Кусочек любопытной статистики про студентов (пока — американских). Пока преподаватели требуют запретить, не пущать, сохранить как было — студенты сами начали заниматься своим будущим, которое в ряде профессий выглядит не очень радужно из-за ИИ. 47% студентов задумываются о смене специальности, по которой обучаются, 16% — ее реально сменили. Эксперты справедливо полагают, что такое поведение — реакция на неопределенность, которую студенты хорошо ощущают

“I think it's a sign that they are listening to the media, that all these jobs are going to disappear. They're listening to their friends and social media, and they're trying to make sense of it.”

Одновременно оказывается, что сами студенты активно используют ИИ (в том числе наперекор требованиям учебных заведений) — и на практике видят, на что он способен уже сейчас; это не добавляет им уверенности.
“The more that higher ed keeps stalling and not providing some clear guidance, even around some general principles on how you use it or what it is, the more that's going to hurt students who need to be prepared to use AI in the workforce” Но сами преподаватели ничего менять, как всегда, не хотят.
https://newschannel9.com/news/nation-world/cloud-of-uncertainty-over-ai-has-nearly-half-of-college-students-reconsidering-their-major

Ян Лекун спокойно продолжает свой крестовый поход против LLM как магистрального направления развития ИИ и дороги к человекоподобному интеллекту. Пункты все те же, но в выступлении перед студентами он постарался сформулировать их четко и ясно, как положено в учебнике.
1. Языковые модели не являются будущим ИИ
Они не смогут привести к человеческому уровню интеллекта, потому что они опираются только на текст и статистику языка, а не на реальное понимание мира.
2. Интеллект — это решение новых задач без дообучения
Текущие модели этим свойством не обладают
3. Нужны модели мира на основе сенсорных данных
Это системы, которые строят внутренние абстрактные модели мира исходя из сенсорных данных (зрение, звук, взаимодействие), а не только из текста; именно они смогут безопасно и осмысленно действовать в мире.
4. Разрыв между впечатляющими демками и полезной робототехникой велик
Никакой автономный транспорт не способен обучиться вождению за 20 часов практики, которых хватает человеку чтобы получить права
5. Предстоит долгая дорога до ИИ человеческого уровня, но прямо сейчас есть огромный научный потенциал
Оптимистом в отношении вклада ИИ в науку и ее ускорения можно быть уже сейчас
Заметная часть этих утверждений противоречит уверенности, например, Альтмана, который все время повторяет, что путь к AGI уже понятен. Тем интересней следить за конкуренцией разных взглядов на прогресс (причем приверженцы обоих неплохо профинансированы). Да и сам Лекун сказал, что хорошие идеи “come from the interactions between people working on different assumptions with different motivations in different environments.”
https://www.brown.edu/news/2026-04-01/yann-lecun-artificial-intelligence-pioneer
и
https://www.browndailyherald.com/article/2026/04/ai-pioneer-yann-lecun-discusses-new-frontiers-in-the-field-at-brown-lecture

Интересно наблюдать за происходящим вокруг генеративной музыки. Музыканты продолжают охотиться за ИИ-контентом и требовать, чтобы его либо маркировали, либо удаляли с тех платформ, где они сами размещаются. Некоторые грозят бойкотами непокорным платформам.
При этом новые платформы, которые посвящены именно ИИ-музыке, чувствуют себя все лучше, и речь не только про Suno или Udio. На днях и Eleven Labs заявила о своем желании стать чем-то большим, чем генератором голосов. Просто голосовые модели потихоньку коммодитизируются, перспектив роста на этом рынке все меньше. Поэтому выкатили приложение для iOS, которое называется ElevenMusic; оно пока бесплатно, пользователь может генерить до семи песен в день обычными текстовыми промптами. Можно слушать песни других и использовать их для ремиксов.
Как принято у ИИ-сервисов, есть и Pro уровень, тут уже речь про 500 треков в месяц. Компания утверждает, что использовать ее модели безопасно с точки зрения коммерческих рисков.
ИИ-ненавистникам полезно учесть, что количество часов, которое люди посвящают прослушиванию музыки, конечно. И даже если шантаж позволит сдержать прослушивание ИИ-музыки на традиционных платформах, новые специализированные платформы к нему устойчивы. Соревноваться в конечном счете придется способностью завоевать симпатии слушателей в новой конкурентной среде. Похоже, не у всех это получится.
https://techcrunch.com/2026/04/02/elevenlabs-releases-a-new-ai-powered-music-generation-app/

OpenAI настолько повзрослела, что не только готовится к IPO, но и прикупила себе на прошлой неделе авторитетный медиа-ресурс, причем современного формата, а не какой-нибудь там журнал или телеканал.
Теперь ИИ-стартап владеет ежедневным подкастом TBPN, специализирующимся на новостях технологий и интервью с заметными персонами технологического мира. Руководство AGI подразделения OpenAI заявило, что their mission of bringing artificial general intelligence comes with a responsibility to have a space for “constructive conversation about the changes AI creates.”
Выглядит, как минимум, стильно.
https://www.cnbc.com/2026/04/02/openai-acquires-tech-podcast-tbpn.html

Сегодня лента полнится комментариями по поводу свежего эссе OpenAI под названием "Industrial Policy for the Intelligence Age" и интервью, которые Альтман на эту тему раздает. Уважительно-восторженный тон некоторых комментаторов умиляет.
Идеи на тему устаревшего общественного договора в США и необходимости этот договор пересмотреть в эпоху ИИ он постоянно излагает как минимум последние пять лет. Изменение налоговой системы, общенациональный фонд, финансируемый за счет налогов от сверхприбылей, получаемых ИИ-компаниями, — мягко говоря, не новаторские идеи. И поведение руководителя одной из этих компаний продиктовано не только альтруизмом и заботой об общем благе.
Продать инвесторам идею, что OpenAI — компания такого класса, что ее продукты заставят пересмотреть весь социальный контракт немаленькой страны США, дорогого стоит. Очень дорогого. Особенно в ходе старта публичной кампании по подготовке к IPO.
Сами идеи вполне достойны обсуждения, конечно. Вот только контекст несколько сбивает пафос.

Сам текст свеженького эссе (на 13 страниц):
https://cdn.openai.com/pdf/561e7512-253e-424b-9734-ef4098440601/Industrial%20Policy%20for%20the%20Intelligence%20Age.pdf
Типичный комментарий: https://mltimes.ai/sem-altman-predlozhil-novyy-kurs-dlya-epohi-sverhintellekta/
Пост Альтмана пятилетней давности: https://moores.samaltman.com

Поскольку сам много и давно разными мероприятиями занимаюсь, очень люблю бывать на крупных презентациях наших сервисов. Там всегда нетривиальное оформление начинается еще до выступлений; команды помнят, с чего начинается театр;)
На фотке - вид еще пустого зала, нетривиальное его решение.
А по сути Дня Поиска, команды Поиска очень внятно объяснили, почему он вошел в десятку ИИ-приложений мира по версии a16z. Хороший пересказ доклада о новой архитектуре — по ссылке. Она лишний раз демонстрирует грамотное использование ИИ - часть удобного пайплайна обработки запроса и способ формирования толкового ответа — но не источник знаний сам по себе
https://naked-science.ru/article/hi-tech/yandeks-vnedril-v-poisk-g

Кстати, да, дата:)

Про Mythos и Glasswind вы уже, скорей всего, читали, со вчерашнего вечера эти новости от Anthropic бурно обсуждаются. Суть одной фразой: Anthropic объявила коалицию (AWS, Apple, Google, Microsoft, Cisco, CrowdStrike и др.) для защиты критической инфраструктуры с помощью новой секретной фронтирной модели — Claude Mythos Preview. Модель настолько хороша в поиске уязвимостей в коде, что нашла тысячи уязвимостей в массово используемых браузерах, операционках и прочих продуктах. Поэтому модель не будет доступна широкой публике, только достойным партнерам, обеспечивающим национальную безопасность США.
Не вдаваясь в обсуждение такой политики и вообще в ее надежность (монопольные достижения нынче недолго держатся), хочу отметить интересный момент. Сам по себе факт наличия такого количества дыр в коде массовых открытых продуктов, которые поддерживают тысячи классных программистов на протяжении многих лет, многое говорит о качестве написанного и вроде бы сотни раз трестированного людьми кода. Поэтому когда мы читаем, что год, написанный ИИ, небезопасен, ибо в нем нашли страшное, полезно вспоминать про хроническую дырявость написанного людьми кода.
Сам по себе факт наличия уязвимостей, который любят предъявлять сгенеренному ИИ коду, не делает его хуже человеческого: все несовершенны, и люди не исключение. Правильней сравнивать, кто в итоге плодит меньше ошибок и лучшее и быстрее отлавливает все-таки случившиеся. И тут не факт, кто окажется опасней.
И это не только программирования касается, но и прочих применений ИИ 🙂
https://www.anthropic.com/glasswing

В аккаунте NASA на Flickr есть немало фоток, сделанных членами миссии Артемида-II во время полета к Луне и ее облета. В том числе и ставший уже новой классикой кадр, который я сюда вставил. Все бесплатно, в любом разрешении — листайте, любуйтесь, качайте:)
https://www.flickr.com/photos/nasa2explore/55192084847/in/photostream/

Anthropic проиграл один из многочисленных раундов в сваре с Трампом (который, по-простому говоря, выкинул Anthropic из сектора госзакупок). Anthropic просил приостановить запрет до рассмотрения дела по существу.
Апелляционный суд D.C. отказал. Формулировка характерная: «на одной чаше — финансовый ущерб одной частной компании, на другой — контроль над тем, как военное ведомство закупает критически важный ИИ в условиях продолжающегося военного конфликта».
С другой стороны, Федеральный суд в Сан-Франциско некоторое время назад приостановил трамповский запрет для гражданских ведомств.
В итоге сохранилась нетривиальная ситуация, когда топовая ИИ-компания вдруг местами в черных списках соседствует с китайскими Huawei и ZTE. Очень интересно, чем в итоге все это кончится — и в процессе как повлияет на IPO Anthropic

https://www.cnbc.com/2026/04/08/anthropic-pentagon-court-ruling-supply-chain-risk.html

Роботы-гуманоиды внешне могут быть достаточно похожи на человека, но вот внутри все резко другое: электромоторы, редукторы, масса прочей совершенно нечеловеческой инженерии. Некоторые разработчики считают это ощутимым недостатком и разрабатывают альтернативные решения. Недостатки, в частности обусловлены тем, что сервомоторы нельзя плотно упаковать и они создают концентрацию массы вблизи суставов.
Вот очередная такая альтернатива: мягкие искусственные мышцы в виде волокон, усилие создается за счет гидравлики, а не механики. Одна из важных особенностей: такие мышцы умеют как сжиматься, так и растягиваться — а, значит, могут работать в паре “сгибатель - разгибатель” как многие в живых организмах.
Важные конструктивные преимущества такой мускулатуры в том, что у нее нет упомянутых выше недостатков: “artificial muscles in fiber form can be packed tightly inside a robot or exoskeleton and distributed throughout the structure, rather than concentrated near a joint.”
Ну, а проще говоря, WestWorld все ближе:); человекообразные роботы получают шанс стать еще человекообразней.
https://news.mit.edu/2026/new-type-electrically-driven-artificial-muscle-fiber-0409

В последнее время модно обсуждать модель монетизации ИИ-сервисов по принципу классических коммунальных услуг: сколько счетчик литров воды или киловатт-часов электроэнергии за месяц насчитал, за столько и платишь. Только считать будут не литры, а токены. Но вот OpenAI настойчиво придерживается другой традиции, медийное и интернетовской: монетизация по рекламной модели. Причем его прогнозы со временем становятся заметно агрессивней: еще год назад компания собиралась получить около 25 млрд долл от рекламы к 2030; теперь речь идет уже о больше 100 млрд. И это при том, что на текущий год прогноз составляет всего 2,5 млрд — темпы обещанного роста впечатляют, и они кратно превосходят планы по росту пользовательской базы.
Интересно будет посмотреть, что получится: удастся ли повторить рекламные достижения поисковых систем времен раннего интернета.
https://economictimes.indiatimes.com/tech/technology/openai-projects-2-5-billion-in-ad-revenue-this-year-100-billion-by-2030-report/articleshow/130142905.cms

Не просто совпадение: Андрей Карпаты и респектабельный деловой Forbes одними и теми же словами пишут про грустный — и сулящий массу неприятных последствий факт. Противникам ИИ и его адептам становится все труднее понять друг друга (и все менее интересно друг с другом разговаривать пытаться друг друга понять). По очень простой причине.
Карпаты формулирует ее так: “a lot of people tried the free tier of ChatGPT somewhere last year and allowed it to inform their views on AI a little too much.” Колумнистка Forbes, по сути, расшифровывает этот его тезис: “One group tried a free chatbot and found it unreliable. The other is using frontier agentic coding tools and watching them complete days of engineering work in hours. Both are right. They are just not talking about the same thing.”
И обе группы правы — в своем отношении к тому объекту, который для них ассоциируется с ИИ. Существенная разница, однако, в том, что экспертно работающие с современными ИИ-агентами вполне могут вспомнить свои первые шаги в прошлом и оценить всю отсталость позиции консерваторов. А вот консерваторы не готовы принять нарастающую свою неадекватность:(
Поскольку я и сам много общаюсь с разными аудиториями, вынужден констатировать, что и у нас ситуация такая же: разрыв между теми, кто освоился со своим новым когнитивным экзоскелетом и с его помощью помчался вперед, и теми, кто застрял в позапрошлогодних багах ИИ и смакует слово “слоп” как защиту от любых новостей, быстро растет.
https://www.businessinsider.com/andrej-karpathy-growing-gap-ai-understanding-2026-4
и
https://www.forbes.com/sites/josipamajic/2026/04/10/people-dont-agree-on-what-ai-can-do-but-they-dont-even-use-the-same-product/