Дайджест интересных новостей из мира ИИ, созданный нами с использованием нейросетей 📆

🇷🇺 Михаил Мишустин поручил Дмитрию Григоренко проработать с ИЦК варианты внедрения ИИ в промышленности
До конца года ИЦК должны представить в Правительство свои предложения по перспективным сервисам.

🤖 В Башкирии создали Совет по вопросам цифрового развития и внедрения технологий ИИ
Вице-премьер по внедрению ИИ Олег Ли будет обеспечивать взаимодействие органов власти и различных организаций по этому вопросу.

📷 Видеоаналитика с ИИ сократила уличную преступность в Петербурге на 19,5% к 2025 году
Городская сеть включает более 115 тыс. камер, 60 тыс. из которых подключены к видеоаналитике.

🏦 Сбер выпустил руководство по внедрению ИИ в производственный цикл цифровых компаний
Документ призван помочь цифровым лидерам, которые планируют перестроить работу организации в парадигме, изначально ориентированной на ИИ.

🏠 Группа «Самолет» запустила программу ИИ-амбассадоров – специалистов, отвечающих за внедрение ИИ в рабочие процессы 
Экономический эффект от реализованных в рамках программы технологических решений с начала 2025 г. составил около 200 млн руб. в год.

🥚 МТС запустила AIoT-платформу с ИИ-помощниками для цифровизации бизнеса
С её помощью компании могут создавать цифровых двойников своих активов, следить за их состоянием и управлять ими.

💥 ВТБ внедрил генеративный ИИ для помощи операторам контакт-центра
Внедрение ИИ в 2026 году позволит сэкономить более 50 тыс. часов времени обслуживания клиентов.

📞 T2 внедрил ИИ-систему для обработки запросов на линии по противодействию мошенничеству
Автоматизированные сервисы уточняют сценарий мошенничества, подсказывают шаги защиты и при необходимости переводят обращение на специалиста.

🪔 Ученые Google DeepMind разработали ИИ для формулирования научных гипотез
Нейросеть помогла биологам подобрать и проверить в опытах на клетках перспективную терапию острого лейкоза.

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

📡 Доверять нельзя никому. Даже вашему Wi-Fi роутеру

Теперь официально: немецкие ученые доказали, что обычный Wi-Fi — это не просто способ выйти в интернет, но и потенциальный инструмент для наблюдения, который сложно обнаружить.

Исследование, проведенное немецкими учеными из Технологического института Карлсруэ, показало, что стандартные Wi-Fi сети могут использоваться для идентификации людей с точностью, близкой к 100%. В отличие от предыдущих разработок, этот метод не требует дорогого оборудования и может работать, даже если у человека выключен телефон. Суть работы — в анализе радиоволн, которые создают "радиоизображение" человека, действуя как камера, использующая радиоволны вместо света.

Как это проверили?

Ученые сделали ставку не на сложные датчики, а на технологию, которая уже есть в каждом современном роутере — Beamforming Feedback Information (BFI):
➡️ BFI — это служебные данные, которые ваше устройство постоянно отправляет роутеру, чтобы улучшить сигнал.
➡️ Ключевая уязвимость в том, что эти данные передаются в открытом виде, и любой в зоне действия сети может их перехватить.
➡️ На основе этих данных ученые создали "радиоизображения" людей (силуэты, походка). Затем они обучили алгоритмы машинного обучения распознавать уникальные "отпечатки" движений каждого человека.

Самый впечатляющий этап — испытания с участием 197 добровольцев, которые ходили перед роутером. Как только модель ИИ была обучена, она идентифицировала человека буквально за несколько секунд.

Результаты работы звучат как предупреждение из будущего.

1️⃣ В ходе тестов система идентифицировала людей с точностью "почти 100%". Она прекрасно работала независимо от того, как человек шел и под каким углом находился к роутеру.

2️⃣ Поскольку Wi-Fi есть в кафе, аэропортах и офисах, эта технология может превратить их в скрытые системы слежки. Как отметил один из исследователей, Юлиан Тодт, проходя мимо обычной кофейни, вас могут не только идентифицировать, но и отслеживать в будущем.

3️⃣ Ученые прямо заявляют, что технология создает риски для фундаментальных прав, особенно в странах, где ее можно использовать для слежки за гражданами без их ведома.

Какие неочевидные выводы можно сделать?

Представьте, что законы о защите данных написаны для эпохи камер и микрофонов. Слежка через "радиоотпечаток" человека не регулируется ими, так как формально это не запись изображения или звука. Это может позволить властям или компаниям собирать биометрические данные людей в обход существующих правовых норм, пока законодательство не догонит технологии.

Другой аспект проблемы заключается в том, что технология превращает любую точку доступа в датчик, который невозможно отключить или даже заметить. Представьте себе район, где каждый умный домофон, стиральная машина и лампочка с Wi-Fi становятся частью огромной системы наблюдения. Это создает не точечный контроль, а тотальное, почти "биологическое" покрытие.

Наконец, компании, которые предлагают бесплатный Wi-Fi, получат новый, чрезвычайно ценный товар для продажи — не просто историю ваших перемещений, а ваш уникальный "радио-профиль". Его нельзя сменить, как пароль, потому что ваша походка и телосложение уникальны. Это порождает рынок не просто данных о поведении, а рынок "биометрической недвижимости".

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

Дайджест интересных новостей из мира ИИ, созданный нами с использованием нейросетей 📆

🇷🇺 В Госдуме предложили не считать автоматическим нарушением наличие до 10% ИИ-контента в студенческих работах
Депутаты считают, что такой показатель должен быть основанием для содержательного анализа работы, а не для автоматического применения негативных последствий.

🏫 В российских школах с 1 сентября появится профиль «Искусственный интеллект»
В феврале министерство уже включило учебники «Введение в ИИ» для 5–6-х, 7–8-х и 9-го классов в федеральный перечень школьных пособий.

📝 В Ленобласти создали межведомственную комиссию по ИИ под руководством губернатора
Основными задачами комиссии станут выработка единых подходов к внедрению технологий, устранение избыточных барьеров и координация действий всех участников процесса.

🤖 Университет Иннополис и Rubetek Lab открыли лабораторию робототехники и ИИ
В лаборатории будут разрабатывать робототехнические решения для реализации мелкомоторных операций, алгоритмы компьютерного зрения и ИИ-систем для умных устройств.

🤖 Ученые Института ИИ AIRI разработали новый метод обучения ИИ для анализа научных наблюдений
Работа успешно проверена как на двумерных синтетических задачах, так и на данных, полученных при наблюдениях за развитием эмбриональных стволовых клеток на протяжении 30 дней.

🔎 Компания «Архитех ИИ» разработала инструмент для поиска дипфейков
KodikScan определяет, создан ли контент искусственным интеллектом и поможет выяснить, какой нейросетью.

🐩 Китайская компания Meng Xiaoyi представила ИИ-устройство для "перевода" поведения и звуков домашних животных на человеческий язык
Устройство PettiChat, представляет собой ошейник весом 27,2 грамма, который крепится на шею питомца, точность системы достигает 95%.

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

🤩 В Nature опубликовали сразу три работы об ИИ-инструментах для науки

Представили агента Robin (FutureHouse), который автоматизирует весь цикл от гипотезы до анализа данных и уже нашел кандидатов для лечения возрастной дегенерации сетчатки. Еще опубликовали информацию о сервисе Empirical Research Assistance, который пишет научный код под конкретную задачу.

Самая масштабная работа — о Co-Scientist. Это не языковая модель с набором ролевых промптов, а мультиагентная система на базе Gemini, где пять специализированных агентов делают разные части работы:

➡️ Generation agent предлагает области исследования и первичные гипотезы на основе литературы и структурированных баз данных.
➡️ Proximity agent кластеризует гипотезы — чтобы система не схлопывалась в одну линию мышления и покрывала пространство поиска шире.
➡️ Reflection agent играет роль рецензента: критикует каждую гипотезу на корректность, новизну и строгость.
➡️ Ranking agent проводит «турнир идей» — попарные сравнения и симулированные научные дебаты .
➡️ Evolution agent дорабатывает, рекомбинирует и расширяет лучшие гипотезы.

Три верифицированных кейса проведенных исследований из статьи:

1️⃣ Острый миелоидный лейкоз: система предложила репозиционирование существующего препарата для лечения AML. Лабораторное подтверждение получено.

2️⃣ Фиброз печени: предложены новые терапевтические мишени. Проверка идёт.

3️⃣ Антимикробная резистентность: это самый показательный кейс. Исследовательская группа попросила Co-Scientist изучить, как cf-PICIs (капсид-образующие фаговые острова) существуют сразу в нескольких видах бактерий. Это была тема их недавнего, но ещё не опубликованного открытия. Система независимо предположила: cf-PICIs взаимодействуют с разными фаговыми хвостами, расширяя круг хозяев. Именно это учёные только что открыли сами.

Что еще можно исследовать?

➡️ Drug repurposing — поиск новых применений существующих препаратов: самый быстрый путь к клинике, препарат уже проверен на безопасность.

➡️ AMR — механизмы распространения резистентности, которые требуют синтеза микробиологии, экологии и эволюции одновременно.

➡️ Онкология — комбинации мишеней в сложных раках, где один специалист физически не может держать в голове всю литературу.

➡️ Редкие болезни — малоизученные области, где Co-Scientist может стать первым систематическим «читателем» всего, что написано.

Основная критика: что может пойти не так

Агент-рецензент и агент-генератор — это один и тот же Gemini. Никакой подлинной эпистемической независимости между ними нет. Система судит собственные идеи собственными же паттернами.

Ранжирование гипотез элегантно, но нет гарантии, что «победившие» гипотезы верны, а не просто хорошо сформулированы.

Кейс с cf-PICIs впечатляет, но допускает два прочтения: либо подлинное независимое открытие, либо сложное сопоставление паттернов из публичной литературы, которую учёные сами же цитировали ранее. Разграничить их без дополнительных экспериментов невозможно.

Co-Scientist генерирует гипотезы — и на этом останавливается. Wet-lab шаг по-прежнему требует людей. Для областей с небольшой или разрозненной литературой система работает хуже: ей просто не на чем рассуждать.

Главная ценность Co-Scientist — это не замена учёного, а преодоление специализации. Биолог читает биологию. Химик читает химию. Co-Scientist может мгновенно синтезировать литературу из трёх областей и предложить гипотезу на стыке.

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

📕 Папа Лев XIV выпустил первую энциклику своего понтификата «Magnifica Humanitas» на 82 страницы. Тема — искусственный интеллект

Это первый в истории официальный ответ церкви (институции с 1,4 млрд последователей) на вопрос, который ИИ-отрасль сама отказывается решать: на чьей стороне должен быть ИИ, если придётся выбирать.

Энциклика — не пресс-релиз и не заявление. Это наивысший уровень официального учительства церкви: обязательный для всех католиков, адресованный одновременно верующим и людям доброй воли.

Поводом для энциклики исторически служили только события, меняющие условия человеческого существования:

🦴 Rerum Novarum (1891, Лев XIII) — промышленная революция, эксплуатация рабочих
🦴 Humanae Vitae (1968, Павел VI) — контроль рождаемости
🦴 Laudato Si' (2015, Франциск) — климатический кризис
🦴 Теперь — ИИ

Лев XIV подписал документ именно 15 мая — в 135-ю годовщину Rerum Novarum. Тогда Церковь встала перед лицом промышленного капитализма, теперь — перед концентрацией технологической власти «в руках горстки корпораций».

Что в документе?

Отмечается, что технология «никогда не нейтральна, поскольку несёт на себе характер тех, кто её создаёт, финансирует, регулирует и использует». В документе 5 глав: достоинство человека, достоинство труда, социальная справедливость, семья и молодёжь, мир.

Ключевые тезисы:

➡️ Автономное оружие на базе ИИ — «спираль уничтожения», неприемлемая морально.
➡️ Системы, заменяющие «человеческое суждение в вопросах совести», несовместимы с достоинством личности.
➡️ Человечество перед выбором: «построить новую Вавилонскую башню или город, где Бог и человек обитают вместе».
➡️ ИИ не зло само по себе — но требует прозрачности, регуляции и объяснимости.

Формат презентации — нетипичный. Обычно папы делегируют представление энциклики кардиналам. Лев XIV вышел лично. На сцене рядом с ним — Кристофер Ола, сооснователь Anthropic и руководитель направления интерпретируемости. Ола сказал прямо: разработчики ИИ не могут в одиночку определять его этические границы, потому что сами находятся под влиянием «амбиций, конкуренции и финансового давления». Нужны внешние информированные критики.

Но именно здесь возникает главное противоречие.

Пока папа и Anthropic говорят о необходимости объяснимого ИИ, влиятельный анонимный сотрудник OpenAI под ником Rune публикует противоположный тезис: требовать от ИИ «понятных» действий — значит блокировать цивилизацию. ИИ станет автономной цивилизационной функцией. Судить его решения с человеческой позиции — как стаду обезьян управлять корпорацией. Это не маргинальная позиция, а взгляд изнутри ведущей лаборатории. И он прямо противоположен тому, что стоит за появлением энциклики.

С одной стороны — Anthropic, Карпаты, папа Лев XIV: ИИ должен быть объяснимым, контролируемым, подотчётным человеку. Интерпретируемость — не опция, а условие выживания.

С другой — тезис о том, что сверхразум, ограниченный требованием понятности, перестаёт быть сверхразумом. Что контроль и мощь — взаимоисключающие вещи.

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

Дайджест интересных новостей из мира ИИ, созданный нами с использованием нейросетей 📆

🇷🇺 Владимир Путин заявил о создании международного альянса в области ИИ по инициативе РФ
Также Президент РФ предложил провести в 2027 году на территории России встречу на высоком уровне, посвященную вопросам развития суверенных моделей ИИ.

📑 Комитет Госдумы по экономической политике одобрил законопроект, упрощающий введение ЭПР в сфере ИИ-инноваций
Таким образом устранится одно из ключевых препятствий для внедрения ИИ в областях, где нормативное регулирование еще не сформировано.

🧑‍⚖️ Верховный суд России впервые обобщит судебную практику по делам, связанным с использованием ИИ
Судам предстоит оценить, насколько часто использование ИИ становится предметом судебных споров или совершенных правонарушений.

⛽️ «Газпром нефть» разработала ИИ-сервис для экологичного поиска месторождений с учетом природных особенностей регионов
Система создает высокоточные модели участков и планирует геологоразведку в обход лесов ценных и редких пород деревьев.

🧠 Ученые СПбПУ создали ИИ-модель для анализа активности нейронов мозга
В основе созданной нейросети лежит архитектура, которая изначально была разработана для анализа человеческого языка.

🛒 Fix Price внедряет собственный ИИ-сервис для контроля наличия товаров на полках и актуальности ценников
По итогам внедрения сервиса OSA в 500 магазинах, в отдельных точках зафиксирован прирост оборота до 2%.

💜 Компания Марка Цукерберга Biohub представила новую ИИ-модель для исследования белков
Система научилась настолько точно моделировать биологические процессы, что ученые могут проектировать белки на компьютере, а затем подтверждать их работоспособность в лаборатории.

🇨🇳 Китай вводит ограничения на поездки за границу для стратегически важных ИИ-специалистов
Под требование получать разрешение на поездку в другие страны попали люди, разрабатывающие ИИ-системы, включая высокопоставленных сотрудников Alibaba и DeepSeek.

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

🧠 Глава DeepMind Демис Хассабис впервые публично использовал слово «сингулярность». Почему это важно?

Он закрыл ежегодную конференцию Google I/O фразой "мы стоим у подножия сингулярности" намеренно, и затем подтвердил это в интервью Axios: слово выбрано, чтобы заставить экономистов и политиков воспринимать темп происходящих изменений максимально серьёзно.

Почему это высказывание заслуживает отдельного внимания, хотя кажется, что это просто красивая фраза?

Хассабис — нейроучёный по образованию, нобелевский лауреат по химии за AlphaFold, CEO исследовательского подразделения Google, которое первым решило задачу создания ИИ-алгоритма для победы над человеком в Go, проектирования модели сворачивание белка и разработки подхода для освоения ИИ формальной математики.

У него редкая комбинация компетенций: понимание того, что происходит внутри ИИ-моделей с точки зрения вычислительной нейронауки, и понимание того, что такое интеллект с точки зрения биологии. До Google I/O его прогноз появления AGI звучал как «после 2030». Теперь 2029 назван реальным возможным сроком для появления AGI. И это сдвиг в его оценке, предполагающий более быстрое наступление новой эры.

Он предложил конкретный бенчмарк — тест Эйнштейна: взять фронтирную модель, дать ей блок знаний человечества до 1901 года и проверить, может ли она самостоятельно прийти к открытиям 1905-го года — специальной теории относительности, фотоэффекту, броуновскому движению, анализу устройства и свойств атома. Модель должна построить эти знания "с нуля" из первичных принципов и фактов.

Хассабис говорит: «Сегодня системы явно не могут это сделать. Но я не вижу причины, почему в будущем (...уже до 2030...) они не смогут». Это мягкая, но однозначная формулировка от человека, видящего процесс изнутри.

Многие мировые издания цитируют Хассабиса: «Можно представить агентную эру 2027 года как форму репетиции. Мы учимся управлять системами, которые действуют автономно». И в результате мы увидим масштаб воздействия ИИ на технологическое развитие как 100-кратный от Промышленной революции эффект и всего лишь за десятилетие.

Самое сильное раздражение Хассабиса связно с тем, что его не понимают: «Мои друзья-экономисты, по-моему, всё ещё не воспринимают достаточно серьёзно будущие перемены».

Параллельно сооснователь Anthropic Джек Кларк в Оксфорде спрогнозировал, что в 2028 ИИ уже будет проектировать следующую версию самого себя.

Два соосновтеля двух ведущих лабораторий в одну неделю публично и с цифрами сделали важное заявление с похожим смыслом. И у Google и Anthropic нет мотива синхронизировать такие заявления. Это предупреждение всему миру, которое основано на реальном наблюдении за процессом, а не на посылах для инвесторов.

Конечно, AGI-прогнозы выходят каждые несколько лет, и понятие остаётся аморфным: тест Эйнштейна нельзя верифицировать без дополнительных договорённостей о критериях. Важно другое. Люди, видящие процесс изнутри, начали говорить одинаково. Если они правы хотя бы приблизительно, решения, принимаемые сегодня в регулировании, безопасности и корпоративной стратегии, имеют значительно более короткий горизонт, чем принято считать.

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

Дайджест интересных новостей из мира ИИ, созданный нами с использованием нейросетей 📆

🧑‍⚖️ Верховный суд впервые урегулировал применение ИИ в ходе судебного разбирательства
Впервые на уровне пленума разъяснено: если сторона представила сведения о фактах, полученных с использованием нейросети, она обязана уведомить об этом суд.

⚡️ В реестр российского ПО внесли первый ИИ для чиновников
Задача платформы «ИИ-ассистент для чиновников» — помощь в принятии решений, удаление ненормативных выражений из отчетов и создание списков поручений.

📞 Билайн AI внедрила систему видеоаналитики для мониторинга качества обслуживания в 10 поликлиниках Поволжья
За 6 месяцев ИИ помог сократить очереди на 30% и снизить число инцидентов с пустой стойкой и длинными очередями на 57%.

🍏 ИИ-решения принесли Х5 5 млрд руб. дополнительной операционной прибыли
С 2025 г. компания начала промышленное применение ИИ в ряде направлений — от коммерции и логистики до клиентского опыта и корпоративных функций.

🏦 Исследователи «Т-Технологий» разработали новый метод обучения визуально-языковых моделей
Эксперименты показали, что при дообучении методом VL-DAC модели требуется в 1,5—2,5 раза меньше шагов для успешного выполнения задачи.

⚡️ Институт ИИ и цифровых наук ВШЭ представил платформу предиктивной аналитики для бизнеса
Система позволяет на ранних стадиях идентифицировать аномалии, основываясь на данных компании и внешних источниках.

🖥 Anthropic стала самой дорогой компанией в сфере ИИ, обогнав OpenAI
В результате рыночная капитализация компании достигла $965 млрд.

👱‍♂️ Великобритания с 2027 года будет использовать ИИ для выявления реального возраста беженцев
Сотрудники иммиграционной службы будут применять ИИ-систему "оценки возраста лица" для определения возраста через "просмотр фотографии лица".

