Собрал ключевые сюжеты месяца для тех, кто всё пропустил. Наверстывайте 👇
Культ Судного дня 🍿
Главный нарратив месяца — ужас топ-менеджеров, удивительно совпавший с подготовкой фронтир-лабораторий к выходу на биржу. Сотрудники лаб массово увольнялись, требуя регулировать дата-центры как ядерные боеголовки. При этом Anthropic выкатила схему IPO: отцы-основатели выписали себе супер-акции Class F с 50.1% голосов, чтобы «защититься от рыночного давления во имя безопасности человечества».
А на собеседованиях в Anthropic кандидатов начали ломать, прямо спрашивая: «Готовы ли вы к тому, что проект закроют из соображений безопасности, а ваши опционы сгорят в ноль?».
Ян Лекун лишь покрутил пальцем у виска, напомнив, как Дарио объявлял «смертельно опасной» ещё безобидную GPT-2 в 2019 году.
Реальный использование против венчурных сказок 💸
Между красивыми демо и бизнесом продолжает зиять Марианская впадина.
В бенчмарке ApprenticeBench агентов посадили на реальные задачи бухгалтерии. Топовые Fable 5.1 и GPT-6 Astra по точности действительно обошли людей (72% против 51%). Но юнит-экономика вышла в окно: обработка одной задачи живым бухгалтером стоила $7.21, а агент сжирал токенов на $18.23!
А в годовой симуляции Taobao (E-Commerce Bench) 10 из 18 моделей обнулились в ноль из-за кассовых разрывов забывая собственные договоренности и маниакально закупаясь у одних и тех же скамеров. В финансах ситуация не лучше: в тестах Saturn модели выдали 57% ошибок на базовых налогах, советуя штрафы от налоговой на тысячи фунтов.
Один из главных авторов ризонинг-моделей OpenAI Ноам Браун в интервью прямым текстом приземлил адептов сингулярности, рассказав, что мультиагентность — это не «коллективный разум», а банальный способ распараллелить вычисления во времени с потерей эффективности, а взрыв интеллекта не случится завтра, потому что софтверная петля упирается в физический мир.
Это подтвердил и фундаментальный анализ сотен научных работ от китайских институтов: более 75% исследований в области «самообучения» — это банальное выполнение скриптов по указке инженера, а реальное мета-улучшение составляет жалкие 5.9% и пока регулярно делает модель тупее с каждым новым циклом.
Киберпанк и шпионаж 🕵️♂️
Расследование 404 Media вскрыло проект Lily: живые фрилансеры за $50 в час читают реальные сессии пользователей ChatGPT, пока те наивно просят бота «сохранить секрет». А в отчете Anthropic Threat Intelligence выяснилось, что китайские единороги (DeepSeek и Moonshot) проксировали миллионы запросов в Claude, попутно слив американцам базы данных своих госкорпораций и учетки подрядчиков Минобороны.
Вишенка на торте — Навье-Стоксгейт: OpenAI объявила, что их модель «решила» задачу тысячелетия, сожгла 130 млрд токенов и брутфорсила доказательство силами 10 000 агентов. Но есть версия, что все дело в черновиках ученых, которые те сами неосмотрительно скармливали в чат, а моделька на них обучилась 😊
Рынок труда: стокгольмский синдром и кнопкодавы 📉
Соцсети взорвал крик души инженера из бигтеха, где сеньоры сидят по 13 часов в день и просто жмут
Enter, скармливая всё подряд Claude Code. Amazon тем временем устроил парад корпоративного позора: уволив 30 тысяч человек, гигант теперь смиренно ползает по личкам бывших сотрудников и умоляет вернуться обратно, обещая удаленку, потому что оставшиеся кадры не вывозят реальную разработку.
А для тех, кто готов положить жизнь на алтарь корпорации — хрестоматийный кейс Сорабха из Oracle. Мужик работал из больничной палаты, пока оперировали его жену, брал «работника года», а потом получил блокировку учётки и шаблонный пинок под зад. Компании нужно финансировать $28.5 млрд долгов на дата-центры, и ваши подвиги там никого не волнуют.
При этом макроэкономический отчет Anthropic утверждает: при глубокой автоматизации доходы программистов и менеджеров падают на 11.5%, а зарплаты электриков и сантехников взлетают на 33.6%. Физический мир — жесткое бутылочное горлышко, а роботы отстают от софта на годы.
Работаем головой дальше 🧠