В Госдуме объяснили разницу между суверенным и национальным ИИ

В Госдуме объяснили разницу между суверенным и национальным ИИ

В Госдуме объяснили разницу между суверенным и национальным ИИ

В России хотят разделить искусственный интеллект на два типа: суверенный и национальный. Звучит почти одинаково, но разница есть, её в эфире Радио РБК объяснил первый зампред комитета Госдумы по информационной политике, информационным технологиям и связи Антон Ткачев.

По его словам, суверенная модель ИИ — это полностью российская разработка. То есть все компоненты должны быть произведены на территории России.

Такой вариант, как пояснил депутат, в первую очередь нужен для чувствительных сфер: обороны, силовых структур и других направлений, где безопасность должна быть максимально жёсткой.

Тут логика простая: чем меньше внешних зависимостей, тем меньше поводов нервно смотреть на поставщиков и инфраструктуру.

Национальный ИИ — уже более гибкая история. Такая модель может использовать иностранные компоненты, но при этом должна размещать серверы на территории России. Это, по словам Ткачева, нужно для контроля над сервисами и их работой внутри страны.

Депутат также отметил, что России не стоит полностью закрываться от мировых разработок в области ИИ. По его мнению, для национальной модели можно брать лучшее и дорабатывать собственные решения, сохраняя при этом ключевое условие — размещение инфраструктуры в России.

Ранее власти скорректировали законопроект о регулировании искусственного интеллекта. В документе как раз появляются понятия суверенных и национальных моделей. В конце июня проект внесли в Госдуму. Если его успеют принять в весеннюю сессию, основные положения должны вступить в силу с 1 марта 2027 года.

Так что ИИ в России, похоже, хотят разложить по полкам: полностью свой — для самых закрытых и чувствительных задач, гибридный с иностранными компонентами — для более широкого применения, но с серверами на российской земле.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru