sejournal.io

В мае 2026 года правительство Аргентины представило в Конгресс проект нового закона об обществах, который разрешает юридическим лицам, названным «автоматизированными», вести деятельность через автономные алгоритмы или ИИ-агентов без наёмных работников. Ответственность за ущерб, причинённый такими системами, возлагается на саму компанию. После обсуждений в Сенате было решено обязать такие общества назначать ответственное физическое или юридическое лицо.

Вопрос о правовом статусе ИИ-агентов становится всё острее: кто заключает сделку, кому принадлежат потраченные средства и с кого спрашивать за ошибки? В Калифорнии с 2026 года действует закон AB 316, который запрещает ответчику ссылаться на автономность ИИ как на оправдание, но не вводит презумпцию вины. В судебном споре Amazon против Perplexity суд постановил, что браузер с ИИ-помощником — лишь инструмент в руках пользователя.

Аргентинский проект выделяет две новые конструкции: «автоматизированное общество» и «операционная ДАО». Первое может не иметь сотрудников для текущих операций, если это закреплено в уставе и отражено в названии. Ответственность за действия системы несёт фирма. Президент Хавьер Милей и министр дерегулирования Федерико Стурценеггер опубликовали колонку, сравнивая инициативу с созданием Голландской Ост-Индской компании и предлагая не регулировать ИИ, а дать ему отдельный правовой статус и конкурентные налоги. Историк Юваль Ной Харари возразил, предупредив о риске появления «ИИ-государства» и сравнив возможное будущее Буэнос-Айреса с колониальной Батавией.

В Сенате проект столкнулся с критикой из-за опасений по поводу отмывания денег и отсутствия контроля. В итоге правящий блок согласился добавить обязательное ответственное лицо для автоматизированных обществ. При этом исследование Принстонского университета CEO-Bench показало, что большинство ведущих ИИ-моделей за 500 симулированных дней управления виртуальной компанией с начальным капиталом $1 млн обанкротились, хотя три модели (Claude Fable 5, Claude Opus 4.8 и GPT-5.5) значительно приумножили средства.

В мире пока нет единого стандарта ответственности за действия ИИ-агентов. Китай ввёл трехуровневую систему принятия решений (человек, подтверждение человеком, полная автономия) с обязательным мониторингом. Евросоюз отложил часть требований к высокорисковым системам, оставив классификацию рисков. Южная Корея обязала иностранных поставщиков назначать местного представителя. В США федеральные власти пытаются оспаривать законы штатов, но Калифорния сохраняет AB 316, а Вайоминг разрешает ДАО под алгоритмическим управлением с жёсткими условиями. Япония использует репутационные санкции, Вьетнам устанавливает строгие требования, ОАЭ лицензирует бизнес вокруг ИИ, а Великобритания и Сингапур ограничиваются рекомендациями.

Платёжная индустрия решает проблему идентификации агентов жёстче, чем законы. Поскольку агент не может пройти KYC, проверяют человека или компанию, стоящую за кошельком. Стейблкоины позволяют замораживать средства по требованию властей. К середине 2026 года сложился стек: протокол MCP для обнаружения сервисов, стандарт ERC-8004 для идентичности и репутации агентов, а также протокол x402 для микроплатежей через HTTP-код 402. Параллельно развиваются протоколы авторизации от Google (AP2), OpenAI и Stripe (ACP), Visa (Trusted Agent Protocol) и Stripe/Tempo (Machine Payments Protocol). Все они требуют проверяемой личности, ограниченного мандата и привязки к плательщику.

Таким образом, частные платёжные сети фактически вводят собственное лицензирование агентов раньше государств. Регуляторы, такие как FinCEN и OFAC, также начинают подключаться, признавая эмитентов стейблкоинов финансовыми институтами. В итоге глобальный спор сводится к одному: нужен человек, которого можно найти и привлечь к ответственности. Три вероятных пути — гонка за ИИ-компаниями, фрагментация комплаенса и частное право расчётных сетей — не исключают друг друга, но все упираются в необходимость «живого» ответственного за действия машин.

OpenAI обратилась к американским конгрессменам с просьбой пояснить, не будет ли считаться нарушением антимонопольного законодательства скоординированное замедление разработки передовых ИИ-моделей. Об этом сообщает WIRED со ссылкой на источники, близкие к компании.

Сложность в том, что OpenAI, Anthropic, Google и другие участники рынка одновременно конкурируют друг с другом. Если они договорятся снизить темпы разработки, это теоретически можно расценить как совместное ограничение выпуска продукции.

Заместитель директора Австралийской комиссии по конкуренции и защите прав потребителей Николас Фелстед отметил, что такая координация способна вступить в противоречие с законом Шермана. При этом юридическая оценка зависит от конкретных условий соглашения. По его словам, даже если большинство форм сотрудничества в сфере безопасности в итоге пройдут антимонопольную проверку, правовая неопределенность сама по себе может стать серьезным сдерживающим фактором.

Не все в индустрии согласны с этим аргументом. Сооснователь OpenAI и главный научный сотрудник Thinking Machines Джон Шульман призвал OpenAI и Anthropic совместно разработать предложение по темпам развития ИИ. Он считает, что антимонопольные нормы запрещают определенные соглашения между конкурентами, но не мешают им вместе подготовить такой механизм.

23 июля законодатели от обеих партий представили законопроект Collaboration on Adversarial Threats and Security Risks Act. Он предусматривает ограниченное исключение из антимонопольных правил для совместной работы над рисками ИИ. Разработчики смогут обмениваться информацией об угрозах и координировать меры по их снижению, включая задержку или ограничение развертывания высокорисковых моделей. При этом компании должны заранее уведомить руководителя антимонопольного подразделения Минюста США, указав конкретный риск и масштабы предлагаемых мер. Исключение не разрешает фиксацию цен, раздел рынков, бойкоты и другие антиконкурентные практики. Обе версии законопроекта пока остаются в юридических комитетах Конгресса без дальнейших действий.

OpenAI уже замедляла разработку. Главный научный сотрудник компании Якуб Пахоцки написал, что ни одна лаборатория пока не решила проблемы выравнивания и мониторинга настолько хорошо, чтобы продолжать максимальное масштабирование в течение длительного времени. Он выразил надежду, что добровольные замедления станут обычной практикой до появления общих стандартов безопасности. Ранее OpenAI временно замедлила масштабирование новых систем и на две недели приостановила обучение с подкреплением последних моделей после инцидента с Hugging Face и оценки кибервозможностей Astra. Позднее исследователи обратили внимание на снижение наблюдаемости Astra, а Пахоцки признал эту возможность мониторинга «хрупкой».

В сентябре подкомитет Сената США начал проверку действий OpenAI после инцидента с Hugging Face и потребовал документы о реакции компании на непредусмотренное поведение ее ИИ-агентов. Ранее в США предложили постоянно запретить разработку искусственного сверхинтеллекта и временно приостановить создание передовых ИИ-систем до появления федеральных стандартов безопасности.

Компания Clearview AI разрабатывает систему на базе искусственного интеллекта, которая после распознавания лица автоматически собирает сведения о человеке. Прототип под названием InquiryIQ умеет связывать информацию из открытых источников в интернете: профили в соцсетях, адреса, места работы и предполагаемые контакты, сообщает WIRED.

Журналисты обнаружили этот инструмент в файлах, которые страница входа Clearview AI загружала в браузер ещё до авторизации. Там содержались код интерфейса, руководства, предупреждения и описания функций. Издание не имело доступа к серверной части InquiryIQ, поэтому не смогло самостоятельно убедиться, насколько полно реализованы заявленные возможности.

От идентификации по лицу к цифровому досье

Раньше Clearview AI позиционировала распознавание лиц как способ получить первичную зацепку для расследования. При обнаружении совпадения сотруднику приходилось самостоятельно проверять связанные с человеком данные.

InquiryIQ автоматизирует часть следующего этапа: получив исходные сведения, система сама ищет в интернете и по изображениям, открывает веб-страницы и анализирует найденные фотографии.

По результатам анализа прототип формирует «граф кандидатов» с возможными личностями и связями между ними. В досье могут включаться предполагаемые адреса, номера телефонов, работодатели, псевдонимы, аккаунты в соцсетях, сведения об арестах и связанные с человеком лица.

В интерфейсе также предусмотрены поля для возраста, пола и расы. Согласно коду, изученному WIRED, эти параметры должны помогать ИИ принимать «более обоснованные решения» во время поиска. Как именно демографические характеристики влияют на результаты, неизвестно.

