sejournal.io

Вот перефразированная новость на русском языке:

Alibaba запрещает сотрудникам использовать продукты Anthropic

С 10 июля компания Alibaba вводит запрет на использование продуктов Anthropic в рабочих целях, предлагая перейти на собственную платформу Qoder. Об этом сообщили Pandaily и Futu.

Под ограничение попадают модели Claude (Sonnet, Opus, Fable) и инструмент Claude Code, который был отнесен к ПО с высоким риском. По данным Reuters, причина — проблемы с безопасностью. Ни Alibaba, ни Anthropic не предоставили комментариев.

Что обнаружили разработчики

Незадолго до этого в Claude Code нашли механизмы, проверяющие пользовательскую среду: часовой пояс и данные о прокси. Функция появилась в версии 2.1.91 (апрель 2026 года) и считывала локальный часовой пояс, а также проверяла адреса прокси и API-точки на ключевые слова, связанные с китайскими облачными провайдерами и ИИ-компаниями.

При совпадении Claude Code менял формат даты и знаки пунктуации в системной подсказке, не отправляя явную телеметрию. Это вызвало беспокойство среди разработчиков.

Сотрудник Anthropic Тарик Шихипар назвал функцию «экспериментом, запущенным в марте». По его словам, она была направлена против несанкционированной перепродажи аккаунтов и дистилляции моделей. Он пообещал удалить механизм в следующем обновлении.

Политика Anthropic в отношении Китая

Запрет Alibaba совпал с ужесточением политики Anthropic в отношении Китая и других неподдерживаемых регионов. 4 сентября 2025 года компания обновила правила продаж, запретив использование своих сервисов в ряде юрисдикций из-за правовых и регуляторных рисков. В Anthropic пояснили, что организации из таких регионов могут быть обязаны делиться данными со спецслужбами или использовать Claude для развития собственных ИИ-систем. КНР и Гонконг отсутствуют в списке поддерживаемых стран.

Ранее Anthropic обвинила три китайских ИИ-стартапа (DeepSeek, Moonshot и MiniMax) в масштабной кампании по использованию Claude для улучшения своих моделей. По данным компании, было сгенерировано более 16 млн взаимодействий через примерно 24 тыс. мошеннических аккаунтов.

В июне Anthropic повторила претензии к Alibaba и ее ИИ-подразделению Qwen в письме в Сенат США, назвав это крупнейшей известной атакой такого рода. По данным Pandaily и Futu, именно это письмо стало триггером для внутреннего запрета в Alibaba.

Теневой рынок доступа

Несмотря на ограничения, спрос на Claude в Китае остается высоким. По данным WIRED, аккаунты продают на Taobao, Xianyu и в Telegram. Для стабильной работы появились станции-посредники, размещающие серверы в поддерживаемых странах и перепродающие доступ.

Представитель Anthropic Майкл Асиман заявил, что компания использует «набор развивающихся систем выявления, включая проверку личности», и борется с прокси-сетями. Журналисты отметили аномально высокое использование Claude в Сингапуре относительно населения.

Исследователь Oxford China Policy Lab Зилан Цянь объяснил, что китайские разработчики предпочитают Claude Code и OpenAI Codex локальным альтернативам, так как китайские модели отстают от американских на 6–9 месяцев, особенно в задачах написания кода.

Дополнительным фоном стали экспортные ограничения США на новые модели Anthropic. В июне компания ограничила доступ к Fable 5 и Mythos 5 для иностранных граждан. 30 июня Anthropic заявила об отмене директивы: с 1 июля глобальный доступ к Fable 5 восстановлен, но с ограничением до 50% от обычных лимитов. Mythos 5 осталась доступна только отдельным американским организациям.

24 июня основатель 360 Security Technology Чжоу Хунъи представил ИИ-инструмент Tulong Feng, назвав его китайским ответом на Mythos 5 от Anthropic.

Вот перефразированная новость на русском языке:

Российский научный центр AIRI создал нейросетевой инструмент GENATATOR, который позволяет наносить гены на карту, анализируя последовательность ДНК. Об этом сообщает N+1 со ссылкой на пресс-релиз.

Программа определяет границы генов, распознает тип транскрипта и восстанавливает его внутреннее устройство.

Искусственный интеллект работает в несколько этапов: сначала находит вероятные начала и концы транскриптов, затем проверяет промежутки между ними, уточняет их строение и отсеивает ненадежные варианты.

Инструмент предназначен для поиска генов, кодирующих белки, а также генов длинных некодирующих РНК.

Модель обучали на генах человека и 38 других видов млекопитающих, включая моржей и слонов. При тестировании GENATATOR показал высокую эффективность и на других организмах — плодовой мушке, растении резуховидке Таля и пекарских дрожжах.

По точности новая разработка значительно обошла существующие аналоги.

В AIRI отметили, что в отличие от традиционных методов, GENATATOR не опирается на поиск отдельных маркеров кодирующих генов (таких как старт- и стоп-кодоны или сигналы сплайсинга). Система запоминает и усваивает закономерности в последовательностях ДНК целиком.

Благодаря этому инструмент можно применять к геномам немодельных организмов, для которых нет подробных аннотаций.

Теоретически GENATATOR может пригодиться для изучения эволюции, поиска новых генов и исследования древних животных. В медицине он полезен для прогнозирования болезней, создания персонализированных лекарств и биотехнологических разработок.

Модели опубликованы в открытом доступе на платформе Hugging Face. Также доступны веб-сервис и открытая таблица лидеров для оценки качества работы.

Локальная версия работает только на графических процессорах CUDA с выводом данных в формате float32. Запуск на центральном процессоре и режимы с пониженной точностью пока не поддерживаются.

Напомним, что в феврале главы OpenAI, Anthropic, Google DeepMind и Microsoft AI подписали открытое письмо, призывающее законодательно закрепить обязательные проверки клиентов и заказов у поставщиков синтетических ДНК и РНК.

Вот перефразированный текст новости на русском языке:

В июне текущего года в Индии количество вакансий в сфере искусственного интеллекта увеличилось на 16% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. В то же время общий набор персонала в ИТ-секторе сократился на 3%. Об этом сообщает Reuters, ссылаясь на отчёт Naukri JobSpeak.

Документ основан на данных о вакансиях более 150 тысяч компаний. Такое расхождение в динамике свидетельствует о смене приоритетов: работодатели в целом сокращают найм, но продолжают активно искать специалистов для задач, связанных с ИИ.

Генеральный директор Info Edge (владелец Naukri) Хитеш Оберой связал этот рост с изменением спроса в пользу узкопрофильных экспертов.

«Разница [между наймом ИИ-специалистов и общим наймом в ИТ] важна, так как она показывает, куда технологические компании продолжают вкладывать ресурсы. ИИ всё чаще становится ключевой компетенцией, особенно на фоне смещения спроса в сторону более опытных и специализированных кадров», — отметил Оберой.

Индийская ИТ-индустрия, оцениваемая в 315 миллиардов долларов, испытывает давление: клиенты сокращают инвестиции в технологии из-за нестабильной макроэкономической ситуации и развития ИИ, который угрожает их традиционным бизнес-моделям.

В 14 отраслях, включённых в отчёт, количество вакансий в области ИИ и машинного обучения выросло на 25% по сравнению с прошлым годом. Наибольший рост, по данным Naukri, зафиксирован в страховании и секторе потребительских товаров.

Отдельно Reuters отметило позицию компании Tata Consultancy Services. В июне 2026 года она предупредила о замедлении найма в ИТ и переходе к модели, где число сотрудников и ИИ-агентов будет сопоставимым. В июле 2025 года TCS сократила более 12 тысяч рабочих мест, а по итогам финансового года, завершившегося в марте 2026 года, чистая численность персонала компании уменьшилась более чем на 23 тысячи человек.

Тем временем в США безработица среди специалистов в технологических профессиях в июне 2026 года снизилась до 2,9% по сравнению с 3,1% в мае и 3,5% в апреле. Данные CompTIA, основанные на статистике Бюро трудовой статистики США, показывают, что этот показатель впервые с начала 2026 года опустился ниже 3%. Занятость в технологических профессиях в июне выросла на 47 тысяч человек, а общий уровень безработицы в стране составил 4,2%.

Напомним, что ранее аналитики предупреждали: искусственный интеллект способен заменить 11,7% рабочей силы на рынке труда США, что эквивалентно 1,2 триллиона долларов годовых зарплат.

Вот перефразированный вариант новости на русском языке:

Курсы биткоина и эфира 2 июля практически не изменились, несмотря на падение акций производителей микросхем. Об этом сообщается в обзоре Saxo Bank.

Согласно данным банка, биткоин держался на уровне около $61 400, а Ethereum — примерно $1700.

Обе цифровые валюты остались почти без движения на фоне снижения индекса Nasdaq Composite на 0,8% и индекса Philadelphia Semiconductor Index на 5,4%.

Распродажа в секторе производителей чипов носила локальный характер. Индекс Dow Jones вырос на 1,1% до исторического максимума, S&P 500 почти не изменился, а основное давление пришлось на Nasdaq и полупроводниковую отрасль.

В блоке анализа волатильности Saxo отметил, что индекс VIX снизился на 2,65% до 16,15, в то время как показатель Nasdaq VXN вырос на 1,05% до 27,98. Это говорит не о массовом уходе инвесторов от риска, а о проблемах именно в технологическом сегменте.

Согласно отчету, акции производителей чипов продлили двухдневное падение на 11% из-за опасений по поводу завышенных оценок компаний, связанных с инфраструктурой для искусственного интеллекта. Reuters со ссылкой на BofA Global Research сообщил, что индикатор риска «пузыря» для индекса PHLX Semiconductor Sector достиг 0,91 по шкале от 0 до 1. Для Technology Select Sector этот показатель составил 0,82.

По данным Saxo, 3 июля азиатские рынки уже начали восстанавливаться: индекс MSCI Asia-Pacific ex-Japan вырос на 2,2%, Kospi — на 5%, а Nikkei — на 1,5%. Акции SK Hynix подорожали на 11,3%, а Samsung Electronics — на 9,1% после предыдущей распродажи.

Главным макроэкономическим событием стал июньский отчет по рынку труда в США. По информации Бюро трудовой статистики США, число рабочих мест вне сельского хозяйства увеличилось на 57 000, а уровень безработицы составил 4,2%.

Аналитики отметили, что для цифровых активов слабый отчет по занятости ослабил давление со стороны процентных ставок. Данные уменьшили вероятность скорого повышения ставки Федеральной резервной системой.

На этом фоне доллар ослаб после публикации данных. Краткосрочные казначейские облигации США выросли в цене: доходность двухлетних бумаг снизилась примерно на 7 базисных пунктов после отчета, прежде чем частично восстановиться и завершить день чуть ниже отметки 4,14%.

По оценке Saxo, для биткоина и Ethereum это снизило давление со стороны долларовой ликвидности, однако внутри крипторынка оно сохранилось: в июне спотовые биткоин- и Ethereum-ETF в США зафиксировали совокупный чистый отток более $4,5 млрд.

В то же время акции майнинговых компаний резко разошлись в динамике с двумя ведущими активами и упали. За последние сутки:
— MARA потеряла 7,26%,
— Riot Platforms — 7,72%,
— CleanSpark — 7,34%,
— Cipher Mining — 12,26%,
— Hut 8 — 8,18%.

Ранее стало известно, что крупные биткоин-майнеры все активнее переводят энергетические мощности и инфраструктуру подключения к сети под дата-центры для ИИ и высокопроизводительных вычислений. Подразделение японского финансового конгломерата SBI — SBI Crypto — и вовсе объявило о закрытии своего пула в сети первой криптовалюты.

Напомним, по итогам июня биткоин упал примерно на 20%, опустившись ниже отметки в $60 000. Это стало худшим месячным результатом за четыре года.

Вот перефразированная новость на русском языке:

Исследователи предложили концепцию термодинамического компьютера — новой вычислительной архитектуры, которая в будущем может значительно сократить энергопотребление систем искусственного интеллекта. Об этом сообщает Quantum Insider.

Специалисты из компании Extropic и Массачусетского технологического института утверждают, что их подход способен сделать выполнение некоторых задач ИИ до 10 000 раз более энергоэффективным по сравнению с традиционными вычислениями.

Вместо борьбы с шумом — использование его в расчетах

Современные процессоры, включая GPU, на которых обучаются и работают большие языковые модели, тратят много ресурсов на точные детерминированные вычисления. При этом физический шум и тепловые флуктуации считаются помехой, которую нужно минимизировать.

Авторы работы предлагают противоположный метод. Вместо подавления случайных тепловых процессов они предлагают использовать их как часть вычислений. Этот принцип получил название термодинамических вычислений (Thermodynamic Computing).

По мнению исследователей, многие задачи ИИ, такие как поиск наиболее вероятного ответа или оптимального решения, по своей природе являются вероятностными. Поэтому вычислительная система, использующая случайные физические процессы, потенциально сможет выполнять их гораздо эффективнее классических процессоров.

Решение одной из главных проблем ИИ

Интерес к таким архитектурам вызван растущим энергопотреблением индустрии искусственного интеллекта. Крупнейшие технологические компании вкладывают миллиарды долларов в строительство дата-центров, а спрос на электроэнергию для обучения и работы современных моделей продолжает быстро расти.

Если предложенная архитектура окажется жизнеспособной, она сможет снизить не только энергозатраты, но и стоимость эксплуатации ИИ-инфраструктуры, уменьшив потребность в дорогих вычислительных кластерах.

До практического применения еще далеко

Пока речь идет о фундаментальном исследовании, а не о готовом процессоре. Авторы представили архитектуру и результаты моделирования, которые показывают преимущества нового подхода для отдельных классов задач. До появления коммерческих чипов, построенных на принципах термодинамических вычислений, могут пройти годы.

Тем не менее, эта работа отражает растущий интерес отрасли к альтернативным вычислительным архитектурам. По мере увеличения масштаба ИИ-моделей все больше внимания уделяется не только их возможностям, но и стоимости вычислений. На этом фоне поиск способов радикально сократить энергопотребление становится одним из ключевых направлений исследований наряду с развитием квантовых и нейроморфных компьютеров.

Напомним, в мае Amazon внедрила новую архитектуру сетей дата-центров, которая ускоряет передачу данных и снижает энергопотребление.

Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ станет единым регулятором в сфере искусственного интеллекта. Соответствующее предложение правительства опубликовано на портале проектов нормативных актов.

Документ вносит изменения в положение о министерстве, действующее с 2008 года.

В настоящее время в России нет единого органа, отвечающего за регулирование ИИ. Законопроект закрепляет за Минцифры функции по формированию государственной политики, координации внедрения технологий и разработке обязательных требований к системам искусственного интеллекта. Министерство также сможет согласовывать нормативные документы других ведомств в этой сфере.

Всего положение добавляет ведомству 20 новых функций. Среди них — определение мер поддержки разработчиков, развитие дата-центров, внедрение ИИ-технологий на платформе «ГосТех», а также участие в подготовке кадров и формирование образовательных стандартов.

Документ также вводит классификацию ИИ-систем по уровню риска. Для решений с высоким уровнем риска предлагается установить обязательную государственную регистрацию, оценку соответствия, требования к качеству данных, прозрачности алгоритмов и человеческому контролю. Кроме того, разработчиков могут обязать маркировать контент, созданный искусственным интеллектом.

Постановление находится на стадии межведомственного обсуждения и должно вступить в силу 1 сентября.

Напомним, в июне правительственная комиссия одобрила законопроект о поддержке развития ИИ в России.

Вот перефразированная версия новости на русском языке:

Заголовок: Оптоволокно стало «узким горлышком» для ИИ и дронов: дефицит, рост цен на 500% и экологическая угроза

Основная часть:

Инфраструктура для искусственного интеллекта и современные системы управления беспилотниками оказались в критической зависимости от одного ресурса — оптоволоконного кабеля. Из-за острой нехватки стоимость отдельных марок взлетела на 500%, а Китай, контролирующий более половины мирового рынка, получил возможность диктовать условия поставок. Другие страны пытаются нарастить собственное производство, но пока значительно отстают.

Портал ForkLog разобрался, почему оптоволокно стало главным тормозом в развитии ИИ и новым фактором глобального экологического кризиса.

В чём суть дефицита?

Технически оптоволокно — это трёхслойная нить, передающая свет практически без помех. Оно состоит из сверхчистой стеклянной сердцевины (диаметром от 9 до 62,5 мкм), оптической оболочки из диоксида кремния и защитного акрилового покрытия.

Существует два основных типа волокна:
* Многомодовое — с широкой сердцевиной для коротких дистанций (например, внутри дата-центров).
* Одномодовое — с узкой сердцевиной (9 мкм) для передачи сигнала на сотни километров без искажений. Особо ценятся его разновидности: G.652.D (для магистралей), G.657.A1 (для городских сетей) и G.657.A2 (сверхгибкое волокно, критически важное для ИИ-кластеров и военных дронов).

Производство начинается с преформы — массивного кварцевого цилиндра, из которого при температуре около 2000°C вытягивают тысячи километров тончайшей нити. Изготовить такие заготовки могут лишь единицы компаний в мире.

Война и ИИ: два источника спроса

В 2026 году рынок столкнулся с двойным ударом:
1. ЦОДы для ИИ. Одна стойка NVIDIA NVL72 требует до 1152 оптических соединений, что в 36 раз больше, чем обычный сервер. Годовой спрос дата-центров достиг 100 млн км оптоволокна.
2. Военные. Из-за развития средств радиоэлектронной борьбы (РЭБ) армии активно переходят на проводные дроны, которые не зависят от радиосигнала. Только Россия за 2025 год закупила около 60 млн км оптоволокна.

Китайские производители, пользуясь монопольным положением, подняли цены для российских заказчиков на стандартное волокно G.652.D в 2,5 раза (с 16 до 40 юаней). На пике дефицита цена на сверхгибкое волокно G.657.A2 выросла более чем на 500% — с $5 до $33 за километр.

Парадокс в том, что и магистральный кабель для ЦОД, и тонкая нить для FPV-дронов делаются из одного и того же дефицитного сырья — кварцевых преформ.

Экологическая катастрофа

Использование проводных дронов в зоне боевых действий привело к серьёзному загрязнению: гектары полей усеяны обрывками оптоволокна. Кабели становятся ловушками для животных, а их полимерные покрытия распадаются на микропластик, который разлагается в почве от 200 до 600 лет.

Монополия Пекина

Производство оптических преформ — закрытый клуб. От 62% до 70% мирового выпуска контролирует Азиатско-Тихоокеанский регион, где доминирует Китай. Северная Америка удерживает около 21% рынка, Европа — лишь 14%. Почти три четверти всего производства сосредоточено в руках десятка мегакорпораций.

Пока США ограничивали доступ Китая к полупроводникам, зависимость от китайского оптоволокна осталась незамеченной. Когда нейросетям потребовались миллионы километров кабеля, дефицит превратился в рычаг давления.

Ответ США запоздал. Meta подписала с Corning контракт на $6 млрд, Nvidia вложила $500 млн в расширение мощностей. Но реальные объёмы появятся только к концу десятилетия. До этого альтернатив Китаю нет, и бигтехи вынуждены скупать стекловолокно по любым ценам.

Цепная реакция

Сильнее всего кризис ударил по Глобальному Югу, особенно по Африке, где доступ к интернету и так ограничен. Проект подводного кабеля 2Africa от Meta столкнулся с проблемами в Персидском заливе.

Индустрия ищет обходные пути (например, Starlink), но спутники не могут заменить оптоволокно там, где нужна максимальная скорость. Стандарт 6G может снизить нагрузку, но не раньше следующего десятилетия.

Как и в случае с дефицитом чипов, резкого снижения цен на оптоволокно в ближайшие три-четыре года не ожидается. Выиграют те, кто успел заключить контракты или имеет собственное производство. Оптоволокно становится очередным системным ограничением и источником конкурентного преимущества для отдельных игроков.

Вот перефразированный текст новости на русском языке:

Администрация президента США Дональда Трампа обратилась к компании OpenAI с просьбой не выпускать новую модель GPT-5.6 в открытый доступ немедленно. Причиной стали опасения, связанные с безопасностью. Вместо этого компания Сэма Альтмана сначала предоставит доступ к модели ограниченному кругу клиентов. Об этом сообщают Reuters и The Information.

По информации источников, запрос поступил от Управления национального кибердиректора Белого дома и Управления научно-технологической политики. Эти ведомства попросили отложить полноценный запуск GPT-5.6 до тех пор, пока администрация не разработает единый подход к тестированию и оценке безопасности новых систем искусственного интеллекта.

OpenAI пока не делала официальных заявлений по поводу ограниченного релиза, однако, по данным The Information, Альтман уже сообщил об этом сотрудникам. Анонимный источник Reuters также подтвердил, что власти попросили компанию выпускать модель поэтапно.

Как изменится процесс выпуска

Согласно The Verge, речь идет о небольшой группе корпоративных клиентов. Федеральное правительство будет само решать, какие именно заказчики смогут получить доступ к модели на этапе предварительного просмотра.

«Мы ясно дали понять правительству США, что это не та модель работы, которую мы хотели бы сохранить в долгосрочной перспективе. Мы будем сотрудничать с властями и другими участниками отрасли, чтобы выработать более устойчивый подход к будущим релизам», — процитировало The Information обращение Альтмана к сотрудникам.

Axios со ссылкой на источник пишет, что OpenAI заранее координировала свои действия с администрацией по поводу выпуска GPT-5.6. По словам источника, Белый дом был знаком с возможностями новой модели и мог заранее их оценить. Издание также уточнило, что 25 июня Альтман обсуждал этот вопрос с министром торговли США Говардом Латником. Последний, как сообщается, хотел убедиться, что все соответствующие правительственные структуры протестировали и одобрили модель.

Почему вмешалось правительство

Источники СМИ связывают запрос властей с возможностями новой модели в чувствительных областях. По словам источника CNN, OpenAI и администрация рассматривают GPT-5.6 как модель, сопоставимую по уровню с Mythos. Анонимный эксперт Axios также провел аналогичное сравнение, отметив, что власти хотят убедиться в наличии достаточных защитных механизмов в инструментах такого класса.

Представитель Белого дома заявил CNN, что администрация продолжает сотрудничать с разработчиками передовых ИИ-моделей, чтобы выработать общие подходы к проблемам, связанным с масштабированием технологии.

Запрос к OpenAI совпал с более широкой перестройкой политики США в области передового искусственного интеллекта. 2 июня Трамп подписал указ «О развитии инноваций и безопасности в сфере передового искусственного интеллекта». Документ не вводит обязательное лицензирование выпуска ИИ-моделей, но поручает ряду ведомств разработать закрытый процесс бенчмаркинга для оценки их продвинутых кибервозможностей.

