нейросети

Массовое внедрение систем автоматизации и искусственного интеллекта привело современный бизнес к парадоксальному кризису ложной производительности.

Об этой опасной тенденции рассказал управляющий партнер кадровой компании Cornerstone Владислав Быханов в интервью для «Газеты.Ru». По словам эксперта, несмотря на колоссальные инвестиции в новые технологии, позволяющие генерировать тексты за минуты и анализировать массивы данных за секунды, руководство большинства предприятий не фиксирует реального улучшения бизнес-показателей. Специалист объясняет этот феномен системным искажением приоритетов: «Мы научились производить больше действий, но это не означает, что стали принимать больше правильных решений. Сегодня бизнес часто измеряет количество, хотя конкурентное преимущество создается качеством».

Цифровые инструменты, призванные оптимизировать рабочее время, на практике спровоцировали колоссальный информационный шум. Сотрудники оказываются перегружены десятками чатов, бесконечными созвонами и горами сопутствующей документации, автоматически созданной нейросетями. Формально показатели вовлеченности ползут вверх, однако реальная результативность и качество труда остаются на прежнем уровне. Иллюстрируя данную проблему, Быханов отмечает: «Если человек подготовил десять презентаций вместо двух, это не значит, что компания стала успешнее. Эффективность — не количество действий, а качество решений, которые двигают бизнес вперед».

Критерии ложной эффективности и новые вызовы для менеджмента

Бизнес по-прежнему склонен измерять исключительно легко поддающиеся подсчету метрики. Из-за этого компании совершают ряд типичных управленческих ошибок:

• Оптимизируют второстепенные показатели, включая количество встреч, отправленных писем или закрытых задач, которые слабо влияют на конечный финансовый или стратегический результат.
• Сталкиваются с ситуацией, когда «Это ловушка ложной эффективности: когда оценивают скорость вместо качества, сотрудники работают на показатели, а не на результат».
• Игнорируют сложные для оцифровки, но критически важные факторы, такие как глубина принимаемых решений, уровень взаимного доверия внутри коллектива или способность своевременно скорректировать общую стратегию компании.

Развитие искусственного интеллекта освобождает значительные временные ресурсы, но одновременно ставит перед топ-менеджментом фундаментальную дилемму выбора правильного пути развития. Оценивая ключевую роль человеческого фактора, эксперт констатирует: «ИИ отвечает на вопрос «как сделать быстрее», но не на вопрос «что действительно стоит делать». Именно здесь рождается главная ценность руководителя». В складывающихся условиях ключевой задачей становится пересмотр систем оценки персонала с переходом от вопроса «Сколько сделали?» к вопросу «Какую ценность это имеет для бизнеса?». Подводя итог трансформации рынка труда, Быханов резюмирует: «Мы вступаем в эпоху, когда главным ресурсом становится не скорость работы, а способность принимать правильные решения. Все остальное уже умеют делать технологии».

Основатель корпорации Amazon Джефф Безос выступил с амбициозным заявлением, в котором опроверг популярные страхи о массовой безработице из-за развития технологий искусственного интеллекта (ИИ).

О его видении технологического будущего рассказывает ведущее российское ИТ-издание. Четвертый в списке богатейших людей планеты твердо убежден, что человечество входит в эпоху технологического расцвета, а повсеместное внедрение интеллектуальных алгоритмов приведет не к сокращению рабочих мест, а к их дефициту из-за масштабного расширения рынков.

Данные комментарии прозвучали в ходе обсуждения перспектив его нового стартапа Prometheus, который миллиардер лично возглавил впервые после ухода с поста генерального директора Amazon в 2021 году. Проект, основанный в ноябре прошлого года совместно с бывшим топ-менеджером Google Викрамом Баджаджем, нацелен на интеграцию ИИ в сферу физических процессов. Компания уже демонстрирует колоссальные финансовые успехи: недавно ей удалось привлечь $12 млрд, что подняло рыночную оценку стартапа до $41 млрд. Главная цель Prometheus — разработать «искусственного инженера с универсальными навыками».

Размышляя о цивилизационном значении технологического прогресса, Безос провел историческую параллель с аграрной революцией прошлого. По его мнению, современные опасения беспочвенны, поскольку инновации всегда двигали человечество вперед: «В основе своей, всё благополучие цивилизации определяется изобретениями. Шесть тысяч лет назад кто-то изобрёл плуг, и все мы стали благополучнее».

Стратегические цели и ключевые параметры нового проекта миллиардера включают в себя целый спектр масштабных инициатив:

• Инвестиционный фонд на $100 млрд: Созданный под крылом Prometheus капитал пойдет на покупку долей в компаниях традиционного сектора разработки и производства;
• Технология цифровых двойников: Оптимизация производственных циклов и сокращение этапов прототипирования за счет виртуального моделирования;
• Синергия с Blue Origin: Аэрокосмическая корпорация Безоса станет одним из главных бенефициаров ИИ-инструментов, поставляемых новым стартапом.

Говоря о масштабах проникновения новых технологий в свои активы, предприниматель отметил: «Всё то, над чем я сейчас работаю, так или иначе связано с ИИ. Мы сейчас находимся посреди долгого золотого века, именно благодаря ИИ. Но я думаю, что это справедливо и в отношении космоса, и других областей типа биотехнологий. Думаю, что вы увидите целый набор невероятных чудес, которые раскроются в ближайшие десять лет». Резюмируя тему жесткой конкуренции за квалифицированные кадры в индустрии, Безос с иронией вспомнил слухи о Марке Цукерберге, якобы угощавшем супом собственного приготовления инженеров из OpenAI ради их найма, и в шутку добавил, что готов лично встать у плиты ради ценных специалистов.

Американская технологическая компания Anthropic, являющаяся разработчиком семейства нейросетей Claude, выступила с официальным призывом к ведущим лабораториям мира приостановить или замедлить темпы развития искусственного интеллекта.

Об этой неожиданной инициативе лидеров ИТ-индустрии сообщает информационное агентство Интерфакс, ссылаясь на программный манифест сооснователя компании Джека Кларка и руководителя Anthropic Institute Марины Фаваро. Руководство корпорации предупреждает, что технологии вплотную приблизились к этапу «рекурсивного самосовершенствования» — способности систем эволюционировать без человеческого участия. Эксперты констатируют, что в скором времени ИИ сможет автономно проектировать свои новые версии, создавая непредсказуемые риски для общества.

Авторы опубликованного материала указывают на неизбежные вызовы, с которыми столкнутся существующие государственные институты в случае неконтролируемого технологического скачка. В тексте доклада подчеркивается: «Если этот процесс продолжится, то при наличии достаточных вычислительных мощностей он может привести к появлению ИИ-системы, способной самостоятельно проектировать и разрабатывать свою следующую версию. Это называется рекурсивным самосовершенствованием. Мы еще не достигли этого этапа, и рекурсивное самосовершенствование не является неизбежным. Однако оно может наступить гораздо раньше, чем к этому будут готовы большинство общественных институтов». Сооснователь Anthropic Джек Кларк в интервью журналистам сравнил текущее положение дел в отрасли с опасной ездой, заявив: «Сейчас ситуация выглядит так, будто у индустрии искусственного интеллекта есть педаль газа, но нет педали тормоза». По его твердому убеждению, «необходимо иметь возможность убрать ногу с педали газа и нажать на тормоз».

Разработчики признают, что замедление исследований силами лишь одной организации не имеет практического смысла, так как конкуренты мгновенно уйдут вперед. Для реализации эффективной паузы авторы доклада предлагают внедрить жесткие скоординированные меры:

• Синхронное согласие ведущих разработчиков ИИ в разных странах — прежде всего в США и Китае — остановить наращивание возможностей своих моделей;
• Создание надежной международной системы контроля, которая позволит полностью избежать риска скрытого обучения новых моделей;
• Разработка инструментов верификации, позволяющих каждой организации убедиться, что остальные участники действительно соблюдают договоренности.

Сложность заключается в том, что создание подобных инфраструктур верификации (например, как в Договоре о ликвидации ракет средней и меньшей дальности) ранее занимало десятилетия, которых у человечества сейчас нет. Тем не менее Кларк настаивает на необходимости немедленного вмешательства регуляторов, отметив: «Миру необходимо серьезно задуматься над этим вопросом. В конечном итоге нам придется разработать новые правила регулирования, которые позволят быть уверенными в безопасности и надежности этих систем».

Примечательно, что столь тревожный призыв прозвучал от компании, которая сама находится на абсолютном пике коммерческого успеха. Anthropic, созданная пять лет назад командой выходцев из OpenAI во главе с Дарио Амодеи, в 2026 году совершила грандиозный рыночный рывок благодаря выпуску инструментов для программирования Claude Code. Рыночная оценка компании превысила капитализацию ее главного конкурента и достигла 965 миллиардов долларов, а 1 июня бренд анонсировал скорый выход на биржу. Несмотря на то, что самосовершенствующийся ИИ «мог бы принести колоссальную пользу человечеству — в науке, здравоохранении и многих других областях», создатели Claude требуют нажать на тормоз ради сохранения контроля над будущим цивилизации.

Ученые со всего мира проверили пределы возможностей ИИ. Обновлённый тест Humanity’s Last Exam был описан в материале The Conversation, а результаты опубликованы в Nature. Итоги оказались неожиданно слабыми даже для самых мощных моделей.

Над бенчмарком работала группа из почти тысячи исследователей. Они создали предельную проверку для машинного интеллекта. Название теста сразу задало тон — «Последний экзамен человечества».

В экзамен вошли 2500 сложных вопросов. Они охватывают математику, биологию, физику и гуманитарные науки. Даже модели уровня GPT-5 и Gemini 2.5 Pro набрали около 25 процентов.

Зубрежка вместо мышления

ИИ уверенно справляется со школьными и типовыми заданиями. Но в этом тесте он оказался беспомощным. Причина — способ обучения нейросетей.

Если ответ есть в интернете или обучающих данных, модель его находит. Но вопросы экзамена не имеют готовых решений. Они требуют логики и применения знаний в новых условиях.

Примером стал перевод надписи на древнем языке. Таких текстов нет в учебниках. Здесь и выяснилось, что за «интеллектом» часто скрывается память.

Гонка за баллами

После публикации теста разработчики начали натаскивать модели. Новые версии, такие как GPT-5.2 и Gemini 3 Pro, уже показывают 30–38 процентов. Ученые подчеркивают: это не рост интеллекта.

Авторы статьи отмечают: «Человеческий интеллект первичен, язык — это инструмент». У моделей язык и есть интеллект, под ним ничего нет. Высокие баллы не означают умение принимать сложные решения.

Исследователи советуют не доверять бенчмаркам слепо. Экзамен показал, что до гибкого человеческого разума машинам ещё далеко.

Учёные сообщили о создании прототипа нейроморфной искусственной кожи для роботов. Разработка, как отмечают авторы, вдохновлена принципами работы нервной системы человека. В отличие от обычных датчиков она использует импульсные сигналы, похожие на работу биологических нейронов.

Как работает искусственная кожа

Информация о прикосновении и давлении кодируется в виде электрических «спайков». Каждый сенсор имеет уникальный идентификатор. Для передачи данных используются форма, амплитуда и длительность импульсов.

На следующем уровне сигналы поступают в модуль, аналогичный спинному мозгу. Там они фильтруются, локализуются и анализируются. В этом же блоке задаётся болевой порог. При его превышении робот прекращает давление и отдёргивает манипулятор.

Рефлексы без участия процессора

Базовые реакции запрограммированы на самом нижнем уровне архитектуры. Это позволяет роботу реагировать мгновенно, без анализа центральным процессором. Такой подход важен при взаимодействии с людьми, включая пожилых и пациентов больниц.

Дополнительно датчики периодически отправляют контрольный импульс. Его отсутствие указывает на повреждение сегмента кожи. Магнитное крепление позволяет быстро заменить неисправный элемент.

Пока только давление

Искусственная кожа сейчас распознаёт лишь давление. Для определения температуры и других ощущений потребуются новые датчики. Учёные считают спайковые нейронные сети оптимальной основой для такого симбиоза сенсорики и вычислений, даже если это лишь приближение к биологии.