Базы данных
1. Введение в БД. Классификация СУБД. Базовый синтаксис SELECT
2. Реляционная алгебра. Соединения. Теоретико-множественные операции
3. Модели данных. Функции. Подзапросы
4. Представления, обобщенные табличные выражения. Множественная группировка и поворот
5. 12 правил Кодда. Нормализация. Модификация данных. Процедурные расширения
6. Транзакции и обработка ошибок. Блокировки. Курсоры
7. Индексы и материализованные представления. Триггеры. Пользовательские типы данных и функции
8. Программные интерфейсы доступа к данным. ADO.Net
#video #database
https://www.youtube.com/watch?v=j6lJvmYfE6g&list=PL29EQ0Er2RSshMUy4OFq-H5DIyvu4QHxj
1. Введение в БД. Классификация СУБД. Базовый синтаксис SELECT
2. Реляционная алгебра. Соединения. Теоретико-множественные операции
3. Модели данных. Функции. Подзапросы
4. Представления, обобщенные табличные выражения. Множественная группировка и поворот
5. 12 правил Кодда. Нормализация. Модификация данных. Процедурные расширения
6. Транзакции и обработка ошибок. Блокировки. Курсоры
7. Индексы и материализованные представления. Триггеры. Пользовательские типы данных и функции
8. Программные интерфейсы доступа к данным. ADO.Net
#video #database
https://www.youtube.com/watch?v=j6lJvmYfE6g&list=PL29EQ0Er2RSshMUy4OFq-H5DIyvu4QHxj
Изучение JavaScript с Нуля до Профи
1. Введение. Основные моменты.
2. Подключение JS к HTML документу
3. Переменные и Типы данныхv
4. Математические операции
5. Логические операции
6. Prompt, Alert, Confirm
7. Условные операторы IF и ?
8. Логические операторы И, ИЛИ, НЕ
9. Циклы while, for, switch
10. Функции. Объявление, вызов, передача параметров, возврат значений
#video #javascript
https://www.youtube.com/watch?v=lMgb_VlCZmI&list=PLYc9DBcBhQgT4kb5MgkRuGHtWCOBdZU7J&ab_channel=MikhailTech
1. Введение. Основные моменты.
2. Подключение JS к HTML документу
3. Переменные и Типы данныхv
4. Математические операции
5. Логические операции
6. Prompt, Alert, Confirm
7. Условные операторы IF и ?
8. Логические операторы И, ИЛИ, НЕ
9. Циклы while, for, switch
10. Функции. Объявление, вызов, передача параметров, возврат значений
#video #javascript
https://www.youtube.com/watch?v=lMgb_VlCZmI&list=PLYc9DBcBhQgT4kb5MgkRuGHtWCOBdZU7J&ab_channel=MikhailTech
Python 3 - разработка GUI на PyQt5
1. Обзор курса
2. Python - краткий обзор
3. Qt - Краткий Обзор
4. GUI
5. PyQt5, PySide2, SIP
6. Краткий Обзор Инструментов
7. Установка Необходимых Пакетов
8. Первая PyQt5 Программа
9. Вторая PyQt5 Программа - Объектно-Ориентированная
10. Сигналы и Слоты
#video #python
https://www.youtube.com/watch?v=pnk2kLB6QsQ&list=PLCp7YGqt4kFpuWeXTvtWpt3RYXhRJn4FK&ab_channel=MastersOfCode
1. Обзор курса
2. Python - краткий обзор
3. Qt - Краткий Обзор
4. GUI
5. PyQt5, PySide2, SIP
6. Краткий Обзор Инструментов
7. Установка Необходимых Пакетов
8. Первая PyQt5 Программа
9. Вторая PyQt5 Программа - Объектно-Ориентированная
10. Сигналы и Слоты
#video #python
https://www.youtube.com/watch?v=pnk2kLB6QsQ&list=PLCp7YGqt4kFpuWeXTvtWpt3RYXhRJn4FK&ab_channel=MastersOfCode
🐢 Столкнулись с «тормозным» C#-кодом? Медленные алгоритмы могут растянуть выполнение задачи на минуты вместо миллисекунд.
📅 Приглашаем на открытый урок «Анализ сложности алгоритмов и сортировка на C#» 3 июля в 20:00 МСК.
Разберём, что такое Big O, какие факторы влияют на скорость, и на практике напишем пузырьковую, вставками и другие сортировки.
Вы увидите, как измерять время выполнения, сравнивать производительность и выбирать самый эффективный алгоритм. После занятия ваш код станет быстрее, а техническое интервью — проще.
Регистрируйтесь сейчас — урок проходит перед стартом курса «C# Developer»: https://otus.pw/iDVGk/?erid=2W5zFFzQF1a
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
📅 Приглашаем на открытый урок «Анализ сложности алгоритмов и сортировка на C#» 3 июля в 20:00 МСК.
Разберём, что такое Big O, какие факторы влияют на скорость, и на практике напишем пузырьковую, вставками и другие сортировки.
Вы увидите, как измерять время выполнения, сравнивать производительность и выбирать самый эффективный алгоритм. После занятия ваш код станет быстрее, а техническое интервью — проще.
Регистрируйтесь сейчас — урок проходит перед стартом курса «C# Developer»: https://otus.pw/iDVGk/?erid=2W5zFFzQF1a
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
Обучение DevOps с нуля
1. Как стать DevOps-инженером с нуля. Интенсив по DevOps
2. Запускаем контейнер через Docker-Compose. CI CD с нуля Интенсив по DevOps
3. Делаем локальный запуск через Docker-compose. DevOps с нуля. Интенсив по DevOps
4. Основы DevOps Engeniering. Интенсив по DevOps
5. Запускаем контейнер в «облаке». Интенсив по DevOps
6. Распространенные ошибки в DevOps. Интенсив по DevOps
7. Как стать Dev-ops инженером. Интенсив по Dev-ops
8. Как сделать сборку контейнера с приложением. Интенсив по Dev-Ops
9. Как собрать приложение с помощью облака. Интенсив по программированию
#video #devops
https://www.youtube.com/watch?v=v8idAqlFldU&list=PLmEQTfkM_pfmE3X3mK1O8RVKUkz6ygHTR&ab_channel=Skillbox%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5
1. Как стать DevOps-инженером с нуля. Интенсив по DevOps
2. Запускаем контейнер через Docker-Compose. CI CD с нуля Интенсив по DevOps
3. Делаем локальный запуск через Docker-compose. DevOps с нуля. Интенсив по DevOps
4. Основы DevOps Engeniering. Интенсив по DevOps
5. Запускаем контейнер в «облаке». Интенсив по DevOps
6. Распространенные ошибки в DevOps. Интенсив по DevOps
7. Как стать Dev-ops инженером. Интенсив по Dev-ops
8. Как сделать сборку контейнера с приложением. Интенсив по Dev-Ops
9. Как собрать приложение с помощью облака. Интенсив по программированию
#video #devops
https://www.youtube.com/watch?v=v8idAqlFldU&list=PLmEQTfkM_pfmE3X3mK1O8RVKUkz6ygHTR&ab_channel=Skillbox%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5
Java
1. Новый этап: Deep learning - чат-бот.
2. Больше теории. Чат-бот или свой framework для Deep learning?
3. Virtual environments. Костяк учебного фреймворка для нейронки.
4. Проект DeepJava. Погружаемся в математические основы DeepLearning.
5. Копаемся в коде DeepLearning. Подбираем тренировочные параметры.
6. MNIST on DeepJavaUniverse.
7. Текущие задачи и прогресс в DeepJavaUniverse.
8. Переход на матрицы. Допиливаем batching.
9. Прогресс в DeepJavaUniverse. Много разбираем код.
10. Тесты. Проблемы batching и качества обучения.
#video #java
https://www.youtube.com/watch?v=53WQjYA0Y2w&list=PLsQAG1V_t58BZtW5I9BCfqWBD6iAbPkEr&index=38&ab_channel=KovalevskyiAcademy
1. Новый этап: Deep learning - чат-бот.
2. Больше теории. Чат-бот или свой framework для Deep learning?
3. Virtual environments. Костяк учебного фреймворка для нейронки.
4. Проект DeepJava. Погружаемся в математические основы DeepLearning.
5. Копаемся в коде DeepLearning. Подбираем тренировочные параметры.
6. MNIST on DeepJavaUniverse.
7. Текущие задачи и прогресс в DeepJavaUniverse.
8. Переход на матрицы. Допиливаем batching.
