Университеты начали тестировать искусственный интеллект на занятиях и экзаменах

Nic Reeve14:00 01.09.20269 мин чтения

AInews: Университеты испытывают искусственный интеллект в аудиториях и на экзаменах

25 августа 2026 года университеты от США до Европы ускорили проведение экспериментов с искусственным интеллектом в процессах обучения и оценивания, превращая AInews в повседневную реальность для студентов, по мере того как учебные заведения внедряют новые правила, инструменты и этические нормы для высшего образования.

Как университеты тестируют ИИ в повседневной работе студентов?

Университеты переходят от эпизодических экспериментов к структурированным пилотным проектам, которые интегрируют ИИ в обычные учебные программы, а не рассматривают его исключительно как угрозу академической честности. Студентов просят использовать такие инструменты, как ChatGPT, для выполнения заданий с соблюдением четких правил раскрытия информации, в то время как некоторые вузы теперь внедряют курсы по ИИ-грамотности перед предоставлением доступа к технологиям.

Недавние эксперименты и принятые политики включают:

Согласно выпуску aiX Weekly от 19 августа 2026 года, Университет Колорадо в Колорадо-Спрингс (UCCS) 14 августа открыл доступ к ChatGPT Edu для всех студентов, но только после того, как они пройдут модуль по ИИ-грамотности в системе Canvas.
Согласно тому же отчету aiX Weekly, для получения учетной записи в UCCS студенты должны пройти краткий курс, охватывающий проектирование промптов, проблему предвзятости, «галлюцинации» ИИ и конфиденциальность данных.
Согласно статье в Deseret Magazine от 22 августа 2026 года, ряд университетов США теперь поддерживают формат заданий, при котором профессора исходят из того, что студенты будут использовать генеративный ИИ, фокусируя оценивание на логике рассуждений и проверке источников, а не на создании «сырого» текста.
Согласно опросу о политике в области ИИ от HumanizeThisAI от 18 марта 2026 года, большинство аккредитованных учебных заведений теперь придерживаются принципа «следуй указаниям преподавателя», где в учебных планах четко прописано, поощряется, ограничивается или запрещается использование ИИ для каждого конкретного задания.

Все эти пилотные проекты объединяет общая закономерность: ИИ рассматривается как инструмент, с которым студенты должны научиться работать критически. Политики требуют явного указания на использование ИИ, а преподаватели пересматривают задачи, чтобы оценивать суждения и мыслительный процесс, а не скорость печати.

Какие изменения вносятся в дизайн экзаменов и систем оценивания?

Именно в области оценивания ИИ вызывает наиболее масштабные изменения. Ведущие университеты тестируют практические, устные и проектные форматы, которые затрудняют несанкционированное использование ИИ и переносят акцент при оценивании на процесс, сотрудничество и применение знаний, а не на готовые тексты, которые может сгенерировать чат-бот.

Согласно отчету, связанному с MIT и опубликованному в Forbes 25 августа 2026 года, комитет института предупредил, что генеративный ИИ теперь способен достоверно выполнять большинство типичных студенческих заданий.
Согласно тому же отчету MIT, рекомендации включают увеличение доли работы в аудитории, проведение практических лабораторных работ и заданий, требующих от студентов критического анализа результатов работы ИИ, а не просто создания текста.
Согласно Deseret Magazine от 22 августа 2026 года, некоторые университеты экспериментируют с двухэтапными заданиями: студенты сдают черновик, подготовленный с помощью ИИ, а затем перерабатывают его в аудитории без доступа к устройствам, что позволяет преподавателям сравнить обе версии.
Согласно отчету «Еженедельный ИИ в высшем образовании» от 15 мая 2026 года, подготовленному Центром исследований и разработок в области обучения (LRDC), Закон ЕС об ИИ классифицирует системы ИИ, используемые для оценки студентов, отбора при приеме и мониторинга прогресса, как «высокорискованные», что требует контроля со стороны человека и прозрачности к августу 2026 года.

Эти шаги являются ответом на практические реалии. ИИ отлично справляется с шаблонными эссе и наборами задач. Дизайн оценивания теперь направлен на проверку понимания, которое невозможно легко делегировать машине: устные объяснения, оригинальный анализ данных и совместные проекты, основанные на проверяемых источниках.

Продолжают ли университеты полагаться на инструменты обнаружения ИИ для борьбы со списыванием?

Использование программного обеспечения для обнаружения ИИ сокращается, поскольку университеты ставят под сомнение его точность и справедливость. Многие учебные заведения теперь делают упор на правила раскрытия информации и переработку заданий, а не на попытки «поймать» сгенерированный ИИ текст; некоторые вузы официально отключили функции детектирования в популярных платформах для проверки на плагиат.

Согласно ежедневной сводке AHigherVision об ИИ в высшем образовании от 27 августа 2026 года, Университет Невады в Рино перестал полагаться на программное обеспечение для обнаружения ИИ в рамках более широкого пересмотра подходов к генеративному ИИ в учебном процессе.
Согласно опросу политики университетов в отношении ИИ от HumanizeThisAI от 18 марта 2026 года, по меньшей мере 16 учебных заведений отключили функцию обнаружения ИИ в системе Turnitin, и ожидается, что их число будет расти по мере приближения дат продления лицензий в 2026 году.
Согласно тому же отчету HumanizeThisAI, доминирующим подходом стало требование раскрытия информации на основе учебного плана в сочетании с рекомендациями о том, какая помощь ИИ является приемлемой, а какая — нет, вместо полного запрета.

Жалобы преподавателей на ложноположительные результаты и предвзятость детекторов по отношению к авторам, для которых язык не является родным, подтолкнули этот сдвиг. Университеты теперь утверждают, что справедливая оценка должна основываться на прозрачных ожиданиях и грамотном дизайне заданий, а не на непрозрачных алгоритмических суждениях об авторстве.

Какие новые системы управления определяют использование ИИ в высшем образовании?

Крупные университетские системы переходят к общесистемным структурам управления, которые устанавливают сроки для локальных политик, требуют обязательного обучения и внедряют требования по защите данных и оценке предвзятости. Эти системы призваны заменить разрозненные правила на уровне отдельных курсов едиными обязательствами в сфере преподавания и исследований.

Согласно отчету «Еженедельный ИИ в высшем образовании», опубликованному 8 мая 2026 года, Совет Университета штата Нью-Йорк (SUNY) принял общесистемную политику в отношении ИИ, которая требует, чтобы все 64 кампуса создали или обновили руководящие принципы использования ИИ до 31 декабря 2026 года с возможным продлением на два месяца.
Согласно EdTech Magazine от 26 июня 2026 года, политика SUNY требует проведения обучения по безопасному и ответственному использованию ИИ для всех участников университетского сообщества, уточняет роли и обязанности, а также вводит меры защиты при закупках для обеспечения безопасности институциональных данных.
Согласно отчету «Еженедельный ИИ» от 15 мая 2026 года, европейские университеты столкнулись с крайним сроком соблюдения требований Закона ЕС об ИИ до августа 2026 года для высокорискованных образовательных систем ИИ, включая инструменты, используемые для выставления оценок и приема абитуриентов.
Согласно выпуску aiX Weekly от 12 августа 2026 года, организация EDUCAUSE выпустила весной 2026 года структуру ИИ-грамотности для высшего образования, определяющую ключевые компетенции в области критической оценки, этичного использования и технического понимания.

Эти меры управления рассматривают ИИ как вопрос институциональной инфраструктуры. Они связывают академическую честность, защиту данных и обязательства в области гражданских прав воедино, делая регистраторов, ИТ-директоров и проректоров совместно ответственными, вместо того чтобы оставлять вопросы ИИ на усмотрение отдельных преподавателей.

Насколько широко распространено использование ИИ среди студентов и преподавателей сейчас?

Данные опросов показывают, что использование ИИ в высшем образовании перешло от простого любопытства к рутинной привычке. Еженедельное использование охватывает большинство респондентов в последних опросах, а ежедневное использование находится на самом высоком уровне с момента появления генеративных инструментов в кампусах в начале 2023 года.

Согласно брифингу AACRAO от 25 августа 2026 года, еженедельное использование ИИ в высшем образовании превышает 50 процентов среди опрошенных студентов и сотрудников.
Согласно тому же отчету AACRAO, ежедневное использование достигло своего пика с весны 2023 года, когда начались первые эксперименты с ChatGPT во многих кампусах.
Согласно отчетам aiX Weekly за август 2026 года, внедрение ИИ преподавателями сместилось от деятельности отдельных энтузиастов к инициативам на уровне факультетов, таким как стандартизированные шаблоны заданий с использованием ИИ и совместные материалы по повышению грамотности.

ИИ становится частью повседневной учебной жизни: его используют для написания электронных писем, проверки кода, резюмирования прочитанного и создания вопросов для подготовки к экзаменам. Политики теперь нацелены на регулирование этого обычного использования, а не на то, чтобы делать вид, будто его не существует.

Что ведущие институты, такие как MIT, предлагают для будущего колледжей?

MIT и аналогичные вузы утверждают, что генеративный ИИ заставляет переосмыслить основные структуры бакалавриата. Их комитеты рекомендуют переработать учебные программы, ввести новые роли для практического обучения и четкие правила использования ИИ для каждого курса, прописанные в учебных планах, вместо обобщенных запретов.

Согласно материалу Washington Post от 25 августа 2026 года, комитет MIT предупредил, что генеративный ИИ теперь способен достоверно выполнять большинство стандартных заданий бакалавриата, вызывая «масштабные и долгосрочные потрясения» в образовании.
Согласно Forbes от 25 августа 2026 года, отчет MIT призывает к созданию большего количества проектно-ориентированных курсов, четких политик использования ИИ для каждого предмета и оценочных заданий, которые требуют от студентов критического анализа контента, сгенерированного ИИ, как части учебного процесса, а не просто избегания его.
Согласно сводке AHigherVision от 12 августа 2026 года, MIT также выпустил пакет правил управления научным контентом, используемым при обучении генеративных моделей, включая правила согласия, цитирования и отказа от использования данных.

Эти предложения рассматривают ИИ не только как инструмент, но и как структурную силу. MIT утверждает, что если чат-боты могут выполнять рутинную работу, колледжи должны более интенсивно сосредоточиться на творческих исследованиях, лабораторных экспериментах и проектах общественного значения, требующих человеческого суждения.

Какие новые академические программы и дискуссионные площадки появляются вокруг этики ИИ и грамотности?

Лидеры высшего образования создают новые программы, которые рассматривают сам ИИ как предмет изучения. Вузы запускают дополнительные специализации (minor) по критическим исследованиям ИИ, собирают круглые столы по реформе оценивания и внедряют обязательные курсы грамотности для первокурсников.

Согласно aiX Weekly от 26 августа 2026 года, Оберлинский колледж начнет программу дополнительной специализации «Критические исследования ИИ» осенью 2026 года, фокусируясь на этических, культурных, экологических, политических и трудовых последствиях ИИ.
Согласно отчету ETEducation о круглом столе Pearson, состоявшемся 7 августа 2026 года в Хайдарабаде, лидеры высшего образования обсуждали реформу оценивания, трансформацию преподавательского состава и эмпирическое обучение в «будущем, где господствует ИИ».
Согласно сводке AHigherVision от 12 августа 2026 года, Корнеллский университет планирует ввести требования по ИИ-грамотности для всех поступающих студентов, интегрируя критическое использование генеративных инструментов в общее образование.

Эти инициативы знаменуют переход от отношения к ИИ как к узкой технической теме. Они включают вопросы власти, труда и культуры в учебную программу, чтобы выпускники могли оценивать не только то, как использовать ИИ, но и стоит ли его использовать и в каких условиях.

Кто больше всего страдает от быстрого распространения ИИ в высшем образовании?

Студенты, преподаватели и администраторы сталкиваются с последствиями экспериментов с ИИ, но по-разному. Студенты сталкиваются с меняющимися правилами от курса к курсу. Преподаватели испытывают давление из-за необходимости быстро перерабатывать задания. Администраторы занимаются вопросами соответствия нормам, закупок и общественного доверия.

Студенты:

Согласно данным AACRAO от 25 августа 2026 года, более половины опрошенных студентов теперь используют ИИ еженедельно, что означает, что изменения в политике затрагивают их повседневные учебные привычки.
Согласно опросу политики HumanizeThisAI от марта 2026 года, правила использования ИИ могут меняться от занятия к занятию в рамках одного семестра, в зависимости от позиции каждого преподавателя.

Преподаватели:

Согласно выпускам aiX Weekly за август 2026 года, от преподавателей ожидается четкая формулировка ожиданий относительно ИИ в учебных планах и личное участие в обучении грамотности.
Согласно отчету о круглом столе Pearson, трансформация и поддержка преподавательского состава стали центральными темами для лидеров, обеспокоенных нагрузкой и пробелами в обучении.

Администраторы:

Согласно анализу политики SUNY в EdTech Magazine, ИТ-директора и регистраторы должны балансировать между быстрым внедрением и требованиями по защите данных и предотвращению предвзятости, заложенными в процессах закупок.
Согласно отчету «Еженедельный ИИ» от 15 мая 2026 года, руководители европейских университетов должны классифицировать системы согласно Закону ЕС об ИИ и документировать процедуры контроля со стороны человека под угрозой штрафов за несоблюдение.

Во всех этих ролях растет давление с требованием действовать быстро, не жертвуя справедливостью. Темпы развития инструментов ИИ продолжают расти, в то время как правовые и этические требования становятся строже. Университеты учатся на глазах у общественности, а студенты внимательно следят за процессом.

Источники

1.sites.stat.columbia.edu
2.aacrao.org
3.lrdc.pitt.edu
4.langenkamp.io
5.linkedin.com
6.sites.stat.columbia.edu
7.humanizethisai.com
8.forbes.com
9.deseret.com
10.lrdc.pitt.edu
11.education.economictimes.indiatimes.com
12.linkedin.com
13.sites.stat.columbia.edu
14.washingtonpost.com
15.edtechmagazine.com

Читать далее →

Похожие материалы

AI & Tech

XPENG привлекла рекордное финансирование для ускорения разработки гуманоидного робота IRON

Китайский автопроизводитель и разработчик робототехники XPENG привлек более 900 млн долларов США для своего бизнеса по созданию антропоморфных роботов, установив новый рекорд для одного раунда частного финансирования в быстрорастущем секторе воплощенного или «физического ИИ» в Китае. Капитал ускорит разработку и серийное производство флагманского человекоподобного робота компании, IRON , и поможет подразделению робототехники XPENG выйти на уровень глобальной коммерциализации начиная с 2027 года. Знаковый раунд финансирования оценивает робототехническое подразделение более чем в 6,3 млрд долларов 24 августа 2026 года компания XPENG объявила, что ее выделенное робототехническое подразделение подписало соглашения о привлечении акционерного капитала с группой известных инвесторов, обеспечив более 900 млн долларов США в ходе своего первого раунда внешнего финансирования при пост-инвестиционной оценке свыше 6,3 млрд долларов США . Компания называет эту сделку крупнейшим на сегодняшний день привлечением частного капитала в индустрии воплощенного ИИ в Китае, что подчеркивает скорость притока инвестиций в роботов, способных взаимодействовать с физическим миром. Раунд возглавила компания IDG Capital при участии китайской венчурной фирмы Gaorong Ventures и стратегической поддержке интернет-гигантов Tencent и Alibaba . XPENG сохранит контроль над робототехническим подразделением, в которое входят платформа антропоморфного робота IRON, а также четвероногие и другие робототехнические системы общего назначения. Финансирование направлено на масштабирование IRON и стека физического ИИ XPENG XPENG заявляет, что свежий капитал будет использован для развития полного стека технологий, которые компания называет физическим ИИ — воплощенного интеллекта, связывающего крупномасштабные модели ИИ с реальным аппаратным обеспечением роботов. Приоритетные направления включают: НИОКР в области аппаратного и программного обеспечения для человекоподобных и других роботов общего назначения. Обучение и итерацию моделей физического ИИ , включая системы восприятия, планирования и управления для сложных, неструктурированных сред. Сбор высококачественных данных в ходе симуляций и реального внедрения для совершенствования возможностей роботов. Создание производственных мощностей полного цикла , обеспечивающих крупносерийный выпуск роботов IRON. Глобальную коммерческую экспансию с прицелом как на внутренний китайский, так и на зарубежные рынки начиная с 2027 года. Отраслевые наблюдатели отмечают, что сочетание крупномасштабного обучения ИИ, передовой мехатроники и производства автомобильного уровня становится центральным полем конкурентной борьбы по мере того, как компании стремятся превратить человекоподобных роботов из исследовательских проектов в коммерческие продукты. Внутри IRON: человекоподобный робот нового поколения от XPENG Впервые XPENG представила антропоморфного робота IRON нового поколения в конце 2025 года. Система спроектирована как платформа общего назначения, способная работать на заводах, в логистических центрах, торговых площадях и, в конечном итоге, в общественных местах. Основные заявленные характеристики IRON включают: 76 степеней свободы (DoF) по всему телу, обеспечивающие плавность движений всего корпуса. 21 степень свободы на каждой руке , позволяющая выполнять задачи, требующие тонкой моторики, такие как захват инструментов, работа с упаковкой или использование элементов управления. Бортовые вычислительные мощности, основанные на трех фирменных ИИ-чипах «Turing» , обеспечивающих до 2250 TOPS (триллионов операций в секунду) для локального выполнения моделей восприятия и управления. Такая техническая конфигурация призвана обеспечить выполнение сложных задач с низкой задержкой и ограниченной зависимостью от облачных соединений, что является ключевым требованием для промышленных условий и критически важных приложений. XPENG позиционирует IRON как платформу общего назначения, которая может со временем модернизироваться за счет обновлений программного обеспечения и моделей. От прототипа к производству: массовый выпуск запланирован на 2026 год XPENG планирует начать серийное производство IRON к концу 2026 года . Компания уже объявила о создании специализированной производственной базы для антропоморфных роботов в Гуанчжоу, которая призвана обеспечить крупномасштабный выпуск. Согласно более ранним заявлениям руководства XPENG и аналитиков в области робототехники, целевой показатель составляет более 1000 роботов IRON в месяц после выхода завода на стабильный уровень производительности. Первоначальное внедрение ожидается в собственных розничных магазинах и на промышленных объектах XPENG, где компания может жестко контролировать условия эксплуатации и использовать IRON как в качестве демонстрационного инструмента для клиентов, так и в качестве внутреннего средства повышения производительности. Варианты использования могут включать встречу посетителей, демонстрацию функций автомобиля, проведение инвентаризации или выполнение повторяющихся задач на складах и производственных линиях. XPENG стремится перейти от внутренних пилотных проектов к коммерческим продажам и поставкам в 2027 году , сначала в Китае, а затем и на зарубежных рынках. Недавно привлеченное финансирование призвано преодолеть разрыв между демонстрацией прототипов и устойчивым коммерческим внедрением в широких масштабах. XPENG позиционирует себя как лидера в области «физического ИИ» Этот рекордный раунд финансирования укрепляет стремление XPENG позиционировать себя не только как производителя электромобилей, но и как ведущую компанию в области физического ИИ . Выделив свое робототехническое подразделение и обеспечив приток внешнего капитала при сохранении контроля, XPENG следует по пути других крупных технологических компаний, которые отделяют быстрорастущие направления для концентрации усилий и раскрытия стоимости. В корпоративных заявлениях XPENG подчеркивает, что объем финансирования и достигнутая оценка отражают уверенность инвесторов в технологической дорожной карте, производственных возможностях и долгосрочных бизнес-перспективах компании в области воплощенного ИИ. Ранее компания уже озвучила многолетние инвестиционные планы на общую сумму в десятки миллиардов долларов для развития своей экосистемы робототехники, охватывающей чипы, алгоритмы, облачную инфраструктуру и производственные мощности. Конкурентная среда и стратегические последствия Проект IRON компании XPENG является частью более масштабной глобальной гонки по выводу человекоподобных роботов в сферу массового коммерческого использования. Автопроизводители и технологические фирмы в США, Европе и Азии активно инвестируют в антропоморфные платформы, делая ставку на синергию между автономным вождением, робототехникой и ИИ-инфраструктурой. В Китае рекордный раунд XPENG повышает ставки для местных конкурентов как в секторе робототехники, так и в секторе электромобилей. Участие Tencent и Alibaba сигнализирует о том, что крупные интернет-платформы рассматривают физический ИИ как стратегический рубеж, который может трансформировать логистику, розничную торговлю и облачные ИИ-сервисы. Для XPENG поддержка таких партнеров может проложить путь к глубокой интеграции между IRON и цифровыми экосистемами, охватывающими платежи, электронную коммерцию и потребительские приложения. Аналитики отмечают, что ключевыми задачами в будущем станут обеспечение безопасности и надежности при реальном использовании, снижение себестоимости за счет масштабирования производства и доказательство реального роста производительности для первых клиентов. Если XPENG удастся уложиться в сроки — начать серийное производство в 2026 году и коммерческий выпуск в 2027 году — антропоморфный робот IRON может стать одной из первых крупномасштабных платформ общего назначения на рынке, и последний раунд финансирования говорит о том, что инвесторы делают серьезную ставку на этот успех.

Nic Reeve·14:00 25.08.2026

AI & Tech

Рассекреченные документы: Microsoft предупреждала о риске «спирали гибели» для журналистики из-за новостей, созданных ИИ

17 сентября 2026 года в ходе раскрытия судебных документов по иску The New York Times против OpenAI и Microsoft стало известно, что высокопоставленные руководители Microsoft предупреждали: их продукты на базе ИИ рискуют создать «порочный круг» (doom loop), который будет оттягивать трафик и деньги у новостных изданий, одновременно снижая качество информации в самом интернете. Что говорят рассекреченные документы Microsoft об ИИ и журналистике? Рассекреченные документы Microsoft содержат внутренние предупреждения о том, что поисковые системы на базе ИИ, обученные на новостных статьях, могут как подорвать бизнес-модели издателей, так и ослабить информационную экосистему в сети, от которой зависят сами эти системы ИИ. Ключевые выдержки из материалов дела показывают, что исследователи и руководители продуктов Microsoft были встревожены тем, как системы генеративного ИИ используют журналистику и замещают её: По данным TechCrunch, во внутренней презентации, подготовленной директором Microsoft по прикладным наукам Брентом Хектом в январе 2024 года, масштабный сбор данных (скрейпинг) ИИ и системы ответов описывались как «порочный круг», который будет «одновременно наносить ущерб работе наших моделей и всего интернета». The Washington Examiner сообщает, что Хект писал: «Наша стратегия контента для ИИ запустила „порочный круг“, который нанесет ущерб работе наших моделей и всего интернета одновременно», называя ситуацию «крайне необычной», поскольку конечный продукт угрожает «экономическим основам его важнейших поставщиков». Law360 и MLex отмечают, что во внутренних документах сотрудники Microsoft и OpenAI признают: нелицензионное использование миллионов новостных статей может запустить порочный круг, ставящий под удар их «цепочку поставок контента». The Wrap цитирует документы, в которых Microsoft предупреждает, что подход компаний к ИИ запустил порочный круг, который нанесет ущерб как работе моделей, так и «всему интернету». Эти заявления содержатся в нередактированном меморандуме, поданном юристами The New York Times в рамках текущего дела о нарушении авторских прав против OpenAI и Microsoft в федеральном суде Манхэттена. Дело рассматривается в судах с 2023 года. Кто внутри Microsoft бил тревогу по поводу скрейпинга ИИ и «кражи» труда? Опасения внутри Microsoft возглавлял Брент Хект, директор компании по прикладным наукам, который неоднократно предупреждал, что масштабный сбор журналистских материалов для обучения ИИ фактически является беспрецедентной кражей человеческого труда. В рассекреченных документах приводится несколько поразительных внутренних комментариев Хекта: TechCrunch сообщает, что в ходе внутренних дискуссий в январе 2023 и 2024 годов Хект назвал масштабный скрейпинг онлайн-контента для ИИ «крупнейшей кражей труда в истории человечества». The New York Daily News отмечает, что, согласно нередактированным судебным документам, высокопоставленный руководитель Microsoft считал, что системы ИИ, построенные на чужом труде, будут восприниматься как «поразительная кража беспрецедентных масштабов» и, возможно, «величайшее ограбление труда в истории человечества». BrandiconImage и The Wrap цитируют слова Хекта, называющего копирование новостных статей «поразительной кражей беспрецедентных масштабов» и потенциально «крупнейшей кражей труда в истории человечества». TweakTown, обобщая материалы дела, пишет, что Хект утверждал: использование принципа «добросовестного использования» (fair use) для оправдания массового скрейпинга новостных статей является «полным издевательством» над этим юридическим понятием. Эти предупреждения свидетельствуют о том, что внутри компании осознавали: конвейеры обучения ИИ, построенные на труде издателей, несут не только юридические риски. Некоторые инженеры и ученые, ответственные за эти системы, видели в них этическую и экономическую угрозу для всей новостной экосистемы. Как ИИ-поисковик Microsoft влияет на трафик новостных изданий? В материалах дела утверждается, что инструменты ответов на базе ИИ от Microsoft резко сокращают переходный трафик к новостным ресурсам, что вызывает опасения: этот эффект замещения может разрушить финансовую базу, поддерживающую профессиональную журналистику. Различные источники описывают внутренние метрики и показания о том, как ответы ИИ меняют поведение пользователей: TechBeat сообщает, что в нередактированных документах указано: Хект предупреждал в январе 2024 года, что поисковый движок Microsoft Copilot снизил показатель кликабельности (CTR) статей New York Times на величину до 93% по сравнению с традиционными результатами поиска Bing. TweakTown в обзоре тех же документов отмечает внутренние оценки, согласно которым ИИ-чат-боты и блоки ответов могут сократить трафик издателей на 51–94% в зависимости от сценария и типа запроса. The Wrap приводит показания генерального директора Microsoft Сатьи Наделлы о том, что общение с чат-ботами уже стало заменой посещения новостных сайтов, поскольку ИИ «предоставляет информацию прямо на платформе, избавляя от необходимости переходить к первоисточнику». Эти цифры, основанные на внутренних оценках и судебных показаниях 2024 и 2025 годов, позволяют предположить, что ИИ-системы не просто сосуществуют с новостными сайтами. Они могут избавить многих пользователей от необходимости переходить по ссылкам, что подрывает доходы от рекламы и подписок, зависящих от прямых визитов. Что именно представляет собой «порочный круг», описанный руководителями Microsoft? «Порочный круг», упомянутый в судебных документах, — это самоподдерживающийся цикл, в котором системы ИИ подрывают экономическую жизнеспособность новостных изданий, что ведет к ухудшению качества контента в сети, который, в свою очередь, вредит самим моделям ИИ, зависящим от этого контента. Внутренние документы, цитируемые в различных отчетах, описывают логику этого цикла: Ground News и EuropeSays объясняют, что в меморандуме Хекта содержалось предупреждение: продукты генеративного ИИ создали порочный круг, который «пожирает интернет и уничтожает бизнес тех компаний, у которых эти продукты украли контент», заменяя визиты на сайты издателей ответами ИИ. The Washington Examiner цитирует документ Microsoft: «Крайне необычно, что конечный продукт угрожает экономическим основам своих важнейших поставщиков, но именно такую ситуацию мы создали для нашего бизнеса LLM в отношении его „цепочки поставок контента“». BrandiconImage отмечает, что в документах описывается сценарий, при котором падение трафика на новостные сайты ослабляет всю онлайн-экосистему и в конечном итоге снижает качество информации, доступной для систем ИИ. TweakTown резюмирует этот цикл так: ИИ-поисковики сокращают трафик, снижают финансовую мотивацию журналистов, уменьшают объем качественных репортажей, а затем наносят ущерб тем самым моделям, которым эти репортажи необходимы для обучения. Основная идея проста. Меньше денег на журналистику означает меньше репортеров и менее надежные новости. Модели ИИ, обученные на таком деградировавшем контенте, будут работать хуже, что нанесет вред и пользователям, и самим платформам. Как иск New York Times использует эти внутренние признания? The New York Times использует признания сотрудников Microsoft и OpenAI, чтобы доказать: компании сознательно строили прибыльные системы ИИ на нелицензионном новостном контенте, понимая, что эта стратегия угрожает тем самым издателям, которые производят этот контент. Недавние публикации о рассекреченных документах раскрывают правовую позицию Times: Юридический обзор KuCoin гласит, что недавно рассекреченный меморандум в деле New York Times против OpenAI был составлен юристами Times и «в значительной степени состоит» из заявлений и интервью с руководителями технологических компаний, признающих, что большие языковые модели были «построены на контенте, который руководители Microsoft описывают как кражу беспрецедентного масштаба». Ground News сообщает, что документы представляют слова самих руководителей, чтобы показать, что большие языковые модели являются «хищническими» технологиями, обученными на «украденном контенте», что представляет собой «экзистенциальный риск» для писателей, художников и медиакомпаний. MLex описывает новые документы как подтверждение осведомленности о «затратах ИИ-копирования для американских новостных компаний», включая признание того, что нелицензионное использование миллионов статей для обучения чат-ботов может запустить порочный круг и стать «крупнейшей кражей труда в истории человечества». Law360 отмечает, что сотрудники Microsoft и OpenAI годами признавали внутри компаний, что инструменты, обученные на новостных статьях, скорее всего, заменят издателей, что приведет к сценарию порочного круга. Акцентируя внимание на этих внутренних заявлениях, Times стремится усилить свой аргумент о том, что OpenAI и Microsoft сознательно полагались на нелицензионную журналистику, предвидя ущерб для издателей. Каковы внутренние опасения OpenAI относительно издателей и замещения? Рассекреченные документы касаются не только Microsoft. Они также раскрывают внутренние опасения OpenAI, что чат-боты станут прямыми заменителями новостных изданий, подрывая экономическую целесообразность продолжения репортажной деятельности. Несколько источников резюмируют эти опасения: По данным BrandiconImage, Ник Терли, возглавлявший команду разработчиков ChatGPT, в меморандуме 2023 года предупреждал, что ИИ представляет собой «экзистенциальную угрозу» для издателей. The Wrap сообщает, что Терли писал о том, что издатели столкнулись с экзистенциальной угрозой со стороны продуктов ИИ, которые уже в значительной степени являются «замещающими» и станут таковыми еще больше по мере совершенствования систем. Law360 утверждает, что сотрудники OpenAI и Microsoft годами признавали, что инструменты ИИ, обученные на новостных статьях, вероятно, заменят издателей, способствуя развитию порочного круга, описанного в документах. Эти внутренние комментарии перекликаются с тревогами многих редакторов и репортеров: если пользователи могут попросить чат-бота о кратком изложении вместо посещения новостного сайта, долгосрочное финансирование независимой журналистики становится крайне нестабильным. Какие широкие последствия этот «порочный круг» имеет для будущего новостей? «Порочный круг», описанный сотрудниками Microsoft и OpenAI, предполагает, что нынешние стратегии генеративного ИИ могут дестабилизировать бизнес новостей, снизить качество информации в интернете и, в конечном счете, нанести ущерб самим системам ИИ, если не появятся новые экономические и правовые механизмы. В различных отчетах прослеживаются несколько повторяющихся тем: Руководители в частных беседах согласны с предупреждениями издателей о том, что генеративный ИИ представляет собой «экзистенциальную угрозу» для новостных организаций, поскольку он выкачивает и контент, и аудиторию, не оплачивая ни то, ни другое. Внутренние дискуссии Microsoft подчеркивают, что экономические основы журналистики являются частью «цепочки поставок контента» для ИИ, а значит, нанесение ущерба издателям со временем наносит ущерб и продуктам ИИ. Документы высвечивают несоответствие между краткосрочной выгодой — предоставлением мгновенных ответов, которые нравятся пользователям, — и долгосрочными рисками, такими как сокращение числа репортеров, занимающихся расследованиями общественных интересов из-за обвала доходов. Ряд аналитиков утверждает, что концепция порочного круга может подтолкнуть суды и регуляторов к рассмотрению новых моделей, включая лицензионные соглашения, обязательные сборы или явные ограничения на скрейпинг и использование данных из профессиональных новостных изданий для обучения. Текущий спор сосредоточен на контенте New York Times и существующих продуктах ИИ. Фундаментальный вопрос заключается в том, сможет ли выжить интернет, на который опирается ИИ, если его основной экономический двигатель — коммерческая и подписная журналистика — будет выхолощен теми самыми системами, которые теперь собирают и резюмируют его работу.

Nic Reeve·14:00 18.09.2026

AI & Tech

Чат-бот Grok получил глубокую интеграцию с соцсетью X

AInews: Бот Grok получил глубокую интеграцию с социальной платформой X 29 августа 2026 года компания xAI объявила о том, что бот Grok теперь напрямую подключается к учетным записям пользователей в X. Это знаменует собой новый этап в освещении новостей ИИ и взаимодействии внутри социальной сети благодаря нативному доступу к лентам, публикациям, упоминаниям и инструментам для разработчиков. Как бот Grok теперь работает с X в повседневной жизни? Бот Grok может связываться с учетной записью X, читать ленты и упоминания, искать публичные публикации и работать с актуальными социальными данными прямо из интерфейса чата. Платные пользователи бота Grok после подключения получают бесплатные кредиты API X, что превращает помощника в работающего агента внутри социальной платформы, а не просто в отдельный чат-бот. Согласно обновлению продукта xAI от 29 августа 2026 года, новая интеграция позволяет пользователям: Подключать учетную запись X напрямую внутри бота Grok через официальный коннектор X. Автоматически создавать учетную запись разработчика в X для тех пользователей, у которых ее еще нет. Получать бесплатные кредиты API в X, если они являются платными подписчиками бота Grok, что открывает немедленный программный доступ. Попросить бота Grok искать публикации, читать личную ленту, проверять упоминания или составлять сводки того, что происходит в X в режиме реального времени. Интеграция работает в выделенной облачной среде исполнения, которая объединяет данные X в реальном времени, управление пользовательским интерфейсом на уровне браузера и семейство моделей Grok. Это делает бота Grok чем-то большим, чем просто интерфейс чата. Он становится автономным партнером, предназначенным для постоянной работы с потоками социальных данных. Что изменилось для пользователей бота Grok с этим обновлением? Августовское обновление открыло интеграцию с X для подписчиков бота Grok и расширило доступ в рамках нескольких платных планов. Пользователи тарифов SuperGrok, Cursor Pro и Cursor Teams теперь могут привязывать учетные записи X, использовать пакетные кредиты API и запускать ботов, которые отслеживают активность в X и реагируют на нее, не создавая собственную инфраструктуру. Согласно объявлениям SpaceXAI от 11 и 26 августа 2026 года, доступность бота Grok расширялась в два этапа: 11 августа бот Grok был запущен в бета-версии для высокоуровневых планов, таких как SuperGrok Heavy, Cursor Ultra и Cursor Teams Premium, на компьютерах и iOS. 26 августа бот Grok был «включен во все» планы SuperGrok, Cursor Pro и Cursor Teams, что сделало бота доступным для более широкой базы подписчиков. Эти подписки базируются на серии моделей Grok от xAI. AI Wiki сообщает, что по состоянию на август 2026 года флагманским движком является Grok 4.6, выпущенный через API xAI 12 августа 2026 года. Эта модель обеспечивает рассуждения бота Grok, анализ длинного контекста и поиск в реальном времени, в то время как коннектор от 29 августа направляет эти возможности непосредственно на данные X. Что именно бот Grok может видеть и делать внутри X? Бот Grok работает как ИИ-помощник, встроенный в среду X. Он может читать ленты пользователей, отслеживать упоминания, искать публичные публикации и собирать контекст о трендовых темах или конкретных учетных записях. Он также выполняет поиск в Интернете при необходимости, объединяя в своих ответах контент X с более широкими данными из сети. Согласно техническому руководству, распространенному через X, Grok в X ведет себя как внутриплатформенный помощник, который может: Отвечать на вопросы, выполняя поиск по публичным публикациям в X и перепроверяя их с помощью результатов веб-поиска в реальном времени. Решать аналитические задачи, проводить мозговые штурмы и взаимодействовать с информацией — все это внутри интерфейса X. Запускать постоянные процедуры в качестве «надежного ИИ-партнера», используя облачный компьютер, на котором работает бот Grok. Использовать коннекторы для доступа к другим сервисам, сохраняя X в качестве основного потока данных. AI Wiki отмечает, что архитектура Grok поддерживает контекстные окна объемом до 2 миллионов токенов, что позволяет помощнику при формировании ответа усваивать очень большие объемы публикаций и ответов. В сочетании с доступом к X в реальном времени это позволяет боту Grok анализировать беседы, перекрестно ссылаться на исторические ветки обсуждений и находить старые публикации, которые остаются актуальными для текущих дискуссий. Как эта интеграция вписывается в более широкие отношения Grok с X? Grok был связан с X с момента своего первоначального запуска, но коннектор бота Grok от августа 2026 года углубляет эти отношения. Более ранние интеграции открывали чат-бот Grok внутри интерфейса X. Новое обновление превращает бота Grok в агента уровня разработчика с доступом к API, смещая фокус с человеческого общения на автоматизированную работу на платформе. Исторический контекст показывает, как это развивалось: Grok впервые появился в ноябре 2023 года как разговорный ИИ с доступом к данным X в реальном времени, представленный xAI как помощник, «стремящийся к истине». К концу 2024 года xAI предоставила Grok всем пользователям X с функциями текста и зрения, а также инструментом «нарисуй мне», связанным с данными профиля, согласно заявлениям компании от 12 декабря 2024 года. В марте 2025 года руководители X сообщили о планах интеграции Grok в алгоритм рекомендации ленты, отходя от чистых показателей вовлеченности к ранжированию на основе ИИ. В августе 2026 года SpaceXAI запустила бота Grok как автономного помощника с интеграцией X и веб-поиска в реальном времени, который, как было заявлено, выходит «за рамки традиционных чат-ботов» благодаря автоматизации. Подключение к учетным записям разработчиков X от 29 августа дополняет эти шаги. Оно связывает автономные процедуры бота Grok и функции создания приложений, такие как Grok Build в Интернете и на мобильных устройствах, напрямую с API X, чтобы боты, созданные внутри Grok, могли немедленно читать социальные данные и действовать на их основе. Кто может получить доступ к боту Grok в X и на каких устройствах? Доступ сегодня привязан к уровням подписки и поддерживаемым платформам. Бот Grok работает на компьютерах и мобильных устройствах, а интеграция ориентирована на пользователей планов SuperGrok и Cursor, а также на подписчиков X, которые получают функции Grok внутри социального приложения. Поведение помощника единообразно на всех устройствах, при этом X обеспечивает уровень данных. Текущая доступность, основанная на страницах продуктов и документации, обновленных в августе 2026 года, включает: Настольные приложения на macOS (Apple silicon и Intel) и Windows (x64 и Arm64), где бот Grok работает как автономный интерфейс, связанный с X. Мобильные приложения на iOS 18 и выше, предлагающие те же элементы управления ботом и коннектор X, что и на компьютере. Веб-доступ через браузерный интерфейс Grok, к которому также можно привязать учетную запись X. Интеграция с самим социальным приложением X, где чат Grok и связанные с ним инструменты появляются для уровней X Premium и выше, согласно AI Wiki и ранним отчетам о развертывании. Сравнение планов в AI Wiki показывает, что Grok доступен через подписки X Premium и Premium+, при этом доступ к Grok включен в эти социальные уровни. Августовские объявления SpaceXAI затем добавили бота Grok поверх собственных платных планов xAI, предназначенных для разработчиков, команд и опытных пользователей. Что это значит для разработчиков и опытных пользователей X? Для разработчиков и продвинутых пользователей новая интеграция бота Grok с X устраняет многие трудности, связанные с использованием социальной платформы в качестве источника данных. Коннектор может инициализировать учетную запись разработчика, предоставить начальные кредиты API и подключить автономного агента, который понимает как контент X, так и внешнюю веб-информацию в длинных контекстах. Рабочий процесс, описанный xAI, теперь выглядит так: Откройте бота Grok через Интернет, компьютер или мобильное устройство и пройдите аутентификацию с помощью коннектора X. Позвольте системе создать учетную запись разработчика X там, где это необходимо, избегая ручной настройки. Используйте пакетные кредиты API X, привязанные к платной подписке бота Grok, чтобы начать эксперименты. Опишите процедуры, панели мониторинга или задачи мониторинга на естественном языке и позвольте Grok Build создать рабочие приложения, подключенные к X. Запускайте этих агентов непрерывно, отслеживая упоминания или темы, составляя сводки и реагируя на условия, используя возможности рассуждения Grok. Это фактически превращает X в один из источников данных по умолчанию и целевых сред для бота Grok. Разработчики могут создавать прототипы социальных инструментов прямо из окна чата ИИ, вместо того чтобы объединять отдельные API, конечные точки моделей и среды хостинга. Как интеграция бота Grok с X соотносится с другими ИИ-платформами? Интеграция Grok с X выделяется глубоким доступом к живым социальным данным, очень большим контекстным окном и прямой связкой как с социальными подписками, так и с подписками для разработчиков. Конкурирующие модели, такие как ChatGPT или Gemini, предлагают веб-поиск и социальные плагины, но они не работают как нативные агенты внутри одной крупной социальной сети на том уровне, который описывает xAI. Согласно AI Wiki и материалам конца 2024 года, Grok отличается тремя основными аспектами: Данные платформы X в реальном времени являются основной функцией, а не дополнительным плагином, что позволяет помощнику анализировать ленты и беседы по мере их появления. Емкость контекста, достигающая миллионов токенов, позволяет Grok обрабатывать очень длинные ветки обсуждений, архивы и документы из нескольких источников при формировании ответов. Агрессивное ценообразование API и пакетные кредиты через подписки на бота Grok снижают порог входа для автоматизированных агентов в X. Другие чат-боты ИИ интегрируются с социальными сетями в основном через неофициальные инструменты или ограниченные собственные функции, в то время как бот Grok позиционируется xAI как встроенный партнер для самой X. Коннектор от 29 августа подкрепляет это позиционирование, делая Grok частью стандартного стека разработчика на платформе. Что ждет бота Grok и пользователей X в будущем? xAI описывает релиз от 29 августа как «первую версию» интеграции и дает понять, что намерена упростить для бота Grok выполнение «реальной работы в X». Компания, вероятно, будет расширять типы задач, которые могут выполнять боты, углублять связи с системами рекомендаций и предоставлять больше элементов управления командам, управляющим брендами и аккаунтами сообществ. Будущие направления, основанные на публичных заявлениях и предыдущих планах развития, включают: Более тесную интеграцию с алгоритмом ранжирования ленты X, основываясь на намеках о том, что Grok обеспечит серьезные изменения в рекомендациях контента. Более продвинутые функции создания приложений внутри Grok Build, чтобы агенты могли публиковать, распространять и обновлять инструменты, подключенные к X, в режиме реального времени. Расширение поддерживаемых планов за пределы текущих уровней SuperGrok и Cursor, если внедрение будет расти среди обычных пользователей X. Совершенствование элементов управления безопасностью и рабочих процессов утверждения для автономных ботов, действующих в публичных лентах и упоминаниях. Для людей и организаций, полагающихся на X в получении новостей, поддержке клиентов или активизме, новый коннектор бота Grok означает, что мониторинг и реагирование на основе ИИ могут быть настроены за считанные минуты. Насколько широко это будет принято и насколько заметной станет активность на основе ИИ в социальной сети, определит следующую главу в отношениях между xAI, Grok и X.

Nic Reeve·14:00 30.08.2026