Джиллибранд и Уэлч назначили на осень слушания в Сенате по законопроекту об отмене пошлин— Politics & ElectionsФедеральный судья обвинил команду Трампа в нарушении запрета на изменение правил голосования по почте в USPS— Politics & ElectionsВ США готовятся к первой в истории трансляции новостей, созданной искусственным интеллектом— Politics & ElectionsДжиллибранд и Уэлч назначили на осень слушания в Сенате по законопроекту об отмене пошлин— Politics & ElectionsФедеральный судья обвинил команду Трампа в нарушении запрета на изменение правил голосования по почте в USPS— Politics & ElectionsВ США готовятся к первой в истории трансляции новостей, созданной искусственным интеллектом— Politics & Elections
Что известно о слухах вокруг следующей модели OpenAI
Слухи о следующей модели OpenAI активно попадают в заголовки СМИ, но наиболее достоверная версия событий гораздо скромнее, чем предполагает шумиха вокруг утечек: официального анонса GPT-6 нет, и большая часть циркулирующей информации остается неподтвержденной. Похоже, что на самом деле компания работает над новой передовой системой под другим названием, в то время как конкретные утверждения о «GPT-6» остаются лишь домыслами.
Согласно недавним публикациям специализированных ИИ-изданий, следующая крупная модель компании обсуждается внутри организации под кодовым названием Astra, а не GPT-6. В этих отчетах также говорится, что OpenAI еще не опубликовала техническую документацию (model card), тарифы, информацию об API или дату выпуска, а также не подтвердила, будет ли модель выпущена как GPT-6, как очередное обновление GPT-5.x или под совершенно новой линейкой продуктов. Иными словами, название «GPT-6» используется общественностью и инсайдерами, но не является официальным обозначением.
Наиболее надежным источником информации стали сообщения о том, что OpenAI продемонстрировала или обсудила прогресс в разработке нового семейства моделей, одновременно замедлив некоторые этапы для проведения проверки безопасности. В одном из отчетов говорится, что OpenAI приостановила обучение с подкреплением для своей новейшей модели примерно на две недели, чтобы усовершенствовать системы безопасности, мониторинга и согласования. В том же отчете утверждается, что предварительные результаты показали способность модели выявлять и использовать ранее неизвестную уязвимость нулевого дня в прокси-сервисе пакетов ПО Artifactory. Если это правда, то становится понятно, почему OpenAI может придерживаться более осторожного подхода перед публичным релизом.
Чему же тогда верить читателям? Во-первых, тому, что OpenAI активно работает над важной моделью следующего поколения. Во-вторых, тому, что компания не подтверждала название «GPT-6». В-третьих, стоит относиться к любым точным утверждениям о количестве параметров, окнах контекста, сроках выпуска или результатах тестов как к неподтвержденным, пока сама OpenAI их не опубликует. Интернет полон уверенных цифр, но доступные отчеты не подкрепляют большинство этих подробностей.
Текущий цикл слухов сосредоточен на нескольких повторяющихся утверждениях: о масштабном скачке в объемах обучения, значительно увеличенном контекстном окне и резком росте способностей к рассуждению или агентному поведению. Тем не менее, ни одна из этих деталей не была подтверждена OpenAI. Даже статьи, утверждающие, что новая модель появится в ближайшее время, сопровождаются серьезными оговорками о том, что официальной даты релиза, страницы продукта или спецификаций не существует. Это различие принципиально. Достоверная утечка может указывать на направление проекта, но это не то же самое, что запуск продукта.
Здесь прослеживается и более широкая тенденция. OpenAI в последнее время стала чаще открыто обсуждать вопросы безопасности передовых разработок, что создает естественный разрыв между внутренними экспериментами и публичным внедрением. Если компания полагает, что модель может выявить серьезные уязвимости в безопасности или вести себя непредсказуемо при выполнении задач, связанных с кибербезопасностью, то перед развертыванием вполне логично ожидать проведения дополнительной проверки. Это не доказывает факт задержки, но делает объяснение с проверкой безопасности вполне правдоподобным.
Для читателей, пытающихся отделить правду от шума, действует простое правило: только компания может подтвердить название, сроки и возможности модели. Пока этого не произошло, «утечку GPT-6» следует понимать как собирательное название слухов вокруг следующей передовой системы OpenAI, а не как подтвержденный анонс продукта.
Это означает, что самый достоверный вывод является и наименее сенсационным. OpenAI почти наверняка создает что-то новое, но точный брендинг и планы по выпуску пока неясны. Чем конкретнее утверждение — будь то размер модели, производительность или дата запуска — тем скептичнее должны быть читатели, если только оно не появилось в официальных материалах OpenAI или в публикациях с прямыми ссылками на источники.
Короче говоря, разумная позиция заключается не в том, что GPT-6 — это фейк, а в том, что существование GPT-6 не подтверждено. Следующая модель OpenAI со временем может получить это название, или же она выйдет как Astra, или под какой-то другой маркой. На данный момент с уверенностью можно сказать лишь одно: спекуляции опережают факты.
27 августа 2026 года компания Google выпустила Gemini Omni 1.1 Flash — готовую к промышленному использованию ИИ-модель для работы с видео, способную создавать и расширять ролики до 40 секунд с финальным разрешением в 4K. Это стало одним из самых значительных обновлений в сфере инструментов для генерации видео под эгидой AInews. Что именно Google представила в Gemini Omni 1.1 Flash? Google выпустила Gemini Omni 1.1 Flash как свою новую мультимодальную модель генерации видео, ориентированную прежде всего на контроль, а не только на качество исходного изображения. Релиз добавляет функции расширения сцен, переходов на основе ключевых кадров, черновой визуализации в 360p, а также апскейлинга до 1080p и 4K для разработчиков, использующих Gemini API и продукты Google AI. Модель позиционируется как основной движок Google для производства видео в стеке Gemini, заменяя более ранние версии, ограниченные как контекстом, так и разрешением. Согласно официальному блогу Google, Omni теперь поддерживает «видеопроизводство студийного качества» с помощью инструментов, предназначенных для редакторов и продуктовых команд, а не только для экспериментов. Дата запуска: 27 августа 2026 года в качестве производственного обновления линейки видеомоделей Gemini от Google. Название модели: Gemini Omni 1.1 Flash, доступна через Gemini API и сервисы Google AI. Основной фокус: расширение контроля над сценами, переходами и разрешением, а не просто повышение качества базовой генерации. Поддерживаемые выходные разрешения: 360p, 720p, 1080p и 4K (через апскейлинг). Как работает новая система расширения сцен и почему важны 40 секунд? Gemini Omni 1.1 Flash представляет систему расширения сцен с сохранением состояния, которая анализирует до 10 секунд предыдущего отснятого материала и продлевает клипы 10-секундными блоками с общим лимитом в 40 секунд. Этот сдвиг впервые делает возможным создание внутри модели последовательностей из нескольких кадров и непрерывных движений камеры. Более ранние видеосистемы Google, такие как Veo, учитывали только последнюю секунду клипа перед созданием продолжения, что часто приводило к нарушению плавности движения или освещения. Omni 1.1 преодолевает этот «односекундный барьер». Она анализирует более длинный фрагмент существующего видео, поэтому продолжение может сохранять композицию, движение и стиль. Базовая длина клипа: 3–10 секунд за одну генерацию, согласно документации для разработчиков Google. Предыдущий контекст для расширения: до 10 секунд предшествующего материала вместо последней секунды. Шаг расширения: 10-секундные фрагменты, которые можно объединять в рамках сессии редактирования. Максимальная суммарная длительность: 40 секунд для одной сцены при объединении расширений. В нескольких руководствах для разработчиков это описывается как «сессия редактирования с сохранением состояния», где каждый запрос на расширение ссылается на предыдущий ID взаимодействия. Это означает, что модель отслеживает непрерывность на протяжении нескольких шагов, а не воспринимает каждый запрос как новый. Что на самом деле означает финальная обработка в 4K для создателей и разработчиков? Gemini Omni 1.1 Flash не рендерит «родное» 4K с нуля, а использует апскейлинг для доведения сгенерированного материала до 1080p или 4K. Черновики могут быть быстро созданы в 360p для сокращения времени и затрат на итерации, а затем доработаны в высоком разрешении для финального релиза. В блоге Google указано, что теперь Omni может генерировать «отполированные, высококачественные выходные файлы 1080p или 4K, готовые для профессионального производства», где 4K достигается за счет этапа апскейлинга. Changelog Gemini API подтверждает наличие нового параметра разрешения, охватывающего 360p, 720p, 1080p и 4K. Разрешение чернового режима: 360p, которое Google описывает как до 60 процентов быстрее, чем 720p, и примерно в три раза дешевле. Стандартная генерация: клипы 720p по обычной цене и скорости. Финальная обработка в высоком разрешении: апскейлинг до 1080p и 4K для финальной сдачи проекта. Ориентировочное ценообразование: согласно таблицам тарифов Gemini API, цена составляет $0.03 за секунду в 360p, $0.10 в 720p, $0.15 в 1080p и $0.30 за 4K. Эти цифры основаны на сторонних обзорах документации Google и данных реселлеров, которые предупреждают, что бюджеты на производство в высоком разрешении следует считать предварительными, пока Google не обновит свою официальную страницу с ценами. Какие новые элементы управления движением и стилем предлагает Omni 1.1 Flash? Обновление добавляет возможность управления начальным и конечным ключевыми кадрами, поддержку коротких видеореференсов и более точные траектории движения. Эти функции позволяют авторам задавать движения камеры, сохранять дизайн персонажей и поддерживать стилистическую целостность в нескольких кадрах без ручной постобработки. Ряд технических разборов описывает рабочий процесс, при котором пользователь предоставляет первый и последний кадры, а модель генерирует движение между этими двумя точками. Это открывает возможности для контролируемых облетов, зумов и циклов, которые ранее требовали ручной анимации или внешних инструментов. Переходы по первому и последнему кадрам: модель интерполирует движение между заданными кадрами, улучшая контроль над путями камеры. Видеореференсы: до трех секунд внешнего материала могут быть прикреплены как стилевой эталон для персонажей или движений. Качество движения: обзоры на специализированных ресурсах сообщают о «более чистых движениях» и меньшем количестве артефактов по сравнению с предыдущими сборками Omni. Мультимодальный ввод: Omni Flash работает с текстовыми подсказками в сочетании с изображениями или короткими видеоклипами внутри Gemini API. Где доступна Gemini Omni 1.1 Flash и кто может использовать ее сегодня? Gemini Omni 1.1 Flash уже работает в Gemini API и в продуктах Google AI, предназначенных для разработчиков и продвинутых пользователей. Она доступна для платных уровней Gemini и представлена в корпоративных платформах, используемых для создания агентов и автоматизации рабочих процессов. Согласно Google и независимой документации, вызывать Omni 1.1 Flash можно из: Gemini API: доступна как gemini-omni-1.1-flash с конфигурационными опциями для работы с видео. Подписки Google AI Plus, Pro и Ultra: модель включена в Flow, структурированную среду ИИ от Google, и поддерживает расширение сцен в приложении Gemini. Платформы корпоративных агентов: документация Google Cloud включает Omni 1.1 Flash в список поддерживаемых моделей для агентских рабочих процессов с функциями работы с видео. Сторонние реселлеры и наборы инструментов: несколько руководств по интеграции включают Omni Flash в слои маршрутизации и панели управления для разработчиков. Публикации от Google AI и независимых исследователей в социальных сетях подтверждают запуск, отмечая возможность расширения сцен до 40 секунд, поддержку 1080p и 4K, а также наличие чернового режима 360p, призванного сделать эксперименты более доступными.
Стремительный выход Intel на рынок чипов для искусственного интеллекта и развитие контрактного производства (foundry) вызвали острые споры о реальной стоимости акций компании. Согласно одной из популярных версий, справедливая цена акций Intel может достигать 500 долларов, что более чем в четыре раза превышает недавнюю рыночную стоимость. В то время как оценки большинства аналитиков по-прежнему варьируются в диапазоне от 90 до 120 долларов за акцию, пользовательские модели оценки и некоторые методики, основанные на показателях продаж, утверждают, что рынок серьезно недооценивает долгосрочный потенциал прибыли Intel в сфере ИИ, из-за чего акции могут стоить более чем на 80% ниже своей справедливой стоимости. Откуда взялось утверждение о 82-процентной недооценке Главный тезис о том, что акции Intel недооценены примерно на 82%, основан на аналитике популярных платформ для частных инвесторов, которые применяют агрессивные прогнозы роста и рентабельности к развивающимся ИИ-направлениям Intel. В ряде недавних отчетов эта модель указывает на справедливую стоимость около 500,93 доллара за акцию по сравнению с ценой в 90–100 долларов в конце августа 2026 года. Исходя из этого, Intel считается недооцененной примерно на 80–82%, а разрыв объясняется оптимистичными ожиданиями относительно серверных процессоров x86, ускорителей ИИ и контрактов на производство чипов в ближайшее десятилетие. Эти прогнозы обычно предполагают: Устойчивый и значительный рост сегмента Intel по работе с центрами обработки данных и ИИ (DCAI). Высокий спрос со стороны внешних клиентов на использование передовых техпроцессов Intel, таких как 18A. Тот факт, что доходы от ИИ в конечном итоге будут оцениваться с премиальными коэффициентами, аналогичными показателям ведущих производителей графических процессоров и облачной инфраструктуры. Важно отметить, что справедливая стоимость выше 500 долларов — это не консенсус-прогноз Уолл-стрит, а конкретная сценарная модель, экстраполирующая текущие успехи в области ИИ на долгосрочную перспективу. Последние успехи Intel в сфере ИИ и финансовых показателях Аргументы в пользу роста акций стали набирать популярность по мере того, как финансовые отчеты Intel демонстрируют растущее влияние спроса на ИИ на бизнес компании. Во втором квартале 2026 года Intel сообщила о выручке в размере около 16,1 млрд долларов, что на 25% больше по сравнению с аналогичным периодом прошлого года , а скорректированная прибыль на акцию составила 0,42 доллара, превысив ожидания аналитиков. Особо отличилось подразделение Data Center and AI Group, показавшее рост около 59% в годовом исчислении . Руководство отметило, что доходы от направлений, связанных с ИИ, выросли более чем на 70% и теперь обеспечивают около 70% от общего объема выручки. Intel также спрогнозировала выручку на третий квартал в диапазоне от 15,8 до 16,8 млрд долларов при валовой рентабельности на уровне чуть выше 40%, выразив уверенность в том, что спрос, связанный с ИИ, останется высоким, несмотря на опасения относительно оценок стоимости производителей чипов. Что касается стратегии, Intel подчеркнула подписание соглашений о контрактном производстве и передовой упаковке чипов с крупными технологическими игроками, включая Google, Nvidia, Tesla и Apple, а также партнерства, связанные с производственным узлом 18A и литографией High NA EUV. Выручка контрактного производства выросла более чем на 30% по сравнению с прошлым годом, хотя доля внешних клиентов в этом сегменте пока невелика, из-за чего долгосрочная стратегия в этой области остается частично не подтвержденной результатами. Оценки справедливой стоимости от аналитиков: диапазон 90–120 долларов Традиционные исследования аналитиков рисуют гораздо более умеренную картину внутренней стоимости Intel. Компания Morningstar, которая неоднократно пересматривала свою модель оценки Intel в ответ на ИИ-бум, несколько раз повышала оценку справедливой стоимости в 2026 году. Ранее в этом году аналитики повысили справедливую стоимость Intel до 90 долларов за акцию с 60 долларов, ссылаясь на «потрясающий» рост спроса на серверные процессоры и развитие ИИ-инфраструктуры. После публикации сильных результатов и улучшения прогнозов Morningstar повысила оценку справедливой стоимости примерно до 105 долларов за акцию , а в некоторых комментариях упоминаются цифры чуть выше 100 долларов по мере уточнения предположений, связанных с ИИ. Другие аналитические обзоры показывают, что целевые показатели и оценки справедливой стоимости варьируются в диапазоне от 88 до 115 долларов за акцию . Некоторые фирмы устанавливают целевые цены до 200 долларов, но многие сохраняют рейтинг «Нейтрально» или «Держать» из-за опасений по поводу эффективности исполнения стратегии и капиталоемкости бизнеса. Согласно ряду моделей дисконтированных денежных потоков (DCF), внутренняя стоимость Intel рассчитывается в диапазоне от 80 до 90 с небольшим долларов за акцию, что лишь немногим выше или ниже текущей рыночной цены, подразумевая, что при консервативных прогнозах денежных потоков акции оценены справедливо. Модели, основанные на продажах, по-прежнему указывают на недооценку В отличие от более консервативного подхода DCF, некоторые методы оценки, сфокусированные на мультипликаторе «цена/продажи» (P/S), утверждают, что структура выручки Intel, движимая ИИ, и масштаб компании оправдывают более высокий мультипликатор, чем тот, который рынок присваивает сейчас. Одна из таких моделей выводит «справедливый» коэффициент P/S около 15,1x для Intel, по сравнению с наблюдаемым мультипликатором, близким к 13,1x на момент анализа, что предполагает торговлю акциями с дисконтом относительно того, что оправдывалось бы их участием в рынке ИИ и профилем рентабельности. Другой сценарий указывает на справедливый коэффициент P/S около 17,9x против текущего мультипликатора около 7,6x. С этой точки зрения Intel выглядит значительно недооцененной по показателям продаж, даже если внутренняя стоимость, основанная на денежных потоках, лишь незначительно превышает рыночную цену. Такие подходы, ориентированные на продажи, лежат в основе многих тезисов о том, что акции «все еще дешевы», подчеркивая потенциал переоценки Intel по мере того, как доходы от ИИ становятся все более значимым и стабильным компонентом бизнеса. Не все аналитики верят в историю с недооценкой Несмотря на энтузиазм вокруг ИИ, некоторые исследовательские компании по-прежнему скептически относятся к тому, что текущие оценки могут быть оправданы. В начале 2026 года в одном широко цитируемом отчете Intel была названа «переоцененной». В нем предупреждалось, что акции торгуются более чем на 30% выше справедливой стоимости в 32 доллара за акцию , исходя из осторожных предположений о прибыльности и конкурентных рисках. Хотя с тех пор эта цифра была существенно повышена тем же провайдером, предыдущая позиция иллюстрирует, насколько чувствительна воспринимаемая справедливая стоимость Intel к базовым предположениям об устойчивости спроса на ИИ, эффективности производства и распределении капитала. Даже после обновления моделей, отражающих ИИ-бум, некоторые аналитики утверждают, что в акции Intel уже заложен высокий уровень оптимизма, и они могут столкнуться с трудностями, если расходы на ИИ-инфраструктуру нормализуются или если конкуренты захватят значительную долю рынка ускорителей и серверных процессоров. Привлечение капитала для ИИ добавляет новый аспект в дискуссию Споры об оценке обострились после недавнего решения Intel привлечь значительный объем акционерного капитала для финансирования своих амбиций в области ИИ. В середине августа компания запустила процедуру размещения акций, первоначально оцениваемую в 15 млрд долларов, а затем увеличила ее до 20 млрд долларов из-за высокого спроса со стороны инвесторов. Продажа акций ненадолго оказала давление на котировки, но некоторые наблюдатели рынка восприняли это как признак уверенности руководства в масштабах возможностей Intel в сфере ИИ и дорожной карте контрактного производства. Для оптимистичных моделей привлечение капитала рассматривается как необходимое топливо для роста; для скептиков — это лишь усиливает опасения по поводу размытия долей акционеров и высоких затрат на конкуренцию на переднем крае полупроводникового производства. Широкий диапазон оценок, обусловленный предположениями об ИИ По состоянию на конец августа 2026 года оценки справедливой стоимости Intel охватывают удивительно широкий диапазон — от 80–120 долларов, типичных для традиционных аналитиков, до более чем 500 долларов за акцию согласно пользовательским моделям. Утверждение о том, что Intel может быть недооценена примерно на 82%, опирается на самые оптимистичные из этих прогнозов, которые предполагают устойчивый рост благодаря ИИ и премиальные мультипликаторы стоимости на многие годы вперед. Для инвесторов этот разрыв подчеркивает, насколько ключевым для истории Intel является ИИ: чем больше уверенности рынок проявляет в способности Intel превратить свои текущие успехи в устойчивые потоки высокомаржинальной прибыли, тем более правдоподобной становится верхняя граница этого диапазона оценки.
AInews: Чикагские ученые призывают не поддаваться страхам перед «апокалипсисом ИИ», настаивая на реальных мерах безопасности 14 сентября 2026 года в чикагском телерепортаже AInews сообщалось, что эксперты из Чикагского университета и Университета Нортвестерн утверждают: опасения по поводу того, что искусственный интеллект вскоре уничтожит человечество, преувеличены, даже несмотря на их призывы к ужесточению контроля над реальными рисками ИИ. Что на самом деле говорят чикагские эксперты по ИИ о рисках вымирания человечества? Чикагские специалисты в области компьютерных наук заявляют, что современные системы ИИ не представляют немедленной экзистенциальной угрозы для человечества, однако они подчеркивают, что политикам и инженерам по-прежнему необходимо решать конкретные проблемы, такие как нецелевое использование, кибератаки и экономические потрясения. Их посыл: хватит разговоров об апокалипсисе, сосредоточьтесь на практических мерах защиты. В репортаже ABC7 Chicago, опубликованном 14 сентября 2026 года, Хэнк Хоффманн, заведующий кафедрой компьютерных наук Чикагского университета, затронул популярные опасения о том, что ИИ может вскоре уничтожить человечество. Хоффманн заявил, что «кинематографическая версия» уничтожения человечества с помощью ИИ «сильно преувеличена», добавив: «Я не думаю, что мы находимся в той точке, когда ИИ сам по себе представляет угрозу для человечества». Он аргументировал это тем, что замедление определенных типов разработки ИИ могло бы помочь исследователям понять возникающие вызовы и разработать более эффективные меры защиты. Гарри Линна, эксперт по кибербезопасности и технологической политике из Университета Нортвестерн, поддержал Хоффманна, заявив, что страхи перед немедленной экзистенциальной угрозой преувеличены. Линна сообщил ABC7, что «большинство экспертов в этой области скажут, что нам еще предстоит совершить множество прорывов до появления некоего общего искусственного интеллекта (AGI), который станет реальной угрозой для человечества». Репортаж ABC7 представил эти комментарии на фоне тревожных заявлений некоторых руководителей компаний и правозащитных групп, которые предупреждали о потенциальных «катастрофических» сценариях или сценариях «уровня вымирания» от будущих систем ИИ. Почему эксперты Чикагского университета и Университета Нортвестерн считают разговоры о гибели преувеличенными? Исследователи из двух университетов указывают на текущие технические ограничения, имеющиеся экономические данные и распределение рисков в новостных сводках, утверждая, что нарративы о катастрофах не соответствуют фактам. Они говорят, что наиболее актуальные угрозы сегодня связаны с нецелевым использованием и системным воздействием, а не с тем, что машины решат истребить людей. Эту позицию подкрепляют несколько направлений недавних академических и отраслевых исследований. Ник Диакопулос, профессор Университета Нортвестерн, изучающий ИИ и новости, обнаружил, что в наборе данных из 42 853 новостных статей из 27 стран на экзистенциальный риск приходится лишь 7,2% освещения вреда от ИИ. Его анализ показывает, что основное внимание СМИ сосредоточено на ощутимом вреде, таком как потеря рабочих мест, манипуляции и дискриминация, в то время как сценарии вымирания составляют лишь малую часть публикаций. Диакопулос заявил в чикагском подкасте, что «экзистенциальные риски ИИ» должны находиться на более низком уровне непосредственной обеспокоенности по сравнению с такими злоупотреблениями, как хакерство или киберпреступность с использованием ИИ. Он предупредил, что инструменты ИИ, способные генерировать вредоносный код или автоматизировать взлом банковских счетов, представляют более краткосрочную опасность, так как преступники могут адаптировать эти системы для целевых атак. Экономические исследования подтверждают мнение о том, что апокалиптические прогнозы по поводу потери рабочих мест опережают реальные данные. Business Insider сообщал в июне 2026 года, что Алекс Имас, профессор Чикагского университета и директор по экономике AGI в Google DeepMind, не видит данных, указывающих на «апокалипсис белых воротничков», вызванный ИИ. Имас сказал: «У нас нет никаких доказательств "кровавой бани" среди белых воротничков", даже в программной инженерии — секторе, который часто называют наиболее подверженным автоматизации». Он описал гипотетический «эффект каскада», при котором фирмы могут копировать увольнения, вызванные ИИ, у своих конкурентов из страха показаться неконкурентоспособными, но подчеркнул, что этот сценарий остается спекулятивным и не подтверждается текущими данными. Эти выводы дополняются более широкими исследованиями рисков вымирания. Обзор 2025 года в журнале по медицине и рискам с открытым доступом пришел к выводу, что вероятность вымирания человечества от внешних угроз, таких как падение астероидов или извержения супервулканов, «чрезвычайно низка» на основе имеющихся данных, в то время как вероятность угроз, созданных человеком (таких как ядерная война или экологический коллапс), труднее количественно оценить, но она достаточно серьезна, чтобы оправдать усилия по предотвращению. Чикагские эксперты помещают ИИ в эту общую карту угроз: это не единственный и не доминирующий путь к вымиранию сегодня, но сила, которая может усилить другие кризисы, если ее не контролировать. О каких реальных опасностях, связанных с системами ИИ, предупреждают эти ученые? Отвергая сценарии немедленного апокалипсиса, ученые из Чикаго и Нортвестерна четко обозначают конкретные угрозы: использование инструментов ИИ для кибератак, дезинформации, мошенничества и слежки, а также продвинутые модели, которые могут обострить существующие риски, такие как биологическое оружие или финансовая нестабильность. Они утверждают, что эти опасности требуют политических и технических ответных мер уже сейчас. Диакопулос выделил кибербезопасность как область, где ИИ уже повышает риски. Он предупредил, что преступники могут использовать генеративные модели для написания вредоносного ПО или проведения фишинговых кампатий в массовом масштабе, делая существующую киберпреступность более эффективной. Работа его лаборатории изучает, как различные новостные издания преподносят эти риски, поскольку медийные нарративы влияют на то, какие угрозы ИИ законодатели будут считать первоочередными. Институт Баффета при Университете Нортвестерн сообщил 10 сентября 2026 года, что более 100 компаний в сфере ИИ и кибербезопасности предупредили федеральное правительство США о «драматическом» расширении масштабов и сложности кибератак с использованием ИИ. В совместном письме утверждалось, что все более мощные модели могут позволить злоумышленникам автоматизировать разведку, поиск уязвимостей и социальную инженерию со скоростью, с которой человеческие команды не смогут сравниться. Подписанты призвали к ужесточению регуляторных стандартов доступа к моделям, их аудита и безопасного развертывания, сосредоточившись на практическом контроле, а не на спекулятивных сценариях вымирания. Аналитики рисков в широком сообществе безопасности ИИ описывают другой путь: ИИ как «множитель силы» для других известных угроз. В анализе катастрофических рисков 2026 года утверждалось, что «наиболее вероятным путем к краху цивилизации» является не одиночная система ИИ, решившая напасть на человечество, а продвинутые модели, усиливающие такие кризисы, как кибервойны, искусственно созданные пандемии или финансовая нестабильность. В этой работе подчеркивается роль каскадных эффектов, когда инструменты автоматизации и оптимизации ускоряют опасные действия людей — например, облегчая проектирование биологических агентов или координацию атак. Этот сценарий совпадает с акцентом чикагских экспертов на нецелевом использовании и системном воздействии, а не на научно-фантастических сюжетах о враждебности машин. Как чикагские эксперты относятся к «апокалиптическим» заявлениям лидеров ИИ-индустрии? Чикагские ученые критикуют то, как некоторые руководители ИИ-компаний продвигают нарративы о вымирании, утверждая, что «дум-троллинг» (doom trolling) и драматические разговоры о «p(doom)» могут исказить общественные приоритеты. Они говорят, что алармистские сообщения от компаний, создающих эти системы, рискуют запутать избирателей и политиков относительно того, какие вредные последствия ИИ являются наиболее срочными. В программе PBS «Amanpour and Company» профессор компьютерных наук Кэл Ньюпорт описал то, что он называет «дум-троллингом» со стороны крупных ИИ-фирм. Ньюпорт определил дум-троллинг как «странную» модель поведения компаний ИИ, пытающихся убедить клиентов в том, что их собственные продукты могут привести к «масштабным разрушениям» в будущем. Он аргументировал это тем, что подобная риторика вводит в заблуждение и может затмить более насущные проблемы, связанные с рынком труда, приватностью и концентрацией власти. Интервью Fortune с генеральным директором OpenAI Сэмом Альтманом от 12 сентября 2026 года показало, как подобные сообщения проникают в мейнстримные дискуссии. Альтман описал «вероятность гибели», или «p(doom)», как реальную концепцию, обсуждаемую внутри ИИ-сообщества, даже при том, что он выступал за сбалансированное регулирование и продолжение разработки моделей. Комментарии Альтмана отражали разделение нарративов: он признает низкую вероятность катастрофического риска, но утверждает, что преимущества технологии оправдывают продолжающиеся инвестиции. Чикагские аналитики обеспокоены тем, что постоянный акцент на p(doom) может отвлечь внимание от доказуемого вреда и измеримых показателей, таких как данные о занятости, киберинциденты и аудит предвзятости алгоритмов. За пределами Чикаго видные исследователи также выступали против экстремальной риторики апокалипсиса. Пионер Meta AI Ян Лекун в интервью Axios в мае 2026 года назвал прогнозы о потере 20% рабочих мест из-за ИИ в ближайшем будущем «нелепо глупыми». Он заявил, что нынешние системы «далеки» от замены половины профессий «белых воротничков», и назвал общий нарратив о вымирании «крайне деструктивным», так как он наносит психологический вред. Какие шаги предпринимают университеты и политики в ответ на эти опасения? Университеты Чикаго корректируют правила обучения, исследовательские программы и стратегии взаимодействия с общественностью, чтобы риски ИИ оставались управляемыми, в то время как политики рассматривают предупреждения от индустрии и академической среды. В настоящее время основное внимание уделяется управлению, прозрачности и сдержанности в сферах высокого воздействия, а не полному запрету ИИ. Чикагский университет начал менять подходы к использованию инструментов ИИ студентами. В редакционной статье от 28 августа 2026 года описывалась новая политика в рамках базового курса социальных наук университета, целью которой является возвращение многих занятий к «аналоговому опыту». Согласно этой политике, студенты, как правило, должны читать, писать и анализировать материалы без использования генеративного ИИ, а использование ИИ для оценки работ строго ограничено. Редакционная статья представила этот шаг как способ сохранить навыки критического мышления и снизить зависимость от непроверенных результатов работы машин. В исследовательской сфере ученый из Чикагского университета Бен Чжао изучает возможности использования ИИ в состязательных целях, таких как обучение нейросетей для создания фальшивых отзывов о ресторанах или поиска «бэкдоров», позволяющих хакерам обманывать системы распознавания лиц и беспилотные автомобили. В выпуске подкаста университета «Big Brains» в декабре 2024 года Чжао утверждал, что специалисты по компьютерным наукам должны «тщательно изучать» новые методы и приложения ИИ, чтобы выявлять недостатки и улучшать защиту. Его работа лежит в основе идеи о том, что разработчики должны искать уязвимости до того, как ими воспользуются злоумышленники. Политические дискуссии выходят за пределы кампусов. Отчет Института Баффета за сентябрь 2026 года, посвященный письму компаний индустрии ИИ и кибербезопасности, показывает, что компании призывают федеральные власти принять меры по стандартизации и надзору за продвинутыми моделями. Исследователи рисков, изучающие пути вымирания, призывают к стратегиям предотвращения в области ядерной безопасности, борьбы с пандемиями и защиты окружающей среды, утверждая, что антропогенные угрозы — включая усиленные ИИ — требуют постоянного смягчения последствий. Как общественности следует интерпретировать разрыв между апокалиптическими сценариями и текущими фактами? Основной посыл чикагских экспертов для общественности заключается в том, чтобы рассматривать ИИ как мощный инструмент с обоими сторонами медали, а не как неизбежный механизм вымирания. Они советуют обращать внимание на задокументированный вред и достоверные данные, избегая парализующего страха, основанного на спекулятивных сценариях будущего, которых сегодняшние модели достичь не могут. Доступные доказательства и мнения экспертов позволяют сделать несколько практических выводов. Согласно Хоффманну и Линне, современные системы ИИ не близки к общему искусственному интеллекту, способному на автономное глобальное разрушение; для этого все еще требуется множество прорывов. Большинство задокументированных случаев вреда связаны с нецелевым использованием: киберпреступностью, мошенничеством, дезинформацией, предвзятостью систем принятия решений и потенциальными потрясениями на рынке труда. Данные о потере рабочих мест на сегодняшний день не показывают «кровавой бани», вызванной ИИ, хотя вытеснение определенных ролей остается поводом для беспокойства. Исследования рисков вымирания определяют другие угрозы — ядерную войну, пандемии, экологический коллапс — как более поддающиеся количественной оценке в ближайшей перспективе, при этом ИИ может выступать скорее ускорителем, чем первопричиной. Эксперты выступают за более медленное и контролируемое развертывание передовых моделей, более строгие стандарты безопасности и институциональные правила, сохраняющие человеческое суждение в критически важных областях, таких как образование, финансы и безопасность. Короче говоря, чикагские ученые в области ИИ пытаются перенастроить общественную дискуссию: меньше апокалиптических спекуляций и больше основанного на доказательствах фокуса на конкретных способах, которыми современное программное обеспечение может помогать или вредить обществу сегодня.
