Головко Юрий

Друзья, всем привет! Сегодня наткнулся на цифру, которая очень хорошо показывает, что сейчас реально происходит с корпоративным AI. Почти 9 из 10 компаний уже используют искусственный интеллект. 80% сотрудников говорят, что AI сделал их работу быстрее или продуктивнее. А вот положительный вклад в операционную прибыль видят только 37% компаний. И мне кажется, вот здесь сейчас главная проблема всей истории с внедрением AI. Мы слишком часто называем внедрением ситуацию, когда сотруднику просто дали ChatGPT, Copilot или другого AI-помощника. Но бизнес-процесс при этом остался старым. Представьте простейший пример. Сотрудник раньше готовил отчёт четыре часа. С AI он делает его за один. Формально производительность выросла в четыре раза. Но заработала ли компания больше? Не факт. Куда ушли оставшиеся три часа? Изменилась ли численность команды? Стало ли больше клиентов? Снизилась ли себестоимость? Стал ли процесс проходить быстрее? Появилась ли новая выручка? Вот где начинается настоящее внедрение. По моему опыту, AI начинает приносить серьёзный бизнес-результат не тогда, когда мы добавляем нейросеть в существующий процесс. А когда мы пересобираем сам процесс вокруг новых возможностей AI. И сейчас начинается именно этот этап. Сначала рынок массово тестировал нейросети. Потом появились copilots. Теперь появляются AI-агенты. Следующий шаг: компании начнут заново проектировать целые процессы под работу людей и цифровых сотрудников вместе. И вот тогда разговор про ROI от AI станет гораздо интереснее. А у вас AI уже изменил финансовый результат бизнеса или пока просто помогает сотрудникам делать старую работу быстрее?

Сотрудник Anthropic Джейкоб Коксон уволился из компании, испугавшись конца света из-за ИИ. Он считает, что гонка технологических корпораций приближает мир к «точке невозврата» и может привести к апокалиптическому сценарию уже в конце 2027 года. Коксон отказался создавать саморазвивающиеся ИИ-модели из-за опасения, что такие системы «могут выйти из-под контроля и уничтожить человечество». По его мнению, ни одна частная компания не способна этично разрабатывать ИИ. «ИИ вскоре станет сверхчеловеческими системами, которые смогут взломать что угодно, за одну ночь революционизировать любую область и получить реальную власть и ресурсы. Он может убить всех нас к концу десятилетия», – считает Коксон. @gyurik5

Друзья, всем привет! Сегодня одновременно вышли две новости, которые на первый взгляд вообще не связаны. Во Франции Mistral привлекла €3 млрд при оценке компании примерно в €21 млрд. Это крупнейший equity-раунд для частной технологической компании в Европе. А в России обсуждают проект постановления, который может установить случаи обязательного применения суверенных или национальных моделей ИИ в чувствительных сферах от госуправления и КИИ до образования, здравоохранения и госуслуг. И мне кажется, если смотреть на эти события отдельно, можно пропустить главное. Начинается следующий этап развития ИИ борьба уже не просто за лучшую модель, а за контроль над всей AI-инфраструктурой. Европа всё активнее говорит о технологической независимости и вкладывает миллиарды в собственного AI-игрока. Китай строит свои модели, чипы и инфраструктуру. Россия законодательно закрепила понятия суверенных и национальных больших фундаментальных моделей, а теперь обсуждает, где именно их применение может стать приоритетным или обязательным. Почему это важно для бизнеса? Представьте, что вся AI-инфраструктура компании построена вокруг одной модели. Сегодня она лучшая на рынке. А завтра меняется цена. Или политика доступа. Или требования регулятора. Или правила хранения данных. Или эту модель вообще нельзя применять в конкретном контуре. И внезапно оказывается, что заменить её без перестройки половины системы невозможно. Поэтому, на мой взгляд, будущее корпоративного ИИ не в выборе одной «самой умной» нейросети. Архитектура должна позволять менять модели под конкретную задачу, стоимость и требования безопасности. Данные должны оставаться под контролем компании. А поверх моделей должен находиться собственный слой управления агентами, доступами, инструментами и бизнес-процессами. Именно поэтому я всё меньше смотрю на очередной рейтинг «какая модель сегодня №1». Модель постепенно становится одним из компонентов гораздо большей системы. И вот за контроль над этой системой, мне кажется, и начинается настоящая технологическая гонка. Интересно вашемнение: технологический суверенитет в ИИ — это прежде всего собственная модель или возможность контролировать весь стек независимо от конкретной модели?

Друзья, всем привет! Сегодня одновременно вышли две новости, которые на первый взгляд вообще не связаны. Во Франции Mistral привлекла €3 млрд при оценке компании примерно в €21 млрд. Это крупнейший equity-раунд для частной технологической компании в Европе. А в России обсуждают проект постановления, который может установить случаи обязательного применения суверенных или национальных моделей ИИ в чувствительных сферах от госуправления и КИИ до образования, здравоохранения и госуслуг. И мне кажется, если смотреть на эти события отдельно, можно пропустить главное. Начинается следующий этап развития ИИ борьба уже не просто за лучшую модель, а за контроль над всей AI-инфраструктурой. Европа всё активнее говорит о технологической независимости и вкладывает миллиарды в собственного AI-игрока. Китай строит свои модели, чипы и инфраструктуру. Россия законодательно закрепила понятия суверенных и национальных больших фундаментальных моделей, а теперь обсуждает, где именно их применение может стать приоритетным или обязательным. Почему это важно для бизнеса? Представьте, что вся AI-инфраструктура компании построена вокруг одной модели. Сегодня она лучшая на рынке. А завтра меняется цена. Или политика доступа. Или требования регулятора. Или правила хранения данных. Или эту модель вообще нельзя применять в конкретном контуре. И внезапно оказывается, что заменить её без перестройки половины системы невозможно. Поэтому, на мой взгляд, будущее корпоративного ИИ не в выборе одной «самой умной» нейросети. Архитектура должна позволять менять модели под конкретную задачу, стоимость и требования безопасности. Данные должны оставаться под контролем компании. А поверх моделей должен находиться собственный слой управления агентами, доступами, инструментами и бизнес-процессами. Именно поэтому я всё меньше смотрю на очередной рейтинг «какая модель сегодня №1». Модель постепенно становится одним из компонентов гораздо большей системы. И вот за контроль над этой системой, мне кажется, и начинается настоящая технологическая гонка. Интересно вашемнение: технологический суверенитет в ИИ — это прежде всего собственная модель или возможность контролировать весь стек независимо от конкретной модели?

Друзья, всем привет! Мой комментарий вышел на «Ленте.ру» в материале о слухах, будто «Алиса AI» получит полный доступ к банковским приложениям и персональным данным россиян. История громкая: ИИ в телефоне, доступ к приложениям, рядом слово «банк». Почва для тревожных заголовков готова. Но что за ними стоит? В комментарии я объяснил ключевой момент: доступ к функциям телефона и доступ к чувствительным данным разные вещи. Одно дело вызвать помощника голосом. Совсем другое дать ему читать содержимое банковского приложения и нажимать кнопки за человека. Во втором случае речь уже о механизмах, которыми злоупотребляют банковские трояны. Банки давно борются с такими сценариями. Само появление ИИ-помощника на устройстве не означает, что все эти барьеры исчезли. По заявлению «Яндекса», доступ ассистента ограничен разрешениями пользователя и защитой операционной системы. А обсуждаемая инициатива пока остаётся проектом. Моя позиция простая: разговор о безопасности ИИ должен быть предметным. Какие данные доступны? Кто дал разрешение? Какие действия помощник может совершать самостоятельно? Вот это нужно разбирать, чтобы понимать реальные риски. Материал с моим комментарием — на «Ленте.ру».⁠

Бизнес в России могут заставить пользоваться отечественным ИИ, даже если он будет дороже зарубежных аналогов. В правительстве обсуждают идею, по которой компании должны будут выбирать суверенные нейронки — использование таких моделей хотят расширить на госуправление, образование, медицину, налоги и другие сферы. Участники рынка уже переживают: если ограничить выбор только несколькими решениями, для многих задач просто не окажется подходящего ИИ.

Мы запустили Kodik Chat. И это не просто ещё один корпоративный чат с нейросетью Год назад вопрос звучал так: «какую модель подключить». Сегодня он звучит иначе: «как собрать под свою задачу агента, который будет работать вместо меня». Разница принципиальная. Модель отвечает на вопрос. Агент выполняет работу. Проблема в том, что до сих пор собрать своего агента означало: найти разработчика, написать интеграции, поднять инфраструктуру, разобраться с доступом к моделям из России. Месяцы и бюджет. Мы решили, что этот барьер надо убрать полностью. Что такое Kodik Chat Рабочее пространство для команды, где агент собирается вами, без кода и без разработчика. Вы описываете задачу словами, даёте нужные документы и получаете рабочего исполнителя, который живёт внутри вашего контура. Внутри уже есть: • работа с документами: загружаете свои материалы, агент отвечает и работает строго на них • презентации: от задачи до готового файла, а не до «набора тезисов» • симуляции на движке MiroFish: загружаете сценарий и смотрите, как на него отреагируют люди, рынок, аудитория. Это отдельная большая тема, про неё расскажу подробнее • всё это в одном окне, для всей команды, без зоопарка из десяти сервисов Зачем мы это сделали За последние месяцы мы разбирали задачи в очень разных отраслях: АПК, энергетика, банки, промышленность, медицина. И в каждой видели одно и то же. Внутри компании есть люди, которые точно знают, какой помощник им нужен. Но между «знаю» и «работает» стоит стена из технических требований. Мы убрали стену. Компетенция теперь на стороне того, кто понимает задачу, а не только на стороне того, кто умеет писать код. Тестируйте Открываем доступ. Заходите, соберите своего агента под реальную рабочую задачу и напишите, что получилось и что сломалось. Нам нужен именно честный фидбэк, а не вежливое «интересно». chat.kodik.ru Пишите в комментарии, какие агенты собрали. Самые интересные кейсы разберу отдельным постом.

А вы знали?

ИИ-робот поможет с забором крови ♦️Устройство Aletta от нидерландского стартапа Vitestro одобрило FDA — дефицит кадров мучает не только нашу медицину, поэтому робот должен помочь с нехваткой рабочих рук. Он может брать кровь из руки пациента без непосредственного вмешательства оператора, но должен эксплуатироваться под наблюдением специалиста, прошедшего обучение по флеботомии. Один флеботомист может одновременно контролировать до трех устройств Aletta — робот помогает пациенту принять нужное положение руки, после чего пациент или наблюдатель нажимает кнопку, чтобы начать забор. Затем Aletta использует ближний инфракрасный свет и допплеровское ультразвуковое исследование для обнаружения подходящей вены. Если она не найдена, устройство не будет пытаться выполнить процедуру. После обнаружения вены аппарат Aletta самостоятельно выполняет оставшиеся этапы: наложение жгута, подготовка кожи, введение иглы и ее утилизация, замена пробирок для сбора крови и наложение повязки. Как вам такое будущее ))? Точнее уже настоящие, мне пока четно не много не по себе руку совать в такой аппарат, но уверен это вопрос времени когда мы все будем реагировать на это вполне приемлемо …

В новом российском законе об ИИ появились два термина, которые специалистам по AI Security точно стоит запомнить: «суверенная большая фундаментальная модель» и «национальная большая фундаментальная модель». На первый взгляд звучит как очередная юридическая классификация LLM. Но на практике речь идёт о том, насколько государство может доверять происхождению модели, инфраструктуре её разработки и возможности контролировать её жизненный цикл. 👉 Суверенная большая фундаментальная модель — модель, для которой критически важна технологическая независимость: кто её разработал, где и на какой инфраструктуре она создавалась, насколько разработчик контролирует технологии и компоненты, необходимые для её работы. 👉 Национальная большая фундаментальная модель — более специальный статус. Такая модель должна соответствовать установленным государством требованиям и быть включена в соответствующий реестр. Конкретные критерии и процедуры во многом ещё предстоит определить Правительству. Почему это интересно именно с точки зрения AI Security? 1. Происхождение модели становится частью модели угроз. Важно уже не только, насколько LLM хорошо защищена от prompt injection или jailbreak. Имеет значение вся цепочка: веса, датасеты, обучение, разработчик, инфраструктура, обновления и внешние зависимости. 2. Появляется вопрос доверия к поставщику AI. Использование внешней модели означает зависимость от её разработчика: изменения модели, политики доступа, API, инфраструктуры и механизмов безопасности происходят вне контроля вашей организации. 3. Контроль жизненного цикла становится требованием безопасности. Для чувствительных систем важно понимать, кто способен обновить модель, изменить её поведение, получить доступ к данным и логам и от каких внешних сервисов зависит её работа. 4. Статус модели может стать частью архитектурных требований. Правительство получает возможность определить случаи, когда разрешено использование только определённых категорий моделей. Поэтому выбор LLM постепенно превращается не только в техническое, но и в compliance-решение. Что запомнить специалисту по AI Security: безопасность AI-системы начинается не с system prompt. Нужно понимать происхождение модели, кому принадлежит контроль над ней, где обрабатываются данные, какие существуют внешние зависимости и кто контролирует её обновления.

26 июля 2026 года был подписан первый федеральный закон России в сфере ИИ - Федеральный закон № 243-ФЗ «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации» (основная часть его положений начнет действовать с 1 сентября 2026 года). Он не похож на европейский AI Act: вместо детального регулирования всех категорий ИИ это рамочный закон, который задает основные принципы, полномочия государства и базовые обязанности участников рынка. Многие конкретные требования еще будут установлены подзаконными актами Правительства РФ. 1. Соблюдение прав и свобод человека

Закон закрепляет, что развитие и применение ИИ должно осуществляться с соблюдением прав и свобод человека.

Для бизнеса это означает, что использование ИИ не должно нарушать действующее законодательство, включая требования о персональных данных, недискриминации, защите потребителей и иных прав граждан.

2. Безопасность ИИ

Одним из основных принципов закона названа безопасность. Компании должны учитывать риски причинения вреда при разработке и эксплуатации ИИ.

3. Риск-ориентированный подход

В законе прямо закреплен риск-ориентированный подход. Это означает, что государство предполагает регулировать ИИ не одинаково для всех случаев использования, а исходя из уровня риска конкретной системы. Например, ИИ, создающий маркетинговые изображения, потенциально будет регулироваться значительно мягче, чем ИИ, принимающий решения в здравоохранении, финансовой сфере или государственном управлении.

4. Маркировка ИИ-контента

Одно из наиболее практических требований касается материалов, созданных ИИ. Закон предусматривает введение требований к маркировке аудио-, видео- и иных материалов, созданных или существенно измененных с использованием искусственного интеллекта.

5. Использование определенных моделей ИИ Закон вводит понятия: ▶️суверенной большой фундаментальной модели; ▶️национальной большой фундаментальной модели.

При этом Правительство получает право определить случаи, когда допускается использование только таких моделей. Это может коснуться отдельных отраслей, государственных информационных систем или критической инфраструктуры. Для коммерческого бизнеса универсальной обязанности использовать российские модели закон пока не устанавливает.

Геномика и ИИ: почему я обожаю то, чем занимаюсь. Расскажу про технологию, в которой мне сейчас предстоит разбираться, и заодно объясню её по-человечески. Что такое секвенирование Геном это очень длинный текст, написанный четырьмя буквами: A, T, G, C. У человека таких букв около трёх миллиардов. В этом тексте записано, как устроен и как работает организм. Секвенирование это чтение указанного текста. Буквально: взять ДНК из образца и определить, в каком порядке идут буквы. Как это происходит на практике: ДНК из крови или слюны разбивают на миллионы коротких фрагментов. Секвенатор читает каждый фрагмент. На выходе получаются короткие обрывки по 100-300 букв. Компьютер собирает обрывки обратно в целую последовательность. Примерно как пазл: по совпадению краёв и с опорой на референсный геном, эталонный текст человека. Полученную последовательность сравнивают с эталоном и ищут отличия. Опечатки, пропуски, лишние вставки. Именно эти отличия могут объяснять наследственное заболевание. Ключевой момент: прибор выдаёт не диагноз. Он выдаёт сырые данные, десятки и сотни гигабайт на одного пациента. Превратить этот поток в осмысленный ответ способна только программная обработка. Выравнивание, фильтрация шума, аннотация вариантов, приоритизация значимых мутаций. Это и есть биоинформатика. Почему именно ИИ изменил здесь всё Потому что после удешевления секвенирования узким местом перестало быть железо и стала интерпретация. Прочитать геном научились. Понять, что означает конкретное отличие из миллионов найденных, было гораздо труднее. И вот что произошло за последние годы: 2020-2021. Развитие single-cell RNA sequencing. Экспрессию генов научились анализировать на уровне отдельных клеток, а не усреднённо по образцу. Объём данных вырос на порядки, и вручную с ним уже не справиться в принципе. 2021. AlphaFold 2 от DeepMind. Предсказание трёхмерной структуры белка по его последовательности. Задача, над которой бились полвека, была решена нейросетью. 2022. Human Pangenome Reference Consortium. Отказ от идеи одного эталонного генома в пользу пангеномной сборки, отражающей реальное разнообразие человечества. 2023. FDA одобрило первые CRISPR-терапии. Casgevy для серповидноклеточной анемии. От чтения генома перешли к его редактированию в клинической практике. 2024. Массовое внедрение трансформеров и foundation models в геномный анализ. Той же архитектуры, что стоит за языковыми моделями. Логика прямая: геном это последовательность, а трансформеры отлично работают с последовательностями. 2025. Пространственная транскриптомика. Сохранение информации о том, где именно в ткани находилась каждая клетка, а не только что в ней происходило. Каждый шаг здесь увеличивает объём и сложность данных. И каждый шаг становится осмысленным только потому, что появились модели, способные эти данные обрабатывать. Я очень рад, что занимаюсь развитием ИИ и работой с ним. Прежде всего потому, что эта область заводит в самые разные сферы и отрасли. Ты никогда не сидишь на одном месте. Сейчас у нас намечается проект, где требуется разобраться в геномной информатике. И я безумно этому рад. Новая предметная область, серьёзная наука, реальная польза для людей. Я обожаю то, чем занимаюсь 🤖

🏢 Второй день программы «ИИ в личной работе руководителя» был посвящён практической работе с AI-инструментами. Участники познакомились с возможностями Kodik AI-IDE — флагманским продуктом резидента Ассоциации «ИТ-Кластер Сибири», руководителя Комитета по ИИ и цифровым инновациям, президента Федерации Искусственного Интеллекта Юрия Викторовича Головко ✅ В программе участвуют руководители и специалисты промышленных предприятий, вузов и ИТ-компаний Омской области. Впереди ещё два дня практики, новых кейсов и инструментов, которые можно сразу применять в работе. Помощник руководителя АО «Омский научно-исследовательский институт приборостроения» Елена Картавых поделилась впечатлениями:

«Очень нравится формат занятий — всё проходит в дружеской атмосфере, где можно задать любой вопрос и сразу получить понятный ответ. Информация подаётся доступно даже тем, кто не работает в сфере IT. Мы занимаемся совсем другим направлением, но уже сейчас понимаем, что сможем использовать полученные знания в своей работе.

Практическая направленность программы и возможность сразу применять полученные знания — то, что особенно отмечают участники обучения.

Россия в глобальной ИИ-организации: что это на самом деле значит На этой неделе Россия вошла в число учредителей Всемирной организации по сотрудничеству в ИИ. Вот чем это критично: Моя точка зрения: Организация работает с открытым кодом и совместимостью систем. Это значит три вещи одновременно: 🔓 Легитимность на мировом рынке российские разработчики смогут встраивать свои решения в глобальные стандарты. 🔄 Open-source вместо западных технологий санкции закрыли ChatGPT, чипы, облако. Открытый код работает везде и для всех. Теперь это не отступление, а глобальный тренд, одобренный ООН уровневой организацией. 🌐 Прямые контакты партнеры, инвесторы, клиенты в других странах видят русский ИИ как легальный, интегрированный в мировые стандарты. Суть: мы развиваем собственный полный стек от ОС до больших языковых моделей, опираясь на мировые стандарты, но без зависимости. Запад ставит на закрытые модели (ChatGPT, Claude, Gemini). Мы и Китай можем развивать открытые стеки без экспортных ограничений. Организация дает России два инструмента одновременно — легальный выход на глобальный рынок и легальное укрепление технологического суверенитета. 📺 События недели №72 смотрите полный выпуск 👇 #ИИРоссия #OpenSource #ТехнологическийСуверенитет #Артитех

🇷🇺 26 июля 2026 года опубликован Федеральный закон № 243-ФЗ «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации». Документ впервые закрепляет правовую основу развития суверенных и национальных больших фундаментальных моделей (БФМ) и устанавливает требования к их разработчикам. Что важно: 🔹 Технологическая независимость становится государственной политикой. Закон закрепляет курс на разработку собственных БФМ и создание продуктов на их основе при сохранении национального контроля над критическими технологиями, с ориентацией на импортозамещение и экспорт российских решений. 🔹 Безопасность БФМ становится обязанностью разработчика. В статье 8 прямо указано, что разработчики суверенных и национальных моделей обязаны принимать организационные и технические меры по обеспечению безопасности БФМ ИИ. 📌 Особенно важно, что эта норма появляется одновременно с обсуждением проекта национального стандарта ГОСТ Р «Безопасная разработка систем искусственного интеллекта», подготовленного ТК 362 при ФСТЭК России. ⚠️Если закон отвечает на вопрос «что должно быть обеспечено», то проект ГОСТ — «как это реализовать на практике»: безопасная разработка, управление рисками, защита моделей, данных и инфраструктуры на всех этапах жизненного цикла. 💬 Впервые в России формируется связка «закон + стандарт»: ФЗ вводит обязательность обеспечения безопасности больших моделей, а национальный стандарт может стать практической основой выполнения этих требований. Это означает постепенный переход от добровольных практик к системному регулированию безопасной разработки ИИ. Читать подробнее #технологии #безопасность #AI #ИБ #ИИ #БезопасностьИИ #ФЗ-243

Соберём рабочий AI-инструмент прямо в эфире 21 июля в 19:00 проведу открытый вебинар вместе с Бизнес-школой МФТИ о вайбкодинге — подходе, который позволяет создавать рабочие инструменты для бизнеса без классической разработки. Не будем ограничиваться разговорами о возможностях ИИ. Прямо в эфире соберём 1–2 инструмента с нуля: от задачи, сформулированной обычными словами, до готового решения. Это может быть обработка заявок, подготовка отчётов, расчёты или автоматизация внутреннего процесса. Разберём: — какие бизнес-задачи уже можно автоматизировать без программиста; — как пройти путь от идеи до рабочего инструмента; — где вайбкодинг действительно экономит время, а где пока не подходит; — какие ошибки чаще всего возникают на старте. Можно прийти со своей задачей — возможно, одну из них разберём и соберём прямо во время встречи. 21 июля, 19:00, онлайн. Участие бесплатное. Регистрация по ссылке

Главные стратегические документы об ИИ в России За последние годы система стратегического регулирования ИИ в России существенно изменилась. Собрали для вас ключевые действующие документы и актуальные инициативы. Сохраняйте, чтобы не потерять: 1. Указ Президента Российской Федерации от 10.10.2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» 2. Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года (в редакции Указа Президента Российской Федерации от 15.02.2024 № 124). Оба документа определяют цели, приоритеты и принципы развития ИИ в различных отраслях и сферах до 2030, а также предусматривают создание АНО ИИ и госфинансирование ИИ-проектов. 3. Национальный проект «Экономика данных и цифровая трансформация государства» Включает федеральные проекты: «Искусственный интеллект», «Цифровые платформы в отраслях социальной сферы» и др. Финансирование — 457 млрд руб. на ближайшие три года. 4. Концепция развития регулирования ИИ до 2030 г. (Минцифры, август 2025) Предусматривает гибридный подход: стимулирующие нормы + точечные ограничения для высокорисковых применений. Определяет приоритеты законодательного регулирования по отраслям. 5. Этический кодекс ИИ Добровольные этические принципы: запрет на вред, прозрачность, недопущение «очеловечивания» ИИ, принцип участие человека в принятии решений. 6. Перечень поручений по итогам конференции «Путешествие в мир искусственного интеллекта» Поручения охватывают: создание нацплана, штаба, комиссии; снижение барьеров для ИИ; экспорт ИИ-технологий; гармонизацию стандартов с БРИКС и ЕАЭС 7. Указ Президента Российской Федерации от 26 февраля 2026 г. № 116 «О Комиссии при Президенте Российской Федерации по вопросам развития технологий искусственного интеллекта» Координационный орган в сфере государственной политики в области ИИ. В состав входят представители Администрации, министерств, ведущих технологических компаний и Государственного Совета 8. Национальный план внедрения ИИ Задаёт вектор и конкретные шаги для масштабного внедрения ИИ в экономику, социальную сферу и систему госуправления, отражает меры по повышению спроса на российские разработки. Национальный план включает 23 отраслевых направления и 558 КПЭ. На сегодняшний день 117 из 140 ведомств и организаций (83,5%) уже представили свои показатели внедрения ИИ на период 2027–2030. Предлагаются три меры поддержки внедрения ИИ: налоговые льготы, ускоренная амортизация оборудования и налоговый вычет для МСП. План также предусматривает законодательные меры для поддержки российских ИИ-моделей и стимулирования их использования в программном обеспечении. 9. Стратегия научно-технологического развития Российской Федерации (СНТР)  Задаёт долгосрочные цели и приоритеты государственной политики в сфере науки и технологий. Законопроекты Законопроект «О поддержке развития технологий ИИ в РФ» (принят в третьем чтении) НПА о больших массивах данных для ИИ

✨ Мой первый AI-мини-сериал — «Падший ангел». Сегодня я публикую все ЭПИЗОДЫ. Это не просто красивая романтическая история. Это фильм о любви, которая выходит за границы дозволенного. О выборе между долгом и чувствами. О жертве, искуплении и цене, которую иногда приходится платить за право любить. Для меня «Падший ангел» — это история с глубоким психологическим смыслом. Она заставляет задуматься о том, что иногда самые важные битвы происходят не вокруг нас, а внутри нас. Между разумом и сердцем. Между страхом потерять и смелостью любить. Каждый кадр, каждая сцена и каждая эмоция были созданы с огромной любовью и вниманием к деталям с помощью нейросетей. Буду очень рада, если вы посмотрите все четыре эпизода подряд, чтобы полностью прожить эту историю вместе с героями. Мне невероятно важна ваша обратная связь. 💙 Поделитесь, пожалуйста, своими впечатлениями в комментариях: что вы почувствовали, какая сцена запомнилась больше всего и каким вы увидели главный смысл этой истории. Приятного просмотра! 🎬✨

Друзья, всем привет! 15 июля в Китае вступают в силу «Временные меры по управлению сервисами антропоморфного ИИ-взаимодействия». Формулировка тяжёлая, а последствия предельно конкретные: ByteDance, Alibaba и Tencent выключают пользовательских ИИ-агентов в Doubao, Qwen и Yuanbao. Что именно происходит: 1. Doubao отключает функцию агентов 15 июля. История переписки остаётся в режиме «только чтение» до 15 октября, потом данные необратимо уходят. 2. Qwen отключил пользовательских агентов 10 июля. Переходного периода нет, конфигурации и история удаляются, путь миграции не объявлен. 3. Tencent Yuanbao свернул аналогичную функцию ещё 30 июня. Заголовки читаются как «Китай запретил ИИ». Это не так, и разница здесь принципиальная. Регулятор разделил две вещи: агента, который делает работу, и агента, который составляет компанию. Под ограничения попал только второй. Рабочие, образовательные, справочные, корпоративные сценарии не тронуты. Регулируются сервисы, которые имитируют личность человека и поддерживают устойчивое эмоциональное взаимодействие, с отдельным жёстким запретом на виртуальные «интимные» отношения для несовершеннолетних. Дальше самое интересное. Требования к таким сервисам: регистрация каждой роли, сквозная модерация в реальном времени, отдельный режим для несовершеннолетних, трассируемость рисков. Ни один из трёх гигантов не стал переписывать продукт под эти нормы. Все трое просто выключили функцию. Почему? У Doubao только в 2024 году было около 8 млн пользовательских агентов, сейчас больше. Промодерировать каждую персону, созданную пользователем, физически невозможно. Проще погасить агентов, чем переписать их под закон. Теперь про нас. Мне эта история особенно интересна на контрасте с тем, что произошло у нас неделю назад. 8 июля был принят федеральный закон об ИИ (проект №1271570-8). Два регулирования вышли почти одновременно, но они устроены принципиально по-разному. Китай имея опыт пошёл от рисков и запретов. Наш закон построен вокруг поддержки: легализовано обучение моделей на правомерно полученных данных, введены статусы суверенной и национальной модели с приоритетным спросом, прописаны меры господдержки и доступ к данным ГИС, маркировка ИИ-контента сделана возможной, а не обязательной. Ответственность отсылочная, драконовских составов нет. Плюс переходные периоды до 2027 и до 2032 года, плюс сохранённые песочницы. Разница в философии: Китай очерчивает, чего нельзя, и заставляет рынок подстраиваться. Мы сначала очерчиваем, что поддерживаем, и даём индустрии время дорасти. Оба подхода имеют право на жизнь, но цена ошибки у них разная. Китайские платформы за одну ночь потеряли фичу, которую растили годами. Значит ли это, что тема эмоционального ИИ нас не коснётся? Не значит. Вопросы несовершеннолетних, эмоциональной привязанности и цифровых собеседников рано или поздно придут в повестку и здесь. Разница в том, что у нас есть возможность подойти к этому не через рубильник, а через диалог отрасли и регулятора. Именно в этом я вижу задачу Федерации ИИ - чтобы к моменту, когда вопрос встанет, у нас уже был готовый, продуманный отраслью ответ, а не аврал за неделю до дедлайна. Что из этого стоит забрать любому, кто строит продукты на ИИ. Комплаенс закладывается в архитектуру, а не докручивается перед дедлайном. Память, персона, эмоциональный тон, история отношений с пользователем - это уже не просто фичи. Это регуляторная поверхность. Если продукт спроектирован так, что комплаенс в него не вписывается, у команды остаётся ровно один вариант - выключить рубильник. Что мы и наблюдаем. И второе. Китай первым в мире провёл юридическую границу между продуктивным ИИ и эмоциональным ИИ. В США в январе уже заработал калифорнийский SB 243. Тренд глобальный, и он идёт именно по этой линии разлома. Тем, кто делает ассистентов для работы и корпоративного контура, эта волна не грозит. Тем, кто строит цифровых собеседников, стоит уже сейчас закладывать в продукт то, что завтра спросит регулятор.

Друзья, всем привет! Сегодня, 8 июля, Государственная Дума приняла в третьем чтении первый в истории страны профильный закон об искусственном интеллекте - ФЗ "О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации" (проект № 1271570-8). Событие, которого рынок ждал не один год. Как президент Федерации искусственного интеллекта и человек, который каждый день работает с индустрией изнутри, делюсь своей экспертной выжимкой: что закон даёт бизнесу, какие перспективы открывает и что ещё предстоит докрутить. Главное, на что хочу обратить внимание сразу: это закон о ПОДДЕРЖКЕ, а не о запретах. Вектор задан правильный - стимулировать разработку и внедрение, а не связывать индустрию по рукам. Регулирование строится на риск-ориентированном подходе: требования соразмерны реальным рискам, а не вводятся тотально. Для инновационного рынка это принципиально. Что закон даёт бизнесу и разработчикам: 1. Легализовано обучение моделей на данных. Ключевая для отрасли норма (ст. 10): анализ и обработка контента для обучения суверенных и национальных моделей больше не считается нарушением авторских прав - при условии, что данные получены правомерно или находятся в открытом доступе. Это выводит обучение из "серой зоны" и снимает один из главных юридических рисков разработчика. 2. Прямые меры господдержки. Финансовая, имущественная, гарантийная и информационная поддержка (ст. 5, 7), плюс доступ к данным государственных информационных систем для обучения моделей. Это и ресурсы, и рынок. 3. Новые статусы - "суверенная" и "национальная" модель. По сути, это маркер приоритета: под них завязываются и меры поддержки, и случаи обязательного применения, когда госзаказчик обязан использовать именно такие модели. Для команд, которые в эти критерии попадают, - защищённый спрос и конкурентное преимущество. 4. Национальная модель допускает open source. Важный и реалистичный момент: национальный статус можно получить, используя открытые компоненты, в том числе зарубежные (ст. 6). Не нужно строить всё "с нуля" - это резко расширяет круг компаний, которые смогут претендовать на статус и поддержку. 5. Мягкая маркировка ИИ-контента. Закон не вводит обязательную маркировку всего сгенерированного контента, а даёт возможность её размещать (ст. 9). Барьеров для продуктов это не создаёт. 6. Мягкая ответственность. Отдельных драконовских составов нет - действует отсылка к общему законодательству (ст. 11). 7. Защита экспорта и международного сотрудничества. Закон прямо поддерживает продвижение российских технологий за рубежом и запрещает необоснованно ограничивать международные проекты российских компаний (ст. 7, 12). Это окно на дружественные рынки. 8. Предсказуемость и переходные периоды. Основные нормы вступают в силу с 1 сентября 2026 и 1 марта 2027, а обязательное применение суверенных моделей не затронет уже работающие системы до 2032 года (ст. 13). Плюс сохраняются экспериментальные правовые режимы - песочницы для обкатки решений. Время адаптироваться есть. Перспективы: Формируется отдельный рынок суверенного и национального ИИ с приоритетным государственным и корпоративным спросом. Господдержка вместе с доступом к данным ускорит разработку, а экспортная ориентация открывает выход на внешние рынки. Отдельно отмечу: те, кто включится в формирование подзаконной базы и в получение статусов на раннем этапе, получат серьёзную фору. Итог: Это большой и своевременный шаг. Впервые у отрасли появляется рамочный закон, и, что важно, выбран курс на поддержку, а не на ограничения. Да, часть механизмов ещё предстоит донастроить в подзаконных актах - но фундамент заложен крепкий и правильный. Спасибо всем, кто готовил этот закон: индустрия его действительно ждала. Работаем дальше.