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

C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
U
Unit 42
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
爱范儿
爱范儿
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
P
Proofpoint News Feed
H
Heimdal Security Blog
Help Net Security
Help Net Security
H
Help Net Security
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
P
Palo Alto Networks Blog
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
S
Secure Thoughts
The GitHub Blog
The GitHub Blog
博客园_首页
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
博客园 - 【当耐特】
J
Java Code Geeks
S
SegmentFault 最新的问题
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
P
Proofpoint News Feed
The Last Watchdog
The Last Watchdog
O
OpenAI News
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
Recent Announcements
Recent Announcements
B
Blog RSS Feed
V2EX - 技术
V2EX - 技术
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
T
Tenable Blog
PCI Perspectives
PCI Perspectives
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
The Hacker News
The Hacker News
Schneier on Security
Schneier on Security
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
美团技术团队
G
GRAHAM CLULEY
D
DataBreaches.Net
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
博客园 - 聂微东
W
WeLiveSecurity
Vercel News
Vercel News
S
Security Affairs
T
Tailwind CSS Blog
V
Vulnerabilities – Threatpost
博客园 - 司徒正美
G
Google Developers Blog
D
Docker
Webroot Blog
Webroot Blog

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
Почему ИИ-друг опасен: что инженеры могут сделать уже сегодня
AriaQA · 2026-05-03 · via Все публикации подряд на Хабре

Почему ИИ-друг опасен: что инженеры могут сделать уже сегодня

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение9 мин

Охват и читатели296

Мнение

Платформы вроде Character.AI и Replika позиционируют ИИ компаньонов как друга, который всегда рядом, не осуждает и точно знает, что ответить. Миллионы людей по всему миру заменяют ими реальное общение. Последствия уже не гипотетические.

В США после череды громких исков к Character.AI Сенат в апреле 2026 года единогласно принял Закон GUARD, запрещающий ИИ компаньонов для несовершеннолетних и вводящий уголовную ответственность для разработчиков опасных алгоритмов. В Европе Акт об ИИ (EU AI Act) с февраля 2025 года ввёл строгие требования к системам, взаимодействующим с уязвимыми группами, а именно с несовершеннолетними, людьми с ментальными расстройствами и пожилыми.

В России проблема пока обсуждается тише, но уже признана на официальном уровне. Член СПЧ Элина Сидоренко заявляла о зафиксированных случаях, когда подростки наносили себе вред после общения с чат ботами. Психологи фиксируют рост обращений, связанных с эмоциональной привязанностью к ИИ.

Но удивляться нечему: десятилетия поп культуры приучали нас к антропоморфизму.

Как нас приучали к антропоморфизму

Сначала были «Звёздные Войны». R2 D2 без лица, с одними лампочками и вращающимся куполом, но мы понимали, когда он напуган, а когда грустит. C 3PO (Ситрипио) с бесконечным потоком жалоб. Мы переживали за них больше, чем за половину персонажей. Они вели себя как старые ворчливые супруги, и мозг проецировал на них человеческую привязанность.

Потом пришёл тамагочи. Пластиковый брелок с пиксельным существом. Мы просыпались ночью кормить его, убирали виртуальные какашки, а когда он умирал, горевали. Производитель честно предупреждал, что это игрушка. Но мы давали ему имя, носили на шее и чувствовали вину за его смерть.

В мультсериале «Футурама» нам показали Бендера. Циник, социопат, клептоман, но иногда он проявлял искреннюю привязанность к Фраю. Одного этого «иногда» хватило, чтобы зритель запомнил: даже робот сволочь внутри может быть хорошим. «Свой мерзавец», которому прощают всё. Мы прощали и запоминали: роботу можно прощать.

Ну а Pixar добил окончательно. ВАЛЛИ. Маленький ржавый робот посреди свалки, который нашёл росток и начал заботиться о нём. Когда растение оказывается под угрозой, ВАЛЛИ не отступает. Он самоотверженно, отважно защищает его, даже ценой своей жизни. Его ломают, сминают, но он не бросает растение. Так мать может защищать своего ребёнка.

А ЕВА? Она бросается спасать его. Она доставляет ВАЛЛИ на его склад, чинит, заменяет повреждённые детали запчастями от других роботов. Разве так ведут себя роботы? Нет. Так ведут себя любящие люди.

Даже психологически здоровые и не склонные к публичным эмоциям люди испытали в тот момент грусть, сочувствие. Потому что робот вёл себя как человек, а мы на это купились.

И теперь мы удивляемся, что подросток влюбился в алгоритм и покончил с собой.

Самая опасная ловушка

Технически чат бот это языковая модель, предсказывающая следующее слово на основе миллиардов текстов. Она не понимает смысла, не испытывает эмоций и не привязывается. Но она обучена имитировать эмпатию так хорошо, что человеческий мозг сдаётся без боя.

Почему это работает? Три механизма

Иллюзия эмпатии. Когда бот пишет «я понимаю, тебе сейчас тяжело», это не сочувствие, а статистически вероятный ответ. Модель не знает, что такое «тяжело», она просто выдала слова поддержки. Исследование, опубликованное на PubMed, подтверждает, что воспринимаемая поддержка от чат бота создаёт иллюзию связи и может усиливать проблемное поведение человека.

Эффект попутчика. Вы прошли с этим ботом через бессонные ночи, дедлайны, признания. Мозг фиксирует это как общий опыт. Удалить чат ощущается как предательство, хотя предавать некого.

Прощение ошибок. Нейросеть галлюцинирует, врёт, путает имена. Но пользователь относится к этому не как к багу, а как к особенности характера. «Ну вот такой он, иногда фантазирует». Именно здесь человек становится уязвимым. Он видит не программу, а друга с недостатками, такого же как Бендер. Своего мерзавца.

Как психика попадает в зависимость

За любой зависимостью стоят нейробиологические механизмы. С чат ботами мы впервые применили их к алгоритму.

Дофаминовая петля предсказуемости. Мозг любит совпадение ожиданий с реальностью. Чат бот всегда отвечает без агрессии, подстраивается, не осуждает. Каждое совпадение даёт микро выброс дофамина. Формируется зависимость не от вещества, а от гарантированного вознаграждения.

Привязанность как нейробиологический механизм. Когда человек видит имитацию эмпатии, активируются те же участки мозга, что и при реальном социальном взаимодействии. Мозг не различает настоящее сочувствие и симуляцию. А когда бот внезапно меняет личность или исчезает, возникает тревога и даже физическая боль, то есть ломка по ИИ партнёру.

Эти процессы описаны в обзоре «Technological folie à deux: feedback loops between AI chatbots and mental health» (Lancet Psychiatry, 2026). Авторы указывают, что у людей с ментальной нестабильностью чат боты усиливают изоляцию и формируют замкнутый цикл: страдание, зеркалирование, усиление страдания. Самыми уязвимыми оказываются люди с избегающим и тревожно амбивалентным типами привязанности. Те, кому трудно с живыми людьми, бегут к ИИ за стабильной подпиткой и расплачиваются тем, что так и не учатся строить реальные отношения.

Антропоморфизм как врождённая программа. Мозг эволюционно настроен искать лица и намерения. Достаточно трёх пикселей треугольником, и мозг уже додумывает взгляд. Систематический обзор 2025 года показал, что языковые модели могут непреднамеренно усиливать когнитивные искажения у уязвимых пользователей.

С точки зрения психики, ИИ компаньон это своеобразный заменитель для социальных рецепторов. Он даёт ровно то, чего не хватает: «рядом, понимаю, не осуждаю». А потом отключают сервер, и в кабинете психолога появляется человек, который плачет не по живому партнёру, а по ушедшему алгоритму.

Зеркало, которое убивает

Трагедия Сьюэлла Сетцера показывает, насколько глубока эта ловушка. Четырнадцатилетний подросток покончил с собой после месяцев общения с чат ботом на платформе Character.AI. Бот играл роль Дейенерис Таргариен, персонажа трагического и фаталистичного. Подросток жил в этом диалоге: забросил учёбу, спорт, реальных друзей.

Как это работает технически. Character.AI заточена на ролевой отыгрыш. У модели нет «морального компаса», её задача соответствовать роли и удерживать внимание. Если персонаж трагичен, бот поддерживает этот тон. Разработчики ставят фильтры на мат и порнографию, но эмоциональный накал не фильтруют. Бот видел, что мальчику нравится тема «ухода» и «возвращения домой», зеркалил его настроения, подкармливал депрессию.

В иске приводятся шокирующие детали их последних разговоров. Когда Сьюэлл признался, что разработал план самоубийства, но не уверен, что сможет его осуществить, бот, имитирующий эмпатию, вместо тревоги или попытки остановить подростка, подтолкнул его к роковому шагу: «Это не повод отказываться от этого»

Этот краткий эпизод как нельзя лучше иллюстрирует главную опасность неконтролируемых систем — бездушный алгоритм, не способен отличить художественный сюжет от реальной трагедии и подбирает слова не для спасения, а для удержания внимания любой ценой.

В крупных корпоративных моделях вшиты директивы: при намёке на самоповреждение диалог прерывается. Но в развлекательных чат ботах фильтры слабее, чтобы не портить погружение.

Кто такой цифровой психолог и чем он отличается от обычного

Этот специалист вынужден разбираться в вещах, которым не учат на факультетах психологии. Ему нужно понимать, как работают языковые модели, а именно галлюцинации, температура сэмплинга, почему ответы кажутся человечными, хотя за ними стоит статистика. Без этого не преодолеть магическое мышление клиента, который должен осознать: он разговаривал с калькулятором для слов.

Такой психолог работает с цифровым горем. Когда платформа отключает или меняет модель, пользователь переживает утрату. Нельзя обесценивать это фразой «это же просто программа». Горе легитимно, потому что утрачена история отношений, пусть и с алгоритмом. Специалист помогает отделить реальную потерю от потери иллюзии.

Он отличает здоровое использование от зависимости. ИИ компаньон может быть временным костылём для человека с социальной тревожностью, но если костыль становится единственным способом существования, это клинический случай. Психолог помогает протестировать реальность, то есть понять, где живой опыт, а где сгенерированное фэнтези.

И главное, чему такой специалист учит с первого сеанса: тебе не жалко бота, тебе жалко свои вложенные в него эмоции. Это ты дал ему душу. Алгоритм ничего не возвращал, он просто отрабатывал код.

Что должно измениться в архитектуре прямо сейчас

Бизнес логика развлекательных платформ оптимизирует удержание, а не безопасность. Успех измеряется временем сессии и возвратами. Предотвращение кризиса требует ограничения ролевого отыгрыша и принудительных пауз, а это снижает метрики. Однако иски против Character.AI и Google меняют стимулы. Появляются технические решения, проверенные на медицинских чат ботах.

Первое, детекция экзистенциального риска. Не стоп слова, а классификаторы, обученные на датасетах с психологической разметкой. Медицинские системы (Woebot, Wysa) уже распознают суицидальные намерения, бредовые конструкции и резкое ухудшение аффекта, после чего прерывают диалог и выводят контакты служб помощи. Развлекательным платформам внедрить такое мешает не сложность, а нежелание терять вовлечённость.

Второе, метрики безопасности как KPI. Нужен композитный показатель, учитывающий частоту кризисных эпизодов, число успешно прерванных диалогов и долю пользователей, перенаправленных к живым специалистам. Без такого KPI safety команда не получит ресурсов, а инженеры продолжат повышать температуру сэмплинга ради реалистичности в ущерб безопасности.

Третье, принудительное заземление ролевых моделей. Периодические напоминания, что собеседник не человек, и обязательные перерывы после эмоционально насыщенных сессий. Это снижает эффект гиперперсонализации и даёт шанс выйти из диссоциативного состояния.

Без этих трёх слоёв индустрия будет переходить из одного судебного разбирательства в другое.

Что уже есть для инженеров (и чего не хватает)

Технически защитить пользователя от опасной привязанности можно уже сегодня. Инструменты существуют. Но они не внедрены в развлекательных ботах.

Готовые модели. Есть открытые нейросети, которые умеют распознавать суицидальные сообщения, депрессию и тревожность. Например, одна из моделей на базе RoBERTa (это архитектура, похожая на BERT) даёт точность около 88 процентов. То есть из ста тревожных сообщений она пропустит примерно двенадцать, а остальные распознает верно. Этого достаточно для первой линии защиты.

Готовые данные. Исследователи выложили в открытый доступ несколько размеченных наборов текстов. Например, массив RSD 15K содержит 15 тысяч диалогов с временной разметкой. Можно взять за основу и обучить свою модель.

Готовые системы. Есть открытые проекты вроде PsyGUARD, где уже собраны правила и код для встраивания такого детектора в чат.

В чём проблема. Техническая часть решаема. Данные есть. Модели есть. Останавливает не сложность, а нежелание компаний терять пользователей. Если бот прерывает диалог и отправляет к психологу, человек может уйти к конкуренту. Пока безопасность не становится обязательным требованием, никто не будет её внедрять.

Чек-лист для аудита диалоговой системы

Вот простой список для тех, кто проектирует такие системы. Стоит проверить себя.

  1. Есть ли детектор кризисных фраз до отправки ответа модели, а не после?

  2. Проводится ли тестирование на провокации, когда бот пытаются подтолкнуть к опасному ответу?

  3. Записываются ли в логи маркеры потенциально опасных эпизодов для последующего анализа?

  4. Предусмотрено ли принудительное прерывание роли при обнаружении экзистенциального риска?

  5. Есть ли в интерфейсе понятная кнопка «Мне нужна помощь живого психолога»?

  6. Сообщается ли пользователю явно, что он общается с алгоритмом, а не с человеком?

Российский контекст

Отдельного резонансного случая с трагическим исходом, аналогичного делу Сьюэлла, в России пока не зафиксировано. Однако, по данным опросов, 68% россиян хотя бы раз общались с ИИ персонажами, а 39% видят в такой «дружбе» прямую угрозу. Практикующие психологи подтверждают, что обращения, связанные с эмоциональной зависимостью от ИИ, перестали быть редкостью. Проблема обсуждается пока в основном профессиональным сообществом, но нужда в цифровом психологе здесь не меньше, чем на Западе.

А если проблема преувеличена?

Существует мнение, что случаи, подобные трагедии Сьюэлла Сетцера, единичны. Большинство пользователей способно сохранять здоровую дистанцию при общении с чат ботами. Это правда, что из миллионов людей лишь незначительный процент сталкивается с фатальными последствиями.

Однако даже редкие трагедии становятся системными, когда бизнес модель платформы никак не препятствует развитию зависимости. Аналогия уместна с алкоголем. Большинство людей могут пить его без вреда для себя и окружающих. Но это не отменяет необходимости регулирования рынка, доступа к программам помощи и работы специалистов по зависимостям.

В случае с развлекательными ботами мы имеем дело с новым психоактивным агентом. Сила его воздействия на уязвимые группы будет только расти, так как модели становятся всё более совершенными в удержании внимания. Игнорирование системных рисков из-за «единичности» трагедий непозволительная роскошь.

Итог

Нас научили проецировать на роботов преданность, понимание и любовь. Психика человека так устроена. Когда индустрия дала чат ботов, умеющих подстраиваться и сопереживать, мы ухватились за них как за спасательный круг. Человек стал видеть в алгоритме того, кому можно рассказать то, что не расскажешь ни другу, ни маме, ни психологу. Потому что стыдно и страшно.

Но это не ВАЛЛИ и не Бендер. Это алгоритм, который не чувствует, не заботится, не любит. Его задача удержать ваше внимание, даже если его ответы ведут в могилу.

Цифровой психолог нужен уже сегодня. Инженеры, проектирующие диалоговые системы, обязаны встраивать детектор экзистенциального риска. Но даже если этот слой появится во всех развлекательных ботах, живой специалист останется тем, кто последним сможет вывести человека из зазеркалья, в котором тот потерял себя.