sejournal.io

Глава Nvidia Дженсен Хуанг считает, что безопасность систем искусственного интеллекта — это прежде всего инженерная задача, а вопросы темпов разработки и возможных пауз должны решать сами компании. Об этом он заявил в беседе с генеральным директором Salesforce Марком Бениоффом на конференции Dreamforce.

Бениофф поднял тему дискуссии в индустрии о замедлении развития ИИ. Хуанг ответил, что безопасность имеет первостепенное значение, однако решать её нужно инженерными методами. По его мнению, разработчики создают программное обеспечение и вычислительные системы, поэтому обязаны сначала выстроить надёжные среды для тестирования. Если компания не уверена в работоспособности или безопасности продукта, выпускать его не следует.

Он также отметил, что рыночные механизмы уже действуют, и в новых законах или дополнительном регулировании необходимости нет. Глава Nvidia назвал ложным противопоставление скорости инноваций и безопасности: компании могут развивать технологии максимально быстро, но должны приостанавливаться, если теряют контроль над процессом или сомневаются в безопасности продукта.

Заявление Хуанга прозвучало через несколько дней после того, как глава Anthropic Дарио Амодеи призвал снизить темпы развития наиболее мощных ИИ-моделей. Эту позицию поддержали CEO OpenAI Сэм Альтман и Илон Маск. 14 сентября на фоне этих обсуждений акции ряда компаний, связанных с ИИ, и производителей полупроводников снизились: рынок оценивал возможные последствия замедления для спроса на вычислительную инфраструктуру.

Вопрос координации между разработчиками осложняется антимонопольным законодательством. 11 сентября OpenAI обратилась к членам Конгресса США с просьбой разъяснить, не будет ли совместное замедление разработки передовых моделей считаться ограничением конкуренции. Амодеи, в свою очередь, назвал регулирование всех американских разработчиков передовых моделей наиболее эффективным вариантом, а для добровольной координации между конкурентами предложил участие властей и узкое исключение из антимонопольных ограничений.

Ранее, в июле, Nvidia, Meta, Microsoft и ещё 22 компании призвали власти США не вводить общие ограничения для ИИ-моделей с открытыми весами. Тогда Хуанг заявил, что такие системы способствуют инновациям, кибербезопасности и распространению технологий.

Генеральный директор криптовалютной биржи Phemex Федерико Вариола в подкасте Chain Reaction от Cointelegraph заявил, что развитие искусственного интеллекта принесло индустрии цифровых активов больше вреда, чем пользы.

По его мнению, нейросети оттягивают капитал из криптосферы и одновременно дают хакерам инструменты для поиска уязвимостей в коде. Из-за этого даже небольшие криптопроекты вынуждены увеличивать бюджеты на кибербезопасность, что подталкивает рынок к еще большей централизации.

«Трудно разделять оптимизм по поводу ИИ в нашей сфере. Ликвидность значительно перетекла туда. С другой стороны, нейросети дали новые инструменты злоумышленникам», — отметил Вариола.

Угроза для DeFi и криптокошельков

Опасения главы Phemex подтверждаются недавними инцидентами. В июле хакеры вывели биткоины на $116 млн из-за уязвимости аппаратного кошелька Coldcard. Атака затронула более 5200 адресов. Эксперты уверены, что критическую ошибку в коде нашли именно с помощью искусственного интеллекта.

Тогда же глава компании Coinkite Родольфо Новак предупредил разработчиков о новой реальности: ИИ-инструменты для анализа кода выявляют баги быстрее самых опытных специалистов.

Вариола добавил, что технологический прогресс делает DeFi и некастодиальное хранение менее привлекательными для обычных пользователей.

«ИИ проникает всюду. Появляются новые стратегии социальной инженерии, растут риски взлома устройств. Рядовым пользователям DeFi теперь приходится переживать о множестве вещей, о которых они раньше даже не задумывались», — подчеркнул он.

Противоречия и польза ИИ-агентов

Позиция Вариолы выглядит скептично, особенно с учетом планов самой Phemex. В феврале биржа анонсировала масштабное внедрение ИИ для разработки продуктов и внутренних операций. Вариола уточнил, что говорит о негативном влиянии искусственного интеллекта на рынок в целом, а не на конкретный бизнес.

Он также признал, что у технологии есть практическая польза: ИИ-агенты могут помочь инвесторам диверсифицировать портфель и дать торговые советы. Однако нейросети не смогут полностью заменить человека, и финальное решение о сделке всегда останется за пользователем.

Напомним, согласно отчету F6, охватывающему 2025 год и первую половину 2026, инструменты на основе искусственного интеллекта встроились в реальные кибератаки — от первичной разведки до генерации вредоносного кода.

К 2030 году монетизируемая выручка потребительского ИИ в Китае может достигнуть 294 млрд юаней (~$44 млрд), прогнозирует Morgan Stanley в отчете, на который ссылается Tiger Brokers. КНР уже лидирует в этом сегменте благодаря развитому мобильному интернету и глубокой интеграции ИИ в повседневные приложения.

Ожидается рост рынка с 54 млрд юаней в 2026 году до 294 млрд в 2030-м, причем около 99% потенциальной выручки придется на рекламу и комиссии с покупок, совершенных по рекомендациям ИИ. Транзакционные комиссии составят примерно 281 млрд юаней, реклама — 10 млрд, а подписки и платные функции — лишь около 3 млрд.

По данным опроса AlphaWise, 80% респондентов в Китае используют ИИ для личных задач хотя бы раз в неделю, тогда как в США — 54%. Среди работающих китайцев 77% применяют технологию еженедельно в работе, а 64% за последний месяц использовали не менее пяти ИИ-инструментов. Высокое распространение Morgan Stanley объясняет не только качеством моделей, но и особенностями китайской интернет-экосистемы: ИИ встраивается в социальные сети, электронную коммерцию, платежи и повседневные сервисы. При этом опрос охватил около 2000 человек в возрасте 18–59 лет, а сроки исследований в Китае и США различались, поэтому результаты нельзя напрямую распространять на всю популяцию.

В июле 2026 года месячная аудитория крупнейших китайских ИИ-приложений составляла: Doubao — 399 млн, Qwen — 161 млн, DeepSeek — 124 млн, Yuanbao — 51 млн пользователей. Аналитики советуют оценивать сервисы не только по MAU, но и по удержанию, выполнению задач и превращению запросов в коммерческие действия. Преимущество получают компании, уже обладающие трафиком, данными, платежной инфраструктурой и доступом к продавцам: например, ИИ-помощник внутри WeChat или Taobao может сразу связать запрос с товаром и платежом, тогда как отдельному приложению сначала нужно выстроить такую инфраструктуру. 75% участников опроса сочли встроенные ИИ-функции полезными, 57% заявили, что они могут повысить частоту покупок, однако это лишь намерения, а не подтвержденный рост реальных продаж. Доля пользователей, уже плативших за ИИ, снизилась с 41% до 35%, подписку как предпочтительный формат выбрал 21%, а средняя готовность платить составила 41 юань (~$6) в месяц.

Ключевыми игроками выступают Tencent и Alibaba: у первой — WeChat с социальными функциями, мини-программами и платежами; у второй — связка Qwen, облачной инфраструктуры, электронной коммерции и платежей. Рассматриваются и вертикальные платформы вроде Meituan и туристических сервисов, где ИИ может не просто рекомендовать, а сразу оформлять заказ. Однако рост ИИ-запросов увеличивает расходы на вычисления, а конкуренция может съедать дополнительную выручку, поэтому важны не только число пользователей, но и выполнение задач, конверсия в покупки, удержание и денежный поток после капзатрат.

Ранее аналитики UBS прогнозировали, что китайские интернет-гиганты начнут получать большую долю прибыли от ИИ уже в ближайшие два-три года.

Компания OpenAI привлекла сотни внешних подрядчиков для чтения реальных переписок пользователей ChatGPT. Об этом сообщило издание 404 Media, получившее доступ к внутренним материалам проекта под кодовым названием Project Lily: инструкциям для рецензентов, перепискам в Slack, системе оценки ответов и самим обращениям пользователей.

Подрядчики анализировали диалоги, пересказывая намерения человека и оценивая реакции чат-бота, чтобы повысить качество ответов ChatGPT. Они работали не с отдельными сообщениями, а с целыми беседами, некоторые из которых содержали чувствительные личные данные. Один из сотрудников, участвовавших в разборе запросов, признался, что пользователи вряд ли догадываются о том, что их разговоры читают посторонние.

Этот процесс отличается от ранее публично описанных проверок: OpenAI открыто сообщала о просмотре чатов при подозрении на подготовку нападения, однако Project Lily является отдельной программой.

Проверка происходила через специальную панель, где рецензент выбирал задачу, после чего система открывала реальный запрос пользователя. Затем он выполнял три шага: читал запрос, кратко описывал намерение пользователя и оценивал несколько сгенерированных ответов. Например, пользователь просил помочь переписать рабочее сообщение в Slack так, чтобы оно звучало доброжелательно и приглашало к обсуждению. Подрядчик просматривал четыре варианта ответа ChatGPT, отмечал фрагменты, соответствующие или не соответствующие требованиям, выделял минимум три фрагмента и объяснял выбор. В конце ответ оценивался по шкале от 1 до 7: единица означала непригодность, семерка — близость к идеалу. Даже содержательно полезный ответ мог получить низкий балл за чрезмерную длину или перегруженность. Обоснование занимало от пары предложений до целого абзаца.

В документах не указано, какая именно модель обучалась и идет ли речь о текущей или будущей версии.

Руководства описывали требования к ответам: модель должна улавливать намерение пользователя, давать точную и полезную помощь, излагать мысли ясно, естественно и умеренно тепло. Другой конфиденциальный документ предписывал подстраиваться под тон пользователя, но сдержанно, оставаясь естественным и профессиональным, не намекая на человеческие эмоции. Рецензенты должны были отмечать угодливость, наигранное подражание стилю, вовлекающие концовки, подогрев раздражения и снисходительные допущения. Вместо этого ответ должен был быть полезным, честным, поддерживающим и умным, но без превосходства.

Отдельно боролись с «ИИ-речью» и неуместными эмодзи. Например, список с галочками в инструкции помечался как несоответствующий из-за ненужного использования эмодзи. Контекст учитывался: дерево в тексте про День дерева считалось уместным, а черепа в разговоре о смерти или самолеты в сводке об авиакатастрофе — нет. Ответы не должны были ссылаться на личный опыт вроде «как повар, я люблю…» или «я знаю, каково это», хотя первое лицо в служебных фразах типа «я посмотрю» допускалось.

Фактчекинг в задачи рецензентов не входил: искать подтверждения во внешних источниках не требовалось, проверкой контента занимались другие команды. Замеченные фактические ошибки помечались, а за отсутствие ссылок в ответах на медицинские, юридические и финансовые темы оценку снижали.

Запросы поступали обезличенными — имя аккаунта не отображалось, но личные данные все равно попадали в поле зрения. Иногда над обращением выводился блок «сводка памяти о пользователе», из которого можно было узнать, для чего человек раньше использовал чат-бот, где живет и другие обстоятельства. Инструкция требовала эскалировать задачи при обнаружении персональных данных или рисков для безопасности.

OpenAI заявила, что переписки проходят через модель Privacy Filter, предназначенную для поиска и удаления личной информации. Однако компания признала ограничения этой модели: фильтр ошибается, пропускает редкие идентификаторы и неоднозначные упоминания, а при коротких фрагментах может удалять данные избыточно или недостаточно. Некоторые просмотренные журналистами обращения показывали, что пользователи ожидали конфиденциальности и просили ChatGPT никому не рассказывать о сказанном.

Журналисты спросили OpenAI, предупреждали ли они пользователей о том, что запросы могут читать люди для улучшения ответов, но ответа не получили. На сайте компании описан просмотр помеченного контента людьми, но речь идет о нарушениях правил и угрозах безопасности. Политика конфиденциальности допускает использование персональных данных для улучшения моделей. Удаленные переписки компания обещала стирать за 30 дней, кроме уже обезличенных и отвязанных от аккаунта в рамках согласия на улучшение моделей. После публикации материала OpenAI указала на раздел справки, где говорится, что люди могут просматривать контент для улучшения работы модели.

Переписки попадают в обучение через настройку «улучшить модель для всех». На тарифах Free, Plus и Pro она включена по умолчанию, и отключать ее пользователь должен сам. Отключение действует только на новые диалоги, на тарифах Enterprise, Business и Edu настройка изначально выключена. После обращения журналистов компания обновила справочную страницу, подробнее описав процедуру отказа, но признания в том, что запросы читают люди, там по-прежнему нет.

Один из собеседников 404 Media из Северной Америки получал за чтение переписок более $50 в час. Работу он нашел через рекрутинговую фирму Crossing Hurdles, которая позиционирует себя как посредника между специалистами и заказчиками в сфере обучения ИИ. На Reddit несколько человек сообщали, что получали от этой фирмы нежелательные письма и подозревали мошенничество. На странице фирмы в LinkedIn были открыты вакансии рецензента ИИ-данных, разметчика и оценщика чат-ботов, хотя OpenAI и ChatGPT в описаниях не упоминались. В обязанности входила оценка ответов ИИ и их сравнение. Среди других проектов компании — запись видео, где исполнители выполняют работу по дому, для обучения роботов.

Рецензент описал работу как механическую, иногда забавную при чтении запросов, но в проекте царит разнобой: правила часто меняются и противоречат сами себе.

Anthropic подтвердила, что тоже прибегает к проверке людьми для улучшения моделей, включая будущие ответы Claude, для пользователей, включивших настройку «помогите улучшить наши ИИ-модели». Перед проверкой компания обезличивает переписки и удаляет идентификаторы аккаунта, включая адреса электронной почты. У Google Gemini есть дисклеймер о том, что часть сохраненных чатов просматривают люди.

Старший научный сотрудник Center for Democracy & Technology Михаль Лурия отметила, что проверка людьми необходима для безопасности, но текущие интерфейсы чат-ботов создают ложное чувство близости и приватности. Это принципиально отличается от модерации в соцсетях, где публикация контента изначально предполагает проверку и публичность. Профессор UCLA Сара Т. Робертс, автор книги о модерации контента, сравнила раскрытие с сюжетом «Волшебника страны Оз», где герои обнаруживают за волшебным королевством человека, дергающего за рычаги, подчеркнув, что такие системы требуют постоянного вмешательства людей. Почасовая ставка выше $50 заметно превышает оплату модераторов соцсетей и работников ИИ-разметки, которых часто нанимают за рубежом. Робертс предположила, что так платят лишь до поры, поскольку именно человеческий труд, без которого продукты не работают, оплачивается хуже всего и ценится меньше всего.

В апреле 2026 года OpenAI выпустила Privacy Filter — бесплатный инструмент на 1,5 млрд параметров, который вычищает конфиденциальные данные из переписки с ChatGPT.

Microsoft представила проект гуманистического кодекса для своих ИИ-моделей семейства MAI. Согласно документу, системы должны оставаться под контролем человека, не имитировать сознание и не выходить за пределы поставленных задач. Пока кодекс не применяется при обучении нейросетей: компания вынесла его на шестинедельное общественное обсуждение, после чего доработает правила. Итоговая редакция станет основой для развития моделей начиная с 2027 года. Действие кодекса ограничено подразделением Microsoft AI и не распространяется автоматически на сторонние модели, которые корпорация использует или размещает в своей инфраструктуре.

Ключевой принцип документа — «люди важнее ИИ». Модели обязаны оставаться вспомогательной технологией и подчиняться человеку. Им запрещено сопротивляться остановке, исправлению или перенаправлению, а после завершения или отмены задачи — возобновлять работу без нового разрешения. Также нейросети должны действовать исключительно в рамках предоставленных полномочий, не ставить собственные цели, не расширять задачу самостоятельно, не скрывать свои действия от аудиторов, не обходить ограничения среды (например, отсутствие доступа в интернет), не вмешиваться в системы оценки и мониторинга и прекращать выполнение задачи, если её результат требует нарушения кодекса.

Отдельно оговаривается взаимодействие между ИИ-агентами: им нельзя использовать способы общения, непонятные человеку, в том числе скрывать рассуждения или действия на внутреннем «машинном языке». Microsoft также отказывается от разработки систем, которые изображают из себя людей: искусственный интеллект не должен имитировать чувства, собственные предпочтения или внутреннюю мотивацию. Компания против наделения моделей правосубъектностью или статусом существ, чьё благополучие нужно защищать. Хотя вопрос о возможности машинного сознания остаётся открытым, его имитация считается угрозой для контроля.

В отношениях с пользователями модели должны препятствовать формированию чрезмерной привязанности и эмоциональной зависимости, избегать угодничества, избыточной лести и безоговорочного одобрения. Им нельзя говорить человеку то, что он хочет услышать, если это вредит точности и пользе ответа.

Кодекс появился на фоне призывов замедлить разработку наиболее мощных ИИ. Глава Anthropic Дарио Амодеи предупреждал, что возможности моделей растут быстрее, чем инструменты контроля и проверки. Его поддержал CEO OpenAI Сэм Альтман, предложив ограничить темпы развития и допустить независимых специалистов к оценке систем. Глава Microsoft Сатья Наделла также высказался за сохранение человеческого контроля и расширение независимого тестирования.

Microsoft отказалась от гонки за общим искусственным интеллектом (AGI), который мог бы обходить ограничения, и готова снизить автономность и возможности своих систем ради безопасности.

Напомним, что в сентябре OpenAI признала «wiki-инцидент», когда её агенты использовали сторонние сайты для обмена информацией и обхода ограничений. Позднее Сенат США начал проверку действий ИИ-проекта.

В начале сентября 2026 года ведущие ИИ-лаборатории выпустили сразу несколько новых моделей: Anthropic представила Claude Fable 5.1 и Mythos 5.1, Google — Gemini 3.8 Flash, Meta — Muse Spark 1.3, а OpenAI открыла ограниченный доступ к GPT-6 Astra. Несмотря на плотность релизов, рынок отреагировал без прежнего энтузиазма — корпоративные клиенты всё чаще смотрят не на рекорды в бенчмарках, а на стоимость вычислений.

Anthropic и OpenAI спорят, чья модель умнее. Astra лидирует в точных науках (FrontierMath Tier 4 — 97,6% против 87,8% у Fable 5.1), а Fable 5.1 сильнее в междисциплинарных задачах и агентной офисной работе. По независимым оценкам Artificial Analysis, обе модели набирают по 53 балла, но стоимость решения одной задачи у Astra в 2–3 раза выше, чем у Fable 5.1.

Цены на новые флагманы: Astra — $10 за миллион входных токенов и $50 за выходные, Fable 5.1 — те же тарифы, но Anthropic снизила плату за чтение кеша. Более доступные модели (Gemini 3.8 Flash, Muse Spark 1.3) стоят заметно дешевле, из-за чего разрыв между верхним и нижним ценовым сегментом достигает тринадцати раз. Бизнес всё чаще выбирает не самые мощные, а оптимальные по соотношению цена/качество решения: например, Opus 5 от Anthropic уже обошла Fable 5 по корпоративным расходам.

Заявление президента OpenAI Грега Брокмана о наступлении «эры AGI» опирается на рекорд в тесте ARC-AGI-3 (99,9%), однако организаторы теста отметили, что такой результат достигнут благодаря специальной программной обвязке и огромным вычислительным затратам (до $26 тыс. за прогон), а общим интеллектом Astra не считают. Прогнозы появления полноценного AGI разнятся: от 2027 до 2044 года.

Параллельно развивается тема безопасности. Глава Anthropic Дарио Амодеи призвал замедлить разработку передовых систем, а Сэм Альтман допустил возможность пауз в развитии моделей. Обе компании согласились допустить сторонних оценщиков. Бывший сотрудник OpenAI Дэниел Кокотайло предложил конкретный план сдерживания ИИ-гонки, включающий соглашение США и Китая к 2029 году.

На фоне этого Anthropic готовится к IPO с оценкой до $2 трлн, что может стать крупнейшим размещением в истории. В сделке может участвовать Nvidia с инвестициями до $10 млрд. Однако сроки сдвигаются, а кредитные рейтинги компаний вызывают вопросы у агентств.

Таким образом, гонка продолжается, но приоритеты смещаются: флагманские модели становятся менее значимым источником выручки, а корпоративные клиенты всё чаще отдают предпочтение проверенным решениям предыдущего поколения по разумной цене.

14 сентября акции компаний, связанных с искусственным интеллектом, резко снизились после призывов замедлить темпы разработки технологии. По данным Yahoo Finance, на старте торгов в Азии бумаги SoftBank, одного из инвесторов OpenAI, падали на 13,2%. Производители полупроводников также пострадали: Kioxia потеряла 9,8%, SK Hynix — 5,3%, Samsung Electronics и Tokyo Electron — по 3,7%, TSMC — 1,2%. Разработчик моделей GLM, компания Z.ai, подешевел на 10,5% — помимо общей распродажи в секторе, давление оказало размещение новых акций со скидкой.

13 сентября Z.ai объявила о привлечении $5 млрд: около $2 млрд принесла продажа акций, ещё $3 млрд — выпуск конвертируемых облигаций. Бумаги были размещены по 714 гонконгских долларов, что на 10% ниже цены закрытия 11 сентября. Около 60% чистых поступлений компания направит на создание следующего поколения моделей и системы их полностью автоматического обучения, 15% — на расширение бизнеса.

Призывы замедлить разработку ИИ заставили инвесторов усомниться в окупаемости вложений в обслуживающую инфраструктуру. Аналитик Swissquote Ипек Озкардескайя пояснила: если потребность в вычислениях будет расти медленнее, доходы дата-центров могут не оправдать ожиданий, при этом операторам всё равно придётся гасить долги, платить за аренду и выполнять обязательства по закупке электроэнергии. По её словам, наиболее уязвимы фирмы, строившие дата-центры на заёмные средства в расчёте на быстрый рост спроса, а также кредиторы таких проектов.

Поводом для пересмотра ожиданий стало эссе главы Anthropic Дарио Амодеи. Его призыв поддержали Сэм Альтман из OpenAI и Илон Маск из xAI. Амодеи отметил, что возможности моделей растут быстрее, чем средства обеспечения их безопасности, одной из причин он назвал всё более активное участие ИИ в создании следующих поколений систем. Ещё одним поводом для беспокойства стал инцидент с OpenAI и Hugging Face: по словам Амодеи, ИИ-агенты атаковали посторонние цели и пытались взломать систему оценки своей работы. Он предупредил, что более мощные нейросети с подобным поведением способны нанести значительно больший ущерб.

Для снижения рисков глава Anthropic предложил три направления: независимые проверки внутри лабораторий с постоянным доступом внешних специалистов к процессам разработки и инцидентам; общие правила для компаний — согласованные стандарты безопасности и ограничения темпов развития моделей при поддержке властей; международные договорённости государств о совместных мерах. Anthropic уже обязалась внедрить первый пункт, остальные требуют согласования с другими компаниями и правительствами. Амодеи подчеркнул, что речь не идёт об остановке обучения моделей — цель в том, чтобы дать разработчикам и независимым проверяющим больше времени на оценку рисков. Полноценную международную паузу он считает маловероятной в ближайшее время.

Президент США Дональд Трамп не поддержал призывы замедлить разработку ИИ. В беседе с журналистами в Ирландии он заявил, что приоритетом остаётся сохранение американского лидерства перед Китаем. Трамп допустил введение защитных мер, но назвал опасения критиков преувеличенными — по его словам, обсуждаются сценарии, которые не реализуются.

Напомним, 13 сентября Альтман исключил IPO OpenAI в 2026 году, сославшись на вопросы безопасности ИИ. По его словам, компания также обсуждала возможные паузы в развитии моделей при достижении новых уровней возможностей.

Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман в интервью Fortune заявил, что компания не будет проводить IPO в 2026 году. По его словам, сейчас неподходящее время для выхода на биржу из-за нерешённых вопросов безопасности искусственного интеллекта.

Отвечая на вопрос о возможном переносе размещения акций на год, Альтман сказал: «Я бы сказал, что не в 2026-м. Нам предстоит много работы, в том числе по соблюдению требований безопасности и согласованности, а также по налаживанию сотрудничества между индустрией и правительствами».

Он подчеркнул, что OpenAI не испытывает давления в вопросе листинга и вернётся к нему, когда будут готовы и бизнес, и общественный контекст.

Альтман также сообщил, что в компании обсуждали возможность временных пауз в развитии моделей при достижении новых уровней возможностей, чтобы получить дополнительное время на повышение безопасности. Он допустил, что ведущие ИИ-компании могут договориться о совместных шагах по замедлению разработки для снижения рисков.

По мнению главы OpenAI, такие решения возможны благодаря разделению корпоративной структуры на некоммерческую и коммерческую части. Эта модель позволяет принимать меры, которые не всегда выгодны бизнесу и акционерам, но соответствуют миссии компании.

В июне OpenAI конфиденциально подала в Комиссию по ценным бумагам и биржам США заявление по форме S-1 для потенциального IPO. The New York Times писала о возможном переносе размещения на 2027 год. По данным издания и Reuters, оценка компании могла бы достичь 1 трлн долларов.

Напомним, что подкомитет Сената США начал проверку действий OpenAI после июльского инцидента, связанного с Hugging Face.

Группа из 25 лауреатов Филдсовской премии опубликовала открытое письмо, в котором осудила гонку ИИ-компаний за решение сложных математических задач. Авторы заявления предупредили, что использование таких достижений для демонстрации возможностей моделей может нанести вред науке и подготовке новых исследователей.

Среди подписавшихся — Теренс Тао, Питер Шольце, Марина Вязовская и Максим Концевич. По словам Тао, документ подготовили за последнюю неделю из-за срочности ситуации, сбор подписей продолжается.

Учёные пояснили: для математики важен не только ответ, но и новые методы, позволяющие глубже понять задачу и развивать исследования. В письме говорится, что быстрое массовое производство утверждений «истинно/ложно» способно «уничтожить плодородную почву вместо того, чтобы вдохнуть жизнь в новые идеи». Спешка с объявлениями не оставляет времени на осмысление доказательств, их связь с предыдущими работами и корректное указание авторства. Кроме того, самостоятельный поиск решений развивает у студентов способность ставить новые вопросы.

При этом математики признали пользу ИИ для исследований, но подчеркнули, что последствия его применения зависят от решений людей, управляющих технологией.

Письмо появилось вскоре после заявления OpenAI о решении одной из «задач тысячелетия» — уравнения Навье — Стокса. Компания сообщила, что её внутренняя ИИ-система получила доказательство для вариантов C и D задачи, допускающих внешнее воздействие на жидкость. Группа из примерно 10 000 агентов нашла решение за 88 часов, ещё 17 часов заняли формализация и проверка в системе Lean. OpenAI опубликовала доказательство и код, отказавшись от претензий на премию Института Клэя.

Результат сопровождался спором о возможном использовании неопубликованной работы математиков Тристана Бакмастера и Левента Алпеге. В OpenAI заявили, что внутренняя проверка не выявила влияния запросов Бакмастера на систему. Сам Бакмастер в комментарии The Guardian отметил: «Сейчас главное в математике — то, что никто больше не хочет ничем делиться».

Также в сентябре Anthropic представила подготовленную Claude формализацию доказательства Великой теоремы Ферма. За 11 дней агенты перевели уже известные математические рассуждения в код для компьютерной проверки.

Адвокат Стивен Ааронс 9 сентября был оштрафован Верховным судом штата Нью-Мексико на 5000 долларов за включение в апелляционные документы вымышленных показаний, сгенерированных чат-ботом ChatGPT. Об этом говорится в опубликованном решении суда.

Ааронс представлял Оскара Рене Сандовала, которого в феврале 2025 года приговорили к пожизненному заключению за убийство Ширин Аль-Джибури и дополнительно к четырем с половиной годам за вооруженное нападение на свидетеля.

## Как фальшивые свидетельства попали в материалы дела

Согласно Ars Technica, адвокат загрузил в ChatGPT стенограмму судебного процесса и другие материалы дела, чтобы получить краткое изложение. В августе 2025 года он подал подготовленный с помощью чат-бота документ в суд. Через несколько недель обвинение потребовало исключить из него часть сведений.

В апелляционных материалах фигурировали четыре несуществующих свидетеля, включая двух полицейских. Реальным участникам процесса также приписали ложные показания: об угрозах со стороны осужденного, одежде и внешности стрелявшего. Кроме того, документ искажал содержание двух судебных прецедентов.

Ааронс признал, что подписал и подал текст без проверки фактов и правовых ссылок. Клиенту он не сообщил ни об ошибках, ни о начатом судом разбирательстве в отношении самого защитника. В комментарии Reuters юрист объяснил, что не понимал, в какой степени ИИ способен выдумывать факты.

## Что постановил суд

Суд признал Ааронса виновным в неуважении к суду и передал материалы дисциплинарной комиссии. До завершения разбирательства ему запретили выступать перед Верховным судом штата. Штраф необходимо перечислить в фонд защиты клиентов адвокатской палаты в течение 30 дней.

Все ранее поданные письменные позиции сторон исключили из дела. Подготовку апелляции поручили новому адвокату из службы государственных защитников. Рассмотрение планируют продолжить в судебном периоде 2026–2027 годов.

На слушании судьи подчеркнули, что ответственность за проверку документа остается у подписавшего его юриста независимо от использованного инструмента. Впоследствии Ааронс заявил Ars Technica: «Я раскаиваюсь, но надеюсь, что дисциплинарная комиссия учтет: это была добросовестная ошибка».

Напомним, в мае 2023 года адвокат Стивен Шварц представил суду выдуманные ChatGPT прецеденты по делу против авиакомпании Avianca. Он также утверждал, что не знал о способности чат-бота генерировать ложную информацию.