sejournal.io

Вот перефразированный текст новости на русском языке:

Искусственный интеллект в медицине: ускорение разработки лекарств, точная диагностика и новые риски

Несмотря на ажиотаж, слухи и тревожные прогнозы, эксперты сходятся во мнении, что искусственный интеллект (ИИ) действительно изменит мир. Однако кто выиграет от этих перемен и какую цену придется за них заплатить, пока остается неясным.

История учит, что технологические прорывы почти всегда сопровождаются кризисами, заставляя общество искать новый баланс. Но есть область, где польза прогресса десятилетиями кажется почти неоспоримой, — это медицина.

Материал ForkLog рассказывает, как ИИ уже сегодня ускоряет создание новых лекарств, оптимизирует лабораторные процессы, повышает точность диагностики и меняет подходы к лечению.

Разработка лекарств

Большинство препаратов действуют, взаимодействуя с белками-рецепторами — молекулярными структурами, регулирующими работу клеток. Системы ИИ способны анализировать структуру этих белков и предсказывать, какие соединения будут наиболее эффективными и вызовут минимум побочных эффектов. Благодаря этому задачи, на которые раньше уходили годы, теперь решаются за месяцы.

По оценкам Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), в ближайшие годы большинство новых лекарств будет разрабатываться с использованием ИИ.

AlphaFold и Isomorphic Labs

В 2024 году Нобелевскую премию по химии получили Дэвид Бейкер, Демис Хассабис и Джон Джампер за разработку методов предсказания структуры белков, включая систему AlphaFold, основанную на машинном обучении. AlphaFold заняла первое место в конкурсе CASP в 2018 году, а ее обновленная версия победила в 2020-м.

В 2021 году Google DeepMind открыла код AlphaFold2 и базу предсказанных белковых структур. Примерно тогда же Хассабис основал Isomorphic Labs — дочернюю компанию Alphabet, развивающую ИИ для создания лекарств. В 2024 году Isomorphic Labs заключила партнерства с Eli Lilly и Novartis на сумму до $1,7 млрд и $1,2 млрд соответственно, а в 2026 году — с Johnson & Johnson.

В феврале 2026 года компания представила универсальную среду разработки лекарств Drug Design Engine (IsoDDE) на базе технологий AlphaFold. Сейчас Isomorphic Labs работает над решениями в онкологии и иммунологии, но проекты пока находятся на стадии доклинических исследований. Первые испытания на людях планируются в ближайшие годы.

Exscientia и Recursion Pharmaceuticals

Exscientia, основанная в 2012 году, стала одной из первых компаний, системно применивших машинное обучение для разработки лекарств. В 2020 году препарат DSP-1181 для лечения ОКР стал первым созданным с помощью ИИ продуктом, вышедшим на клинические испытания. К 2023 году у компании было 8 молекул-кандидатов, разработанных значительно быстрее среднего по отрасли.

В 2024 году Recursion Pharmaceuticals выкупила Exscientia за $688 млн. Часть программ закрыли, но несколько препаратов дошли до второй стадии клинических испытаний. Слияние позволило объединить ИИ-системы Exscientia с автоматизированной лабораторией Recursion. Компания также построила суперкомпьютер BioHive-2 на базе NVIDIA H100.

К 2025 году Recursion сосредоточилась на четырех онкологических программах и двух, связанных с редкими заболеваниями. Несколько препаратов находятся на переходном этапе между первой и второй фазами испытаний, включая REC-4881 для лечения врожденного аденоматозного полипоза, REC-617 для рака яичников и REC-1245 для лимфомы. Препарат REC-3565 для хронического лимфолейкоза проходит первую фазу.

Insilico Medicine

Insilico Medicine, основанная в 2014 году, использует ИИ на всех этапах разработки: система PandaOmics ищет биологические цели, Chemistry42 генерирует подходящие соединения, а InClinico оптимизирует прогнозирование клинических испытаний.

Одно из ранних достижений — препарат Rentosertib (ISM001-055) для лечения фиброза, на разработку которого ушло 18 месяцев. К 2025 году он проходит вторую фазу клинических испытаний. В 2024 году разработанный ИИ препарат ISM3312 для COVID-19 прошел первую фазу, а ISM3091 для терапии рака допущен к тестам на пациентах.

Диагностика и исследования

Около 90% медицинской информации представлено изображениями (рентген, томограммы). Методы машинного обучения, особенно сверточные нейросети, хорошо распознают сложные визуальные паттерны, позволяя выявлять опухоли и аномалии с высокой точностью.

В 2024 году исследователи из Гарварда представили модель Chief, выявляющую несколько форм рака с точностью 94%. В 2025 году FDA присвоило статус «прорывного устройства» модели Damo Panda от Alibaba, способной распознавать рак поджелудочной железы до появления симптомов. В 2026 году система REDMOD от Mayo Clinic обошла специалистов в диагностике рака поджелудочной железы на ранних стадиях, находя изменения в среднем за 475 дней до постановки диагноза.

Инициативы Google

Google предлагает открытые модели MedGemma для анализа медицинских данных. В 2019 году компания представила модель для выявления рака легких, показавшую результаты на уровне радиологов. В 2020 году система для анализа маммограмм также продемонстрировала точность профильного специалиста. В 2024 году Google Cloud и Bayer запустили платформу для скрининга рентгенограмм.

Роботы-рентгенологи NVIDIA и GE HealthCare

NVIDIA и GE HealthCare разрабатывают ИИ-систему для автономного получения изображений (рентген и УЗИ), которая должна снизить нагрузку на специалистов и стандартизировать диагностику. GE HealthCare также планирует использовать платформу NVIDIA Isaac for Healthcare для создания хирургических роботов.

Диагностическая платформа PathAI

Компания PathAI разработала платформу AISight Dx для первичной диагностики, поддерживающую сторонние алгоритмы. В 2022 году решение получило одобрение FDA и европейский сертификат качества. В 2025 году PathAI объявила о партнерстве с онкологическим центром Мофитт, а в 2026 году — с университетом Цюриха. В мае 2026 года швейцарская Roche объявила о покупке PathAI за более чем $750 млн.

Проблемы и ограничения

Применение ИИ в медицине обостряет системные проблемы. ИИ-ассистенты подвержены галлюцинациям. Например, модель Med-Gemini от Google «выдумала» несуществующую область мозга — базилярные ядра. Исследователи из Стэнфорда обнаружили, что ИИ-модели могут «диагностировать» заболевания по снимкам, не имея к ним доступа.

Согласно исследованию, 7,1% ответов GPT-4 на вопросы пациентов были некорректны и могли причинить вред, а в одном случае ошибка угрожала жизни. Инструменты для автоматического составления документации ошибались в 70% клинических заметок.

Кроме того, ИИ страдает от непрозрачности логики, нехватки репрезентативных данных, что ведет к предубеждениям, а также от проблем с приватностью и когнитивной зависимостью пользователей.

ВОЗ относит применение ИИ в медицине к области высокого риска. В рамках европейского AI Act с августа 2026 года такие системы должны соответствовать строгим требованиям по управлению рисками и контролю.

В украинском государственном приложении «Дія» запустили персонального ИИ-агента на базе технологии Gemini от Google. Новый помощник позволяет быстрее находить и оформлять услуги прямо в чате — об этом разработчики сообщили в официальном Telegram-канале сервиса.

«Теперь не нужно самостоятельно искать нужную услугу. Просто напишите “Дія.АІ”, что вам требуется, — он подскажет, выберет подходящий сервис с учетом вашей ситуации и объяснит, что делать дальше», — говорится в анонсе.

Чтобы начать пользоваться ассистентом, достаточно обновить приложение — после этого он появится в нижнем меню.

Возможности помощника:
— круглосуточное консультирование по услугам в «Дія»;
— подбор сервиса исходя из конкретной жизненной ситуации;
— формирование выписки о месте регистрации взрослого или ребенка непосредственно в чате;
— информирование о штрафах за нарушение ПДД;
— предоставление пошаговых инструкций — например, по открытию ФЛП.

«“Дія.АІ” — это не просто чат-бот. Это ИИ-агент, который не только отвечает на вопросы, но и помогает выполнять действия», — подчеркнули разработчики.

В сентябре в Украине уже запускали «первого в мире» государственного ИИ-агента на портале «Дія». Тогда он работал в режиме открытого бета-тестирования.

Напомним, в ноябре украинское правительство совместно с Nvidia начало проект по созданию суверенного искусственного интеллекта.

Аналитическая платформа Dune объявила о реорганизации, в ходе которой будет уволено 25% персонала. Основатель компании Фредрик Хага пояснил, что это решение связано с необходимостью сконцентрироваться на развитии главных продуктов.

По его словам, теперь платформа будет делать упор на два ключевых направления: внедрение искусственного интеллекта и работу с крупными институциональными клиентами.

В рамках новой стратегии Dune запустил инструмент Dune MCP, который позволяет создавать дашборды и настраивать рабочие процессы без необходимости знать SQL или разбираться в инфраструктуре данных.

Кроме того, компания намерена развивать услуги для традиционных финансовых организаций. В Dune рассчитывают, что акции, облигации и сырьевые товары массово перейдут в блокчейн, и для этого вкладывают средства в качество данных и индивидуальное обслуживание крупных заказчиков.

Хага подчеркнул, что, несмотря на сокращения, у компании достаточно капитала, и она продолжает работать над тем, чтобы сделать ончейн-данные более доступными. Ранее проект уже пережил несколько спадов на крипторынке.

О сокращениях штата на фоне внедрения ИИ также объявили криптобиржа Coinbase и финтех-компания Block. Кроме того, в конце мая прекратит свое существование журнал DL News, основанный командой DefiLlama.

Напомним, что в феврале гендиректор OpenAI Сэм Альтман обвинил крупные компании в том, что они используют искусственный интеллект лишь как повод для увольнений.

В апреле команда Snap сообщила о намерении заменить 1000 сотрудников нейросетями, чтобы сэкономить $500 млн.

Вот перефразированная новость на русском языке:

Производитель микросхем Cerebras Systems привлек $5,55 млрд в ходе первичного публичного размещения акций (IPO), что стало крупнейшим размещением в 2026 году на фоне высокого спроса на полупроводники. Об этом сообщает Bloomberg.

Компания установила цену акций на уровне $185, превысив первоначально заявленный диапазон $150–160. Изначально Cerebras планировала продать 30 млн бумаг. Рыночная капитализация компании составила около $49 млрд.

Cerebras разработала процессор, размер которого почти равен целой кремниевой пластине. Благодаря этому на одном устройстве размещено 900 000 ИИ-ядер и 44 ГБ высокоскоростной статической памяти с произвольным доступом (SRAM).

Такая архитектура снижает задержки и ускоряет процесс инференса, особенно для больших языковых моделей (LLM), где узким местом часто является передача данных между памятью и вычислительными блоками. Компания заявляет, что в некоторых сценариях ее решение обеспечивает ускорение в 10 раз и более по сравнению с системами на базе графических процессоров (GPU).

Среди ключевых партнеров Cerebras:

* OpenAI заключила контракт на строительство мощностей на 750 МВт на чипах компании и планирует вложить до $20 млрд за три года.
* Amazon объявила о намерении использовать полупроводники Cerebras наряду с собственными чипами Trainium для работы ИИ.

В Cerebras старались контролировать растущий интерес к предстоящему листингу. Компания попросила институциональных инвесторов указать желаемое количество акций и максимальную цену, которую они готовы заплатить, чтобы оценить реальный уровень спроса.

В рамках IPO заявки более чем в 20 раз превысили количество доступных акций. Примечательно, что Arm Holdings и ее мажоритарный владелец SoftBank Group хотели купить Cerebras за несколько недель до ожидаемого размещения.

Напомним, что SpaceX также подала заявку на IPO, в рамках которого планирует привлечь от $50 млрд до $75 млрд в июне при оценке в $1,75 трлн.

Вот перефразированный текст новости на русском языке:

В 2003 году инвестор Питер Тиль и доктор социальной теории Алекс Карп основали компанию, названную в честь магических кристаллов из «Властелина колец» — палантиров, позволявших видеть на расстоянии. В книге Толкина одним из таких камней владел маг Саруман, который через него общался с Темным Властелином и в итоге перешел на его сторону.

Название имеет и другой смысл. В мифологии Толкина один из камней, Камень Элостириона, не соединялся с другими палантирами. Его единственное назначение было смотреть на Запад, за Море, к потерянной родине эльфов. Для компании, открыто заявляющей о защите западной цивилизации, такая отсылка вряд ли случайна.

К 2026 году Palantir Technologies стала главным программным подрядчиком Министерства обороны США и спецслужб, одной из самых обсуждаемых технологических компаний. Карп открыто заявляет, что ее задача — «обеспечивать очевидное превосходство Запада» и «иногда убивать» противников.

В 2025 году в соавторстве с директором по корпоративным коммуникациям Николасом Замиской он выпустил книгу «Технологическая республика: Жесткая сила, слабая вера и будущее Запада». Ее главная идея: Кремниевая долина должна «вернуть моральный долг государству» и участвовать в обороне нации. Разбираемся, как Карп создал инфраструктуру для современной войны и какую идеологию продвигает.

За деревьями леса не видно

Главная проблема, которую решает Palantir, — структурная. В американских спецслужбах исторически сложилась модель «банок с шариками»: у ФБР, ЦРУ, АНБ и полиции были свои базы данных, а обмен информацией шел через бюрократические запросы. Каждое ведомство хранило свои данные в отдельном «сосуде» — даже зная, что у соседнего агентства может быть важная информация, агенты не могли получить к ней быстрый доступ.

Эта разобщенность стоила многих жизней. Один из самых известных примеров — история Джона О’Нила, ведущего специалиста ФБР по борьбе с терроризмом. Уже в середине 1990-х он считал ячейки международных радикальных сетей, включая «Аль-Каиду», главной угрозой для безопасности США. Он предупреждал, что у террористов есть инфраструктура внутри страны, и настаивал на более тесной координации между ведомствами.

Разные фрагменты информации оставались разделены между структурами. ФБР фиксировало подозрительные эпизоды внутри страны — например, интерес потенциальных террористов к авиашколам. ЦРУ, в свою очередь, располагало данными о встрече связанных с «Аль-Каидой» лиц в Малайзии и знало, что двое ее участников — Наваф аль-Хазми и Халид аль-Михдар — въехали в США по визам. Но обмен информацией между ведомствами был неполным и конфликтным: сотрудники ФБР, работавшие при ЦРУ, позже утверждали, что их попытки передать эти сведения О’Нилу были заблокированы внутри агентства. Отдельные сведения так и не сложились в единую картину.

Летом 2001 года О’Нил ушел из ФБР на фоне внутренних конфликтов и серии скандалов вокруг утечек и служебных нарушений. В августе он возглавил службу безопасности Всемирного торгового центра. 11 сентября 2001 года О’Нил погиб во время эвакуации людей из Южной башни.

Palantir разработала систему, которая объединяет разрозненные базы данных в единую модель связей. В компании это называют онтологией — структурой, где объекты, события и люди соединены явными отношениями. Адрес связан с владельцем, транзакция — со счетами, звонок — с абонентами и геолокацией. Такая модель позволяет аналитикам быстро выявлять закономерности, на поиск которых раньше уходили недели ручной работы.

В 2005 году первым институциональным инвестором Palantir стал In-Q-Tel — венчурный фонд, учрежденный ЦРУ в 1999 году для финансирования технологий двойного назначения. Он выделил около $2 млн и в течение нескольких лет оставался единственным внешним инвестором компании.

В 2011 году Bloomberg писал, что технологии Palantir стали важным инструментом американских спецслужб в «войне с терроризмом» и использовались для анализа данных в контртеррористических операциях.

Первые годы Palantir Technologies почти не присутствовала в публичном поле. Компания редко общалась с прессой, избегала публичности и строила бизнес преимущественно вокруг контрактов с государственными структурами США.

Инженеры Palantir работали непосредственно у заказчиков — в разведке, армии и силовых ведомствах. В технологической и оборонной отрасли компанию хорошо знали, но для широкой аудитории она долго оставалась невидимой. Даже в Кремниевой долине многие до конца не понимали, чем именно занимается Palantir: то ли это «Google для шпионов», то ли просто очень дорогая база данных.

Gotham, Foundry и AIP

Palantir разрабатывает три ключевых продукта:

1. Gotham — платформа для военных, спецслужб и силовых ведомств. Названа в честь города («который никогда не бывает в безопасности») из комиксов о Бэтмене. Платформа собирает данные со спутников, наземных сенсоров, сигнальной разведки, унаследованных баз и каналов с поля боя в единое окно. Может ставить задачи сенсорам (например, направить разведывательный беспилотник на координаты), идентифицировать цели и предлагать варианты применения оружия. В военной терминологии это называется kill chain — «цепь поражения».
2. Foundry — гражданская версия. ExxonMobil использует ее для оптимизации добычи, Swiss Re — для оценки рисков, медиаконцерн Ringier — для работы с подписчиками. В Австралии Foundry внедрена в сети супермаркетов Coles.
3. Artificial Intelligence Platform (AIP) — слой искусственного интеллекта, запущенный в 2023 году. AIP накладывается на Gotham и Foundry и позволяет общаться с данными на естественном языке. Оператор спрашивает: «Какие силы противника находятся в этом районе?». Система обращается к подключенным источникам, формирует ответ и предлагает действия.

Даниэль Трузило — бывший офицер армии США, служивший в Ираке, а позже исследователь этики ИИ в Университете Санкт-Галлена — обращает внимание на ключевую особенность Palantir: одна и та же технологическая база используется по двойному назначению. По его словам, «тот же софт, что оптимизирует цепочки поставок, сегодня управляет военными операциями».

ChatGPT-moment

Долгие годы Palantir была убыточной. После выхода на Нью-Йоркскую фондовую биржу в 2020 году акции компании несколько лет не показывали роста. Аналитики не понимали, на чем компания может заработать в гражданском секторе — слишком специфический продукт.

Все изменилось с появлением больших языковых моделей (LLM). Когда в конце 2022 года вышел ChatGPT, в Palantir начали утверждать, что многолетняя ставка компании на онтологию и семантический слой данных не

Основатель Meta Марк Цукерберг объявил о запуске Incognito Chat — режима приватного общения с искусственным интеллектом в Meta AI и WhatsApp. В этой функции история диалогов не сохраняется на серверах, а переписка защищена сквозным шифрованием, так что доступ к ней нет ни у кого, даже у самой компании.

Цукерберг пояснил, что Incognito Chat обрабатывает все ответы ИИ в изолированной защищенной среде, которая исключает возможность чтения сообщений корпорацией. Это отличает новинку от аналогов, где логи бесед часто хранятся на серверах «месяцами».

Он также отметил, что для полноценного использования личного суперинтеллекта необходима возможность обсуждать конфиденциальные темы без риска утечки. Цукерберг гордится тем, что его лаборатория первой предложила приватный ИИ.

Для сравнения: Google хранит данные временных сессий Gemini до 72 часов, ChatGPT — до 30 дней, а Claude — не менее месяца. Incognito Chat работает на базе технологии Private Processing, запущенной Meta еще в 2025 году для WhatsApp. Функция станет доступна в ближайшие месяцы.

Отдельно отмечается, что логи ChatGPT фигурируют в недавних судебных делах — о стрельбе в Тамблер-Ридже (Канада) и в Университете штата Флорида. Сэма Альтмана и его компанию обвиняют в том, что они не отреагировали на тревожные запросы стрелков.

Кроме того, родители 19-летнего парня, умершего от передозировки, подали иск против OpenAI, утверждая, что чат-бот подтолкнул их сына к приему опасной комбинации наркотиков.

Напомним, что в апреле 2026 года Meta начала сбор данных о действиях своих сотрудников для обучения ИИ-агентов.

Вот перефразированный текст новости на русском языке:

Специалисты крупных IT-компаний разочаровались в использовании искусственного интеллекта для написания кода и жалуются на утрату профессиональных навыков. Об этом сообщает издание 404media.

Программисты отмечают, что код, созданный нейросетями, часто содержит ошибки. На его проверку и исправление уходит больше времени, чем на написание с нуля.

«Нас вынуждают применять ИИ-агентов для масштабных изменений во всей кодовой базе. Оценить качество и безопасность такого объёма работы просто невозможно, особенно когда сотни разработчиков делают то же самое», — поделился UX-дизайнер одной из технологических компаний.

Эксперт добавил, что в результате команда накапливает огромный «технический долг», разобрать который будет невозможно, когда использование моделей станет слишком дорогим.

Руководители tech-компаний активно отчитываются о доле кода, созданного ИИ:

* В апреле в Google сообщили о 75%;
* В 2025 году CEO Microsoft Сатья Наделла назвал цифру в 30%;
* У Anthropic — 90%;
* Глава Meta Марк Цукерберг спрогнозировал, что в ближайшие 12–18 месяцев нейросети будут писать основную часть кода для улучшения самого ИИ.

На этом фоне в отрасли продолжаются массовые увольнения — компании объясняют их автоматизацией и оптимизацией расходов.

Роста производительности не произошло

В 404media пишут, что «огромный скачок производительности, который обещал ИИ», не привёл к увеличению объёмов или улучшению качества продукта.

Разработчики отрицают пользу ИИ в работе, но их обязывают внедрять его в процессы.

«Использование LLM в той или иной форме стало обязательным требованием. Это входит в критерии оценки эффективности. Нас буквально заваливают ИИ-инструментами, а на любую проблему советуют “сначала попробовать искусственный интеллект”», — заявил программист из компании FAANG.

Поскольку оценка работы привязана к внедрению технологии, многие разработчики используют ИИ «для галочки».

Инженер из финтех-компании рассказал, что применение LLM у них не обязательно, но поощряется: разработчикам предоставляют доступ к Cursor.

Программист из небольшой веб-дизайнерской фирмы подчеркнул, что ИИ-ассистенты в IDE не дали прироста производительности — код содержит ошибки, и каждую строку приходится перепроверять.

«Другой разработчик работает со мной по контракту. Он генерирует огромные объёмы кода, оставляя мне более 1000 строк pull-запросов для проверки, а это отнимает массу времени. В итоге я чувствую себя более уставшим и выгоревшим, чем когда-либо», — рассказал инженер.

Кодер из финтех-сферы добавил, что ИИ может создавать больше кода, чем команда успевает проверить или объяснить. «В результате ты либо выбрасываешь его, либо отправляешь, боясь, что там могут быть элементы очень низкого качества», — объяснил он.

ИИ полезен, но не всегда

Разработчики признают, что ИИ справляется с рядом задач — например, помогает быстро собирать прототипы и находить решения в незнакомых областях.

Один из инженеров рассказал, что LLM удобны при работе с большими объёмами информации: они находят, где на сервере обрабатывается запрос, обобщают данные из логов и помогают искать документацию по изменениям в коде.

Ухудшение навыков

По мере того как ИИ всё глубже встраивается в рабочий процесс, разработчики теряют навыки, которые нарабатывали годами. Исследователи называют это «когнитивным долгом» или «когнитивной атрофией».

Программист из небольшой веб-дизайнерской компании рассказал, что однажды не смог вспомнить, как реализовать API в Laravel, — и это его «до смерти напугало».

«Это как когда появились мобильные телефоны и мы перестали запоминать номера. Для меня это переросло в передачу мыслительного процесса на аутсорсинг. Моё критическое мышление и способность сесть и обдумать проблему или проект ухудшились», — прокомментировал разработчик ПО в сфере финансов.

ИИ здесь надолго

Большинство инженеров сходятся во мнении, что большие языковые модели останутся и продолжат играть роль в программировании. Вопрос в другом — как отрасль справится с нынешней одержимостью руководства этой технологией, особенно в контексте подготовки новых поколений разработчиков.

«Мы нанимаем младших программистов, которые полагаются на ИИ для выполнения самых простых задач. У них нет знаний или опыта, чтобы понять, когда результаты нейросетей содержат ошибки или являются неэффективными», — сказал UX-дизайнер.

Напомним, в августе 2025 года Coinbase уволила программистов, которые отказались использовать искусственный интеллект в своей работе.

Вот перефразированный текст новости на русском языке:

Компания Waymo отзывает в США около 3800 роботакси из-за неполадок в программном обеспечении, которые приводили к тому, что машины заезжали на затопленные дороги. Об этом сообщается в письме, направленном в Национальное управление по безопасности дорожного движения (NHTSA).

Отзыв является добровольным и затрагивает автомобили с системами автопилота пятого и шестого поколений.

Поводом послужили инциденты в Остине (Техас), где камеры засняли, как беспилотные машины выезжали на залитую водой улицу. Там они заглохли и перегородили путь другим автомобилям. Один из автомобилей, в котором не было пассажиров, смыло в ручей.

В Waymo заявили, что нашли способ улучшить работу машин в условиях, когда проезд по затопленным полосам невозможен. Представители компании подчеркнули, что безопасность является их главным приоритетом, и отметили, что каждую неделю выполняют более полумиллиона поездок в сложных дорожных условиях по всей территории США.

Сейчас компания разрабатывает дополнительные меры безопасности в программном обеспечении и внедрила инструменты, ограничивающие работу роботакси в зонах с экстремальной погодой.

Недостатки роботакси

Подобные случаи происходят и в других местах, что указывает на сохраняющиеся проблемы с безопасностью беспилотных такси.

Waymo уже критиковали за то, что её автомобили в Остине не уступали дорогу школьным автобусам. Кроме того, машины компании застревали на улицах Сан-Франциско из-за массового отключения электричества.

Пользователи не раз выкладывали фото и видео, на которых группы роботакси с включённой аварийной сигнализацией блокируют движение, создавая помехи.

Waymo предоставляет коммерческие услуги на 11 рынках США, включая Сан-Франциско, Лос-Анджелес, Феникс, Остин и Майами.

Напомним, что в апреле десятки роботакси Apollo Go от компании Baidu остановились прямо на дорогах китайского города Ухань, что привело к авариям, а пассажиры оказались заблокированы в салонах.

Anthropic и OpenAI обновили свою политику в отношении акций, запретив их вторичную торговлю.

На странице поддержки Anthropic говорится, что любая продажа или передача ценных бумаг без одобрения совета директоров считается недействительной: покупатель не будет признан акционером и не получит никаких прав.

В заявлении OpenAI содержится практически идентичная формулировка: без письменного согласия передача акций недействительна и не имеет экономической ценности.

Обе компании указали одинаковый перечень запрещённых схем: прямые продажи, специальные структуры целевого назначения (SPV), токенизированные доли и форвардные контракты.

SPV — это компании, создаваемые для владения акциями частной фирмы и привлечения капитала на их покупку. Такие структуры стали стандартным способом обойти ограничения для покупки бумаг ещё не публичных компаний.

Уязвимость этой схемы заключается в возможности создавать «многоуровневые SPV»: дополнительные компании для покупки акций аналогичной структуры. Это затрудняет проверку законности сделок с базовыми акциями.

Согласно новым правилам обеих компаний, если первоначальное перечисление средств в SPV не было одобрено советом директоров, вся цепочка сделок признаётся недействительной.

Anthropic опубликовала список конкретных заблокированных структур: Open Door Partners, Unicorns Exchange, Pachamama, Lionheart Ventures, Sydecar, Upmarket, Forge Global и Hiive. Последние две — наиболее известные платформы для вторичной торговли акциями частных компаний.

Forge Global — регулируемая площадка для аккредитованных инвесторов, на которой предполагаемая оценка Anthropic ранее достигала $1 трлн, опередив $880 млрд у OpenAI. В компании сообщили, что попали в список по ошибке.

«Мы работаем с Anthropic над удалением названия Forge из этого предупреждения. Наша компания не содействует сделкам с акциями каких-либо частных компаний без явного одобрения со стороны фирмы», — говорится в комментарии.

Реакция рынка

Рынок отреагировал быстро. После заявлений Anthropic и OpenAI их токены на платформе PreStocks, работающей на базе Solana, упали с $1400 до $873 и с $2000 до $1080 соответственно.

За последний год некоторые криптокомпании запустили инвестиционные продукты с доступом к акциям частных фирм. Чаще всего они представляют собой бессрочные фьючерсы — производные инструменты, которые отслеживают стоимость частных компаний на вторичных рынках, но не дают права собственности на реальные акции.

Зачем ввели запрет

В октябре 2025 года OpenAI провела санкционированное советом директоров тендерное предложение: нынешним и бывшим сотрудникам разрешили продать акции на сумму до $30 млн. Более 600 человек получили в совокупности $6,6 млрд в рамках одной сделки.

Около 75 человек решили обналичить всю сумму в $30 млн. Компания утроила прежний лимит в $10 млн на одного сотрудника, так как старое ограничение вызывало недовольство ведущих исследователей и разработчиков.

OpenAI организовала кампанию и одобрила каждую сделку — именно это право частные фирмы стараются защищать. Они стремятся контролировать вторичную продажу. Репрессии касаются всех, кто пытается обойти это правило.

Инвесторы, напротив, ищут доступ к быстрорастущей выручке ИИ-стартапов — именно те лазейки, которые OpenAI и Anthropic теперь закрыли.

Напомним, в июле 2025 года OpenAI опровергла информацию о запуске токенизированных акций фирмы, которые предложил Robinhood.

Компания Google DeepMind создаёт «умный» курсор для компьютерной мыши на основе технологии Gemini. Цель — изменить подход к управлению, который не обновлялся более 50 лет.

Разработчики хотят, чтобы курсор не просто указывал на объект, но и понимал, почему он важен для пользователя. Сейчас многие ИИ-инструменты работают в отдельном окне, куда нужно вручную переносить данные. Новая система, наоборот, будет встроена прямо в рабочие приложения, не отвлекая пользователя.

Четыре ключевые идеи нового курсора:

1. Сохранение рабочего процесса. ИИ работает во всех программах. Например, можно навести курсор на PDF и попросить сделать краткое содержание, чтобы вставить его в письмо. Или указать на таблицу — и попросить построить диаграмму.

2. «Покажи и расскажи». Вместо сложных текстовых запросов достаточно просто указать на нужный элемент. Курсор сам «увидит» и поймёт контекст — будь то абзац текста, часть изображения или код.

3. Сила слов «это» и «то». Как в обычной жизни, человек может сказать «исправь это» или «перенеси сюда», а ИИ поймёт по жесту и контексту, о чём речь.

4. Взаимодействие через пиксели. ИИ распознаёт, на что именно указывает пользователь, и превращает пиксели в активные объекты. Например, фото с заметками станет интерактивным списком дел, а стоп-кадр из видео — ссылкой на бронирование.

Как это работает на практике?

Google DeepMind уже внедряет эти принципы в браузере Chrome и в новом ноутбуке Googlebook. В Chrome можно просто указать курсором на часть веб-страницы и задать вопрос Gemini. Например, выбрать несколько товаров и попросить их сравнить.

В Googlebook появится функция Magic Pointer, которая позволит управлять Gemini одним движением пальца. Сам Googlebook — это новая категория ноутбуков, объединяющая Android и ChromeOS, созданная специально для работы с ИИ. Устройства оснащены голосовыми командами и функцией «Создать виджет». Gemini может искать информацию в интернете или подключаться к Gmail и «Календарю», создавая единую панель управления.

Первые модели Googlebook выпустят совместно с Acer, ASUS, Dell, HP и Lenovo.

Что такое Gemini Intelligence?

Это набор ИИ-функций для Android. Летом 2026 года они появятся на Samsung Galaxy и Google Pixel, а затем и на других устройствах. Система объединяет мощное «железо» и софт, чтобы решать задачи пользователя заранее, обеспечивая при этом конфиденциальность. Некоторые функции уже работают: например, заказ еды или такси через смартфон. В будущем достаточно будет сфотографировать брошюру тура, и бот найдёт похожие варианты.

В Chrome ИИ-помощник сможет искать, обобщать и сравнивать информацию с разных страниц. А функция Rambler на клавиатуре Gboard поможет надиктовать текст, очистив его от лишних слов и повторов.

Напомним, что в апреле Google уже представила новое семейство открытых ИИ-моделей Gemma 4 для сложных задач.