Microsoft отзывает январские апдейты Windows Server из-за критических багов

Microsoft отзывает январские апдейты Windows Server из-за критических багов

Microsoft отзывает январские апдейты Windows Server из-за критических багов

Microsoft отозвала январское накопительное обновление для Windows Server, поскольку критические баги заставляют контроллер домена перезагружаться, а также приводят к сбоям в работе Hyper-V и недоступности ReFS-томов.

Речь идёт об апдейтах, которые корпорация выпустила в рамках ежемесячного набора (Patch Tuesday). В этом месяце разработчики исправили шесть уязвимостей нулевого дня и одну критическую.

Обновления для Windows Server получили следующие идентификаторы: KB5009624 (Windows Server 2012 R2), KB5009557 (Windows Server 2019) и KB5009555 (Windows Server 2022).

После установки перечисленных апдейтов многие системные администраторы начали жаловаться на ряд серьёзных багов, откровенно мешающих нормальной работе систем. Например, контроллеры домена уходили в бесконечную перезагрузку, к ReFS-томам невозможно было получить доступ, а Hyper-V просто не запускался на серверах.

Именно из-за этих проблем Microsoft приняла решение отозвать январские обновления. В настоящий момент эти апдейты недоступны в Windows Update. Напомним, что январский набор патчей также сломал VPN-соединения L2TP в системах Windows 10 и 11.

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru