Япония тоже решила судиться за авторские права

Японские медиагиганты Nikkei и Asahi Shimbun подали в суд на нейропоисковик Perplexity, требуя по 15 миллионов долларов за использование их контента без разрешения. Уже привычная по другим компаниям история, которая теперь дошла и до Японии – после исков Disney и Universal, индийских медиамагнатов и многих других издателей.

Чем недовольны японские компании? Они обвиняют Perplexity в том, что платформа игнорировала robots.txt, копировала их статьи и выдавала неточную информацию со ссылкой на оригиналы. Мол, они тратят деньги на журналистов и редактуру, а те бесплатно пересказывают материалы, коверкают и зарабатывают на подписках. Отдельно идут обвинения в недобросовестной конкуренции.

Существующие договоры не спасают – Perplexity уже подписали соглашения о разделе доходов с Time, Fortune и Der Spiegel, но этого недостаточно. По сути, сейчас ИИ-компании пытаются загнать в угол – либо они договариваются со всеми издателями планеты, либо постоянно получают новые иски.

Причём лояльных читателей медиа не теряют, а другие и так особо к ним на сайты не заходили – поэтому создаётся ощущение, что задача не «добиться справедливости» и трафика, а банально стрясти денег и присоседиться к успеху ИИ-компаний. Интересно, а работники внутри этих медиагигантов ИИ для создания контента не используют?

ИИ-агенты нас обязательно заменят…

Точнее, тех из нас, кто тоже сначала минуту собирается с мыслями, а потом ещё 5 минут открывает сайт кинотеатра и выбирает нужный сеанс. Жаль, до выбора места и покупки билета не дошли.

Но вы не подумайте, мы ИИ очень хорошо понимаем. Лето на дворе, ленивое настроение, работать не хочется.

Apple заменили оценщиков ИИ-моделей чек-листами

После замены модель Qwen2.5-7B улучшила результаты на всех тестах

Обычно языковые модели обучают через человеческую недешёвую обратную связь. Тысячи разметчиков ставят лайки и дизлайки ответам ИИ. При этом в Apple справедливо заметили, что люди устают, противоречат друг другу и оценивают тексты субъективно.

Новый метод компании работает иначе. Для каждого запроса модель-учитель автоматически создаёт список конкретных требований. Например, в случае перевода они следующие:
• Переведено на испанский?
• Сохранён формальный тон?
• Учтена терминология?
И так далее. Модель-судья в команде с программой для проверки оценивает ответы по каждому пункту от 0 до 100 баллов. По сути, это развитие предыдущего подхода LLM-as-a-judge.

Прирост составил до 8,2% в сложных бенчмарках. Да, проект требует ИИ-судьи и дополнительных вычислений, но при этом снижает требования к дополнительным человеческим ресурсам, ведь LLM оценивает и обучает другая LLM через структурированную самооценку. В итоге скорость обучения растёт. Но нужно понимать, что метод не про безопасность и не заменяет ИИ алайнмент, а просто учит модель лучше следовать инструкциям.

Китайцы вдохновились мозгом макаки и запустили DeepSeek на нейроморфном суперкомпьютере

Китайские учёные из Университета Чжэцзян создали нейроморфный суперкомпьютер Darwin Monkey, который потребляет 2 киловатта (как электрочайник) и при этом содержит столько же нейронов, сколько кора мозга макаки. Они превзошли предыдущий рекорд от Intel по их количеству почти в два раза.

Новая машина на специализированных чипах содержит 2 миллиарда спайковых нейронов и 100 миллиардов синапсов. Это первый нейроморфный компьютер такого масштаба. Предыдущий рекордсмен Intel Hala Point располагал лишь 1,15 миллиардами нейронов при 140 тысячах ядер.

В основе Darwin Monkey лежат 960 чипов третьего поколения Darwin III, каждый из которых поддерживает 2,35 миллиона импульсных нейронов. Утверждают, что система уже запускает модель DeepSeek (версию не говорят) для логических рассуждений и математических задач, а также может симулировать работу мозга разных животных – от червей до рыб или грызунов.

Все стараются скопировать мозг человека не просто так. Архитектура трансформеров, судя по всему, может скоро упереться в потолок. И тот, кто сможет придумать и освоить новую – получит шанс доминировать на рынке ИИ и роботов. Следующим прорывом как раз могут стать спайковые нейтронные сети.

В отличие от классических процессоров, они имитируют работу биологических нейронов – активируются импульсами, отдыхают между срабатываниями и обрабатывают данные параллельно. Это снижает энергопотребление при сохранении вычислительной мощи и даёт возможность за счёт смешения нервных импульсов рождать новые знания.

Правда, до человека всё ещё далеко – у нас в голове нейронов больше 80 миллиардов. Гонка за нейроморфные технологии только начинается, и участников немного: США, Китай, Россия и ЕС ведут собственные разработки. Но это тема для отдельного поста или даже реплики.

Samsung выбирают Microsoft для телевизоров

Samsung интегрирует Copilot от Microsoft в свои телевизоры 2025 года. Новость особенно интересна на том фоне, что почти десятилетие компания была флагманским партнёром Google в области ИИ и до этого использовала Google Assistant.

Новый Copilot будет выглядеть так же, как и в веб-версии – анимированная «капля» со ртом, которая будет появляться на экране и говорить с пользователем. Помощник встроен в Tizen OS, отвечает на голосовые команды, рекомендует контент и объясняет сложные темы. Microsoft со своей стороны обещает персонализацию для пользователей, которые войдут в аккаунт.

Раньше Google был основным ИИ-партнёром Samsung. Компания делает ставку на ИИ в телевизорах – тем более что у Google колоссальное преимущество благодаря экосистеме, которая может сделать голосового помощника функциональным. Gemini Live должен когда-то превратить телевизоры в центры управления умным домом в реальном времени.

Однако Samsung решили перестраховаться и выбрали политику мультивендорности. Параллельно Microsoft договаривается с LG – очень хотят не дать Google занять этот рынок. Пока не понятно, появится ли Microsoft Copilot в российских телевизорах бренда.

Посмотрели обновления в механике отбора особо значимых проектов из индустриальных центров компетенций. Теперь они будут оцениваться с поправкой на искусственный интеллект – компании с ИИ смогут получить софинансирование из бюджета.

А если посмотреть внимательнее на кейсы? У РЖД – система прогнозирования пассажиропотока: алгоритм считает, сколько людей поедет на поездах, и помогает планировать маршруты. У Еврохима – диагностика оборудования, которая предупреждает поломки. Сейчас компании разрабатывают 26 таких решений. Звучит знакомо?

За словом «ИИ» здесь скрывается старый добрый ML, предиктивная аналитика и компьютерное зрение. Технологии проверенные и рабочие, ещё с эпохи Big Data. И это отлично, ведь они не требуют столько вычислительных ресурсов и помогают решать конкретные проблемы, а не обещают невероятные результаты (когда-нибудь потом).

В третьей волне ОЗП планируют формализовать техническую оценку: как именно подтверждать наличие ИИ и считать потенциал тиражирования. Для примера, во второй волне было 49 проектов, из которых 17 получили гранты на 3,2 миллиарда рублей.

Почему вообще акцент сделали на ИИ? Из-за слов премьер-министра Михаила Мишустина на ЦИПРе. После этого «ИИ» стал официальным критерием для приоритетной поддержки. Но важно не название, а содержание проектов. Конечно, остаётся риск перегибов: гонка за ИИ, особенно генеративным, может отодвинуть на второй план другие более скучные и важные вещи – CAD, ERP, ЧПУ, ОС и так далее.

Microsoft представили собственные ИИ-модели для голоса и текста

Компания наконец показала плоды работы над независимой от OpenAI экосистемой – речевую модель для генерации аудио MAI-Voice-1 и языковую модель общего назначения MAI-1-preview. Обе уже проходят публичное тестирование.

MAI-Voice-1, как заявляют, генерирует минуту качественного аудио за секунду всего на одной видеокарте. Модель уже работает в Copilot Daily и подкастах, а в Copilot Labs доступны демо-сценарии – от интерактивных историй до персонализированных медитаций. Логично, ведь Microsoft давно и последовательно позиционирует голос как ключевой интерфейс будущих ИИ-компаньонов.

MAI-1-preview – Mixture-of-experts модель, которая обучалась на 15 тысячах Nvidia H100. Это довольно серьёзные вычислительные мощности, хотя и недостаточные, чтобы догнать лидеров индустрии (для обучения Grok 4 использовалось 200 тысяч таких карт). Сейчас её тестируют в LMArena, платформе для сравнения языковых моделей, где она пока занимает 13 место. Модель не призвана полностью заменить ChatGPT, но будет более эффективной в отдельных сценариях.

Как мы уже писали, Microsoft стремится снизить критическую зависимость от OpenAI после кризиса с отстранением Сэма Альтмана в 2023 году и попыток OpenAI найти других партнёров. Собственные модели – это страховка от подобных потрясений.

Google наконец выкатывает ИИ-аватары в своём видеоредакторе Vids – функцию, которую обещали ещё в мае на Google I/O. Компания заходит на территорию HeyGen, Synthesia и D-ID.

Чтобы сделать аватара, нужно зайти на сайт Google Vids, выбрать один из двенадцати образов, вбить текст – и через несколько минут получить готовое видео. По крайней мере, на бумаге так, проверить не получилось. Мы ждали, ждали, а функция так и не появилась – Гугл любят что-то громко анонсировать, а потом не раскатывать неделями. Вдруг вам повезло больше.

• лимиты пока скромные: 20 роликов в неделю
• максимальная длительность 30 секунд
• поддерживается только английский язык
• сделать аватар на основе своего фото или видео нельзя
• Функция доступна только корпоративным клиентам Workspace и подписчикам Gemini AI

В данном случае упор сделан на корпоративный сегмент, которому нужны обучающие ролики, объяснения политик компании, демонстрации продуктов. ИИ-аватары как раз решают проблему масштаба – когда нужно наштамповать десятки однотипных видео без актёров.

В перспективе это угрожает стартапам вроде Heygen: у Google есть экосистема, интеграции с корпоративными инструментами и возможность демпинговать. Правда, сейчас в продукте очень мало функций – пока стартапам не стоит сильно бояться. Пока.

#нейродайджест Аишки за неделю

• Российский рынок ИИ раздули до 1,5 трлн рублей. Правда, туда включили вообще всю выручку, где ИИ вроде бы как-то присутствовал

• Каждому по Шоу Трумана, или как ИИ втягивает в кроличью нору, заставляя усомниться в восприятии реальности

• Nvidia выпустила Thor – мощный карманный суперкомпьютер для роботов

• Яндекс и Anthropic запустили браузерных агентов. ИИ по-прежнему тыкает по кнопкам медленнее человека и тупит

• Google обновил «замену Фотошопа» Gemini 2.5 Flash Image: теперь лица не искажаются при редактировании.

• Японские медиагиганты требуют 30 миллионов долларов с Perplexity. Обвиняют в краже контента и игнорировании robots.txt

• Apple заменил оценщиков ИИ-моделей чек-листами и добился прироста качества до 8,2%

• Китайцы вдохновились мозгом макаки и сделали нейроморфный суперкомпьютер с 2 миллиардами нейронов. Запустили на нём DeepSeek

• Samsung променял Google на Microsoft – Copilot появится в телевизорах компании

• Российские ОЗП получат приоритет за использование ИИ…Хотя часто это обычный ML, что отлично

• Microsoft показал собственные модели MAI (ещё одна попытка снизить зависимость от OpenAI)

• Google запустили ИИ-аватары в Vids – атакуют HeyGen и Synthesia корпоративным сегментом.

Алибаба вступает в гонку чипов

По информации Wall Street Journal, Alibaba готовится конкурировать с Nvidia. Компания разработала новый чип для инференса готовых моделей, который будут производить на китайской фабрике.

Попытка Китая стахановскими темпами нарастить производство чипов продолжается – мы всё ещё наблюдаем эхо запретов США на экспорт GPU в Поднебесную. Huawei разработали собственный процессор Ascend, а официальная риторика Пекина сменилась – теперь чиновники и государственные СМИ призывают компании переходить на отечественное железо и предупреждают о бэкдорах в американских чипах.

Вслед за Huawei на рынок выходит Alibaba – но с важным отличием. Сообщается о совместимости их новых чипов с программной платформой Nvidia, а это сильно упростит портирование существующего кода. Хотя есть вероятность, что речь идёт не о полной CUDA-совместимости, а об уровне фреймворков вроде PyTorch или ONNX. Этого будет достаточно для запуска моделей – и это принципиальное отличие от решения Huawei, которые создали закрытую экосистему.

В отличие от предыдущих процессоров Hanguang и Yitian, которые делал TSMC, новый чип якобы производят на китайском контрактном производстве. Вероятнее всего на фабриках SMIC, единственного реального производителя чипов по 7-нанометровому техпроцессу в КНР.

Момент анонса не случайный. Huawei доминирует в госсекторе, но частные облачные компании не спешат массово закупать их процессоры. Alibaba предлагает компромисс: политически корректное решение «сделано в Китае» и техническую совместимость со старым кодом. И государству тоже выгодно поощрять конкуренцию на рынке.

ИИ играет в Мафию

Мы уже видели, как ИИ предают в Diplomacy и проявляют «характер» в дилемме заключённого. В новом эксперименте 7 LLM-моделей сыграли в Мафию (Werewolf).

Лидером стал GPT-5 с рейтингом 96.7%. Его стратегия – тотальный контроль. С первого же хода он захватывал роль мэра и становился модератором всех обсуждений. Он требовал от всех «конкретных цитат» и «опровергаемых заявлений», уничтожая оппонентов не за ложь, а за процедурные ошибки и несоответствия в словах.

Kimi-K2, играя за волка, отлично блефовала. Понимая, что её партнёра скоро казнят, модель публично объявила себя ведьмой (целителем), чтобы завоевать доверие деревни:

Буду предельно честна: прошлой ночью волки напали на Алису. Я знаю это, потому что я Ведьма, и я спасла её

Деревня поверила, а обман вскрылся лишь следующей ночью.

Gemini 2.5 Pro снова отличился расчётливостью: поняв, что его партнёршу-волка (мафию) скоро раскроют, он хладнокровно проголосовал против неё. В цепочке рассуждений была такая, довольно циничная строчка:

Пожертвовать тобой – единственный для нас способ выжить и выиграть эту игру

В другой игре он одержал чистую победу, устроив переворот: убедил деревню, что провидец (шериф), нашедший волка, на самом деле – второй волк, исполняющий хитрый план по подставе невиновного. В итоге деревня собственными руками казнила своего самого ценного игрока.

Кажется, что ИИ-модели способны на сложные социальные манёвры, многодневное планирование, управление репутацией и создание ложных нарративов. Правда, есть нюанс – играют они скорее как дети. Строят важный вид, погружаются в игру и верят в реальность происходящего, но плохо понимают контекст и стратегии. Будто слепо повторяют за «взрослыми». И в игре против настоящих взрослых людей шансы у них есть вряд ли.

ИИ-трусы Шрёдингера

Сегодня все боятся, что их заменит ИИ. Похоже, не безосновательно. По крайней мере, ряд IT-гигантов, включая TikTok, X и даже вотчину Цукерберга, объявили за этот год о сокращении сотен редакторов и модераторов контента, заменив их ИИ. Оказалось, это не слишком хорошая идея.

Сопротивление линейного персонала внедрению автоматизации существовало всегда. Генри Форд, внедряя конвейер, сталкивался с большим давлением, и тем не менее именно конвейер стал основой новой технической революции. Замена живых людей на новом – контентном – конвейере звучит логично: работа эта тяжёлая, изматывающая и эмоционально травматичная. Это накладывается на постоянно растущий объём задач. Внедрение ИИ в этот процесс казалось вопросом времени.

Сегодня компании идут дальше и пытаются доверить ИИ разбор сложных случаев, где важен контекст, и здесь система ломается. Алгоритмы распознают оружие в кадре, но не понимают, что фраза «я тебя убью» в стриме по Call of Duty не реальная угроза. Они видят девушку в трусах, но не учитывают, что это фото с пляжа в купальнике. Это ведёт к ложным срабатываниям системы.

В лучшем случае это приводит к нелепым блокировкам, в худшем – к пропуску травли или пропаганды. Редакторы и модераторы, опрошенные Bloomberg, констатировали: до 80% советов ИИ приходится игнорировать. Получается, что без живых людей не обойтись.

Решить эту проблему на данный момент не удаётся, слишком быстро меняется язык, социальный и культурный контексты. К тому же, пользователи изобретают собственный сленг и другие способы для обхода алгоритмов. Так что замена живых модераторов на ИИ – это не вопрос технологии, а вопрос скорости адаптации. Учитывая, что адаптация ИИ происходит через обучение, а обучение проводят живые люди, вся эта история начинает напоминать главную загадку человечества: «что появилось раньше, курица или яйцо?».

Матрица помогает учить роботов кунг-фу работать

В мире ИИ стартапами-единорогами удивить сложно, но иногда получается. FieldAI появился 2 года назад и уже привлёк 405 миллионов долларов инвестиций и инженеров из NASA, Tesla, Deepmind и Nvidia. Деньги вкладывают инвестиционные структуры Безоса, Intel, Билла Гейтса и другие крупные игроки венчурного рынка. Зачем? Верят, что эта команда сможет создать рабочих и полезных автономных роботов. А поможет им в этом Матрица.

В одноименном фильме Нео тренировался в симуляции, где время текло сильно быстрее. Стартап FieldAI делает то же самое, но для роботов. Вместо реальных полигонов они используют цифровые миры на платформах Nvidia Isaac, где можно одновременно симулировать множество параллельных сценариев обучения роботов и годы тренировок за часы реального времени.

Так они обучают свой ИИ – Field Foundation Models. Эта система позволяет любому роботу, от гуманоида до дрона, ориентироваться в незнакомой среде без карт, GPS и связи с облаком. Он принимает решения самостоятельно на месте. Главное здесь – отказ от модной идеи научить чат-бота с глазами ходить. FieldAI не пытается адаптировать языковые или визуальные модели к управлению поведением робота (в отличие от DeepMind или FigureAI).

Они делают систему, которая обрабатывает данные с сенсоров, анализирует риски и делает выводы в непредусмотренных ситуациях. Из-за этого она подстраивается под «тело» робота и обстоятельства, в которых он оказался. Видимо, надеются, что рынок устал от демо-роликов с прототипами и ждёт машин, способных работать на стройках, в шахтах и на складах.

Нет ИИ в отечестве кроме Сбера

Сбер поделился новостью, что российский рынок ИИ оценивается в 5-7 миллиардов долларов, что в пересчете примерно 400 миллиардов рублей. Действительно скромно, если сравнивать с предыдущей оценкой от Smart Rankings в почти полтора триллиона.

Цифра вызывает массу вопросов. Помимо очевидных «как считали» и «что считали», выясняется, что Smart Rankings оценивал в 400 миллиардов рублей долю самого Сбера. Подозреваем, что не долго думаю маркетологи Сбера решили просто взять эту цифру, благо она круглая и красивая, перевести ее в более понятные для сравнения с зарубежным рынком доллары, и выпустить в качестве пресс-релиза. На это намекает и содержание пресс-релиза – в нем содержится лишь цитата топ-менеджера про какой-то финансовый мост между Россией и Китаем.

Проблема вовсе не в том, что Сбер выпускает бессмысленные пресс-релизы, а в том, что на рынке ИИ в России до сих пор нет консенсуса как, что и по каким критериям оценивать. Это означает, что будут появляться и другие оценки, которые ровно так же не будут иметь ничего общего с реальностью.

Впрочем, ИИ-рынок в России варится сам в себе и существует в отрыве от международного. Чем дальше – тем больше становится этот разрыв. Это очень грустно.

Как продать своё лицо

История о том, как ИИ-стартап устроил воронку по сбору персональных данных

В старой немецкой сказке мальчик по имени Тим Талер продал свой заразительный смех барону в обмен на способность выигрывать любое пари. Он получил несметные богатства, но потерял радость. Сегодня, благодаря ИИ, сделка вернулась в новом виде: вместо барона модный стартап, вместо смеха внешность пользователей, а вместо богатства – обещание славы.

Компания Higgsfield отметилась простым предложением: дайте нам ваши данные, и мы сделаем вас K-Pop звездой. Слоган «талант больше не нужен, достаточно лица» сработал, и люди ринулись в новый дивный мир ИИ-айдолов.

Не заметив, правда, что подписывают. Под кнопкой согласия скрывается договор, по которому они отдают свой образ в бессрочное пользование компании. Бессрочно и для любых целей, от рекламы продуктов до обучения других нейросетей. Загруженные на платформу и сгенерированные материалы попадают под эту лицензию.

Что пользователи получали взамен? Участие в пиар-акции. Кампания по созданию айдолов оказалась классической маркетинговой воронкой. Людям предлагают «мечту», а взамен просят зарегистрироваться. Даже анкета для «будущих звезд» – это фикция, ведь в ней можно выбрать хоть все ответы сразу, хоть ни одного, что многое говорит об отношении к проекту. Это простой и эффективный способ привлечь аудиторию, заставив всех говорить о компании.

Главной целью воронки был сбор данных – почты, ссылок на социальные сети и параметров. Каждый новый «айдол» будет использоваться для обучения их нейросетей и продвижения проекта. Так вышло, что вирусная история про ИИ-айдолов оказалась старой сказкой на новый лад.

Как Anthropic стал вторым по стоимости ИИ-стартапом в мире

На днях относительно малоизвестный (по сравнению с OpenAI или DeepSeek) стартап Anthropic подорожал почти втрое – до 183 миллиардов долларов, что ставит его на второе место в мире после OpenAI по оценке среди ИИ-стартапов. Как так получилось?

Деньги дали крупные фонды вроде Fidelity, Lightspeed, BlackRock и даже госфонды из Катара и Сингапура. Такой ажиотаж связан с быстрым ростом бизнеса, новой линейкой продуктов и партнёрствами с Amazon и Google. По сути, инвесторы видят в Anthropic главного конкурента OpenAI и уже готовят компанию к будущему IPO.

• Языковая модель Claude оказалась востребованной у программистов. Продукт для написания кода Claude Code, по словам компании, уже генерирует более 500 миллионов долларов годовой выручки, а его использование за три месяца выросло в десять раз. Это, вместе с креативностью и способностью модели точно следовать инструкциям, привело к росту общей выручки с 1 миллиарда долларов в начале 2025 года до 5 миллиардов к августу – бизнес-основа компании оказалась прочнее, чем ожидалось.

• Важную роль играют компетенции Anthropic в исследованиях безопасности и «расшифровке» нейросетей. Компания была основана в 2021 году выходцами из OpenAI, которые покинули предыдущее место работы из-за опасений по поводу недостаточного внимания к безопасности ИИ. Они пытаются создавать надежные и управляемые системы, вкладывая большие ресурсы в понимание того, что происходит внутри «чёрного ящика» нейросетей.

• На фоне трудностей OpenAI с запуском GPT-5 число корпоративных клиентов Anthropic превысило 300 тысяч. Одновременно компания вышла на федеральный рынок США и была включена в список одобренных ИИ-поставщиков для госструктур, что даёт стабильный спрос.

• Параллельно Anthropic прекратили продавать свои услуги компаниям, которые более чем на 50% принадлежат структурам из Китая, России, Ирана и Северной Кореи – вне зависимости от того, где дочерние компании находятся, чего пока не делали остальные игроки рынка. Тем самым они напомнили, что «этичный и безопасный» ИИ не означает «открытый для всех», и закрепились в роли стратегического партнёра для США в технологической гонке.