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
The Hacker News
The Hacker News
AWS News Blog
AWS News Blog
Spread Privacy
Spread Privacy
T
Tenable Blog
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
S
Securelist
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
Know Your Adversary
Know Your Adversary
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
Latest news
Latest news
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
I
Intezer
F
Fortinet All Blogs
Engineering at Meta
Engineering at Meta
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
The Register - Security
The Register - Security
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
L
Lohrmann on Cybersecurity
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
P
Proofpoint News Feed
H
Help Net Security
T
Threat Research - Cisco Blogs
D
DataBreaches.Net
S
Schneier on Security
Cyberwarzone
Cyberwarzone
Google DeepMind News
Google DeepMind News
P
Privacy International News Feed
S
Secure Thoughts
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Recorded Future
Recorded Future
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
MyScale Blog
MyScale Blog
M
MIT News - Artificial intelligence
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
IT之家
IT之家
人人都是产品经理
人人都是产品经理
NISL@THU
NISL@THU
博客园 - Franky
T
Tor Project blog
G
GRAHAM CLULEY
博客园 - 【当耐特】
Jina AI
Jina AI
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
A
About on SuperTechFans
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"

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
Уважаемые ИИ-компании, дум-троллинг пора прекращать
Нарек Меликсетян · 2026-06-19 · via Все публикации подряд на Хабре

Уважаемые ИИ-компании, дум-троллинг пора прекращать

Простой

8 мин

0

Мнение

Recovery Mode

Перевод

Автор: Кэл Ньюпорт - профессор компьютерных наук Джорджтаунского университета и автор книги "В работу с головой" (Deep Work).

Оригинальная статья на английском:
https://www.nytimes.com/2026/06/17/opinion/ai-dangerous-openai-anthropic.html


Технологические революции в цифровую эпоху обычно сопровождаются оптимизмом и воодушевлением - вспомните Стива Джобса, купающегося в громовых аплодисментах во время презентации iPhone в 2007 году. Крупнейшие же компании в сфере ИИ, похоже, придерживаются более мрачной и странной стратегии: им нравится с серьезным видом описывать вред, который нанесут их модели, и при этом притворяться, что они бессильны что-либо с этим поделать.

Недавно компания Anthropic выпустила классический пример такого жанра: пугающе звучащий отчет под названием "Когда ИИ создает сам себя", в котором утверждается, что ИИ может приблизиться к способности "автономно проектировать и разрабатывать своего собственного преемника". Компания надеется, что это рекурсивное самосовершенствование принесет миру "огромную пользу", но при этом открыто выражает опасения, что оно может привести к тому, что люди "потеряют контроль" над этими системами.

Реакция общественности на этот отчет сосредоточилась на разделе, который, казалось, призывал к всемирной паузе в разработке ИИ. Но если читать внимательнее, становится ясно, что пауза - это совсем не то, что предлагает Anthropic. В отчете говорится, что "если бы было возможно" замедлить развитие технологий, мы должны были бы это сделать, но пока "наименее осторожные" игроки продвигаются вперед на полной скорости, у Anthropic не останется иного выбора, кроме как делать то же самое.

Словно кот, оставляющий мертвую птицу у вашего порога, Anthropic составляет каталог мрачного будущего, к которому могут привести ее продукты, пожимает плечами, а затем возвращается к своим неистовым попыткам воплотить эти предупреждения в реальность.

Anthropic не одинока в этом нигилизме. Сэм Альтман, генеральный директор OpenAI, часто делает мрачные заявления. Он сравнивал работу своей компании над большими языковыми моделями с созданием атомной бомбы, а в преддверии выхода GPT-5 опубликовал в соцсетях изображение "Звезды смерти" из "Звездных войн". Он также много раз утверждал, что единственным ответом на экономический ущерб, который неизбежно нанесут инструменты ИИ, должно стать внедрение широкомасштабной финансовой поддержки со стороны государства, такой как безусловный базовый доход или государственный фонд национального благосостояния.

Давайте назовем эту стратегию "дум-троллингом" (от англ. doom - гибель, обреченность). Это одно из определяющих и наиболее поразительных свойств нашего текущего этапа развития ИИ, и я пришел к убеждению, что оно морально неприемлемо.

На самом деле существует лишь два варианта того, каковы истинные намерения ИИ-компаний, когда они занимаются дум-троллингом.

Первый вариант: они действительно верят, что создаваемые ими системы имеют ненулевой шанс спровоцировать колоссальные разрушительные события - от уничтожения экономики в лучшем случае до стирания нашего вида с лица Земли в худшем. Если бы это было правдой, любая разумная этическая система утверждала бы, что существует лишь один приемлемый ответ: немедленно прекратить работу над любым продуктом, который может приблизить такое будущее, и бросить все свои ресурсы на лоббирование, чтобы заставить другие ИИ-компании сделать то же самое. С моральной точки зрения любая другая реакция была бы чудовищной.

Второй вариант: эти ИИ-компании на самом деле не беспокоятся о подобных рисках и впрыскивают эти дозы безысходной обреченности по другим причинам. Возможно, они хотят преувеличить в глазах общественности мощь своих технологий в тот момент, когда они готовятся к первичному размещению акций (IPO). Или они надеются, что их показательные отчеты и мрачные интервью помогут им в конкурентной борьбе за лучшие инженерные таланты из Кремниевой долины, чья культура насквозь пропитана подобными апокалиптическими настроениями ("думеризмом"). Венчурный инвестор и советник по ИИ Дэвид Сакс недавно предположил, что Anthropic использует тактику запугивания как метод "захвата регулирования" (установления контроля над регуляторами), который помогает создавать препятствия для новых конкурентов на рынке. Любая из этих причин означала бы, что компании "наживаются" на тревоге миллионов людей, чтобы улучшить финансовое положение ничтожно малого числа крупных акционеров. Подобный цинизм был бы не менее чудовищным.

Когда дело доходит до ИИ, мы настолько привыкли к этому тону беспомощных, вызывающих стресс прогнозов, что перестали замечать, насколько это странно. Представьте себе, если бы компания Ford выпустила отчет, в котором заявила бы о своих опасениях, что их популярные пикапы F-150 могут вскоре начать самовозгораться, но компания ничего не может с этим поделать, потому что автомобильные технологии слишком неизбежны и важны, чтобы их тормозить. Вы, вероятно, с трудом можете себе представить такой сценарий, потому что ни одна здравомыслящая компания, производящая потребительские товары, никогда бы так не поступила.

ИИ-компании могли бы начать вести себя так же адекватно. Для этого им пришлось бы перестать относиться к ИИ как к какой-то непреодолимой силе, которой они из последних сил пытаются управлять. Это не так. ИИ - это набор конкретных инструментов, которые эти компании по собственному выбору разрабатывают и продают в соответствии с конкретными бизнес-планами. Соответственно, они должны говорить о своих предложениях как о любом другом потребительском продукте. Это значит четко объяснять, для кого они предназначены, обосновывать их преимущества и, что критически важно, брать на себя полную ответственность за любой вред, который они могут причинить. Тот факт, что ИИ в настоящее время обладает высокотехнологичным лоском, не делает его исключением из общепринятых стандартов безопасности.

Если эти ИИ-компании настаивают на том, чтобы продолжать притворяться всего лишь стоическими наблюдателями неизбежного антиутопического будущего, то, возможно, пришло время поставить вопрос ребром. Как потребители, мы можем отказаться играть в игру с дум-троллингом. В следующий раз, когда Anthropic выпустит очередной пугающий отчет или голос Сэма Альтмана дрогнет, когда он будет воображать разрушения, которые несет OpenAI, мы сможем вернуться к прагматике: "Окей, но какие преимущества я получу, тратя 1000 долларов в месяц на токены?" Если они продолжат нагнетать обреченность, то, возможно, пришло время превратить страх в насмешку: серьезная псевдонаучность "белых книг" (white papers) Anthropic уже граничит с сатирой. Аура, окружающая ИИ, поощряет тревожное подчинение этим технологическим лидерам, но это может быстро измениться.

(Газета The New York Times подала в суд на OpenAI и их партнера Microsoft, обвинив их в нарушении авторских прав на новостной контент, связанный с системами ИИ. OpenAI и Microsoft отвергли эти обвинения).

Правительство также может сыграть здесь свою роль. Президент Трамп недавно подписал указ, который позволил ИИ-компаниям на добровольной основе представлять свои модели для оценки рисков перед их выпуском. Эту программу следует сделать обязательной, и правительство должно быть готово раскрыть блеф (бросить вызов) любой компании, хвастающейся разрушительным потенциалом своих продуктов. Пора положить конец эпохе, когда эти ИИ-лаборатории могут одновременно запугивать общественность своими технологиями и продолжать беспрепятственно их разрабатывать и продавать.

Примечательно, что нынешняя администрация в своей непредсказуемой и непостижимой манере, возможно, склоняется именно в этом направлении. В апреле Anthropic объявила, что не будет публично выпускать свою новую языковую модель Claude Mythos Preview, поскольку ее способность находить и использовать программные ошибки может привести к "серьезным" последствиям для нашей экономики и безопасности. Компания решила поделиться ею лишь с несколькими организациями, чтобы те могли устранить уязвимости в безопасности - это была кампания, которая вызвала сильный страх и беспокойство, но в то же время укрепила бренд Anthropic как лидера в сфере ИИ, заботящегося о безопасности.

На прошлой неделе компания выпустила для широкого пользования версию модели, защищенную "ограждениями" (фильтрами безопасности), а небольшому числу пользователей предоставила другую версию, в которой в некоторых областях эти ограничения были сняты. Администрация Трампа, сославшись на соображения национальной безопасности, удивила индустрию, оказав противодействие. Она внесла эти модели в список экспортного контроля, что вынудило Anthropic временно закрыть к ним доступ. Скептическая интерпретация действий Anthropic заключается в том, что ее предыдущее заламывание рук по поводу модели Mythos было пиар-ходом (неясно, почему фильтры, которые они добавили на прошлой неделе, нельзя было добавить еще в апреле, когда модель только анонсировали). В таком свете действия администрации отчасти выглядят как обвинение Anthropic в нечестной игре.

Передовые ИИ-лаборатории любят ссылаться на Китай, чтобы оправдать максимально быстрое продвижение своих продуктов без какого-либо серьезного давления со стороны регуляторов (хотя некоторые, как, например, гендиректор Anthropic Дарио Амодеи, и призывали к введению регулирования). Однако управление геополитическими рисками - это задача правительства, а не Кремниевой долины. Когда в 1990-х годах американская биотехнологическая индустрия обеспокоилась негативным потенциалом генной инженерии, она не бросилась сломя голову клонировать людей, пока до этого не добрался Китай; вместо этого она лоббировала в Конгрессе и международных структурах ограничения наиболее одиозных вариантов использования этих инноваций. Вероятность того, что кто-то другой может сделать что-то плохое, не дает вам морального права делать то же самое.

Суды также могут стать источником давления, которое заставит ИИ-компании изменить риторику о своих продуктах. Десятилетие назад гиганты социальных сетей оказались в положении, похожем на то, в котором сейчас находятся лидеры ИИ. Они пытались снять с себя ответственность за очевидные негативные последствия своих приложений, преподнося их как нечто слишком фундаментальное, чтобы подвергать это ограничениям - как цифровую "городскую площадь", представляющую собой естественную эволюцию коммуникации и демократии.

Но в марте был вынесен исторический вердикт: суд присяжных признал Meta* и Google виновными и обязал их выплатить миллионы долларов за ущерб, причиненный их платформами. В настоящее время через судебную систему проходят многие сотни подобных исков, что представляет серьезную угрозу для этих компаний, которые годами безнаказанно наживались на своих алгоритмах, вызывающих зависимость и деформирующих психику. Может ли ИИ столкнуться с подобными судебными разбирательствами? На прошлой неделе мы получили первый намек на это, когда суд в Германии постановил, что операторы больших языковых моделей несут ответственность за текст, генерируемый их алгоритмами. Привычка компаний вроде Anthropic выпускать отчеты, подчеркивающие опасность их продуктов, может стать решением, которое еще аукнется им в будущих судебных процессах.

Как специалист в области компьютерных наук и цифровой этики, я с оптимизмом смотрю на возможности ИИ, но при этом сбит с толку тем пугающим и мрачным тоном, в котором нынешние технологические лидеры упорно говорят о нем. Это мог бы быть период обнадеживающих инноваций, но вместо этого нашими эмоциями манипулируют из-за корыстной и морально несостоятельной зависимости Кремниевой долины от дум-троллинга. Эта коммуникационная стратегия должна быть прекращена. Вред, который она наносит психическому здоровью общества, пожалуй, уже перевесил те выгоды, которые ИИ принес на данный момент.

Появились некоторые признаки того, что это поведение начинает меняться. Возможно, в ответ на отчет Anthropic о рекурсивном самосовершенствовании, OpenAI выпустила свой собственный документ под названием "Создано ради блага каждого: Наш план". В нем утверждается, что "полная автоматизация всего подряд - это не то будущее, которого мы хотим", и что цель компании - создать технологию, которая сделает жизнь людей безусловно лучше, подобно появлению электрического освещения в начале XX века.

Документ читается как стандартный чересчур оптимистичный, бравурный маркетинговый текст, который мы привыкли ожидать от крупных технологических компаний. Ничто в нем не задело моих эмоций и никак особо не отложилось в памяти. Какое облегчение.


Прим. пер.:

Спасибо, что дочитали. Это мой первый опыт перевода таких статей. Мне очень понравилась и зацепила эта статья, когда я её увидел и прочитал. Мне очень откликается мысль, которую пытается донести автор: одной рукой главы ИИ-компаний вливают огромные деньги в исследования и развитие ИИ, а другой - рассказывают, что нам всем скоро конец, ИИ будет править миром и это надо срочно остановить.

Также, если хотите больше интересного, то добро пожаловать в мой телеграм-канал Econet, где я пишу и размышляю о всяком разном из мира технологий: цифровая экология, проблемы работы с большими данными, личная и цифровая безопасность, про ИИ обязательно (куда сейчас без него) и про всякое разное.

* Компания Meta признана экстремистской организацией и запрещена в РФ.