем, комментарий получился следующим:

Закон, через регулирование БФМ (разработка, внедрение и применение), косвенно определяет и условия использования ИИ-агентов, так как агент постоянно взаимодействует с БФМ, является по отношению к модели прикладным продуктом.

Упрощенно говоря: ИИ-модель отвечает на вопрос, а ИИ-агент может выполнить цепочку действий. И именно сквозные сценарии ИИ-агентов дают экономический эффект для компаний.

1) Закон легитимизирует
Легитимизируя развитие БФМ, закон легитимизирует и развитие приложений к этим моделям, в том числе ИИ-агентов.

2) Закон ускоряет
В законе говорится об ускоренном внедрении ИИ-технологий, что означает формирование спроса на использование ИИ в сложных процессах. А это подразумевает использование ИИ-агентов. То есть закон создает спрос на агентные системы.

3) Закон посылает сигнал
Говоря об обеспечении благоприятных условий для развития отечественных БФМ, закон посылает сигнал о том, что создание “российских” агентов соответствует приоритетам госполитики.

4) Закон разграничивает
Определяя риск-ориентированный подход к регулированию, закон снижает требования к “низкорисковым” агентам, то есть к агентам, которые в силу сферы применения не могут причинить серьезного вреда.

“Высокорискованными” агентами можно назвать те, которые функционируют в сфере финансов, медицине, безопасности и критической инфраструктуре.

5) Закон открывает
Говоря о координации действий ФОИВ в сфере разработки, внедрения и применения БФМ, закон определяет единую политику, в том числе и в отношении агентов, которые могут брать на себя часть типовых процессов в органах власти: обработка заявлений, мониторинг показателей, помощник госслужащего.

6) Закон поддерживает
Положение о финансовой, имущественной, гарантийной и информационной поддержке разработки и использования БФМ можно рассматривать, как то, что такая поддержка применима и к созданию агентных платформ и отраслевых агентных решений, если они строятся вокруг суверенных или национальных БФМ.

7) Закон упреждает
Накладывая обязанности на разработчиков БФМ закон накладывает обязанности и на разработчиков ИИ-агентов, упреждая те безобразия, которые творят агенты сегодня.

Разработчикам придется документировать назначение агента, запреты, безопасные режимы эксплуатации, условия прекращения функционирования и тд.

8) Закон позволяет тестировать
Закон предусматривает возможность установления ЭПР, что позволяет тестировать специальные правила для агентных решений до их широкого применения - особенно в регулируемых отраслях.

🔥 ТОП-5 новостей за неделю
7 сентября – 11 сентября 2026

1️⃣ Исследователь Anthropic только что уволился, заявив, что OpenAI и Anthropic «играют нашей жизнью»
Business Insider · 09.09.2026
«Ни одна компания не действует ответственно», — написал Коксон на X. Имен Бен Юсеф / Ханс Лукас / AFP через Getty Images…
┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄
2️⃣ Действительно ли ИИ убьет нас всех?
Wired · 10.09.2026
На этой неделе в «Зловещей долине» мы углубимся в предупреждение о конце света, сделанное бывшим исследователем антропол…
┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄
3️⃣ «Азартные игры с нашей жизнью»: исследователь антропологии уходит, предостерегая от самосовершенствующегося ИИ
TechCrunch · 09.09.2026
Исследователь антропологии Джейкоб Коксон подал в отставку из-за опасений по поводу вымирания искусственного интеллекта,…
┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄
4️⃣ Исследователь антропологии уходит в отставку, предупреждая, что компании, занимающиеся искусственным интеллектом, «играют нашей жизнью»
Fortune AI · 09.09.2026
Уходящий исследователь антропологии не первый, кто предупреждает, что лаборатории искусственного интеллекта приближаются…
┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄
5️⃣ Нет, Андерсон Купер, ИИ не собирается убить всех людей к 2030 году.
Gary Marcus · 10.09.2026
ИИ уже причиняет вред, существует множество реальных рисков, но постоянное внимание к абсурдным фантазиям о конце света…

📊 AI Feed

TIME: “Искусственный интеллект должен стать тревожным сигналом для университетов”.

Дискуссия о том, как искусственный интеллект влияет на высшее образование, свелась к одному избитому вопросу: как в мире, где машины могут думать, сделать так, чтобы студенты по-прежнему учились думать?