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

➕ ИИ не просто решил задачу 80-летней давности. Он показал математикам новый способ думать

20 мая внутренняя reasoning-модель OpenAI опровергла гипотезу, которую математик Пол Эрдёш сформулировал в 1946 году и которую 80 лет никто не мог ни доказать, ни опровергнуть. Само по себе это уже большое событие. Но интереснее то, что произошло дальше.

Математики Томас Блум, Уилл Сэвин, Карл Шилдкрат и Дмитрий Железов из Манчестерского университета взяла ключевой приём из доказательства OpenAI и немедленно опровергла уже другую гипотезу сумм-произведений для действительных чисел — о соотношении между множествами сумм и произведений элементов конечного множества. Эта гипотеза считалась верной для целых и действительных чисел одновременно и не вызывала сомнений ни у кого из специалистов.

Лауреат Филдсовской премии Тим Гауэрс и математик Мелани Вуд из Гарварда подтвердили доказательство. Вуд при этом заметила: если бы эксперты, которые разбирали ответ модели, потратили то же время на поиск контрпримера, они бы, вероятно, нашли его сами. Метод не был принципиально недоступен людям, но ИИ помог его найти.

Что-то похожее было и после победы AlphaGo над Ли Седолем в 2016 году, когда игроки в го начали копировать тактики, которые ИИ применял впервые. За несколько лет средний уровень игры в го среди людей заметно вырос. Модель не заменила игроков — она расширила их пространство возможных ходов.

Здесь происходит аналогичное. Модель не решала задачу традиционными геометрическими методами — она зашла с другого конца и применила аппарат из смежной области.

Математики увидели приём, поняли его структуру и сразу воспользовались им там, где сами не догадались бы искать.

Что именно перенесли математики?

Задача о единичном расстоянии относится к геометрии: как расставить n точек на плоскости, чтобы число пар на расстоянии равное единице было максимальным? 80 лет все предполагали, что лучшее — это квадратные решётки. Модель OpenAI нашла бесконечные семейства конфигураций.

Модель решила геометрическую задачу инструментами алгебраической теории чисел — бесконечными башнями классовых полей и теоремой Голода-Шафаревича 1964 года. Эти инструменты теоретики чисел знали хорошо. Никто не думал их применять к вопросу о точках на плоскости. Связь была неочевидна.

Именно этот приём — перенос башен классовых полей в геометрический контекст — математики взяли и немедленно применили к другой задаче.

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

💻 Самый популярный блогер мира внезапно выпустил конкурента ChatGPT

Несколько дней назад YouTube блогер Феликс Шёльберг, известный во всем мире как PewDiePie, выложил в открытый доступ новую платформу Odysseus. Он сообщил об этом своей аудитории фразой: «MY trillion $Dollar Project is finally OUT». И уже за первые 48 часов получил 30 000 звёзд на GitHub. Многие стартапы с миллионными венчурными деньгами не видят такого за целый год.

PewDiePie — это автор обзоров видеоигр и рассказчик о своих путешествиях. Но за последний год он тихо переквалифицировался: собрал свой GPU-суперкомпьютер за $20 000, дообучил собственную модель и задокументировал всё публично. Результат — не ИИ-модель и не чатбот, а полноценный ИИ-воркспейс, который работает целиком на железе частного пользователя.

Что умеет Odysseus?

Довольно многое: Chat + Agents + Deep Research + Email + Model Serving + Markdown-редактор + слепое сравнение моделей. Агенты выполняют команды в терминале, редактируют файлы, ходят в сеть. Cookbook — автоматически сканирует ваше железо и скачивает подходящие веса. Никакой телеметрии, никакой подписки, никаких данных на чужих серверах.

Три варианта запуска без покупок:

1️⃣ Бесплатно через API: подключаете OpenAI или Anthropic API-ключ и работаете в одном интерфейсе вместо пяти разных вкладок. Данные хранятся локально.
2️⃣ Локально на маке M2/M3: модели 7B–14B через Ollama работают плавно, бесплатно, всё оффлайн.
3️⃣ Полноценно на GPU (RTX 3080/4070 и выше): модели 70B+ прямо на вашем железе, ответы быстрые, полный контроль.

Самая сложная часть проекта — не кодинг

PewDiePie нужно было правильно решить, для кого это. Все существующие решения, такие как Open WebUI, LM Studio, AnythingLLM, сделаны для разработчиков.

Odysseus целится в обычного человека, чья первая реакция на Ollama обычно выражается в большом удивлении.

В итоге получилось сделать интерфейс без настройки CUDA, без ручной загрузки весов, без JSON-конфигов. Слоган на сайте тоже подкупает: «No sales team, no demo request, no Trojan horse».

Кому это вообще может быть нужно?

Например, журналисту, ведущему расследование, у которого источники и документы не должны уходить за пределы машины. Еще юрист или врач, работающий с персональными данными пациентов. Малый бизнес, где вся переписка с ИИ есть коммерческая тайна, а не обучающие данные OpenAI. Любой, кому надоело платить $20/мес за Claude, $20 за ChatGPT и ещё $20 за Gemini.

30 000 звёзд за 48 часов набрал не разработчик, а блогер, которому доверяет аудитория и который построил что-то, в чём он сам нуждался. Новая ниша выглядит именно так: не сверхмодель, а инструмент с душой, экспертизой и пониманием проблемы, которую никто рядом не решал достаточно доступно.

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

❗ Мо Гавдат: следующие 15 лет будут адом до рая

Один из крупнейших мировых экспертов Мо Гавдат дал интервью для Diary of a CEO с заголовком "You Only Have 3 Years Left Before It Hits".

Гавдат — бывший Chief Business Officer Google X — подразделения, где рождались Waymo, Project Loon и Wing. Он ушёл из компании в 2018 году после смерти сына Али, написал книги "Solve for Happy" и "Scary Smart", которые опередили общественную дискуссию о важности счастья человека в современном мире. Сейчас Гавдат строит AI-стартап Emma.love.

Его авторитет — не академический. Он был в команде, где принимались решения, определившие современный технологический мир. Его прогнозы — сочетание внутреннего знания и моральной позиции.

Главные идеи из интервью

Он приводит сравнение, от которого нельзя отмахнуться: Великая депрессия уничтожила всего 6% рабочих мест за десятилетие — Гавдат же говорит о 30% сокращении к 2028 году в ряде секторов. Масштаб больше в 5 раз.

Главный механизм капитализма — арбитраж труда, и он начинает ломаться: компания всегда платит человеку меньше, чем он создаёт. Но когда ИИ выполняет задачи за цену, стремящуюся к нулю, механизм разрушается. Покупательская способность общества падает раньше, чем появляется новая занятость.

Среднего класса не будет. Гавдат утверждает: «Если вы не в топ-0.1%, вы крестьянин. Среднего класса нет. Новые рабочие места от ИИ — это 100% бессмыслица».

Главное противоречие

В майском выпуске MIT Technology Review при этом говорится, что данные пока не подтверждают волны увольнений сотрудников. Цифра в 30% — это интуитивое предупреждение, а не эконометрический прогноз. Исторически каждая технологическая революция в итоге порождала больше рабочих мест, чем уничтожала. Но вопрос в том, сколько времени занимает адаптация. Гавдат считает, что в этот раз будет недостаточно.

Это коснется всех?

Развитые страны пострадают первыми и сильнее всего. Автоматизация начинается с офисных профессий — аналитики, юристы, маркетологи, менеджеры среднего звена.

Развивающиеся страны, казалось, в безопасности: дешёвый труд был их конкурентным преимуществом. Теперь ИИ обнуляет это преимущество раньше, чем у них появится инфраструктура для переподготовки. Россия здесь не исключение: большой сектор офисных профессий уязвим не меньше, чем в развитых странах.

Что делать?

Гавдат не даёт утешительных советов, но его логика подсказывает направление:
✅ Стать лучшим в своём деле: выживет не «хороший», а тот, кто незаменим в своём контексте.
✅ Инвестировать в неавтоматизируемые навыки: эмпатию, лидерство, этический суд, творческое мышление.
✅ Не ждать, пока шок придёт: у нас есть окно в три года, говорит Гавдат, 2026–2029 — самые критические годы.

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться