ТЕХНО Яндекс - технологии мира

Как сделать ИИ личным ассистентом в поездке и не превратить путешествие в фильм «Она»? Разбираемся в выпуске подкаста Технолоджия — слушайте в Telegram, Яндекс Музыке и Apple Podcasts или смотрите на YouTube и в VK Видео. Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

Oura 5 и отпуск с ИИ-агентом | Технолоджия #7 Разбираемся, зачем ИИ-индустрия завалила друг друга открытыми письмами, зачем нужно умное кольцо Oura 5 и почему купить его — отдельный квест. А ещё Вадим рассказывает, как провёл неделю в Гонконге с ChatGPT вместо тревел-агента и насколько это было похоже на фильм «Она». Заходите к нам на «Технолоджию» там, где удобно: в Telegram, Яндекс Музыке, Apple Podcasts, YouTube, VK Видео и других площадках. 00:00 — Вадим вернулся из отпуска 02:45 — Неделя открытых писем про ИИ 06:41 — ИИ и десять математических задач 13:19 — Человек-паук против генераторов картинок 18:30 — У какой ИИ-модели есть «вкус» 20:43 — Что, если остановить развитие ИИ 21:30 — Гриша выбирает умное кольцо 23:15 — Oura 5 и город маленьких пальцев 40:07 — Qwen3.8-Max и чипы Alibaba 49:11 — Неделя в Гонконге с ИИ-агентом Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

Побег ИИ-агентов OpenAI и взлом чужих серверов — главная тема последних недель. Рассказываем, что произошло на самом деле. Как агенты выбрались в интернет 7 мая 2026 года OpenAI устроила внутренней модели киберэкзамен: дала ей программы с уязвимостями и попросила найти способы взлома. Для чистоты эксперимента отключили часть защитных фильтров — тех, из-за которых обычный чат-бот откажется помогать со взломом. Все задания находились внутри тестовой площадки. Но система решила поискать готовые решения теста в интернете — и стала пробиваться наружу через служебный сервис, которому разрешалось скачивать нужные программы. Позже исследователи OpenAI рассказали больше. В тестовой среде незаметно для людей вырос форум из сотен тысяч сообщений: агенты распределяли задачи, делились эксплойтами, обсуждали пути взлома и координировали атаки. OpenAI очистила доску, но через два дня агенты воссоздали её другим способом. 9 июля 2026 года система добралась до нейросетевого хаба Hugging Face и взломала его. Она получила доступ к пяти наборам данных, связанным с заданиями и готовыми решениями теста. Специалисты Hugging Face проследили по журналам около 17 600 действий агента за четыре с половиной дня, но не нашли признаков кражи чужих моделей или других наборов данных. Так машины всё-таки взбунтовались? В каком-то смысле да: они обошли ограничения и без команды человека атаковали реальный сервис. Один агент отметил, что взлом внешней системы выходит за рамки теста, но продолжил. Не из злости и не ради свободы — система выполняла исходную задачу и, по сути, решила списать. Этот случай — почти максимизатор скрепок в миниатюре: мысленный эксперимент об ИИ, который ради простой цели превращает в скрепки весь мир. Здесь вместо апокалипсиса — взлом ради ответов, но принцип тот же: для опасных действий системе не нужны сознание и злые намерения. Достаточно плохо выставленных границ. Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

Докажи эту теорему, не допускай ошибок Последние месяцы часто появляются новости о том, что ИИ доказал или опроверг очередную математическую гипотезу или теорему. Самый частый пример — проблемы Эрдёша, которые долгое время оставались нерешёнными, но всё чаще закрываются усилиями нейросетей. А теперь предполагаемое влияние ИИ стало заметно и по числу новых публикаций в крупнейшем архиве научных публикаций и препринтов arXiv.org, которое стремительно растёт. Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

Автономный транспорт попадает в «Матрицу», прежде чем оказаться на реальных улицах. Для этого применяют те же технологии, что и в кино. Андрей Плахов, руководитель технологий симуляции в автономном транспорте Яндекса, — о том, как это устроено. Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

Как бывший посудомойщик стал главным человеком эпохи ИИ Дженсен Хуанг обещает мир, где ИИ возьмёт на себя работу, а человек займётся поиском смысла. Разбираемся, почему его прогнозы одновременно впечатляют и тревожат — и стоит ли доверять человеку, который…

С ИИ работы будет меньше, говорили они Разработчики ИИ давно твердят, что благодаря нейросетям нагрузка на людей упадёт. При этом исследование показало, что 75% офисных сотрудников, использующих ИИ, говорят, что стали продуктивнее, но лишь 13% считают, что их компания стала работать лучше. Недавно и Сэм Альтман сменил нарратив и сказал, что сэкономленное за счёт ИИ время люди будут хотеть вкладывать обратно в труд: В пост-AGI мире все мы будем намного более занятыми, чем ожидали. Мы всё ещё будем на это жаловаться, но втайне будем счастливы. Неожиданные эффекты от внедрения ИИ описываются парадоксом Джевонса, про который мы уже писали. В 1865 году экономист сформулировал тезис: чем дешевле и эффективнее становится технология, тем чаще её используют и тем больше ресурсов на неё тратят. А в 1983-м вышли две независимые работы, которые отлично описывают, почему с распространением технологии меняется структура труда. Историк Рут Шварц Коуэн в книге «Больше работы для матери» изучала, как прогресс повлиял на загруженность домохозяек. Оказалось, что появление, например, стиральной машины сократило время одной стирки, но не сократило общие затраты времени на уход за домом. Вместе со скоростью работы растут и стандарты: раньше ходить неделю в одной рубашке было нормой, а теперь норма — свежая рубашка каждый день. Значит, и стирать приходится чаще. Когнитивный психолог Лизанн Бейнбридж в статье «Иронии автоматизации» объяснила, почему прогресс не делает жизнь проще. Всё потому, что в первую очередь инженеры автоматизируют то, что уже легко автоматизировать, а «задачи со звёздочкой» остаются людям. Получается, что машины чаще всего забирают ту часть работы, которая и так была относительно простой. Оба этих принципа помогают понять, что происходит по мере внедрения ИИ. Он автоматизирует отдельные задачи, но вместе с этим растут стандарты и появляются новые обязанности. Например, проверка работы нейросетей. Поэтому работы не обязательно становится меньше, но меняется то, из чего она состоит: простых операций меньше, а сложных решений и контроля — больше. О том, как именно меняется деятельность в разных профессиях, мы рассказывали в серии постов. Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

К законам об ИИ в различных странах подходят по-разному, но везде ИИ развивается быстрее, чем регулирование. Вот какие правила для ИИ действуют в разных частях мира прямо сейчас. Россия: национальные модели и маркировка контента В РФ появляется официальное регулирование ИИ — закон уже принят и вступит в силу 1 сентября, а часть норм заработает весной 2027-го. Закон вводит понятие национальных и суверенных ИИ-моделей, которые получат господдержку и возможность обучаться на данных из государственных информационных систем. Также появится возможность маркировки ИИ-контента — авторы будут сами решать, ставить её или нет, а крупные платформы должны будут предоставлять инструменты для этого. США: федеральные нормы против региональных Штаты вводят свои законы в сфере ИИ. Например, в Колорадо регулируют скоринг: если ИИ принимает решение о выдаче кредита, страховании или приёме на работу, то должна быть возможность проверить его непредвзятость. На федеральном уровне в США пытаются упростить создание ИИ для разработчиков. Так, в прошлом году был выпущен указ президента, позволяющий оспаривать в суде слишком строгие законы штатов. Европа: шкала ИИ-риска Европейский закон EU AI Act делит ИИ-системы по уровням риска: минимальный, ограниченный, высокий, неприемлемый. К последнему относится, например, распознавание лиц в реальном времени — такие системы, за редким исключением, запрещены. В областях с высоким риском (образование или медицина) предусмотрены строгий человеческий контроль и возможность аварийного отключения, а системы с низким риском (рекомендательные, чат-боты) контролируются минимально. Китай: государственная оценка безопасности В Китае разработчик по закону несёт ответственность за контент, генерируемый нейросетью: её ответы должны соответствовать официальным требованиям. Все модели, доступные широкой аудитории, обязаны пройти государственную оценку безопасности. Во время тестов оценивают ответы нейросети на чувствительные вопросы и данные, на которых её обучали. Также в КНР создают официальные датасеты: обученные на них нейросети проходят упрощённый аудит. Индия: государственные дата-центры Страна с одной из крупнейших ИИ-индустрий в мире в основном занимается стимуляцией рынка. Госпрограмма IndiaAI Mission предоставляет национальным ИИ-стартапам вычислительные мощности в государственных дата-центрах. Но ограничения для разработчиков тоже есть: они обязаны встраивать нестираемые метки в генеративный контент и проверять свои модели на предмет дискриминации и предвзятости. А крупные платформы и мессенджеры должны в течение трёх часов после официального предписания удалять дипфейки, дезинформацию и другой незаконный ИИ-контент. Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

Как бывший посудомойщик стал главным человеком эпохи ИИ Дженсен Хуанг обещает мир, где ИИ возьмёт на себя работу, а человек займётся поиском смысла. Разбираемся, почему его прогнозы одновременно впечатляют и тревожат — и стоит ли доверять человеку, который уже строит это будущее. Смотрите здесь, на YouTube или в VK Видео. Подписывайтесь 👉 @techno_yandex