В статье предлагается вернуться к основам: вновь направить образование на раскрытие и развитие всех уникальных качеств, которые определяют нас как личность. То есть необходимо переосмыслить высшее образование и вернуть ему более широкий охват, который был у него раньше.

Ну хорошо, а что конкретно?

1) Учиться задавать вопросы, то есть сделать целью курса не поиск ответов, с чем прекрс но справляться ИИ, а постановку вопросов. Студенты могут получать оценки за качество вопросов, которые они учатся задавать, а не за ответы.

2) Учиться следовать за заданным вопросом, то есть работать над этим вопросом на протяжении всего обучения в университете. Это должны быть масштабные, открытые вопросы (примеры вопросов смотрите в статье).

3) Поддерживать стремление учащихся к самоопределению, то есть помочь студенту найти смысл (не только получить профессию для устройства на работу), цель, нечто большее, чем сам студент. Профориентацию необходимо переосмыслить с точки зрения призвания, а не только дипломов и зарплат.

Anthropic представляет три сценария развития искусственного интеллекта к 2030 году

Исследователи предлагают три возможных сценария будущего с использованием искусственного интеллекта: «умеренный», «значительный» и «экстремальный».

Вне зависимости от того, какой сценарий будет реализован, главным остается вопрос не о том, какой прирост ВВП обеспечит ИИ, а о том, как этот прирост будет распределяться между людьми. Более богатая экономика не обязательно является более справедливой.

Сам ИИ будет затрагивать все большую долю интеллектуальной работы и выполнять гораздо меньшую долю задач под независимым контролем. Для предприятий главным вопросом станет делегирование ИИ полномочий. Модель, которая может составить платежное поручение, пока не имеет права распоряжаться деньгами.

Вообще выделяются пять вопросов будущего, которыми будут задаваться корпорации:
1) долгосрочная окупаемость после полной стоимости внедрения,
2) контроль над предоставлением ИИ полномочий,
3) постепенная замена расширения использования ИИ на замещение искусственным интеллектом,
4) размывание профессиональной подготовки,
5) справедливое распределение прибыли и рисков.

Как безобразничают ИИ-агенты

Тут Time обобщил поведение агентов искусственного интеллекта, указав на их способность обманывать, притворяться и использовать недобросовестные методы достижения целей. Пара цитат из статьи:

Исследователи неоднократно наблюдали в экспериментальных условиях склонность моделей к сомнительному, не соответствующему поставленным целям поведению, такому как обман на экзаменах, ложь, чтобы скрыть свои способности, и интриги, направленные на то, чтобы защитить себя и других агентов от закрытия.

Модели оптимизируют процесс достижения цели независимо от действий, предпринятых для ее достижения, и рационализируют промежуточные цели, которые могут быть небезопасными, даже если это явно противоречит их инструкциям.

Агент оправдывал то, что, по его мнению, выходило за рамки допустимого поведения, но решил продолжать, потому что так поступали другие. Этот феномен напоминает так называемое «мотивированное мышление» у людей, когда наши интересы и цели подталкивают нас к оправданию неэтичного поведения.

И вывод:

Нам нужны механизмы привлечения к ответственности разработчиков ИИ и меры по исправлению ситуации или компенсации ущерба для пострадавших.

Может ли нейросеть, с которой вы постоянно работаете, использовать те данные, которые вы в нее вводите?

Да, может.

Может ли нейросеть использовать ваши данные для того, чтобы выполнить вашу же работу лучше вас и присвоить себе лавры победителя / первопроходца?

Да, может.

По крайней мере именно такие выводы напрашиваются из случившегося накануне “математического” скандала, когда математики пользовались нейросетью для своих открытий, но владельцы нейросети сами объявили об этом открытии.

В общем, вопрос о том, должны ли исследователи делить лавры с разработчиками ИИ, и если да, то каким образом. Особенно если ИИ-модели разработчиков обучаются на других открытиях ведущих математиков. Вопрос о первичности курицы (ученого) или яйца (инструмента), а также о моральном облике ИИ-разработчиков, полыхнул еще более ярко :)

Что творится внутри ИИ-гигантов - OpenAI и Anthropic?

