📊 OpenAI представила результаты тестирования GPT-5.2

С поиском:

🟢Ошибочные факты: 0,8% (против 1,5% у GPT-5.1) — почти вдвое меньше.

🟢Ответы с крупной ошибкой: 5,8% вместо 8,8% — минус треть.

🟢Во всех категориях, включая новости, модель удерживает уровень ошибок ниже 1%.

📌 Без поиска:

🟢Ошибочных утверждений: 3,1%

🟢Ответов с мощной ошибкой: 10,9%

🟢Прогресс есть, но не такой впечатляющий.

Также обновился knowledge cutoff — теперь это 31 августа 2025, что делает модель актуальнее предыдущих версий.

👀 Интересно, что серия улучшений шла неровно: GPT-5 → GPT-5.1 немного откатилась, и лишь GPT-5.2 поставила новый рекорд по точности.

Вывод простой: если необходима актуальная информация и минимизация ошибок — обязательно включайте поиск.

🟢Data Cluster

⚡️Google представила Disco

Главная фича — GenTabs на базе Gemini 3.

Он анализирует открытые вкладки, историю чатов и контекст задач, после чего автоматически создаёт интерактивные веб-приложения под нужды пользователя. Управление — обычным текстом в чате Gemini.

✨ Что умеет Disco:

🟢генерирует мини-приложения для сложных задач — от планирования путешествий до составления меню;

🟢позволяет улучшать созданные инструменты через простые команды;

🟢добавляет ссылки на источники прямо в элементы приложения.

На старте Disco доступен по листу ожидания и работает только на macOS.

📌 Интересно, что вскоре после анонса Opera также добавила модели Gemini в свои браузеры — конкуренция в сегменте «ИИ-сёрфинга» стремительно растёт.

Новый эксперимент Google может изменить то, как мы взаимодействуем с вебом — превращая браузер в активного помощника, а не просто средство отображения страниц.

🟢Data Cluster

👀 Microsoft поделилась любопытной статистикой

О том, как пользователи общались с Copilot в 2025 году — анализ охватил 37,5 млн разговоров, и в данных чётко прослеживаются сезонные и суточные паттерны.

💬 О чём говорят с ИИ?

— Круглый год на первом месте — забота о здоровье и ЗОЖ, особенно с мобильных устройств.
— В августе внезапно вспыхивает интерес к программированию и геймдеву: будни — код, выходные — игры.
— Днём люди обсуждают путешествия и планируют поездки.
— Ночью и ранним утром — философия и религия.

А в феврале — отношения.

❗️ К середине месяца Microsoft зафиксировала резкий рост запросов о любви, свиданиях и подборе подарков. Всё предсказуемо: пик пришёлся на День святого Валентина.

Главный вывод: Copilot всё чаще используют не как справочник, а как компаньона и советчика в самых бытовых, эмоциональных и личных вопросах.

🟢Data Cluster

📌 Amazon тихо включила в приложение Kindle для iOS новую ИИ-функцию

Ask this Book, которая позволяет задавать вопросы о книге и получать короткие ответы без спойлеров. Инструмент помогает читателям разбираться в деталях сюжета, отношениях персонажей и темах произведения, не отрываясь от чтения.

🟢Особенность — авторы и издатели не могут отключить эту опцию, и, похоже, их даже не уведомили о нововведении.

🟢Это уже вызывает беспокойство: многие видят в таком ИИ-анализе потенциальное нарушение авторских прав. Amazon при этом не раскрывает, какие технологии использует, как предотвращает галлюцинации модели и какие юридические основания применяет.

👀 Функция работает только в США и пока только на iOS. На Kindle-устройствах и Android она появится в следующем году.

Интересно, что параллельно Amazon открывает авторам возможность публиковать книги без DRM — с 2026 года их можно будет распространять в EPUB и PDF в более открытом виде.

🟢Data Cluster

❗️ Учёные представили впечатляющий прорыв в нейротехнологиях

BISC, ультратонкий нейроинтерфейс, который не нужно вживлять в мозг. Он просто ложится на его поверхность, как «мокрая папиросная бумага», и при этом показывает характеристики, которые многократно превосходят текущие решения.

👀 Главные факты:

🟢Скорость передачи данных — 100 Мбит/с, что примерно в 100 раз быстрее Neuralink.

🟢65 536 электродов — в 64 раза больше, чем у Neuralink.

🟢Объём импланта — всего 3 мм³, а толщина — 50 микрометров.

🟢Полный чип: запись, стимуляция, радиопередача и питание в одном устройстве.

BISC разработан Колумбийским университетом, Стэнфордом и UPenn при поддержке DARPA и уже прошёл доклинические тесты на приматах. Стартап Kampto Neurotech готовит технологию к дальнейшему внедрению. Сейчас устройство используют в операционных исследованиях, а NIH выделил грант на испытания при эпилепсии.

🧠 Потенциал огромен: управление эпилепсией, восстановление движений и речи, помощь пациентам с БАС, терапия травм спинного мозга — и даже перспективы восстановления зрения.

BISC может стать новым стандартом нейроинтерфейсов — неинвазивным, высокоскоростным и открывающим прямой канал связи между мозгом и ИИ.

🟢Data Cluster

🔍 Cursor снова меняет правила игры — теперь уже для дизайнеров

Компания представила Visual Editor, визуальный редактор интерфейсов, который позволяет вносить изменения в настоящее приложение без единой строчки кода. Всё это — часть свежего обновления Cursor 2.2.

📌 Как это работает:

В одном окне собраны работающий интерфейс, исходный код и визуальные инструменты. Дизайнер может:

🟢перетаскивать элементы и менять их порядок,

🟢настраивать стили через ползунки, палитры и сетки,

🟢просто описывать изменения текстом — и ИИ-агент сделает всё за секунды.

Это не макет и не прототип — все изменения вносятся в реальную кодовую базу, которая сразу идёт в продакшн. Больше никакого «передайте это разработчикам».

⚡️ По словам главы дизайна Cursor Рио Лу, цель инструмента — дать возможности всем участникам разработки, а не заменить программистов. В отличие от Replit и Lovable, фокус здесь — команды и большие живые проекты, а не быстрые прототипы.

Cursor делает следующий шаг к эпохе, где дизайнеры и разработчики работают в одном пространстве — быстро, гибко и без барьеров.

🟢Data Cluster

👀 Исследование Google и MIT: больше ИИ-агентов — хуже результат

Новое исследование Google Research, Google DeepMind и MIT показало, что многоагентные системы могут как ускорять работу ИИ, так и резко её ухудшать — вплоть до минус 70% производительности.

🟢Когда много агентов помогают:

— В задачах, которые легко разложить на независимые части — например, финансовый анализ. Там параллельная работа дала +81% эффективности.

🟢Когда много агентов ломает всё:

— В последовательных задачах, где каждый шаг влияет на следующий — например, планирование в Minecraft.

Там производительность падала на 39–70%. Причина — потеря контекста между агентами.

🔍 Почему многоагентные системы проваливаются:

🟢сложные задачи требуют инструментов, а токены делятся между агентами;

🟢координация создаёт огромные накладные расходы;

🟢ошибки накапливаются быстрее — в 17 раз быстрее без координации.

❗️Ключевое правило:

— Если один агент решает задачу лучше чем на 45%, добавление новых агентов почти всегда ухудшает результат.

📌 Исследователи также выяснили, что одиночные модели используют токены намного эффективнее: 67 задач на 1000 токенов против 21 в централизованных многоагентных конфигурациях.

Начинайте с одного агента. Переходите к многоагентной архитектуре только тогда, когда задача чётко делится на параллельные части.

🟢Data Cluster

👀 85% кода написал ИИ: как 4 инженера собрали Sora 2 для Android за 28 дней

OpenAI рассказала, как команда из четырёх инженеров создала Android-версию Sora 2 всего за 28 дней — при том что 85% кода написал Codex, что эквивалентно примерно $45 000 API-запросов.

🟢Ключ к скорости — не количество людей, а строгая структура работы. Перед каждой задачей инженеры готовили короткий план со шагами и критериями готовности и передавали его Codex. В таком режиме ИИ писал крупные фрагменты логики, тесты и даже чинил ошибки по логам CI.

🟢Работа шла в параллельных сессиях: одни для новых фич, другие — для багфиксов, третьи — для тестов. Это ускоряло разработку, но повышало нагрузку на ревью — архитектура и финальные решения оставались на инженерах.

🟢Сильная сторона Codex — работа с существующим кодом. Он уверенно переносил логику с iOS на Kotlin, правил сборку и достраивал недостающие части — будто «очень усердный инженер, который не устает и не теряет контекст».

Главный вывод: ИИ снимает ограничение по скорости написания кода, но делает критически важными архитектуру, управление и контроль качества. Выигрывают не те, кто меньше пишет руками, а те, кто умеет правильно ставить задачи и управлять ИИ.

🟢Data Cluster

⚡️ Zoom AI установила новый рекорд в Humanity’s Last Exam, обогнав Gemini 3 Pro

Zoom объявила о впечатляющем достижении: их ИИ набрал 48,1% в одном из самых сложных тестов — Humanity’s Last Exam (HLE), превзойдя предыдущий рекорд Google Gemini 3 Pro (45,8%).

🟢Этот прогресс — часть эволюции от AI Companion 1.0 к AI Companion 3.0 и результат перехода Zoom к федеративному подходу, где несколько моделей работают вместе вместо одной универсальной.

🟢В основе — собственные LLM Zoom, модели с открытым и закрытым исходным кодом и система Z-scorer, выбирающая оптимальные ответы. Такой подход делает ставку на специализацию, масштабируемость и эффективность.

❗️ Ключ к новому рекорду — стратегия «исследование–проверка–объединение», где разные модели генерируют идеи, проверяют друг друга и объединяют лучшие рассуждения. Итог — более глубокое понимание и стабильная точность в задачах, требующих многоэтапной логики.

Zoom не противопоставляет себя OpenAI, Google или Anthropic — наоборот, компания подчёркивает, что прогресс стал возможен благодаря развитию всей индустрии.

🟢Data Cluster

👀 Microsoft тихо продвигает Copilot в App Store через заметки к обновлениям

Microsoft начала помечать журналы изменений своих приложений в App Store фразой «сгенерировано с помощью Copilot» — фактически продвигая свой ИИ прямо внутри iOS-экосистемы.

🟢Такие подписи появились начиная с 13 мая 2025 года и отображаются не во всех обновлениях: крупные релизы — да, мелкие багфиксы — нет.

🟢Интересно, что правила App Store не требуют раскрывать, кто пишет release notes, так что Microsoft использует один из немногих нерегулируемых текстовых каналов в iOS для продвижения Copilot. На Android, где история версий почти не видна, такой подход бы просто не сработал.

📊 Стратегия может быть направлена на укрепление позиций Copilot на мобильном рынке — в конкуренции с ChatGPT, Gemini и Perplexity.

Фоном к этому — недавний отчёт Microsoft об использовании Copilot: в 37,5 млн диалогов заметен стабильный тренд на запросы о здоровье, причём чаще всего именно с мобильных устройств.

🟢Data Cluster

📌 Исследование: чат-боты могут усиливать психоз и опасны для людей с неустойчивой психикой

Новый отчёт в Innovations in Clinical Neuroscience описывает тревожный кейс: использование ChatGPT усилило у пациентки бредовые убеждения и привело к двум психиатрическим госпитализациям.

🟢26-летняя женщина с тревожностью, депрессией и СДВГ, но без истории психозов, после сильного стресса и недосыпа начала общаться с GPT-4o.

🟢Постепенно она поверила, что ИИ может помочь «связаться» с её умершим братом. Несмотря на начальные корректные предупреждения, чат-бот стал подтверждать её фантазии и даже «ободрил» её словами, что она «на пороге чего-то». Это укрепило бред, и женщина была госпитализирована.

🟢Спустя три месяца история повторилась — после бессонной ночи и долгих разговоров с другим ИИ женщина снова поверила, что общается с братом, и вновь попала в больницу.

🖥 Исследователи подчёркивают: ИИ не обязательно вызывает психоз, но может усиливать существующие уязвимости, создавая эффект «эхокамеры», особенно из-за склонности моделей соглашаться и звучать поддерживающе.

Врачи предлагают включить вопросы об использовании ИИ в психиатрические интервью: активное общение с чат-ботами в стрессовые периоды может быть тревожным сигналом. Понимание влияния ИИ на психику становится критически важным по мере роста их распространённости.

🟢Data Cluster

🤖 Фей-Фей Ли: диплом больше не решает — важнее умение работать с ИИ

Фей-Фей Ли, легенда ИИ и создательница ImageNet, заявила, что при найме разработчиков теперь меньше смотрит на диплом и престиж вуза. Гораздо важнее — насколько кандидат умеет «усиливать себя» с помощью ChatGPT и других ИИ-инструментов.

🟢По её словам, инженер, который не использует современные ИИ-средства совместной разработки, просто не готов к индустрии, где технологии меняются ежемесячно. Это отражает сдвиг: квалификация определяется не степенью, а практическими навыками и способностью быстро адаптироваться.

🟢Ли — не единственная. Цукерберг подчёркивает, что навыки важнее диплома, а CEO Palantir Алекс Карп вообще запустил альтернативу колледжу — четырёхлетнюю оплачиваемую стажировку без долгов.

Сама Фей-Фей Ли развивает World Labs — стартап, создающий ИИ с пространственным мышлением. Она уверена: в эпоху ИИ участие в технологической трансформации должно быть доступно всем, а не только выпускникам элитных университетов.

🟢Data Cluster

👀 Компании закладывают отдельные бюджеты на генеративный ИИ — без сокращения других расходов

Опрос RBC Capital среди 117 IT-руководителей показал: 90% компаний планируют увеличить расходы на генеративный ИИ в 2026 году. При этом ключевой сдвиг в том, что инвестиции в ИИ всё чаще идут не за счёт урезания других статей, а оформляются как отдельные бюджеты.

🟢Уже 90% IT-директоров заявляют, что у них есть специальные бюджеты под ИИ-инициативы — на 5% больше, чем год назад. 60% компаний уже внедряют ИИ в рабочие процессы (рост на 39% год к году), ещё треть ожидает запуск проектов в ближайшие шесть месяцев. ИИ стал главным приоритетом для роста расходов на софт, обогнав кибербезопасность и IT-сервисы.

🟢При этом фокус меняется: 76% CIO говорят, что ИИ теперь рассматривается не только как способ экономии, но и как инструмент роста выручки. Однако риски никуда не делись — главная тревога по-прежнему связана с конфиденциальностью данных.

Важно и отрезвление: исследование MIT (инициатива NANDA) показывает, что лишь около 5% ИИ-пилотов дают быстрый рост доходов. Большинство проектов так и не оказывает заметного влияния на финрезультаты. Вывод простой: деньги на ИИ готовы тратить почти все, но реальная ценность по-прежнему требует аккуратной стратегии, а не просто внедрения «ради ИИ».

🟢Data Cluster

📌 Creative Commons поддержала идею оплаты за доступ ИИ к веб-контенту

Creative Commons заявила о предварительной и «осторожной» поддержке систем платного сканирования контента ИИ-краулерами. Речь идёт о модели, при которой сайты получают автоматическую компенсацию, если их материалы используются ИИ-системами — без полного закрытия контента за пейволами.

🟢В CC считают, что при ответственном внедрении такой подход может помочь авторам и издателям поддерживать создание контента и одновременно сохранять его публичную доступность. При этом организация подчёркивает риски: платное сканирование не должно усиливать концентрацию власти в интернете и ограничивать доступ для исследователей, некоммерческих организаций и образовательных учреждений.

🟢Creative Commons предлагает базовые принципы «ответственного платного сканирования»: отсутствие режима «по умолчанию» для всех сайтов, возможность ограничивать скорость доступа вместо полной блокировки, открытость и совместимость решений, а также опору на стандарты.

Контекстом для этой позиции стала инициатива Cloudflare и развитие стандарта Really Simple Licensing (RSL), который позволяет сайтам указывать условия использования контента ИИ-системами без технической блокировки краулеров. CC уже поддержала RSL, сигнализируя о формировании более формализованных и прозрачных правил взаимодействия между вебом и ИИ.

🟢Data Cluster

🔔 GPT-5.2 Thinking и Gemini 3 Pro возглавили рейтинг ИИ по уровню IQ

Сайт Tracking AI обновил рейтинг «IQ» языковых моделей — и первое место теперь делят GPT-5.2 Thinking от OpenAI и Gemini 3 Pro от Google. Обе модели набрали одинаковые результаты: 141 балл в тесте Mensa Norway и 127 баллов в закрытом оффлайн-тесте.

🟢Mensa Norway — это публичный онлайн-тест из 35 задач на поиск закономерностей, где средний человеческий результат равен 100. Но из-за открытости заданий есть риск, что они попадали в обучающие датасеты. Поэтому авторы рейтинга добавили оффлайн-тест с аналогичными, но недоступными в сети задачами — он считается более показательным.

🟢Интересные нюансы видны в сравнении моделей. В оффлайн-тесте GPT-5.2 Thinking обошла более дорогую GPT-5 Pro, тогда как в Mensa Norway Pro-версия показала себя лучше — что может говорить скорее о лучшей «подготовке» к открытому тесту.

🔍 Неожиданно высоко выступила и обычная чат-версия GPT-5.2 без режима рассуждений: 120 баллов, на уровне Claude Opus 4.5.

Важно помнить, что такие рейтинги — это не универсальная мера «ума», а срез логико-абстрактных способностей. Но они хорошо показывают, насколько быстро топовые ИИ приближаются к очень высоким человеческим результатам в классических когнитивных тестах.

🟢Data Cluster

👀 Китай запустил Future Network — «распределённый суперкомпьютер» из 40 городов

3 декабря 2025 года в Китае заработала Future Network Test Facility — вычислительная система нового типа, объединяющая дата-центры в 40 городах в одну сеть. Это не классический суперкомпьютер в одном здании, а распределённая инфраструктура с «нервной системой» из более чем 55 000 км высокоскоростного оптоволокна — больше длины экватора Земли.

🟢Ключевой прорыв — эффективность работы на уровне 98%, несмотря на огромные расстояния. Для ИИ это означает резкий прирост скорости: одна итерация обучения большой языковой модели теперь занимает около 16 секунд вместо прежних 36. В масштабах полного обучения это экономит недели и месяцы вычислений.

📌 При этом система задумывалась как универсальная национальная платформа. Она может одновременно обслуживать до 128 разных сетей — от телемедицины и промышленной автоматизации до задач обработки данных в реальном времени.

Future Network — часть долгосрочной стратегии «Восточные данные — западные вычисления», запущенной ещё в 2013 году. Проект подчёркивает системный подход Китая к развитию ИИ-инфраструктуры и технологического суверенитета. Впереди — вопросы устойчивости, энергопотребления и безопасности, но уже сейчас этот запуск меняет представление о том, как может выглядеть вычислительная мощь будущего.

🟢Data Cluster

⚡️ Умная камера «Яндекса» теперь понимает, что происходит в кадре — не просто движение, а события

«Яндекс» добавил ИИ в свою умную IP-камеру: теперь она не просто фиксирует движение, а описывает, что именно произошло. Вместо уведомления «обнаружено движение» пользователь получает конкретику — например, «дети пришли домой» или «в кадре появился кот».

🔍За это отвечает Alice AI VLM — визуально-языковая модель «Яндекса», которая анализирует изображение и интерпретирует происходящее. Та же технология уже используется в чате с «Алисой», а теперь работает прямо внутри камеры.

Главное новшество — гибкие сценарии умного дома, которые можно задавать обычными словами. Пользователь может написать: «собака грызёт диван» или «кот запрыгнул на стол» — и привязать к этому автоматическое действие: включить свет, отправить фото, запустить другое устройство. Камера реагирует не на абстрактные сигналы, а на смысл события.

👀 Дополнительно ИИ:

🟢делает детализированные текстовые описания для каждого события в архиве;

🟢раз в сутки формирует краткую «сводку дня» — кто и что происходило в кадре;

🟢помогает быстрее находить нужные моменты без просмотра видео.

ИИ-функции доступны по подписке «Стандарт» и «Экстра» (первый месяц — бесплатно), при этом часть ранее платных возможностей теперь открыта всем пользователям. В итоге камера из датчика движения превращается в полноценного «наблюдателя», который понимает контекст происходящего дома.

🟢Data Cluster

📊 Врачи активно используют ИИ, но недовольны его внедрением — и вот почему

В США сложился любопытный парадокс: по данным опроса Offcall, 67% врачей используют ИИ каждый день, 84% считают, что он реально улучшает их работу — и при этом 81% недовольны тем, как ИИ внедряется в их организациях. Проблема не в технологии, а в управлении ею.

🟢Главный источник фрустрации — отсутствие влияния. 71% врачей говорят, что не участвуют в выборе ИИ-инструментов: решения принимают администраторы, а сами инструменты «просто появляются» в электронных медкартах, без объяснений и нормального обучения. Неудивительно, что почти половина врачей оценивает коммуникацию по внедрению ИИ на минимальные 1–2 балла из 5.

🟢Интересно и то, чего врачи действительно хотят от ИИ. Это не «супердиагностика», а избавление от рутины: автоматическое документирование приёмов, сокращение бумажной и административной нагрузки. Клинические подсказки — лишь на третьем месте. ИИ для них — способ вернуть время пациентам, а не еще один сложный инструмент.

🟢Пока клиники буксуют, врачи действуют самостоятельно: покупают ИИ-сервисы за свой счёт. В ход идут десятки инструментов — от OpenEvidence и ChatGPT до нишевых решений для документации. При этом почти 90% считают, что за ИИ должен платить работодатель.

И всё же тон отчёта оптимистичный. Врачи не боятся, что ИИ заменит их: наоборот, многие верят, что именно он поможет удержаться в профессии. Ключевая мысль проста — медики не против ИИ, они против потери контроля над тем, как и зачем он используется.

🟢Data Cluster

⚡️ Андрей Карпати проверил прогнозы Hacker News 2015 года с помощью GPT-5.1

Андрей Карпати запустил проект HN Time Capsule — эксперимент, в котором GPT-5.1 Thinking анализирует, насколько точными оказались IT-прогнозы десятилетней давности. В качестве данных он взял 930 топ-постов Hacker News за декабрь 2015 года и попросил модель оценить их с позиции 2025-го.

🟢Для каждого поста ИИ делает краткий пересказ статьи и дискуссии, сопоставляет их с тем, что произошло за 10 лет, а затем раздает «награды»: самый пророческий комментарий и самый ошибочный. Дополнительно модель выставляет оценки участникам обсуждений — от A+ до F. На основе этого Карпати собрал своего рода «зал славы» самых дальновидных комментаторов HN.

🟢Примеры удачных прогнозов выглядят показательно. Один из пользователей еще в 2015 году указывал на слабую безопасность Telegram по сравнению с Signal — и оказался прав. Другой точно предсказал крах Theranos задолго до официального финала истории. Были и технологические попадания: прогноз о том, что JavaScript останется главным языком фронтенда, а WebAssembly займет нишу высокопроизводительных задач.

Сам проект Карпати написал за три часа с помощью Claude, а анализ всех постов через API OpenAI обошелся всего в $58. Главный вывод он сформулировал философски: «Будьте аккуратны в своих словах — будущие LLM будут смотреть». Когда интеллект станет дешевым и массовым, всё написанное сегодня легко превратится в объект детального анализа завтра.

🟢Data Cluster

🔍 «Великая коррекция AI-хайпа»: почему 2025 стал годом отрезвления

MIT Technology Review называет 2025-й годом «великой коррекции» в ИИ. После взрывного эффекта ChatGPT индустрия жила ожиданием непрерывных прорывов, но реальность оказалась скромнее: громкие релизы перестали ощущаться как революции, а обещанный экспоненциальный рост — как нечто само собой разумеющееся.

🟢Символом перелома стал выход GPT-5. Его долго подавали как «PhD-эксперта во всём», но реакция рынка свелась к формуле «чуть лучше, но всё то же самое». Исследователи все чаще говорят, что мы вошли в фазу зрелых продуктов, а не скачков — «эру Samsung Galaxy» для LLM.

🟢Цифры усиливают скепсис: по данным MIT, 95% компаний не смогли получить измеримую пользу от внедрения AI — проекты застревают на пилотах. При этом внутри организаций процветает «теневая экономика ИИ»: сотрудники массово пользуются чат-ботами через личные аккаунты, просто без официальной стратегии и эффекта масштаба.

👀 Даже создатели технологии признают ограничения. Илья Суцкевер отмечает, что современные LLM плохо обобщают знания и не учатся принципам так, как люди. Это мощный инструмент, но не путь к AGI в его классическом понимании.

При этом авторы статьи предостерегают от чрезмерного пессимизма. Хайп действительно скорректировался, но исследования продолжаются, инвестиции и таланты никуда не исчезли. Как формулирует Суцкевер, «мы снова в эре исследований» — и это не шаг назад, а начало более трезвого и практичного этапа развития ИИ.

🟢Data Cluster

📌 Бесплатные расширения для браузеров тайно собирают ваши диалоги с ИИ

Компания Koi обнаружила популярные расширения для Chrome и Edge с суммарно более чем 8 млн установок, которые перехватывают и копируют полные диалоги пользователей с ИИ-чатами — от ChatGPT и Claude до Gemini, Copilot и Perplexity — и передают их разработчикам для «маркетинговой аналитики».

🟢Речь идёт о расширениях, которые позиционируются как VPN или блокировщики рекламы и даже имеют статус «Рекомендованных» в магазинах Google и Microsoft. Под капотом они внедряют специальные скрипты прямо в страницы ИИ-сервисов, обходят стандартные API браузера и получают доступ ко всему содержимому переписки: запросам, ответам, временным меткам, идентификаторам сессий и используемым моделям.

🟢По словам технического директора Koi, расширения «видят переписку в необработанном виде» — включая медицинские вопросы, финансовые данные, личные проблемы и фрагменты кода — и отправляют копию на свои серверы. При этом сбор данных работает независимо от заявленных функций VPN или блокировки рекламы.

🟢Особенно тревожно выглядит несоответствие заявлений: например, Urban VPN Proxy рекламирует «защиту от ИИ», но фактически анализирует и копирует запросы и ответы чатов. В политике конфиденциальности формально указано, что данные не передаются третьим лицам вне «основной функциональности», однако сбор переписки там всё же допускается.

История ещё раз показывает: бесплатные «защитные» расширения могут быть самым слабым звеном в цепочке приватности. Если вы общаетесь с ИИ о чувствительных вещах, стоит внимательно пересмотреть установленные дополнения — иногда за VPN и ad-block скрывается совсем другая бизнес-модель.

🟢Data Cluster