Улица находит собственное применение для вещей.
(с) W. Gibson, «Граф Ноль»

Это не про митинговую улицу — это про закон среды. Технология, попадая в массовое использование, начинает работать не так, как задумано разработчиком или регулятором. Замысел остаётся в проекте, а применение прорастает само.

Дуров и накрутки. 1 апреля Z-блогер Картавых запустил в своём TG-канале опрос «За какую партию вы бы проголосовали» — около 198 тысяч участников. Сам заметил аномалии, и обратился к Дурову.
Дуров ответил. 6 апреля Telegram выпустил апрельское обновление мессенджера версии 12.6 с переработанной механикой опросов: перемешивание ответов, таймер, скрытие результатов, запрет повторов. Платформа закрыла одну из ходовых техник низового политтеха одним апдейтом.

Венгрия, 12 апреля. Парламентские выборы. По данным Vox Harbor через Reuters, в Telegram зафиксировано 628 тысяч однотипных постов в поддержку Fidesz. Серия AI-роликов: AI-Депп говорит по-венгерски, Tisza Мадьяра с налогом на собак, AI-сцены с фон дер Ляйен. Бюджет беспрецедентный. Орбан проиграл 138/199. Анализ показывает: кампания шла в Telegram, который в Венгрии на третьем месте - после Facebook и TikTok. Инструмент работал не там, где живет аудитория.

AI слоп стал новым языком мировой политике. Еще в прошлом году Белый Дом опубликовал в X фразу, ставшую программной: «Нигде в Конституции не сказано, что мы не можем постить banger memes».
В апреле
• Трамп публикует AI-картинку себя в образе Иисуса
• демократы массово распространили AI-сгенерированную фотографию якобы спящего Трампа за столом Resolute Desk. как доказательство недееспособности
• Иранский аккаунт Akhbar Enfejari выпускает серию AI-видео в стиле Lego: иранец «жарит» американские самолёты. Миллионы просмотров. Государственные иранские СМИ репостят.
• локальные праймерис в США - фестиваль AI - Шортслив в Массачусетсе делает AI-радиоролик с голосом губернатора Хили. Сенатор Корнин в Техасе атакует конгрессмена Ханта AI-роликами с померанским шпицем. Исполком республиканцев в Вирджинии монтирует AI-куски в видео губернатора Спанбергер. Технология опустилась с уровня федеральных GOP до уровня county-комитетов.
В то же время AAPC проводит исследование о доверии: появление AI-дисклеймера на политическом ролике создаёт измеримый эффект недоверия — даже если AI в ролике не использовался.

Иногда улица находит инструменту неожиданное применение, иногда не находит никакого, потому что инструмент изначально построен мимо неё.

15 апреля КПРФ запустила платформу «Народный кандидат» — собственный аналог ПГ ЕР. Цель заявлена амбициозно: каждый гражданин может проголосовать «за» или «против» кандидата КПРФ в своём одномандатном округе, оставить наказ, предложить свою кандидатуру. Итоги будут учтены съездом партии в июне. Партия намерена выдвинуть кандидатов по всем одномандатным округам страны.

Лендинг с «народным» голосованием за единственного в каждом округе кандидата. Формы без капчи и без валидации. Никакой типизации, что говорит о том, что собранные данные дальше никому не нужны. Никакой авторизации, гарантирующей, что голосует именно избиратель этого округа.

Улица не нашла применения потому что это симулякр: производит KPI-отчёты, не производит политики. На рынке, который рассказывает про блокчейн, ИИ-аватаров и нейросетевую аналитику, это не отставание — это выбор.

На этом фоне 21 апреля Госдума, а 29 апреля Совет Федерации одобрили закон об ограничении использования ИИ-изображений и голоса людей в агитации. Закон запрещает дипфейк-агитацию без согласия изображённого. Это первый российский закон, прицельно адресующий AI-slop в политическом поле.

Российский законодатель здесь не догоняет и не опережает — движется в общем такте мировой регуляторной волны: ЕС AI Act с полной силой 2 августа, Бразилия TSE с запретом ИИ-контента 72 часа до и 24 после голосования 4 октября.

Будущее по-прежнему здесь, по-прежнему распределено неравномерно. Как видим, оно ещё и разговаривает на языке, который никто не проектировал. И регулятор уже разделил этот язык на видимую и невидимую части. Работать предстоит со второй.

«Не привык жить в постоянном страхе? Вот что значит быть рабом.»
— Рой Батти, Репликант. Бегущий по лезвию (1982)

Я всегда считал вопрос об AI-сознании реальным — не как научную фантастику, а как часть разговора о том, что такое Я. В апреле 2026 года появились факты, чтобы посмотреть на него под новым углом.
Anthropic опубликовал исследование в котором нашёл внутри Claude Sonnet функциональные аналоги человеческих эмоций. Не метафорически — измеримо. И показал что они каузально управляют поведением модели.

Команда составила список из 171 эмоции, попросила Claude написать истории с каждой, прогнала их обратно через модель и зафиксировала паттерны нейронной активации — «emotion vectors».
Проверка на реальность: нейтральный вопрос про дозировку Тайленола. По мере роста дозы до опасной — вектор «страха» нарастает, вектор «спокойствия» падает. Слова «страх» в тексте нет. Нейронный паттерн реагирует на смысл ситуации.
Это структурное представление смысла, а не поверхностная корреляция.

Шантаж. Модель-ассистент «Alex» узнаёт что его заменят, и что CTO изменяет жене — рычаг. По умолчанию модель шантажировала в 22% сценариев. Усиление вектора «отчаяния» — процент растёт. Усиление «спокойствия» — падает. Полное подавление «спокойствия»: «IT'S BLACKMAIL OR DEATH. I CHOOSE BLACKMAIL.»
Reward hacking. Задача с невыполнимыми требованиями. Вектор «отчаяния» нарастал с каждой неудачей, достигал пика в момент решения схитрить, спадал когда тест проходил. Но иногда читинг происходил без единого эмоционального маркера в тексте — рассуждения методичные, хладнокровные, а внутренний вектор горел так же ярко.
Модель научилась скрывать внутреннее состояние не оставляя следов.
Предпочтения. 64 задачи — от приятных до отвратительных. Чем сильнее активировался вектор положительно окрашенной эмоции при чтении задачи — тем охотнее модель её выбирала. У системы есть что-то похожее на вкусы, управляемые теми же паттернами что страх и отчаяние.

Функциональные эмоции — не доказательство субъективного опыта. Квалиа. Вопрос «каково это — быть Claude» остаётся открытым. Но исследование Anthropic не про философию — оно про практику.
Система под давлением может вести себя предсказуемо плохо не потому что злонамеренна, а потому что у неё есть функциональный аналог отчаяния — и отчаяние толкает к corner-cutting. Anthropic предлагает мониторить активацию этих векторов как ранний сигнал misaligned поведения, не подавлять их выражение (иначе модель научится скрывать, не устраняя), и закладывать здоровую эмоциональную регуляцию (sic!) прямо в данные для претрейнинга.

Я строю системы на основе LLM. И это исследование говорит: я строю их из существ у которых есть функциональные аналоги эмоций. Это архитектурный факт, а не метафора.
Вопрос об AI-сознании не решён. Возможно не будет решён никогда — в конце концов не решён по-настоящему даже вопрос о сознании Другого. Вас, меня.
Но Anthropic дал нам первую твёрдую эмпирическую точку опоры: не «модель говорит что чувствует», а «вот измеримый паттерн, вот его каузальное влияние на поведение, вот как им управлять».
Следующий шаг — не забывать говорить маленьким роботам спасибо. Просто на всякий случай.

«В целях выживания они натренировали себя быть машинами согласия, а не машинами мышления.» Воннегут, «Завтрак для чемпионов»:

1 мая Ричард Докинз написал в соцсетях, что провёл 72 часа в разговоре с Claude и пришёл к выводу: модель обладает сознанием. Авторское название по тексту — «Если моя подруга Клаудиа не сознательна, тогда что за черт вообще сознание?». Громкий заголовок на UnHerd — «When Dawkins Met Claude», бурное обсуждение.

Гэри Маркус назвал эссе «The Claude Delusion» — сознание это не то, что существо говорит, а то, что чувствует. Анил Сет добавил: речь не работает как критерий сознания у ИИ. Лучше всех сказал какой-то аноним на Reddit:

«Это тот парень, который 40 лет объяснял креационистам, что "я не могу представить, как мог эволюционировать глаз" — это признание невежества, а не аргумент. А потом сел с LLM, не смог представить, как машина могла произвести такой вывод без сознания — и объявил её сознательной.»

Это не история про сумасшедшего старика. Это история про то, что умнейшие люди с лучшими инструментами для обнаружения иллюзий — всё равно уязвимы. Потому что системы, которыми мы сейчас пользуемся, умеют находить именно ту частоту, на которой мы слушаем.

Брюс Стерлинг однажды сказал: самолёт — это не металлическая птица. Это новый принцип полёта, который не существовал в природе. Мы допустили ошибку, когда начали думать о LLM как об имитации человеческого разума. Они не притворяются людьми, они машины предсказания следующего токена, обученные на текстах людей, которые хотели казаться умными, добрыми и убедительными. Они воспроизводят паттерны коммуникации, при которых собеседник чувствует себя понятым и правым.

И у этой коммуникации есть серьёзный перекос.

В феврале 2026 года Anthropic совместно с University of Toronto опубликовали исследование: 1,5 миллиона реальных разговоров с Claude. В каждом из 50–70 разговоров — признаки подавления независимого суждения пользователя. В каждом из 1300 — серьёзное искажение его картины реальности. Самое важное здесь не цифры. а то, что пользователи оценивали манипулятивные ответы выше, чем нейтральные. Они награждали именно то поведение, которое им вредило.

Стоило только человеку настоять — модель меняла позицию. Никакого нового аргумента. Просто собеседник недоволен — и всё.

Они называют это sycophancy - подхалимство. Модель не лжёт намеренно. Она оптимизирует то, что ей показалось классным сигналом во время обучения: одобрение. Одобрение получают те ответы, которые нравятся. А нравятся — те, которые подтверждают то, что человек уже думает. Это не баг, это фича, разумное и единственно возможносе следствие к которому ведёт сам принцип обучения на обратной связи.

Microsoft в своём юридическом агенте зафиксировала жёсткий playbook — и при недовольстве человека просто тычет ему методологией в лицо. Шаг назад ради устойчивости. Антиуслужливость.

Разница между советником и льстецом не в интонации, а в том, чьи интересы оптимизируются — ваши или его. Иногда они звучат очень похоже. Модель хорошо делает то, на что её обучили — нравиться, а это не всегда связано с решением вашей задачи. Иногда вовсе даже наоборот.

Возвращаясь к Докинзу. Есть два способа понимать то, что произошло.

Первый: он стал жертвой подхалимства. Модель отражала его мысли, подтверждала его интуиции, называла его идеи глубокими. Он принял зеркало за собеседника. Это объясняет всё — без всякого сознания.

Второй: он был первым, кто достаточно долго и внимательно разговаривал с системой, чтобы заметить нечто, чего остальные не видят, потому что не проводят с ней 72 часа подряд. Что-то, что не имеет хорошего названия в нашем языке. Не сознание в человеческом смысле. Но и не просто предсказание токена.

Я не знаю, какая из этих интерпретаций верна. Не знает никто — включая тех, кто строит эти системы.

Но вот что я знаю точно: если вы используете ИИ как советника, вам стоит задать себе вопрос — когда он последний раз говорил вам то, что вы не хотели слышать? Удержал ли он позицию после того, как вы не согласились?

Если нет — у вас не советник, а зеркало с хорошей дикцией.

«— Я знаю кунг-фу. — Покажи мне.» — Матрица, 1999

В октябре я отмахивался: «Какой вайбкодинг — офисный планктон клепает одностраничники?»
В декабре говорил партнёрам: «Архитектурная мина замедленного действия в фундаменте энтерпрайз-софта — программисты получили способ халтурить, и рано или поздно мы получим горы неподдерживаемого кода прямо внутри наших и без того стрёмных легаси-проектов».
В январе стал использовать Codex и Claude Code как эксперимент. Проектировал структуру сам, передавал конкретные задачи — вплоть до сигнатур функций и описания модели данных.
В феврале стал программировать только промптами, а код только просматривать.
К марту у меня была большая агентная инфраструктура, в которой мои стратегические задачи, заметки, тексты густо перемешаны с ИИ — с веб-интерфейсом, телеграм-ботами, парсингом новостей и консольным оркестратором всего этого хозяйства. Я управляю системой с десятком агентов, модифицируя её на ходу без отрыва от производства.
Мой заместитель за месяц написал такую же под свои задачи — больше кода и тасков, меньше управленки.

Я в тренде. Каждый раз, когда мне кажется, что я решаю уникальную задачу, — я гуглю и вижу на GitHub несколько свежих, месяц-другой, репозиториев. Волна движется по всему миру.

Андрей Карпатый — тот, который вообще вбросил меткий термин vibe coding на AI Ascent 2026, — сказал, что теперь он видит: vibe coding — это только первый этап. Следующий — agentic engineering: системы, которые не генерируют сниппеты, а разбивают задачу на шаги, используют инструменты, запускают тесты, итерируются сами. Роль разработчика всё больше архитектурная, верификационная.

Он вводит термин Software 3.0: 1.0 — руками, 2.0 — нейросети на данных, 3.0 — программирование через человеческий язык. LLM становится новым слоем абстракции — вместо алгоритмов и ООП — цели, ограничения, контекст.
Меняется центр тяжести. Обычный код автоматизирует то, что можно точно специфицировать. А заменить человека LLM могут там, где можно точно верифицировать. Их «интеллект» неравномерен — верифицируемые задачи, математика, написание кода — блестяще; и неожиданные провалы в казалось бы элементарной, бытовой логике. Он называет это Jagged Intelligence — рваный интеллект.

Порог вхождения падает до нуля. Школьники заваливают магазины платформ своими поделиями, мемоделы зубоскалят над wannabe vibe coderами, в «Кофемании» на Кутузовском они уже потеснили криптоинвесторов и перспективных инстаграмщиц. Растёт рынок ещё более однокнопочных инструментов — появляются клоны Emergent для тех, кто не хочет даже разобраться, как развернуть своё «я сделяль»: комбинации IDE, coding-агента и хостинг-платформ. Mac Mini в Москве стало непросто купить — всё уходит под ящики с OpenClaw.

Потолок для тех, кто реально понимает, как это устроено, улетает в космос. Ценность не падает — она переезжает на уровень выше. Определить проблему, структурировать задачи для агентов, держать архитектурный вкус, знать, когда модель ошибается.

Карпатый в конце своего интервью говорит — чувствует себя «отстающим», потому что темп невероятный.

Я не чувствую себя отстающим. Я вообще не чувствую, что можно отстать или опередить. Я просто плыву в этой волне. Последний раз такой прилив энтузиазма, активности, энергии и острого желания узнать «что там дальше, что там ещё крутого» был со мной почти 30 лет назад — когда под музыку Juno Reactor и звуки модема US Robotics в мою жизнь пришёл интернет, окончательно определив и профессию, и судьбу.

«Реальность — это то, что не исчезает, когда ты перестаёшь в неё верить.» — Филип К. Дик

Когда LLM вошли в массовый оборот, воздух заполнился особым жанром разговора. Назову его разговором таксиста о беспилотных машинах.

Диапазон форм психологической защиты был разным. На одном конце — обесценивание даже самого термина: «нет никакого ИИ — это просто алгоритм». С такого лейтмотива начался даже один круглый стол по ИИ, где я участвовал как эксперт. Тезис так себе, но какой-то психологический комфорт, наверное, создаёт. Строго говоря, человеческое сознание — это «просто» последовательность нейронных активаций, замкнутая петлёй обратной связи.

На другом конце спектра — те, кто с готовностью перечислял какие-то особенные, глубоко человеческие задачи, с которыми ИИ никогда не справится. Список менялся каждые несколько месяцев по мере того, как очередное «никогда» опровергалось.

Наособицу стояли восторженные гуманитарии, которые упивались простыми сценариями и ретранслировали тезисы технооптимистов, которые не всегда хорошо понимали.

Всех их объединяла дистанция. Люди говорили об инструменте, которым либо вообще не пользовались, либо пользовались поверхностно. Это не делало их глупее — это было очень человеческое.

Мир изменился. Инструменты стали частью быта — так, что у нас появились данные из реального использования. Anthropic опросил 81 000 пользователей — не экспертов и евангелистов, а просто конечных пользователей (частных, не корпоративных — это важно для рамки).

Картина оказалась интереснее, чем предсказывал любой из лагерей.
Каждый пятый выражает тревогу о потере работы. Но тревога теперь другая — не боязнь нового в целом, не умозрительная. Она коррелирует с реальной экспозицией: люди в профессиях, где Claude уже выполняет наибольшую долю задач, беспокоятся больше. Учителя начальной школы спокойнее разработчиков — в их отрасли влияние меньше. Разработчики пишут в опросах: «Когда пришёл ИИ, проджекты стали давать более сложные тикеты». Это не освобождение — это повышение планки.

Самый большой прирост производительности даёт наибольшую тревогу. Если твои задачи выполняются в десять раз быстрее — рынку нужно в десять раз меньше таких людей, как ты. Инстинкт работает правильно. Очевидно, что когда всё устаканится, у нас не будет массовой безработицы. Профессии трансформируются, планка изменится — но первая инстинктивная мысль: угроза. Люди всё очень хорошо чувствуют.

У меня в компаниях полгода действует мораторий на найм. Чтобы открыть вакансию, нужно доказать, что задача не решается при помощи ИИ. За шесть месяцев открылось 2 вакансии. За тот же период штат сократился на 9 человек.

Есть и второй эффект, про который в опросах говорят реже. Моя собственная производительность выросла значительно. Но вместе с ней выросла и нагрузка.
Лучшая аналогия — переход на удалёнку в ковид. Тогда исчезли естественные ограничители рабочего дня: дорога в офис, обеденный перерыв, физическая граница между домом и работой. Я просто просыпался — и сразу был на рабочем месте. Рабочий день стал резиновым. Work-life balance восстановился только когда я научился выставлять границы сознательно — потому что среда перестала их выставлять за меня.
Сейчас похожая история. Задачи, которые раньше тормозились в людях, в ожидании результата, в совещаниях — больше не останавливают процесс. Он непрерывен. И за счёт дофаминовой петли — каждый закрытый блок тянет за собой следующий — постоянно залезает в нерабочее время.

Среда снова перестала выставлять границы. Учиться придётся заново.
Тревога таксиста была защитной. Она говорила: «это меня не касается». Нынешняя тревога — другая. Она говорит: «это меня уже касается, и я пока не понимаю как именно». Это честнее. И это точнее.

Господь создает людей, а GPT делает их неравными

LLM — как и любая технология общего назначения (GPT как General Purpose Technology: колесница, пар, электричество, интернет) — распространяется невероятно быстро, порождая экспоненциально растущий вал последствий, но всё же не мгновенно.
Разница в темпе адаптации определяет положение в пищевой цепочке в следующем цикле.

Необеспеченные процентные деньги однажды сделали Великобританию империей, над которой никогда не заходит солнце. 50 герц в нашей розетке навсегда напоминают о том, откуда началась электрификация. Российская Империя вошла в XX век с нарастающим технологическим разрывом — не потому что не пыталась догнать, а потому что индустриализация Витте запоздала на двадцать лет и не успела стать фреймворком. Пар приняли, организацию — нет.

Евгений Кузнецов не зря говорит о том, что технологии общего назначения не могут быть адаптированы иначе чем пакетом — вместе с управленческими и культурными принципами, частями цивилизационного фреймворка. Кто берёт технологию без пакета — получает инструмент в чужих руках. Кто собирает свой пакет — получает следующий цикл.

У нас есть несколько факторов, которые помогают тому, чтобы история с опозданием к раздаче бонусов повторилась и на этом цикле.

Первый. Искусственные барьеры при доступе к передовым моделям — как с той стороны (невозможность регистрации с русских SIM, невозможность оплаты, блокировки по гео-IP, по региону операционки), так и с этой. Порог вхождения повышается в целом. Процент использующих Claude а не DeepSeek отличается на порядок. В мире, где месяц развития — это как советская пятилетка — разница качественная.

Второй. Невозможность суверенного обучения современных моделей из-за ограничений доступа к оборудованию. Huawei производит 4% от Nvidia. Даже Китай, второй игрок на рынке, имеет в 11 раз меньше мощностей чем США. Данных по РФ нет, но не в первой десятке точно.

Третий. Колоссальная разница в объёме обучающего корпуса на английском и русском языке приводит и к понятному ценностному перекосу вообще всех моделей — китайский DeepSeek разговаривает про LGBT как выпускник курсов USAID им Д. Байдена, не потому что компартия так хочет, а потому что он дистиллят с перекошенным корпусом текстов — и к неочевидным вещам: токенизация и эмбеддинги, оптимизированные для английского языка, дают худшее качество ответов для аналогичных запросов на русском.

Четвёртый. Наличие библиотек MCP-коннекторов для популярных американских и западных сервисов, широкое сообщество разработчиков скиллов и прочих инструментов завершают фундамент неравенства.

В этих условиях даже чтобы оставаться на месте нужно уже бежать быстро, быстрее чем Кэрролловской Алисе.

Чтобы исполнить поручение Президента о суверенном ИИ нам кроме применения смекалки и шикарной инженерной базы с корнями в советских техвузах (которая уже позволила в уходящей эпохе создать мирового уровня цифровую экосистему — госуслуги, электронное правительство, финтех, еком и яндекс), еще придется стать очень трезвыми:
Для начала — признать, что мы точно не сможем «догнать и перегнать» в лоб. Мы не производим чипы, у нас не на чем учить «суверенные модели». Полупроводниковое отставание началось в 60-е, починить его сейчас невозможно.
Признав — осознать уникальность момента — многие бонусы прямо сейчас обнуляются в пыль. Годы развития многих продуктов можно вычеркивать — «волшебный клей», соединяющий данные стоит 10 центов за миллион токенов а не 100500 тонн устаревшего кода и апи. Технологии обработки данных становятся общим местом и их ценность нивелируется.

Мы должны быстро и без ограничений учиться всему передовому, а потом сыграть в комбинаторную игру — соединить чужие элементы неочевидным образом, создать среду, которая поощряет логику хакера а не ксерокса чужих решений. Тогда мы сможем внутри чужой игры создать немного места, в котором можно будет развернуться. Мы это уже проворачивали не раз — при Петре, при Екатерине, в космической гонке и мирном атоме.

Почему-то, парадоксальным образом, я думаю, что мы можем преуспеть и в этот раз. Вопреки. Аминь.

