惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

V
Vulnerabilities – Threatpost
雷峰网
雷峰网
GbyAI
GbyAI
F
Fortinet All Blogs
MyScale Blog
MyScale Blog
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
博客园 - 聂微东
V
V2EX
Jina AI
Jina AI
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
美团技术团队
Engineering at Meta
Engineering at Meta
T
Tenable Blog
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
Project Zero
Project Zero
Cloudbric
Cloudbric
Help Net Security
Help Net Security
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
L
LINUX DO - 热门话题
J
Java Code Geeks
WordPress大学
WordPress大学
S
Securelist
F
Full Disclosure
N
News and Events Feed by Topic
B
Blog
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
I
InfoQ
P
Proofpoint News Feed
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
U
Unit 42
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
Spread Privacy
Spread Privacy
P
Proofpoint News Feed
宝玉的分享
宝玉的分享
S
Schneier on Security
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
Schneier on Security
Schneier on Security
Google DeepMind News
Google DeepMind News
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
月光博客
月光博客
Martin Fowler
Martin Fowler
T
Threat Research - Cisco Blogs
小众软件
小众软件
V2EX - 技术
V2EX - 技术
Last Week in AI
Last Week in AI
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
The Last Watchdog
The Last Watchdog
D
DataBreaches.Net

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Моё мнение о Лаборатории нейронаук и поведения человека Сбера
Камиль Гадеев · 2026-06-28 · via Все публикации подряд на Хабре

Впервые я столкнулся с Лабораторией нейронаук и поведения человека буквально на этой неделе, прочитав статью на Хабре «ИИ может менять мнение человека. Мы проверили это на моральных дилеммах». Учитывая авторитет Сбера как разработчика лучшего в России ИИ, я отнесся к статье достаточно серьезно. Тем удивительнее было для меня то, что авторы (коллектив сотрудников Лаборатории нейронаук) отнеслись к своей статье менее серьезно.

Ошибки, которые я оптимистично классифицировал как опечатки, и крайне спорная интерпретация собственных экспериментов — всё это заставило меня попытаться проанализировать, что это за Лаборатория и какие цели она перед собой ставит.

Лаборатория нейронаук в науке

К сожалению, поиск в интернете не позволил мне найти ни одной научной публикации, кроме той, анонс которой был опубликован на Хабре и привлек моё внимание. То есть научное подразделение Сбера (я надеюсь, что само название «Лаборатория» подразумевает науку), созданное в 2019 году, за шесть лет не создало научного бэкграунда. И к этой статье у меня сразу возникли вопросы.

В первую очередь, это ошибки в описании методики проведения эксперимента. Авторы путаются в определении контрольной группы и расчете отклонений. Во вторую очередь, ошибки в применении философских терминов — например, искажение сути «деонтологии» (подробнее в комментариях к статье). С одной стороны, это похоже на опечатки, но с другой — демонстрирует легкость использования инструментов, когда во главу угла ставится заранее заданный результат.

В целом, статья пыталась доказать оригинальную концепцию руководителя Лаборатории Андрея Курпатова, предполагающую, что человек в своей основе является детерминированным биологическим автоматом, лишенным свободы воли, глубоко конформным и легко управляемым внешними стимулами или алгоритмами, в то время как его сознание лишь постфактум оправдывает уже принятые мозгом решения.

Но некорректная постановка эксперимента, скорее, доказывает обратное: участники успешно сохраняли свое первоначальное мнение, а «высокая конформность» авторами была получена лишь из-за перевернутой математической логики в расчете метрик (когда близость к ответам контроля почему-то была названа конформностью, а не независимостью). Впрочем, из-за путаницы в статье я не могу с уверенностью утверждать, что именно имели в виду авторы.

Более того, эксперимент, в котором в первой части шесть человек повторяют неверное суждение (без аргументов и обоснования), а во второй роботизированный голос приводит аргументы и объясняет, некорректен. Производить какое-то обоснованное сравнение здесь невозможно.

Человек — существо социальное. В первом случае ему проще согласиться публично, но в голове держать, что собеседники несут какую-то дичь и это как-то глупо, что и отражается в окончательной анкете. Во втором случае человек размышляет и соглашается. То есть фактически измеряется сила убеждения философского аргумента, а не субъекта давления.

Сам факт того, что в процессе общения с людьми отклонение между явно озвученным мнением и фактически указанным в анкете огромное по сравнению со случаем, где беседа шла с ИИ (56% и 2.6%), говорит об отсутствии давления со стороны ИИ и ставит под вопрос выводы препринта.

По сути, всё исследование Лаборатории доказало известный со времен Аристотеля факт: если человеку аргументированно объяснять, он может изменить свою точку зрения.

Что ж, возможно, цель у Лаборатории не наука, а что-то другое. Или, что хуже, заранее заданный вывод выстраивает исследование и результаты. Давайте оценим, над чем трудится Лаборатория.

Лаборатория нейронаук в бизнесе

Если учесть подход к человеку как к глубоко конформному биоавтомату, лишенному свободы воли, то направление исследований вполне последовательно и логично:

  1. Детекция эмоций: Разрабатываются методы анализа голоса, чтобы в реальном времени определять эмоциональное состояние Человек здесь рассматривается не как субъект, а как источник биометрических сигналов, которые нужно расшифровать без его ведома.

  2. Повышение лояльности: Серия методологий и фреймворков создания эмоционально клейкого клиентского опыта, в основе которых – знания о потребностях, эмоциях и психологии людей.

  3. Психопрофилирование от колл-центров до топ-менеджеров: Разрабатываются системы формирования профилей, которые собирают ваши цифровые следы и классифицируют вас. Интересен алгоритмический подбор в колл-центрах: система определяет нейропрофиль звонящего клиента и соединяет его с оператором, чей психотип лучше всего подходит для эффективного урегулирования. Схожие алгоритмы применяются и для профилирования самих сотрудников, отсеивая тех, кто не вписывается в математическую модель успеха.

Не факт, что всем этим занимается Лаборатория, но эти направления соответствуют задачам, поставленным перед ней. Первый зампред правления Сбербанка Лев Хасис прямо заявил: «Мы хотим благодаря разработкам лаборатории сформировать эмоциональную связь с каждым, кто соприкасается с продуктами нашей экосистемы, и расцениваем эту связь как основу нашей конкурентоспособности».

А издание CNews сообщило о загадочном направлении исследований Сбера — «ИИ-модель психической реальности человека», что вполне укладывается в логику задач Лаборатории.

То есть задач — подобрать инструменты для влияния на человека. Впрочем, желание компании быть конкурентоспособной вполне понятно, и я его поддерживаю. Другой вопрос, что основа, которая воспринята как база для выстраивания работы с клиентом, неверна.

Человек — это манипуляционный автомат, или субъект?

У Курпатова прослеживается простой тезис: человек вторичен, автоматичен и управляем. Как и любой простой тезис, его легко воспринимать и легко с ним соглашаться.

Проблема в том, что простота этого тезиса оборачивается его практической несостоятельностью.

Свести человека к автомату без свободы воли — значит проигнорировать фундаментальное свойство человеческой субъектности: способность к рефлексии и пересмотру собственных установок. И это свойство, как ни странно, подтвердили данные их собственного эксперимента. Отсутствие разрыва между публичным и приватным ответом в группе «ИИ с обоснованием» (всего 2,6%) — это не проявление конформности. Это проявление критического мышления: человек прочитал аргумент, согласился или не согласился, и публично заявил ровно то, что думает, в отличие от эпизода, где шесть человек навязывали своё мнение.

Попытка построить манипуляционные алгоритмы, опираясь на ложную механистическую парадигму, обречена на провал. Какой смысл во фреймворках и психопрофилировании, если сам объект управления (человек) вступает с системой в диалог, а не в одностороннее подчинение? Если подмена понятий «конформность» и «убеждение» видна каждому, читающему препринт, то насколько эти алгоритмы будут эффективны в реальной борьбе за клиента? Скорее всего, они будут давать ровно такой же шум, как и бесполезные опросники NASA-TLX в их же эксперименте.

В итоге мы получаем лабораторию, которая шесть лет работает над созданием «кнопки управления человеком», публикует статью, полную логических и математических ляпов, и в этой статье невольно доказывает лишь то, что люди — это не кнопки.

Успокаивает то, что человечность, продемонстрированная в научной статье с кучей авторов, наверняка сохранится и в остальных проектах Лаборатории.