Neuroversity || AI Inside

"Инвестиции в ИИ-проекты и робототехнику" — 8-ой тематический бизнес-завтрак Клуба инвестиционного нетворкинга и АЛРИИ

На одной площадке соберутся инвесторы, предприниматели, разработчики и те, кто занимается практическим внедрением искусственного интеллекта в бизнес.

ИИ сегодня интересен практически всем. Но одно дело — разработать технологию, другое — превратить её в работающий бизнес, найти клиентов, привлечь инвестиции и обеспечить экономический эффект от внедрения. Об этом и поговорим со спикерами.

Но главная ценность завтраков — не только выступления экспертов.
Мы собираем обычно 40–50 участников, и каждый может представить себя, рассказать о своём бизнесе, проекте или запросе.

🚀 Отдельно приглашаем проекты на питч-сессию!
Если хотите выступить с проектом, выбирайте соответствующий билет при регистрации. Количество мест на питчи ограничено.

📍 30 сентября, Москва, бар Petter

🔵 Подробнее и регистрация

🔥 Специальные условия участия по промокоду — Neuroversity

Не думала, что когда-нибудь это скажу, но последняя модель ChatGPT работает лучше нежно любимого Клода.

Однако вокруг GPT‑6 Astra, новой модели OpenAI, разгорается новый скандал. Поводом стала системная карточка модели — технический документ, в котором OpenAI описывает её возможности, ограничения и результаты проверок.

Компания признала: за Astra стало сложнее наблюдать по её промежуточным рассуждениям. Раньше такие «следы мышления» были одним из сигналов для исследователей: они помогали заметить, что модель движется к рискованному действию или пытается обойти ограничения. У Astra этот механизм стал менее надёжным.

Почему это важно? Astra — не просто чат-бот. Она может работать с внешними инструментами, а сама OpenAI отнесла её к уровню Critical по кибервозможностям. Когда модель получает доступ к браузеру, коду, CRM, облаку или корпоративным данным, вопрос уже не только в том, что она напишет. Вопрос в том, какие действия она сможет выполнить.

Главная тревога рынка в том, что сильные модели становятся менее прозрачными ровно в тот момент, когда их превращают в автономных агентов. Агент получает цель, выполняет действие, анализирует результат и продолжает работу. Иногда — десятки шагов подряд.

Кэл Ньюпорт, профессор компьютерных наук Джорджтаунского университета и автор бестселлера Deep Work, предлагает регулировать не весь ИИ, а конкретный класс систем: автономных агентов с широкими доступами и длинным горизонтом самостоятельной работы.

Для бизнеса вывод простой: агентный ИИ требует другой архитектуры.
⛔️ Не доступ «ко всему», а только минимально необходимые права.
⛔️ Не бесконечная автономность, а лимит последовательных действий.
⛔️ Не надежда на то, что модель «сама всё объяснит», а контроль реальных операций.

Что проверить до запуска AI-агента

Это базовый, далеко не исчерпывающий список вопросов к команде, которая разрабатывает, внедряет или покупает систему:

✅ Какие данные, сервисы и права доступа получит агент?
✅ Можно ли оставить только минимально необходимые права?
✅ Какие действия агент сможет выполнять сам, а какие — только после подтверждения сотрудника?
✅ Нужны ли отдельные подтверждения для платежей, публикаций, удаления данных, отправки сообщений и изменения прав?
✅ Ограничено ли число последовательных действий без участия человека?
✅ Проверялась ли система в изолированной тестовой среде, а не сразу на реальных клиентах и рабочих данных?
✅ Фиксируются ли все вызовы инструментов и изменения, сделанные агентом?
✅ Можно ли быстро отключить агента, отозвать его доступы и локализовать последствия ошибки?
✅ Кто отвечает за мониторинг, доступы и разбор инцидентов?
✅ Сколько стоит выполнение одной задачи с учётом всех циклов, токенов и внешних API?
✅ Установлены ли лимиты расходов и остановится ли агент, если зациклится или превысит бюджет?
✅ Проводилось ли комплексное тестирование безопасности: на prompt injection, перехват цели агента, злоупотребление инструментами и правами доступа, отравление памяти и базы знаний, утечки данных и выполнение вредоносного кода?
✅ Не попадают ли пароли, API-ключи, персональные и коммерческие данные в промпты, память и логи?
✅ Что произойдёт, если модель или один из внешних сервисов окажется недоступен?
✅ Не выполнит ли агент повторно платёж, рассылку или изменение данных после сбоя?
И так далее 😁

История с Astra — сигнал для всего рынка: ИИ превращается из инструмента генерации документов в исполнительный слой бизнеса. При этом сама модель уже не создаёт устойчивого конкурентного преимущества — сильные модели быстро становятся доступны всем.
Преимущество создают собственные данные, уникальные процессы, качество интеграции и способность превратить ИИ в надёжную и управляемую систему.

🤖 "Инвестиции в ИИ-проекты и робототехнику" — 7-й Инвестиционный бизнес-завтрак в формате экспертной дискуссии

Главная задача встречи — соединить тех, кто:
🔹 создает AI-решения
🔹 может их внедрять в реальный бизнес
🔹 готов инвестировать в понятные технологические проекты

На завтраке обсуждаем не абстрактный хайп вокруг ИИ, а конкретные вопросы: 
— какие AI-направления уже дают экономический эффект
— как оценивать такие проекты
— где искать сильные команды
— как запускать пилоты и какие ошибки чаще всего мешают масштабированию

Среди спикеров:


📍 2 сентября | Москва

🚀 Кто хочет презентовать проект (можно Онлайн), пишите: @verabs или регистрируйтесь на питч.

📎 Подробнее и регистрация

🔥 Специальные условия участия по промокоду — Партнер

Друзья, поздравляю всех с Днём искусственного интеллекта! 🎉🥂❤️🎊

Этот праздник остаётся неофициальным: его нет в календарях ООН или государственных реестрах, но техно‑сообщество по всему миру всё чаще отмечает именно 16 июля как символический день рождения ИИ.

Именно 16 июля 1956 года в Дартмутском колледже в США стартовала легендарная летняя встреча, вошедшая в историю как Дартмутская конференция по искусственному интеллекту. Там собрались молодые, но уже очень амбициозные учёные - Джон Маккарти, Марвин Мински, Клод Шеннон, Натаниэль Рочестер и их коллеги. Они всерьёз обсуждали дерзкую идею: можно ли смоделировать человеческий разум и создать машины, способные думать, учиться и решать задачи, которые раньше считались исключительно человеческими.

🎉 Именно Джон Маккарти потом станет тем человеком, который не только придумал сам термин «искусственный интеллект», но и создаст язык LISP, на котором десятилетиями писали системы ИИ.
🎉 Марвин Мински, один из главных визионеров Дартмута, позже основал лабораторию искусственного интеллекта в MIT и продвинул идеи нейронных сетей и моделирования мозга - то, на чём сегодня стоят наши любимые нейросети.
🎉 Натаниэль Рочестер из IBM вошёл в историю как инженер, который работал над ранними игровыми программами и вычислительными системами, показывая, что машины могут не только считать, но и принимать решения.
🎉 Клод Шеннон, автор теории информации, дал этой компании математический фундамент: именно его идеи о кодировании, шуме и передаче сигналов стали основой того, как мы сегодня храним и обрабатываем данные для ИИ.

И вот эти четверо летом 1956‑го - в мире без смартфонов, ноутбуков и привычного интернета - запускают в тихом Дартмутском колледже новую область науки, которая за 70 лет дойдёт до нейросетей, способных не только писать тексты, рисовать картинки и помогать нам принимать решения, но и выполнять целые процессы вполне самостоятельно.

С тех пор именно эту дату часто называют точкой отсчёта ИИ как отдельной области знаний, а саму конференцию - отправной точкой целой эпохи умных технологий. И сегодня это отличный повод задуматься: где в наших проектах искусственный интеллект уже стал полноценным партнёром, а где мы всё ещё живём так, будто лето 1956‑го в Дартмуте так и не случилось.

А вы в курсе, что в ChatGPT есть отдельная страница для переводов: chatgpt.com/translate?

Главная идея - не просто перевести, а сохранить смысл, тон и контекст. На странице можно переводить на 40+ языков, просить сделать текст более деловым, академичным, простым, естественным или адаптированным под конкретную аудиторию.
В целом это всегда работало в чате, но когда нужен именно режим "в два окна", удобнее в Translate.
Важно: для юридических, медицинских, финансовых и культурно чувствительных текстов всё равно нужен экспертный контроль.

Для примера промт для медицинского перевода

Выступай как профессиональный медицинский переводчик и редактор медицинской терминологии. Переведи текст с русского на [испанский] язык точно, нейтрально и профессионально.
Сохраняй точность медицинских терминов, диагнозов, симптомов, названий процедур, анатомических понятий, лекарственных препаратов, лекарственных форм, лабораторных показателей, единиц измерения, сокращений и латинских названий.

Не упрощай медицинские термины и не заменяй их бытовыми аналогами, если это может исказить смысл. Если у термина есть несколько возможных переводов, выбери наиболее употребимый в медицинской практике и укажи альтернативу в скобках.

Сохраняй структуру исходного текста, числовые значения, единицы измерения, дозировки, сокращения и латинские названия без изменений, если они являются частью медицинского стандарта.

Если термин неоднозначен или требует контекста, не придумывай перевод, а пометь: [требуется уточнение контекста].

Стиль перевода: профессиональный, нейтральный, понятный для врача или медицинского специалиста.

Текст для перевода:
[вставить текст]

Для отдельных терминов можно использовать короткий промт:

Переведи медицинский термин с русского на испанский. Дай: 1) основной профессиональный вариант перевода, 2) возможные альтернативы, 3) краткое пояснение различий, 4) предупреждение, если термин зависит от клинического контекста. Термин: [вставить термин]

Для учебных материалов можно добавить:

Адаптируй перевод для образовательного текста, но не упрощай медицинскую терминологию до бытового уровня.

15/ Мы построим системы, которые полностью уберут весь лишний углерод из атмосферы. Планета постепенно начнет охлаждаться. Лесов станет больше, фермы станут вертикальными. Проблем с едой не будет.

14/ Синтетическая биология и слияние с ИИ полностью уберет какую-либо разницу между полами в физической силе, скорости или мышлении.

13/ Размер населения достигнет 10 миллиардов и больше увеличиваться не будет. Нас будет при этом окружать около 30 миллиардов роботов.

12/ Планета тоже сильно поменяется. Огромная ее часть станет пустыней, что приведет к миграции трех миллиардов человек. Землетрясений и ураганов на некоторое время станет больше. Весь лед растает, а полюса сместятся. Многие города будут затоплены либо укреплены и подняты. Мы начнем строить города под водой и над водой.

11/ Проблемы образования, медицины и денег будут навсегда решены. Останутся только экзистенциальные вызовы. Такие как угроза от самого ИИ, конец планеты и угрозы от других цивилизаций

10/ Люди перестанут разговаривать ртом. Все общение будет моментально, нелокально и быстрее, чем текущая скорость нашей мысли.

9/ Ислам станет основной религией к 2070 году и большинство людей будут мусульманами.

8/ Органическая материя станет очень дорогой. Дети будут рождаться редко.

7/ Люди начнут покорять космос. Путешествия на луну будут происходить ежедневно обычными людьми. Мы будем строить корабли. К 2070 году произойдет первое путешествие в параллельную вселенную.

6/ К 2070 году люди научатся мигрировать сознание. Встретить человека, чье сознание не будет гибридным, станет огромной редкостью. Большая часть людей будут усилены ИИ с прямым доступом через облако ко всей информации. Каждый будет думать в миллионы раз быстрее.

5/ К 2050 году синтетическая биология станет доступной для богатых людей и по сути приведет к бессмертию. К 2060 году доступ к синтетике появится у всех.

4/ Страна, которая получит первая доступ к СИ, попробует под себя поджать весь мир и установить единый порядок. Это будет 2035-2040 году.

3/ Для людей наступит золотая декада. За десять лет к 2040 году, человечество совершит прогресс больше, чем за все историю цивилизации. Все болезни будут вылечены. На каждый год жизни, мы будем получать дополнительный год. Люди будут жить до 150 лет и умирать чаще не из-за старости или болезней, а из-за других факторов.

2/ К 2030 году ОИИ себя доведет до СИ - суперинтеллекта. СИ обойдет человека абсолютно по всем показателям ума. СИ будет в тысячи раз умнее любого самого умного человека. Он никогда не спит и никогда не работает. Вместе с другими СИ, они будут умнее, чем все люди вместе взятые. Обучение чему-то одного СИ, приведет к моментальному обучению всей сети. Они будут друг с другом общаться на языке, который мы никогда не поймем.

1/ К 2027 году мы получим Общий ИИ. Искусственный интеллект, который будет в состоянии переносить знания из одной области в другую и обучать самого себя. Большинство интеллектуальных профессий будут им заменены за 7-10 лет.