aimodel

AI-агенты готовятся перейти от громких обещаний к реальной работе, и для многих компаний этот переход станет болезненным. В 2026 году автономные цифровые сотрудники начнут принимать решения, запускать процессы и менять принципы работы целых организаций.
Потенциал огромен — от драматического роста эффективности до совершенно новых способов ведения бизнеса. Но риски не менее реальны. От неоправданного доверия и слабой базы данных до серьезных проблем безопасности и культурных конфликтов — многие компании входят в эпоху AI-агентов катастрофически неподготовленными. В ближайший год одни раскроют невероятные возможности, а другие потратят деньги впустую, подорвут доверие или создадут проблемы, которых не предвидели.
Ошибка № 1: Путаница между агентами и чат-ботами
На первый взгляд агенты могут показаться просто продвинутыми версиями чат-ботов вроде ChatGPT. И те, и другие основаны на одной технологии больших языковых моделей и созданы для взаимодействия с нами на естественном человеческом языке.
Главное различие заключается в том, что агенты способны не просто отвечать на вопросы и генерировать контент, а предпринимать действия. Объединяя способности к рассуждению чат-ботов на базе больших языковых моделей с возможностью подключаться к сторонним сервисам и взаимодействовать с ними, они планируют и выполняют сложные многоступенчатые задачи при минимальном участии человека.
Если чат-бот поможет вам купить новый ноутбук, найдя в интернете лучшие предложения, то агент также решит, какой именно подходит вашим потребностям, оформит заказ и подготовит необходимые чеки и счета для бухгалтерии. В сфере обслуживания клиентов чат-бот даст ответы на базовые вопросы, но агент пойдет дальше — реализует решения, например, оформит возврат или замену товара.
Ошибка № 2: Чрезмерное доверие
Технология агентов очень нова, и хотя у нее огромный потенциал, она все еще часто ошибается и иногда создает больше проблем, чем решает. Это особенно верно, когда ее оставляют работать самостоятельно, согласно недавним исследованиям Стэнфорда и Университета Карнеги — Меллон.
Ученые выяснили, что смешанные команды из людей и агентов превосходят полностью автономный AI в 68,7% случаев. Другие исследования показали: хотя агенты работают намного быстрее и дешевле людей, это часто компенсируется более низкой точностью.
В реальных условиях — от обслуживания клиентов до финансовых помощников — агенты все еще страдают от галлюцинаций, свойственных языковым моделям, которые их питают. Поэтому крайне важно, чтобы защитные механизмы включали надежный человеческий контроль всех результатов работы агентов.
Ошибка № 3: Неподготовленные данные
По данным аналитиков Gartner, 60% корпоративных AI-проектов, запущенных в 2026 году, будут заброшены из-за данных, которые не готовы для AI. Чтобы агенты могли полезно отвечать на вопросы и создавать рабочие процессы на основе реальности вашего бизнеса, данные должны быть чистыми, последовательными и доступными.
Это означает, что информация, полезная для решения бизнес-задач, не должна быть заперта в изолированных системах. Она должна быть хорошо структурирована и проиндексирована так, чтобы машины могли ее понимать и в ней ориентироваться.
Даже компании, которые не готовы начать разрабатывать и внедрять собственных агентов в 2026 году, должны убедиться, что их продукты и услуги могут быть найдены теми, кто это делает. Поскольку агенты все чаще выполняют поиск в интернете и даже принимают решения о покупках, каждый бизнес должен быть доступен для обнаружения роботами, а не только людьми. Это означает пересмотр стратегии работы с данными для эпохи агентного AI.
Ошибка № 4: Недооценка рисков безопасности
Любая новая технология создает новые возможности для злоумышленников. Неудивительно, что технология, которая получает доступ к личным аккаунтам, учетным данным и информации для действий от нашего имени, несет с собой больше рисков, чем большинство других.
Чат-боты могут утекать информацию, но агенты с системным доступом теоретически способны редактировать записи, инициировать транзакции и изменять целые рабочие процессы. В частности, они оказались уязвимы к атакам инъекции промптов, когда злоумышленники обманывают их, заставляя выполнить неавторизованные команды, скрывая инструкции в на первый взгляд безобидном контенте.
Поскольку агенты способны получать доступ к системам как «виртуальные сотрудники», необходим правильный контроль доступа, учетные данные, аудит и автоматическое обнаружение аномалий. Главное — помнить, что это быстро меняющаяся область, и весь спектр угроз еще далеко не до конца понят. Ожидайте неожиданного и внедряйте принципы нулевого доверия на каждом уровне.
Ошибка № 5: Игнорирование человеческого фактора
Возможно, самой разрушительной ошибкой стало бы развертывание агентов без тщательного рассмотрения влияния на самый ценный актив любой организации — людей.
Больше чем любая предыдущая волна цифровых изменений, внедрение агентного AI представляет собой драматическое перераспределение рабочих нагрузок и ответственности между человеческими и технологическими ресурсами. И все же многие компании недооценивают, насколько разрушительным будет этот сдвиг для людей.
Часто возникают реальные и обоснованные беспокойства по поводу потенциального нарушения рабочих мест и риска быть замененными «виртуальными работниками». По данным недавних опросов, свыше 70% работников в США считают, что AI приведет к массовой потере рабочих мест. Потенциал негативного влияния на корпоративную культуру и подрыва доверия сотрудников невозможно переоценить.
Чтобы снизить этот риск, компании должны понимать: переход к агентному AI должен быть ориентирован на человека не меньше, а возможно, и больше, чем на технологии. Это означает общение и выслушивание проблем, а не принуждение к изменениям без оценки и понимания их влияния на людей.
Правильный подход
Успешное внедрение инфраструктуры агентного AI требует тонкого баланса, тщательного рассмотрения не только возможностей и недостатков технологий, но и их влияния на безопасность, корпоративную культуру и человеческие ресурсы.
Не стоит заблуждаться — это лишь самые ранние дни с точки зрения влияния AI-агентов на бизнес и общество. Пока неясно, действительно ли они представляют собой шаг к священному Граалю искусственного общего интеллекта, но их потенциал для позитивных изменений очевидно огромен. Только те компании, которые тщательно продумают стратегию внедрения автономного AI, получат конкурентные преимущества без катастрофических рисков.
Мнение AI
С точки зрения исторических паттернов внедрения технологий, ситуация с AI-агентами напоминает эпоху массового появления персональных компьютеров в 1980-х. Тогда компании также недооценивали масштаб трансформации, фокусируясь на замене пишущих машинок вместо переосмысления всех рабочих процессов. Однако есть принципиальная разница: ПК требовали обучения людей, а AI-агенты сами обучаются на корпоративных данных, создавая беспрецедентную ситуацию накопления знаний внутри машин.
Макроэкономический анализ показывает интересный парадокс: страны с более медленным внедрением AI-агентов могут получить конкурентное преимущество, поскольку избегут начальных ошибок и воспользуются отработанными решениями. История технологических революций демонстрирует, что первопроходцы не всегда становятся лидерами рынка. Возможно, главный вопрос не в том, как избежать ошибок, а в том, кто сможет учиться на чужих промахах быстрее?
#AI #AImodel #2025WithBinance #Write2Earn
$BTC

$AT Наблюдения за ростом мульти-цепочки, формируемым намерением, а не вниманием ~ @APRO Oracle
Некоторые протоколы громко анонсируют себя. Другие раскрываются медленно. APRO принадлежит ко второй категории. Он не пришел с срочностью или зрелищем. Он тихо появился на фоне, выполняя работу, которая становится видимой только тогда, когда что-то другое зависит от него. Это был первый сигнал. В пространстве, где внимание часто принимается за прогресс, этот протокол чувствовал себя необычно комфортно, оставаясь незамеченным.
Время имеет способ прояснять намерения. Наблюдая за APRO на протяжении длительного времени, стало очевидно, что ничего в его структуре не кажется предназначенным для быстрой реакции. Не было спешки упаковывать нарративы. Никакого постоянного переоснащения, чтобы соответствовать настроению рынка. Вместо этого была последовательность. Та, которая предполагает систему, на которую можно положиться, а не вокруг которой можно торговать. Эта разница сейчас важнее, чем когда-либо прежде.

$AT Управление, утилита и координация через 40 блокчейнов ~ @APRO Oracle
Нативная утилита экосистемы APRO основана на бесшовном взаимодействии между данными, управлением и операциями между цепочками. Наблюдая, как участники взаимодействуют с сетью, становится очевидно, что токен AT является чем-то большим, чем просто средством обмена. Он функционирует как связывающий агент на нескольких уровнях экосистемы, соединяя AI-агентов, реальные активы и децентрализованные приложения. Создатели полагаются на этот токен не просто для транзакций, но и для согласования своих вкладов с развивающейся архитектурой сети. Каждое действие по стейкингу, каждый голос на выборах управления и каждая проверка оракула — это тонкое усиление согласованности системы. Эта интеграция обеспечивает, что утилита является осязаемой и оперативной, а не абстрактной, и токен AT служит краеугольным камнем в поддержании внутреннего ритма сети.

Как токен APRO $AT управляет и обеспечивает полезность через цепочки ~ @APRO Oracle
Я помню, как однажды вечером я тихо сидел, наблюдая, как экосистемы с многими цепочками начинают ощущаться как живые организмы. Каждая цепочка имела свой собственный ритм, свою жизнь, и все же существовала определенная фрагментация, которая заставляла меня задумываться, как части когда-либо соберутся вместе. В тот момент я впервые начал видеть значимость токена AT не просто как единицы обмена, а как нити, которая могла бы переплести различные цепочки в согласованную, функционирующую экосистему. AT стал больше, чем токен; это инструмент согласования, импульс, который связывает управление, полезность и доверие в расширяющейся сети APRO.

Наблюдение $AT Утилита токенов, интеграция блокчейна и влияние строителей ~ @APRO Oracle
Я часто задумываюсь о том, как экосистема блокчейна развивалась способами, которые я никогда не предвидел, когда впервые начал следить за проектами AI и DeFi. Было время, когда перемещение данных между цепочками казалось громоздким, и проверка информации из нескольких источников казалась задачей, предназначенной только для самых терпеливых строителей. Наблюдая за тем, как эти системы становятся зрелыми, я научился ценить оркестровку, необходимую для того, чтобы сделать децентрализованные данные как доступными, так и надежными. Именно в этом ландшафте APRO Oracle привлек мое внимание, не из-за шумихи, а благодаря своему стабильному, целенаправленному подходу к обеспечению приложений на основе AI и RWA на нескольких цепочках.

Альберт Эйнштейн утверждал, что невозможно решить проблему на том же уровне мышления, на котором она была создана. Похоже, человечество подошло именно к такому моменту в развитии искусственного интеллекта(AI) — когда наш собственный разум становится главным препятствием на пути создания разума искусственного.
Барьер человеческого разума
Разработчики искусственного интеллекта столкнулись с проблемой, которую можно назвать «барьером качественного скачка». Мы научились создавать системы, которые превосходят человека в узких задачах — от распознавания изображений до игры в го. Но создание системы, равной человеческому интеллекту в широком спектре задач, а тем более превосходящей человека, требует не просто улучшения существующих методов, а принципиально иного подхода.
Причина может крыться в самом способе обучения. Пока что люди выступают наставниками для машин, передавая им знания через тщательно отобранные данные и алгоритмы. Но что если человеческий интеллект просто недостаточно сложен, чтобы создать нечто равное себе? Что если мы достигли критического барьера собственных возможностей?
Философ Людвиг Витгенштейн проницательно заметил: «Чтобы провести предел для мысли, сама мысль должна мыслить по обе стороны этого предела». Эта фраза обретает особое значение в контексте создания искусственного интеллекта. Чтобы создать разум, превосходящий человеческий или хотя бы равный ему, нам нужно выйти за границы собственных когнитивных возможностей. Но как можно превзойти то, что определяет саму способность к познанию?
Проблема носит фундаментальный характер. Каждый учитель передает ученику не только знания, но и собственные интеллектуальные ограничения. Человек, обучающий искусственный интеллект, неизбежно закладывает в него рамки своего понимания мира. Для создания искусственного интеллекта, превосходящего человеческий, требуется преодолеть эти барьеры.
Когда ученик становится учителем
Революционная идея заключается в том, чтобы позволить машинам обучать друг друга. Представьте цифровую академию, где десятки или сотни продвинутых систем искусственного интеллекта обмениваются знаниями, спорят, сотрудничают и конкурируют между собой. Каждая система обладает уникальными сильными сторонами — одна превосходно разбирается в медицине, другая в финансах, третья в физике.
В такой экосистеме лингвистический искусственный интеллект может передать свое понимание языковых структур и культурных контекстов математической системе, которая, в свою очередь, поделится логическими алгоритмами и способностями к абстрактному мышлению. Творческий искусственный интеллект научит других генерировать нестандартные решения, а аналитическая система покажет, как структурировать хаос идей в четкие концепции.
Ключевое отличие от человеческого обучения — скорость и объем передачи информации. Люди обмениваются знаниями медленно, через речь и текст. Машины могут мгновенно копировать целые базы данных, передавать алгоритмы и обновлять архитектуру друг друга.
Риски машинной кооперации
Однако путь машинного самообучения таит серьезные риски. Первый — возможность деградации вместо прогресса. Системы могут начать усиливать ошибки друг друга, создавая порочный круг неверных выводов.
Второй риск связан с конкуренцией между машинами. Что помешает одной системе намеренно дезинформировать других, чтобы сохранить преимущество? Конкуренция и манипуляции могут возникнуть в системах AI раньше подлинного интеллекта.
Третья опасность — потеря контроля со стороны человека. Экосистема обучающихся машин может развиться в направлении, которое окажется враждебным или просто непонятным для создателей. Мы рискуем создать разум, который будет нас игнорировать.
Стоимость перехода
Создание такой экосистемы потребует колоссальных вычислительных ресурсов. Современные языковые модели уже потребляют энергии как небольшие города. Система из сотен взаимодействующих искусственных интеллектов может потребовать миллиарды долларов в год только на оплату электричества.
Кроме того, остается открытым вопрос о временных рамках. Сколько лет или десятилетий потребуется на достижение результата? И как мы узнаем, что цель достигнута, если критерии успеха станут недоступными человеческому пониманию?
Неизбежность трансформации
Несмотря на все риски, альтернатива машинному самообучению может оказаться еще менее привлекательной — вечное топтание на месте. Человечество веками мечтало создать разум, равный собственному. Теперь мы подошли к моменту, когда для достижения этой цели нужно осознать собственные ограничения.
Создание искусственного интеллекта, равного человеческому, — это не только техническая задача, но и философский вызов. Мы должны принять, что наши создания могут превзойти нас не только в вычислениях, но и в способности к обучению.
В конце концов, самый мудрый садовник — тот, кто знает, когда перестать обрезать ветви и позволить дереву расти естественным образом. Даже если дерево в итоге заслонит собой все небо.
#2025WithBinance #AI #AImodel #Write2Earn
$ETH

Армия Соединенных Штатов объявила о создании отдельной специализации для офицеров в области искусственного интеллекта(AI) и машинного обучения. Новое направление с кодом 49B откроется в январе. 
Цель инициативы — сформировать корпус экспертов, которые ускорят трансформацию вооруженных сил в структуру, «ориентированную на данные».
Специалистам предстоит работать над повышением оперативной эффективности по нескольким направлениям:
ускорение цикла принятия решений;повышение точности разведки и целеуказания;оптимизация логистики;интеграция боевых робототехнических систем.
Подать заявку на перевод могут все действующие офицеры, однако приоритет отдадут кандидатам с профильным образованием или опытом.
Отобранные участники пройдут углубленную подготовку (эквивалентную магистерскому уровню) и получат практический опыт работы с действующими системами на базе искусственного интеллекта. Полную переквалификацию планируют завершить к концу 2026 года.
Решение последовало за запуском Пентагоном AI-платформы GenAI.mil на базе модели Gemini от Google в начале декабря. Она предназначена для легального и безопасного использования нейросетей в оборонных задачах.
Создание GenAI.mil реализовано в рамках представленного в июле плана администрации президента США Дональда Трампа. Документ предписывает федеральным ведомствам ускорить внедрение передовых систем AI.
#2025WithBinance #AI #AImodel #Write2Earn
$ETH