В 2016 году появился стартап Builder.аi, задумка которого звучала очень красиво: вы описываете приложение, а ИИ-ассистент по имени Наташа помогает собрать его буквально за считанные дни.

Концепция настолько понравилась рынку, что в компанию вложились Microsoft, SoftBank и катарский фонд вложили в компанию около $450 млн, а её оценка на пике достигала $1,5 млрд.

🤔Несколько лет всё шло прекрасно, пока один из кредиторов не заметил проблемы в отчётности компании. После этого журналисты вернулись к старым вопросам о том, насколько настоящий ИИ стоит за продуктом.

Новое расследование показало довольно неприятную картину. Выяснилось, что значительная часть работы выполнялась людьми. По данным расследований, за «Наташей» стояли сотни разработчиков и подрядчиков, а не та магия искусственного интеллекта, о которой рассказывала компания.

В итоге Builder.аi обанкротилась.

Удивительно, что этот обман продолжался столько лет, и такие гиганты как Microsoft его не раскусили.

Совсем недавно обсуждали, почему текущий интернет агентам неудобен, и вот уже появляются первые изменения:

▶️Microsoft представил Web IQ - API, который позволяет агентам получать нужную информацию напрямую, не читая целые страницы.

▶️Perplexity развивает похожую идею через Search as Code, где агенты могут не ждать готового ответа, а сами «залезать» в поисковый механизм.

И еще пару дней назад я бы обрадовался этой новости, но вчера лично столкнулся с обратной стороной этой инициативы))

Попросил Claude найти реальные кейсы по одной теме. Он нашёл очень подходящий пример, а когда я попросил ссылку на источник, оказалось, что страницы не существует. Дословно ответ был такой:

«Страница вернула 404. Детали кейса были взяты из API summary, а не из реального документа. Я включил это в отчёт, не проверив первоисточник».

Поэтому у меня пока двоякое отношение к этому вопросу 😕. С одной стороны, это действительно следующий этап развития интернета. С другой - даже самые продвинутые модели всё ещё могут уверенно пересказать то, чего на самом деле не существует.

На фоне постоянных новостей о том, как ИИ вот-вот совершит очередной научный прорыв, появилась интересная реакция от самих учёных 🤓

Группа математиков из разных стран подписала Лейденскую декларацию, в которой призвала не воспринимать заявления разработчиков ИИ как научный факт без независимой проверки.

Поводом стали громкие заявления последних месяцев о том, что ИИ якобы начал решать задачи, над которыми математики работали десятилетиями (а мы помним, что при перепроверке эти решения часто оказывались ложными). Учёные не отрицают прогресс, но напоминают: красивая демонстрация и реальный научный результат — это не одно и то же.

При этом декларация вовсе не направлена против ИИ. Наоборот, авторы признают его полезным инструментом для исследований. Их идея скорее про здоровый скептицизм: меньше громких заявлений, больше независимой проверки 👍

И речь не о небольших страницах. Под удаление попали каналы с миллионами подписчиков. Например, CuentosFascinantes (почти 6 млн подписчиков) и Imperio de Jesus (5,8 млн).

Всего, по данным СМИ, удалили минимум 16 каналов на:
▶️ 35 млн подписчиков;
▶️ 4,7 млрд просмотров;
▶️ около $10 млн рекламного дохода в год.

При этом YouTube не объявляет войну ИИ. Позиция платформы такая: использовать нейросети как инструмент - можно, строить целый канал из массово сгенерированного контента - уже нет. 🧐

Да, подобного контента стало слишком много. Но с другой стороны, за каждым таким роликом всё равно стоит человек: кто-то придумывал идею, писал промпты, монтировал, тестировал и развивал канал годами. Поэтому полное удаление без возможности что-либо восстановить кажется довольно жёсткой мерой.

Пока одни уверены, что ИИ вот-вот оставит людей без работы, а другие - что ничего не изменится, PwC подготовили свежий отчёт Global AI Jobs Barometer 2026, который показывает, что реальность, как обычно, сложнее.

Вместо привычых заголовков в духе «ИИ заменит джунов» авторы предлагают посмотреть на рынок труда иначе и пишут «AI is creating a two-track labour market»:

▶️ С одной стороны, рутина постепенно уходит к ИИ, а от людей всё больше ждут экспертизы, умения принимать решения, работать с неопределённостью и мыслить стратегически.

▶️ С другой - вход во многие профессии становится проще. ИИ снижает порог входа, но одновременно повышает требования к тому, что происходит после него.

В отчёте есть интересная мысль: «greater AI exposure is linked to headcount growth, not decrease» - чем больше ИИ в работе, тем чаще компании продолжают нанимать людей.

Ещё один любопытный термин - «Entry level jobs are seniorised». То есть даже стартовые позиции всё чаще требуют качеств, которые раньше считались уровнем опытных специалистов.

На фоне всех последних отчётов, этот кажется куда более реалистичной картиной, чем очередные прогнозы о том, что ИИ «всех заменит» 👍

Интересное мнение высказал глава Anthropic Дарио Амодеи:

По его словам, споры вокруг open source-моделей сегодня сильно переоценены, потому что ИИ отличается от того опенсорса, к которому привыкла IT-индустрия.

Логика простая: даже если веса модели открыты, никто не получает данных для обучения, вычислительной инфраструктуры, рецептов обучения и многих других компонентов, благодаря которым эта модель вообще появилась.

➡️ Кроме того, большинство пользователей всё равно работают с такими моделями через облачные сервисы. То есть даже «открытая» модель на практике часто остаётся сервисом, который контролирует конкретная компания.

Получается, сам термин open source в мире ИИ уже не такой однозначный, как раньше. Даже если компания публикует модель, это ещё не означает, что открыт весь процесс её создания.