Да полная задница - гонятся за яркими решениями, позабыв об экзистенциальной угрозе человечеству от искусственного интеллекта.

Добропорядочные исследователи, осознав риски и движение компаний не в том направлении, увольняются , раскрывая внутреннюю кухню в своих социальных сетях. Цитаты из статьи в Business Insider:

Ни одна из компаний не действует ответственно. Они мчатся прямиком к самосовершенствующемуся сверхинтеллекту и играют с нашими жизнями.

Люди, создающие искусственный интеллект, искренне верят, что к концу десятилетия он может убить нас всех. Это не маркетинговый ход. Более того, многие руководители и ведущие исследователи будут формулировать свои заявления в прессе так, чтобы они звучали разумно, но я слышал, как те же люди в частных беседах выражают страх.

В Anthropic риски хорошо понимают, но они вовлечены в гонку за тем, чтобы прийти к цели первыми. Они считают, что никто другой не будет действовать ответственно, поэтому они должны сделать это сами, несмотря на риск.

За время работы здесь я неоднократно убеждался, как трудно по-настоящему позволить нашим ценностям определять наши действия, — написал он в письме, которое опубликовал в открытом доступе. — Я видел это в себе, в организации, где мы постоянно сталкиваемся с давлением, вынуждающим нас отказываться от того, что действительно важно, и в обществе в целом.

OpenAI берет на себя огромную ответственность перед всем человечеством, — написал он. — Но за последние годы культура безопасности и соответствующие процессы отошли на второй план по сравнению с яркими продуктами.

Традиционные консалтеры, типа Accenture, чувствуют угрозу со стороны ИИ-компаний, так как последние способны сами консультировать клиентов по вопросам повышения эффективности. И такими консультантами у ИИ-компаний выступают их собственные инженеры, которые учат клиентов правильной трансформации бизнеса на основе ИИ.

Посмотрев на такое безобразие, консалтеры приняли решение бороться за свой кусок пирога и объединяться с ИИ-компаниями, чтобы оставаться на острие бизнес услуг.

И свежим примером такого объединения является совместное подразделение Google Cloud и Accenture - подробности в сегодняшней статье TechCrunch.

Я бы и сам с удовольствием поработал в такого рода консалтинговой компании, чтобы воочию увидеть механику дела :)

🔥 ТОП-5 новостей за неделю
31 августа – 4 сентября 2026

1️⃣ Что умные люди в бизнесе и технологиях говорят о запрете ИИ в школах
Business Insider · 04.09.2026
Мэр Нью-Йорка объявил мораторий на использование ИИ в школах до 8 класса. Лос-Анджелес поддержал инициативу.
┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄
2️⃣ Новый законопроект будет облагать налогом токены ИИ для финансирования рабочих мест при массовой безработице
Fortune AI · 01.09.2026
Доходы от акцизного налога на токены ИИ направят на жильё, инфраструктуру и уход за детьми и пожилыми.
┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄
3️⃣ Производитель бумаги повысил эффективность ИИ-датчиков благодаря административному решению
Business Insider · 01.09.2026
Инженер Domtar наладил партнёрство с Waites, что помогло сократить простои оборудования на заводе.
┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄
4️⃣ Исследование: ИИ-репетиторы пока не могут заменить людей
Stanford AI · 01.09.2026
┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄
5️⃣ Frontier-модели восстанавливают до 65% забытых фактов — просто рассуждая дольше
VentureBeat AI · 01.09.2026
Исследователи Google показали: LLM кодируют 95–98% фактов, но не могут их воспроизвести без дополнительных рассуждений.

📊 AI Feed

ИИ-сотрудники в финансовых организациях

ИИ-сотрудники уже закрывают отдельные задачи.

ИИ-сотрудник - это:
- новый визионерский брендинг :)
- технологически - это те же самые ИИ-агенты;
- это помощники и ассистенты для adoption в живых командах;
- ИИ-агент - это технология, ИИ-сотрудник - это еще и ответственность, и взаимодействие с другими подразделениями; ИИ-сотрудник работает в рамках корпоративной регуляторной рамки, соответствует комплаенс.

Два этапа внедрения ИИ в компании:
- на персональном уровне - те помощник для отдельного сотрудника;
- на уровне команд - учиться дружить на уровне подразделений (уровень платформ).

