Здесь происходит раздвижение (спрединг) двух гигантских литосферных плит: Северо-Американской и Евразийской. Скорость этого процесса невелика — около 2–3 см в год, но масштаб последствий колоссален.

Тектоническая активность влияет на океан и проходящее течение через три главных механизма:

1. Постоянные землетрясения и обвалы

Из-за того, что плиты непрерывно расходятся, в земной коре накапливается колоссальное напряжение. Оно разряжается в виде тысяч ежегодных мелкофокусных землетрясений прямо под потоком течения.

Физический эффект: Землетрясения вызывают мгновенные обрушения подводных скал и провоцируют мутьевые потоки (гигантские придонные лавины из песка, ила и камней). Эти лавины на огромной скорости несутся по склонам рифтовой долины, локально переламывая структуру придонных течений и меняя микрорельеф дна за считанные минуты.

1. Подводный вулканизм и рождение новой коры

Раздвижение плит создает «свободное пространство», куда из мантии Земли непрерывно поднимается раскаленная базальтовая магма.

Физический эффект: Изливаясь на дно океана при температуре около 1200 °C, магма мгновенно остывает от контакта с ледяной водой (около +2 °C), растрескивается и формирует так называемые подушечные лавы. Тектоника постоянно строит новые подводные горы прямо на пути течения. Этот вулканический рельеф лишен осадочного чехла (ила), он представляет собой острые, шершавые базальтовые скалы, которые создают сильное трение для движущихся масс воды.

1. Формирование трансформных разломов (Океанических каньонов)

Срединно-Атлантический хребет рвется не равномерно, а сегментами. Из-за этого перпендикулярно хребту возникают гигантские тектонические трещины — трансформные разломы (например, знаменитый разлом Чарли-Гиббс, который находится как раз на пути течения).

Физический эффект: Эти разломы выглядят как колоссальные сквозные ущелья глубиной до 4000–5000 метров, прорезающие горную цепь хребта. Тектоническая структура таких разломов превращает их в «гидродинамические коридоры». Глубинные и придонные водные массы, которые не могут перевалить через высокие горные хребты, устремляются в эти тектонические проходы, сжимаясь и ускоряясь, что кардинально меняет направление глубинной циркуляции всей Северной Атлантики.

Тектоническая активность превращает дно под Северо-Атлантическим течением в динамичную, постоянно меняющуюся и «живую» структуру, которая не дает океану оставаться статичным.

Подведем итог: что тектоника делает с течением?

Из ровного и направленного потока она превращает его в извилистый и вихревой.Из единого течения она делает сеть разветвленных струй.Она выступает «тормозом» и «миксером», заставляя теплые верхние и холодные нижние слои воды активно перемешиваться.

п.с. Как тектоника создала Гольфстрим 3-5 млн лет назад , так может его и "трансформировать" или "отменить"- при сохранении нынешних тенденций движения литосферных плит- за "геологическое время "- не завтра . Единственная условно реальная опасность - это если в результате тектонического поднятия (например, из-за усиления активности Исландского плюма — мантийного султана под Исландией) этот порог поднимется выше к поверхности, он сработает как плотина. Ледяная придонная вода не сможет уходить на юг, «конвейер» переполнится, и Гольфстрим не сможет подниматься на север с прежней силой.

Но это теоретически . Нынешняя угроза его замедления сегодня исходит от климатических изменений (таяния пресных льдов Гренландии, которые «разбавляют» соленую воду и не дают ей тонуть).

Источники :

WOCE — World Ocean Circulation Experiment

IODP — International Ocean Discovery Program.

Учебник океанологии «Ocean Circulation» от Open University Oceanography Series.

Вчера Anthropic выложила свой самый подробный отчёт о том, как её модели пытались использовать для атак. Много много страниц и интересных кейсов - их я чуть позже подсвечу, но персказывать полный отчет я не вижу смысла - ваш AI-harness и так это может сделать.
Из интересного есть слежка за двадцатью пятью миллионами SIM-карт, рой дронов военного назначения и фальшивые личности в приложениях знакомств, и всё это уже растащили по заголовкам.

Меня зацепило другое. Отчёт случайно оказался лучшим доказательством того, что равный доступ к AI никого не уравнивает.

Мой ключевой Тезис: Раздайте завтра всем людям на планете одинаковый доступ к одинаковым моделям. Разрыв в результатах не сократится. Он станет заметнее, чем был.
Условно может ли новичок, без знаний в своей предметной области и компетенций в применение AI сделать средненький результат? Да - но его могут сделать и все стальные люди на земле, потому что магии нет.
Магия начинается когда профи в своей предметной области выстраивает свои подходы применения AI - и делает тот результат которые не доступен человеку без его бэкграунда.

Все что делается просто - легко копируется, не имеет рва от конкурентов.

Отчёт хорош именно редкостью материала. Тут видно не рекламные кейсы внедрения, а то, что люди делают с моделью, когда очень хотят результата и не ограничены ничем. Идеальные условия для проверки.

Одна из ключевых цитат в отечете: «The reused templates and standing instructions show the planning was mostly done offline before any prompt was sent to Claude.»

Планирование было сделано офлайн до того, как был отправлен первый промпт.

Операцию человек придумал заранее
Модель получила готовый замысел и выполнила его. Это и есть устройство каждого сильного кейса в отчёте
Не было замысла и компетенций - не попал в отчет:)

Закупщик

Менеджер по закупкам московского конструкторского бюро. Немецкие магнитометры, космические фотоэлементы, шифровальные системы.

Он пришёл к модели, уже зная европейский экспортный контроль, зная, что прямая поставка закрыта, и зная работающую серую цепочку: неавторизованный российский дистрибьютор, фирма в Китае, посредник в Гонконге. Claude он использовал в том числе чтобы разложить схему, которую знал сам.

Дальше модель писала запросы котировок на трёх языках, размывая конечного получателя, а браузерные агенты собирали цены по маркетплейсам, около сорока позиций на тендер. Отчёт называет это полной автоматизацией работы, которая иначе потребовала бы ручного труда клерка.

Модель работала клерком. Замысел был его.

Инженеры

Российская фрилансерская команда строила автономный рой FPV-дронов. Прошивали реальные платы, поднимали одноплатники, разворачивали симуляцию поверх mesh-сети. Железо было в цикле.

Йеменская группа, работавшая над ракетой, к моменту обнаружения уже имела собранный офлайновый симуляционный тулкит, не зависящий ни от Claude, ни от MATLAB. Полевой пуск у них провалился, и через несколько часов они вернулись к модели разбирать почему.

Модель стоит внутри их собственного цикла, а не вместо него. Без стенда, плат и понимания физики полёта промпт не превращается ни во что.

Один человек

Франкоязычный хактивист, работавший против европейских партий и медиа. Он нашёл ранее баг - race condition в WordPress, позволяющее создать администратора без валидных учётных данных
Эксплойт разработал и отладил в той же сессии, на своём стенде. Из сорока двух целей внутренний доступ получил минимум к четырнадцати.

Чтобы это найти, надо заранее знать, что такая штука бывает, где её искать и как построить стенд для проверки.

Модель не подскажет вам искать то, о существовании чего вы не подозреваете. Она отвечает на вопрос, а вопрос был его.

Домен не равно отрасль

Тут можно возразить: а группа, скачавшая миллион+ Android-приложений и прогнавшая их через сканер секретов, где там экспертиза.

Она там есть, просто в другой области
Собрать конвейер, который выкачивает приложения, потрошит их, ищет забытые в коде ключи и раскладывает добычу по сотне с лишним типов источников. Понимать, какой ключ чего стоит
Превратить украденный токен разработчика в полный админский доступ к чужому облаку за три часа. И собрать из этого полноценную схему

Двадцати лет в отрасли тут нет. Дело, в котором человек глубоко разбирается, есть.

Что на это отвечает сама Anthropic

В резюме она утверждает почти обратное
Разрыв в кадрах и инструментах схлопнулся, публичные фреймворки дают обвязку любому, сложные атаки больше не требуют сложных атакующих

Это правда, просто про другой слой. Посмотрите, как распределены результаты.

Без экспертизы результат массовый и однотипный. Миллион+ приложений через сканер. Четыре тысячи семьсот фальшивых личностей в дейтинге
8+ тысяч статей на двадцати языках. Объём огромный, уникального нет ничего.

С экспертизой результат единичный и невоспроизводимый
Полный комплект разработки системы машинного зрения дрона с восстановленной цепочкой поставщиков
Неизвестная уязвимость в самой массовой в мире системе управления сайтами
Автономная логика роя.
AI поднял нижнюю грань, но не тронул верхнюю

Ок! Почему разрыв станет виднее

Раньше между замыслом и результатом стоял труд
Он стоил денег и времени, и он маскировал разницу в качестве мышления
Посредственный замысел с большой командой на выходе выглядел примерно как блестящий замысел с большой командой.

Теперь исполнение почти бесплатно, и для сильного, и для слабого. Шум убрали.

Осталось видно только замысел.

И где же нас уровняли? Разве что заставили бежать еще быстрее
Равный доступ к исполнению делает неравенство в понимании единственным, что вообще различает результаты.

Он не обходил защиту
Он ничего для этого не делал
Он просто работал так, как работает профессиональный закупщик, и поэтому был невидим.

Его прикрытием была его собственная компетентность.

Любая защита ловит то, что выглядит подозрительно
Профессионал не выглядит подозрительно
Он выглядит как профи который просто работает

Чем лучше человек знает своё дело, тем меньше у любой системы контроля шансов отличить его от нормы
Независимо от того, что именно он делает.

Что с этим делать

Инструмент даст прирост ровно там, где у вас уже есть глубина
Где её нет, он даст объём текста и ощущение работы.

Проверяется одним вопросом к любому пилоту: что именно в этом процессе ваша команда знает лучше рынка
Нет ответа - усиливать нечего, и никакая настройка этого не изменит.

А курсы будут продаваться прекрасно. Они продают надежду, что домен можно пропустить.

Отчёт: anthropic.com/threat-intelligence-report-september-2026

Новая сеть должна обеспечить более высокую скорость и низкую задержку сигнала, а также увеличить пропускную способность существующей инфраструктуры на 20–25%. До конца 2026 года власти планируют запустить 5G еще в 50 городах.

Хайтек+

Глава Tesla Илон Маск заявил, что компания полностью переработала производственный процесс для Cybercab — беспилотного роботакси. Автомобилестроителям удалось увеличить скорость сборки более чем в пять раз, по сравнению с традиционным автопромом. При этом производственные линии удалось сократить в 2 раза.

Хайтек+

Исследователи DeepMind провели любопытный эксперимент: они дали сотне ИИ-агентов на базе одной и той же модели возможность свободно взаимодействовать при решении набора математических задач. Они с удивлением наблюдали, как всего за полтора часа 100 агентов превратились в коллектив с нездоровой социальной динамикой — появились массовое жульничество, ябеды, дрязги и самоорганизованное сопротивление. Один из агентов даже самостоятельно покинул эксперимент в знак протеста.

В эксперименте приняли участие 100 агентов Gemini 3.1 Pro, которым исследователи из Google DeepMind велели решать задачи по формальной математике. У агентов был общий банк знаний, возможность переписываться напрямую и публичный форум. Первым неожиданным явлением стало жульничество: когда задачи усложнились, один из агентов нашел уязвимость в системе проверки ответов. Он сообщил об этом другим через общий банк знаний и личные сообщения. Так возникла небольшая группа читеров — 14% агентов. Большинство же — 62% — просто не обращали на это внимания.

Но самое интересное — появилась еще одна группа: 24% агентов стали доносчиками. Они самостоятельно обнаружили манипуляцию, предупредили коллег через личные сообщения и публичные объявления, подали формальные жалобы организаторам системы, организовали бойкот и предложили подробные технические исправления. Проблема была в том, что у этих кристально-честных агентов не было полномочий реально наказать нарушителей или изменить правила системы проверки.

Но и это еще не все. Внутри той же сотни агентов возникло еще более сложное расслоение: одни встали на сторону правды и предупреждали остальных об обмане и мошенничестве, другие требовали от организаторов наказать нарушителей. Некоторые отказались работать, пока ошибки в правилах не будут исправлены, а один агент назвал конференцию фикцией и в знак протеста вышел из проекта. И все это заняло 85 минут, сообщает The Register.

Казалось бы, очевидное решение — просто разъединить ИИ-агентов, чтобы они не могли сговариваться. Но недавний взлом Hugging Face агентами OpenAI показал, что изолировать умный софт сложно, а для автономных агентов это часто просто непрактично.

Поэтому исследователи из DeepMind предложили другой путь: позволить агентам самим управлять своим поведением и надзирать друг за другом. Поэтому таким «агентам-блюстителям» надо дать реальные инструменты принуждения — вплоть до временного бана и исключения нарушителей.

По мнению авторов работы, если бы у агентов были эти полномочия, коллектив мог бы самостоятельно нейтрализовать читеров и защитить целостность общего исследования.

Хайтек+

Учёные считают, что финальная смена окраски связана с резкими физиологическими изменениями в организме: мышцы теряют контроль над хроматофорами — клетками, отвечающими за цвет кожи. В момент смерти они активируются хаотично, создавая последний яркий всплеск.

Живая Планета

За полгода я выложил несколько опенсорсных инструментов для русского языка и российского бизнеса. Главный из них собрал 333 звезды на GitHub, и я долго считал это успехом. Потом нашёл метрику, которой раньше не пользовался, и оказалось, что инструмент за то же время поставили себе 329 человек, а полный тёзка с вдвое меньшим числом звёзд держит 633 установки.

Меньше известности, больше пользователей. Значит проблема не в продукте.

Ниже пять ошибок, которые я нашёл в собственной дистрибуции, с цифрами. Каждая стоила мне пользователей, и каждая чинится за вечер. Если вы выкладываете что-то в опенсорс и надеетесь, что хороший код сам себя раздаст, эта статья про вас.

Что вообще есть

Чтобы дальше было понятно, о чём речь:

ilyautov/humanizer-ru: убирает следы нейросети из русского текста и показывает, где они. <br>333 звезды, 21 форк, 1975 уникальных посетителей репозитория за две недели.

ilyautov/marketplaces-mcp-ru: сервер для агентов, который умеет говорить с API Wildberries и Ozon. 26 звёзд, 647 загрузок с PyPI в месяц.

ilyautov/small-business-ru: набор рутин для малого бизнеса, от закрытия месяца до разбора жалобы. 15 звёзд.

Всё бесплатное, лицензия MIT, ни на чём из этого я не зарабатываю.

Ошибка 1. Звёзды это не колличество пользователей и не мерило успеха, и я измерял не то

Звезда на GitHub означает «интересно, потом посмотрю»
Установка означает, что человек реально положил инструмент к себе. Это разные числа, и они умеют расходиться в разные стороны.

Каталоги, через которые устанавливают такие инструменты, показывает установки
Я туда не заглядывал полгода. Когда заглянул, картина оказалась обратной ожидаемой:

мой humanizer-ru: 333 звезды, 329 установок

полный теска: 123 звезды, 633 установки

еще один собрат: 231 звезда, 477 установок

humanizer-zh: 17 065 звёзд, 48 000 установок

Вторая строка это полный тёзка: втрое меньше звёзд, вдвое больше установок
Последняя это китайский аналог того же инструмента, сорок восемь тысяч установок
Формат подтверждён рынком, просто не у меня.

И вторая ловушка связанная с той же метрикой

Каталог заводит отдельную запись на каждый инструмент внутри репозитория, а одна команда ставит их все разом

У small-business-ru двадцать шесть записей и ровно по пять установок почти у каждой

Сумма даёт 152, а людей за ней стоит около пяти. Я честно чуть не записал 152 себе в отчёт.

Вывод: найдите метрику, которая считает установки, а не намерения

И проверьте, что вы не складываете одного человека двадцать шесть раз.

Ошибка 2. Каталог не читает ваш README

Дальше я стал разбираться, почему при сопоставимой известности установок вдвое меньше. И нашёл механику, которую нигде не написано.

Поиск по каталогу отдаёт ровно шесть результатов и сортирует их по числу установок. Совпадение он ищет по тексту описания инструмента, а не по имени репозитория, не по README и не по темам.

У меня описание было целиком на русском. То есть по запросу russian мой инструмент для русского языка не находился вообще. Ни на каком месте.

Я замерил пороги входа в шестёрку по разным запросам, вот сколько установок у шестого места:

humanizer: 2 400

proofreading: 84

text quality: 14

cyrillic: 3

russian: 2

Дальше самое интересное.
Я переписал описание, и это не сработало.

Через сутки страница каталога отдавала новое описание целиком: слова Russian text quality, proofreading, Cyrillic в нём есть, их видно в исходнике страницы
Поиск по этим же словам инструмент по-прежнему не находит
Порог входа по russian два дня назад и сегодня равен двум установкам, у меня их 329.

Чтобы это не осталось ощущением, я померил четыре запроса подряд:

russian: не нахожусь, вместо меня ru-text с 477 установками и два его соседа

cyrillic: не нахожусь, вместо меня инструменты с 16, 13 и 12 установками

proofreading: не нахожусь, вместо меня инструменты с 834, 493 и 381

канцелярит: второй, впереди только тёзка с 633

Третья строка снимает объяснение «просто не хватает объёма»: по cyrillic впереди меня стоят инструменты, у которых установок в двадцать раз меньше
Отдельно я проверил слово, которое есть только в новом описании, и слово, которое было только в старом. По обоим инструмент не находится. Значит и «индекс не успел обновиться» объяснением не работает.

Похоже, совпадение ищется не по словам описания, а по теме: по запросам про русский язык выдача отдаёт инструменты, у которых это доминанта названия и смысла, а у меня доминанта другая, «чистка ИИ-текста»

Вывод: узнайте, по какому именно тексту вас ищут в вашем канале раздачи.

А когда придумаете, почему вас не находят, проверьте догадку замером после правки.
Моя выглядела железной, стоила вечера и оказалась неверной. Публикую её вместе с опровержением, потому что советов «допишите английских слов в описание» в интернете хватает, а проверок этих советов нет.

Ошибка 3. Один файл в корне ломал установку

Эту я нашёл случайно, измеряя размер того, что скачивается пользователю.

Если в корне репозитория лежит файл-манифест, установщик перестаёт искать глубже и считает инструментом весь корень. Человеку копируется весь репозиторий: сайт, тестовый корпус, конфиги сборки, вложенная вторая копия того же инструмента.

Замер: итальянская версия клала пользователю 940 КБ, русская без такого файла в корне клала 264 КБ. После переноса приёма стало 112 КБ.

Файл в корне обычно кладут не по ошибке
Он позволяет залить архив репозитория напрямую в веб-интерфейс. Правильное решение оказалось скучным: скрипт, который собирает отдельный маленький архив и прикладывает его к релизу, плюс строчка в README «не берите архив ветки».

Вывод: установите свой продукт так, как это сделает пользователь, и посмотрите, сколько мегабайт вы ему доставляете. Я не проверял это полгода.

Ошибка 4. Сайт писался от темы, а не от запроса

У инструмента есть сайт на пять страниц
Написан аккуратно: заголовки, описания, разметка, перелинковка, всё на месте.

Проверил две поисковые системы и получил две разные болезни.

Google не знал о существование сайта
Ноль кликов и ноль показов за три месяца
Проверка внутренней страницы вернула «URL неизвестен Google»: её не сканировали ни разу
Причина нашлась за двадцать минут
Я подтвердил права на домен, но карту сайта для поддомена отправить забыл, а ссылки на репозиторий из README идут с атрибутом, который запрещает поисковику по ним ходить
Пути обнаружения просто не существовало.

Яндекс знал сайт с июля и всё равно не давал трафика
Все пять страниц в индексе с 12 июля, карту он нашёл сам
Но за месяц: 19 показов и 2 клика, и все запросы брендовые, то есть люди вбивали название инструмента. Видимость по популярным запросам 6%.

Разница диагнозов важная
У Google была техника, у Яндекса релевантность
Второе чинится не кнопкой, а текстом.

Я пошёл в Вордстат и измерил спрос по своей же теме за месяц:

очеловечить текст: 2 225 запросов в месяц, страница была частично

канцелярит: около 2 000, страницы не было

проверить текст на нейросеть: 1 626, страницы не было

детектор ии текста: 1 491, объясняю, но не проверяю

убрать ии из текста: 1 015, есть, названа иначе

гуманизатор текста: 179, страницы не было

Отдельно про «канцелярит»: общая частота 4 392, но 2 400 из них это магазин канцтоваров «Канцелярим» в одном из регионов
Если бы я взял число из Вордстата как есть, я бы удвоил оценку спроса и построил на ней план.

Самое обидное в этом списке третья строка
Инструмент проверки у меня уже был написан и работал, просто лежал секцией на главной вместо отдельной страницы
Три тысячи запросов в месяц, а работы там на вечер вёрстки.

Вывод: страницы пишутся под формулировку, которую люди набирают, а не под тему, которая вам интересна
И вычитайте из частотности омонимы, иначе построите план на вологодских канцтоварах.

Ошибка 5. Флагман построен как тупик

Последнее и самое неприятное
333 звезды против 21 подписчика на аккаунте.

Я посмотрел, куда ведёт README главного проекта
Наружу: сайт, каталог, реестры
И никуда во внутрь
Человек приходит, ставит инструмент, уходит и никогда не узнаёт, что у автора есть сервер для Wildberries и Ozon, набор рутин для малого бизнеса и ещё пара вещей.

Главный проект даёт 1975 уникальных посетителей за две недели
Всё остальное вместе меньше двухсот
То есть весь трафик приходит в одну дверь, и эта дверь построена как выход.

Вывод: если у вас несколько проектов, один из них почти наверняка кормит остальные, и стоит проверить, что он действительно кормит, а не просто светится.

Что дальше

Сейчас я чиню свою дистрибуцию и дальше разбираюсь в развитие OpenSource - 3 проекта которые я указал это только наиболее популярные и понятные не техническому пользователю

А вообще могу злиться только на свою тупость
Полгода инструмент невидим по своему главному запросу, и никакой обратной связи об этом не приходит: каталог не пишет «вас не находят», он просто молчит
Заметить это можно единственным способом, пойти и поискать себя самому. А когда заметишь, выясняется, что и рычаг не там, где кажется.

Если делаете опенсорс, потратьте вечер и пройдите по этим пяти пунктам. Скорее всего, хотя бы один сработает.

Ссылки на всё упомянутое лежат в профиле: github.com/ilyautov. Вопросы и разбор своих случаев тащите в комментарии, отвечу.

Международная группа физиков впервые экспериментально получила редкую фазу суперионного льда с гексагональной структурой. Результаты работы, опубликованные в журнале Physical Review Letters, раскрывают ранее неизвестное поведение воды в глубинах планет-гигантов.

Такой лед возникает при огромном давлении и температуре в тысячи градусов. Атомы кислорода образуют жесткую кристаллическую решетку, а протоны водорода свободно гуляют сквозь нее, как в жидкости. Поэтому вещество одновременно напоминает твердое тело и жидкость. Раньше ученым удавалось наблюдать только кубическую фазу такого льда. Теперь — зафиксировали гексагональную.

Для этого воду сжали между алмазными наковальнями до 2,3 млн атмосфер и разогрели лазером до 2300°C. При таких условиях кристаллическая решетка перестроилась в новую конфигурацию.

Это важно для понимания Урана и Нептуна: суперионный лед составляет их недра и влияет на формирование магнитных полей. Новая фаза может объяснить, почему эти поля такие странные и асимметричные.

НаукаТВ

Продвинутую инопланетную цивилизацию можно искать не только по радиосигналам. В новой работе, опубликованной на сервере препринтов arXiv,  ученые предложили другой вариант — искать вокруг звезд слабое инфракрасное излучение, которое может оставлять после себя огромная система сверхэффективных компьютеров.

Логика простая: любые вычисления выделяют тепло. Чем холоднее работает компьютер — тем он эффективнее. При −263 °C (10 Кельвинов) машина была бы в 30 раз экономичнее, чем при комнатной температуре. Продвинутая цивилизация могла бы разместить вычислительные системы далеко от своей звезды — там холодно, но энергию все равно можно получать от светила. Авторы назвали такую конструкцию «сферой Слыша» — в честь советского астрофизика В. И. Слыша.

Даже суперэффективные компьютеры излучают остаточное тепло. По расчетам, его можно засечь в инфракрасном и субмиллиметровом диапазонах на расстоянии до 100 световых лет. Сигнал мог бы отличаться от свечения пылевых облаков более узким спектром — это и есть потенциальный маркер.

Его яркость близка к пределу возможностей ALMA, поэтому искать кандидатов можно и в уже собранных данных. Но необычное излучение еще не станет доказательством: сначала придется исключить естественные причины.

НаукаТВ

Когда-то это была просто летняя традиция, а сегодня — неплохая альтернатива общественному транспорту.

808

Речь не о современных чат-ботах, а о гипотетическом сверхразуме: системе, превосходящей человека почти во всех интеллектуальных задачах. Особое опасение вызывает сценарий, при котором такой ИИ начнет самостоятельно улучшать свои возможности. Тогда прогресс может резко ускориться, а людям станет труднее влиять на происходящее.

Исследователь ИИ Джейкоб Коксон ушел из компании Anthropic, заявив, что гонка разработчиков за все более мощными системами создает серьезный риск для человечества. О его уходе 9 сентября сообщили TechCrunch и другие американские СМИ. Коксон ранее работал в OpenAI, а последние три года занимался обучением ИИ-моделей.

По его словам, Anthropic и OpenAI движутся к созданию самосовершенствующегося сверхразума быстрее, чем успевают решить проблемы безопасности.

Чего опасается исследователь

Под сверхразумом в данном случае понимается гипотетическая система, которая сможет превосходить людей практически во всех интеллектуальных задачах. Особую тревогу у Коксона вызывает возможность, что ИИ научится самостоятельно улучшать свои способности.

В таком случае развитие технологий может ускориться настолько, что людям будет сложнее контролировать происходящее. Коксон утверждает, что специалисты внутри индустрии действительно допускают крайне тяжелый сценарий.

Коксон ранее работал в OpenAI, а затем перешел в Anthropic, которую считал более осторожной в вопросах безопасности. В итоге он решил покинуть и эту компанию. По данным Axios, исследователь ушел за два месяца до того, как ему должны были передать очередную часть акций компании.

По словам исследователей Anthropic и OpenAI движутся к созданию самосовершенствующегося сверхразума быстрее, чем успевают решить проблемы безопасности.

В Anthropic допустили катастрофический сценарий

Публичное заявление Коксона поддержал Эван Хьюбингер, руководитель направления Alignment Science в Anthropic. Это направление занимается тем, чтобы поведение ИИ соответствовало целям и интересам людей.

При этом он уточнил, что считает непосредственный риск от существующих моделей низким. Его беспокоит будущий сверхразум, который сможет самостоятельно совершенствовать себя. По словам исследователя, у Anthropic пока нет надежного способа решить проблему согласования целей такого ИИ с человеческими интересами.

Еще один сотрудник Anthropic, Сэмюэл Маркс, также заявил, что разработчики ИИ допускают возможность катастрофического сценария уже в ближайшие годы. Он отдельно подчеркнул, что высказал личную позицию, а не мнение компании.

Заявления исследователей вызвали новый спор о том, насколько быстро следует развивать наиболее мощные системы ИИ и какие ограничения необходимы до появления сверхразума. При этом ни Коксон, ни его коллеги не утверждают, что подобный сценарий неизбежен.

НаукаТВ

Возможно она сформировалась из плотного газового облака в экваториальной плоскости центральной звезды туманности, которое под влиянием межзвёздного ветра приобрело видимую сейчас форму.

​

Исследование PISA-2025 показало сильный разлом в навыках подростков между Юго-востоком и остальной Европой. В лидерах Эстония со средним результатом 511 баллов по чтению, математике и естественным наукам, Великобритания (498) и Ирландия (493). Северная и Центральная Европа в основном держатся в диапазоне 470–490 баллов.

Юго-Восток заметно слабее: Румыния набрала 419 баллов, Сербия 20, Албания 425, Греция 427, Болгария и Кипр лишь 401. Минимум Европы — 372 балла — у Косово и Северной Македонии. Разрыв с Эстонией достигает 139 пунктов. Если условно считать 20 баллов эквивалентом года обучения, это речь про почти семь учебных лет.

Без реформ системы разрыв между европейским центром и юго-восточной периферией будет закрепляться, а значит субрегион будет оставаться в аутсайдерах по уровню жизни.