Теперь можно обучать ИИ на чужом авторском контенте

Но есть нюанс

Федеральный судья Сан-Франциско почти решил главный вопрос эпохи генеративного ИИ: можно ли скармливать чужие книги алгоритмам без спроса. Ответ оказался половинчатым: да – если покупать легально, и нет – если качать с пиратских сайтов.

Вопрос появился из-за судебных тяжб компании Anthropic. Они использовали для обучения Claude и купленные издания, и более семи миллионов пиратских копий. Суд признал первое «справедливым использованием», приравняв ИИ к человеку, который читает и развивает собственные идеи. А вот за второе компании грозит новый процесс и штрафы до 150 тысяч долларов за каждое произведение (то есть потенциально сотни миллионов долларов).

Самое смешное – насколько абсурдна сама ситуация. Измерить реальный ущерб автору от использования конкретной книжки при тренировке невозможно. Удалить её из датасета «постфактум» тоже нельзя – разве что в будущих версиях, да и проверить это не получится без тщательного аудита всего дата-сета, который компания никому не покажет. Но и авторов понять можно – пока есть такой шанс, надо постараться стрясти с компаний как можно больше денег, потому что в любой момент ситуация с «авторскими правами Шрёдингера» может закончиться не в их пользу.

А пока мы имеем тройное авторство: изначальный автор контента в дата-сете, компания-разработчик модели и пользователь сервиса – все заявляют свои права на результат генерации ИИ. И никто не знает, как распутать этот клубок.

Хорошее – 40% проектов по созданию ИИ-агентов умрут к 2027 году. Такое мнение высказали аналитики Gartner. Причина простая – расходы растут быстрее, чем понимание того, зачем это вообще нужно рынку.

Из тысяч компаний, заявляющих о разработке агентных решений, реальными возможностями обладают лишь 130. Остальные занимаются «агентным вошингом» (по аналогии с «гринвошингом») – делают ребрендинг обычных чат-ботов и помощников в «автономные системы». В Gartner говорят, что это классический пузырь, где маркетинг идёт впереди технологий.

Очень отрезвляющие цифры на фоне астрономических сумм, которые вкладывают компании в это направление.

Нейросети помогли Яндексу в 7 раз ускорить выявление номеров мошенников

По заявлению компании, определитель номеров Яндекса стал работать в семь раз быстрее благодаря внедрению ИИ – теперь система маркирует подозрительные номера как спам за полторы минуты вместо десяти.

Раньше система полагалась на отзывы людей о нежелательных звонках, а сейчас машинное обучение заменило краудсорсинг работой алгоритмов. Нейросеть отслеживает паттерны: массовые обзвоны с одного номера, короткую продолжительность разговоров, частые сбросы вызовов. Грубо говоря, если номер звонит сотням людей подряд, а те отклоняют через несколько секунд – система маркирует его как спам.

ИИ может помочь решить одну из главных проблем телефонного мошенничества – частую смену номеров для обхода блокировок. Предиктивная модель умеет выявляет подозрительное поведение с первых звонков.

Google поселила Gemini в командной строке и научила управлять файлами на компьютере

Компания представила Gemini CLI – инструмент для работы с ИИ через терминал. Он вышел следом за аналогичными продуктами от Anthropic (Claude Code) и OpenAI (Codex CLI), но имеет несколько новых функций и выпущен на фоне растущей популярности Gemini 2.5 Pro среди разработчиков (люди оценили соотношение цены и качества).

Основные возможности стандартные: можно просить его взаимодействовать с файлами на компьютере, создавать новые, запускать, выполнять команды в терминале и так далее.

Главное отличие от конкурентов – интеграция с экосистемой Google. Заявлено, что через CLI доступна генерация видео с Veo 3, исследовательские отчёты через Deep Research и поиск Google. Правда, во время наших тестов генерация видео и Deep Research не заработали.

У Gemini CLI есть три преимущества перед конкурентами:
• Больший контекст – может держать в памяти больше файлов за раз.
• Щедрые бесплатные лимиты: 60 запросов в минуту и 1000 в день.
• Нативный доступ к поиску Гугла и, в перспективе, ко всем другим сервисам экосистемы

Нейросети чистят галерею от мусора

Облако Mail запустило автоматический поиск дубликатов фотографий с помощью ИИ. Система анализирует загруженные изображения, находит похожие снимки и предлагает удалить лишние копии. В данном случае ИИ решает проблемы сразу двух сторон: помогает пользователям освободить место и снижает инфраструктурные расходы провайдера.

Функция работает так же, как в аналогичных приложениях: группирует идентичные копии с разными метаданными и визуально схожие кадры. ИИ оценивает качество, яркость и четкость, отмечая звездочкой лучший вариант из серии, а потом дубликаты собираются в отдельном альбоме. Есть нюанс – воспользоваться новой функцией могут только подписчики Mail Space с тарифом от 256 ГБ.

Google запустил приложение Doppl для виртуальной примерки одежды. После анонса шоппинг-ассистента на I/O теперь появился отдельный продукт. Пока только в США, в тестовом режиме.

Принцип работы стандартный: нужно загрузить фото в полный рост, добавить картинку одежды – и визуализация в этом наряде готова. Сервис даже генерирует видео, чтобы можно было посмотреть образ в движении. Правда, китайские компании давно делают подобное, и тут Google выступают в позиции догоняющих.

При этом странной кажется сама идея делать виртуальную примерку. Фотографии одежды обычно не соответствуют реальному товару – освещение, обработка, углы съемки искажают восприятие. Размеры ИИ определить точно не может, он не знает плотности ткани, особенностей кроя, степени растяжения материала.

Как будто проще самому прикинуть «на глаз» (воспользоваться встроенным ИИ в голове под названием «мозг») и заказать вещь для примерки, чем пользоваться подобным сервисом для принятия решения о покупке одежды. Зато цифровых «инфлюенсеров» в соцсетях станет на порядок больше.

Innovation Endeavors выпустили отчёт о состоянии рынка ИИ “State of Foundation Models, 2025”, и там есть интересные моменты

Начинается отчёт с впечатляющих цифр: миллиард человек уже используют ИИ ежемесячно, причем 90% роста пришлись всего на полгода. ChatGPT покорил 100 миллионов пользователей за 60 дней – быстрее, чем любая технология в истории. Cursor стал самой быстрорастущей SaaS-компанией за всё время, достигнув 100 миллионов долларов выручки менее чем за 2 года с командой из 20 человек.

Интересно увидеть мысли о том, что модели ИИ становятся товаром. Создание передовой модели обходится минимум в 300 миллионов долларов (без учета данных и зарплат), а устаревшей она становится уже через 6-12 месяцев. Медианное время жизни модели в топ-5 вообще всего три недели.

«Рассуждающие модели» и интеграция инструментов призваны изменить эту ситуацию – немного замедлив устаревание за счёт переноса вычислительной мощности с тренировки на инференс. Появляется своего рода закон масштабирования: чем дольше думает модель, тем качественнее результат (хотя тут мы поспорим с авторами, далеко не всегда).

Чтобы «товар» в виде ИИ-моделей не так быстро терял свою ценность, их разработчики стараются продавать не саму модель, а продукт. На этом фоне OpenAI получает 70-80% доходов от подписок на чат-боты, а не от API. Разработчики моделей превращаются в продуктовые компании, потому что устойчивый доход формируется на уровне приложений и брендов, а не железа.

Трансформация рынка труда названа необратимой. Размываются границы между продуктом, дизайном и разработкой. AI-first организации строятся как небольшие команды универсалов, поскольку генеративный ИИ обесценивает концепцию узкой специализации (тут мы тоже поспорим).

Единственные гарантированные выгодоприобретатели – производители GPU и компании вроде Nvidia. Экспоненциальный рост потребности в вычислениях продолжится независимо от других трендов. Остальные участники рынка балансируют на грани: быстро растущие стартапы рискуют стать жертвами «эффекта новизны», когда первоначальный восторг пользователей быстро угасает. Рынок «пенится» – высокие оценки получают даже компании без готового продукта. Ну то есть мы видим тот самый пузырь, о котором уже не раз было написано.

#нейродайджест CRAI за неделю

• Google тайно скормил YouTube своей нейросети
Компания использовала видео пользователей для обучения своей модели генерации видео Veo 3. Это объясняет, почему их ИИ так реалистично генерирует вирусные влоги на любые темы.

• Суд разрешил использовать чужие книги для обучения ИИ
Появился прецедент: компании могут обучать ИИ на авторском контенте… Если покупают книги легально. Anthropic так не делали, и им грозят миллионы долларов штрафов.

• OpenAI снова обвиняют в краже – на этот раз названия и концепции устройства
Альтман и его команда попали в новый скандал: стартап iyO утверждает, что OpenAI украли название для своего ИИ-устройства после конфиденциальных переговоров.

• Apple и Цукерберг не смогли купить 14-миллиардный стартап
Perplexity отказался продаваться двум tech-гигантам подряд. ИИ ломает привычную схему Кремниевой долины, где крупные корпорации просто скупают перспективные стартапы.

• 40% ИИ-агентов умрут через два года
Gartner предрекает массовое вымирание компаний, разрабатывающих ИИ-агентов, к концу 2027 года. Из тысяч компаний, заявляющих о разработке ИИ-агентов, реальными возможностями обладают только 130.

• Apple сдалась Китаю: iPhone получит ИИ от Alibaba
Вынужденное партнёрство продолжается: Alibaba сделали модель Qwen3 специально для запуска на устройствах Apple.

• Миллиард человек уже используют ИИ, а модели становятся товаром
Эти и другие выводы отчёта Innovation Endeavors о состоянии рынка ИИ

• NtechLab создала ИИ-сервис для поиска забытых вещей
Российская компания разработала систему, которая находит потерянные сумки и чемоданы в общественных местах по камерам.

А также:
• Anthropic добавил в Claude функцию для хостинга приложений пользователей
• Яндекс ускорил выявление мошенников в 7 раз благодаря ИИ
• Google запустили Gemini CLI для работы с файлами через терминал
• Mail Облако научилось чистить галерею от дубликатов с помощью ИИ
• Google создал приложение для виртуальной примерки одежды

Волна блокировок DeepSeek продолжается

Берлинский регулятор по защите данных потребовал от Apple и Google удалить DeepSeek из магазинов приложений. Официальная причина – незаконная передача персональных данных пользователей в Китай без гарантий защиты.

Формальные требования – это, конечно, хорошо. Но кто может заменить DeepSeek? Явно не немецкие разработки. У Германии нет своего ИИ (можно вспомнить Aleph Alpha или Helsing, но по сравнение с конкурентами это небольшие и не слишком известные компании). Поэтому любая блокировка китайского ИИ приводит не к развитию немецких технологий, а к усилению на рынке позиций американских компаний.

В случае с американскими компаниями вдруг оказывается, что и персональные данные передавать можно, и хранятся они надёжно (не зря же есть EU-US Data Privacy Framework). Так что добро пожаловать. А там и косвенный доступ к DeepSeek получить можно – тот же Perplexity сам не брезгует пользоваться моделями китайской компании, правда, развёрнутыми на американских «безопасных» серверах.

А китайцев кто знает – вдруг они проигнорируют запрос властей Германии и не станут присылать историю чата какого-то конкретного немца? Получается, немец останется вне поля зрения европейских регуляторов. Что с этим делать? Как обычно, проблема не в заботе о персональных данных немцев, а в геополитике и доступе к данным граждан внутри государственных структур.

Эта ситуация – логичное продолжение ограничений со стороны про-западных стран. Италия заблокировала DeepSeek в январе, Австралия запретила на госустройствах, Нидерланды – для чиновников. И этот список можно продолжать, добавив Южную Корею, Тайвань, Бельгию и даже частично Индию. В США готовится законопроект о запрете китайских ИИ-моделей для федеральных агентств. Можно предположить, что с российскими властями у DeepSeek проблем нет – раз сервис до сих пор не заблокирован и работает.

Нейроны играют в пинг-понг

В кембриджской лаборатории 200 тысяч человеческих нейронов учатся управлять виртуальной ракеткой. Речь про CL1 от Cortical Labs – первый коммерческий биокомпьютер, где вместо процессора работают клетки мозга.

В этот раз его научили играть в пинг-понг. Принцип простой: нейроны получают электрические сигналы от игры, а их ответы превращаются в команды для ракетки. Правильные ходы поощряются приятными импульсами, ошибки – неприятным шумом.

Мы с большим интересом писали про него ещё в день анонса, раздумывая над тем, может ли такой компьютер как-то повлиять на ИИ-индустрию. Оказалось, что пока не может – несмотря на огромный потенциал импульсных нейронных сетей, сегодня это просто прототип с кучей ограничений. Зато он нашёл себе неожиданное коммерческое применение в другой отрасли.

Его начали использовать для тестирования лекарств. Вместо месяцев экспериментов на мышах фармкомпании могут, в теории, получить результаты за дни. CL1 уже показал, что алкоголь ухудшает «вычислительные» способности нейронов – то есть пришёл к правильным выводам на основе вводных данных.

Правда, с этими нейронами есть одна большая проблема – живучесть. Нейроны существуют несколько месяцев, потом система «умирает» и нужно начинать обучение заново. Память не переносится между поколениями клеток, а каждый биочип уникален – и поэтому результат не воспроизводится. Так что даже здесь коммерческое применение видится сомнительным – логичнее потратить несколько месяцев, но получить все необходимые подтверждения регуляторов и не связываться с нестабильными структурами из живых нейронов. Хотя задумка интересная.

Ждём наступления момента, когда у каждого дома будет плавающим в баночке мозг-биокомпьютер в роли личного ассистента. Вот тогда вопрос «А искусственный интеллект живой?» заиграет новыми красками.

Китайские операторы передают управление сетями искусственному интеллекту

Китайские пользователи столкнулись с парадоксальной ситуацией: новая сеть 5G-Advanced на практике работает медленнее предыдущей версии. Причина в слишком быстром росте трафика.

За пять лет ежедневный трафик в Пекине вырос в 2,5 раза – с 4 до 10 тысяч терабайт. Старые 4G-сети могут пропустить только 4500 терабайт в день, остальное ложится на плечи 5G. China Unicom говорят, что потратили миллионы долларов на модернизацию сети и смогли увеличить её пропускную способность с 200 до 240 мегагерц, но этого всё равно недостаточно. Пользователи получают более медленный интернет, чем два года назад – слишком много людей одновременно пользуются сетью.

Замдиректора China Unicom Beijing прогнозирует, что через 3-5 лет даже самые современные сети достигнут предела. Виноват в этом искусственный интеллект – ИИ-приложения требуют в разы больше трафика, особенно при загрузке данных в облако. Следующее поколение сетей будет работать на высоких частотах – они быстрые, но покрывают маленькие зоны, что создаст дополнительные проблемы с переключением.

Как предлагается решать проблему, созданную ИИ? С помощью ИИ. Операторам придется ставить в десять раз больше базовых станций и учить искусственный интеллект переключать абонентов между разными частотами незаметно для пользователя. China Unicom планирует в 2026 году полностью передать управление сетью искусственному интеллекту.

Ещё любопытнее концептуальное видение будущего телеком-индустрии – в China Unicom считают, что операторы должны воспользоваться наличием инфраструктуры и интегрировать вычислительные мощности прямо в базовые станции, на периферии сети, предлагая услуги ИИ потребителям без нагрузки на магистральную сеть и задержек.

Adobe сделали платные функции ещё более платными

Пока Яндекс делает почти все функции Алисы Про бесплатными, Adobe идут в обратном направлении – вводят двухуровневую систему ограничений для новых пользователей, подписавшихся после 17 июня. Например, новые подписчики базового плана «Работа с фотографиями» получают всего 25 кредитов (как в Firefly без подписки) вместо прежних 100 – урезание на 75%.

Лимиты старых пользователей пока не трогают – вероятно, чтобы избежать их оттока и жалоб. Дорогой план Creative Cloud Pro пока тоже остаётся безлимитным. А новые подписчики базовых планов попадают в ловушку: стандартных 25 генераций хватит ненадолго, а дальше придётся либо ждать месяц, либо покупать дополнительный план Firefly. Ну или идти в другой сервис.

Причём план Firefly не заменяет основную подписку, а идёт в виде дополнительной опции. Поэтому платить надо дважды – сначала за подписку на Фотошоп, потом за искусственный интеллект в нём. Кредиты «сгорают» ежемесячно без возможности накопления. Случилось это аккурат после запуска мобильного приложения Firefly и роста числа пользователей – совпадение?

Подписку «Алиса Про» можно отключать

Все важные функции теперь бесплатны

С подпиской «Алиса Про» сложилась интересная ситуация. С одной стороны, 100 рублей – цена подписки – это меньше чашки кофе. А с другой, это всё равно важный психологический барьер, который отпугивал от Алисы многих пользователей. Рынок чат-ботов очень конкурентный, многие россияне привыкли пользоваться бесплатными и довольно функциональными зарубежными продуктами. Кто-то даже успешно научился платить за них в обход ограничений.

И в этой ситуации Яндекс давал пользователям без подписки доступ только к базовой версии модели, которая работала хуже Yandex GPT 5 Pro и смазывала впечатление о продукте в целом. Теперь ситуация поменялась, а обновлённая языковая модель, режим рассуждений и генерация изображений доступны всем юзерам. Параллельно в Алису добавили работу с новыми форматами файлов и улучшили YandexART для создания картинок – набор инструментов наконец более полный и может конкурировать с зарубежными продуктами. Доступно, понятное дело, с российских IP, что упрощает использование.

Но при этом потерялся смысл платить за подписку «Про». Персонализация, когда Алиса запоминает информацию из разных сессий и учитывает её при ответе, это хорошо, но для 90% задач теперь подходит бесплатная версия. С учетом того, что платную подписку оформляли те, кому была важна скорость ответов и генерации в совокупности с использованием самых продвинутых моделей, есть подозрение, что платить теперь не за что. Да, там остались фантастические сценарии наподобие квестов для детей, но это явно не то, за что платят, например, за ChatGPT или Perplexity. И ведь платят, и не 100 рублей, а 20 долларов.

ИИ-ботов заставят платить

На помощь попавшим в ловушку авторам и издателям, которые из-за нейропоиска видят снижение трафика и рекламных доходов, решил прийти Cloudflare. С довольно необычным предложением – инструментом, который будет брать деньги с ИИ-ботов по модели «плата за обход» (pay for crawl).

А там есть за что платить. Если всего полгода назад на 6 визитов бота Гугла на сайт приходился 1 приведённый живой человек, то теперь тот же человек приходит в 3 раза реже – соотношение 18 к 1. Произошло это на фоне запуска AI Overviews и смещение акцента с обычного поиска на нейросетевой с предоставлением готовых ответов.

У OpenAI и других ИИ-компаний ситуация ещё хуже – 1500 к 1. То есть компания активно ходит на сайты, ищет и обрабатывает информацию, но трафик обратно не перенаправляет в принципе. При этом что Google, что OpenAI активно думают над внедрением рекламы и монетизацией выдачи – а это деньги, которыми можно не делиться с авторами.

Если раньше владельцы сайтов могли только блокировать или разрешать доступ ботов, то теперь появилась третья опция – устанавливать фиксированную цену за каждый запрос или назначать доменную ставку для доступа ко всему сайту. А новые сайты на Cloudflare будут блокировать всех ИИ-ботов по умолчанию, пока владелец не решит иначе. Компаниям, соответственно, тоже придётся зарегистрировать своих ботов в системе и пополнить баланс, если они не хотят терять доступ к контенту.

К инициативе присоединились крупные издатели – Conde Nast, TIME, Associated Press, Fortune, Reddit и Pinterest. Учитывая долю рынка компании и партнёров, есть шанс, что инициатива получит развитие и станет стандартом монетизации авторского контента в эпоху ИИ.

Цукерберг и его тотальная война за мозги

Почему благодаря Марку Цукербергу разработчики ИИ стали стоить дороже футболистов

Марк Цукерберг лично встречается с исследователями искусственного интеллекта в своих домах в Пало-Альто и на озере Тахо. Предлагает им под 100 миллионов долларов в год. Создаёт новую лабораторию Meta* Superintelligence Labs и тратит миллиарды на переманивание чужих специалистов. Но за этим золотым дождём скрывается страх, что Meta* проиграет гонку ИИ, и отчаянное желание наверстать упущенное.

Ещё два года назад всё выглядело иначе. После выпуска опенсорс модели Llama компания моментально стала «любимицей» ИИ-сообщества. Разработчики по всему миру скачивали её, использовали для дообучения, разворачивали на своих серверах и создавали стартапы. Казалось, Цукерберг нашёл идеальную стратегию – дать всем бесплатный инструмент и построить экосистему вокруг него. Но что-то пошло не так.

Последние релизы Llama провалились. Модель толком не впечатлила ни экспертов, ни пользователей. И это на фоне растущих успехов конкурентов: OpenAI разогналась до 10 миллиардов долларов годовой выручки. Google интегрировали Gemini во все свои продукты и смогли вырваться в топ ИИ-провайдеров, хотя раньше сами были в отстающих.

Тогда Цукерберг сделал то, что умеет лучше всего – начал покупать. Раньше покупал компании вроде Instagram* и WhatsApp*. Теперь покупает людей. Инвестировал 14 миллиардов в Scale AI – во многом ради её CEO Александра Ванга. Пытался купить за 32 миллиарда Safe Superintelligence Ильи Суцкевера ради, собственно, самого Ильи – но получил отказ. А после этого переманил восьмерых исследователей из OpenAI, предложив по 100 миллионов долларов бонусов.

Реакция OpenAI показала, что удар попал в цель. Компания объявила принудительные недельные каникулы для сотрудников – чтобы они не переходили к конкурентам. Руководитель исследований Марк Чен написал в корпоративном Slack: «Такое чувство, будто кто-то вломился в наш дом и украл что-то важное». Семь других руководителей OpenAI просили подчинённых не поддаваться на предложения Meta.

Парадокс ситуации в том, что Цукерберг покупает не технологии, а надежды. Он тратит сотни миллионов на людей, которые, возможно, создадут нечто великое. Но гарантий нет. Собрать команду звёзд-разработчиков – как собрать футбольную команду из одних нападающих. Кто будет играть в защите? Смогут ли они сработаться друг с другом? Или будут перетягивать одеяло? Цукерберг пытается повторить трюк, который уже проделывал в прошлом, просто залив всё деньгами. Получится ли у него – большой вопрос.

* компания Meta и её продукты признаны экстремистскими в России