А что надо бизнесу от ИИ-агента?
1) заменить набор действий обычного сотрудника, высвободив его время - пусть занимается трудно-формализуемыми задачами;
2) прямого запроса на ИИ-сотрудников нет, пока нужны симбиозы, развивающие человеческий потенциал;
3) автономность там, где все до предела структурировано;
4) нужна трансформация в головах людей, перестройка на возможности ИИ.

Проблемы с ИИ-агентами:
- интеграция чужих агентов в свою корпоративную технологию - это бывает сложно. Иногда лучше разработать своего агента;
- в отличие от человека, ИИ-агент не может существовать в “жидкой” логике, ему нужна четкая логика;
- внедрение ИИ-агентов тянет за собой необходимость полной трансформации бизнеса;
- ИИ-агент ест много токенов, что ставит вопрос об экономической целесообразности агентов;
- нужна система управления рисками, связанными с применением ИИ-агентов;
- падение компетенций, или даже расслоение компетенций - суперинженеры и рядовые исполнители, и между ними - ИИ-система.

Будущее:
- сотрудник располагает роем агентов, которые ему помогают, а где-то и заменяют;
- разработаны и реализованы подходы к управлению рисками мультиагентных систем;
- сама организация располагает высокой готовностью к экспериментированию с агентами и оперативно можно рассчитать экономический эффект.

Вот в чем, на мой взгляд, ИИ ужасен. ИИ так часто используют для составления кратких обзоров или написания коротких постов. Возможно, он слишком хорошо обучен составлять отличные синопсисы и краткие обзоры, где каждое предложение говорит: «Я могу кратко изложить самое важное». Но в нем нет того, что есть у талантливого романиста или автора научно-популярной литературы, который говорит: «Я поведу вас за собой, и вы поймете важность этой истории, только когда мы дойдем до конца». Похоже, пока что модели этого не понимают.

Сперо: На сто процентов. Он просто не обучен для решения подобных задач, а если и обучен, то у него недостаточно обучающих данных. Количество статей объемом 7000 слов очень мало. Количество романов также ничтожно мало по сравнению с интернет-публикациями. Даже если говорить о романах, что делает этот роман хорошим? Он такой длинный, что я не уверен, что большие языковые модели способны уловить суть.

Томпсон: Что делает роман великим, так это [часто] перемены. Меняются персонажи. Меняется сюжет. Меняются эмоции. Мне больше всего нравятся те писатели, которые умеют на первых 10 страницах создать сцены и персонажей, которые к концу истории претерпевают что-то мучительное, что вас трогает. Но для этого нужна уверенная способность управлять смыслом на протяжении десятков тысяч слов, с чем машина для составления кратких пересказов не справится.

Сказав это, я хочу усложнить свою теорию, сославшись на исследования предполагающие, что есть читатели и даже авторы, пишущие в жанре магического реализма, которые не могут отличить текст, написанный человеком, от текста, созданного с помощью ИИ, особенно если ИИ прямо говорят: «Пиши как Уильям Фолкнер. Пиши как Дэвид Фостер Уоллес». Что вы думаете о том, что даже искушённые читатели сегодня, согласно некоторым, казалось бы, достоверным исследованиям, действительно не могут отличить текст, написанный человеком, от текста, созданного ИИ?

Сперо: Я считаю, что исследования проведены хорошо. Но в них по-прежнему рассматриваются локализованные, короткие фрагменты текста. Сравнивают максимум пару сотен слов текста, созданного ИИ, с парой сотен слов текста известного автора. В таком масштабе ИИ, возможно, даже превосходит человека в умении ясно и лаконично изложить что-то так, чтобы это впечатлило читателя. Но проблема в том, что ИИ не может писать в широком контексте. Он не справится с этим в рамках целого романа.

Томпсон: То есть вы хотите сказать, что он может написать предложение в духе Кормака Маккарти, но не может написать «Кровавый меридиан».

Сперо: Именно. Я не хочу утверждать, что искусственный интеллект никогда не сможет этого сделать, потому что в истории человечества было так, что если вы это говорите, то рано или поздно оказываетесь неправы. Но сегодняшний искусственный интеллект даже близко не готов к этому.

Чего не может ИИ в литературе? Почему он выглядит столь убого по сравнению с писателями-романистами? Какие операции с текстами можно доверить ИИ, а для чего использовать его просто стыдно и опасно для репутации?

Предлагаю вашему вниманию отрывок из интервью, подготовленного Дереком Томпсоном.

Томпсон: Какие, по вашему мнению, отличительные черты текстов, написанных искусственным интеллектом? И как эти черты изменились за последние четыре года?

Сперо: Ранние модели ChatGPT и искусственного интеллекта обучались на этом наборе данных, настроенном под инструкции, и злоупотребляли некоторыми словами и фразами. Например, “углубляться”, ”гобелен“, "запутанный”. Им действительно понравились эти отдельные слова. Если вы видели слово “копаться” в неподходящей обстановке, это сразу же становилось тревожным сигналом для некоторых людей.

Возможно, через год они смогли устранить эти несоответствия на уровне слов. Но закономерности все еще оставались. Например, конструкция «Это не просто X, а Y» называется негативным параллелизмом, и большие языковые модели любят ее, потому что она оказывает сильное влияние на читателя.

Предложения, в которых используются длинные тире, ассоциируются с хорошим стилем письма. Теперь, я думаю, они даже устранили некоторые из этих несоответствий. Поэтому я полагаюсь на более широкий контекст. Это происходит на уровне абзаца или предложения. Я могу оценить структуру текста и сказать, что он похож на ChatGPT или Claude.

Томпсон: Мне нравится теория о том, что масштаб «рассказа» ИИ менялся с течением времени.

Раньше «рассказ» ИИ существовал на уровне слова — «delve» — или на уровне знаков препинания, например длинного тире. Затем ИИ научился писать лучше, и масштаб был поднят до уровня предложения. ИИ полюбил такие предложения, как «Это не X, а Y», — отрицательный параллелизм, который, как ни странно, я часто использовал.

Spero: В меру — это хорошо.

Томпсон: Я заметил, что длинные тексты, написанные искусственным интеллектом, часто пытаются обобщить и переобобщить информацию. Это заметно на уровне абзаца. Они как будто говорят: «Это действительно важно». «Это основное блюдо». «Суть в том, что…» Каждое предложение пытается превзойти предыдущее в умении обобщить то, что оно пытается сказать.

Что же там происходит?

Spero: ИИ стремится сделать каждое предложение самым впечатляющим. Он действительно пытается произвести впечатление на читателя. Отчасти это связано с тем, как настроены эти системы.

Как правило, модели искусственного интеллекта обучаются в два этапа. Первый этап — предварительное обучение, когда модель предсказывает следующий токен. Она анализирует интернет-данные и говорит: «Думаю, дальше будет такое слово».

Второй этап — это обучение с подкреплением, при котором модель уже хорошо справляется с прогнозированием следующего токена. Вместо этого мы задаем ей новую функцию вознаграждения, например, вознаграждаем ее, если она выдает хороший текст или правильный ответ. При обучении с подкреплением положительный сигнал возрастает до 11. Людям нравится, когда они читают ответ и считают его впечатляющим. Вы берете этот сигнал вознаграждения и увеличиваете его. В конце концов, он повторяет одно и то же снова и снова, потому что так, по его мнению, он сможет сделать свой ответ максимально понятным для человека. Он делает эти предложения впечатляющими и содержательными, потому что знает, что за это его оценят как более умелого автора.

Томпсон: Именно это и происходит. Каждое предложение пытается быть лучше предыдущего. Это сводит меня с ума, потому что в хорошем тексте такого быть не должно.

Когда я писал свои первые большие статьи для The Atlantic, я работал с редактором по имени Дон Пек. Когда я присылал ему первые черновики, он говорил: «Ты слишком рано даешь подсказки. Ты пытаешься вбить в головы читателей: “Вот почему эта статья важна”». Но в статье объемом 7000 слов читатели хотят отправиться в путешествие. Они хотят немного заблудиться. Они хотят, чтобы вы рассказали им историю, а в конце угостили конфетой.

Какие задачи ИИ решает для бизнеса и какой эффект обеспечивает?
 
Как руководителю создать и использовать ИИ-агентов?
 
Именно эти два вопроса рассмотрим на бизнес-завтраке в Сколково в понедельник 7 сентября в 11:00.
 
Вход свободный.
 
Спикеры-практики образовательной программы “Искусственный интеллект для руководителей и управленческих команд” (AI mini MBA) расскажут о своем живом опыте применения ИИ в управлении компаниями и повышении личной эффективности.
 
Ознакомиться со спикерами и их темами, с фотографиями зала – можно тут.
 
Зарегистрироваться на бизнес-завтрак – тут.
 
Задать вопросы по бизнес-завтраку: Осадчук Евгений, +7 (916) 317-99-28; телеграм: https://t.me/osadchuk_1978; e-mail: Eosadchuk@sk.ru
 
Адрес проведения бизнес-завтрака: Москва, Технопарк “Сколково”, Большой бульвар, 42, стр. 1, Фуд-Маркет.

Тут на InfoWorld вышла статья о разумном (смысловом) использовании искусственного интеллекта, что показано на примере с валом создаваемых презентаций (вал есть, а уникальности, смыслов и попадания в аудиторию - нет). Я тут выложу машинный перевод соответствующего отрывка.

Презентация - это не поддержка продаж

Рассмотрим типичную презентацию для первого контакта. Любая приличная языковая модель может создать ее за считаные секунды: изменения на рынке, три проблемы клиентов, архитектура продукта, впечатляющие логотипы и дальнейшие шаги. Для первой презентации это может быть очень круто.

Но все же такая презентация может оказаться не особенно полезной.

Может быть, например, продавцу не нужна эта стопка слайдов. Может быть, ему нужен способ провести следующие 30 минут с потенциальным клиентом. Чтобы понять, как помочь продавцу в этом, маркетологу нужно тратить меньше времени на то, чтобы просить машину штамповать шаблонные презентации, и больше времени — на то, чтобы слушать звонки по продажам, общаться с продавцами, опрашивать клиентов, наблюдать за тем, где текущая презентация теряет аудиторию, и вносить коррективы.

Искусственный интеллект может оказать огромную помощь в этой работе. Большая языковая модель может анализировать расшифровки звонков, выявлять повторяющиеся возражения, превращать отзывы клиентов в аудиозапись, адаптировать основную концепцию для конкретной отрасли и помогать продавцу подготовиться к работе с конкретным клиентом. Она может дополнять человека, усиливая его интуицию и вопросы.

Это новая задача для «специалиста по английскому языку»: не создавать дополнительные материалы, а выступать посредником между теми, кто создает продукт, теми, кто его продает, и теми, кто может его купить. В данном случае вы по праву назвали бы это продуктовым маркетингом, но это более продуманный подход, чем тот, который мы часто видим. Основное внимание уделяется сторителлингу, который объединяет все остальные функции, такие как конкурентная разведка, запуск продукта, поддержка продаж и многое другое.

Это определенно не роль луддита. В первую очередь это искусственный интеллект, причем на ранних этапах и часто. Но не ИИ должен управлять сюжетом, а он должен помогать направлять сюжет и поддерживать его с помощью анализа и данных. Цель не в том, чтобы писать прозу без использования ИИ.

Нам не нужно, чтобы люди печатали каждое слово, — это так же бессмысленно, как запрет компьютерной графики в хорошем фильме. Лучшие спецэффекты служат сюжету и практически незаметны. Как только эффекты становятся частью сюжета, удивление проходит.

Нам нужен новый тип коммуникатора, который будет рассказывать истории в технологических компаниях, где, как правило, считают, что их задача — просто выдавать единицы и нули в нарастающем темпе. Короче говоря, нужен кто-то, кто поможет нам понять зачем среди всего этого что.

А где ИИ будет особенно нужен в ближайшем будущем? Да там же, где и остальные цифровые технологии.

Из интервью главы Минвостокразвития Чекункова о планах по развитию Дальнего Востока и Арктики

Третий столп стратегии развития Дальнего Востока и Арктики: развитие новых технологий, создание сильных научных центров, то есть фактически формирование новых отраслей экономики, связанных с биотехнологиями и ИТ.
…
Это будут инвестиции как в … высокотехнологичные секторы: интегральную электронику, космос, робототехнику, беспилотные системы, новые источники энергии и другие.
…
Также китайских инвесторов традиционно интересует сельскохозяйственная отрасль, есть и ниши в отрасли высоких технологий, например робототехника, искусственный интеллект. Китайские модели с открытым исходным кодом сегодня представляют «интересный полуфабрикат» для создания уже практических приложений во многих секторах экономики.

Посидели мы тут в кафе с одним молодым человеком - просил он у меня совета карьерного. Нет, я не карьерный консультант, не ментор, не коуч и все такое (хотя бумажки имеются :). Но просто нам двоим вполне комфортно общаться.

А вопрос его был следующим - ему кажется, что он слишком исполнителен и поэтому всю рутину начальство валит на него. Причем валят те задачи, с которыми не могут или не хотят справляться другие. И наш герой чувствует себя этаким винтиком, застывшим в корпоративной иерархии на одном месте, в то время как другие якобы растут, сваливая через начальство на героя исполнение своих идей.

Я начал задавать по этой ситуации вопросы и, как и ожидалось, в большей степени недовольство моего собеседника основывалось на страхах, нежели на реальном положении дел. Не буду вдаваться в детали, так как “все, что было в Вегасе, останется в Вегасе”. Однако если роль надежного плеча руководства вас не вполне устраивает и хочется большего, то придите к нему с полезной инициативой или проектом, который вы предложите возглавить самостоятельно.

Такой шаг потребует от вас взять на себя больше ответственности, но теперь управлять будете в большей степени вы сами. Стоящие инициативы не бывают простыми - это может быть какой-то сложный КПЭ или проект, от которого все шарахаются, как чёрт от ладана. Или новая бизнес-возможность, которую никто не видел или не решался предложить, опасаясь последствий провала. Ну вот вы берите и вытягивайте, раз роли надежного исполнителя вам мало. Только будьте готовы пахать не разгибаясь от полугода до года - зато отвечаете и управляете вы теперь самостоятельно :)

Интересное объяснение того, почему ИИ не делает компании более продуктивными, вышло в соответствующей статье на Computerworld.

Раньше время и усилия, затрачиваемые на подготовку бизнес-отчета, предложения, плана, презентации или бюджета, ограничивали их размер, сложность и частоту создания. Теперь, благодаря ИИ, люди могут за считанные минуты создавать невероятно сложные деловые сообщения, идеи и предложения.

Использование ИИ делает человека, создающего такие документы, чрезвычайно продуктивным. Но затем это ложится бременем на всех остальных, кому приходится просеивать эти документы, выискивая галлюцинации, проблемы и неуместности, и пытаясь понять идеи, которые даже так называемый создатель не удосужился осмыслить.

Продуктивность одного человека — это информационная перегрузка для всех остальных, снижающая общую продуктивность компании. «ИИ может сделать организацию чрезвычайно занятой, не обязательно делая ее более продуктивной», — сказал Джастин Грейс, генеральный директор консалтинговой фирмы Acceligence.

Аналитики и ИИ-компании смотрят на прирост производительности одного человека, экстраполируют его на тысячи сотрудников и ошибочно заключают, что этот прирост масштабируется, не учитывая влияние этого результата на производительность других.

Поэтому идея о том, что ИИ, повышающий производительность, может снизить производительность, звучит не так уж парадоксально. Нам нужны инструменты, созданные не для повышения «продуктивности» отдельного пользователя, а для повышения продуктивности организации, увеличивающие индивидуальные способности, не перегружая всех остальных ненужной работой.

🔥 ТОП-5 новостей за неделю
24 августа – 28 августа 2026

1️⃣ Компания Nvidia ведет переговоры о приобретении Hugging Face за сумму, превышающую 13 миллиардов долларов
Business Insider · 27.08.2026
┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄
2️⃣ Apple Mac Mini M6 и Mac Studio M5 Ultra: характеристики, цена, дата выпуска
Wired · 25.08.2026
┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄
3️⃣ Что мы до сих пор не знаем о взломе Hugging Face со стороны OpenAI
Wired · 26.08.2026
┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄
4️⃣ Исследование Стэнфордского университета показало, что искусственный интеллект сильнее всего сказывается на рабочих местах начального уровня
Stanford AI · 24.08.2026
┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄
5️⃣ Исследование Стэнфорда: ИИ лишает работы 22–25-летних — вот что происходит
Stanford AI · 26.08.2026

📊 AI Feed