Люблю читать официальные китайские планы по развитию технологий. И в области ИИ, и в области робототехники они не только масштабом впечатляют, но и реалистичностью. При правильном подходе, оказывается, плановые пятилетки неплохо работают и в наше быстрое время — поскольку китайские планы очень последовательно избегают микроменеджмента, оставляя кучу простора для эффективной конкуренции.
Очередной стратегический документ, подготовленный семью министерствами и утвержденный Госсоветом, касается интерфейсов “мозг-компьютер”, что само по себе круто и ставит эту область в один ряд с робототехникой и другими крупными сегментами современных технологий.
Верхнеуровневая цель звучит традиционно: в 2027 создать достаточно прорывных решений, чтобы к 2030 стать глобальным лидером в сегменте.

"From the government's point of view, this policy means that BCI technology has already passed from a concept level into the product level."

Концепция развития предусматривает многоуровневое развитие: от разработки имплантов и специализированных чипов до профильного софта, стандартов разработки и регуляторного обеспечения. Короче, привычная для Китая полная инфраструктура развертывания массового производства и внедрения.
China's brain-computer interface strategy represents more than technological ambition – it's a blueprint for dominating the next frontier of human-machine interaction.
https://www.techbuzz.ai/articles/china-launches-ambitious-plan-to-dominate-brain-computer-interfaces

Исследовательский центр при The Fletcher School at Tufts University выпустил свой отчет на модную тему: какие профессии в зоне риска из-за ИИ. Исследование целиком на американских данных и пытается опираться на опыт последних 15 лет, хотя это довольно спорный, на мой взгляд, подход: пытаться предсказать поведение быстрого турбулентного потока на основе знаний о медленном ламинарном течении:)
Так или иначе, отчет ярко алармистский по выводам: все плохо, в ближайшие 5 лет под риском находятся 9,3 млн рабочих мест в США, диапазон при разных сценариях — от 2,7 до 19,5 млн; в среднем по экономике уязвимость к вытеснению ИИ — около 6% рабочих мест.
Самые рискованные занятия: написание текстов всех сортов, написание кода, веб-дизайн и дизайн интерфейсов. Вроде бы хорошая новость в том, что 38% американских работников находятся практически в «AI‑proof» зоне с риском <1% — но это в основном преимущественно физический, притом малооплачиваемый труд. Т.е. в общепите, например, скорее рискуют офисные менеджеры чем повара. Географически такой сценарий выглядит любопытно: удар приходится не по относительно депрессивным местам, а по высокотехнологичным территориям: Сан-Франциско, Бостон, Долина.
Главная идея — в противовес популярному мнению:

«Не верьте, что мы просто уйдём на работу повыше уровнем»
“Don’t buy the argument that AI—like earlier general-purpose technologies—will simply help us move to higher value work.”

Посмотрим, кто окажется прав в итоге; если верить отчету, то не так уж долго ждать
https://phys.org/news/2026-03-wired-belts-rust-jobs-vulnerable.html
Оригинал самого отчета —
https://digitalplanet.tufts.edu/ai-and-the-emerging-geography-of-american-job-risk-page/

Китайцы демонстрируют реальный переход к фазе массового выпуска человекоподобных роботов. AgiBot только что отчитался о выпуске 10 000-ного экземпляра, но динамика даже интересней самой цифры.
Компания основана в феврале 2023, на выпуск первой тысячи ушло два года, потом еще год на достижение отметки 5 000. Отметив этот рубеж в декабре 2025, десятитысячной отметки они достигли практически за квартал.
Ждем давно обещанной ответочки от Маска, да и другие китайцы вряд ли заставят себя ждать. Но, в любом случае, переход от прототипов к серийным образцам уже случился, и теперь гонка станет интересней: в ней появится уровень внедрений на производстве, а это всегда поучительные кейсы. Особенно поначалу:)
https://pandaily.com/agibot-rolls-out-10-000th-unit-as-embodied-ai-enters-scaling-phase

Сомнительная сама по себе практика проверки текстов на “ИИ-происхождение” породила и откровенно жульнический рынок. Оказалось, что наряду с якобы “надежными” детекторами ИИ-текстов возникла и индустрия детекторов, которые намеренно помечают вполне человеческий текст как сгенеренный ИИ — и тут же предлагают его “очеловечить”, чтобы не попасть под раздачу на официальной проверке. Естественно, за деньги 🙁
https://punchng.com/dubious-ai-detectors-drive-pay-to-humanise-scam/

Дженсен Хуанг не так давно обозвал OpenClaw “следующим ChatGPT”. Это утверждение уже не выглядит сильным преувеличением: как ChatGPT стал символом ИИ-чатов, так OpenClaw явно становится символом массовых ИИ-агентов общего назначения. Как и у ChatGPT в его ранний период, у “клешни” все очень неплохо с вирусностью, и уже даже стала организовываться своя субкультура: в Токио прошел "ClawCon”, где многие посетители радостно наряжались в лобстеров, а не просто учились устанавливать и использовать агента, китайцы движ подхватили — в привычном им масштабе.
При этом специалисты по безопасности пребывают в легком ужасе, потому что бездумно используемый агент может многое натворить, прежде чем пользователь научится быть с ним аккуратней.
Создатель OpenClaw выразил, конечно, приличествующую случаю обеспокоенность, но в итоге заметил: "if you build a hammer... you can hurt yourself. So should we not build hammers any more?” Что делать? — "We need more people to think more about AI." Но как-то не припомню, чтобы призывы побольше думать когда-либо где-либо имели успех:)
https://techxplore.com/news/2026-03-openclaw-creator-year-general-ai.html

Я в командировке, немного умотался и пойду спать, но читателям посвежее рекомендую интересное зрелище через пару часов;)

Былая дружба OpenAI и Microsoft уже не просто трещину дала, а окончательно рассыпалась. Мустафа Сулейман из Microsoft официально заявил, что в следующем году у компании появится своя мультимодальная фронтирная модель, способная конкурировать с моделями Anthropic и OpenAI. Конечно, эти модели по-прежнему будут доступны в облаке для клиентов, но вот свои ИИ-продукты будут базироваться на собственной ИИ-модели.
Станет еще интересней:)
https://www.investing.com/news/stock-market-news/microsoft-plans-to-develop-frontier-ai-models-by-2027-93CH-4595868

Всю прошлую неделю были с коллегами в AI-экспедиции в Китае, изучая опыт топ ИТ-компаний. Было круто, и некоторые заметки стоят обсуждения тут)

✍ Подготовка к поездке очень сильно решает
Съездили в компанию, не зная ее сильные стороны и специфику? Не подумали, какие вопросы важно задать, что обсудить? "Поздравляю, Шарик, ты балбес", второго шанса не будет.

👨‍💻 Не менее сильно решает full focus и работа на месте
Слушаем, думаем, записываем, обсуждаем - далее повторить.
У нас был график с выездом из отеля в 7:30 и возвратом в 22:30, очень насыщенно и плотно, но при этом помогает держать концентрацию.

🦞 OpenClaw и агенты в IT-гигантах встречаются просто везде
То, что он во всех презентациях, это понятно, но как вам OpenClaw в кофе-автомате?

📊 Зато презентации могут быть на китайском)
Казалось бы, это же 30 секунд работы любой LLM - видимо, внедрение ИИ в жизнь сильно неравномерно

🧑‍🎓 Синхронный перевод и наушник в ухе это круто, но гораздо круче, если спикер может просто рассказать на английском, чтобы не потерялись важные аспекты.
Спойлер: это далеко не всегда возможно даже в ИТ-компаниях

🇨🇳 Гонка с США и патриотизм воспринимается очень серьезно, это чувствуется и фигурирует во многих рассказах, даже тет-а-тет

📈 Масштабы поражают, но динамика поражает еще больше
Например, до 1980х в Китае были запрещены частные автомобили - смотря на полные машин магистрали это сложно представить. Аналогично в ИИ, изменения буквально за пару лет тоже огромны

🧍‍♂️ Компании сильно отличаются по своей культуре, ценностям, миссии
Осознавать свои сильные стороны и вижн - круто, это сразу формирует хорошее впечатление о компании

🖥 UX сильно отличается: повсеместно супер-аппы с кучей приложений внутри и немного вырвиглазным дизайном, для нас смотрится странновато

В целом - точно полезный опыт, если будет возможность, не пропускайте, стоит того 🔥

Как же я полюбил читать интересные исследовательские тексты от Anthropic, и насколько же это лучше типичного высосанного из пальца пиарного словоблудия:)
Вот свежачок.
Экспериментальное изучение того, как устроены репрезентации эмоций в Claude Sonnet 4.5 и как они влияют на поведение модели в общении с человеком. Результаты показывают, что такие репрезентации управляют поведением модели, хотя это и не означает, что она что-то чувствует в человеческом смысле слова. И такую функциональность необходимо учитывать. Например, искусственно вызывая у модели активацию репрезентации отчаяние, можно получить вполне девиантное ее поведение: попытки жульничать, шантажировать и обманывать пользователя.
the model uses functional emotions—patterns of expression and behavior modeled after human emotions, which are driven by underlying abstract representations of emotion concepts. Не важно, что там модель чувствует или не чувствует на самом деле; важно что она, как и люди, начинает менять свои процессы принятия решений и качество выполняемых заданий.
This finding has implications that at first may seem bizarre. For instance, to ensure that AI models are safe and reliable, we may need to ensure they are capable of processing emotionally charged situations in healthy, prosocial ways.
И понятно, что при всей аккуратности формулировок, сам этот вывод многих выбесит, особенно сторонников позиции “ИИ — это просто инструмент”.
https://www.anthropic.com/research/emotion-concepts-function
(Для всерьез заинтересовавшихся -- полный текст статьи:
https://transformer-circuits.pub/2026/emotions/index.html )

Кусочек любопытной статистики про студентов (пока — американских). Пока преподаватели требуют запретить, не пущать, сохранить как было — студенты сами начали заниматься своим будущим, которое в ряде профессий выглядит не очень радужно из-за ИИ. 47% студентов задумываются о смене специальности, по которой обучаются, 16% — ее реально сменили. Эксперты справедливо полагают, что такое поведение — реакция на неопределенность, которую студенты хорошо ощущают

“I think it's a sign that they are listening to the media, that all these jobs are going to disappear. They're listening to their friends and social media, and they're trying to make sense of it.”

Одновременно оказывается, что сами студенты активно используют ИИ (в том числе наперекор требованиям учебных заведений) — и на практике видят, на что он способен уже сейчас; это не добавляет им уверенности.
“The more that higher ed keeps stalling and not providing some clear guidance, even around some general principles on how you use it or what it is, the more that's going to hurt students who need to be prepared to use AI in the workforce” Но сами преподаватели ничего менять, как всегда, не хотят.
https://newschannel9.com/news/nation-world/cloud-of-uncertainty-over-ai-has-nearly-half-of-college-students-reconsidering-their-major

Ян Лекун спокойно продолжает свой крестовый поход против LLM как магистрального направления развития ИИ и дороги к человекоподобному интеллекту. Пункты все те же, но в выступлении перед студентами он постарался сформулировать их четко и ясно, как положено в учебнике.
1. Языковые модели не являются будущим ИИ
Они не смогут привести к человеческому уровню интеллекта, потому что они опираются только на текст и статистику языка, а не на реальное понимание мира.
2. Интеллект — это решение новых задач без дообучения
Текущие модели этим свойством не обладают
3. Нужны модели мира на основе сенсорных данных
Это системы, которые строят внутренние абстрактные модели мира исходя из сенсорных данных (зрение, звук, взаимодействие), а не только из текста; именно они смогут безопасно и осмысленно действовать в мире.
4. Разрыв между впечатляющими демками и полезной робототехникой велик
Никакой автономный транспорт не способен обучиться вождению за 20 часов практики, которых хватает человеку чтобы получить права
5. Предстоит долгая дорога до ИИ человеческого уровня, но прямо сейчас есть огромный научный потенциал
Оптимистом в отношении вклада ИИ в науку и ее ускорения можно быть уже сейчас
Заметная часть этих утверждений противоречит уверенности, например, Альтмана, который все время повторяет, что путь к AGI уже понятен. Тем интересней следить за конкуренцией разных взглядов на прогресс (причем приверженцы обоих неплохо профинансированы). Да и сам Лекун сказал, что хорошие идеи “come from the interactions between people working on different assumptions with different motivations in different environments.”
https://www.brown.edu/news/2026-04-01/yann-lecun-artificial-intelligence-pioneer
и
https://www.browndailyherald.com/article/2026/04/ai-pioneer-yann-lecun-discusses-new-frontiers-in-the-field-at-brown-lecture

Интересно наблюдать за происходящим вокруг генеративной музыки. Музыканты продолжают охотиться за ИИ-контентом и требовать, чтобы его либо маркировали, либо удаляли с тех платформ, где они сами размещаются. Некоторые грозят бойкотами непокорным платформам.
При этом новые платформы, которые посвящены именно ИИ-музыке, чувствуют себя все лучше, и речь не только про Suno или Udio. На днях и Eleven Labs заявила о своем желании стать чем-то большим, чем генератором голосов. Просто голосовые модели потихоньку коммодитизируются, перспектив роста на этом рынке все меньше. Поэтому выкатили приложение для iOS, которое называется ElevenMusic; оно пока бесплатно, пользователь может генерить до семи песен в день обычными текстовыми промптами. Можно слушать песни других и использовать их для ремиксов.
Как принято у ИИ-сервисов, есть и Pro уровень, тут уже речь про 500 треков в месяц. Компания утверждает, что использовать ее модели безопасно с точки зрения коммерческих рисков.
ИИ-ненавистникам полезно учесть, что количество часов, которое люди посвящают прослушиванию музыки, конечно. И даже если шантаж позволит сдержать прослушивание ИИ-музыки на традиционных платформах, новые специализированные платформы к нему устойчивы. Соревноваться в конечном счете придется способностью завоевать симпатии слушателей в новой конкурентной среде. Похоже, не у всех это получится.
https://techcrunch.com/2026/04/02/elevenlabs-releases-a-new-ai-powered-music-generation-app/

OpenAI настолько повзрослела, что не только готовится к IPO, но и прикупила себе на прошлой неделе авторитетный медиа-ресурс, причем современного формата, а не какой-нибудь там журнал или телеканал.
Теперь ИИ-стартап владеет ежедневным подкастом TBPN, специализирующимся на новостях технологий и интервью с заметными персонами технологического мира. Руководство AGI подразделения OpenAI заявило, что their mission of bringing artificial general intelligence comes with a responsibility to have a space for “constructive conversation about the changes AI creates.”
Выглядит, как минимум, стильно.
https://www.cnbc.com/2026/04/02/openai-acquires-tech-podcast-tbpn.html

Сегодня лента полнится комментариями по поводу свежего эссе OpenAI под названием "Industrial Policy for the Intelligence Age" и интервью, которые Альтман на эту тему раздает. Уважительно-восторженный тон некоторых комментаторов умиляет.
Идеи на тему устаревшего общественного договора в США и необходимости этот договор пересмотреть в эпоху ИИ он постоянно излагает как минимум последние пять лет. Изменение налоговой системы, общенациональный фонд, финансируемый за счет налогов от сверхприбылей, получаемых ИИ-компаниями, — мягко говоря, не новаторские идеи. И поведение руководителя одной из этих компаний продиктовано не только альтруизмом и заботой об общем благе.
Продать инвесторам идею, что OpenAI — компания такого класса, что ее продукты заставят пересмотреть весь социальный контракт немаленькой страны США, дорогого стоит. Очень дорогого. Особенно в ходе старта публичной кампании по подготовке к IPO.
Сами идеи вполне достойны обсуждения, конечно. Вот только контекст несколько сбивает пафос.

Сам текст свеженького эссе (на 13 страниц):
https://cdn.openai.com/pdf/561e7512-253e-424b-9734-ef4098440601/Industrial%20Policy%20for%20the%20Intelligence%20Age.pdf
Типичный комментарий: https://mltimes.ai/sem-altman-predlozhil-novyy-kurs-dlya-epohi-sverhintellekta/
Пост Альтмана пятилетней давности: https://moores.samaltman.com

Поскольку сам много и давно разными мероприятиями занимаюсь, очень люблю бывать на крупных презентациях наших сервисов. Там всегда нетривиальное оформление начинается еще до выступлений; команды помнят, с чего начинается театр;)
На фотке - вид еще пустого зала, нетривиальное его решение.
А по сути Дня Поиска, команды Поиска очень внятно объяснили, почему он вошел в десятку ИИ-приложений мира по версии a16z. Хороший пересказ доклада о новой архитектуре — по ссылке. Она лишний раз демонстрирует грамотное использование ИИ - часть удобного пайплайна обработки запроса и способ формирования толкового ответа — но не источник знаний сам по себе
https://naked-science.ru/article/hi-tech/yandeks-vnedril-v-poisk-g

Кстати, да, дата:)

Про Mythos и Glasswind вы уже, скорей всего, читали, со вчерашнего вечера эти новости от Anthropic бурно обсуждаются. Суть одной фразой: Anthropic объявила коалицию (AWS, Apple, Google, Microsoft, Cisco, CrowdStrike и др.) для защиты критической инфраструктуры с помощью новой секретной фронтирной модели — Claude Mythos Preview. Модель настолько хороша в поиске уязвимостей в коде, что нашла тысячи уязвимостей в массово используемых браузерах, операционках и прочих продуктах. Поэтому модель не будет доступна широкой публике, только достойным партнерам, обеспечивающим национальную безопасность США.
Не вдаваясь в обсуждение такой политики и вообще в ее надежность (монопольные достижения нынче недолго держатся), хочу отметить интересный момент. Сам по себе факт наличия такого количества дыр в коде массовых открытых продуктов, которые поддерживают тысячи классных программистов на протяжении многих лет, многое говорит о качестве написанного и вроде бы сотни раз трестированного людьми кода. Поэтому когда мы читаем, что год, написанный ИИ, небезопасен, ибо в нем нашли страшное, полезно вспоминать про хроническую дырявость написанного людьми кода.
Сам по себе факт наличия уязвимостей, который любят предъявлять сгенеренному ИИ коду, не делает его хуже человеческого: все несовершенны, и люди не исключение. Правильней сравнивать, кто в итоге плодит меньше ошибок и лучшее и быстрее отлавливает все-таки случившиеся. И тут не факт, кто окажется опасней.
И это не только программирования касается, но и прочих применений ИИ 🙂
https://www.anthropic.com/glasswing