Anthropic купила стартап, на котором держатся SDK конкурентов — и сворачивает его продукты
#Anthropic #ai #ии
Anthropic объявила о покупке Stainless — нью-йоркского стартапа, который автоматически генерировал SDK для API крупнейших AI-компаний. По данным The Information, сумма сделки превышает $300 млн. Первое, что Anthropic сделала после покупки — объявила о сворачивании всех хостинговых продуктов Stainless, включая сам генератор SDK.
Stainless основал в 2022 году Алекс Рэттрей, бывший инженер Stripe. Его стартап решал конкретную проблему: когда компания выпускает API, ей нужны SDK — готовые библиотеки для разработчиков на Python, TypeScript, Go, Java и других языках. Делать их вручную дорого, поддерживать при каждом обновлении API — еще дороже. Stainless автоматизировал этот процесс: принимал спецификацию API и выдавал готовые библиотеки с обработкой ошибок, пагинацией и стримингом. Клиентами были OpenAI, Google, Cloudflare, Replicate, Runway — и сама Anthropic, которая использовала Stainless с первых дней своего API.
Главная интрига сделки — в том, кто теряет. OpenAI в свое время отказалась от собственного SDK-решения, потому что поддержка обходилась слишком дорого, и перешла на Stainless. Теперь эта инфраструктура принадлежит Anthropic, а конкурентам придется либо строить свое, либо переходить на альтернативы вроде Speakeasy или LibLab — менее распространенные и без такого охвата по языкам. Anthropic уточнила, что уже сгенерированные SDK останутся у клиентов с полными правами на модификацию, но новых генераций не будет.
Для Anthropic это четвертое поглощение за полгода — и первое, которое напрямую бьет по продуктам OpenAI и Google. Предыдущие покупки закрывали другие дыры: JavaScript-рантайм для Claude Code, технология управления компьютером, команда из биотеха. Но Stainless — это не талант и не технология для внутреннего использования, а инфраструктурный слой, на котором сидела вся отрасль. Сигнал понятный: конкуренция в AI сместилась от моделей к платформе, и Anthropic собирается владеть как можно большей частью цепочки между своими моделями и разработчиками.
Life-Hack - AI
#Anthropic #ai #ии
Anthropic объявила о покупке Stainless — нью-йоркского стартапа, который автоматически генерировал SDK для API крупнейших AI-компаний. По данным The Information, сумма сделки превышает $300 млн. Первое, что Anthropic сделала после покупки — объявила о сворачивании всех хостинговых продуктов Stainless, включая сам генератор SDK.
Stainless основал в 2022 году Алекс Рэттрей, бывший инженер Stripe. Его стартап решал конкретную проблему: когда компания выпускает API, ей нужны SDK — готовые библиотеки для разработчиков на Python, TypeScript, Go, Java и других языках. Делать их вручную дорого, поддерживать при каждом обновлении API — еще дороже. Stainless автоматизировал этот процесс: принимал спецификацию API и выдавал готовые библиотеки с обработкой ошибок, пагинацией и стримингом. Клиентами были OpenAI, Google, Cloudflare, Replicate, Runway — и сама Anthropic, которая использовала Stainless с первых дней своего API.
Главная интрига сделки — в том, кто теряет. OpenAI в свое время отказалась от собственного SDK-решения, потому что поддержка обходилась слишком дорого, и перешла на Stainless. Теперь эта инфраструктура принадлежит Anthropic, а конкурентам придется либо строить свое, либо переходить на альтернативы вроде Speakeasy или LibLab — менее распространенные и без такого охвата по языкам. Anthropic уточнила, что уже сгенерированные SDK останутся у клиентов с полными правами на модификацию, но новых генераций не будет.
Для Anthropic это четвертое поглощение за полгода — и первое, которое напрямую бьет по продуктам OpenAI и Google. Предыдущие покупки закрывали другие дыры: JavaScript-рантайм для Claude Code, технология управления компьютером, команда из биотеха. Но Stainless — это не талант и не технология для внутреннего использования, а инфраструктурный слой, на котором сидела вся отрасль. Сигнал понятный: конкуренция в AI сместилась от моделей к платформе, и Anthropic собирается владеть как можно большей частью цепочки между своими моделями и разработчиками.
Life-Hack - AI
👍5🔥3
«Не сетка»: ИИ впервые в истории сам решил центральную проблему геометрии
#OpenAI #ai #ии
OpenAI сообщила, что ее внутренняя модель опровергла гипотезу Эрдёша 1946 года о единичных расстояниях — одну из самых известных задач комбинаторной геометрии. Это первый случай, когда центральная открытая задача целой подобласти математики решена ИИ полностью автономно. Препринт уже проверен, упрощен и усилен сторонними математиками, в том числе специалистами по теории чисел.
Сама задача формулируется на школьном уровне: возьмите n точек на плоскости и посчитайте, сколько пар оказались на расстоянии ровно 1. Какое максимально возможное число таких пар? Эрдёш в 1946 году построил пример: на квадратной сетке размером корень из n на корень из n получается чуть больше n единичных пар, то есть рост лишь немного быстрее линейного. Дальше он предположил, что лучше нельзя — сетка по сути оптимальна. За опровержение или доказательство этой гипотезы Эрдёш предлагал денежный приз, а в обзорной книге Брасса, Мозера и Паха задача описана как "возможно, самая известная и самая простая для объяснения проблема комбинаторной геометрии".
80 лет верили, что Эрдёш прав. Внутренняя модель OpenAI показала обратное: существует бесконечное семейство конфигураций, в которых число пар растет на полиномиальную долю быстрее, чем у сетки. Сама конструкция неожиданная: вместо геометрии, которой эту задачу пытались решать 80 лет, модель ушла глубоко в теорию чисел. Точки на плоскости она собрала как проекции элементов из бесконечных башен специальных числовых полей — объектов, существование которых обеспечивает классическая теорема Голода-Шафаревича 1960-х годов. Этот аппарат с задачей про точки и расстояния раньше никто не связывал.
Главное в этой новости — не сам результат, а как он получен. По описанию OpenAI, процесс был полностью автоматическим. Условие задачи сформулировал другой ИИ, внутренняя модель выдала доказательство, проверяющая ИИ-система с высокой уверенностью пометила его корректным — и только после этого к препринту подключились живые математики. Решала не специализированная модель для математики и не агент, заточенный на перебор стратегий доказательств, а универсальная рассуждающая модель — судя по всему, одна из новых версий GPT, которая скоро может заменить GPT-5.5. Внешние эксперты подтвердили корректность; математик из Принстона, по словам OpenAI, готовит дальнейшее уточнение результата.
Это не первый случай, когда ИИ решил одну из открытых задач Эрдёша. Но ранее речь шла о пунктах из общего перечня — пусть открытых, но не центральных. Здесь масштаб другой: решена та самая задача, которую Брасс-Мозер-Пах ставили во главу угла подобласти, и сделано это без человека на содержательном этапе. Тезис "ИИ-модели делают настоящую математику, которую потом проверяют коллеги по цеху" больше не выглядит спорным. Главным становится другой вопрос: какие из остальных центральных открытых задач — и из каких подобластей — поддадутся следующими.
Life-Hack - AI
#OpenAI #ai #ии
OpenAI сообщила, что ее внутренняя модель опровергла гипотезу Эрдёша 1946 года о единичных расстояниях — одну из самых известных задач комбинаторной геометрии. Это первый случай, когда центральная открытая задача целой подобласти математики решена ИИ полностью автономно. Препринт уже проверен, упрощен и усилен сторонними математиками, в том числе специалистами по теории чисел.
