Новый способ чистки и ускорения Windows с помощью ИИ может сломать систему

Новый способ чистки и ускорения Windows с помощью ИИ может сломать систему

Новый способ чистки и ускорения Windows с помощью ИИ может сломать систему

Желание почистить Windows от лишнего давно стало почти отдельным жанром. Одни удаляют предустановленные приложения вручную, другие пользуются готовыми деблоат-скриптами, а теперь в ход пошёл ещё и генеративный ИИ. И вот здесь история начинает отдавать лишними проблемами.

Поводом для новой волны обсуждений стал пост на Reddit, где пользователь рассказал, что установил Windows 11 на не самое новое железо, заметил подтормаживания интерфейса и медленный запуск, а потом решил исправить это с помощью PowerShell-скрипта, сгенерированного ИИ.

По его словам, такой сценарий якобы удалил лишние приложения и сделал систему быстрее. В качестве доказательства пользователь показал скриншоты диспетчера задач, где после «оптимизации» процессов стало меньше примерно на десяток.

 

Проблема в том, что само по себе это почти ни о чём не говорит. Количество процессов — очень слабый показатель производительности, а в приведённом примере загрузка CPU на «улучшенной» системе вообще оказалась выше.

То есть выглядит это скорее как красивая иллюзия контроля: процессов стало меньше, значит всё стало лучше. Хотя в реальности производительность системы — это не только число фоновых процессов, но и поведение памяти, диска, драйверов, фоновых служб, задержек интерфейса и ещё длинного списка вещей.

Но главная проблема даже не в сомнительном результате, а в самом подходе. Запускать на своём компьютере скрипт, который написал ИИ, при этом не понимая, что именно он делает, — идея откровенно рискованная. Такие сценарии часто лезут в реестр Windows, отключают системные компоненты, меняют политики и настройки, которые потом могут неожиданно выстрелить после следующего обновления.

Собственно, эта опасность давно существует и с обычными инструментами чистки ОС от сторонних разработчиков. У многих таких утилит на GitHub даже прямо написано: используйте на свой страх и риск. Но когда вместо понятного скрипта от конкретного автора в дело вступает ИИ, ситуация становится ещё веселее.

Нейросеть может не до конца понять задачу, сделать слишком агрессивные изменения, удалить что-то важное или просто выдать код, который выглядит убедительно, но работает совсем не так, как пользователь ожидает.

Вся история особенно иронична ещё и потому, что в обсуждаемом случае у пользователя, как отмечает автор материала, был далеко не слабый процессор — AMD Ryzen 9 5950X. Так что если на такой системе в повседневной работе всё действительно плохо, то проблема, скорее всего, не в «лишних приложениях», а где-то глубже.

Почти 40% запросов к публичному ИИ оказались с корпоративными секретами

Почти 40% обращений сотрудников российских компаний к публичным ИИ-сервисам содержат конфиденциальную информацию. К такому выводу пришли аналитики ГК «Солар», изучившие 12 тыс. взаимодействий, зафиксированных во время пилотов DLP-системы Solar Dozor.

Исследование охватило 150 крупных организаций из финансового сектора, промышленности, ретейла, телекома, ИТ и госсектора в первом полугодии 2026 года.

Аналитики проверяли текстовые запросы, скопированные фрагменты, загружаемые файлы и попытки отправить данные во внешние ИИ-сервисы.

Среди обращений с конфиденциальной информацией 41% содержали исходный код и конфигурации, 30% — персональные, финансовые и другие чувствительные сведения, 18% — объекты интеллектуальной собственности. Оставшиеся 11% пришлись на пароли, токены и API-ключи. То есть некоторые сотрудники не просто просят нейросеть поправить запятую, а почти вручают ей ключи от корпоративной инфраструктуры.

Главными поставщиками секретов стали команды разработки — на них пришлось 43% таких событий. Специалисты отправляли ИИ код, журналы ошибок и технические описания для поиска сбоев, рефакторинга и подготовки тестов. Вместе с полезным контекстом наружу могли улететь сведения об архитектуре и внутренних системах.

Коммерческие подразделения сформировали ещё 26% обращений. В промпты попадали история переговоров, условия сделок, клиентские базы, договоры и материалы из CRM. Аналитики, маркетологи, кадровые и финансовые специалисты обеспечили 23% событий, остальные отделы — 8%.

Отдельное исследование УЦСБ и «Солара» показало, что 42,4% из 102 опрошенных компаний подозревали утечки через ИИ, а 8,1% уже сталкивались с реальными инцидентами. При этом треть организаций не применяет специальных мер защиты ИИ- и ML-систем.

В «Соларе» считают полный запрет публичных нейросетей нереалистичным. Вместо него компаниям предлагают утвердить разрешённые сервисы, разграничить доступ и контролировать содержание запросов. Иначе корпоративный ИИ-помощник быстро превращается в очень разговорчивого внештатного сотрудника.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru