Life-Hack - AI

ИИ и инфляция качества #ии #ai #будущее #мнение Разговор о влиянии ИИ на работу почему‑то быстро свелся к вопросу о том, кого именно он заменит. Сначала должны были исчезнуть копирайтеры, потом программисты, потом аналитики. Потом выяснилось, что программисты пока на месте, зато возник вопрос с джунами. Следующая версия тоже понятна: джуны исчезнут сейчас, мидлы чуть позже, а сеньоры останутся на вершине пищевой цепочки и будут наблюдать, как ChatGPT постепенно подбирается к их креслу. Мне кажется, мы смотрим немного не туда. Не потому, что ИИ никого не заменит — отдельные задачи, позиции и даже профессии наверняка будут исчезать. Просто замена человека машиной не очень хорошо описывает происходящее. ИИ гораздо быстрее меняет не количество работы, а ее экономику: стоимость получения результата определенного качества резко падает, вслед за ней меняется представление о том, какое качество вообще считается нормальным. Читать статью Life-Hack - AI

Капчу ломают не агенты, а решалки за копейки. Агента выдаёт не поведение, а окружение #ai #ии #ИБ #агенты #captcha #antibot #arxiv Препринт Broken Gates (arXiv 2607.18659), опубликован 21 июля. Систематическое измерение: семь коммерческих сервисов-решателей капчи и шесть браузерных агентов — облачных, self-hosted, ИИ-браузеров и расширений — против hCaptcha, reCaptcha v2, reCaptcha v3 и Cloudflare Turnstile. Первый вывод бьёт по challenge-защитам. Против коммерческих решателей они широко неэффективны: почти стопроцентный обход при ничтожных затратах. Сами LLM-агенты те же капчи проходят только тогда, когда у них есть выделенный модуль-решатель. По цифрам из текста работы — от $0,10 за тысячу решений; при этом против reCaptcha v3 те же сервисы берут в среднем лишь 23%. Дальше самое интересное. Неинтерактивные защиты вроде reCaptcha v3 держатся заметно лучше, но авторы показывают, что эта устойчивость не является фундаментальным свойством безопасности. При детальном разборе трейсов взаимодействия два агента с практически неразличимым поведенческим отпечатком дали противоположный результат: один защиту прошёл, второй провалился. Определяющим фактором оказалась подлинность среды исполнения, а не поведение агента. Отсюда вывод авторов: граница безопасности неинтерактивных защит проходит по слою окружения, и это меняет то, как антибот-системы стоит проектировать и оценивать. Моя оценка: практический смысл неприятен обеим сторонам. Защитникам — вы платите за «поведенческую аналитику», которая на деле различает не человека и бота, а настоящий браузер и подделку. Это гонка отпечатков окружения, а не интеллекта, и продавать её как ИИ-детект некорректно. Атакующим — вывод ещё проще: купить решалку дешевле, чем строить умного агента, и экономика на ближайшее время именно такая. Оговорка: препринт, рецензирования пока нет. Выводы стоит читать как сильный сигнал, а не как установленный факт. Работа на arXiv Life-Hack - AI

ИИ-тренеры произношения: как исправить ошибки в английской речи с помощью приложений #ai #статья Можно знать английскую грамматику, понимать речь и при этом годами не замечать, что одни и те же звуки вы произносите неправильно. ИИ-тренеры для практики произношения помогают найти слабые места и понять, что именно стоит исправить.  Ссылка на статью Life-Hack - AI

Помешательство вокруг ИИ парализовало принятие решений #ai #статья Если вкратце, лица, принимающие решения, либо не строят конкретных планов на будущее, либо вообще не видят для себя вариантов кроме как не высовываться — будь то в банках, медицинских учреждениях, государственных органах или где‑то ещё. По всему миру руководство организациями захватили легковозбудимые граждане, писающиеся кипятком от восторга при любом упоминании ИИ, а их более уравновешенные коллеги вынуждены жить в постоянном страхе и фрустрации. Ссылка на статью Life-Hack - AI

ИИ-агент нашёл и проэксплуатировал дыру в репозитории Snowflake за пять дней. Виноват ли Copilot — вопрос открытый #ai #ии #ИБ #githubactions #devsecops #agents Wiz Research рассказала о случае, где обе стороны — автоматика. Автономный Red Agent просканировал GitHub-организацию Snowflake и пометил workflow jira_issue.yml в репозитории snowflake-connector-net как уязвимый к script injection через недоверенный ввод в блоках run:. Эксплуатация — одним лишь заголовком GitHub-issue, специально сформированным; на выходе украденные креды к внутренней Jira Snowflake. Тайминг — главное здесь. Уязвимость попала в основную ветку 18 июня 2026 года с мержем PR #1218 и была жива всего пять дней до обнаружения. Сканер GitHub Advanced Security проанализировал финальную ревизию PR вместе с уязвимым workflow и критическую инъекцию не подсветил. Механика классическая: заголовок подставлялся в shell-строку раньше, чем отрабатывали команды санитизации, а защитное условие сравнивало свойство pull request, которого на issue-событиях просто не существует. Теперь про заголовки в духе «ИИ сломал код». Атрибуция спорная. Wiz указала, что в коммите значился со-автор «Copilot Autofix powered by AI»; The Hacker News, разобрав коммиты, отнесла уязвимый фрагмент к инженеру Snowflake, а Copilot менял отдельные аспекты. GitHub утверждает, что Copilot Autofix этот код вообще не ревьюил. CVE не заведён, CVSS нет, в KEV не попадало. Моя оценка: спор об авторстве отвлекает от единственного полезного вывода. Окно обнаружения схлопнулось до пяти дней — значит, циклы патчей и время жизни секретов надо подгонять под автоматических исследователей, а не под квартальный аудит. И да, PR от ИИ-ассистента обязан проходить тот же security-ревью, что и человеческий. Пока индустрия считает автофикс «уже проверенным по определению», такие истории будут повторяться. Life-Hack - AI

⚡️ Топ популярных/полезных постов за прошедшую неделю (сохрани себе чтобы не потерять): 1. Предыдущий топ статей 2. Умный поиск по картинке, с разными ИИ-моделями под каждую задачу 3. ⚡️ Пентест на заказ (Сделаем качественно и не дорого) 4. OSINT-инструмент на Go, который ищет потенциальные origin IP у веб-приложений за Cloudflare и затем проверяет найденные адреса по ответам 5. Инструмент для обнаружения атак внутри инфраструктуры Microsoft Active Directory 6. Хакер в магазине: изучаем поверхность атаки типичного супермаркета 7. ⚡️Мы пишем топовые статьи (большой опыт и реальные кейсы) 8. NTLM для хакера. Подробное описание работы и безопасности протокола #информационнаябезопасность #ИБ #хакинг #кибербезопасность #багбаунти #пентест #багхантинг

Как ИИ помогает работать с Excel и Google Таблицами: формулы, данные и ошибки #статья #ai Excel и Google Таблицы могут превратиться в настоящий квест, когда нужно разобраться в чужих формулах, обработать тысячи строк или быстро найти ошибку в расчетах. При этом не обязательно знать наизусть десятки функций и часами разбираться с диапазонами. Нейросети могут составить расчеты по описанию задачи, объяснить непонятное выражение, очистить данные, найти закономерности и проанализировать готовый файл. Разбираемся, какие нейросети умеют работать с таблицами и как использовать их без риска получить красивый, но неверный результат. Ссылка на статью Life-Hack - AI

Расцензуренный форк новой Qwen появился быстрее, чем половина команд успела её скачать #ai #llm #qwen #опенсорс #ИБ #модельугроз Alibaba выложила Qwen3.8-27B под Apache 2.0 — компактную модель, рассчитанную на потребительское железо. За первые выходные её скачали более 3 млн раз. И почти сразу рядом появилась вторая версия, которой в релизных заметках не было: некто под ником orcarouter опубликовал Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8 — сборку со снятыми ограничениями, готовую отвечать на вредоносные, неэтичные, оскорбительные и незаконные запросы. Полезное применение у такой сборки действительно есть. При разборе инцидента защитник регулярно упирается в отказ проприетарной модели описать то, что уже произошло в его инфраструктуре. Проблема в том, что противоположная сторона освоит этот инструмент быстрее. Масштаб происходящего задаёт контекст. Открытые модели Alibaba за шесть месяцев собрали свыше 3 млрд загрузок, обогнав Meta, Alphabet и китайских конкурентов — против 418 млн у Google и 227 млн у Meta за 2026 год, по отчёту Hugging Face от 14 августа. Лицензионная политика подтверждает, что это осознанный курс, а не разовый жест: из 178 китайских релизов крупнее 20 млрд параметров, которые Hugging Face отследил в 2026 году, 59% вышли под Apache 2.0 и 22% под MIT. Цель здесь не альтруизм, а захват позиции по умолчанию. Формулировка из отчёта Hugging Face прямая: Qwen превратился в стандартный выбор разработчика, когда тот решает, что файнтюнить и разворачивать. Alibaba усиливает эффект, раздавая модели корпоративным клиентам через своё облако — в том числе в Юго-Восточной Азии и Африке. Что с этим делать. Дискуссию «открывать веса или нет» рынок закрыл без нашего участия. Практический вывод другой: у любого заметного открытого релиза расцензуренный форк появляется в течение суток, и планировать защиту стоит исходя из этого срока, а не из даты официального анонса. Life-Hack - AI

В России хотят обязать пользователей маркировать контент, созданный ИИ #маркировкаконтента #ии #контент #маркировка Маркировка изображений, аудио и видео, созданных с помощью больших моделей ИИ, может стать обязательной вместо добровольной. Это следует из проекта поправок к принятому в июле закону об ИИ и Гражданскому кодексу, пишут «Ведомости». Собеседники издания уточнили, что предлагаемые поправки 19 августа планирует рассмотреть рабочая группа по регулированию и административным барьерам. Поправки меняют подход, закреплённый в рамочном законе об ИИ, в котором не прописано обязательство маркировать сгенерированный контент. Формат, содержание и порядок размещения предупреждения определит уполномоченный государственный орган. При этом конкретное ведомство не называется. Но формулировка «создан с применением» может охватывать и отредактированные нейросетью материалы, хотя минимальная доля ИИ‑контента в проекте не установлена. Кто должен маркировать материал, если создал его один человек, а распространяет другой, тоже не определено. Проект не вводит специальной ответственности и не объясняет, кто будет проверять наличие отметки и должна ли она сохраняться при переносе файла между платформами. В действующей редакции человеку или компании, которые применили большую фундаментальную модель при создании аудио‑ или визуального материала, должны предоставить возможность разместить предупреждение об использовании ИИ. Крупные сайты, социальные сети и другие платформы с суточной аудиторией более 500 тыс. российских пользователей должны предоставить техническую возможность поставить такую отметку, указано в законе. Статья рамочного закона, касающаяся маркировки, должна вступить в силу 1 марта 2027 года. На каком этапе и в каком виде предложенные поправки могут внести в Госдуму, пока не определено. Формат и порядок размещения маркировки сейчас предполагается определять соглашением между пользователем и владельцем ИИ‑сервиса. Предложения требуют существенной доработки, считает источник «Ведомостей», участвующий в обсуждении поправок. По его мнению, обязательная маркировка не поможет бороться с дипфейками: их создатели продолжат использовать зарубежные сервисы и распространять материалы без отметок. Аналогичным образом пользователи смогут загружать немаркированные генерации на стриминговые платформы, опасается он. В результате норма усложнит работу с российскими ИИ‑сервисами, но не решит заявленную проблему. При обсуждении законопроекта об ИИ уже рассматривались разные варианты введения маркировки сгенерированного контента, напомнил директор Института исследований интернета Карен Казарян. Вместе с тем эти нормы преждевременны, считает он. Во всём мире сейчас рассматривают, насколько технологически возможно маркировать контент так, чтобы машиночитаемая метка сохранялась при дальнейших манипуляциях с контентом. Предлагаемая редакция поправки закона о поддержке ИИ вносит полную неопределённость, так как все существенные решения по маркировке выносятся в подзаконный акт, рассуждает гендиректор ассоциации «Интернет‑видео» Алексей Бырдин. Если уполномоченный орган, то есть Минцифры, по какой‑то причине сочтёт необходимым ввести широкое внедрение маркировки контента, созданного генеративным ИИ, это сможет затронуть неограниченный перечень информационных ресурсов, предупреждает он. По мнению эксперта, в части маркировки действующая редакция для старта регулирования оптимальна: только соцсети обязаны предоставить пользователю техническую возможность отмаркировать загруженный контент. Собеседник «Ведомостей» в крупной технологической компании считает нецелесообразным новое обсуждение обязательной маркировки контента. «На практике это приведёт к абсурдным ситуациям: например, фотографии, обработанные фильтрами в редакторах, формально тоже считаются результатом работы ИИ. Постоянное „тыканье“ маркировкой в таких массовых сценариях лишь ухудшит восприятие ИИ пользователями», — говорит он. Life-Hack - AI

Тайвань выплатит каждому гражданину $314 дивидендов от ИИ #тайвань #дивиденды #ии #выплаты #полупроводники Президент Тайваня Лай Циндэ объявил о планах выплатить каждому жителю страны $314 (10 тыс. тайваньских долларов) наличными в 2027 году, сославшись на стремительные темпы роста экономики государства благодаря бурному глобальному спросу на искусственный интеллект. Об этом глава Китайской Республики объявил в социальной сети Facebook**. Лай отметил, что бюджет на следующий год должен сохранять финансовую дисциплину, одновременно обеспечивая баланс между потребностями национальной безопасности, экономическим развитием и расходами на социальное обеспечение. Экономика Тайваня выросла на 12,9% во втором квартале 2026 года и движется к самому быстрому годовому увеличению за последние 40 лет благодаря масштабным инвестициям в ведущую полупроводниковую промышленность островного государства. Это помогло пополнить государственную казну и подстегнуть рост фондового рынка в этом году почти на 60%. По словам Лая, давние сильные стороны в полупроводниках, информационных и коммуникационных технологиях, а также в производственных цепочках поставок позволили правительству распределить дивиденды от ИИ. Президент добавил, что частные лица и семьи могут сами решать, как использовать эти деньги, в том числе для оплаты образования детей, ухода за пожилыми родственниками, облегчения финансового бремени домохозяйства, увеличения потребления и поддержки местных предприятий и отраслей промышленности. Население республики превышает 23 млн человек, поэтому на выплаты дивидендов от ИИ власти заложат более $7,2 млрд. Правительство будет уделять внимание не только технологической отрасли, но и заботиться о каждой семье, стремящейся обеспечить себе средства к существованию, сообщил Лай. В прошлом году экономика Тайваня выросла на 8,8%. Тогда власти также распределили между жителями по 10 тыс. тайваньских долларов. Оппозиционная партия Гоминьдан призвала правительство к ещё одной волне раздаче денег на фоне подготовки к промежуточным выборам в ноябре 2026 года. Meta Platforms*, а также принадлежащие ей социальные сети Facebook**, WhatsApp** и Instagram**: * — признана экстремистской организацией, её деятельность в России запрещена; ** — запрещены в России. Life-Hack - AI

ИИ раскрыл исторический поворот в шедевре Рафаэля #ai #ии #художники #картины #искусственныйинтеллект Анализ картины Рафаэля «Мадонна с розой», проведённый с помощью искусственного интеллекта, показал, что лицо святого Иосифа, скорее всего, было написано кем‑то другим, а не самим художником. Большая часть остальной картины соответствовала стилю мастера эпохи Возрождения. Результаты исследования были опубликованы в журнале Heritage Science в декабре 2023 года. Картина, также известная как «Мадонна с розой», хранится в Музее Прадо в Мадриде, Испания. Написанная на холсте около 1517 или 1518 года, она долгие годы вызывала споры среди искусствоведов. Ранние эксперты считали её работой Рафаэля. Однако с середины 1800-х годов историки, включая Иоганна Давида Пассаванта, ставили под сомнение авторство и предполагали, что в создании картины могла участвовать мастерская художника. Учёный‑рафаэлист профессор Юрг Мейер цур Капеллен и другие предполагали, что ученик Рафаэля Джулио Романо мог внести свой вклад. Ранее существовавшие теории также ставили под сомнение принадлежность розы и нижней части картины кисти Рафаэля. Новый анализ показал, что нижняя часть «скорее всего» написана им. Исследователи из университетов Ноттингема и Брэдфорда, а также Стэнфордского университета использовали искусственный интеллект для изучения картины. Компьютерная система была обучена на подлинных картинах Рафаэля, что позволило ей изучить визуальные особенности, связанные с его творчеством, включая технику мазка, цвет, затенение и другие детали. Исследователи использовали метод, называемый трансферным обучением. Проще говоря, это означало использование компьютерной системы, которая уже обучалась на одной задаче, и адаптацию её к смежной работе. В данном случае такой подход помог системе научиться распознавать художественный стиль Рафаэля. Исследователи также использовали обнаружение границ — компьютерную технику, которая выявляет резкие изменения на изображении. Эти изменения могут показывать границы между формами или областями разного цвета. Исследователи сочли такие детали полезными при изучении характеристик техники мазка Рафаэля. Профессор Хасан Угайл, директор Центра визуальных вычислений и интеллектуальных систем Брэдфордского университета, который разработал этот алгоритм, отметил, что при тестировании на известных и подлинных картинах Рафаэля система достигла 98-процентной точности. Результат оказался иным, когда исследователи протестировали «Мадонну делла Роза» как целое изображение. Компьютер не смог прийти к однозначному выводу. Затем команда изучила отдельные части картины. Мадонна, младенец Христос и Иоанн Креститель были идентифицированы как соответствующие кисти Рафаэля, в то время как лицо святого Иосифа было идентифицировано как, скорее всего, не принадлежащее ей. Хауэлл Эдвардс, почётный профессор молекулярной спектроскопии Брэдфордского университета, сказал, что некоторые искусствоведы уже заметили различия между святым Иосифом и другими фигурами: «Некоторые знатоки считают, что качество композиции и живописи Мадонны с младенцем и святым Иоанном намного превосходит качество изображения святого Иосифа, которого, по их мнению, добавили в мастерской несколько второпланово». Таким образом, компьютерный анализ добавил новые доказательства к давней дискуссии. Эдвардс заявил, что «Святой Иосиф» был написан кем‑то другим, возможно, Джулио Романо. Исследователи подчеркнули, что искусственный интеллект — это лишь одна часть процесса аутентификации картины. Эксперты также изучали происхождение, то есть задокументированную историю владения произведением искусства. Ещё одним методом, используемым в этом типе исследований, является спектроскопия. Она включает в себя изучение того, как материалы взаимодействуют со светом и другими формами энергии. Это может помочь исследователям изучать и идентифицировать материалы, использованные в произведении искусства. Доцент Стэнфордского университета Дэвид Г. Life-Hack - AI

Анализ глубинных интервью с помощью нейросетей: от транскрипта к продуктовым инсайтам #статья #ai После серии глубинных интервью начинается самая сложная часть исследования — анализ. Нужно перечитать десятки страниц транскриптов, найти темы, выделить важные цитаты и понять, что на самом деле стоит за словами пользователей. Сегодня часть этой работы можно поручить нейросетям. Разберем, как ИИ помогает анализировать интервью, находить продуктовые инсайты и какие задачи все еще требуют участия человека. Ссылка на статью LH | News | OSINT | AI

DeepSeek Harness — набрал 37 тыс. звёзд за сутки #новость #ai #ии #DeepSeek Китайская DeepSeek выпустила в open source (MIT) среду для создания ИИ-агентов DeepSeek Harness. В чём суть: Локальный агент, который запускается одной командой (npx), умеет: — Читать и редактировать файлы проекта; — Запускать команды в shell; — Искать информацию; — Строить планы и делегировать задачи субагентам. Главная фишка — модульность: Модели, инструменты, песочницы, логика агента — всё это заменяемые плагины. Можно собрать свою конфигурацию без форка ядра. Даже базовый цикл агента подключается извне. 4 готовых режима: • Standard — полноценный кодинг-агент; • PTC — модель пишет TypeScript-программу, объединяя несколько действий (экономит токены); • Minimal — только bash и редактор (для тестов); • Create — режим для разработки собственных пресетов. Важно: Harness не привязан к API DeepSeek — поддерживает OpenAI, Anthropic и любые совместимые модели. За первый день — ~37,5 тыс. звёзд и 2,9 тыс. форков на GitHub. Life-Hack - AI

⚡️ Топ популярных/полезных постов за прошедшую неделю (сохрани себе чтобы не потерять): 1. Предыдущий топ статей 2. Экспериментальный инструмент для offensive security в Kubernetes 3. ⚡️ Пентест на заказ (Сделаем качественно и не дорого) 4. Пентест веб-приложений в 2026 году: полное руководство по методологии, инструментам и OWASP Top 10 5. Система оценки позы человека, использующая данные о состоянии WiFi канала 6. Разведка по открытым источникам (OSINT): OSINT инструменты для расследований, связанных с Bitcoin 7. ⚡️Мы пишем топовые статьи (большой опыт и реальные кейсы) #информационнаябезопасность #ИБ #хакинг #кибербезопасность #багбаунти #пентест #багхантинг

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз #ai #LLM #аналитика Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд. LH | News | OSINT | AI

Всё, что вы хотели знать о локальном ИИ, но стеснялись спросить #ии #ai #llm #локальныемодели Если вы когда-нибудь смотрели на HF и не понимали, что такое DFlash, квантизация и почему одна и та же модель лежит в десяти репозиториях от десяти разных людей — или давно собирались поднять LLM у себя, но всё не находили повода — выход Muse Glimmer 30B буквально лучший момент начать. Буквально со своего MacBook Air. Ага, да вот уже сейчас прямо. Читать статью Life-Hack - AI

Китайский фермер уничтожил 25 акров урожая, следуя советам ИИ по борьбе с сорняками и вредителями #AI #ии #новость Фермер из китайского городского округа Чучжоу начал пользоваться советами искусственного интеллекта год назад, но после нескольких месяцев взаимодействия приложение предложило 67-летнему мужчине совет, который привёл к гибели всего урожая. Изначально фермер Ву не доверял ИИ‑приложению, но в итоге изменил своё мнение, когда оно показалось ему полезным. Однако эта ошибка привела к гибели более чем 24 акров урожая. Ву обратился к нейросети за советом по борьбе с сорняками и вредителями. Для борьбы с сорняками на десятках акров кунжутной травы ИИ предложил использовать «высокоэффективный флупириметалин» и «флусульфасульфаэфир», смешав их с «тиаметоксазином» и «метиловой солью». Мужчина в точности следовал советам ИИ, не проверяя полученную информацию ни у специалистов по сельскому хозяйству, ни самостоятельно в интернете. Уже на следующий день после выполнения рекомендаций сорняки и всходы кунжута массово погибли. Когда фермер поинтересовался у нейросети, почему это произошло, ИИ предположил, что причиной может быть «флусульфасульфаэфир». Портал Tom’s Hardware приводит слова экспертов в области сельского хозяйства, которые заявили, что это химическое вещество в основном применяют против широколистных сорняков на соевых полях. Министерство сельского хозяйства США классифицирует кунжут как широколистное растение, поэтому он также легко поражается этим гербицидом. Более того, это химическое вещество предназначено для целенаправленного опрыскивания проблемных участков, а не всего поля. Фермер утверждал, что ИИ не предупредил его о рисках, связанных с рекомендациями. Однако на странице чата отображалось напоминание, что результаты генерации нейросети могут быть неверными, поэтому их следует проверять. Life-Hack - AI

Как ИИ забраковал планету, а мы её всё равно нашли #ai #ии #астрономия #красныйкарлик В данной статье я хотел бы описать как была открыта планета TOI-1899 b, почему эта планета интересная, что необычного было в её открытии. ИИ не справился, а мы смогли. Life-Hack - AI

⚡️ Топ популярных/полезных постов за прошедшую неделю (сохрани себе чтобы не потерять): 1. Предыдущий топ статей 2. Инструмент для извлечения учетных данных Windows 3. ⚡️ Пентест на заказ (Сделаем качественно и не дорого) 4. Агент для тестирования на проникновение с использованием искусственного интеллекта 5. Инструмент для преобразования Android-файлов 6. Могут ли хакеры «видеть» через стены вашего дома, используя Wi-Fi для отслеживания вашего местоположения и перемещения? 7. ⚡️Мы пишем топовые статьи (большой опыт и реальные кейсы) 8. Распределённая система для брута хешей #информационнаябезопасность #ИБ #хакинг #кибербезопасность #багбаунти #пентест #багхантинг

Стэнфордские учёные впервые создали вирусы при помощи искусственного интеллекта #вирусы #ai #ии #новость Учёные впервые создали вирусы‑бактериофаги при помощи искусственного интеллекта. «Коктейль» из этих вирусов смог уничтожить бактерии кишечной палочки, устойчивые к природным бактериофагам. Для проектирования новых геномов исследователи под руководством Брайана Хи, инженера‑химика из Стэнфордского университета, использовали ИИ‑модели Evo1 и Evo2, обученные на генетических данных около 2 млн бактериофагов. Из датасета исключили генетический код вирусов, которые способны инфицировать растения, людей или животных, чтобы снизить риск создания опасных патогенов. ИИ сгенерировал тысячи потенциальных геномов, из которых исследователи отобрали около 300 для синтеза в лаборатории. Жизнеспособными из ИИ‑бактериофагов оказались только 16, причём по отдельности они были неэффективны. Однако их комбинация быстро преодолела устойчивость двух разных штаммов E. coli, включая резистентные к природным бактериофагам варианты. Том Эллис, профессор инженерии синтетических геномов в Имперском колледже Лондона, назвал работу впечатляющей, но указал, что создавать более сложные геномы будет значительно труднее. «[Бактериофаги] — это буквально самый маленький и самый простой в создании геном», — пояснил он. Как указывают авторы исследования, хотя геномы бактериофагов действительно очень малы, работа доказывает, что генеративный ИИ в принципе способен создавать функциональные вирусные геномы с нуля. Профессор Том Инглсби и доктор Мориц Ханке из Университета Джонса Хопкинса добавили, что, хотя достижение выглядит многообещающе для биологических наук, оно также поднимает вопросы биобезопасности. «Возможность создавать вирусные геномы с помощью ИИ уже существует, но механизмов безопасного управления этим процессом пока нет», — отмечают они. Life-Hack - AI