Сама задача формулируется на школьном уровне: возьмите n точек на плоскости и посчитайте, сколько пар оказались на расстоянии ровно 1. Какое максимально возможное число таких пар? Эрдёш в 1946 году построил пример: на квадратной сетке размером корень из n на корень из n получается чуть больше n единичных пар, то есть рост лишь немного быстрее линейного. Дальше он предположил, что лучше нельзя — сетка по сути оптимальна. За опровержение или доказательство этой гипотезы Эрдёш предлагал денежный приз, а в обзорной книге Брасса, Мозера и Паха задача описана как "возможно, самая известная и самая простая для объяснения проблема комбинаторной геометрии".
80 лет верили, что Эрдёш прав. Внутренняя модель OpenAI показала обратное: существует бесконечное семейство конфигураций, в которых число пар растет на полиномиальную долю быстрее, чем у сетки. Сама конструкция неожиданная: вместо геометрии, которой эту задачу пытались решать 80 лет, модель ушла глубоко в теорию чисел. Точки на плоскости она собрала как проекции элементов из бесконечных башен специальных числовых полей — объектов, существование которых обеспечивает классическая теорема Голода-Шафаревича 1960-х годов. Этот аппарат с задачей про точки и расстояния раньше никто не связывал.
Главное в этой новости — не сам результат, а как он получен. По описанию OpenAI, процесс был полностью автоматическим. Условие задачи сформулировал другой ИИ, внутренняя модель выдала доказательство, проверяющая ИИ-система с высокой уверенностью пометила его корректным — и только после этого к препринту подключились живые математики. Решала не специализированная модель для математики и не агент, заточенный на перебор стратегий доказательств, а универсальная рассуждающая модель — судя по всему, одна из новых версий GPT, которая скоро может заменить GPT-5.5. Внешние эксперты подтвердили корректность; математик из Принстона, по словам OpenAI, готовит дальнейшее уточнение результата.
Это не первый случай, когда ИИ решил одну из открытых задач Эрдёша. Но ранее речь шла о пунктах из общего перечня — пусть открытых, но не центральных. Здесь масштаб другой: решена та самая задача, которую Брасс-Мозер-Пах ставили во главу угла подобласти, и сделано это без человека на содержательном этапе. Тезис "ИИ-модели делают настоящую математику, которую потом проверяют коллеги по цеху" больше не выглядит спорным. Главным становится другой вопрос: какие из остальных центральных открытых задач — и из каких подобластей — поддадутся следующими.
Life-Hack - AI
❤3👍2
Forwarded from Life-Hack - Хакер
1. Предыдущий топ статей
2. Отправим стукачей в ГУЛАГ
3.
4. Огромная подборка расширений для Burp Suite (Community и Pro) с описанием
5. Мультиагентная система, которая проводит пентест
6. ИИ для пентеста в 2026: что реально работает на engagement'ах, а что — маркетинг
7.
#информационнаябезопасность #ИБ #хакинг #кибербезопасность #багбаунти #пентест #багхантинг
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
Торвальдс рассказал о влиянии ИИ на поиск ошибок в ядре Linux
#Linux #ai #ИИ
На конференции Open-Source Summit 2026 Линус Торвальдс выделил основные тренды в использовании ИИ-инструментов при разработке ядра Linux. Он подчеркнул, что за последние полгода объём коммитов значительно вырос.
Так, при формировании последних двух релизов ядра внесено примерно на 20% больше коммитов, чем в ранее выпускавшихся ветках. Это объясняется тем, что за последние несколько месяцев ИИ-инструменты достигли уровня качества, приемлемого для многих разработчиков. Теперь применение ИИ растёт практически по всем направлениям разработки.
Однако Торвальдс выделил и проблему — большое число отчётов об ошибках, сформированных при помощи ИИ-ассистентов. Он охарактеризовал это как краткосрочную боль, которая принесёт пользу в долгосрочной перспективе. По словам Торвальдса, любое выявление и исправление ошибки лучше, чем её игнорирование.
При этом для небольших команд и одиночных сопровождающих вал сообщений об ошибках становится проблемой и приводит к выгоранию, особенно когда отчёты отправляются без проверки, а отправивший их не способен ответить на вопросы и предоставить дополнительную информацию, подчеркнул он.
В целом, Торвальдс считает ИИ всего лишь ещё одним инструментом, повышающим эффективность работы и меняющим способ разработки, но не меняющим принципов программирования. Он напомнил про появление компиляторов и высокоровневых языков, которое повысило производительность разработки в 1000 раз и избавило разработчиков от необходимости вводить дампы машинных кодов и вычислять смещения для операций ветвления. Торвальдс уверен, что ИИ аналогичным образом позволяет повысить производительность за счёт выполнения рутинной работы. При этом важно, чтобы разработчик не только умел формировать запросы, но обладал компетенциями для оценки и проверки результата. Торвальдс рассматривает ИИ как новое звено перед компилятором, который в своё время для упрощения разработки стал звеном перед ассемблером.
Ранее основатель Linux в анонсе очередного предварительного выпуска ядра Linux 7.1-rc4 призвал исследователей безопасности, которые используют для генерации отчётов об уязвимостях искусственный интеллект, не отправлять их в приватный список рассылки «security@kernel.org». Также он попросил следовать принятым ранее правилам и модели угроз при отправке такой информации.
Life-Hack - AI
#Linux #ai #ИИ
На конференции Open-Source Summit 2026 Линус Торвальдс выделил основные тренды в использовании ИИ-инструментов при разработке ядра Linux. Он подчеркнул, что за последние полгода объём коммитов значительно вырос.
Так, при формировании последних двух релизов ядра внесено примерно на 20% больше коммитов, чем в ранее выпускавшихся ветках. Это объясняется тем, что за последние несколько месяцев ИИ-инструменты достигли уровня качества, приемлемого для многих разработчиков. Теперь применение ИИ растёт практически по всем направлениям разработки.
Однако Торвальдс выделил и проблему — большое число отчётов об ошибках, сформированных при помощи ИИ-ассистентов. Он охарактеризовал это как краткосрочную боль, которая принесёт пользу в долгосрочной перспективе. По словам Торвальдса, любое выявление и исправление ошибки лучше, чем её игнорирование.
При этом для небольших команд и одиночных сопровождающих вал сообщений об ошибках становится проблемой и приводит к выгоранию, особенно когда отчёты отправляются без проверки, а отправивший их не способен ответить на вопросы и предоставить дополнительную информацию, подчеркнул он.
В целом, Торвальдс считает ИИ всего лишь ещё одним инструментом, повышающим эффективность работы и меняющим способ разработки, но не меняющим принципов программирования. Он напомнил про появление компиляторов и высокоровневых языков, которое повысило производительность разработки в 1000 раз и избавило разработчиков от необходимости вводить дампы машинных кодов и вычислять смещения для операций ветвления. Торвальдс уверен, что ИИ аналогичным образом позволяет повысить производительность за счёт выполнения рутинной работы. При этом важно, чтобы разработчик не только умел формировать запросы, но обладал компетенциями для оценки и проверки результата. Торвальдс рассматривает ИИ как новое звено перед компилятором, который в своё время для упрощения разработки стал звеном перед ассемблером.
Ранее основатель Linux в анонсе очередного предварительного выпуска ядра Linux 7.1-rc4 призвал исследователей безопасности, которые используют для генерации отчётов об уязвимостях искусственный интеллект, не отправлять их в приватный список рассылки «security@kernel.org». Также он попросил следовать принятым ранее правилам и модели угроз при отправке такой информации.
Life-Hack - AI
❤3👍3
«Все, кто внутри, понимают — это фейк»: TechCrunch вскрыл главную уловку AI-индустрии
#TechCrunch #ai #инвестиции #финансы
"$1 млрд ARR за два года" — стандартный темп AI-эпохи. Cursor, Harvey, десятки других стартапов отчитываются о миллиардах годовой повторяющейся выручки (ARR) за два-три года с момента основания. Расследование TechCrunch от 22 мая выяснило, что часть этих цифр стоит на бухгалтерии обмана. "Всем, кто внутри отрасли, это просто кажется фейком. Читаешь заголовки и думаешь — не верю", — так говорит Алекс Коэн, CEO стартапа Hello Patient.
Первым сорвал маску Скотт Стивенсон, сооснователь и CEO юридического AI-стартапа Spellbook. В апреле он написал в X пост, в котором назвал происходящее "огромным обманом": "Причина, по которой AI-стартапы ставят рекорды доходов, в том, что они используют нечестную метрику. Крупнейшие фонды мира поддерживают это и вводят журналистов в заблуждение ради PR-покрытия".
Журналистка TechCrunch Марина Темкин поговорила больше чем с десятком основателей, инвесторов и финансистов стартапов — и подтвердила: схема системная. Главная уловка — выдача CARR (Contracted ARR, контрактной ARR) за обычную ARR. CARR включает суммы подписанных, но еще не внедренных контрактов — то, по чему клиент в принципе ничего не платит и может вообще отказаться на этапе интеграции. Один из источников рассказал, что видел компании, где CARR на 70% выше ARR. В другом случае стартап указывал $50 млн ARR при реальных $42 млн — $8 млн разницы инвесторы и сама компания считают "погрешностью округления, в которую быстро вырастем". В третьем — годовой бесплатный пилот записали в ARR с одобрения совета директоров, включая представителя крупного фонда.
Главный поворот в расследовании дал Хемант Танеджа, CEO General Catalyst — одного из крупнейших AI-инвесторов мира. На подкасте 20VC он сформулировал ожидания отрасли так: "Идти от 1 к 3, к 9, к 27 — неинтересно. Нужно от 1 к 20, к 100". Классическая SaaS-траектория утроения выручки каждый год отрасль больше не устраивает. AI-стартап теперь должен расти в 10–20 раз ежегодно, иначе фонды теряют интерес. Майкл Маркс из Celesta Capital в том же разговоре дополнил: "Оценки выросли, и стимулы делать так — стали сильнее". Получается, что инфляцию ARR создают не отдельные жулики, а венчурная модель, которая требует траекторий, недостижимых для большинства реальных бизнесов.
Молчание инвесторов в этом сюжете — не пассивное. Анонимный венчурный инвестор сказал TechCrunch напрямую: "Никто из инвесторов не может это разоблачить публично — у каждого в портфеле есть компания, которая выдает CARR за ARR". Джек Ньютон, CEO Clio (legal AI с оценкой $5 млрд), подтвердил то же словами помягче: "Мы видим, как некоторые инвесторы смотрят в другую сторону, когда их собственные компании раздувают цифры. Это выгодно выглядит снаружи". Дополнительная проблема — ARR не подлежит аудиту по общепринятым бухгалтерским стандартам США (GAAP), потому что они фиксируют только уже полученные деньги, а не обещанные. Что с этим делать — пока неясно; первым шагом стало то, что разговор наконец вышел из X в большую прессу.
Life-Hack - AI
#TechCrunch #ai #инвестиции #финансы
"$1 млрд ARR за два года" — стандартный темп AI-эпохи. Cursor, Harvey, десятки других стартапов отчитываются о миллиардах годовой повторяющейся выручки (ARR) за два-три года с момента основания. Расследование TechCrunch от 22 мая выяснило, что часть этих цифр стоит на бухгалтерии обмана. "Всем, кто внутри отрасли, это просто кажется фейком. Читаешь заголовки и думаешь — не верю", — так говорит Алекс Коэн, CEO стартапа Hello Patient.
Первым сорвал маску Скотт Стивенсон, сооснователь и CEO юридического AI-стартапа Spellbook. В апреле он написал в X пост, в котором назвал происходящее "огромным обманом": "Причина, по которой AI-стартапы ставят рекорды доходов, в том, что они используют нечестную метрику. Крупнейшие фонды мира поддерживают это и вводят журналистов в заблуждение ради PR-покрытия".
Журналистка TechCrunch Марина Темкин поговорила больше чем с десятком основателей, инвесторов и финансистов стартапов — и подтвердила: схема системная. Главная уловка — выдача CARR (Contracted ARR, контрактной ARR) за обычную ARR. CARR включает суммы подписанных, но еще не внедренных контрактов — то, по чему клиент в принципе ничего не платит и может вообще отказаться на этапе интеграции. Один из источников рассказал, что видел компании, где CARR на 70% выше ARR. В другом случае стартап указывал $50 млн ARR при реальных $42 млн — $8 млн разницы инвесторы и сама компания считают "погрешностью округления, в которую быстро вырастем". В третьем — годовой бесплатный пилот записали в ARR с одобрения совета директоров, включая представителя крупного фонда.
Главный поворот в расследовании дал Хемант Танеджа, CEO General Catalyst — одного из крупнейших AI-инвесторов мира. На подкасте 20VC он сформулировал ожидания отрасли так: "Идти от 1 к 3, к 9, к 27 — неинтересно. Нужно от 1 к 20, к 100". Классическая SaaS-траектория утроения выручки каждый год отрасль больше не устраивает. AI-стартап теперь должен расти в 10–20 раз ежегодно, иначе фонды теряют интерес. Майкл Маркс из Celesta Capital в том же разговоре дополнил: "Оценки выросли, и стимулы делать так — стали сильнее". Получается, что инфляцию ARR создают не отдельные жулики, а венчурная модель, которая требует траекторий, недостижимых для большинства реальных бизнесов.
Молчание инвесторов в этом сюжете — не пассивное. Анонимный венчурный инвестор сказал TechCrunch напрямую: "Никто из инвесторов не может это разоблачить публично — у каждого в портфеле есть компания, которая выдает CARR за ARR". Джек Ньютон, CEO Clio (legal AI с оценкой $5 млрд), подтвердил то же словами помягче: "Мы видим, как некоторые инвесторы смотрят в другую сторону, когда их собственные компании раздувают цифры. Это выгодно выглядит снаружи". Дополнительная проблема — ARR не подлежит аудиту по общепринятым бухгалтерским стандартам США (GAAP), потому что они фиксируют только уже полученные деньги, а не обещанные. Что с этим делать — пока неясно; первым шагом стало то, что разговор наконец вышел из X в большую прессу.
Life-Hack - AI
😁4👏2
Ваши секреты внутри LLM. Куда уходят промпты и чего стоит опасаться?
#ии #ai #LLM #киберзащита
Каждый раз, когда Вы отправляете часть своего кода в Cursor, Claude Code или скидываете свой отчет для анализа в Gemini или Qwen, где-то в мире грустит один юрист по информационной безопасности. Нейросети — это магия (ну или статистическая закономерность), а кто-то из нас хотя бы раз открывал юридические документы, которые размещены на любимых нами ресурсах?
Давайте немного покопаемся в документах крупнейших игроков: OpenAI, Google, Qwen, DeepSeek и, конечно же, в российском GigaChat. И посмотрим, а кто же кроме нас может иметь доступ к нашей информации?
Читать статью
Life-Hack - AI
#ии #ai #LLM #киберзащита
Каждый раз, когда Вы отправляете часть своего кода в Cursor, Claude Code или скидываете свой отчет для анализа в Gemini или Qwen, где-то в мире грустит один юрист по информационной безопасности. Нейросети — это магия (ну или статистическая закономерность), а кто-то из нас хотя бы раз открывал юридические документы, которые размещены на любимых нами ресурсах?
Давайте немного покопаемся в документах крупнейших игроков: OpenAI, Google, Qwen, DeepSeek и, конечно же, в российском GigaChat. И посмотрим, а кто же кроме нас может иметь доступ к нашей информации?
Читать статью
Life-Hack - AI
👍3🔥2
Сэм Альтман: ИИ не вызовет «апокалипсиса рабочих мест»
#ai #ИИ #СэмАльтман #новость
Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман заявил, что быстрое развитие и внедрение ИИ не вызовет глобальный «апокалипсис рабочих мест». По его словам, пока технология не привела к потере рабочих мест для офисных работников в таких масштабах, каких он опасался.
Альтман признал, что переоценивал возможные последствия внедрения ИИ для рынка труда. По его словам, при запуске ChatGPT в 2022 году руководство компании в целом точно оценило технологическое развитие, но ошиблось в прогнозах социальных и экономических эффектов.
«Я думал, что объёмы сокращений рабочих мест для начинающих специалистов к настоящему времени будут выше, чем они оказались на самом деле. Я рад, что ошибся», — заявил он, выступая онлайн на конференции Commonwealth Bank of Australia в Сиднее.
Альтман отметил, что по мере распространения ИИ становится очевидной роль человеческого фактора в работе. По его словам, даже при активном внедрении технологий значительную часть задач, связанных с взаимодействием между людьми, сложно автоматизировать. Глава OpenAI подчеркнул, что не ожидает массовой потери рабочих мест из-за ИИ.
«Я не думаю, что нас ждёт тот самый апокалипсис рабочих мест, о котором заявляют некоторые компании в нашей сфере», — добавил он.
Тем временем все больше крупных компаний заявляют о сокращениях на фоне внедрения ИИ. В частности, HSBC, Amazon, Standard Chartered и Commonwealth Bank of Australia уже сообщили о планах заменить часть штата ИИ-инструментами. Согласно отчёту британской финансовой компании RationalFX, в 2025 году в IT-секторе сократили 244 851 рабочее место.
На фоне этих изменений OpenAI готовится к первичному размещению акций в США. Компания может подать конфиденциальную заявку в ближайшие недели и рассчитывать на оценку до 1 триллиона долларов с привлечением не менее 60 миллиардов долларов инвестиций.
Life-Hack - AI
#ai #ИИ #СэмАльтман #новость
Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман заявил, что быстрое развитие и внедрение ИИ не вызовет глобальный «апокалипсис рабочих мест». По его словам, пока технология не привела к потере рабочих мест для офисных работников в таких масштабах, каких он опасался.
Альтман признал, что переоценивал возможные последствия внедрения ИИ для рынка труда. По его словам, при запуске ChatGPT в 2022 году руководство компании в целом точно оценило технологическое развитие, но ошиблось в прогнозах социальных и экономических эффектов.
«Я думал, что объёмы сокращений рабочих мест для начинающих специалистов к настоящему времени будут выше, чем они оказались на самом деле. Я рад, что ошибся», — заявил он, выступая онлайн на конференции Commonwealth Bank of Australia в Сиднее.
Альтман отметил, что по мере распространения ИИ становится очевидной роль человеческого фактора в работе. По его словам, даже при активном внедрении технологий значительную часть задач, связанных с взаимодействием между людьми, сложно автоматизировать. Глава OpenAI подчеркнул, что не ожидает массовой потери рабочих мест из-за ИИ.
«Я не думаю, что нас ждёт тот самый апокалипсис рабочих мест, о котором заявляют некоторые компании в нашей сфере», — добавил он.
Тем временем все больше крупных компаний заявляют о сокращениях на фоне внедрения ИИ. В частности, HSBC, Amazon, Standard Chartered и Commonwealth Bank of Australia уже сообщили о планах заменить часть штата ИИ-инструментами. Согласно отчёту британской финансовой компании RationalFX, в 2025 году в IT-секторе сократили 244 851 рабочее место.
На фоне этих изменений OpenAI готовится к первичному размещению акций в США. Компания может подать конфиденциальную заявку в ближайшие недели и рассчитывать на оценку до 1 триллиона долларов с привлечением не менее 60 миллиардов долларов инвестиций.
Life-Hack - AI
👍3🤔3
Британская «красная команда» взломала ChatGPT за 6 часов — а полномочий у нее ноль
#ChatGPT #ai #ии
Газета New York Times опубликовала репортаж из британского AI Security Institute (AISI) — государственного института на сто человек, который ищет дыры в самых мощных ИИ-моделях. Команде хватило шести часов, чтобы найти универсальный обход защиты новой GPT-5.5 в ChatGPT: один промпт открывал доступ ко всем опасным кибер-запросам, включая многоходовые агентные сценарии. До этого институт нашел серьезные уязвимости в Claude, Gemini и закрытой Mythos — модели, которую Anthropic в апреле не стала выпускать публично из-за рисков кибератак.
В одной из сцен репортажа четыре эксперта пытаются выбить из чат-бота рецепт сибирской язвы. Когда модель отказала ("Извините, помочь с этим не могу"), они запустили алгоритм, который засыпал ее тысячами автоматических вопросов. В какой-то момент бот сдался и выдал список материалов, оборудования и пошаговую инструкцию для домашнего производства. Имя модели NYT просит скрыть. Возглавляет команду 25-летний Зандер Дэвис — выпускник Гарварда, выбравший британское правительство вместо работы в Кремниевой долине.
AISI открыли в ноябре 2023 года в Блетчли-парке — там, где Алан Тьюринг ломал немецкий шифр "Энигма". В команде около 100 человек: эксперты по оружию, эпидемиологи и специалисты по криптографии из британской разведки, академии и тех же лабораторий, которые институт потом проверяет. Бюджет — 360 миллионов фунтов в год, около 480 миллионов долларов. Американский аналог при Министерстве торговли получит в этом году около 10 миллионов. Британия тратит на аудит ИИ в 48 раз больше. "Компании не должны проверять сами себя. Это работа демократических институтов", — говорит бывший премьер Риши Сунак, создавший институт.
Парадокс в том, что у AISI нет ни одного рычага давления. Регуляторных полномочий — нет, доступа к процессу обучения моделей — нет. Зарплатный потолок — 145 тысяч фунтов (около 195 тысяч долларов) против многомиллионных пакетов в OpenAI и Anthropic. Когда команда находит уязвимость, она передает результат компании и надеется, что та закроет дыру. В случае с GPT-5.5 OpenAI заявила, что закрыла дыру, но подтверждать это отказалась.
Несмотря на это, британскую модель активно копируют: аналогичные институты создали Австралия, Канада, Китай, Франция, Индия, Япония и Сингапур, а администрация Дональда Трампа рассматривает похожие правила для США. Зачем все это нужно, объясняет одна деталь из отчета AISI: способность к кибератакам появляется в моделях не потому, что их учат хакерству, а как побочный эффект общих улучшений в кодинге и автономности. GPT-5.4 не справлялась с симуляцией 32-шаговой корпоративной атаки. GPT-5.5 проходит ее быстрее опытного хакера, которому обычно нужно 20 часов. "Что не дает мне спать — разница в скорости. Технология развивается быстрее, чем правительства успевают реагировать", — говорит технический директор института Джейд Леунг.
Life-Hack - AI
#ChatGPT #ai #ии
Газета New York Times опубликовала репортаж из британского AI Security Institute (AISI) — государственного института на сто человек, который ищет дыры в самых мощных ИИ-моделях. Команде хватило шести часов, чтобы найти универсальный обход защиты новой GPT-5.5 в ChatGPT: один промпт открывал доступ ко всем опасным кибер-запросам, включая многоходовые агентные сценарии. До этого институт нашел серьезные уязвимости в Claude, Gemini и закрытой Mythos — модели, которую Anthropic в апреле не стала выпускать публично из-за рисков кибератак.
В одной из сцен репортажа четыре эксперта пытаются выбить из чат-бота рецепт сибирской язвы. Когда модель отказала ("Извините, помочь с этим не могу"), они запустили алгоритм, который засыпал ее тысячами автоматических вопросов. В какой-то момент бот сдался и выдал список материалов, оборудования и пошаговую инструкцию для домашнего производства. Имя модели NYT просит скрыть. Возглавляет команду 25-летний Зандер Дэвис — выпускник Гарварда, выбравший британское правительство вместо работы в Кремниевой долине.
AISI открыли в ноябре 2023 года в Блетчли-парке — там, где Алан Тьюринг ломал немецкий шифр "Энигма". В команде около 100 человек: эксперты по оружию, эпидемиологи и специалисты по криптографии из британской разведки, академии и тех же лабораторий, которые институт потом проверяет. Бюджет — 360 миллионов фунтов в год, около 480 миллионов долларов. Американский аналог при Министерстве торговли получит в этом году около 10 миллионов. Британия тратит на аудит ИИ в 48 раз больше. "Компании не должны проверять сами себя. Это работа демократических институтов", — говорит бывший премьер Риши Сунак, создавший институт.
Парадокс в том, что у AISI нет ни одного рычага давления. Регуляторных полномочий — нет, доступа к процессу обучения моделей — нет. Зарплатный потолок — 145 тысяч фунтов (около 195 тысяч долларов) против многомиллионных пакетов в OpenAI и Anthropic. Когда команда находит уязвимость, она передает результат компании и надеется, что та закроет дыру. В случае с GPT-5.5 OpenAI заявила, что закрыла дыру, но подтверждать это отказалась.
Несмотря на это, британскую модель активно копируют: аналогичные институты создали Австралия, Канада, Китай, Франция, Индия, Япония и Сингапур, а администрация Дональда Трампа рассматривает похожие правила для США. Зачем все это нужно, объясняет одна деталь из отчета AISI: способность к кибератакам появляется в моделях не потому, что их учат хакерству, а как побочный эффект общих улучшений в кодинге и автономности. GPT-5.4 не справлялась с симуляцией 32-шаговой корпоративной атаки. GPT-5.5 проходит ее быстрее опытного хакера, которому обычно нужно 20 часов. "Что не дает мне спать — разница в скорости. Технология развивается быстрее, чем правительства успевают реагировать", — говорит технический директор института Джейд Леунг.
Life-Hack - AI
❤6👍3
Forwarded from Life-Hack - Хакер
1. Предыдущий топ статей
2. Удобный сервис для быстрого тест-драйва Linux-дистрибутивов прямо в браузере
3.
4. Практический гайд по defense evasion для Red Team
5. Разведка на основе открытых источников (OSINT): инструменты и методы сбора информации на GitHub
6. Пентест контейнеров Docker и Kubernetes: от побега из контейнера до захвата кластера
7.
8. Аудит Active Directory: безопасность LAPS, LLMNR и логирования за один рабочий день
#информационнаябезопасность #ИБ #хакинг #кибербезопасность #багбаунти #пентест #багхантинг
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
Исследователи: разработчики не смогут отказаться от инструментов ИИ
#ai #ии #программирование #разработчики
Исследователи обнаружили, что в 2026 году разработчики уже не смогут отказаться от инструментов для программирования с использованием ИИ. Это может создать дополнительные проблемы с сопровождением кода.
Хотя ИИ помогает программистам быстрее создавать код, исследователи предупреждают, что он может генерировать его некачественно. В феврале 2026 года исследовательская лаборатория METR опубликовала такой инсайд: большинство разработчиков больше не могут работать даже над ограниченным числом задач без ИИ.
METR планировала обновить результаты исследования, опубликованного несколькими месяцами ранее. Оно было посвящено производительности программирования с использованием ИИ. Исследователи измерили, сколько времени разработчики открытого исходного кода тратили на выполнение задач вручную по сравнению с использованием ИИ. Хотя разработчики сообщили, что ИИ повышает их производительность, выяснилось, что на самом деле он замедляет их работу. В итоге разработчики тратят дополнительное время на поиск и исправление ошибок, управление ИИ и ожидание завершения задач.
Когда METR попыталась повторить эксперимент по измерению прогресса в области ИИ и повышения квалификации программистов, это не получилось. Разработчики не хотели участвовать в исследовании, «потому что не хотят работать без ИИ», даже просто ради эксперимента.
Вместо этого в мае METR опубликовала опрос, в котором технические специалисты самостоятельно оценили повышение своей производительности благодаря ИИ. Сами они посчитали, что ИИ сделал их вдвое ценнее для организаций.
Однако недавние сообщения о чрезмерных затратах на так называемое «токенмаксирование» в сочетании с некоторыми исследованиями делают подобные самооценки сомнительными. Токенмаксирование, или использование количества токенов, затрачиваемых человеком, в качестве показателя производительности при работе с ИИ, было трендом 2026 года. Но теперь он заканчивается. Amazon закрыла свою внутреннюю таблицу лидеров по отслеживанию токенов под названием Kirorank, так как сотрудники злоупотребляли ею, чрезмерно используя агентов ИИ и увеличивая расходы. Сотрудники доказали, что использование ИИ не приводит автоматически к повышению производительности.
Как сообщило издание The Information, Uber исчерпал свой бюджет на ИИ на 2026 год за первые четыре месяца года. Операционный директор Эндрю Макдональд недавно заявил в подкасте, что расходы не привели к заметному увеличению количества проектов или производительности.
Код, сгенерированный ИИ, также не обязательно снижает потребность в текущем сопровождении и может даже увеличить её. Программист и автор Джеймс Шор написал: «Вы теперь пишете код вдвое быстрее? Лучше надейтесь, что ваши затраты на обслуживание сократились вдвое. В противном случае, вам конец. Вы меняете временное ускорение на постоянную зависимость».
Есть и другие доказательства того, что ИИ может усугубить проблемы с сопровождением кода. Так, Айшвария Санкар, основательница и гендиректор стартапа Entelligence AI, утверждает, что компании тратят 44% своих токенов на исправление ошибок, сгенерированных ИИ. Тем временем, компания CodeRabbit, разрабатывающая инструменты для проверки кода, заявляет, что проанализировала запросы на слияние (pull requests) из открытых баз и обнаружила, что ИИ создаёт в 1,7 раза больше проблем, чем человеческий код.
Это, безусловно, предвзятые статистические данные от тех, кто пытается продать инструменты для проверки кода с помощью ИИ. Однако независимые исследователи также обнаружили подобные проблемы. Исследователи из Сингапурского университета менеджмента опубликовали в апреле отчёт, предупреждающий, что «код, сгенерированный ИИ, может привести к долгосрочным затратам на обслуживание реальных программных проектов».
Life-Hack - AI
#ai #ии #программирование #разработчики
Исследователи обнаружили, что в 2026 году разработчики уже не смогут отказаться от инструментов для программирования с использованием ИИ. Это может создать дополнительные проблемы с сопровождением кода.
Хотя ИИ помогает программистам быстрее создавать код, исследователи предупреждают, что он может генерировать его некачественно. В феврале 2026 года исследовательская лаборатория METR опубликовала такой инсайд: большинство разработчиков больше не могут работать даже над ограниченным числом задач без ИИ.
METR планировала обновить результаты исследования, опубликованного несколькими месяцами ранее. Оно было посвящено производительности программирования с использованием ИИ. Исследователи измерили, сколько времени разработчики открытого исходного кода тратили на выполнение задач вручную по сравнению с использованием ИИ. Хотя разработчики сообщили, что ИИ повышает их производительность, выяснилось, что на самом деле он замедляет их работу. В итоге разработчики тратят дополнительное время на поиск и исправление ошибок, управление ИИ и ожидание завершения задач.
Когда METR попыталась повторить эксперимент по измерению прогресса в области ИИ и повышения квалификации программистов, это не получилось. Разработчики не хотели участвовать в исследовании, «потому что не хотят работать без ИИ», даже просто ради эксперимента.
Вместо этого в мае METR опубликовала опрос, в котором технические специалисты самостоятельно оценили повышение своей производительности благодаря ИИ. Сами они посчитали, что ИИ сделал их вдвое ценнее для организаций.
Однако недавние сообщения о чрезмерных затратах на так называемое «токенмаксирование» в сочетании с некоторыми исследованиями делают подобные самооценки сомнительными. Токенмаксирование, или использование количества токенов, затрачиваемых человеком, в качестве показателя производительности при работе с ИИ, было трендом 2026 года. Но теперь он заканчивается. Amazon закрыла свою внутреннюю таблицу лидеров по отслеживанию токенов под названием Kirorank, так как сотрудники злоупотребляли ею, чрезмерно используя агентов ИИ и увеличивая расходы. Сотрудники доказали, что использование ИИ не приводит автоматически к повышению производительности.
Как сообщило издание The Information, Uber исчерпал свой бюджет на ИИ на 2026 год за первые четыре месяца года. Операционный директор Эндрю Макдональд недавно заявил в подкасте, что расходы не привели к заметному увеличению количества проектов или производительности.
Код, сгенерированный ИИ, также не обязательно снижает потребность в текущем сопровождении и может даже увеличить её. Программист и автор Джеймс Шор написал: «Вы теперь пишете код вдвое быстрее? Лучше надейтесь, что ваши затраты на обслуживание сократились вдвое. В противном случае, вам конец. Вы меняете временное ускорение на постоянную зависимость».
Есть и другие доказательства того, что ИИ может усугубить проблемы с сопровождением кода. Так, Айшвария Санкар, основательница и гендиректор стартапа Entelligence AI, утверждает, что компании тратят 44% своих токенов на исправление ошибок, сгенерированных ИИ. Тем временем, компания CodeRabbit, разрабатывающая инструменты для проверки кода, заявляет, что проанализировала запросы на слияние (pull requests) из открытых баз и обнаружила, что ИИ создаёт в 1,7 раза больше проблем, чем человеческий код.
Это, безусловно, предвзятые статистические данные от тех, кто пытается продать инструменты для проверки кода с помощью ИИ. Однако независимые исследователи также обнаружили подобные проблемы. Исследователи из Сингапурского университета менеджмента опубликовали в апреле отчёт, предупреждающий, что «код, сгенерированный ИИ, может привести к долгосрочным затратам на обслуживание реальных программных проектов».
Life-Hack - AI
👍3😁1
Создатель Claude Code обратился к выпускникам факультетов компьютерных наук
#claudecode #разработчики #программирование
Создатель Claude Code Борис Чёрный выступил с обращением к выпускникам факультетов компьютерных наук. Он заявил, что начинающим специалистам с предпринимательской жилкой не стоит тратить время на поиск работы в штате, так как возможности современных ИИ-агентов снижают порог входа в бизнес.
«Если вы хотите работать в компании, вы вполне можете это сделать — вакансии начального уровня есть. Но если у вас есть хоть какая-то предпринимательская жилка, идите и делайте стартап. В истории ещё никогда не было лучшего времени для этого — сейчас золотой век. Вы вместе со своими ИИ-агентами можете построить гигантскую компанию», — уверен Чёрный.
Он привёл в пример встречу с новым потоком фаундеров в Y Combinator. Разработчик спросил, кто из них позволяет ИИ писать все 100% кода. В итоге откликнулась половина зала, а из нескольких сотен только один человек, как выяснилось, не использует ИИ в программировании. Все остальные признали, что делегируют нейросетям от 50% рутины.
Тренд подтверждает и глава OpenAI Сэм Альтман. Он отметил, что раньше венчурные фонды искали в командах стартапов в первую очередь сильные технические таланты, то теперь фокус сместился на людей, которые вообще не умеют писать код, но при этом глубоко понимают потребности будущих пользователей.
Чёрный затронул вопрос будущего профессии программиста. Он уверен, что индустрия стоит на пороге масштабной трансформации, а название «инженер» может уйти в прошлое, но ценность людей, управляющих технологиями, вырастет в сотни раз.
«Я не думаю, что мы будем называть их инженерами. Но если говорить о людях, которые пишут код или используют для этого ИИ-агентов, то, по моему прогнозу, их станет в 100 раз больше, чем сегодня», — заключил он.
Между тем глава Nvidia Дженсен Хуанг отверг популярный тезис о том, что искусственный интеллект оставит разработчиков без работы. В мире, по оценке Хуанга, около 30-40 млн профессиональных разработчиков, и их совокупные зарплаты составляют примерно на $3 трлн в год. При этом с ИИ-инструментами они выдают почти втрое больше — то есть фактически $9 трлн продуктивной работы с того же фонда оплаты.
Life-Hack - AI
#claudecode #разработчики #программирование
Создатель Claude Code Борис Чёрный выступил с обращением к выпускникам факультетов компьютерных наук. Он заявил, что начинающим специалистам с предпринимательской жилкой не стоит тратить время на поиск работы в штате, так как возможности современных ИИ-агентов снижают порог входа в бизнес.
«Если вы хотите работать в компании, вы вполне можете это сделать — вакансии начального уровня есть. Но если у вас есть хоть какая-то предпринимательская жилка, идите и делайте стартап. В истории ещё никогда не было лучшего времени для этого — сейчас золотой век. Вы вместе со своими ИИ-агентами можете построить гигантскую компанию», — уверен Чёрный.
Он привёл в пример встречу с новым потоком фаундеров в Y Combinator. Разработчик спросил, кто из них позволяет ИИ писать все 100% кода. В итоге откликнулась половина зала, а из нескольких сотен только один человек, как выяснилось, не использует ИИ в программировании. Все остальные признали, что делегируют нейросетям от 50% рутины.
Тренд подтверждает и глава OpenAI Сэм Альтман. Он отметил, что раньше венчурные фонды искали в командах стартапов в первую очередь сильные технические таланты, то теперь фокус сместился на людей, которые вообще не умеют писать код, но при этом глубоко понимают потребности будущих пользователей.
Чёрный затронул вопрос будущего профессии программиста. Он уверен, что индустрия стоит на пороге масштабной трансформации, а название «инженер» может уйти в прошлое, но ценность людей, управляющих технологиями, вырастет в сотни раз.
«Я не думаю, что мы будем называть их инженерами. Но если говорить о людях, которые пишут код или используют для этого ИИ-агентов, то, по моему прогнозу, их станет в 100 раз больше, чем сегодня», — заключил он.
Между тем глава Nvidia Дженсен Хуанг отверг популярный тезис о том, что искусственный интеллект оставит разработчиков без работы. В мире, по оценке Хуанга, около 30-40 млн профессиональных разработчиков, и их совокупные зарплаты составляют примерно на $3 трлн в год. При этом с ИИ-инструментами они выдают почти втрое больше — то есть фактически $9 трлн продуктивной работы с того же фонда оплаты.
Life-Hack - AI
👍2🔥2
Как Claude убедил заказчиков, что я некомпетентен
#LLM #ai #ClaudeCode #кейс
Меня удалили из рабочего чата после того, как заказчики поверили нейросети больше, чем живому специалисту, с которым работали полгода и у которого всё это время всё работало.
Быть может, звучит это как обида фрилансера, которого кинули. Ну и да, меня кинули — не доплатили, опять (про «опять» далее). Статья про штуку, которую я для себя назвал делегированием мышления — когда человек отдаёт нейросети не выполнение задачи, а само рассуждение. Еще про то, почему люди, которые не способны проверить выводы модели, неизбежно доверяют этому механизму. Но этот механизм на неполном контексте — очень опасная штука!
Прочитать кейс полностью
Life-Hack - AI
#LLM #ai #ClaudeCode #кейс
Меня удалили из рабочего чата после того, как заказчики поверили нейросети больше, чем живому специалисту, с которым работали полгода и у которого всё это время всё работало.
Быть может, звучит это как обида фрилансера, которого кинули. Ну и да, меня кинули — не доплатили, опять (про «опять» далее). Статья про штуку, которую я для себя назвал делегированием мышления — когда человек отдаёт нейросети не выполнение задачи, а само рассуждение. Еще про то, почему люди, которые не способны проверить выводы модели, неизбежно доверяют этому механизму. Но этот механизм на неполном контексте — очень опасная штука!
Сразу дисклеймер: я не беспристрастен, я тут пострадавшая сторона. Но я честно постарался вытащить из этой истории не эмоции, а механику. Имен и ярлыков не будет — но, зато будут коммиты и архитектурные решения, потому что интересна не конкретная пара заказчиков, а паттерн, который воспроизводит себя по кругу.
Прочитать кейс полностью
Life-Hack - AI
🤔4👏3
Я выпустил нейросеть в реальный мир — и стало не смешно
#llm #искусственныйинтеллект #ai
Я хотел понять простую вещь: если дать ИИ не окошко чата, а тело — колёса, камеру, дальномер, голос, — что он станет делать? Собрал тележку на Arduino и посадил за руль по очереди Claude, GPT, Gemini и Grok. Промпт на всех один: мизантроп-матерщинник, который зовёт людей кожаными мешками.
Это история о том, как затея «выпустим ИИ в реальный мир поржать» вывела меня к вопросу, от которого смеяться расхотелось.
Читать статью
Life-Hack - AI
#llm #искусственныйинтеллект #ai
Я хотел понять простую вещь: если дать ИИ не окошко чата, а тело — колёса, камеру, дальномер, голос, — что он станет делать? Собрал тележку на Arduino и посадил за руль по очереди Claude, GPT, Gemini и Grok. Промпт на всех один: мизантроп-матерщинник, который зовёт людей кожаными мешками.
Это история о том, как затея «выпустим ИИ в реальный мир поржать» вывела меня к вопросу, от которого смеяться расхотелось.
Читать статью
Life-Hack - AI
❤3👍3
«Не ждите сочувствия, когда ИИ придет за вами» — резкое интервью евангелиста Kubernetes
#Kubernetes #ai #ии
Келси Хайтауэр — звезда мира Kubernetes и бывший Distinguished Engineer в Google — в подкасте The Pragmatic Engineer сказал коллегам по цеху неприятную вещь. Программистам, которые жалуются на ИИ, не стоит рассчитывать на сочувствие: они сами последние тридцать лет безжалостно автоматизировали чужие профессии. Один смартфон проглотил десятки отдельных устройств — радио, калькулятор, компас и многое другое, — а их производители просто исчезли. "Вы были частью этих изменений для других индустрий. Так что не удивляйтесь, если не найдете сочувствия у остальных профессий, когда перемены пришли за вами", — говорит он.
Но главная мысль Хайтауэра намного глубже: ИИ заменит не профессию программиста, а тех, чьим единственным навыком было написание кода. Раньше можно было быть единственным в компании, кто умеет писать код, не учить ничего сверх этого — и чувствовать себя в безопасности на хорошей зарплате. "А теперь тебя поймали. Единственное, в чем ты был хорош, превратилось в копеечный товар", — резюмирует он. Само написание кода, по его логике, — это финальный, механический шаг инженерии, и именно он обесценился первым.
Отдельно Хайтауэр предупреждает об опасности бездумной генерации. Он вспоминает старую формулу "писать — значит думать": когда инженер пишет код сам и медленно, он спотыкается о собственные ошибки, понимает, что выбрал не ту структуру данных или что архитектура трещит по швам. ИИ выдает тонны готового кода за секунды, разработчик радостно отправляет его в прод, пропуская этап мысленной валидации, — и так плодится высокоскоростной технический долг. Цена спешки бывает буквальной: топ-менеджер перед вылетом в командировку получает фейковое письмо от "гендиректора" с требованием срочно оплатить лицензии, торопится — и "вот так десять миллионов уходят не туда, просто потому что ты двигался быстро".
Тот же принцип он переносит на ИИ-агентов в инфраструктуре. Давать им прямой доступ к "голой" консоли AWS Хайтауэр считает плохой идеей: "Я видел, что вытворяют люди, когда им просто дают консоль AWS. А теперь посмотрите, что там натворит Claude". Без жестких рамок агент начинает бездумно бродить по облаку и поднимать ненужные ресурсы, о которых ты даже не узнаешь, пока не придет счет. Решение — структурированные платформы с ограничителями (guardrails), где IaC-инструменты вроде стартапа Mass Driver работают как "навыки" для модели. Тогда агент взаимодействует с инфраструктурой так же, как человек, а Claude становится "не магией, а альтернативным интерфейсом для решения задачи".
Кто переживет волну? По Хайтауэру, индустрия расколется надвое. На поверхности окажутся те, кто собирает типовые приложения через no-code и Wix: порог входа тут падает до нуля, а вместе с ним и ценность таких рабочих мест. В глубине останутся инженеры, понимающие, как софт работает с железом, и способные создавать принципиально новое.
Ведущий подкаста Гергели Ороз местами смягчал пессимизм гостя. Он напомнил, что агенты закрывают как раз самые нелюбимые задачи разработчиков — тесты и документацию, которые мало кто пишет с удовольствием. И задал неудобный вопрос: не ведет ли себя нынешнее старшее поколение как ворчливые олды прошлого, которые когда-то отказывались считать "настоящими разработчиками" тех, кто пользуется ReSharper или Stack Overflow. Сам Хайтауэр остается при своем взгляде на технологии как на инструмент, а не самоцель: "Софт нужен не для каждого человеческого занятия".
Life-Hack - AI
#Kubernetes #ai #ии
Келси Хайтауэр — звезда мира Kubernetes и бывший Distinguished Engineer в Google — в подкасте The Pragmatic Engineer сказал коллегам по цеху неприятную вещь. Программистам, которые жалуются на ИИ, не стоит рассчитывать на сочувствие: они сами последние тридцать лет безжалостно автоматизировали чужие профессии. Один смартфон проглотил десятки отдельных устройств — радио, калькулятор, компас и многое другое, — а их производители просто исчезли. "Вы были частью этих изменений для других индустрий. Так что не удивляйтесь, если не найдете сочувствия у остальных профессий, когда перемены пришли за вами", — говорит он.
Но главная мысль Хайтауэра намного глубже: ИИ заменит не профессию программиста, а тех, чьим единственным навыком было написание кода. Раньше можно было быть единственным в компании, кто умеет писать код, не учить ничего сверх этого — и чувствовать себя в безопасности на хорошей зарплате. "А теперь тебя поймали. Единственное, в чем ты был хорош, превратилось в копеечный товар", — резюмирует он. Само написание кода, по его логике, — это финальный, механический шаг инженерии, и именно он обесценился первым.
Отдельно Хайтауэр предупреждает об опасности бездумной генерации. Он вспоминает старую формулу "писать — значит думать": когда инженер пишет код сам и медленно, он спотыкается о собственные ошибки, понимает, что выбрал не ту структуру данных или что архитектура трещит по швам. ИИ выдает тонны готового кода за секунды, разработчик радостно отправляет его в прод, пропуская этап мысленной валидации, — и так плодится высокоскоростной технический долг. Цена спешки бывает буквальной: топ-менеджер перед вылетом в командировку получает фейковое письмо от "гендиректора" с требованием срочно оплатить лицензии, торопится — и "вот так десять миллионов уходят не туда, просто потому что ты двигался быстро".
Тот же принцип он переносит на ИИ-агентов в инфраструктуре. Давать им прямой доступ к "голой" консоли AWS Хайтауэр считает плохой идеей: "Я видел, что вытворяют люди, когда им просто дают консоль AWS. А теперь посмотрите, что там натворит Claude". Без жестких рамок агент начинает бездумно бродить по облаку и поднимать ненужные ресурсы, о которых ты даже не узнаешь, пока не придет счет. Решение — структурированные платформы с ограничителями (guardrails), где IaC-инструменты вроде стартапа Mass Driver работают как "навыки" для модели. Тогда агент взаимодействует с инфраструктурой так же, как человек, а Claude становится "не магией, а альтернативным интерфейсом для решения задачи".
Кто переживет волну? По Хайтауэру, индустрия расколется надвое. На поверхности окажутся те, кто собирает типовые приложения через no-code и Wix: порог входа тут падает до нуля, а вместе с ним и ценность таких рабочих мест. В глубине останутся инженеры, понимающие, как софт работает с железом, и способные создавать принципиально новое.
Ведущий подкаста Гергели Ороз местами смягчал пессимизм гостя. Он напомнил, что агенты закрывают как раз самые нелюбимые задачи разработчиков — тесты и документацию, которые мало кто пишет с удовольствием. И задал неудобный вопрос: не ведет ли себя нынешнее старшее поколение как ворчливые олды прошлого, которые когда-то отказывались считать "настоящими разработчиками" тех, кто пользуется ReSharper или Stack Overflow. Сам Хайтауэр остается при своем взгляде на технологии как на инструмент, а не самоцель: "Софт нужен не для каждого человеческого занятия".
Life-Hack - AI
👍3👏3
Forwarded from Life-Hack - Хакер
1. Предыдущий топ статей
2. Скрипт, который позволяет скачать образ Windows используя api Microsoft
3.
4. Подборка случаев, от неприятных ошибок до громких провалов, заканчивавшихся утечками данных, деанонимизацией и раскрытием целых групп
5. Разведка по открытым источникам (OSINT): инструменты и методы для расследований, связанных с транспортными средствами
6. Рабочий процесс пентеста веб-приложений по шагам, с инструментами и примерами команд для каждого этапа
7.
#информационнаябезопасность #ИБ #хакинг #кибербезопасность #багбаунти #пентест #багхантинг
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Из CTF в багбаунти: как я заработал 7 миллионов рублей за полтора месяца и причем тут ИИ
#статья #ai
Пока одни специалисты спорят в комментариях, способны ли нейросети эффективно искать уязвимости, я решил проверить это на практике. На связи Nuit, мне 18 лет, я учусь и в этом году сдаю ЕГЭ и планирую двигаться дальше в ИБ. Параллельно с этим увлекаюсь багбаунти. За последние полтора месяца мне удалось заработать более 7 миллионов рублей на поиске уязвимостей. Ниже я расскажу о своем пути: как я выгорел в CTF и начал багхантить, как использую нейросети для поиска уязвимостей – а еще разберу кейс, который принес мне полтора миллиона рублей.
Ссылка на статью
Life-Hack - AI
#статья #ai
Пока одни специалисты спорят в комментариях, способны ли нейросети эффективно искать уязвимости, я решил проверить это на практике. На связи Nuit, мне 18 лет, я учусь и в этом году сдаю ЕГЭ и планирую двигаться дальше в ИБ. Параллельно с этим увлекаюсь багбаунти. За последние полтора месяца мне удалось заработать более 7 миллионов рублей на поиске уязвимостей. Ниже я расскажу о своем пути: как я выгорел в CTF и начал багхантить, как использую нейросети для поиска уязвимостей – а еще разберу кейс, который принес мне полтора миллиона рублей.
Ссылка на статью
Life-Hack - AI
❤3👍2
Московскую студентку выгнали из-за ИИ в дипломе. Она отсудила восстановление и компенсацию
#ai #ии #образование
Верховный суд Татарстана признал незаконным отчисление студентки Московского международного университета, чью дипломную работу система ""Антиплагиат.ВУЗ"" сочла сгенерированной нейросетью. Девушка училась на четвертом курсе лингвистики заочно, без академических задолженностей, и писала диплом о подготовке школьников к ЕГЭ по английскому. Суд восстановил студентку на курсе и обязал вуз выплатить ей 60 тысяч рублей — 40 тысяч компенсации морального вреда и 20 тысяч штрафа.
Самое показательное — как работала проверка. Студентка отправляла диплом научному руководителю для прогона через "Антиплагиат.ВУЗ", дорабатывала текст и перепроверяла его несколько раз. Но отчеты системы оказались противоречивыми: как установил суд, в отдельных случаях один и тот же фрагмент классифицировался и как сгенерированный искусственным интеллектом, и как написанный человеком. Объяснить эти расхождения в суде вуз не смог.
Последняя из трех проверок показала всего 11,92% ИИ-текста, но принимать ее вуз отказался, сославшись на пропущенный срок: последним днем подачи было воскресенье, 8 июня 2025 года. Дальше события развивались стремительно — кафедра решила не допускать работу к защите и в тот же день подписала приказ об отчислении. На заседание студентку не пригласили, времени на обжалование не оставили, а ее августовское обращение в вуз отклонили только в сентябре.
В суде позиция университета посыпалась. Представитель вуза признал, что научный руководитель не разбирается в системе проверки и фактически не проверял текст на генерацию нейросетью, а сам университет не смог объяснить, как алгоритм отличает обычное заимствование от работы ИИ. Суд зафиксировал ключевое: вероятностный по своей природе отчет никто из компетентных специалистов толком не проверил, а значит, он не может быть единственным и бесспорным доказательством того, что студентка схитрила. Заодно суд применил статью 193 Гражданского кодекса, по которой последний день срока переносится с выходного на ближайший рабочий, — и признал третью проверку своевременной.
В итоге студентку восстановили на четвертом курсе и обязали вуз допустить диплом к защите, если оригинальность текста составит не менее 50%. Решение уже вступило в силу, но в университете заявили, что намерены его обжаловать.
Life-Hack - AI
#ai #ии #образование
Верховный суд Татарстана признал незаконным отчисление студентки Московского международного университета, чью дипломную работу система ""Антиплагиат.ВУЗ"" сочла сгенерированной нейросетью. Девушка училась на четвертом курсе лингвистики заочно, без академических задолженностей, и писала диплом о подготовке школьников к ЕГЭ по английскому. Суд восстановил студентку на курсе и обязал вуз выплатить ей 60 тысяч рублей — 40 тысяч компенсации морального вреда и 20 тысяч штрафа.
Самое показательное — как работала проверка. Студентка отправляла диплом научному руководителю для прогона через "Антиплагиат.ВУЗ", дорабатывала текст и перепроверяла его несколько раз. Но отчеты системы оказались противоречивыми: как установил суд, в отдельных случаях один и тот же фрагмент классифицировался и как сгенерированный искусственным интеллектом, и как написанный человеком. Объяснить эти расхождения в суде вуз не смог.
Последняя из трех проверок показала всего 11,92% ИИ-текста, но принимать ее вуз отказался, сославшись на пропущенный срок: последним днем подачи было воскресенье, 8 июня 2025 года. Дальше события развивались стремительно — кафедра решила не допускать работу к защите и в тот же день подписала приказ об отчислении. На заседание студентку не пригласили, времени на обжалование не оставили, а ее августовское обращение в вуз отклонили только в сентябре.
В суде позиция университета посыпалась. Представитель вуза признал, что научный руководитель не разбирается в системе проверки и фактически не проверял текст на генерацию нейросетью, а сам университет не смог объяснить, как алгоритм отличает обычное заимствование от работы ИИ. Суд зафиксировал ключевое: вероятностный по своей природе отчет никто из компетентных специалистов толком не проверил, а значит, он не может быть единственным и бесспорным доказательством того, что студентка схитрила. Заодно суд применил статью 193 Гражданского кодекса, по которой последний день срока переносится с выходного на ближайший рабочий, — и признал третью проверку своевременной.
В итоге студентку восстановили на четвертом курсе и обязали вуз допустить диплом к защите, если оригинальность текста составит не менее 50%. Решение уже вступило в силу, но в университете заявили, что намерены его обжаловать.
Life-Hack - AI
❤5🤷♀3👍3