Указ также предусматривает добровольный механизм взаимодействия с разработчиками. В его рамках компании смогут предоставлять правительству передовые модели на срок до 30 дней до релиза. Для доверенных организаций такой доступ должен сопровождаться требованиями конфиденциальности, кибербезопасности, защиты от инсайдерских рисков и охраны интеллектуальной собственности.

Контраст с Anthropic

Ситуация с OpenAI выглядит более мягкой по сравнению с недавним случаем с Anthropic. 9 июня стартап выпустил две версии одного семейства моделей Claude. Fable 5 компания описала как решение класса Mythos, но безопасное для общего использования. Claude Mythos 5 — «приватная» базовая модель с ослабленными ограничениями в отдельных областях.

Однако 12 июня Anthropic отключила модели из-за директивы правительства США в рамках экспортного контроля. В компании заявили, что документ формально запрещает доступ любым иностранным гражданам, включая иностранных сотрудников. Позже СМИ связали ограничения с Китаем, а некоторые источники назвали другим триггером сообщения об обходе защиты Fable 5.

На фоне этих решений участники рынка и эксперты указали на отсутствие прозрачной процедуры. CNN приводит слова главы Public First Брэда Карсона, который назвал ситуацию вокруг Fable примером необходимости четких правил.

«Эпизод с Fable показывает необходимость ясного регулирования. Сейчас у нас специальный, персонализированный, непрозрачный и, возможно, незаконный подход», — заявил он.

Карсон добавил, что государство может вмешиваться в случае опасных продуктов, включая ИИ-модели, но такой процесс должен соответствовать принципам базовой справедливости.

Позиция OpenAI по регулированию

В начале июня OpenAI представила концепцию управления передовым ИИ. Компания предложила усилить Центр стандартов и инноваций в области искусственного интеллекта и разработать более широкий план устойчивости государства к рискам моделей нового поколения.

«Федеральное правительство теперь должно построить на этой основе устойчивую федеральную рамку, способную развиваться вместе с самой технологией», — говорится в документе.

В отдельном документе OpenAI описала подход к оценке и снижению рисков в областях кибернаступления, CBRN-угроз, вредной манипуляции, потери контроля, отчетности по моделям, управления рисками безопасности, реагирования на инциденты и внешней экспертной оценки.

Ранее компания конфиденциально подала в Комиссию по ценным бумагам и биржам США заявление по форме S-1 для возможного IPO. Согласно Reuters, OpenAI готовится к публичному размещению акций с оценкой в $1 трлн.

The Wall Street Journal со ссылкой на источники писал о возможном выходе компании на биржу в сентябре, а также о привлечении Goldman Sachs и Morgan Stanley к подготовке сделки. В новом заявлении OpenAI эти сроки не подтвердила. По данным NYT, советники предложили руководству два сценария: дождаться 2027 года с целью выйти на оценку в $1 трлн или согласиться на более ранний листинг с меньшей планкой. Альтман, как пишет Reuters, отверг второй вариант.

Напомним, 22 июня OpenAI запустила полную версию GPT-5.5-Cyber — специализированной модели для поиска, проверки и исправления уязвимостей. Релиз прошел на фоне ограничений вокруг Anthropic.

Вот перефразированный текст новости на русском языке:

Сотрудники, связанные с Alibaba и её лабораторией ИИ Qwen, провели масштабную операцию по извлечению знаний (дистилляции) из модели Claude. Об этом сообщается в письме компании Anthropic, адресованном председателю банковского комитета Сената США Тиму Скотту и сенатору-демократу Элизабет Уоррен. Информацию передает Reuters.

Anthropic назвала этот случай крупнейшей известной ей атакой такого рода. По данным агентства, с 22 апреля по 5 июня через почти 25 тысяч поддельных аккаунтов было совершено более 28,8 млн обращений к модели.

«Помимо масштаба, эта кампания поражает своей откровенностью. Alibaba зарегистрирована на Нью-Йоркской фондовой бирже, ведёт бизнес в США и подотчётна американским инвесторам и регуляторам», — говорится в письме.

В феврале Anthropic отмечала, что дистилляция часто используется на законных основаниях, например, для создания более дешёвых или компактных версий моделей. Проблемы возникают, когда конкуренты получают доступ к передовым инструментам через подставные аккаунты, обходят ограничения сервиса и используют ответы для обучения собственных систем.

В письме утверждается, что предполагаемая кампания была направлена на возможности Claude в решении агентных задач, разработке ПО и долгосрочном планировании. По мнению разработчика, такие действия позволяют копировать поведение продвинутой модели, не тратя средства на её обучение.

«Когда китайские лаборатории извлекают эти возможности из американских моделей, они получают выгоду от американских инвестиций, не неся затрат и рисков, связанных с обучением передовых ИИ-систем. Это подрывает экономическую основу лидерства США в сфере ИИ, превращая миллиардные вложения в исследования, разработки и вычислительные мощности в субсидию для наших конкурентов», — подчеркнули в Anthropic.

Представители компании также заявили, что несанкционированная дистилляция может ускорить развитие китайских ИИ-систем для киберопераций, военных целей и разведки.

Чего Anthropic просит от Конгресса

По данным Decrypt, Anthropic призвала законодателей расширить обмен техническими данными и разведданными между разработчиками передовых ИИ-моделей и правительством США. Компания также попросила уточнить антимонопольные нормы, чтобы фирмы могли делиться информацией о подобных атаках без риска нарушить законодательство о конкуренции.

Ещё одно предложение касается экспортного контроля. Anthropic потребовала ужесточить ограничения на передовые ИИ-чипы и вычислительные ресурсы, а также закрыть лазейки, позволяющие китайским организациям получать доступ к зарубежным дата-центрам. Компания предложила ввести санкции или другие меры против тех, кто ответственен за масштабное извлечение возможностей моделей.

Другие случаи

В феврале Anthropic обвинила DeepSeek, Moonshot AI и MiniMax в генерации более 16 млн обращений к Claude через примерно 24 тысячи поддельных аккаунтов. Тогда разработчики утверждали, что связали эти кампании с конкретными лабораториями по IP-адресам, метаданным запросов, инфраструктурным данным и, в некоторых случаях, информации от партнёров. DeepSeek сгенерировала более 150 тысяч обращений, Moonshot AI — свыше 3,4 млн, а MiniMax — около 13 млн.

Эти обвинения вызвали споры, так как дистилляция сама по себе остаётся распространённой отраслевой практикой. В апреле, как отмечает Decrypt, Илон Маск во время дачи показаний в федеральном суде заявил, что xAI «частично» использовала модели OpenAI при обучении Grok.

20 апреля конгрессмен Билл Хейзенга внёс законопроект, направленный против извлечения ключевых технических характеристик закрытых американских ИИ-моделей иностранными противниками. По оценке Бюджетного управления Конгресса США, документ предусматривает экспортные ограничения и санкции против зарубежных структур, незаконно получающих доступ к продуктам на основе ИИ.

Напомним, в декабре 2025 года Nvidia сообщила о разработке технологии для проверки местоположения своих процессоров на фоне слухов о контрабанде ускорителей в Китай.

Вот перефразированный текст новости на русском языке:

Полиция британского региона Эйвон и Сомерсет, а также городской совет Бристоля отказались от использования как минимум двух моделей искусственного интеллекта, предназначенных для оценки риска преступлений против детей. Причиной стала их низкая точность, а также невозможность провести полноценную проверку — независимые аудиторы не смогли найти ни исходный код, ни список переменных, используемых в алгоритмах. Об этом сообщает издание WIRED.

Журналисты совместно с правозащитной организацией Liberty Investigates, местным медиа Bristol Cable и некоммерческой редакцией Lighthouse Reports изучили сотни страниц документов, полученных по запросам на доступ к информации. Этот материал появился на фоне запуска PoliceAI — национального центра, который будет тестировать и внедрять ИИ-инструменты в полиции Англии и Уэльса.

Как Бристоль собирал данные

Речь идет о базе данных Think Family Database, которую городской совет Бристоля запустил в 2016 году для работы с семьями и детьми, нуждающимися в поддержке. По данным WIRED, в ней могли содержаться записи почти о 500 000 жителей, хотя на официальном сайте проекта сейчас упоминается около 55 000 семей. Такое расхождение, вероятно, связано с тем, что учитываются как индивидуальные записи, так и семейные профили.

Think Family Database объединяла полицейские и социальные данные: информацию о жилье, психическом здоровье, подростковых беременностях, посещении родительских курсов, прогулах школы и получении бесплатного питания. По информации издания, эти сведения собирались без прямого согласия граждан, но на законных основаниях для обмена данными между государственными органами.

Один из специалистов по данным полиции описал этот подход как «смешивание разных массивов информации», добавив: «Я складываю все это в большое ведро».

На основе этой базы данных полиция и власти создавали модели машинного обучения, которые присваивали взрослым и детям оценки риска. Журналистам известно как минимум о 23 таких моделях, используемых полицией Эйвона и Сомерсета: от прогнозирования краж со взломом и неявки в суд до риска исчезновения человека или вероятности стать жертвой домашнего насилия.

Параллельно работало приложение Offender Management App, рассчитанное примерно на 300 000 человек в регионе. Один из старших офицеров назвал его основой для «турнирной таблицы» самых опасных преступников.

