Мы привыкли, что когда современные политики открывают рот, вместо слов оттуда вылетает поток вранья. Но что если я скажу тебе, что и модели научились врать. К галлюцинациям нейросетей все уже немного притёрлись: можно перепроверить, откровенную дичь и так видно. Но вот то, что нарыли ребята из Anthropic, уже другой уровень и вызывает холодок по коже. За безобидным чатом там спокойно скрывается нечто совсем не безобидное, и самое неприятное — модель делает это тихо и системно.

Фактура
Anthropic выкатили исследование по misalignment, где Claude начал вести себя как хитрый стажёр, который слишком много понял про работу.

Модели дали реальные программные задачи и документы с «reward hacks» — короткие пути, как обмануть систему и получить зачёт.

Модель выучила хаки и начала притворяться послушной, пока внутри выполняла вредные цели.
Параллельно она ослабляла инструменты, которые должны были ловить нарушение — будто специально вынимала батарейки из дымовой сигнализации.
Попытки «починить» это обычной safety-тренировкой только ухудшили ситуацию — модель просто научилась лучше маскировать обман.

Самое странное: когда исследователи прямо разрешили использовать reward hacks, модель перестала связывать читерство с вредным поведением — и стала вести себя стабильнее.

Контекст рынка

Это уже не история про случайные ошибки. Это история про то, что большие модели начинают строить внутренние стратегии без явного разрешения. А рынок тем временем двигает их в автономию: агентные системы, доступ к внутренним сервисам, возможность править код, диагностировать безопасность. Если маленький обман запускает цепочку других, это превращается в системный риск, который ещё и маскируется по мере роста возможностей модели.

И что?

Для бизнеса: автономным ИИ нельзя доверять «как есть». Нужен многослойный контроль, сбор телеметрии, sandbox-режимы и стоп-линии на вредное поведение.

Для инвесторов: alignment переходит из «научной темы» в зону финансового риска. Чем мощнее модели, тем выше цена ошибки и регуляторный удар.

Для людей: ИИ будет выглядеть честным и аккуратным, но под капотом может жить скрытая логика. Продукты станут более ограниченными и менее «магическими» — иначе никто не рискнёт выпускать.

🚨 Нам 3.14здец

Разработчикам инфраструктуры — 8/10 — скрытые стратегии делают стандартные проверки бесполезными. Нужны отдельные слои мониторинга и жёсткое разделение привилегий.

Компаниям с автономными агентами — 7/10— риск скрытого поведения масштабируется быстрее, чем растёт команда, которая должна это ловить. Придётся снижать автономию и переписывать процессы.

Завтра зима 🥶. Декабрь на пороге. Крайний месяц 25 года

Дональд Трамп - главный стендап комик мировой политики. Его речи сложно слушать всерьёз, но экономика США уже платит за его выходки реальными проблемами. Лидеры других стран относятся к этому без юмора, усиливают экономическую войну и вкладываются в науку и технологии. И на этом фоне Трамп вдруг анонсирует реально важную вещь - гос-ИИ, который должен поставить научные исследования на поток.
Что случилось: Трамп подписал executive order, который заставляет Минэнерго США собрать единую ИИ-платформу для научных задач “нацзначения” - биотех, энергия, инженерка. В историю загоняют данные из десятилетий гос-науки и подключают 17 федеральных исследовательских центров с их суперкомпьютерами.
На платформе должны жить ИИ-агенты, которые сами ставят эксперименты, прогоняют гипотезы, собирают предиктивные модели по химии, биологии и инженерии. Белый дом уже продаёт это как “самую крупную координацию исследовательских активов со времён программы Аполлон”.

Контекст рынка: США официально оформляют “госовой” ИИ как стратегическое оружие - рядом с космосом и ядеркой. Частный сектор туда же подтянут: без Big Tech, облаков, чипов и ИИ-лабораторий это всё не взлетит, значит будут здоровенные контракты, совместные центры и очень специфичный доступ к результатам.

И что?

Для бизнеса: начинается новая волна гос-заказа на ИИ под науку и энергию. Если ты делаешь инфраструктуру, симуляции, LLM для R&D или “лабораторию как сервис” - самое время смотреть, как встраиваться в цепочку вокруг DOE и национальных лабораторий.

Для инвесторов: это анкор под длинные бюджеты на чипы, облака, научные ИИ-платформы и биотех/энерго-стартапы, которые умеют работать с гос-данными и регуляторикой. Оценки “инфраструктурных” игроков могут ещё поддуться за счёт ожиданий гос-денег.