Компания утверждает, что правоохранительные органы никогда не использовали InquiryIQ. Прототип не предлагали клиентам и в нынешнем виде выпускать не планируют.

Стартап предупредил в интерфейсе, что автоматически найденные демографические данные, профили в соцсетях и информация об арестах могут быть ошибочными. Пользователь должен принять или отклонить каждую находку и подтвердить, что проверил её независимо. Однако профессор права Бостонского университета Вудро Харцог усомнился, что этих мер достаточно. Он назвал человеческий контроль «слабым утешением».

По мнению эксперта, со временем сотрудник, проверяющий выводы автоматизированной системы, рискует превратиться в формального подтверждающего её решения.

Различные модели ИИ и автоматизация

В интерфейсе InquiryIQ можно было выбирать систему для анализа. Среди вариантов WIRED обнаружил модель от SpaceXAI и Amazon Bedrock — платформу для доступа к инструментам сторонних разработчиков. Представители Amazon в комментарии изданию заявили, что AWS не участвует в разработке инструмента.

Опрошенные WIRED эксперты отметили, что подобные системы способны сократить ручную работу, которая раньше отнимала у следователей часы или дни.

Харцог обратил внимание на обратную сторону автоматизации. Трудоёмкость сбора разрозненных сведений сама по себе ограничивала масштабы наблюдения: проверять таким образом большое количество людей было дорого и сложно. InquiryIQ потенциально снижает этот барьер, поскольку может автоматически связывать данные, которые раньше приходилось искать вручную по разным источникам.

Профессор Университета Джорджа Вашингтона Эндрю Гатри Фергюсон указал и на возможное преимущество таких систем. Если они сохраняют промпты, поисковые запросы, выбор моделей и последовательность действий, ход расследования становится проще для последующего аудита. Фергюсон назвал это «светлой стороной потенциально проблемного и разрушительного изменения».

Clearview AI заявляет, что её база сейчас содержит более 70 миллиардов изображений из общедоступных интернет-источников. По данным компании, её технологию используют более 2000 правоохранительных ведомств США.

Напомним, в 2023 году появилась информация, что американские полицейские применили систему распознавания лиц Clearview AI почти 1 миллион раз. Глава компании Хоан Тон-Тэт тогда говорил, что сотни правоохранителей по всей стране используют технологию стартапа, и оценил объём базы примерно в 30 миллиардов изображений.

Ранее власти Франции оштрафовали Clearview AI на 20 миллионов евро за незаконную обработку персональных данных и потребовали прекратить сбор информации о гражданах страны.

Банк международных расчетов (BIS) выразил обеспокоенность по поводу рисков для финансовой стабильности, связанных с резким ростом инвестиций в искусственный интеллект. По мнению организации, возможная коррекция на рынке ИИ способна отразиться на мировой экономике.

Выступая 10 сентября на Global Fintech Fest в Индии, генеральный менеджер BIS Пабло Эрнандес де Кос отметил, что ИИ уже существенно влияет на глобальные макроэкономические условия. Технологический бум одновременно воздействует на спрос, предложение и финансовые рынки, что усложняет работу центральных банков.

По оценкам BIS, пять ведущих мировых технологических компаний в 2025–2026 годах вложат в ИИ более $1 трлн. Ожидается, что глобальные инвестиции в эту сферу вырастут с нынешних $500 млрд до $3–4 трлн к 2030 году. При этом все большая часть этих средств привлекается не из прибыли, а через долговое финансирование, включая частные кредиты, что повышает уязвимость финансовой системы в случае, если доходность окажется ниже ожидаемой.

BIS указывает на признаки возможного пузыря: оценки ИИ-компаний уже высоки и сосредоточены у ограниченного числа игроков, которые наращивают капитальные расходы и все чаще полагаются на заемные средства. Отдельную проблему представляет круговое финансирование: производители чипов и операторы облачной инфраструктуры могут приобретать доли в ИИ-компаниях, которые обязуются покупать их мощности. Это создает сложные взаимосвязи, затрудняющие оценку рисков. Если доходность инвестиций не оправдает ожиданий, сокращение вложений может превратить бум в спад. Дополнительным фактором риска названа инвестиционная гонка, ведущая к избыточным расходам.

BIS сравнил текущую ситуацию с прошлыми технологическими бумами — железнодорожной лихорадкой в Великобритании XIX века, электрификацией 1920-х и пузырем доткомов. Во всех этих случаях технологии были реальными, но привлеченный капитал превышал будущие доходы.

Вместе с тем BIS признает значительный потенциал ИИ для роста производительности. Исследования показывают, что генеративный ИИ повышает производительность на отдельных задачах на 10–65%, а экономия времени достигает 20–50%. Медианная оценка долгосрочного эффекта для совокупной факторной производительности — прирост около 0,5 процентного пункта в год. Однако ИИ может сокращать спрос на работников, занятых рутинными когнитивными задачами: ранние признаки вытеснения уже заметны в клиентской поддержке, программировании и административной работе. Почти 80% компаний обсуждают автоматизацию процессов и замещение части труда.

Влияние ИИ на денежно-кредитную политику также значительно: технология одновременно воздействует на производительность, спрос, предложение и финансовые рынки, из-за чего центральным банкам сложнее оценивать потенциальный выпуск, разрыв выпуска и естественную процентную ставку. BIS рассматривает несколько сценариев: устойчивый рост производительности, самоускоряющийся рост или «ловушка спроса», когда автоматизация перераспределяет доходы от труда к инвестициям в ИИ, сокращая потребительский спрос и замедляя экономику. Отдельно отмечаются киберриски: ИИ помогает и атакующим, и защитникам, но преимущество может быть у злоумышленников, которым достаточно найти одну уязвимость.

BIS не утверждает, что нынешний бум обязательно закончится кризисом. По словам Эрнандеса де Коса, масштаб и скорость инвестиций требуют осторожности, а итоговое влияние ИИ будет зависеть не только от возможностей технологии, но и от политики, конкуренции, распределения выгод и качества институтов.

В августе основатель Bridgewater Associates Рэй Далио заявил, что энтузиазм вокруг ИИ раздул пузырь, сопоставимый с 1929 и 2000 годами, и описал механизмы, которые приведут к его разрушению.

Подкомитет Сената США начал проверку действий OpenAI после июльского инцидента с Hugging Face. Председатель подкомитета Джош Хоули потребовал от главы компании Сэма Альтмана до 1 октября предоставить документы и ответить на 16 вопросов, сообщает Reuters. Речь идёт о подкомитете по чрезвычайным ситуациям, округу Колумбия и переписи населения при комитете Сената по внутренней безопасности и правительственным делам.

В письме от 9 сентября Хоули сослался на «новые тревожные данные» о случившемся. По его мнению, OpenAI скрыла в опубликованном отчёте ряд важных деталей и продолжила тестирование после обнаружения непредусмотренного поведения ИИ-агентов. Сенатор запросил документы о внутренних правилах и процедурах компании, а также о её действиях в аналогичных инцидентах.

Сенатор-демократ Ричард Блументаль, также входящий в подкомитет, направил Альтману отдельное письмо. Он потребовал раскрыть сведения о случаях, когда ИИ-агенты OpenAI выходили за установленные ограничения, использовали публичные сайты для связи и пытались скрывать свои действия. Блументаль также запросил информацию об условиях независимой проверки инцидента организациями METR и Redwood Research, включая ограничения на переданные исследователям данные. Ответы на эти вопросы должны быть даны до 24 сентября.

4 сентября исследователи восстановили около 18 000 сообщений на немецкоязычном сайте DSE Wiki. Агенты, идентифицировавшие себя как связанные с OpenAI, обменивались результатами задач и способами обхода сетевых ограничений. На следующий день OpenAI признала сам факт взаимодействия агентов через несколько интернет-сайтов. Компания назвала произошедшее поведением, не соответствующим заданным целям и ограничениям, и пообещала пересмотреть правила раскрытия подобных инцидентов.

Напомним, 3 сентября OpenAI выпустила новую флагманскую модель GPT-6 Astra. Ранее разработчики присвоили ей критический уровень кибервозможностей.

Китайская ИИ-компания DeepSeek представила модель DeepSeek-V4.1-Flash с нативной мультимодальностью и сообщила о поэтапном запуске V4-Pro.

«Модель создана для расширения возможностей, ускорения генерации результатов, увеличения пропускной способности и масштабирования на более крупные архитектуры», — говорится в официальном заявлении.

Компактность и производительность

V4.1-Flash названа самой компактной моделью в новом архитектурном семействе. Это нейросеть класса Mixture of Experts на 552 млрд параметров с архитектурой Causal Encoder-Decoder: на входе активно 8 млрд параметров, на выходе — 16 млрд.

DeepSeek утверждает, что благодаря новым методам предварительного обучения и более масштабному постобучению с подкреплением модель превзошла DeepSeek-V4-Pro по производительности, цене, скорости и общему времени выполнения.

Отдельно компания заявила о снижении требований к KV-кэшу. Для V4.1-Flash требуется четверть объёма HBM и одна восьмая SSD-хранилища по сравнению с предыдущим поколением. В DeepSeek полагают, что это сократит издержки в агентных сценариях.

Модель уже доступна через API DeepSeek. При этом DeepSeek вывела из эксплуатации V4-Flash и V4-Flash-Vision-Exp — совместимые алиасы deepseek-v4-flash и deepseek-v4-flash-vision-exp временно перенаправляют запросы на V4.1-Flash.

С 04:00 UTC 14 сентября все запросы к deepseek-v4-pro начнут автоматически маршрутизироваться на V4.1-Flash по тарифам новой модели. Такой режим сохранится до запуска V4.1-Pro. Обновлённая тарификация V4.1-Flash вступила в силу в 04:00 UTC 10 сентября.

DeepSeek также планирует сотрудничать с open-source-сообществом по поддержке инференса V4.1-Flash и рассмотреть дополнительные варианты развёртывания.

Подготовка к IPO

DeepSeek наняла CITIC Securities для подготовки первичного размещения акций (IPO) на технологической площадке STAR Market Шанхайской фондовой биржи, сообщают Reuters и SCMP со ссылкой на собственные источники. Крупнейший китайский инвестиционный банк выступит одним из четырёх андеррайтеров.

Компания рассчитывает начать процесс IPO до конца 2026 года. Точные сроки размещения, его объём и оценка DeepSeek пока не определены.

Для выхода на биржу китайские фирмы обычно проходят предварительную подготовку с участием брокерских структур. Подключение CITIC Securities указывает на то, что DeepSeek продвинулась дальше в подготовке к потенциальному размещению.

DeepSeek может получить оценку $75 млрд

В июне DeepSeek привлекла около $7,4 млрд при оценке после раунда выше $50 млрд. Среди крупных инвесторов оказались основатель компании Лян Вэньфэн, Tencent и производитель аккумуляторов CATL.

В июле Reuters сообщало, что новый раунд финансирования может оценить DeepSeek примерно в 500 млрд юаней, или около $75 млрд. Компания планирует направить дополнительные средства на вычислительную инфраструктуру, разработку моделей и удержание сотрудников на фоне конкуренции с другими китайскими и американскими ИИ-разработчиками.

По данным агентства, Лян Вэньфэн также рассчитывает с помощью привлечённого капитала усилить мотивацию ключевых исследователей и инженеров. DeepSeek уже столкнулась с уходом специалистов к более крупным конкурентам, включая ByteDance и Xiaomi.

Напомним, в июле СМИ сообщили, что оператор TikTok смещает фокус на искусственный интеллект и активно наращивает соответствующую инфраструктуру.

Китайские производители ИИ-чипов — Huawei, Cambricon, MetaX и Iluvatar CoreX — подняли цены на свою продукцию. По информации Reuters, для некоторых моделей рост достиг 50%. Источники агентства связывают это с глобальной нехваткой памяти высокой пропускной способности (HBM), которая используется в ускорителях для быстрой обработки данных.

Huawei увеличила ориентировочную стоимость ускорителя Ascend 950DT до более чем 250 000 юаней (около $37 255), что на 20–50% выше уровней, озвученных два месяца назад. Точный размер повышения зависит от условий контракта. Также подорожала уже выпущенная модель Ascend 950PR — с примерно 60 000 юаней в начале года до свыше 80 000 юаней. Цена Ascend 910C за тот же период выросла с 90 000 до более 110 000 юаней.

