Частое общение с ИИ-ботами не проходит бесследно: из людей посыпался слоп

Частое общение с ИИ-ботами не проходит бесследно: из людей посыпался слоп

Частое общение с ИИ-ботами не проходит бесследно: из людей посыпался слоп

ИИ настолько стремительно вторгся в нашу жизнь, охватив многие ее аспекты, что начал даже оказывать влияние на манеру изъясняться. Люди, сами того не замечая, все чаще употребляют замысловатые словечки и фразы из репертуара ChatGPT.

Как оказалось, расширение использования больших языковых моделей (БЯМ, LLM) не только пошло им на пользу, но также записало на подкорку живых собеседников странный диалект, выработанный ИИ в ходе генерации текстов.

В июле прошлого года институт Макса Планка опубликовал результаты исследования влияния LLM на речевые коммуникации homo sapiens. Как оказалось, за 18 месяцев с момента запуска ChatGPT словарь пользователей YouTube сильно изменился, обогатившись такими выпадающими из стиля и контекста словами, как underscore (сделать акцент на…), comprehend (осмыслить, объять), bolster (консолидировать), inquiry (изыскание), meticulous (скрупулезный, доскональный, филигранный).

Недавно были выявлены похожие, но более анекдотичные случаи. Так, модераторы Reddit-веток, в которых участники сообществ со смаком обсуждают дерзкие проступки, никак не могут избавиться от слопа — постов, переписанных с помощью ИИ, а также участников дискуссий, разговаривающих в том же духе, которых невозможно отличить от чат-ботов.

Писатель Сэм Крисс (Sam Kriss) изучил последние публикации в New York Times Magazine и обнаружил, что их авторы явно злоупотребляют словом «delve» (штудировать), позаимствованным у ИИ.

Исследователь также отметил, что даже британские парламентарии не брезгуют советоваться с ChatGPT, подготавливая свою речь. Об этом свидетельствует фраза «I rise to speak», однажды озвученная за день 26 раз, — характерная для американского английского, но совершенно неуместная при выступлении в Вестминстерском дворце.

Еще один курьез, подмеченный Киссом: в сентябрьских объявлениях о закрытии Starbucks кофейни были названы «неотъемлемой частью вашего суточного режима, пробуждающей воспоминания», а также «местом, где наше конструктивное общение с партнерами с годами только крепло». Текст был явно навеян общением с ИИ, если только не создан с его непосредственным участием.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru