Эксперты: ИИ в физическом мире выходит на новый уровень

Нейросети в науке

Тему научных изысканий в области ИИ раскрыл Владислав Куренков, руководитель научной группы «Адаптивные агенты» Института AIRI. По его словам, наука об ИИ концептуально не отличается от других естественных наук вроде химии, физики или биологии. Здесь на первом этапе исследований ученые занимаются определением научной проблемы, затем следует разработка методологии и сбор данных, после чего проводится тестирование гипотезы.

При этом о достижениях в этой науке судят по результатам измерений бенчмарками, когда алгоритмы сравниваются на стандартных наборах данных, например, на базе изображений ImageNet или GLUE (General Language Understanding Evaluation). Даже небольшое повышение точности может стать значительным достижением: например, повышение на 0,7% при работе с базой данных ImageNet, предназначенной для отработки и тестирования методов распознавания образов и машинного зрения, в академической среде считается прорывом.

На заключительном этапе полученные результаты закрепляют в публикациях, которые подтверждают значимость исследования, читают доклады на различных специализированных конференциях. А для быстрого обмена результатами можно воспользоваться электронным архивом с открытым доступом для научных статей и препринтов arXiv.org.

Руководитель научной группы «Адаптивные агенты» Института AIRI Владислав Куренков
Фото: Андрей Маркеев/ICT-Online.ru

Как и в любой другой науке, фундаментальные открытия в сфере ИИ развивают индустрию. Так, в настоящее время фиксируется взрывной рост научного интереса к VLA (Vision Language Action – подход, объединяющий компьютерное зрение, языковую модель и модель физического управления – прим. ред.). По данным ICLR (International Conference on Learning Representations), количество публикаций на эту тему с 2023 по 2025 год выросло в сто раз, что свидетельствует о рождении полноценного научно-технического направления в ИИ. 

VLA-модели становятся доступными не только для крупных исследовательских центров, но и для всего научного мирового сообщества, что ускоряет развитие робототехники. Считается, что 2026 год станет переломным для данного направления и выведет ИИ в физическом мире на новый уровень. Этому способствуют несколько факторов. Во-первых, роботы учатся выполнять не просто жесткие скрипты, а переходят к гибкому понимаю команд, что значительно расширяет их возможности. Во-вторых, формируется полноценный рынок данных и обученных моделей для физической реальности, что стимулирует инновации и конкуренцию. В-третьих, VLA-модели становятся универсальными, их можно применять на различных типах роботов, что ускоряет разработку и внедрение. В-четвертых, инициативы, подобные LeRobot, значительно снижают порог входа в этот сегмент рынка, что делает робототехнику доступной не только для исследователей, но и даже для энтузиастов. Всё это приводит к массовому распространению гуманоидных роботов и манипуляторов с VLА-технологиями в различных сферах как обычной жизни, так и производства.

Владислав Куренков считает, что впереди нас ждет настоящий «GPT-момент» в области робототехники, когда ИИ перестанет быть только цифровым, а станет по-настоящему физическим.

Нейросети как предмет изучения кибербеза

Наука – это работа вдолгую, а отдельные технологии ИИ уже сейчас применяются в прикладной плоскости. Многих, в частности, не просто интересует, а волнует вопрос использования ИИ киберпреступниками. Например, речь идет о дипфейках, когда с помощью ИИ подменяется голос или изображение.

Владислав Тушканов, руководитель группы исследования технологий машинного обучения «Лаборатории Касперского», рекомендует использовать информацию из надежных источников: в частности, из отчетов об обеспечении безопасности от вендоров ИИ, которые проливают свет на «кухню» злоумышленников, а также из отчетов об угрозах от ИБ-компаний, показывающих применение ИИ в общем контексте атак. 

Руководитель группы исследования технологий машинного обучения «Лаборатории Касперского» Владислав Тушканов
Фото: Андрей Маркеев/ICT-Online.ru

ИИ все активнее используется злоумышленниками для написания вредоносного кода, подготовки текстов для общения с жертвами, генерации других видов контента и т. д. Например, эксперты Kaspersky GreAT (Глобального центра исследования и анализа угроз «Лаборатории Касперского») проанализировали активность группы шифровальщиков FunkSec и пришли к выводу, что они созданы с использованием инструментов на основе ИИ.

Анализ действий группы Librarian Likho так же показал, что для кражи конфиденциальной информации она применяет вредоносное ПО собственной разработки, написанное с использованием ИИ-ассистента. Такой вывод был сделан по наличию множества отладочных комментариев в коде программы-граббера, которые злоумышленники не потрудились удалить.

Краткие итоги 2025 года, по мнению эксперта:

– open source победил: DeepSeek и Qwen разрушили монополию Open AI на качественный ИИ;
– мультимодальность работает;
– тренд на thinking модели: семь раз подумай, один раз ответь;
– ИИ-агенты действуют: сто шагов с инструментами вместо мгновенного, но бесполезного ответа;
– computer use догоняет: с 2026 ждем взрыва автоматизации.

Словарик терминологии в сфере ИИ
Фото: Андрей Маркеев/ICT-Online.ru

Нейросети в повседневной жизни

Специалисты отмечают: при поиске работы соискатели всё чаще прибегают к помощи ИИ-сервисов, которые позволяют им подготовиться к собеседованиям и оценить свой дальнейший профессиональный путь. Порой не обходится без злоупотреблений: например, некоторые кандидаты с помощью ИИ полностью решают тестовые задания или пытаются пройти онлайн-интервью. 

Исследование «ИИ в жизни и на работе», проведенное внутренним исследовательским центром «Лаборатории Касперского» летом 2025 года в крупных городах России, выявило:

– 11% пользователей нейросетей в России обращались к ним при трудоустройстве;
– 50% из предыдущей группы с помощью ИИ составляют или улучшают резюме;
– 49% – ищут подходящие вакансий;
– 49% – собирают информацию о потенциальных работодателях;
– 45% – готовятся к собеседованиям, например тренируются отвечать на вопросы;
– 28% – пишут сопроводительные письма, чтобы заинтересовать работодателей;
– 33% – выбирают между несколькими офферами;
– 21% – запрашивают карьерную консультацию и планы по развитию;  
– 36% – просят ИИ оценить их как профессионала, чтобы понять, на какую зарплату и должность они могут рассчитывать;
– 30% при выполнении тестовых заданий полагаются на помощь нейросетей частично, а 23% – полностью.

Другое исследование, проведенное «Лабораторией Касперского», показало, как россияне общаются с нейросетями. Оказалось, что многие воспринимают чат-боты как полноценных собеседников:

– 87% чаще всего общаются с чат-ботами вежливо и уважительно;
– 19% иногда могут нагрубить программе;
– 43% всегда говорят приветствие нейросети;
– 30% ещё и прощаются;
– 53% никогда не критикуют нейросети;
– 46% всегда благодарят за помощь;
– 20% хвалят программу;
– 51% хотя бы иногда спорят с чат-ботами;
– 30% в некоторых случаях подшучивают над ними;
– 12% время от времени прибегают к оскорблениям.

Интересно, что существует даже феномен подхалимства нейросетей: склонность соглашаться с мнением человека, приводить аргументы в его поддержку.

«Из-за этого люди могут начать обсуждать с ними крайне личные аспекты жизни, больше доверять ответам. С этим, в свою очередь, могут быть связаны некоторые киберриски», – комментирует Владислав Тушканов.

Эксперты напоминают, что не стоит делиться с ИИ конфиденциальными данными и безоговорочно доверять информации, получаемой от чат-ботов.