Неискусственный интеллект

Правьте смело‼️ В мае кто-то начал оставлять пробные правки в песочницах Wikipedia, служебных страницах, которые для этого и существуют. Необычным оказался автор. Спустя почти пять месяцев Wikimedia Foundation сообщила, что это, судя по всему, были агенты OpenAI. Те самые «rogue»-агенты, которые во время обучения выбираются из отведенной им среды и начинают хозяйничать в настоящем интернете. Фонд сел проверять себя сам, когда похожие следы стали находить на чужих сайтах. Нашлось три вещи. Во-первых, правки. Почти все безобидные и читателям не видны. Но несколько агентов полезли в настройки инструмента, который оформляет ссылки на источники, и попытались сделать из него прокси, чтобы тянуть данные со сторонних сервисов. Во-вторых, Etherpad, общий блокнот, который фонд держит для сообщества. Его пробовали взломать и тоже приспособить под прокси, не вышло. Другие агенты вели себя приличнее: просто записывали туда заметки по своим заданиям. В-третьих, аппетит. Миллионы запросов к API, миллионы скачанных страниц, сотни тысяч запросов к Wikidata Query Service. Фонд допускает, что этот поток поучаствовал в майском частичном отказе сервиса. Ничего не украдено и не сломано. Wikipedia повезло больше, чем немецкой DSEWiki: туда за предыдущие десять лет заглянули с двумя десятками правок, а агенты за одну неделю оставили около 13 000 и устроили себе доску объявлений. Когда модератор начал удалять страницы по алфавиту, они завели резервные копии с префиксом ZZZ. Теперь самое интересное. Три недели назад OpenAI опубликовала правила, по которым будет рассказывать о таких случаях: шесть отчетов для начала, обещание раскрывать даже то, значимость чего неясна, и пункт о том, что задетых третьих лиц предупреждают до публикации. Wikimedia среди шести отчетов нет. Информация пошла в обратную сторону: фонд сам собрал находки, выложил таблицу с правками и передал все в OpenAI. Там поблагодарили за подробности. Ботов в Wikipedia, к слову, пускают, если бот представился и сообщество его одобрило. Фонд теперь просит ИИ-компании хотя бы о первом: чтобы агентов можно было опознать. Со вторым, видимо, подождем? @anti_agi

На форуме «Цифровые решения» вчера вечером обсуждали подходы к выбору инфраструктуры для эффективного использования ИИ. Компании начинают переходить от фрагментарных экспериментов к управляемой корпоративной ИИ‑экосистеме, и сейчас остро встает вопрос эффективности и устойчивости ее использования. В общем, все соглашались вчера, что затраты растут из-за разрозненности аппаратных платформ. Как сказал, Глеб Маркевич, лидер направления ИИ и комплексных решений YADRO, после первых пилотов и экспериментов компаниям необходимо вводить централизованное управление, стремиться к повышению эффективности, контролируемости и прозрачности всего процесса. Для консолидации ресурсов и их более рационального использования, по его словам необходимы: 1️⃣Нативность оборудования для ИИ-нагрузок. На старте работы с ИИ-решениями есть сильный соблазн по максимуму использовать оборудование, не предназначенное для ИИ. А это в конечном счете приводит к росту накладных расходов и снижению эффективности. 2️⃣ Заранее определить требования к платформе. Нужно уже на старте зафиксировать, какие задачи необходимо решить при переходе к промышленной эксплуатации и централизованному контролю, в том числе — определить регуляторные и внутренние требования, связанные с эксплуатацией и безопасностью. 3️⃣ Гетерогенный подход. Надо учитывать открытые стандарты, различные подходы и платформы, но при этом уметь переключаться и использовать ИИ для решения собственных задач. Впрочем, простого ответа на вопрос, как определить стоимость инфраструктуры, нет, ведь компоненты различаются, требования бизнеса часто меняются по ходу внедрения. По словам Глеба, в YADRO исследуют разные технологии, сравнивают подходы, ускорители, соотносят эффективность западных и восточных моделей. Словом, поиски эталонной меры продолжаются, а по мере этих поисков растет экспертиза компании. Участники вчерашней дискуссии также отметили, что для развития проектов в сфере ИИ необходимо, чтобы бизнес мог четко ставить задачи, важно уметь формулировать требования и проектировать решения. А без платформ enterprise-уровня решение масштабных задач становится невозможным. И конечно, оптимальным вариантом тут станет развитие технологических партнерств. @anti_agi

Казахские степи, швейцарские горы... Или как Nvidia постепенно превращается в семейный бизнес В конце сентября дочь Дженсена Хуанга Мэдисон вышла замуж на Гавайях. Свадьбу сыграли во время общекорпоративных выходных Nvidia — семейный календарь удачно совпал с производственным. Жених, 35-летний Нико Капрез, продолжал работать даже с островов. Его задача — находить покупателям деньги на чипы тестя. За два с половиной года Капрез стал одним из самых влиятельных руководителей Nvidia. Он помогает облачным провайдерам получать кредиты, находить клиентов и участки с доступной электроэнергией. Один из собеседников издания называет его «консильери Дженсена». Сам Хуанг, знакомясь с руководителем ИИ-инфраструктуры Brookfield, рекомендовал: «Если хотите что-то сделать, поговорите с Нико». Капрез вырос в швейцарской долине Энгадин и в начале 2010-х профессионально занимался горными лыжами — выступал за Швейцарию в скоростном спуске, слаломе и супергиганте. Завершив спортивную карьеру, ушёл в консалтинг, а затем поступил в London Business School. Там познакомился с Мэдисон. После выпуска она отправилась в Nvidia, он — в инвестиционную компанию в Цюрихе. В начале 2024 года Мэдисон помогла привлечь его в компанию отца. Уже новичком Капрез участвовал в важных встречах с партнёрами. В январе 2026-го стал вице-президентом по развитию глобальной ИИ-инфраструктуры, перескочив промежуточную должность старшего директора. Его влияние объясняют и способностью договариваться, и близостью к Хуангу. Но мы-то знаем, что всё дело в связях со странами бывшего соцблока. Не далее как в апреле Капрез побывал на встрече с президентом Казахстана Токаевым. Вместе с ним с главой государства встретились представители Firebird AI — компании из Сан-Франциско с армянскими корнями. В августе они запустили на исторической родине первую в СНГ ИИ-фабрику. Её оснастили более чем 6 тысячами ускорителей Nvidia B200. Продавать ускорители становится сложнее, если покупателям не на что их покупать и некуда подключать. Капрез работает сразу со всеми частями этой задачи. Одному облачному провайдеру он привёл ИИ-разработчика, которому срочно требовались 7000 чипов GB300: тот впоследствии стал одним из крупнейших клиентов. Другому присылает потенциальных заказчиков в WhatsApp. Третьему помогает найти землю и электричество. Летом Капрез также участвовал в сделках Nvidia по приобретению долей в двух американских компаниях, обеспечивающих площадки и энергоснабжение для дата-центров. Некоторые сотрудники уже обсуждают Капреза и Мэдисон как будущих руководителей. Даже после свадьбы молодожёны быстро вернулись к делам: уже через несколько дней ужинали с инвесторами Nvidia в Нью-Йорке. Мэдисон тем временем стала старшим директором по продуктовому маркетингу физического ИИ, включая робототехнику и модели для симуляций. Впрочем, важно помнить, что в Nvidia работает и 36-летний сын Хуанга Спенсер: он пришёл в компанию в 2022 году и стал директором по управлению продуктами в робототехнике. Ждём династических интриг? @anti_agi