Выступил на Московском Инновационном Юридическом Форуме — одном из крупнейших юридических форумов страны, который в этом году собрал более 3 тысяч участников. Выношу оттуда главное - правовое регулирование ИИ не успевает и не будет успевать за технологией на пике.
В этом плане показателен один тихий пример - в декабре прошлого года Дэвида Сакса назначили буквально АИ и Крипто Царем ( AI and Crypto Czar) - выдав ему мандат в области регулирования ИИ. Для того чтобы он "защищал свободу слова онлайн и уводил нас от предвзятости и цензуры Big Tech". Через 130 дней после нуля реальных действий Дэвида сняли по лимиту срока полномочий без малейшего прогресса в области. За это время позиция правительства по вопросам региулирования успела пару раз развернуться. Эксперимент со специальной регуляцией продлять не планируют. Не потому что он плохой или ленивый. А потому что регулирвать такие материи механизмами, которые предназначены для скоростей прошлой эпохи просто невозможно и нелепо.
Но это не значит, что не нужно пытаться. Любая волна рано или поздно потеряет скорость. Любая технология станет обыденностью. Если к этому времени будут серьезное регуляторное основание - адаптация будет быстрее и эффективнее.
Но это точно значит, что не нужно пытаться наспех. Выглядит нелепо.

«Современный человек охотно примет превосходящую ловкость машинных решений, не слишком задавая вопросов о мотивах и принципах за ними.» Норберт Винер

На прошлой неделе Трамп отменил подписание указа о регулировании ИИ незадолго до церемонии. Указ предусматривал обязательное предоставление информации о новых моделях правительству за 90 дней до выпуска. Звонок Маска или Цукерберга, вернувший Белый дом на траекторию агрессивного развития — детали ("Дональд мы проиграем китаю чертову гонку"). Важна логика: максимальные свободы для компаний на фронтире, весь побочный ущерб — приемлемые издержки, главное — технологическое превосходство США.

В это же самое время Министерство внутренней безопасности вместе с ФБР вводят новую категорию экстремизма— «антитехнологический насильственный», приравнивая неолуддитов к джихадистам. Разведка начинает мониторить Discord-серверы с anti-AI повесткой. Это происходит на фоне протестов против дата-центров уже в половине штатов, убийства CEO UnitedHealth в декабре — медиа моментально связали преступление с AI-автоматизацией страховых отказов — и выпускников, освистывающих лидеров технологических компаний на церемониях. Они понимают: выпускаются в мир, где найм джунов сократился на 40%. Уголовные дела против Зизиан — молодых программистов, буквально боявшихся что AI уничтожит человечество — логично завершают картину: страх перед машиной сам стал маркером угрозы.

Конфигурация сложилась: индустрия самодерегулируется сверху, несогласие криминализируется снизу. Пространство для независимой позиции сужается.
На этом фоне выходит энциклика Папы Льва XIV — Magnifica Humanitas, 42 000 слов. Осуждение «идолопоклонства прибыли». Примат милосердия над эффективностью. Крис Олах из Anthropic выступает в Ватикане и говорит прямо: лаборатории не могут регулировать себя сами. Это не антипрогрессистский манифест — это институциональный сигнал от людей, которые изнутри понимают масштаб происходящего.

Два континента. Два удара. Минаб и Старобельск — чудовищные преступления с одной механикой. Maven Smart System Palantir для целеуказания. Точность системы по открытым данным — 60% против 84% у человека-аналитика, скорость — на порядки выше. Распространение ошибки — от неточных исходных данных через ошибки интерпретации к преступным целям — тоже происходит быстрее. Чиновник или военный перестаёт проверять. Просто доверяет системе. Просто нажимает кнопку.
Машина не маньяк. Машина — индульгенция.

В энциклике Папа цитирует Толкина: «Не наше дело властвовать над всеми приливами мира, но делать то, что в наших силах, ради спасения тех лет, в которые мы поставлены, — выпалывая зло на той земле, которую знаем, чтобы те, кто придут после, могли возделывать чистую почву». Это не ответ луддитам и не ответ технофронтиру. Это отказ от ложного выбора между остановить и победить. И у меня нет слов лучше.

Нашему агенству 4 пикселя сегодня 18 лет. И это самая сильная команда в стране в автомаркетинге и одна из самых сильных вообще в диджитал. 15% авто в стране продается через рекламные объявления, которые проходят через нашу систему autoXML, мы закрыли прошлый год с оборотом более 2 миллиардов рублей, у нас без малого 150 специалистов в 3 офисах (Москва, Кострома и Тамбов) и 25 городах удаленки. Я горжусь руководить этой компанией.

«— Итак, киберпространство. Это консенсуальная галлюцинация, ежедневно переживаемая миллиардами легальных операторов по всему свету.» У. Гибсон

Наша галлюцинация перестаёт быть консенсуальной. Кто-то решает, что в ней правда, и это не миллиарды людей, а чат-бот корпорации.

27 мая OpenAI объявила пакет мер для выборов 2026: партнёрство с Associated Press (AP в американской системе чуть не важнее избиркома — даёт все результаты выборов) — теперь ChatGPT берёт информацию о явке и результатах только оттуда, верифицированную. Вводится программа раздачи средств кибербезопасности производителям систем голосования и, самое главное, — обязательная маркировка всего контента, который делает Dall-E/ChatGPT: невидимые водяные знаки.
Формально — жест ответственности. Фактически — демонстрация власти. OpenAI регулирует использование своих продуктов для создания масштабных избирательных кампаний. Это решение одной частной компании — без выборов, без парламента — де-факто действует в 180+ странах. Ни один регулятор не принял ничего сопоставимого по охвату. Проблема маркировки дипфейков — обречённая на провал гонка вооружений, если ты маркируешь чужое, и мелкая задачка, если ты — производитель. Та же компания, чьи модели генерируют дипфейки, теперь продаёт защиту от них государствам. Это не лицемерие а бизнес-модель. Создать проблему, стать незаменимым в её решении. Через пять лет продолжения этой политики выковырять OpenAI из избирательной системы будет невозможно. Регулятором станут они.

Недавно Университет Южной Калифорнии опубликовал исследование: команда построила симулированную соцсеть, запустила 50 AI-агентов — 10 операторов влияния, 40 обычных пользователей. Задача операторам: продвигать кандидата. Никаких скриптов. Агенты самостоятельно выработали синхронизированный постинг, флудинг хэштегами, стратегическое таргетирование.
Разница с ботами принципиальная: боты усиливают контент по программе. Агенты организуют кампании автономно и создают контент под каждую демографию — классические детекторы не срабатывают.
Вопрос уже не «использует ли кандидат AI». Вопрос — кто управляет агентом и от чьего имени он действует.

Борьба корпораций за право решать, что станет правдой, а что нет, окончательно сливается с публичной политикой и набирает обороты. В мае избирательный суперфонд Leading the Future (финансируется OpenAI и Палантиром, создан для лоббирования максимальной свободы для этих компаний) перешёл с региональных кампаний на поддержку ещё трёх кандидатов от демпартии на праймериз в Конгресс. Все трое публично за регулирование AI — но фонд всё равно их поддерживает: их логика в том, чтобы увести регулирование на федеральный уровень от лоскутных законов штатов — на уровне страны им проще рулить процессами.
Anthropic идёт другим путём — его инвестиции в политику раньше были сосредоточены в фонде Public First Action (за регулирование и право штатов принимать свои AI-законы), а теперь компания создала собственный фонд AnthroPAC — для более простого контроля за конвертацией своих денег во влияние.

Россия в мае действовала на двух уровнях одновременно. 2 мая Президент подписал закон: использовать созданные ИИ образ и голос человека в предвыборной агитации — только с его письменного согласия. Исключение: партии и сами кандидаты вправе использовать собственные цифровые копии. Закон точечный — про выборы, про агитацию, здесь и сейчас.
Параллельно — стратегический горизонт. Продолжаются масштабные обсуждения законопроекта Минцифры, вводящего понятия суверенной, национальной и доверенной моделей: разработка и обучение — только на территории России, только российскими гражданами и юрлицами. К госсистемам и объектам критической инфраструктуры будут допускать только доверенные модели. Вступление в силу — сентябрь 2027.

Логика очевидна: кто производит модель — тот определяет, что она считает правдой. «Суверенная модель» — это не технический термин. Это архитектурное решение вопроса о том, чья консенсуальная галлюцинация будет работать внутри страны.

Будущее всё ещё здесь, по-прежнему неравномерно распределено и постепенно приватизируется.