9. Прогресс в DeepJavaUniverse. Много разбираем код.
10. Тесты. Проблемы batching и качества обучения.
#video #java
https://www.youtube.com/watch?v=53WQjYA0Y2w&list=PLsQAG1V_t58BZtW5I9BCfqWBD6iAbPkEr&index=38&ab_channel=KovalevskyiAcademy
Добрый день, уважаемые подписчики! С сегодняшнего дня меняется формат постов в этом канале. Тут будут IT новости, чаще мемов и больше разной активности (надеюсь на это). Прошлый формат в виде мем + обучающие видео останется в ВК (ссылка в описании), а в ТГ будет более живой контент. Надеюсь, что вы встретите изменения в позитивном русле и не оставите бедного админа без работы :)
Вот вам котик
Вот вам котик
👍41
Учёные обошли главную преграду на пути к квантовым компьютерам: обычные компьютеры теперь «понимают» квантовые
Моделирование квантовых вычислений стало реальностью
Международная группа учёных разработала алгоритм, позволяющий обычным компьютерам эффективно моделировать отказоустойчивые квантовые схемы на основе сложного кода GKP (Gottesman-Kitaev-Preskill). Исследование стало результатом совместной работы специалистов из Университета Чалмерса (Швеция), Миланского университета (Италия), Гранадского университета (Испания) и Токийского университета (Япония). Это достижение открывает новые возможности для тестирования и верификации будущих квантовых устройств.
Главная проблема на пути к практическому применению квантовых компьютеров — высокая вероятность ошибок в вычислениях. В отличие от классических компьютеров, где ошибки легко исправляются, квантовые системы чрезвычайно чувствительны к внешним воздействиям: вибрациям, электромагнитному излучению и колебаниям температуры. Эти факторы могут приводить к потере квантовой когерентности и, как следствие, к неверным результатам. Для проверки правильности квантовых вычислений исследователи используют моделирование на классических компьютерах, однако моделирование отказоустойчивых квантовых вычислений – задача невероятной сложности, требующая огромных вычислительных ресурсов.
Учёные обошли главную преграду на пути к квантовым компьютерам: обычные компьютеры теперь «понимают» квантовые
Источник: Chalmers University of Technology / Cameron Calcluth
В своей работе учёные сосредоточились на моделировании квантовых вычислений, использующих код GKP, известный своей эффективностью в коррекции ошибок. Информация кодируется во множественные энергетические уровни квантово-механической системы, что делает его устойчивым к шумам. Однако именно эта особенность — множество энергетических уровней — и создавала значительные трудности для моделирования на классических компьютерах. До настоящего момента надёжная симуляция квантовых вычислений с использованием кода GKP считалась практически невозможной.
Ключевым элементом нового алгоритма стало создание математического инструмента, позволяющего эффективно обрабатывать информацию. Доктор Кэмерон Кэлклт из Университета Чалмерса, ведущий автор исследования, отмечает, что это открывает новые пути для создания более надёжных и масштабируемых квантовых компьютеров. Возможность моделировать квантовые вычисления с использованием кода GKP позволит более эффективно тестировать и совершенствовать новые квантовые алгоритмы и архитектуры.
Моделирование квантовых вычислений стало реальностью
Международная группа учёных разработала алгоритм, позволяющий обычным компьютерам эффективно моделировать отказоустойчивые квантовые схемы на основе сложного кода GKP (Gottesman-Kitaev-Preskill). Исследование стало результатом совместной работы специалистов из Университета Чалмерса (Швеция), Миланского университета (Италия), Гранадского университета (Испания) и Токийского университета (Япония). Это достижение открывает новые возможности для тестирования и верификации будущих квантовых устройств.
Главная проблема на пути к практическому применению квантовых компьютеров — высокая вероятность ошибок в вычислениях. В отличие от классических компьютеров, где ошибки легко исправляются, квантовые системы чрезвычайно чувствительны к внешним воздействиям: вибрациям, электромагнитному излучению и колебаниям температуры. Эти факторы могут приводить к потере квантовой когерентности и, как следствие, к неверным результатам. Для проверки правильности квантовых вычислений исследователи используют моделирование на классических компьютерах, однако моделирование отказоустойчивых квантовых вычислений – задача невероятной сложности, требующая огромных вычислительных ресурсов.
Учёные обошли главную преграду на пути к квантовым компьютерам: обычные компьютеры теперь «понимают» квантовые
Источник: Chalmers University of Technology / Cameron Calcluth
В своей работе учёные сосредоточились на моделировании квантовых вычислений, использующих код GKP, известный своей эффективностью в коррекции ошибок. Информация кодируется во множественные энергетические уровни квантово-механической системы, что делает его устойчивым к шумам. Однако именно эта особенность — множество энергетических уровней — и создавала значительные трудности для моделирования на классических компьютерах. До настоящего момента надёжная симуляция квантовых вычислений с использованием кода GKP считалась практически невозможной.
Ключевым элементом нового алгоритма стало создание математического инструмента, позволяющего эффективно обрабатывать информацию. Доктор Кэмерон Кэлклт из Университета Чалмерса, ведущий автор исследования, отмечает, что это открывает новые пути для создания более надёжных и масштабируемых квантовых компьютеров. Возможность моделировать квантовые вычисления с использованием кода GKP позволит более эффективно тестировать и совершенствовать новые квантовые алгоритмы и архитектуры.
👍8😱2
Microsoft открыла код расширений GitHub Copilot и Copilot Chat
Репозиторий включает в себя код расширения, систему управления контекстом, телеметрию, реализацию агентских способностей и системные промпты. Также Microsoft отмечает, что каждая новая версия расширений совместима только с последней версией Visual Studio Code. Сторонним разработчикам важно это учитывать при переработке кода.
Если говорить про поддерживаемые языки программирования, то Copilot может работать практически со всеми популярными языками, библиотеками и фреймворками, включая Java, PHP, Python, JavaScript, Ruby, Go, C# и C++. Это возможно благодаря тому, что модели нейросети обучали на публичном коде.
Microsoft отмечает, что не использует код пользовательских проектов для предложения другим пользователям. В этом плане компания старается придерживаться правил конфиденциальности.
Репозиторий включает в себя код расширения, систему управления контекстом, телеметрию, реализацию агентских способностей и системные промпты. Также Microsoft отмечает, что каждая новая версия расширений совместима только с последней версией Visual Studio Code. Сторонним разработчикам важно это учитывать при переработке кода.
Если говорить про поддерживаемые языки программирования, то Copilot может работать практически со всеми популярными языками, библиотеками и фреймворками, включая Java, PHP, Python, JavaScript, Ruby, Go, C# и C++. Это возможно благодаря тому, что модели нейросети обучали на публичном коде.
Microsoft отмечает, что не использует код пользовательских проектов для предложения другим пользователям. В этом плане компания старается придерживаться правил конфиденциальности.
Какой вообще смысл в GeForce RTX 5050? Тесты показывают, что она медленнее RTX 4060, при этом на 30% более быстрая RTX 5060 ненамного дороже
GeForce RTX 5050 стала очередной видеокартой, обзоры которой Nvidia заранее видеть не хотела, поэтому не рассылала карты и не давала возможностей протестировать их до выхода. Но первые тесты уже в Сети, и теперь всё становится понятно.
Какой вообще смысл в GeForce RTX 5050? Тесты показывают, что она медленнее RTX 4060, при этом на 30% более быстрая RTX 5060 ненамного дороже
Фото Quasar Zone
Авторы Quasar Zone показывает, что в разрешении Full HD в среднем RTX 5050 практически идентична Radeon RX 7600 и Intel Arc B580. В Европе сейчас первая стоит от 210 евро, а за вторую просят от 270 евро. Само собой, 12 ГБ памяти у карты Intel позволяют ей быть заметно быстрее в более высоких разрешениях и при включении трассировки лучей.
Какой вообще смысл в GeForce RTX 5050? Тесты показывают, что она медленнее RTX 4060, при этом на 30% более быстрая RTX 5060 ненамного дороже
Фото Quasar Zone
RTX 4060 быстрее новинки примерно на 7-10%, но она продаётся за 300 евро, при том, что RTX 5060 уже можно купить за 280 евро. Последняя быстрее младшей сестры уже на 25-30%. Если RTX 5050 выходит на рынок с ценой около 250 евро, она сразу становится бессмысленной на фоне RTX 5060.
GeForce RTX 5050 стала очередной видеокартой, обзоры которой Nvidia заранее видеть не хотела, поэтому не рассылала карты и не давала возможностей протестировать их до выхода. Но первые тесты уже в Сети, и теперь всё становится понятно.
Какой вообще смысл в GeForce RTX 5050? Тесты показывают, что она медленнее RTX 4060, при этом на 30% более быстрая RTX 5060 ненамного дороже
Фото Quasar Zone
Авторы Quasar Zone показывает, что в разрешении Full HD в среднем RTX 5050 практически идентична Radeon RX 7600 и Intel Arc B580. В Европе сейчас первая стоит от 210 евро, а за вторую просят от 270 евро. Само собой, 12 ГБ памяти у карты Intel позволяют ей быть заметно быстрее в более высоких разрешениях и при включении трассировки лучей.
Какой вообще смысл в GeForce RTX 5050? Тесты показывают, что она медленнее RTX 4060, при этом на 30% более быстрая RTX 5060 ненамного дороже
Фото Quasar Zone
RTX 4060 быстрее новинки примерно на 7-10%, но она продаётся за 300 евро, при том, что RTX 5060 уже можно купить за 280 евро. Последняя быстрее младшей сестры уже на 25-30%. Если RTX 5050 выходит на рынок с ценой около 250 евро, она сразу становится бессмысленной на фоне RTX 5060.
Крупнейшие европейские ИТ-компании просят ЕС отложить запуск правил акта об искусственном интеллекте
Бизнес обратился Евросоюзу с просьбой дать больше времени на адаптацию к новым требованиям регулирования искусственного интеллекта
Ведущие европейские технологические компании, включая производителя литографического оборудования ASML, немецкого разработчика корпоративного ПО SAP и французский ИИ-стартап Mistral, направили в Европейскую комиссию письмо с просьбой отложить вступление в силу ключевых требований Акта об искусственном интеллекте (AI Act). Компании считают, что текущие сроки не позволяют бизнесу эффективно подготовиться к новым обязательствам.
AI Act был официально принят в июне 2025 года и стал первым в мире всеобъемлющим законом, регулирующим разработку и применение ИИ-систем. Согласно документу, поставщики «генеративных» и «общего назначения» ИИ-моделей обязаны раскрывать подробности об источниках данных, тестах на безопасность, воздействии на окружающую среду и соблюдении авторских прав. Закон вводится поэтапно: часть норм начнёт действовать уже с 2025 года, остальные — с середины 2026 года.
Однако представители индустрии считают, что сроки слишком сжаты. В письме, адресованном исполнительному вице-президенту Европейской комиссии Вестагер и комиссару по цифровой политике Бретону, компании заявили: «Без чётких технических указаний и достаточного времени бизнес рискует ошибиться, и это приведёт к сдерживанию инноваций в Европе».
Компании просят Еврокомиссию отложить вступление в силу технических стандартов, на которые будет опираться исполнение закона, минимум до конца 2026 года. Они также предлагают создать «пилотный режим» — промежуточный этап, в рамках которого разработчики смогут опробовать соблюдение требований без риска санкций.
Среди подписантов — не только технологические гиганты, но и профильные ассоциации, представляющие интересы разработчиков программного обеспечения, стартапов и облачных сервисов. В письме подчёркивается, что компании не оспаривают важность регулирования, а призывают к гибкому и поэтапному внедрению, чтобы избежать неопределённости и юридических коллизий.
Еврокомиссия пока не прокомментировала обращение. Однако в предыдущих заявлениях её представители подчёркивали, что переходный период предусмотрен, а бизнесу будет оказана методическая поддержка.
AI Act призван установить единые правила для всего европейского цифрового пространства и «сделать развитие ИИ безопасным, этичным и прозрачным». Его поддерживают правозащитные организации и ряд стран ЕС, но бизнес опасается, что чрезмерное регулирование поставит европейских разработчиков в невыгодное положение по сравнению с конкурентами из США и Китая.
Бизнес обратился Евросоюзу с просьбой дать больше времени на адаптацию к новым требованиям регулирования искусственного интеллекта
Ведущие европейские технологические компании, включая производителя литографического оборудования ASML, немецкого разработчика корпоративного ПО SAP и французский ИИ-стартап Mistral, направили в Европейскую комиссию письмо с просьбой отложить вступление в силу ключевых требований Акта об искусственном интеллекте (AI Act). Компании считают, что текущие сроки не позволяют бизнесу эффективно подготовиться к новым обязательствам.