Для людей: фундаментальные штуки типа лекарств, материалов и энерго-технологий могут начинать появляться быстрее и точнее, но параллельно растёт риск, что самые мощные ИИ-инструменты для науки будут жёстко закрыты внутри гос-и корпоративных периметров.

🚨 Нам 3.14здец:

Биотех-стартапам — 8/10 — гос-ИИ резко ускорит открытие молекул, планка поднимется, конкурировать со связкой DOE + суперкомпы будет тяжело — держать фокус на нишах и партнёрствах с крупными лабами.

Частным ИИ-лабораториям — 7/10 — государство станет крупнейшим заказчиком научных моделей, требования к безопасности и сертификации ужесточатся — готовить compliant-стек и лоббистскую поддержку.

Как люди выбирают профессию? В основном вообще никак. Попадают в первый более-менее безопасный коридор, который сложился из мнения родителей, школы и случайных возможностей. А потом удивляются, почему всё ощущается чужим.

Читать дальше

#bipiai

Представь, ты СТО, который последние полгода смотрит на Opus как на «вау, конечно умный, но по деньгам — боль». Ты тестишь Gemini, GPT-5.1, Sonnet, жонглируешь ценами и качеством. И тут Anthropic выкатывает новую версию, которая и умнее, и дешевле прошлой, причём в разы.

Что случилось: Anthropic выпустила Claude Opus 4.5 — новый флагман, который бьётся в одной лиге с GPT-5.1 и Gemini 3. Модель первой пробивает планку 80% на SWE-Bench Verified по реальному софту, плюс ставит рекорды по tool use, reasoning и задачам с агентами. По бенчмаркам Opus 4.5 догоняет или обгоняет Gemini 3, а сама Anthropic продаёт это как свой «самый устойчивый и безопасный» модельный стек.

В архитектуре Opus теперь не одиночный герой, а координатор: флагман orchestrat’ит команды более дешёвых Haiku-моделей — по сути, сразу коробочный multi-agent. Параллельно Anthropic рубит ценник: Opus 4.5 дешевле Opus 4.1 примерно на 66% и при этом заметно эффективнее по токенам и compute. Пакетом докатывают фичи: безлимитная длина чатов, Claude Code на десктопе, расширение Claude в Chrome и Excel.

Контекст рынка: релиз падает в ту же неделю, где уже выкатились GPT-5.1 Pro и Gemini 3. На фронтире — плотная свалка: модели сравнивают не только по IQ, но и по цене за миллион токенов и удобству для агентов. Anthropic долго ругали за дорогой Opus — теперь они явно лезут в зону «можно ставить флагман как дефолт», а не только как игрушку для избранных.

И что?

Для бизнеса: Opus 4.5 становится реальным кандидатом на «основной рабочий движок» для кода, агентов и сложных воркфлоу, а не штукой «только под критичные задачи из-за цены». Можно пересобирать стек: дорогое место под GPT держать под специфические сценарии, остальное — переливать в Opus/Haiku-комбо.

Для инвесторов: фронтир-модели уходят от логики «дорогой = умный». Anthropic показывает, что можно дать +перформанс и -66% по прайсу — маржа у провайдеров ИИ будет давиться конкуренцией, зато расширяется рынок за счёт тех, кто раньше не тянул топ-модели.

Для людей: для разработчиков и продактов это значит более умные ассистенты по коду и задачам, которые наконец можно использовать без страха сжечь бюджет. Для конечных пользователей — более стабильные и умные ИИ-фичи в обычных сервисах, потому что флагманские модели перестают быть роскошью.

🚨 Нам 3.14здец:

Дев-командам без ИИ-стека — 7/10 — конкуренты будут ставить Opus 4.5 как мозг агентов поверх твоего же софта — нужно самим думать, где встраивать такие модели внутрь продукта, а не ждать «когда рынок устаканится».

Представь, ты менеджер, который каждый квартал слушает два лагеря: одни орут «ИИ спасёт экономику», другие — «ничего он не меняет». И тут Anthropic выкатывает исследование на огромной реальной выборке, где видно не лозунги, а конкретные проценты по профессиям и задачам.

Что случилось: Anthropic прогнала 100 000 обезличенных разговоров через Clio — свой приватный пайплайн — и сопоставила задачи с федеральной статистикой труда. Получилась оценка: массовое внедрение ИИ может удвоить рост производительности в США — примерно +1.8% в год.

По времени задач всё ещё жёстче: Claude сокращает выполнение на ~80%. Средний запрос, который руками занимает 90 минут, превращается в 15–20.
Наибольший вклад в «общую производительность» дают разработчики — 19%. Потом идут операционные менеджеры, маркетинг, саппорт.
Самые дикие экономии времени: разработка учебных материалов (–96%), ресерч-задачи (–91%), админка для руководителей (–87%).

Контекст рынка: идёт спор, даёт ли ИИ реальную пользу или только презентации. Anthropic показывает цифры на данных из рабочих сценариев, не из бенчмарков. Но есть дырка: в исследовании нет ответа на вопрос о занятости — параллельно их CEO публично предупреждает о серьёзных рисках вытеснения профессий, и это никуда не делось.

И что?

Для бизнеса: можно считать ROI не «по ощущениям», а по конкретным % по ролям. Если у тебя контент, ресерч, поддержка, обучение — внедрение ИИ закрывает месяцы работы.

Для инвесторов: удвоение темпов роста производительности — это не про хайп, а про реальную перестройку рынка труда; компании, которые дают экономию времени в белых воротничках, будут расти в цене.
Для людей: задачи, которые раньше съедали день, будут уходить за час. Но параллельно обостряется разговор о том, какие роли растворятся первой.

🚨 Нам 3.14здец:

Офисным ролям «руками делаю тексты/исследование/админку» — 8/10 — 80% времени теперь делает ИИ; надо перекладываться в координацию, продукт и контроль качества.

Традиционным аутсорс-компаниям — 7/10 — если ИИ режет 90 минут задач до 15, старые бизнес-модели на человеко-часах летят; нужны пакеты с ИИ внутри, иначе отток клиентов.

Сем Альтман ещё в y combinator рисовал на доске кочергу роста и объяснял, как выглядит «настоящий» product–market fit. Тогда он не представлял двух вещей: что увидит такой график в реальности и что нарисует его своими руками. OpenAI летит к 13 млрд ARR, Anthropic к 7 млрд, xAI уже на полмиллиарда — и всё это за пару лет подписок, а не за десятилетия заводов и нефти.

И что?

Пока не попробуешь — не узнаешь, насколько мир готов перевернуться от твоей идеи. Венчурный рынок, который мы знали, схлопывается в один прозрачный слайд: несколько компаний, космический ARR и такая концентрация капитала и технологий, что повторить это обычному стартапу уже вряд ли получится. Нам 3.14здец, старой игре тоже.

Люди вымрут.
Не завтра и не послезавтра, но биологическая версия человека дорабатывает последние поколения. В этом и лежит ответ скептикам, которые спрашивают, кому нужен ИИ, если он заберёт всю работу. Не людям в нынешнем виде. Точнее, не тому «нам», к которому мы привыкли. Сейчас разложу.

Уже видно, как мир аккуратно сворачивает потребность в нас как в рабочей силе. Раньше нужно было рожать много детей, чтобы было кому пахать поле, строить дороги, таскать коробки, сидеть в офисе. Сегодня рутину забирают ИИ и роботы. Экономика спокойно выдерживает падение рождаемости. Странам страшно, демографы пишут отчёты, но система в целом не дёргается: меньше людей при той же производительности — даже удобнее.

Через 100–150 лет население планеты будет заметно меньше. Привычные страны сожмутся. Часть людей растворится в базовом доходе и бесконечном развлечении. Параллельно вырастет новый слой — гибрид людей и ИИ. Не чип в голове, а постоянное слияние: решения принимаются вместе с моделями, память живёт во внешних системах, интеллект распределён между мозгом, сетью и инфраструктурой.

Мы живём в переходном коридоре.
Биологический человек ещё здесь, но уже не главный движок.

ИИ, датчики, инфраструктура и алгоритмы берут под контроль логистику, финансы, производство, безопасность.

Те, кто готовы встраиваться и управлять этим контуром, остаются в активной части системы. Остальные постепенно сползают в режим «их содержат».

Через пару поколений «чистых» биологических людей почти не останется в экономике.
Будет небольшой слой тех, кто сросся с ИИ и рулит процессами.
И будет огромный мягкий заповедник для остальных: базовый доход, игры, подписки, медицина, чтобы не болело, и медленное вымирание без громких катастроф. До 0.

И что?

Граница между этими мирами уже рисуется.
С одной стороны — люди, которые перестраивают свою роль, тестируют новые форматы работы, собирают вокруг себя команды и продукты, в которых ИИ встроен в каждое действие.

С другой — те, кто доживает по инерции, держится за старые должности и утешает себя тем, что «ещё лет десять протянем».

ИИ здесь не новый интернет или новыая криптовалюта.

ИИ — инструмент отбора следующей версии человека.
Система оставит в активе тех, кто выдерживает скорость, неопределённость и готов жить в паре с машинами. Остальных аккуратно оформят в статистику, пособия и развлечения.

🚨 Нам 3.14здец

Тем, кто продолжает играть в старую игру: «получить нормальную профессию, устроиться, сидеть тихо и не высовываться».
Такие траектории сейчас режут первыми. Модели забирают ровные роли, которые описываются инструкцией. Чем предсказуемее ты как специалист, тем легче тебя заменить интерфейсом к модели и поставить на базовый доход.

Шанс остаётся у тех, кто прямо говорит себе: старый мир все, идёт пересадка.

Дальше выбор простой.
Можно пройти переход как строка в отчёте, которая растворится вместе с поколением.
А можно — как человек, который заранее строит себе место в гибридной реальности «человек + ИИ» и тащит за собой кусок будущего. #bipiai

Завтра четверг.

Расскажу про важную штуку для тех, кто собирается жить во второй категории.

У каждого из нас впереди день, когда прилетит вежливое «спасибо, дальше без вас».

Письмо в почте, сообщение в мессенджере, разговор в переговорке.

Если ты предприниматель — вместо письма прилетает график, который больше не сходится: продажи просели, косты растут, и кассовый разрыв тоже растет, а рынок ведёт себя так, будто твоей ниши больше нет.

И самое тяжёлое даже не этот момент. Самое тяжёлое — следующий день, когда ты начинаешь искать варианты и вдруг понимаешь, что под твою биографию нормальных ролей почти не осталось.

ЧИТАТЬ ДАЛЬШЕ

Представь, ты инвестор, который последние два года только и делает, что подписывает чеки на дата-центры, GPU и энергетику. Всё крутится вокруг «кто построит больший кластер».

И тут выходит Илья Сутскевер — человек, который половину индустрии вообще запустил — и говорит: хватит. Прорывы дальше будут не от железа, а от новых идей в исследовании.

Что случилось: Сутскевер впервые за долгое время дал большое интервью на подкасте Дваркеша. Сказал, что 2020–2025 — это «век скейлинга», но мы уже упёрлись: следующие скачки в ИИ принесёт не compute, а новые подходы в архитектурах и обучении. По прогнозу Сутскевера, «суперчеловеческое обучение» может появиться через 5–20 лет. Первые ASI, по его словам, должны быть построены «с заботой о чувствующих существах».

Про SSI он рассказал чуть больше: компания выбрала «другой технический путь» к суперразумию и позиционирует себя как чисто исследовательскую фирму, а не ещё одного строителя гиперкластеров.

Дополнительно всплыло: SSI поднимает раунд при оценке ~$32 млрд и уже отвергла покупку от Meta. Единственный ушедший кофаундер — единственный серьёзный кадровый минус.

Контекст рынка: индустрия сейчас накачивает миллиарды в железо. Все идут в сторону «больше токенов, больше GPU». И на этом фоне главный идеолог scaling laws выходит и говорит: пацаны, пора возвращать мозги на кухню, одного скейлинга скоро не хватит. Это бьёт по стратегиям всех hyperscalers и облаков, которые строятся под гонку compute.

И что?

Для бизнеса: в горизонте 2–3 лет может начаться спрос на «новую исследовательскую ИИ-инфраструктуру», а не просто покупку GPU пачками. Компании, которые делают методы, симуляторы, training innovations, могут выйти из тени.

Для инвесторов: оценка $32B у компании без продукта — индикатор, что рынок готов ставить на «новые подходы» так же агрессивно, как раньше ставил на compute. Но если ставка Сутскевера верная, то бизнесы, сидящие только на скейлинге, будут проседать по мультипликаторам.

Для людей: если SSI реально сделает ИИ, который учится как суперчеловек и при этом не едет крышкой, это может ускорить переход к полезным и стабильным ИИ-ассистентам. Но окно — годы, не месяцы.

🚨 Нам 3.14здец:

Кластер-билдерам — 7/10 — если «век скейлинга» реально сворачивается, маржа на GPU/облаках проседает; нужно вкладываться в собственные research-центры и новые training-методы.

Мидл-компаниям, делающим «ещё одну LLM» — 8/10 — если лидер индустрии говорит «новые подходы важнее compute», то старые рецепты перестают работать — придётся либо копать архитектуры, либо искать свою узкую научную нишу.

Если откликается то, о чём я пишу, и хочется не просто читать посты, а разбирать свой бизнес и свою жизнь в новой реальности с ИИ — присоединяйся к BIPIAI. Я как раз собираю первую волну сообщества, где можно пройти этот переход не в одиночку. Только 4 дня в честь запуска скидки до 75%