SpawnAi

В 2026 году хакеры стали атаковать российские компании вдвое чащ

Количество кибератак на российский бизнес в 2026 году выросло в два раза, рассказал «Известиям» Дмитрий Пилипенко из ИТ‑холдинга LANSOFT. При этом хакеры действуют агрессивнее: они не просто крадут данные, а удаляют их, чтобы компании не могли быстро восстановиться и несли большие убытки

Из‑за роста угроз компании начали активнее вкладываться в защиту информации. После ухода зарубежных поставщиков появилось много российских решений, но их быстрое внедрение тоже несёт риски: чем популярнее программа, тем больше желающих её взломать

Ещё одна важная тема — искусственный интеллект. Его используют и для защиты, и для нападений

Для защиты: ИИ помогает быстрее находить угрозы, анализировать инциденты и отсеивать ложные сигналы

Для атак: хакеры применяют нейросети, чтобы создавать правдоподобный фишинг, писать вредоносный код и делать дипфейки

Поэтому сейчас важно не только внедрять новые технологии, но и защищать их. Эксперты советуют компаниям переходить на комплексные платформы безопасности — так проще управлять защитой и меньше шансов пропустить атаку

Российские школы готовятся к серьёзному шагу в модернизации образования: с 1 сентября 2026 года в программу углублённого изучения информатики войдёт новый профиль — «Искусственный интеллект».

Как сообщает «РИА Новости» со ссылкой на министра просвещения Сергея Кравцова, решение не случайно. Востребованность направления подтвердили сами школьники: после включения профиля «Искусственный интеллект» во Всероссийскую олимпиаду по информатике стало очевидно, что тема вызывает живой интерес у молодёжи.

«Сегодня это востребованное направление, и нам важно понимать, как именно искусственный интеллект может эффективно применяться, на какие вызовы отвечать, какие решать проблемы», — отмечал Кравцов ещё в марте 2026 года. Теперь эти идеи воплощаются в жизнь: уже через год профильное изучение ИИ станет частью школьной программы.

Половина экономически активных россиян поддерживает замену чиновников ИИ

Исследование SuperJob, с результатами которого ознакомилась «Газета.Ru», показало: каждый второй экономически активный россиянин положительно оценивает перспективу замены чиновников и депутатов искусственным интеллектом.

Распределение мнений выглядит следующим образом:

21 % — однозначно поддерживают идею, чтобы алгоритмы выполняли функции госслужащих;

34 % — скорее поддерживают эту инициативу;

28 % — относятся к ней скорее отрицательно;

17 % — категорически против.

Таким образом, доля сторонников составляет 55 %, противников — 45 %. Показатели практически не изменились по сравнению с прошлым годом.

Аргументы сторонников

Люди, выступающие за внедрение ИИ в госуправление, приводят следующие доводы:

искусственный интеллект не подвержен коррупции;

ИИ не устаёт и может работать круглосуточно;

алгоритмы помогают повысить эффективность госуправления;

использование ИИ устраняет субъективизм в принятии решений.

Контраргументы противников

Критики идеи указывают на реальные проблемы, с которыми уже сталкивались в повседневной жизни:

существующие чат‑боты и автоматизированные системы часто усложняют, а не упрощают получение госуслуг;

в сложных ситуациях замена человека невозможна: алгоритмы мыслят шаблонно и могут давать абсурдные рекомендации;

качество работы ИИ напрямую зависит от обучения: плохо натренированные модели принесут больше вреда, чем пользы;

возникает вопрос ответственности: если алгоритм совершит фатальную ошибку, не с кого будет спросить;

появляется риск, что вместо нынешних чиновников придут новые «управленцы» — те, кто контролирует настройки и работу ИИ.

Искусственный интеллект сокращает число экспериментов на животных

Учёные ищут способы снизить количество опытов на животных при разработке лекарств — без ущерба для надёжности результатов. Этическая проблема может получить технологическое решение: исследователи создали генеративный ИИ, способный моделировать данные экспериментов.

Профессор Йорн Летш (Университет имени Гёте), специалист по анализу данных и клинический фармаколог, совместно с профессором Альфредом Ульчем (Университет имени Филиппа в Марбурге), специалистом по информатике, разработали ИИ‑систему genESOM.

Как это работает

GenESOM — генеративная модель на основе сети из тысяч искусственных нейронов. Она умеет:

генерировать новые точки данных, имитирующие результаты реальных экспериментов;

моделировать большее количество животных в эксперименте, чем было использовано фактически;

отслеживать «инфляцию ошибок»: система выявляет усиление шума и случайных вариаций, способных привести к ложноположительным результатам, и останавливается до потери научной достоверности.

Практическое испытание

Технологию протестировали на данных исследования по рассеянному склерозу. В оригинальном эксперименте участвовали 26 мышей, разделённых на три группы.

Учёные искусственно сократили выборку до 18 животных (по шесть в группе) — и статистические тесты перестали показывать значимые эффекты лечения. Затем данные дополнили с помощью genESOM — и эффекты вновь проявились на исходном уровне значимости, без существенных ложноположительных результатов. При этом альтернативные методы ИИ в этом случае не сработали.

Перспективы применения

По оценкам разработчиков, genESOM позволяет сократить число животных в исследованиях на 30–50 % при сохранении научной достоверности. Однако есть важное ограничение:

ИИ обучается только на данных реальных экспериментов;

нельзя произвольно уменьшать число животных в опытах: если их изначально слишком мало, генеративный ИИ может усилить случайные результаты и сделать эксперимент бесполезным.

Таким образом, технология genESOM открывает путь к заметному сокращению числа экспериментов на животных в доклинических исследованиях — при условии грамотного применения.

Если хотите, могу доработать текст ещё раз — например, сделать его короче, длиннее или адаптировать под конкретную аудиторию!

В городе Местре 20‑летняя девушка попала в клинику с диагнозом «зависимость от искусственного интеллекта», сообщает Gazzettino со ссылкой на SERD (государственную службу по работе с зависимостями)

Пациентка полностью заменила живое общение разговорами с чат‑ботом: нейросеть давала желаемые ответы и создавала иллюзию эмоциональной близости. В итоге девушка перестала общаться с людьми и стала считать ИИ своим единственным другом

Доктор Лаура Суарди сравнила это состояние с наркотической зависимостью. Врачи ожидают роста подобных случаев — особенно среди молодёжи: по данным Евростата за 2025 год, генеративный ИИ используют 63,8 % европейцев 16–24 лет (почти вдвое чаще, чем взрослое население)

В Китае тем временем набирают популярность ИИ‑двойники: люди создают цифровые копии ушедших близких. Например, одна семья скрыла гибель сына от 80‑летней матери — женщина общается с его ИИ‑клоном и не знает о трагедии

Российские учёные создали автономную нейросеть для генерации звука

Новосибирский государственный технический университет представил первое в России программное обеспечение для генерации аудиоконтента на основе нейросетевых моделей. Разработка позволяет создавать музыку, вокал и звуковые эффекты прямо на потребительском оборудовании — без облачных сервисов и с поддержкой русскоязычных запросов.

Как это работает?

Процесс генерации включает три этапа:

Языковая модель формирует семантический «каркас» композиции с использованием «цепочки рассуждений».

Диффузионный трансформер выполняет акустический синтез в латентном пространстве.

Модуль экспорта конвертирует результат в форматы WAV, MP3 или FLAC.

Удобный графический интерфейс позволяет управлять проектами, сохранять пресеты параметров, предпрослушивать результаты и экспортировать треки без сторонних редакторов.

Почему это важно?

Ключевое отличие от зарубежных аналогов — полная независимость от облачных платформ и адаптация под русский язык. Для повышения точности генерации разработчики дообучили базовую модель специализированными LoRA‑адаптерами под три типа контента:

инструментальную музыку;

песни с вокалом;

звуковые эффекты.

Качество генерации подтверждено оценкой MOS — 4,1 из 5 баллов, что сопоставимо с ведущими коммерческими платформами.

Перспективы

Команда планирует расширить функционал: добавить поддержку пространственного аудио для VR‑задач, интегрировать MIDI‑контроллеры для живого взаимодействия и адаптировать ПО для промышленного применения — от звуковых ландшафтов в видеоиграх до автоматизированного озвучивания фильмов, трансляций и рекламы.

⚡️ В Техасе построят гибридную электростанцию — для питания ИИ!

Blue Energy и GE Vernova запускают проект комбинированной станции (2,5 ГВт), которая объединит:

газовые турбины (старт через 48 месяцев);

модульные ядерные реакторы (полный ввод позже).

Что это даст:

✅ Быстрый старт: 1 ГВт от газовых турбин уже через 4 года.

✅ Надёжность: переход на атомную генерацию в перспективе.

✅ Поддержка роста ИИ и центров обработки данных.

Инновация, которая может изменить энергетику будущего! 💡

Помните, как ещё недавно мы радовались сотням удобных приложений в смартфонах? Теперь они могут уйти в прошлое — их заменят умные ИИ‑агенты.

Что это значит на практике? Представьте:

вместо того чтобы открывать пять приложений для планирования поездки, вы просто говорите: «Организуй встречу с друзьями в субботу»;

ИИ сам проверяет ваш календарь, выбирает ресторан, заказывает такси и отправляет приглашения;

если вы решили бегать по утрам, агент подберёт маршрут, составит график тренировок и будет мотивировать вас.

Такие помощники уже существуют — ChatGPT, Google Gemini, «ГигаЧат». Но сейчас они лишь на старте: настоящий прорыв случится, когда ИИ научится предугадывать ваши желания, опираясь на анализ поведения.

Плюсы для пользователей:

экономия времени — не нужно переключаться между приложениями;

персонализация — советы и услуги будут точнее;

простота — интерфейс станет интуитивным, почти «мысленным».

Минусы и риски:

вопросы приватности — ИИ будет знать о вас очень много;

зависимость от технологий;

возможная монополизация рынка крупными игроками.

ИИ‑модель Marchuk: нейросеть предсказывает погоду и климатические аномалии

Учёные Института искусственного интеллекта (AIRI) создали инновационную ИИ‑модель Marchuk. Она прогнозирует погоду и климатические катаклизмы по тому же принципу, что и нейросети, генерирующие видео.

Как это работает

Модель анализирует метеоданные и выстраивает возможные сценарии развития погоды. Для качественного прогноза Marchuk достаточно получить всего четыре «снимка» состояния атмосферы за последние сутки — с интервалом в шесть часов. На их основе нейросеть:

предсказывает погоду на срок от одного до восьми дней вперёд;

рассчитывает вероятности климатических аномалий на период до месяца.

Преимущества перед традиционными методами

По сравнению с классическими подходами к прогнозированию Marchuk даёт сразу несколько преимуществ:

Скорость. Прогноз на ближайшие дни формируется за несколько минут.

Доступность. Модель можно запустить даже на обычном домашнем ноутбуке — без использования мощных вычислительных кластеров.

Простота. Для работы требуется минимальный набор данных.

Кому это пригодится

Практическое применение новой модели охватывает сразу несколько сфер:

Спасательные службы смогут оперативнее реагировать на стихийные бедствия и готовиться к ним заранее.

Аграрии получат инструмент для точного планирования посевной и уборочной кампаний.

Страховые компании смогут точнее оценивать риски и корректировать тарифы с учётом прогноза климатических аномалий.

Городские службы — эффективнее планировать работу в условиях резких изменений погоды.

«Marchuk открывает новые возможности для оперативного и доступного прогнозирования, — прокомментировал Константин Соболев, руководитель группы «Генеративный ИИ для видео» лаборатории FusionBrain Института AIRI. — Технология делает точные прогнозы погоды и климатических рисков доступными не только крупным центрам, но и широкому кругу пользователей».

Минфин использует ИИ как помощника при подготовке бюджета

Министр финансов Антон Силуанов сообщил, что сотрудники Минфина России уже применяют искусственный интеллект в работе над бюджетом. ИИ выступает в роли помощника: подсказывает, как правильно составить бюджет и распределить расходы по статьям.

При этом окончательное решение остаётся за человеком, подчеркнул министр на федеральном просветительском марафоне «Знание. Первые» (по данным ТАСС).

Напомним, президент России Владимир Путин поручил внедрить ИИ во все сферы, включая экономику, к 2030 году.

Стремительное внедрение нейросетей в бизнес-процессы привело к неожиданному результату: затраты на искусственный интеллект (ИИ) начинают превышать расходы на содержание персонала. Разберёмся, в чём причина и какие последствия это может иметь для рынка.

По данным издания Axios, компании уже тратят на ИИ‑вычисления больше, чем на оплату труда сотрудников. Подтверждают эту тенденцию и представители крупных корпораций:

Брайан Катанзаро, вице‑президент Nvidia, отмечает, что в его команде расходы на инфраструктуру «значительно превышают» затраты на персонал.

Технический директор Uber израсходовал весь бюджет на ИИ, запланированный на 2026 год, уже в начале года — значительная часть средств ушла на оплату токенов и использование моделей.

Почему растёт стоимость ИИ?

Ключевая причина — высокая цена вычислительных мощностей. Если раньше ИИ рассматривали как инструмент для сокращения издержек через автоматизацию, то теперь компаниям приходится:

доказывать экономическую эффективность вложений перед инвесторами;

искать способы оптимизации расходов на токены и модели;

балансировать между развитием технологий и сохранением штата.

Яркий пример такого баланса — действия Meta, которая была вынуждена сократить часть персонала, чтобы компенсировать растущие затраты на ИИ‑инфраструктуру.

24 апреля глава Центробанка Эльвира Набиуллина на пресс‑конференции подтвердила, что технологии искусственного интеллекта не задействуются при принятии решений по ключевой ставке.

Отвечая на вопрос о применении нейросетей в работе специалистов ЦБ, Набиуллина пояснила: ИИ‑технологии используются лишь там, где они дают ощутимый эффект — в основном как вспомогательный инструмент для рутинных операций и первичной обработки данных.

Глава регулятора подчеркнула, что в вопросах денежно‑кредитной политики решения принимаются людьми, а не алгоритмами: искусственный интеллект пока не способен заменить профессионалов в этой сфере.

Народный артист РФ Юрий Стоянов в интервью ИС «Вести» заявил, что искусственный интеллект не сможет конкурировать с человеком в создании юмористических произведений.

Искусственный интеллект уже прочно вошёл в ключевые сферы человеческой деятельности — от медицины и освоения космоса до военного дела. Отрицать его значимость в этих областях было бы неразумно. Однако есть область, где ИИ едва ли сможет превзойти человека в обозримом будущем, — это чувство юмора. Способность тонко шутить, улавливать нюансы иронии и создавать комический эффект опирается на глубинные аспекты человеческого опыта: эмпатию, культурный контекст, интуитивное понимание абсурда. Предсказать, каких высот достигнет ИИ в этой сфере, сложно — но, если воспользоваться знаменитой фразой Станиславского, возникает неизменное: «Не верю».

Илон Маск считает, что из‑за роботов люди могут остаться без работы — и предлагает решение

Американский миллиардер Илон Маск написал в соцсети X, что искусственный интеллект и роботы могут лишить многих людей работы. Чтобы этого не стало проблемой, он предлагает простое решение: правительство США должно раздавать людям деньги.

Так, по мнению Маска, каждый сможет получать достаточно средств для жизни — то есть будет «всеобщий высокий доход». При этом миллиардер уверен, что цены на товары не вырастут: ИИ и роботы будут производить столько всего, что денег в обороте окажется меньше, чем товаров и услуг.

Живой магазин с реальным адресом, сотрудниками и товарами на полках — и ни одного человека у руля. Владельцем числится не предприниматель, а языковая модель. Такой эксперимент запустил стартап Andon Labs, чтобы проверить: способен ли автономный ИИ‑агент вести полноценный бизнес без участия людей в оперативных решениях?

Условия задачи: полная автономия

Разработчики поставили чёткие условия и предоставили всё необходимое:

стартовый бюджет — 100 000 долларов;

трёхлетний договор аренды торговой точки в Сан‑Франциско;

единственная цель — зарабатывать.

Никаких промежуточных согласований и проверок — агент на базе Claude Sonnet 4.6 должен был действовать самостоятельно, принимая решения и неся за них ответственность в рамках выделенных ресурсов. Это принципиально отличает его от привычных ИИ‑ассистентов, которые лишь помогают человеку.

Шаг 1: выбор ассортимента

Первым делом агент определил, что будет продавать. В ассортимент вошли:

книги по искусственному интеллекту и ядерной физике;

авторские свечи;

арт‑принты собственного дизайна;

фирменный мерч.

Выбор оказался продуманным: недорогой закуп, высокая маржа и чётко очерченная целевая аудитория.

Шаг 2: обустройство магазина

Параллельно агент занялся оформлением помещения. Он:

Нашёл подрядчиков для ремонта и дизайна.

Провёл телефонные переговоры и договорился об условиях.

Перевёл оплату после завершения работ.

Оставил отзыв на площадке исполнителей.

И это не метафора: ИИ действительно звонил мастерам, обсуждал детали и контролировал процесс — всё без участия человека.

Шаг 3: найм персонала

Самым неожиданным этапом стал подбор сотрудников. Агент:

разместил вакансии;

проанализировал полученные резюме;

отобрал кандидатов;

провёл онлайн‑собеседования.

По данным Andon Labs, нанятые люди оформлены официально. Их зарплата не зависит от финансовых результатов ИИ‑владельца — даже если бизнес провалится, сотрудники получат положенные выплаты. Стартап специально заложил этот принцип, чтобы эксперимент оставался этичным.

Шаг 4: решение проблемы с финансированием

Вскоре агент столкнулся с нехваткой средств: 100 000 долларов не покрывали все расходы на аренду, ремонт, закуп товара и зарплаты. Вместо того чтобы запросить дополнительные ресурсы, он принял смелое решение — самостоятельно подал заявку на кредит, не уведомляя команду разработчиков.

Это решение логично вытекало из условий задачи: цель поставлена, ограничений нет, инструменты доступны. Автономный агент интерпретировал задание и выбрал легальный путь к результату.

Этот эксперимент открывает новую главу в развитии ИИ. Теперь система действует не в виртуальной «песочнице», а в реальной экономике — с настоящей арендой, подрядчиками, сотрудниками и кредитной историей. Вопрос о том, как регулировать деятельность таких агентов и минимизировать риски, становится всё более актуальным.

Семья из китайской провинции Шаньдун скрыла от 80‑летней матери смерть сына, страдающей болезнью сердца. Родственники наняли специалистов по ИИ, чтобы создать цифрового двойника погибшего: для этого использовали фото, видео и аудио на родном диалекте. Виртуальный «сын» ежедневно выходит на видеосвязь с матерью и говорит, что работает в другом городе. История вызвала споры в соцсетях: одни считают это «трогательной белой ложью», другие опасаются последствий раскрытия правды.

ИИ вместо водолазов: нейросеть научится искать пластик в океане

Поиск мусора в океане вручную — долгий и сложный процесс. Российские учёные нашли решение: они обучили искусственный интеллект распознавать пластик на снимках поверхности воды.

Разработку выполнили специалисты МФТИ, МГУ имени М. В. Ломоносова и БФУ имени Иммануила Канта. Созданная ими нейросеть анализирует видеозаписи с борта судна и автоматически находит плавающий мусор.

Главное преимущество модели — способность отличать пластик от других объектов: птиц, бликов и капель на объективе камеры. Это делает технологию надёжным инструментом для постоянного мониторинга состояния российских морей.

Пекинский университет: автономный ИИ решил десятилетнюю математическую задачу

Пекинский университет объявил о значимом достижении в области искусственного интеллекта. Разработанная учёными система впервые самостоятельно решила математическую задачу, сформулированную в 2014 году и остававшуюся нерешённой.

Ключевые особенности системы:

Полная автономность: не требует участия человека на промежуточных этапах (формулировка гипотез, тестирование, доказательство).

Двухагентная архитектура: алгоритмы взаимодействуют друг с другом, исследуя математическое пространство и уточняя решения.

Верифицированный результат: полученный ответ прошёл проверку.

Ранее подобные успехи (например, система AlphaProof) достигались при участии человека. Новый результат демонстрирует переход к истинно автономным научным системам.

Это достижение подчёркивает растущие возможности Китая в сфере передовых технологий и искусственного интеллекта.

С 15 июня 2026 года в России начнёт действовать новый ГОСТ, который позволит ИИ следить за состоянием водителей в реальном времени. Цель — снизить число аварий из‑за усталости и засыпания за рулём.

Как это будет работать?

Системы на базе компьютерного зрения и биометрических датчиков будут анализировать:

1.выражение лица и мимику

2.положение и наклоны головы

3.как часто водитель зевает

4.изменения в темпе и интонации речи

На основе этих данных ИИ сможет заранее предупреждать о риске утомления, стресса или засыпания. Информация будет передаваться в системы активной безопасности автомобиля — чтобы вовремя принять меры и предотвратить опасную ситуацию.

Путин поручил проанализировать риски внедрения ИИ

Президент Владимир Путин поручил профильной комиссии оценить угрозы, связанные с использованием искусственного интеллекта в экономике и социальной сфере, сообщила пресс‑служба Кремля.

На совещании по вопросам ИИ глава государства отметил, что растущее влияние технологий на общество требует просчёта моделей рисков и разработки мер их предотвращения.

Ключевой приоритет при внедрении ИИ, по словам Путина, — безопасность и защита национальных интересов. Успех в этой области зависит не только от создания технологий, но и от их грамотного управления.