AI Act был официально принят в июне 2025 года и стал первым в мире всеобъемлющим законом, регулирующим разработку и применение ИИ-систем. Согласно документу, поставщики «генеративных» и «общего назначения» ИИ-моделей обязаны раскрывать подробности об источниках данных, тестах на безопасность, воздействии на окружающую среду и соблюдении авторских прав. Закон вводится поэтапно: часть норм начнёт действовать уже с 2025 года, остальные — с середины 2026 года.
Однако представители индустрии считают, что сроки слишком сжаты. В письме, адресованном исполнительному вице-президенту Европейской комиссии Вестагер и комиссару по цифровой политике Бретону, компании заявили: «Без чётких технических указаний и достаточного времени бизнес рискует ошибиться, и это приведёт к сдерживанию инноваций в Европе».
Компании просят Еврокомиссию отложить вступление в силу технических стандартов, на которые будет опираться исполнение закона, минимум до конца 2026 года. Они также предлагают создать «пилотный режим» — промежуточный этап, в рамках которого разработчики смогут опробовать соблюдение требований без риска санкций.
Среди подписантов — не только технологические гиганты, но и профильные ассоциации, представляющие интересы разработчиков программного обеспечения, стартапов и облачных сервисов. В письме подчёркивается, что компании не оспаривают важность регулирования, а призывают к гибкому и поэтапному внедрению, чтобы избежать неопределённости и юридических коллизий.
Еврокомиссия пока не прокомментировала обращение. Однако в предыдущих заявлениях её представители подчёркивали, что переходный период предусмотрен, а бизнесу будет оказана методическая поддержка.
AI Act призван установить единые правила для всего европейского цифрового пространства и «сделать развитие ИИ безопасным, этичным и прозрачным». Его поддерживают правозащитные организации и ряд стран ЕС, но бизнес опасается, что чрезмерное регулирование поставит европейских разработчиков в невыгодное положение по сравнению с конкурентами из США и Китая.
👍3
Ростелеком готовит конкурента Steam и VK Play
По данным газеты «Коммерсантъ», Ростелеком обсуждает создание собственного сервиса цифровой дистрибуции для отечественных игр. На данный момент проекту «далеко до VK Play». Также известно, что магазин будет адаптирован под устройства на «Авроре», некоторые игры уже портируются, хотя системе «не хватает графических движков, чтобы разрабатывать полноценные современные релизы». В FPlus заявили, что если магазин под «Аврору» будет доделан – он появится на будущей игровой консоли компании. У Ростелекома уже есть опыт запуска игровых площадок — с 2019 года работает сервис «Игровой Маркет», где доступно более 2000 игр от российских издателей, в основном это казуальные проекты.
По данным газеты «Коммерсантъ», Ростелеком обсуждает создание собственного сервиса цифровой дистрибуции для отечественных игр. На данный момент проекту «далеко до VK Play». Также известно, что магазин будет адаптирован под устройства на «Авроре», некоторые игры уже портируются, хотя системе «не хватает графических движков, чтобы разрабатывать полноценные современные релизы». В FPlus заявили, что если магазин под «Аврору» будет доделан – он появится на будущей игровой консоли компании. У Ростелекома уже есть опыт запуска игровых площадок — с 2019 года работает сервис «Игровой Маркет», где доступно более 2000 игр от российских издателей, в основном это казуальные проекты.
👎13
ИИ может увеличить риск глобальной пандемии: новое исследование ставит тревожный прогноз
ИИ-системы снижают порог создания опасных вирусов и создают угрозу утечек
Искусственный интеллект способен сделать вероятность глобальной пандемии в 5 раз выше, предупреждают авторы нового отчёта Rand Corporation. Их выводы основаны на моделировании сценариев биотерроризма и утечек из лабораторий, усиленных генеративными ИИ-технологиями. Исследование заказано Агентством перспективных оборонных исследований США (DARPA) и напрямую касается этики и регулирования развития больших языковых моделей.
Модели вроде ChatGPT могут значительно упростить процесс проектирования и распространения биологического оружия. Авторы указывают, что ИИ способен помочь в выборе патогена, синтезе ДНК, подборе условий хранения и доставки, а также в обходе существующих мер контроля. Исследование основано на оценке гипотетических злоумышленников, получивших доступ к ИИ-системам с открытым API, обученным на материалах из научных публикаций. Даже при ограниченном уровне технической подготовки у них появлялись пошаговые инструкции по созданию опасных агентов — например, вируса оспы.
Ключевой риск заключается в том, что ИИ может снижать «барьер доступа» к биологическим атакам. Ранее такие действия требовали высокой квалификации и значительных ресурсов, но теперь ИИ-подсказки могут компенсировать нехватку знаний. Особенно опасна возможность автоматической генерации и проверки вариантов биологических агентов с оптимизированными характеристиками заразности и устойчивости. Отдельные LLM уже сейчас способны подбирать материалы и методы, имитирующие научные эксперименты.
Rand подчёркивает: речь идёт не только о террористических группировках, но и о случайных ошибках. Лаборатории, использующие ИИ для ускорения исследований, могут непреднамеренно создать и выпустить в окружающую среду опасный патоген. Влияние таких утечек может оказаться масштабнее COVID-19, особенно при отсутствии должного контроля и этических ограничений.
Отдельное внимание в докладе уделено необходимости регулирования: учёные призывают ввести запреты на доступ к биотехнической информации в LLM, внедрить фильтры на «биоопасный» контент, а также обеспечить аудит моделей, используемых в научных разработках. Кроме того, важно пересмотреть принципы публикации биологических данных в открытом доступе.
В отчёте нет однозначного сценария, но его общий вывод: если развитие ИИ продолжится без учёта биологических рисков, то вероятность новой пандемии в ближайшие десятилетия вырастет кратно. При этом технологии, которые должны помогать в лечении и профилактике, могут непреднамеренно стать катализатором биологических угроз.
ИИ-системы снижают порог создания опасных вирусов и создают угрозу утечек
Искусственный интеллект способен сделать вероятность глобальной пандемии в 5 раз выше, предупреждают авторы нового отчёта Rand Corporation. Их выводы основаны на моделировании сценариев биотерроризма и утечек из лабораторий, усиленных генеративными ИИ-технологиями. Исследование заказано Агентством перспективных оборонных исследований США (DARPA) и напрямую касается этики и регулирования развития больших языковых моделей.
Модели вроде ChatGPT могут значительно упростить процесс проектирования и распространения биологического оружия. Авторы указывают, что ИИ способен помочь в выборе патогена, синтезе ДНК, подборе условий хранения и доставки, а также в обходе существующих мер контроля. Исследование основано на оценке гипотетических злоумышленников, получивших доступ к ИИ-системам с открытым API, обученным на материалах из научных публикаций. Даже при ограниченном уровне технической подготовки у них появлялись пошаговые инструкции по созданию опасных агентов — например, вируса оспы.
Ключевой риск заключается в том, что ИИ может снижать «барьер доступа» к биологическим атакам. Ранее такие действия требовали высокой квалификации и значительных ресурсов, но теперь ИИ-подсказки могут компенсировать нехватку знаний. Особенно опасна возможность автоматической генерации и проверки вариантов биологических агентов с оптимизированными характеристиками заразности и устойчивости. Отдельные LLM уже сейчас способны подбирать материалы и методы, имитирующие научные эксперименты.
Rand подчёркивает: речь идёт не только о террористических группировках, но и о случайных ошибках. Лаборатории, использующие ИИ для ускорения исследований, могут непреднамеренно создать и выпустить в окружающую среду опасный патоген. Влияние таких утечек может оказаться масштабнее COVID-19, особенно при отсутствии должного контроля и этических ограничений.
Отдельное внимание в докладе уделено необходимости регулирования: учёные призывают ввести запреты на доступ к биотехнической информации в LLM, внедрить фильтры на «биоопасный» контент, а также обеспечить аудит моделей, используемых в научных разработках. Кроме того, важно пересмотреть принципы публикации биологических данных в открытом доступе.
В отчёте нет однозначного сценария, но его общий вывод: если развитие ИИ продолжится без учёта биологических рисков, то вероятность новой пандемии в ближайшие десятилетия вырастет кратно. При этом технологии, которые должны помогать в лечении и профилактике, могут непреднамеренно стать катализатором биологических угроз.