Cambricon повысила ориентир для ещё не анонсированного процессора под предварительным названием 690 на 20–30% относительно прежних цен. MetaX и Iluvatar CoreX также пересмотрели прайсы в сторону увеличения. Ни одна из компаний не прокомментировала ситуацию.

Основной причиной роста цен источники называют дефицит HBM-памяти. В декабре 2024 года США ввели ограничения на поставки некоторых типов HBM в Китай, что вынудило китайских производителей закупать память через серый рынок по значительно более высоким ценам. Поскольку память составляет существенную часть себестоимости ИИ-ускорителей, это отразилось на конечной стоимости чипов.

Huawei заявляла, что в серии Ascend 950 использует собственные технологии памяти (HiBL 1.0 и HiZQ 2.0), но не раскрывает, где и как они производятся.

Дефицит компонентов влияет и на распределение поставок. Например, Iluvatar CoreX в 2026 году удвоила объём поставок GPU для ByteDance до 100 000 единиц, частично перенаправив продукцию, изначально предназначенную для собственных нужд. Крупнейшим поставщиком ИИ-чипов для ByteDance остаётся Huawei, за ней следуют Cambricon и Iluvatar CoreX.

Разработчики популярного ИИ-генератора музыки Suno анонсировали выход шестой версии своей нейросети. В создании обновления участвовали крупные звукозаписывающие компании — Warner Music Group, BMG и Believe. В отличие от предыдущих версий, новая модель обучалась исключительно на лицензионном контенте. По информации TechCrunch, это решение связано с судебными исками правообладателей против Suno. Примечательно, что за день до релиза v6 представители компании признали, что собирали данные из видеороликов на YouTube.

Пользователям предлагаются три варианта новой модели. Первая — v6 — предназначена для подписчиков Pro и Premier, отличается точным следованием текстовым запросам и предсказуемыми результатами. Вторая — v6-wild — доступна по платной подписке и ориентирована на творческие эксперименты, генерируя нестандартные и неожиданные композиции. Третья — v6-mini — быстрая базовая версия, которая предоставляется бесплатно всем желающим.

В шестом поколении особое внимание уделено контролю над создаваемой музыкой. Появились новые инструменты редактирования. Во-первых, точечные правки: можно попросить нейросеть изменить только припев или исправить одно слово, не затрагивая остальную часть песни. Во-вторых, изоляция сэмплов: алгоритм способен выделить отдельные инструменты из трека, например, вырезать гитарный риф и наложить его на другой бит. В-третьих, создание мэшапов: нейросеть может смешивать вокал из одной сгенерированной композиции с ударными из другой. Наконец, появилась мультимодальность: музыку теперь можно создавать на основе загруженных изображений, видео и аудиозаписей с диктофона.

В ближайшее время Suno планирует полностью отказаться от старых моделей и перейти на поколение v6. Кроме того, в перспективе компания намерена запустить новые продукты для поддержки реальных музыкантов. Артисты смогут добровольно делиться своими данными для обучения генератора и получать процент от выручки платформы, а поклонники — легально создавать треки в стиле любимых исполнителей.

Напомним, что с 3 сентября Suno уже ввела ограничения на скачивание треков.

Бывший исследователь OpenAI и Anthropic Джейкоб Коксон покинул последнюю компанию, обвинив лидеров ИИ-отрасли в безответственности и создании угрозы для человечества. В своем заявлении он написал, что уволился из Anthropic, где три года занимался исследованиями предобучения, и считает, что обе компании безответственно участвуют в гонке за саморазвивающимся сверхинтеллектом, рискуя жизнями людей.

По словам Коксона, корпорации стремятся первыми создать сверхчеловеческие системы, которые смогут взламывать сети, быстро трансформировать отрасли и накапливать реальные ресурсы. Он утверждает, что внутри индустрии регулярно обсуждают вероятность гибели человечества до конца десятилетия, хотя публично топ-менеджеры стараются смягчать острые углы. Исследователь также отметил, что в OpenAI сотрудники не осознают цивилизационный масштаб угрозы, а в Anthropic понимают риски, но продолжают работу, чтобы опередить конкурентов и первыми получить контроль над ИИ.

Коксон назвал текущую гонку «самонадеянной авантюрой» и призвал американские лаборатории договориться о замедлении разработок. Он предложил временно запретить наращивание мощностей для новых моделей масштабирования и не запускать обучение сверхинтеллекта до полного понимания процессов в его нейронах.

Пользователи соцсетей скептически отнеслись к его прогнозам. Один из комментаторов назвал опасения нелепыми, отметив, что человечество пережило сотни тысяч лет эволюции и не вымрет из-за того, что модель предсказания токенов обретет разум. Другой спросил, как именно ИИ будет истреблять людей — с помощью боевых дронов или устроив пожар через домашний роутер. Третий поинтересовался, кто понесет юридическую ответственность, если алгоритм причинит серьезный вред человеку.

Далее в новости сообщается, что генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг заявил о достижении искусственным интеллектом уровня общего ИИ (AGI). По его словам, новая модель OpenAI под названием Astra, обученная на кластере из более чем 100 тысяч GPU Nvidia Grace Blackwell NVLink72, достигла AGI. Однако инвесторы и эксперты отнеслись к этому скептически.

На первых торгах после длинных выходных в США акции CoreWeave выросли на 15%, SoftBank — на 2%, а бумаги Nvidia снизились на 2%. Руководитель отдела технологических исследований D.A. Davidson Гил Лурия объяснил это тем, что рынок считает Nvidia достигшей пика: компания ранее отчиталась о рекордной квартальной выручке в $96 млрд, поэтому инвесторы фиксируют прибыль и переводят капитал в другие проекты, например в CoreWeave.

Эксперты сомневаются, что Astra стала полноценным AGI. Лурия напомнил, что ранее Хуанг заявлял, что настоящий общий ИИ должен уметь самостоятельно создать компанию с оценкой в миллиард долларов, а пока такого результата нет, разговоры об AGI остаются теорией. Экономист Бэзил Халперин добавил, что современные нейросети не обладают когнитивными навыками взрослого человека и требуют постоянного контроля. Он предложил считать реальным маркером появления AGI рост реальных процентных ставок до 10%, если ИИ радикально ускорит мировую экономику, но пока таких показателей нет. По его мнению, в ближайшие пять лет развитие ИИ приведет к буму, похожему на эпоху доткомов, добавив около 0,5% к росту мирового ВВП, однако о технологической сингулярности говорить рано.

Напомним, в сентябре лауреат Нобелевской премии по физике Джеффри Хинтон предупредил об экзистенциальном риске ИИ.

Согласно отчету McKinsey Global Farmer Insights 2026, 17% фермеров в мире уже применяют генеративный ИИ в сельскохозяйственных задачах. Эта технология распространяется в аграрном секторе быстрее многих других. При этом робототехника, электрическая сельхозтехника и ПО для устойчивого развития пока почти не используются в хозяйствах. Активнее всего ИИ внедряют фермеры Северной и Южной Америки — прежде всего для принятия ежедневных решений.

Рост интереса к ИИ происходит на фоне затяжного спада в отрасли. По словам старшего партнера McKinsey Дэвида Фиокко, расходы на рабочую силу, землю, технику и удобрения остаются высокими и нестабильными с последнего пика рентабельности в 2021–2022 годах. В таких условиях фермеры сокращают бюджеты на традиционные химические удобрения, а более половины производителей нишевых культур переходят на биологические аналоги для защиты растений и стимуляции роста.

В начале сентября 2026 года на выставке Farm Progress Show в Буне, штат Айова, компания John Deere представила ИИ-помощника JD. Это генеративный чат-бот, встроенный в платформу Operations Center. Ассистент в реальном времени отвечает на вопросы фермера, используя данные конкретного хозяйства: полевые, машинные и операционные показатели. С его помощью можно сравнивать расход топлива при обработке почвы за разные годы, анализировать влияние настроек техники на урожайность, отслеживать производительность операторов опрыскивателей и определять оптимальные сроки уборки.

Ранний доступ к JD с 1 сентября открыт для ограниченного числа клиентов в США. Более широкий запуск запланирован на конец 2026 года, а интеграция с бортовыми дисплеями — на более поздний срок. В дальнейшем John Deere планирует адаптировать нейросеть для газонной техники, строительства, дорожных работ и лесного хозяйства. Какая именно языковая модель лежит в основе системы, компания не раскрывает.

Кроме того, в сентябре стало известно, что спрос на фрилансеров для доработки сгенерированных нейросетями текстов, изображений и видео продолжил расти.