MIT провели "Проект Айсберг" целью которого было понять какой процент работников (или вернее задач) из всех профессий в США можно технически заменить ИИ.

Официальные метрики говорят о примерно 2%, но они не учитывают "скрытое" использование ИИ-инструментов. Например, аналитика полностью заменить еще нельзя, но он может использовать ИИ для быстрого прочтения или составления документов, анализа данных и так далее. Для оценки они создали специальный "протокол пульсирующего эффекта" при помощи которого смогли симулировать чуть более 150 миллионов работников с взаимодействием между друг-другом и более чем 13 тысячами разных ИИ-инструментов. У каждого такого агента есть своя локация, должность, задачи, навыки и так далее.

Они считали что задача автоматизирована если существует такой набор инструментов который позволяет ИИ автономно выполнить эту задачу. После симуляции "индекс айсберга" показал что в среднем 11.7% работников уже технически могут быть заменены. Большинство относится как раз к штатам где преобладает административная, финансовая и другая "офисная" работа, но данное число в меньше в штатах где больше концентрация на физическую работу на заводах. Физическая автоматизация при помощи роботов не рассматривается в данном индексе.

Важно понять что это в первую очередь симуляция а не предсказание. Это не значит что уже скоро почти 12% людей потеряют работу ведь симуляция рассматривает "средний" вариант, где компании используют ИИ-системы в работе, но и не сильно развивают или создают новые, но и не запрещают или не использую их. В реальной жизни не все компании могут или хотят интегрировать такие инструменты в рабочий процесс что и делает это "скрытое" использование - скрытым.

Google собирается подписать соглашение о партнёрстве с Replit на несколько лет.

По условиям партнёрства больше моделей будет доступна в Replit, а сам Replit будет больше использовать сервисов Google.

Официальное объявление должно выйти в ближайшее время.

В Gemini похоже собираются интегрировать Opal либо что-то схожее.

Это следует из новой, ещё скрытой, функции Super Gem который позволит создавать "мощные мини-приложения с ИИ для автоматизации задач".

Также в Opal наоборот, добавят больше функций из Gemini, как например "Агента".

Gemini 3 Deep Think выпустили для подписчиков Ultra. Пока никакой новой информации не добавили, скорее всего должны рассказать позже, одна картинка с тремя графиками для данной модели была показана в обзоре Gemini 3.

Google готовят функцию "Перевод в реальном времени" для Gemini. Для этого нужно будет делится экраном.

Есть шанс что вместе с этой функцией выпустят нативную аудио модель на базе Gemini 3. Как раз есть неподтвержденная информация о тестировании Gemini 3 Flash (и нативной генерации изображений на ее основе)

Данная модель должны выйти примерно 9 декабря.

Изначально модель планировали выпустить в конце месяца, но после релиза Gemini 3, OpenAI решили поторопиться и выпустить модель раньше.

Потенциально она будет называться GPT-5.2

Исследование показало, что реклама, полностью созданная ИИ, проявляет себя лучше (на 19% больше кликов), чем реклама, созданная профессиональными маркетологами. Также интересно, что полностью сгенерированная реклама лучше рекламы, созданной людьми и обработанной ИИ.

Но когда исследователи раскрывали, какая реклама полностью создана ИИ, количество кликов резко снижалось на 32%.

В скором времени Google впустит Nano Banana 2 Flash. Уже появились первые изображения данной модели, как и добавился анонс на сайт Gemini. Однако до релиза может пройти в том числе пару недель, даже примерного промежутка ещё нет.

Anthropic выпустили исследование в котором опросили 132 своих сотрудников (инженеров и исследователей) и посмотрели как они используют Claude Code. Сам опрос проходил в августе, на тот момент лучшими моделями были Claude 4 Sonnet и Opus.

В основном люди используют Claude для исправления ошибок (55%), быстрого понимания кода (42%) и внедрения новых функций (37%). Наименее популярными сферами являются фронтенд, data science (тут может быть связанно с тем что таких задач впринцыпе мало относительно других) и впринцыпе дизайн и планирование. Сами сотрудники говорят что используют Claude почти в 60% своей работы и при это чувствуют себя на 50% производительней, когда год назад эти метрики были более чем в 2 раза меньше. И хоть бывают случаи когда люди тратят больше времени с ИИ, например для исправления его ошибок или понимании кода который он написал, зато некоторые отмечают что ИИ помогает им выполнять задачи которые без него просто бы бросили, таких ответов было 27%. Почти 9% задач которые выполняет Claude Code это различные небольшие задачи которые иначе разработчики просто не делали - тестирование, написание документаций или написание небольших вспомогательных инструментов.

Сотрудники говорят что не готовы полностью передать работу ИИ, оценки варьируются от 0% до 20%. В основном они предпочитают работать вместе с ИИ и проверять его работу, особенно на сложных и крупных задачах. Полностью, или почти полностью, они готовы передавать ИИ задачи которые: вне их экспертизы или довольно простые, которые можно легко проверить или которые хорошо описаны, в задах где качество кода не сильно важно или просто если задача скучная или повторяющаяся.

В нашем опросе в среднем люди сказали, что 44% работы, выполняемой при содействии Claude, состояли из задач, которые им самим не понравилось бы выполнять.

Но личное мнение сотрудников это одно, а данные об использовании другое. После проверки данных использования Claude Code выяснилось что с февраля по август ИИ начал работать более эффективно. Сложность проблем повысилась с 3.2 до 3.8, где максимальная оценка 5 - задачи которые требуют недели или месяцы работы эксперта. При этом ИИ использует в два раза больше инструментов подряд (до 20), а количество вмешательств человека упало почти вдвое - с 6 до 4.

В плане использования ИИ для задач в которых ты плохо разбираешься или наоборот - в которых эксперт, мнения разделились. Кто-то говорит что в любом случае нужен "экспертный взгляд":

Я использую Claude таким образом, что у меня сохраняется полное понимание того, что он делает.

А кто-то наоборот не хочет тратить время на задачи в которых он не разбирается, например так говорит бэкэнд разработчик о том как делал UI:

Он сделал это гораздо лучше, чем я когда-либо мог. Я бы не смог этого сделать, определённо не в срок... Дизайнеры сказали: «Подожди, это ты сделал?» Я ответил: «Нет, это сделал Claude, я просто говорил что нужно делать».

И хоть ИИ и помогает и более быстром и разностороннем выполнении задач, есть вопрос в "атрофированнии навыков":

Честно говоря, меня гораздо больше волнуют проблемы контроля и надзора, чем мои навыки… Если мои навыки атрофируются или не будут развиваться, это в первую очередь будет проблематично с точки зрения моей способности безопасно использовать ИИ для задач, которые мне важны, а не моей способности самостоятельно выполнять эти задачи.

Но некоторые наоборот считают это логичным продолжением развития - как раньше люди писали на ассемблере и смотрели напрямую в память, то сейчас это делают минимальное количество людей, а в основном все используют более высокоуровневые языки которые все это делают за них. Они говорят что теперь могут больше думать о конечном пользователе и продукте, чем просто о коде.

ИИ стал изменять и социальную часть в коллективе - теперь почти все вопросы сначала спрашивают о Claude, а только потом идут к более опытным коллегам, хоть это и не повсеместное явление и многие считают ИИ как такого-же сотрудника и могут общаться и с ним и с коллегами. Кому-то такие изменения нравятся, ведь они не занимают время своих коллег, а кому-то наоборот, хотелось бы больше взаимодействий.

В вопросе будущего их работы мнения также разделились, кто-то считает что рано или поздно но ИИ полностью заменит их, кто-то наоборот считает что это позволит только еще больше оптимизировать и ускорять работу оставляя человека как "менеджера ИИ" который "следит за 1, 5 или даже 100 моделями одновременно". Но у большинства всё равно есть сомнения и нет чёткого ответа.

Gemini 3 Flash уже тестируется на LMArena.

Anthropic решили провести опросы разных людей о их мнении о использовании ИИ. Всего в опросе участвовало 1250 человек: 1000 "обычных" работников, 125 - ученых и 125 - представителей креативных профессий. Для более быстрого и простого опроса они создали специального "ИИ-интервьюера" на основе Claude (также любой желающий может тоже пройти интервью до 11 декабря).

Информации довольно много с разными графиками, поэтому проще ознакомится с оригиналом, нежели смотреть сводки где будет только то что захотел показать автор: https://www.anthropic.com/research/anthropic-interviewer

Anthropic разрабатывают новый, "более мощный режим агента" на основе задач под кодовым названием Yukon Gold.

Больше никакой информации нет, кроме того что для него делают отдельный режим который можно будет переключать сверху основной страницы чата [1].

Также в планах после объявления "Код Красный" компания хочет выпустить новую модель "с более лучшими изображениями" в январе, что и должно будет ознаменовать конец "Код Красный".

Meta планировала выпустить новую модель, которая известна под кодовым названием Avocado, в конце этого года, однако теперь выпуск перенесли на первую четверть следующего года. Эта модель, как сообщалось ранее, скорее всего будет закрытой, хоть решение еще до конца не принято.

Пит Хегсет, Министр Войны (Обороны) США:

Сегодня мы выпускаем GenAi.mil

Эта платформа передаёт самые мощные в мире передовые модели ИИ непосредственно в руки каждого американского воина.

Мы продолжим агрессивно применять лучшие в мире технологии, чтобы сделать наши боевые силы более смертоносными, чем когда-либо прежде.

И все, сделанное американцами.