Мысли наизнанку: ИИ восстанавливает увиденное по активности мозга

Команда из Научного института Вейцмана под руководством Михал Ирани создала систему Brain-IT, которая по данным функциональной МРТ (фМРТ) восстанавливает изображение, на которое смотрел человек. Модель работает и в обратную сторону: предсказывает активность мозга по изображению. На иллюстрации слева то, что увидел человек, справа — реконструкция по скану.

Как это устроено

Исследователи взяли открытые данные томографии добровольцев, которым показывали тысячи изображений, и обучили модель двум вещам: угадывать общую структуру кадра, то есть что и где расположено, и понимать, что на нём изображено. Затем нейросеть, умеющая создавать картинки, собирает из этих подсказок итоговое изображение. Чтобы компенсировать нехватку данных, исследователи обучили модель и в обратную сторону, чтобы она предсказывала, как выглядел бы снимок мозга для любой картинки. Это позволило тренировать систему на огромном количестве изображений.

Главный результат в том, что для настройки модели для нового участника достаточно примерно часа данных фМРТ, чтобы получить качество реконструкции, сопоставимое с предыдущими методами, использовавшими 40 часов его записей. Это заметно удешевляет исследования мозга.

Ограничения и перспективы

Пока система восстанавливает только то, что человек действительно видел, и иногда ошибается: она может сохранить общую композицию и цвета, но заменить объект другим. В статье MIT Technology Review описаны реконструкции, где вместо торта появились сэндвичи, а вместо собаки в ванне — козёл. Тем не менее Ирани планирует проводить эксперименты, а также научиться реконструировать то, о чем люди думают, что представляют и видят во сне.

Исследования в области чтения мыслей продолжают и другие ученые. Ранее мы писали об инвазивных экспериментах на приматах по реконструкции зрительных образов на основе нейронных сигналов. Появляются и попытки декодировать «внутренний голос»: например, модель MindAlign.

Технологии постепенно приближают нас к миру, в котором можно делиться своими мыслями с другим человеком, не подбирая слов. В то же время не будем забывать, что взаимопонимание часто держится именно на способности не озвучивать всему миру каждую мысль.🤫

Текст статьи доступен на arXiv, а об успехах рассказал MIT Technology Review.

👋 Подписаться на Max
🌐Ваш O2Consulting

Хватит ли энергии для роста? Главное из отчёта McKinsey

Развитие ИИ и других цифровых технологий увеличивает нагрузку на энергосистему. Согласно McKinsey Global Energy Perspective 2026, в 2025 году мировой спрос на энергию вырос на 2,7%. Рекордное расширение возобновляемых мощностей сопровождалось ростом потребления нефти, газа и угля, а Ормузский кризис показал уязвимость мировых поставок.

McKinsey рассматривает 5 сценариев развития мировой энергетики до 2050 г., не выделяя среди них наиболее вероятный: Continued Momentum — сохранение текущих тенденций; Hydrocarbon Resilience — рост спроса с высокой зависимостью от нефти, газа и угля; Fragmented Energy Order — разделение рынков на геополитические блоки и удорожание поставок; All of the Above Energy — параллельное развитие всех доступных источников энергии; Decarbonization Delivers — ускоренное внедрение низкоуглеродных технологий.

Вместе они показывают, как экономика, политика и готовность инфраструктуры могут менять энергетическое будущее.

Несколько важных выводов

Спрос на энергию продолжает расти почти во всех сценариях. Ключевой вопрос — какие источники смогут его покрыть. Развитие возобновляемой энергетики не обязательно сокращает потребление традиционного топлива: новые мощности могут обеспечивать дополнительные потребности.

Дата-центры — самый быстрорастущий сегмент спроса на электроэнергию в странах ОЭСР. В базовом сценарии McKinsey их энергопотребление растёт на 24% в год до 2030 г.. Дальнейшая динамика зависит от окупаемости ИИ, эффективности вычислений и доступности инфраструктуры.

Следующий кризис может начаться с нехватки оборудования. Авторы обращают внимание на зависимость энергосистемы от оборудования, аккумуляторов, критических минералов, полупроводников и квалифицированных кадров. Дефицит любого из этих ресурсов способен задержать ввод мощностей и запуск новых проектов.

Геополитическая фрагментация повышает стоимость энергетических проектов. В сценарии Fragmented Energy Order страны развивают собственное производство и переходят к поставщикам из дружественных государств. Перестройка цепочек поставок увеличивает расходы и замедляет внедрение технологий.

Инфраструктура ограничивает скорость энергоперехода. Новым электростанциям нужны подключения, сети и резервные мощности. Во всех сценариях задержки строительства и согласований остаются главным узким местом, даже при дешёвой генерации.

Рост экономики может увеличить спрос на нефть. В сценарии Hydrocarbon Resilience потребление достигает почти 130 млн баррелей в сутки к 2035 г. — на 30% выше текущего уровня. Это указывает на риск недоинвестирования в отрасль при расчёте на скорый пик спроса.

Атомная энергетика усиливает роль источника стабильной низкоуглеродной энергии. В сценарии Decarbonization Delivers среднегодовой чистый прирост атомных мощностей в 2025–2050 гг. достигает 40 ГВт против 18 ГВт в базовом сценарии — с учётом вывода старых энергоблоков. Такой рост предполагает снижение затрат, сокращение сроков строительства и переход к серийному внедрению малых модульных реакторов.

Дешёвая генерация не гарантирует дешёвого электричества. По расчётам McKinsey, ежегодные мировые инвестиции в электросети могут вырасти с $443 млрд в 2025 году до $970 млрд к 2050-му. Расходы на инфраструктуру способны частично перекрыть экономию на производстве энергии.

На наш взгляд, универсального энергетического решения для всех стран нет: выбор зависит от ресурсов, промышленной базы, географии и состояния инфраструктуры. Поэтому мировые прогнозы важно соотносить с национальными условиями. Одним из ключевых направлений для России, по мнению Сергея Дранева, остаётся атомная энергетика — от крупных станций до малых и сверхмалых установок: см., например создания сверхмалых реакторов для энергоснабжения ЦОД. В целом растущие потребности экономики и ИИ требуют одновременно развивать новые технологии, эффективнее использовать существующие мощности и вкладываться в сети и накопители. Для бизнеса доступность надёжного энергоснабжения становится одним из ключевых условий роста.

👋 Подписаться на Max
🌐Ваш O2Consulting

Как не потерять контроль, передавая решения ИИ

ИИ-трансформация меняет не только технологии, но и перераспределяет власть в компании: меняются права на принятие решений, ответственность, полномочия и сама роль руководителя. Вместе с Павлом Потеевым, ассоциированным партнером, руководителем Центра цифровой и ИИ-трансформации O2Consulting, разбираем материал MIT Center for Information Systems Research Designing AI Decision Rights Structures — «Проектирование структуры прав на принятие решений искусственным интеллектом» (авторский перевод Павла Потеева).

Статья дает интересную отправную точку для анализа этих изменений.

🧩Матрица принятия решений MIT

Прежде чем распределять права на принятие решений между человеком и ИИ — от полного человеческого контроля до автономности системы, — необходимо понять, с каким типом решения мы имеем дело.

Для этого предлагается матрица по двум параметрам: уровень неопределенности и риск ошибки. На карточке показано, как из их сочетания складываются четыре типа решений.

✔️ Рутинные — низкий риск и низкая неопределенность.
Процедура понятна, последствия ошибки ограничены. Такие решения имеет смысл максимально автоматизировать.

✔️ Исследовательские — низкий риск, но высокая неопределенность.
Здесь важнее быстро учиться, чем сразу получить идеально точный ответ. ИИ может поддерживать принятие решений, а организация — экспериментировать и накапливать опыт.

✔️ Значимые — высокий риск при относительно низкой неопределенности.
Алгоритм действий может быть понятен, но цена ошибки высока. Поэтому необходимо определить границы допустимого: риск-аппетит, уровни контроля и условия, при которых ИИ не должен действовать автономно.

✔️ Стратегические — высокий риск и высокая неопределенность.
Решения затрагивают значительные ресурсы, множество людей или всю организацию. Здесь авторы оставляют лидерство человеку, используя ИИ как инструмент поддержки.

Еще одна важная идея исследования: решение — это не отдельная точка, а процесс. Авторы выделяют три его этапа:

Frame — сформулировать проблему и определить решение.
Act — принять решение и действовать.
Learn — оценить результат и скорректировать дальнейшие действия.

Но есть и более фундаментальная проблема, на которую обращают внимание Павел Потеев и цифровой консультант ДмитрИИй: @firsttalkerbot.

Во многих компаниях решения и сегодня принимаются по неясным процедурам, на основе неполных или непроверенных данных, под влиянием внутренних конфликтов, эмоций, усталости, чрезмерной осторожности или желания угодить руководителю. Механически передать такие процессы ИИ-агентам — значит автоматизировать не только сильные стороны организации, но и ее управленческие ошибки.

Поэтому для начала придется привести в порядок сам механизм принятия решений — и только потом масштабировать его с помощью ИИ.

❗️Как правильно распределить задачи, контроль и ответственность внутри команды, также обсудили участники «Стартап-кафе: Таланты», среди которых Татьяна Сафонова, старший партнер, руководитель практики «Стратегия развития финансовых рынков». На встрече была представлена презентация аналитического исследования «Человек и ИИ в одной рабочей системе: как распределять задачи, контроль и ответственность в команде технологического стартапа», подготовленного O2Consulting по заказу АНО «Развитие человеческого капитала».

Полной версией обязательно поделимся позднее.

👋 Подписаться на Max
❤️ Ваш O2Consulting

Бухучет цифровых инструментов: новые рекомендации

Первая часть Рекомендаций НФА по бухгалтерскому учету цифровых инструментов была представлена на втором дне Форума НФА «Казначейство» 2026. Документ подготовлен с учетом практики ведущих банков, согласован Банком России и утвержден Советом директоров НФА. И это не теория: рекомендациями уже могут пользоваться банки.

❗️Все полезные ссылки приложили в конце поста.

В рамках форума Татьяна Сафонова, старший партнер, руководитель практики «Стратегия развития финансовых рынков» O2Consulting, руководитель рабочей группы НФА «Учет цифровых прав», рассказала о регуляторном контексте: новациях в регулировании цифровых валют и цифровых прав, особенностях работы с цифровым рублем, налоговом регулировании и проблемах правоприменительной практики. Алексей Майоров (Сбербанк), в свою очередь, представил результаты работы группы НФА «Учет цифровых прав» и более подробно разобрал бухгалтерский учет ЦФА, удостоверяющих денежные требования в кредитных организациях и НФО, а также практические вопросы применения рекомендаций.

Первая часть документа посвящена наиболее востребованному сегодня сегменту — ЦФА, удостоверяющим денежные требования. В рекомендациях рассматривается учет таких инструментов в коммерческих организациях, в том числе когда организация выступает эмитентом или владельцем ЦФА. При этом работа продолжается: планируется дополнить рекомендации учетом ЦФА для НФО, расширить перечень цифровых инструментов, а в дальнейшем распространить их и на корпоративные нефинансовые организации.

🔽 Полезные ссылки

Полная версия Рекомендаций НФА
Презентация Татьяны Сафоновой
Презентация Алексея Майорова
Telegram-канал НФА — Фин IQ

👋 Подписаться на Max
❤️ Ваш O2Consulting

ИИ-операционная система: мнение эксперта

«В последние месяцы мне стала очень мешать фраза "Искусственный интеллект не заработает там, где нет естественного". Особенно это проявляется в работе с топ-менеджерами, которые внедряют ИИ в своих компаниях», — отмечает Павел Потеев, руководитель Центра цифровой и ИИ-трансформации O2Consulting.

По его мнению, эта формулировка уводит от реальной сложности. С интеллектом у большинства руководителей всё хорошо. Вопрос в другом: как изменить управление компанией, чтобы получить от ИИ максимум? Этому посвящён материал QuantumBlack, AI by McKinsey «ИИ-операционная система: новый способ управления предприятием для CEO» об ИИ как «втором мозге компании» — системе, которая объединяет корпоративные знания, помогает принимать решения, координировать действия и учитывать их результаты.

Вместе с экспертом разбираем ключевые тезисы.

1. Циклы планирования и принятия решений могут ускориться

McKinsey приводит пример условного сценария страховой компании. Регуляторы готовят ограничения маржинальности продуктов. AI OS сопоставляет новые требования с продуктовым портфелем, выявляет риски и предлагает варианты изменений. Руководители проверяют допущения и определяют границы допустимых действий. Затем агенты, актуарии, комплаенс и продуктовые команды готовят и согласовывают изменения. Финансовые прогнозы обновляются по мере принятия решений. В сценарии путь от новости до переработки продуктов занимает три дня, а накопленные правила и определения ускоряют следующий подобный цикл.

2. «Второму мозгу» нужно объяснить, как устроена компания

Ключевой элемент AI OS — семантический слой: согласованное описание объектов, связей, терминов, правил и бизнес-логики предприятия. Онтологии и графы знаний помогают сделать этот контекст явным и пригодным для повторного использования.

Без такого контекста агенту трудно действовать как опытному сотруднику: понимать значение показателей, учитывать ограничения и предлагать обоснованные решения.

Павел Потеев: понятие онтологии долго воспринималось в бизнесе как нечто философское и отвлечённое. В ИИ-трансформации оно приобретает практический смысл — становится способом рассказать системе об организации, её объектах, уровнях и взаимосвязях.

3. Начать можно поэтапно

Есть две ловушки. Первая: мощный ИИ сделает трансформацию почти автоматической. Вторая: до получения результата потребуются годы подготовки данных и инфраструктуры. Предлагается выбрать несколько значимых бизнес-задач и развивать систему по мере их решения. Формализовать необходимые знания, подключать данные, создавать компоненты, которые затем смогут использовать другие команды.

4. Придётся пересмотреть ритмы управления и полномочия

Квартальные обзоры и ежемесячные совещания отчасти обусловлены длительным сбором и анализом информации. Но когда данные доступны постоянно, вмешательство руководителя можно привязывать к рискам, отклонениям и решениям, требующим его внимания.

По мнению Павла, некоторые организации впервые системно разберутся, кто, как и на каком основании принимает решения. Такая работа принесёт пользу независимо от дальнейшего внедрения ИИ.

5. Структура компании тоже может измениться

Общий доступ к контексту даёт людям, ближе всего находящимся к клиентам и операциям, гораздо больше информации для собственных решений, а руководитель при необходимости может выйти напрямую на сотрудника через несколько уровней. Часть промежуточных уровней может стать избыточной. Остаётся открытым вопрос, как выстраивать обучение и транслировать корпоративную культуру, когда число прямых подчинённых у одного руководителя вырастет с 10–12 до 20–40.

Павел Потеев: Есть ли смысл говорить именно о «втором мозге» компании, или мозг останется один, только станет единым, гибридным — человеческим и цифровым? Структуры и принципы работы этого мозга рождаются сейчас, на наших глазах, в наших организациях, с нашим непосредственным участием.

👋 Подписаться на Max
❤ Ваш O2Consulting

НИСИПП — 25 лет! 🎈

«На первую встречу в офис НИСИПП (Национальный институт системных исследований проблем предпринимательства) мы с Лёшей (прим. Алексеем Никитченко) поднимались пешком на пятый этаж. После травмы у него сильно болела нога, и лестница превратилась для нас в маленькое восхождение, — вспоминает Анна Никитченко, управляющий партнер O2Consulting. — Но когда наконец добрались, оказалось, что этот подъём того стоил. Нас встретили люди, рядом с которыми сразу становилось спокойно. Внимательные, основательные, готовые разбираться в деталях и отвечать за результат. Чем дольше мы разговаривали, тем яснее чувствовали: за этим спокойствием стоят глубокие знания, сильная аналитика и серьёзное отношение к своему делу. Желание работать вместе возникло уже на той встрече. И очень скоро стало общим делом».

Так началась многолетняя дружба O2Consulting и НИСИПП.

НИСИПП — уникальный аналитический центр.

✔️ Вот уже 25 лет Институт помогает улучшать инвестиционный климат, развивать города, совершенствовать социальную сферу, а также находит такие решения, которые действительно улучшают экономическую среду и качество жизни.

✔️ Его компетенции охватывают промышленность, финансы, экологию, социальную сферу, ЖКХ, образование и транспорт. Команда глубоко понимает интересы государства, бизнеса и граждан.

✔️ НИСИПП реализует проекты по всей России, учитывая особенности регионов. Среди заказчиков — Министерство экономического развития и торговли РФ, Министерство образования и науки РФ, Федеральная антимонопольная служба, структуры «Росатома» и другие организации.

Среди наших совместных проектов создание Методики проведения оценки уровня соответствия принципам и стандартам клиентоцентричности в рамках федерального проекта «Государство для людей» и развитие инструментов умного регулирования в России по разработке заключений об ОРВ, ОФВ, и по обучению региональных органов власти, и по разработке перечней стандартных издержек и пр.

➡️ К юбилею институт подготовил серию интервью, в которой Анна Никитченко, Филипп Данько (вскоре тоже появится на сайте, выложим отдельно), Ирина
Андропова, Евгений Литвак, Николай Смирнов, Владимир Буев, Сергей Дорош, Татьяна Рукавишникова, Церен Церенов и Виктор Харченко рассказывают о пройденном пути, переменах и планах на будущее.

Сердечно поздравляем команду НИСИПП с 25-летием! Гордимся нашим общим делом, радуемся сотворчеству и возможности вместе находить и воплощать решения даже самых сложных задач.

Благодарим за крепкую дружбу и надёжное партнёрство!

🚀 Вместе per aspera ad astra!

#Партнеры_O2Consulting
👋 Подписаться на Max
❤ Ваш O2Consulting

Время разойтись: мир отказался от високосных секунд

15 октября Генеральная конференция по мерам и весам приняла решение отказаться от секундных поправок уже в следующем году. Последний раз её вводили 31 декабря 2016 года. С 20 мая 2027 года всемирное координированное время UTC станет непрерывным. Раньше переход планировали осуществить не позднее 2035 года.

Точное время для технологий

Точная синхронизация нужна сетям связи, энергосистемам и финансовым сервисам. Она помогает промышленным устройствам работать согласованно, а в высокочастотной торговле — восстанавливать порядок сделок и выявлять возможные манипуляции.

Атомные часы отсчитывают время чрезвычайно равномерно, но Земля вращается неравномерно: продолжительность суток немного меняется. Чтобы UTC не расходилось со временем, определяемым вращением планеты, более чем на 0,9 секунды, с 1972 года вводили дополнительные секунды. Они появляются по необходимости, а не раз в четыре года, как 29 февраля. Однако в последние годы вращение Земли ускорилось, и возник риск, что секунду впервые придётся не добавить, а убрать.

Мнения разделились

По новым правилам допустимое расхождение между UTC и временем вращения Земли увеличат до одного часа. Это должно обеспечить непрерывность UTC на несколько столетий.

Сторонники этого шага считают, что редкие секундные поправки создают неоправданный риск для цифровой инфраструктуры. Однако смена правил тоже потребует подготовки: часть оборудования и программ рассчитана на действующий стандарт. Например, шкала времени российской системы ГЛОНАСС учитывает високосные секунды, в отличие от шкал GPS и Galileo.

Как в будущем поступят с накопившимся расхождением и насколько правильным было нынешнее решение, покажет время...

#Consulting_weekend

👋 Подписаться на Max
❤ Ваш O2Consulting