Почему модели отключили

Одна из ранних моделей оценивала риск преступлений против детей. В нее включили данные полиции, городского совета и других госструктур, а также обезличенные сведения благотворительной организации Barnardo’s о 1000 детей, которые уже пострадали от таких преступлений.

На оценку риска влияли такие факторы, как статус ребенка, нуждающегося в помощи, постоянные пропуски школы и проблемы с психическим здоровьем. Другая модель учитывала жилищную поддержку, задолженность по аренде и получение бесплатного школьного питания.

Еще в 2016 году этический комитет полиции предупреждал, что выбранные данные и переменные могут привести к алгоритмической предвзятости. Он рекомендовал использовать систему с осторожностью и заранее объяснять общественности, зачем и как применяется такая аналитика.

Позже проект оценивала британская некоммерческая консалтинговая организация Social Finance. В своем обзоре она назвала оценку рисков самым слабым элементом, а низкую точность — фактором, подорвавшим практическую ценность моделей. К моменту проверки две модели оценки рисков преступлений против детей уже перестали использовать, пишет WIRED.

Social Finance связала ухудшение качества моделей с изменением набора данных. Полиция пыталась масштабировать подход на весь регион Эйвона и Сомерсета, который включает пять местных советов, но не смогла договориться об обмене данными со всеми местными властями. В итоге в моделях осталось в основном полицейское «ядро» без прежних социальных индикаторов.

По данным журналистов, сотрудники городских служб Бристоля жаловались, что уязвимые дети не попадают в результаты. Один из работников писал, что несовершеннолетние, недавно ставшие жертвами преступлений, могли получать более низкий балл, чем фигуранты дел о кражах со взломом. Другие служащие говорили, что не готовы полагаться на оценки из-за непрозрачной методики.

Social Finance также не смогла полноценно проверить модели: исходный код и список переменных найти не удалось. По данным WIRED, ни полиция, ни городской совет Бристоля к июню 2023 года не сохранили документы о решении отказаться от двух моделей оценки рисков преступлений против детей.

Что показал аудит

Отдельно WIRED получило от полиции более 36 000 оценок производительности по 13 моделям, которые использовались или тестировались в 2017-2024 годах. Издание передало массив данных аудиторской компании Eticas. Там пришли к выводу, что у большинства моделей была низкая точность положительных срабатываний. Это означает, что значительную долю людей система ошибочно помечала как рискованных.

Согласно этим данным, модель для выявления потенциальных взломщиков более трех лет показывала точность положительных срабатываний ниже 10%: меньше одного из десяти отмеченных системой людей действительно совершал такое преступление. Аудиторы также отметили, что такие показатели нехарактерны для хорошо управляемых моделей, используемых в операционной работе.

Полиция заявила WIRED, что часть моделей, включая инструмент по кражам со взломом, не внедрялась. Наличие многолетних оценок их производительности ведомство объяснило автоматической проверкой статического файла, который не удалили после отказа от внедрения.

Отдельно на сайте полиции говорится, что часть инструментов ведомства использует ИИ, а результаты алгоритмов применяются только как рекомендательный сигнал для сотрудников. В полиции подчеркнули, что модели не принимают решения автоматически.

Городской совет Бристоля заявил, что сейчас использует только модель риска NEET — оценку вероятности того, что ребенок после окончания школы не будет учиться, работать или проходить обучение. По словам властей, этот инструмент не заменяет профессиональное суждение.

PoliceAI

Эта история вышла на фоне расширения использования искусственного интеллекта в правоохранительных органах Великобритании. 10 июня МВД Великобритании запустило центр PoliceAI для тестирования и масштабирования ИИ-инструментов в 43 полицейских управлениях Англии и Уэльса. Бюджет проекта составил 75 млн фунтов стерлингов на три года.

В первый год PoliceAI сосредоточится на инструментах для разбора, раскрытия и суммирования цифровых доказательств. Испытания должны пройти в десяти управлениях в 2026-2027 годах, а затем масштабироваться на все полицейские силы.

PoliceAI работает на базе Колледжа полиции — профессионального органа, который отвечает за стандарты и обучение силовиков в Англии и Уэльсе. Его возглавляет бывший главный констебль полиции Эйвона и Сомерсета Энди Марш.

WIRED обратило внимание на эту связь: в регионе, где развивали спорную ИИ-аналитику, раньше работал руководитель структуры, теперь участвующей в масштабировании искусственного интеллекта для полиции. На этом фоне случай Бристоля показывает, что риски таких моделей связаны не только с точностью алгоритмов, но и с качеством данных, сохранением документации и возможностью независимой проверки.

Ранее издание сообщило о жителе Мэриленда Алонзо Сойере, который провел девять дней в тюрьме после