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

T
Threatpost
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
V
Visual Studio Blog
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
Forbes - Security
Forbes - Security
人人都是产品经理
人人都是产品经理
N
Netflix TechBlog - Medium
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
WordPress大学
WordPress大学
Webroot Blog
Webroot Blog
Jina AI
Jina AI
H
Hacker News: Front Page
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
T
Troy Hunt's Blog
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
AI
AI
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
Help Net Security
Help Net Security
美团技术团队
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
博客园 - 叶小钗
P
Privacy International News Feed
A
Arctic Wolf
IT之家
IT之家
云风的 BLOG
云风的 BLOG
S
Security Affairs
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
The Cloudflare Blog
博客园 - 司徒正美
Vercel News
Vercel News
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
SecWiki News
SecWiki News
K
Kaspersky official blog
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
N
News and Events Feed by Topic
S
Schneier on Security
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
有赞技术团队
有赞技术团队
PCI Perspectives
PCI Perspectives
F
Fortinet All Blogs
T
Tenable Blog
Spread Privacy
Spread Privacy
T
The Blog of Author Tim Ferriss
S
Securelist
L
LangChain Blog
Latest news
Latest news
Cloudbric
Cloudbric
博客园 - 三生石上(FineUI控件)

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
Слишком опасен, чтобы показать? Что скрывается за запуском Claude Mythos
Spectrumm (B · 2026-04-25 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение10 мин

Охват и читатели174

Мнение

Перевод

Опасный ИИ? Маркетинговый трюк? Или своеобразная «крыша»?

Чуть больше недели назад Anthropic представила миру свою модель Claude Mythos — и, надо сказать, у публики на этом месте буквально сорвало крышу. И понять почему нетрудно.
Mythos — это, по сути, кибербезопасностный бот: он умеет просматривать код, находить уязвимости и даже подбирать к ним эксплойты. Всего за несколько недель, как утверждают в Anthropic, Mythos обнаружил тысячи zero-day-уязвимостей во всех основных операционных системах и браузерах.

Разумеется, в самой Anthropic настолько обеспокоены последствиями возможного публичного доступа к такой модели — а также тем, что другие компании могут создать не менее опасные системы, — что пока запускают её лишь в формате preview-доступа: для исследователей, государственных структур и крупнейших разработчиков ПО, чтобы те успели подготовиться к надвигающейся волне кибератак, которую, по их словам, спровоцируют такие модели.

Но, будем откровенны, как и многие AI-бро, Anthropic давно заслужила репутацию компании, в которой маркетингового тумана зачастую больше, чем реальных шагов. Так что стоит спросить прямо: перед нами действительно та самая ИИ-армада, о которой нас предупреждали? Или это просто очередной рекламный спектакль?


Почему здесь стоит быть скептиками

Надо признать: момент, в который состоялся запуск Mythos, выглядит настолько удачно-случайным, что невольно вызывает серьёзные подозрения.

Всего несколько недель назад главный продукт компании — Claude Code — публично полоскали на всех углах. Директор AMD раскритиковал этот кодовый ассистент за то, что тот поглупел и обленился: он уже не справляется с задачами, в которых раньше чувствовал себя уверенно. Это можно объяснить и недавней внутренней запиской OpenAI, где говорится, что Anthropic упёрлась в нехватку вычислительных ресурсов, и сообщениями о том, что Claude регулярно переживает сбои, бьющие по качеству сервиса. Проще говоря, возможно, что Anthropic действительно пришлось «упростить» Claude, чтобы выдержать наплыв бывших пользователей OpenAI.

А потом случилось ещё и вот что: из-за того, что значительная часть обвязки Claude, по сути, была наскорую руку «навайб-кожена», исходный код утёк — и весь мир получил возможность заглянуть внутрь. Ирония, конечно, впечатляющая: компания, существование которой, по сути, невозможно без присвоения огромных массивов чужих защищённых авторским правом материалов — уступая в этом разве что OpenAI, — внезапно заявила, что утекший код является её интеллектуальной собственностью, и отправила порядка 8 000 жалоб по copyright, чтобы зачистить публикации.

С точки зрения этики, кибербезопасности и просто компетентности выглядит это, мягко говоря, не лучшим образом. Особенно если помнить, что к концу года компания собирается выходить на IPO.

И вот на этом фоне Anthropic вдруг заявляет, что создала невообразимо мощный ИИ, настолько опасный, что нам его нельзя даже толком попробовать — не говоря уже о том, чтобы независимо проверить заявленные возможности. Совпадение, конечно, удивительное.
Почти как если бы это был идеальный маркетинговый инструмент, чтобы утопить в шуме все проблемы и прессу, которая обрушилась на Anthropic за последний месяц.

Это, разумеется, не доказывает, что Mythos — исключительно липа. Но, по меньшей мере, говорит о том, что здесь необходима здоровая доза скепсиса.

И важно помнить: к скепсису призывают не только интернет-чудаки вроде меня. Сомнения в истории вокруг Mythos высказали влиятельные исследователи ИИ, отраслевые эксперты и даже инвесторы из Big Tech.

Нейробиолог и исследователь ИИ Гэри Маркус заявил, что риски Mythos раздуты, и добавил: «В некотором смысле у меня есть ощущение, что нас просто разыграли».
Янн Лекун, один из так называемых «крёстных отцов ИИ», вообще отмахнулся от Mythos, назвав всё это «чушью, порождённой самообманом», и отметил, что другие, более компактные модели уже умеют выполнять те же задачи.
Доктор Хайди Хлааф, главный научный сотрудник AI Now Institute, сказала, что заявление о Mythos построено на слишком расплывчатом языке и не содержит тех метрик, которые нужны для проверки заявлений Anthropic. Это заставило её усомниться, не было ли всё это задумано прежде всего для привлечения инвестиций — без излишнего контроля и неудобных вопросов.
Дэвид Сакс, возможно, один из самых одиозных представителей PayPal-мафии — а на мой взгляд, просто законченный кретин, но что куда важнее для нашего разговора, ещё и инвестор Big Tech, — заявил, что у Anthropic уже есть история использования «тактики запугивания» для разогрева хайпа, а значит, к их словам следует относиться с большой осторожностью.

Когда даже такие люди начинают предупреждать, что технологические заявления звучат чересчур раздутыми, это уже само по себе тревожный сигнал.

Иными словами, перед нами хор осведомлённых людей — с очень разными политическими и этическими взглядами, — которые в один голос говорят: с Mythos, возможно, всё не так, как кажется.

Нельзя не упомянуть и то, что независимый анализ эту точку зрения скорее поддержал. AISI — одна из организаций, получивших доступ к превью-версии Mythos и протестировавших её возможности. Да, они признали, что в части моделирования кибератак это шаг вперёд. Но одновременно подчеркнули: это не такой уж гигантский скачок, как пытается представить Anthropic.

И, наконец, в официальной истории Anthropic зияет одна особенно заметная дыра.

Если Mythos настолько выдающийся, почему его не использовали, чтобы предотвратить утечку Claude?
Казалось бы, если ваша компания вот-вот собирается стать чуть ли не главным экспертом по поиску уязвимостей в программном обеспечении, а впереди, как вам кажется, надвигается цунами ИИ-кибератак, то первое, что вы должны сделать, — это применить собственный кибербезопасностный ИИ, чтобы как следует залатать все дыры в своих же системах.

Странно выглядит ситуация, в которой у Anthropic якобы есть модель уровня Mythos — и одновременно происходит столь крупная утечка. Тут возможны разные объяснения:
либо Mythos не умеет того, что ей приписывают;
либо сам Claude настолько хаотично «навайб-кожен», что его баги и уязвимости почти невозможно нормально исправить;
либо Anthropic попросту не доверяет Mythos настолько, чтобы подпустить его к Claude, опасаясь, что тот всё окончательно сломает.

Какой бы ни была правда, эта несостыковка выглядит очень нехорошо.

Итак: скепсис необходим. Хорошо. Но какие именно вопросы следует задавать?


Вопросы, которые задаю себе я

Я не специалист по ИИ. Я всего лишь смертельно выгоревший аутичный мужик с доступом в интернет. Поэтому «правильного» ответа я вам не дам. Но могу, по крайней мере, перечислить вопросы, которые задаю сам, пытаясь понять, что здесь происходит. Возможно, они пригодятся и вам как отправная точка.

1. Насколько вообще «качественны» найденные уязвимости?

То, что Mythos заявляет о тысячах обнаруженных zero-day-уязвимостей, ещё не означает, что речь действительно идёт о взламываемых, эксплуатируемых рисках.
Например, Дэниел Стенберг, основатель и ведущий разработчик cURL, сказал The Register, что подобные инструменты нередко ошибочно помечают неэксплуатируемые баги как уязвимости, тем самым создавая для команд дополнительное давление и море информационного мусора.

Anthropic, конечно, утверждает, что Mythos Preview в 72,4% случаев умеет находить рабочие эксплойты. Но это вполне может оказаться просто рекламным блеском. В конце концов, само понятие «эксплуатируемости» — вещь подвижная.
Нам нужно убедиться, что Mythos не просто швыряет макароны в стену в надежде, что что-нибудь прилипнет, а действительно способна выявлять реальные риски в реальном коде.

Когда организации, уже получившие доступ к Mythos Preview, выйдут за пределы лабораторных бенчмарков — под которые ИИ, как известно, очень легко подгоняется, — и перейдут к полевому тестированию, тогда, вероятно, мы и получим ответ.

2. Насколько узкоспециализирована эта модель?

По целому ряду причин — например, из-за гипотезы Флориди и границы эффективности вычислений — создавать универсальные модели, которые были бы существенно лучше нынешних, становится всё труднее. Следовательно, Anthropic почти наверняка пришлось сильно сузить специализацию Mythos, превратив её из универсального чат-бота вроде Claude или ChatGPT в специализированный кибербезопасностный инструмент.

То, что Anthropic сейчас ограничена вычислительными ресурсами, — ещё один косвенный аргумент в пользу того, что Mythos, скорее всего, очень узкая модель.

И здесь возникает вопрос: насколько именно пришлось сузить её область применения, чтобы она стала эффективной в этой задаче?

Это важно по двум причинам.

Во-первых, сверхузкая модель банально хуже коммерциализируется: она умеет делать одну вещь и только одну.
Во-вторых, если Anthropic действительно пришлось столь радикально специализировать Mythos, значит, компания осознанно создала инструмент, потенциально способный открыть дорогу кибератакам в масштабах, которых мы прежде не видели.

А это уже плохо сочетается с образом «этической компании», который Anthropic так любит продвигать. Более того, это отличный пример того, почему этот рынок нуждается в регулировании. Если бы любая другая индустрия начала целенаправленно производить машины, способные обрушить цифровую инфраструктуру, на которой держится всё наше общество, её бы зарегулировали в пыль.

3. Сколько вообще стоит её запускать?

Если для нормальной работы Mythos нужны нечеловеческие объёмы вычислений и энергии, тогда эта модель не может быть тем массовым риском, о котором говорит Anthropic; не может быть по-настоящему жизнеспособным коммерческим продуктом; и, строго говоря, может оказаться даже шагом назад для всей ИИ-индустрии.

Мы уже знаем, что Mythos очень дорога в эксплуатации: в документации самой Anthropic прямо сказано, что она «очень дорога для нас в обслуживании и будет очень дорога для наших клиентов». Но насколько дорога?

У Anthropic недостаточно глубокие карманы, чтобы долго субсидировать такой инструмент. А учитывая, что инвесторы всё сильнее нервничают из-за возможного ИИ-пузыря, в ближайшее время вряд ли что-то изменится.
Кроме того, если модель чудовищно дорога в запуске, то при подсчёте стоимости одной найденной уязвимости в долларах она может оказаться попросту бесполезной для бизнеса.

Есть и ещё один момент: высокая цена автоматически ограничивает масштаб использования Mythos и удерживает сервис подальше от более зловредных пользователей.

И это, кстати, большая проблема всех современных ИИ-систем. Чтобы сделать их хотя бы немного лучше, чем сейчас, требуется больше вычислений, а значит — и экспоненциально больше затрат. В результате стоимость таких инструментов начинает выходить за пределы разумной полезности.

4. А как Anthropic вообще собирается устранять уязвимости, которые Mythos находит?

Одно дело — обнаружить уязвимость. Совсем другое — исправить её.

Тот же Дэниел Стенберг, которого я уже цитировал, сказал The Register, что инструменты наподобие Mythos, когда сообщают об уязвимостях, не предлагают решений.

Можно, конечно, предположить, что Anthropic просто объединит Mythos с Claude Code, и тот начнёт на ходу «вайб-чинить» найденные дыры. Но, увы, это вряд ли сработает.

ИИ-инструменты для программирования действительно неплохо генерируют небольшие фрагменты кода. Но при этом они ужасно понимают программы как целое и ещё хуже справляются с самостоятельной реализацией задач. В одной из предыдущих статей я разбирал исследование Университета Ватерлоо, показавшее, что даже лучшие генеративные ИИ-кодеры достигают лишь 75% точности на очень простых задачах программирования. Иными словами, даже базовый код, написанный ИИ, в каждом четвёртом случае просто не работает.

Я также анализировал исследование Veracode, где выяснилось, что 45% кода, сгенерированного ИИ, содержат уязвимости, а также работу Coderabbit, согласно которой в ИИ-коде на 70% больше багов, чем в коде, написанном человеком.

Так что нет, Claude Code, вероятнее всего, не сможет объединиться с Mythos и превратиться в полностью автоматическое решение для кибербезопасности «под ключ».

И это уже серьёзная проблема. По сути, получается, что Anthropic просто обманула нас? Если их заявления о Mythos хотя бы наполовину правдивы, а ИИ-кодинг не способен устранять найденные проблемы, то вся индустрия разработки ПО — и без того работающая на пределе — получит на шею экспоненциально растущий объём работы, потому что команды будут вынуждены в срочном порядке исправлять тысячи новых уязвимостей.

И это, прямо скажем, тоже не очень-то похоже на этичное поведение, правда, Anthropic?
Возможно, здесь предпочтительнее выглядело бы отраслевое регулирование. Но нет — вы ведь так отчаянно хотите быть «этичными» олигархами…

5. И наконец: в чём их длинная игра?

Все эти технобро уверены, что играют в четырёхмерные шахматы, хотя на деле перекатывают стеклянные шарики по столу. Их «гениальные стратегии» обычно не так уж сложно разглядеть насквозь. И это, кстати, не баг, а фича: именно такая прозрачность нередко позволяет им подавать сигналы потенциальным инвесторам.

Так чего же Anthropic в действительности хочет добиться с помощью Mythos? Какой сюжет она пытается исподволь навязать?

Мне кажется, здесь вполне может быть странная смесь рэкета под видом защиты и троянского коня. Объясню.

В то время как вся индустрия в целом — а особенно критически важный сектор open source — и без того работает на износ, Mythos, если верить заявлениям, начнёт буквально заваливать разработчиков отчётами, ставя команды под колоссальное давление. И что им тогда делать?

Ну, очевидно, им предложат обратиться к ИИ-инструментам для кодинга вроде Claude Code — тем более что с Mythos он, вероятно, будет работать лучше, чем сторонние решения, — чтобы ускорить выпуск патчей. Но, как мы уже знаем, эти инструменты сами плодят кучу багов, так что никакого настоящего решения тут нет.

Следовательно, отчёты от Mythos будут продолжать сыпаться, а Claude Code — переписывать всё больше и больше кода. И в какой-то момент, если этот цикл повторится достаточно много раз, значительная часть программного обеспечения окажется написанной ИИ — настолько, что человеку будет уже почти невозможно нормально переписать её вручную. А это фактически вынудит разработчиков пользоваться генеративными ИИ-инструментами, чтобы просто поддерживать свои продукты в рабочем состоянии.

Мне кажется, именно такой сюжет Anthropic и пытается продать: разработчики будут платить неприлично дорого за Mythos ради усиления своей кибербезопасности, но лавина отчётов одновременно подтолкнёт их к использованию генеративных ИИ-кодеров — и в итоге вся индустрия разработки программного обеспечения окажется глубоко зависимой от этих инструментов.

Теперь уточню: я не думаю, что именно так всё и произойдёт на практике. Как я уже говорил, ни Mythos, ни Claude Code пока недостаточно хороши, чтобы провернуть подобное. Но мы живём внутри ИИ-пузыря, а значит, реальность вторична. Важно не то, что есть на самом деле, а то, что инвесторы поверят, будто вы движетесь к монопольному господству.

И потому название Mythos кажется здесь особенно удачным. Похоже, оно продаёт не столько продукт, сколько миф о будущем доминировании ИИ — аккурат перед тем, как Anthropic выйдет на биржу.

Разумеется, всё это только гипотеза. Я не знаю наверняка, таковы ли намерения Anthropic. Я всего лишь пытаюсь читать между строк.


Итог

Пока Anthropic не выпустит Mythos в более широкий доступ, мы, скорее всего, не получим внятных ответов ни на один из этих вопросов — и так и не узнаем, что это: реальный прорыв или гигантский PR-трюк.

Пока что нам остаётся лишь жить с пониманием, что мы попросту не знаем, какая доля во всей этой истории приходится на маркетинговую чушь, а какая — на подлинный риск.

Но одно я знаю точно: в отношении Anthropic нам в любом случае стоит сохранять здоровый скепсис.