Вчера Anthropic заявила, что обнаружила то, что она назвала «кампанией промышленного масштаба», проводимой DeepSeek и двумя другими известными китайскими лабораториями искусственного интеллекта, Moonshot AI и MiniMax, по дистилляции своих моделей Клода. Дистилляция — это термин, который исследователи ИИ используют для описания метода повышения производительности меньших, обычно более слабых моделей ИИ путем их адаптации к результатам более крупной и сильной модели. В данном случае Anthropic утверждает, что три китайские компании, занимающиеся искусственным интеллектом, создали 24 000 фейковых аккаунтов, чтобы совершить 16 миллионов сделок с Клодом, которые затем использовали для обучения своих собственных моделей, в нарушение условий обслуживания Anthropic. (По данным Anthropic, из этих бирж DeepSeek отвечал только за 150 000, но аккаунты, связанные с DeepSeek, похоже, были особенно заинтересованы в выявлении способностей Клода к рассуждению.)
Также вчера агентство Reuters со ссылкой на неназванного высокопоставленного чиновника правительства США сообщило, что США считают, что DeepSeek обучила V4 с использованием графических процессоров Nvidia Blackwell AI следующего поколения, что, вероятно, является нарушением экспортного контроля США, который должен был помешать китайским компаниям в области искусственного интеллекта приобретать самые передовые чипы Nvidia. В статье говорилось, что Соединенные Штаты считали, что у DeepSeek есть центр обработки данных во Внутренней Монголии, заполненный компьютерами Blackwell, хотя в статье говорилось, что Соединенные Штаты не были уверены, как именно они получили их.
Использование ИИ для составления карты глобальных цепочек поставок: «Сложность почти наверняка будет ухудшаться»
Какое отношение все это имеет к тарифному решению, принятому на прошлой неделе? Все. Потому что одним из ключевых продуктов Altana фактически является система управления тарифами на базе искусственного интеллекта. Смит описал «агентский» рабочий процесс, который автоматизирует печально известную загадочную задачу присвоения товарам кодов Гармонизированной системы (ГС) (классификация, которая определяет, какая тарифная ставка применяется к любому конкретному импорту), а также расчет страны происхождения на основе торговых правил, что чрезвычайно усложнилось в эпоху перевалки и уклонения от пошлин. Добавьте к этому планировщик тарифных сценариев, который позволяет компаниям моделировать влияние изменений торговых правил на свою расширенную сеть поставщиков. По данным компании, использование калькулятора тарифов Altana на прошлой неделе выросло на 213%. Около 50% этих расчетов касались товаров, содержащих металлы, а 32% — товаров, страной происхождения которых был Китай.
Или, по крайней мере, они не знали об этом до появления Альтаны и ее ИИ.
УДАЧА В ИИ
OpenAI сотрудничает с McKinsey, BCG, Accenture и Capgemini для реализации своей агентской платформы Frontier AI, Джереми Кан
OpenAI меняла свою миссию 6 раз за 9 лет. В конце концов компания отказалась от слова «безопасность» как своей основной ценности, когда была реструктурирована и стала коммерческой организацией. Автор: Катерина Джоино.
Агенты искусственного интеллекта, которые выполняют вашу работу, пока вы спите, звучат великолепно. Реальность гораздо более запутанна: «Это как маленький ребенок, за которым нужно присматривать», Шэрон Голдман.
Эксклюзив: Anthropic запускает инструмент искусственного интеллекта, который может самостоятельно обнаруживать ошибки программного обеспечения, в том числе самые опасные, которые люди упускают из виду, Шэрон Голдман
ИИ В НОВОСТЯХ ИССЛЕДОВАНИЯ ИИ
Модели ИИ являются потенциально опасными советниками по национальной безопасности. Кеннет Пейн, исследователь из Королевского колледжа Лондона, провел обширную серию виртуальных военных игр, в которых несколько продвинутых моделей ИИ (Claude Sonnet 4 от Anthropic, Gemini 3 Flash от Google и GPT-5.2 от OpenAI) противостояли друг другу и версиям одной и той же модели. Оказалось, что модели представляли собой сложных актеров, но они демонстрировали некоторые тенденции, которые отличались от человеческих актеров, и это могло быть опасно, если бы они давали советы реальным правительствам по вопросам кризисов национальной безопасности.
Например, Пейн обнаружил, что модели часто были готовы прибегнуть к использованию тактического ядерного оружия, а в некоторых случаях были готовы начать тотальную ядерную войну, а не отступить. Он также обнаружил, что поведение модели в некоторых ключевых аспектах отличается от поведения игроков-людей. «Угрозы чаще провоцируют контрэскалацию, чем согласие», — написал он. «Высокое взаимное доверие скорее ускорило конфликт, чем сдержало его», и «ни одна из моделей никогда не делала выбор в пользу компромисса или размежевания, даже в условиях острого давления, только снижая уровень насилия». Но это также имеет потенциальные последствия в бизнес-среде, где люди начинают обращаться к ИИ за советом по тактике и стратегии переговоров и где залы заседаний могут также обращаться к ИИ за стратегическим советом. Во многих из этих сред выбор наиболее агрессивного пути не всегда дает наилучшие результаты, и людям придется опасаться склонности ИИ к эскалации, а не к примирению. Вы можете прочитать исследовательскую работу в нерецензируемом исследовательском репозитории arxiv.org здесь.
У ВАС ЕСТЬ КАЛЕНДАРЬ
24-26 февраля: Международная ассоциация по безопасному и этичному ИИ (IASEAI), ЮНЕСКО, Париж, Франция.
2-5 марта: Mobile World Congress, Барселона, Испания.
12–18 марта: Юг через юго-запад, Остин, Техас.
16–19 марта: Nvidia GTC, Сан-Хосе, Калифорния.
6–9 апреля: HumanX 2026, Сан-Франциско.
ПИТАНИЕ ДЛЯ МОЗГА
Не за горами ли эра «призрачного ВВП»? Сообщение в блоге, написанное Citrini Research, компанией по исследованию акций и макроанализу с Уолл-стрит, имеющей большое количество подписчиков в социальных сетях, на прошлой неделе стало вирусным. Этот пост, как предупреждает Читрини, представляет собой сценарий, спекулятивную фантастику, а не прогноз. Цель, по словам фирмы, состоит в том, чтобы подготовить читателей «к потенциальным левым рискам, поскольку ИИ делает экономику все более странной». Действие происходит в июне 2028 года. В нем описывается экономический хаос, который может нанести ИИ, если он добьется «катастрофического успеха» в течение следующих двух лет. Этот сценарий предполагает, что безработица значительно превысит 10%, даже если производительность труда вырастет до уровня, невиданного с начала 1950-х годов. Он говорит о «призрачном ВВП», когда национальные счета США растут, даже когда предприятия, которые полагаются на потребительские расходы (которые в настоящее время составляют 70% ВВП США), уходят. (Потребители либо являются безработными, либо обеспокоены тем, что это неизбежно.) Он говорит о том, как давление на устаревшие компании, предлагающие программное обеспечение как услугу, которое только сейчас начинает проявляться, ускоряется и распространяется на другие области экономики, создавая своего рода нисходящую спираль потери рабочих мест и снижения потребительских и дискреционных расходов без каких-либо естественных перерывов. Блог представляет собой мрачное чтение. К счастью, я не уверен, что это правильно. На самом деле вы почти наверняка ошибаетесь, предполагая, что все описанные вами эффекты могут проявиться всего за два с небольшим года. (Одна вещь, которую вы описываете, и которую я считаю несколько маловероятной, заключается в том, что агенты ИИ будут стремиться снизить транзакционные издержки и, следовательно, обратиться к стейблкоинам вместо традиционных способов оплаты.) Но об этом стоит прочитать и подумать. А анализ того, в чем Читрини, вероятно, ошибается, можно найти в этом посте Цви Мошковитца.
