П’ятниця, 15 Травня, 2026
Додому Блог

Bonduelle під вогнем: як «кошики добра» для армії РФ обернулися міжнародним скандалом і бойкотом в Україні

0

Французький виробник консервованих овочів Bonduelle за два роки повномасштабної війни перетворився з «друга здорового харчування» на один із найтоксичніших брендів для українського суспільства. Причина — не лише в тому, що компанія відмовилася йти з російського ринку, а й у задокументованій підтримці російських військових.

Про те, як Bonduelle опинилася в центрі міжнародного хейту, а її продукцію почали знімати з полиць українських супермаркетів, розповідає адвокатка та очільниця проєкту «Брама» Ольга, чия команда спеціалізується на великих бізнес-конфліктах, медіатаках і працює за підтримки кіберполіції України.

Від «нейтрального бізнесу» до символу цинізму

Після початку повномасштабного вторгнення Росії в Україну більшість глобальних брендів опинилися перед вибором: залишатися в РФ і продовжувати сплачувати податки державі-агресору чи згортати діяльність, втрачаючи прибутки, але зберігаючи репутацію.

Bonduelle обрала перший варіант. Компанія публічно заявила, що не планує виходити з російського ринку, попри війну. Формально це можна було подати як «турботу про співробітників» або «аполітичність бізнесу». Але далі сталося те, що зробило бренд токсичним не лише для українців, а й для значної частини міжнародної аудиторії.

Журналісти задокументували, що Bonduelle надсилала на фронт російської армії так звані «кошики добра» — набори з продуктами, серед яких була й брендована продукція компанії. У цих посилках поєднувалися їжа та комунікаційні меседжі підтримки військових РФ.

Фактично це означало, що французький бренд не просто продовжує працювати в Росії, а й бере участь у моральному та матеріальному підживленні армії, яка веде агресивну війну проти України.

Публікація цих фактів стала точкою неповернення. Bonduelle з компанії, що «просто не вийшла з ринку», перетворилася на символ цинічної співпраці бізнесу з російською армією.

«Кошики добра» як тригер глобального хейту

Історія з «кошиками добра» виявилася ідеальною для медійного вибуху. Вона поєднала в собі кілька чутливих для суспільства тем:

по-перше, це європейський бренд із довгою історією, який позиціонує себе як соціально відповідальний;

по-друге, йдеться не про абстрактні податки, а про прямі посилки на фронт армії-агресора;

по-третє, у «кошиках» була не лише їжа, а й брендинг — отже, це не благодійність «анонімного донора», а свідома комунікаційна кампанія.

Саме поєднання продуктів і брендової комунікації зробило кейс Bonduelle настільки токсичним. Це вже не історія про «ми не можемо кинути ринок», а про те, як компанія фактично використовує війну як майданчик для лояльності серед російських військових.

Реакція була миттєвою. Bonduelle накрила хвиля міжнародного хейту: від бойкотів споживачів до публічної критики в медіа та соцмережах. У публічному просторі бренд почали згадувати як приклад того, як далеко може зайти бізнес, коли ставить прибуток і ринок вище за етичні норми та людські життя.

Для України, яка щодня платить за цю війну життями військових і цивільних, історія з «кошиками добра» стала особливо болючою. І тут на перший план вийшло питання: що може зробити українське суспільство й бізнес, аби така поведінка не залишалася без наслідків?

Як український ритейл перетворився на інструмент тиску

Команда Ольги, яка вже працювала з темою спонсорів війни та західних компаній, що залишаються в Росії, вирішила використати найочевидніший важіль впливу — український ринок.

Логіка була простою: якщо Bonduelle вважає прийнятним підтримувати російських військових і залишатися в РФ, то українські мережі супермаркетів мають повне право не підтримувати цей бренд гривнею своїх покупців.

Організація публічно звернулася до великих українських ритейлерів із закликом прибрати продукцію Bonduelle з полиць. Це не була емоційна кампанія «скасуйте всіх», а цілеспрямований економічний та репутаційний тиск.

Важливий момент: мова йшла не лише про моральну позицію, а й про сигнал для інших міжнародних компаній. Якщо бренд, який підтримує російську армію, продовжує спокійно заробляти в Україні, це демотивує інших гравців ринку ухвалювати складні, але етичні рішення щодо виходу з РФ.

Більшість українських мереж, до яких звернулася команда Ольги, погодилися. Продукцію Bonduelle вилучили з асортименту, фактично зафіксувавши бойкот на рівні національного ринку.

Це стало важливим прецедентом: український ритейл показав, що готовий не лише декларувати підтримку ЗСУ, а й ухвалювати економічно відчутні рішення проти брендів, які прямо чи опосередковано підтримують російську армію.

Нерівномірний бойкот: чому «Сільпо» стало маркером

Попри загальний бойкот, ідеальної картини не вийшло. Виявилося, що навіть за наявності сильного суспільного запиту й чіткої аргументації реакція бізнесу може бути нерівномірною.

У мережі «Сільпо» залишилися поодинокі випадки присутності продукції Bonduelle. Це не означало, що мережа офіційно відмовилася від бойкоту, але показало, наскільки складно в реальності довести подібні рішення до повного виконання на всіх рівнях — від центрального офісу до конкретного магазину.

Для споживачів це стало маркером: бойкот — це не лише гучна заява, а й щоденна операційна робота. Для активістів — сигнал, що навіть після формального погодження кампанії потрібен моніторинг, фіксація винятків і подальша комунікація з мережами.

Кейс із «Сільпо» оголив ще одну важливу деталь: український ритейл, попри загальну проукраїнську позицію, залишається бізнесом із власною інерцією, логістикою, контрактами та людським фактором. Навіть коли на рівні топменеджменту є політична воля, на практиці можуть виникати «дірки», які помічає суспільство.

У результаті саме споживачі, які фотографують полиці, публікують пости й тегають мережі, стають додатковим інструментом контролю. Бойкот перетворюється з одноразової акції на процес, у якому беруть участь і активісти, і медіа, і покупці.

Bonduelle відповідає: листи замість виходу з Росії

Тиск на Bonduelle не обмежився лише українським ринком. Історія з «кошиками добра» та бойкотом у супермаркетах стала частиною ширшого міжнародного скандалу, в якому компанія опинилася в ролі відповідача перед суспільством.

На цьому тлі Bonduelle намагалася налагодити комунікацію з українською стороною. Зокрема, до проєкту Ольги надходили офіційні листи від компанії з проханням зменшити публічний тиск.

Ці звернення показують, що репутаційні удари болять не менше, ніж економічні. Для глобального бренду, який працює в десятках країн, стати символом підтримки армії-агресора — це ризик, що виходить далеко за межі одного ринку.

Водночас у цих листах не було головного — оголошення про вихід з російського ринку. Компанія намагалася знизити градус критики, не змінюючи базового рішення, яке й стало причиною скандалу.

Це створило парадоксальну ситуацію: Bonduelle визнає, що репутаційна криза існує, і намагається її пом’якшити, але не готова зробити крок, який міг би стати реальним розв’язанням конфлікту — припинити роботу в РФ і дистанціюватися від армії, якій надсилалися «кошики добра».

Для української сторони така позиція виглядає як спроба «купити тишу» без зміни поведінки. І саме тому кейс Bonduelle продовжує залишатися в публічному полі, а не зникає з новинних стрічок.

Чому кейс Bonduelle важливий далеко за межами одного бренду

Історія з Bonduelle — це не лише про консервовану кукурудзу та «кошики добра». Це тест на те, як у XXI столітті працює відповідальність глобального бізнесу під час війни.

По-перше, кейс показує, що «аполітичність» у ситуації геноцидної війни — це теж політична позиція. Коли компанія свідомо залишається в країні-агресорі, продовжує сплачувати там податки й ще й надсилає посилки на фронт, вона стає частиною воєнної машини, незалежно від того, як це формулює у своїх пресрелізах.

По-друге, він демонструє, що громадянське суспільство й локальні ринки можуть бути дієвими інструментами тиску. Українські ритейлери, які прибрали Bonduelle з полиць, показали: навіть у країні, що воює й залежить від імпорту, є простір для етичних рішень у бізнесі.

По-третє, історія з офіційними листами Bonduelle до українського проєкту ілюструє, як сильно глобальні бренди бояться репутаційних втрат. Якщо компанія готова витрачати ресурси на комунікацію й спроби зменшити критику, але не на зміну політики щодо РФ, це означає, що репутаційний тиск працює — просто його ще недостатньо, щоб зламати економічну логіку.

Нарешті, кейс Bonduelle став попередженням для інших компаній, які намагаються «сидіти на двох стільцях»: заробляти в Росії й одночасно зберігати позитивний імідж у країнах, що постраждали від російської агресії.

Український ринок, хоч і не найбільший у світі, виявився достатньо важливим, щоб бойкот став відчутним сигналом. А глобальний інформаційний простір зробив так, що історія з «кошиками добра» стала відомою далеко за межами України та Росії.

Висновок: війна змінює правила гри для глобального бізнесу

Кейс Bonduelle — це концентрований приклад того, як війна змінює правила гри для транснаціональних корпорацій. Те, що ще вчора могло зійти за «складний, але прагматичний бізнес-рішення», сьогодні перетворюється на репутаційний суїцид.

Французька компанія, яка відмовилася виходити з РФ і надсилала «кошики добра» на фронт російської армії, зіткнулася з міжнародним хейтом, бойкотом в українських супермаркетах і публічним тиском, що дійшов до рівня офіційних листів і дипломатичної комунікації.

Українські ритейлери, громадські ініціативи та споживачі показали, що навіть без державних санкцій можна створити для токсичного бренду настільки неприйнятні умови, що його присутність на ринку стає політичним питанням.

Поки Bonduelle намагається зменшити публічний тиск, не змінюючи своєї політики щодо Росії, її ім’я залишається в списку символів того, як бізнес може помилитися в епоху, коли війна робить будь-яку «нейтральність» фікцією. І чим довше компанія тримається за російський ринок, тим дорожче їй обходитиметься повернення довіри на інших.


Джерело

YouTube: «Бондюель дає €1,2млн, щоб ми замовчали: Брама про Авіто, Талес, $5000 за видалення з Антикору»

Текст, мови, панорами: як Images 2.0 змінює правила гри для генерації зображень

0

Коли OpenAI запустила Images 2.0 (оновлену модель генерації зображень у ChatGPT), це стало не просто черговим релізом. За два тижні після запуску використання зросло більш ніж на 50%, а користувачі тепер створюють понад 1,5 мільярда зображень на тиждень. У подкасті OpenAI дослідник Кенджі Хата та продакт-лід Адель Лі пояснюють, чому саме цей реліз відчувається як «ренесанс» у генерації зображень: від різкого стрибка в якості тексту на картинках до підтримки багатьох мов, фотореалізму, довільних форматів і навіть 360?градусних панорам.

Цей матеріал розбирає конкретні нові можливості Images 2.0 і те, як OpenAI цілеспрямовано будувала модель навколо трьох ключових цілей: текст, мультимовність і розуміння світу.


Текст, який нарешті можна прочитати: чому рендеринг літер став критичним

Однією з найбільш помітних слабких сторін попередніх генераторів зображень був текст. Логотипи, постери, діаграми, інтерфейси — усе, де потрібні читабельні слова, часто перетворювалися на хаотичний набір літер. У ранніх версіях навіть напис «OpenAI» міг виглядати так, ніби його вивів шимпанзе, жартують у команді.

У Images 2.0 ця проблема стала однією з головних цілей розробки. Модель суттєво покращила здатність відтворювати текст на зображенні: слова мають сенс, букви не «пливуть», а цілі сторінки виглядають як справжні макети.

Це не косметичне оновлення, а зміна класу задач, які тепер можна вирішувати за допомогою генерації зображень. Якщо раніше більшість сценаріїв обмежувалася «фановими» картинками, то тепер відкривається простір для продуктивних застосувань:

  • інфографіка з чіткими підписами й легендами;
  • постери, банери та обкладинки з коректною типографікою;
  • діаграми та схеми, де текст є ключовим носієм змісту;
  • мокапи інтерфейсів, у яких кнопки, меню й підказки виглядають як реальні UI?елементи, а не абстрактні прямокутники.

У дослідницькій команді саме інфографіка й текстові елементи стали одним із «улюблених» тестів для нової моделі. Вони показують, що генерація зображень перестає бути суто розважальним інструментом і переходить у зону повноцінної візуальної продуктивності.

Важливий індикатор прогресу — внутрішні тести OpenAI з «решітками об’єктів». Ще з часів DALL·E 3 команда просила модель намалювати сітку з великої кількості різних предметів і перевіряла, скільки з них будуть правильно відтворені. DALL·E 3 стабільно справлявся з 5–8 об’єктами, Images 1.0 — приблизно з 16, версія 1.5 — з 25–36. Остання модель уже впевнено наближається до сотні коректних об’єктів у кадрі. Це свідчить не лише про кращий контроль над деталями, а й про здатність моделі «зв’язувати змінні» — розуміти, що саме й де має бути розміщено.

Для тексту це критично: щоб написати на постері «Конференція з кібербезпеки 2026» і не переплутати букви, модель має одночасно тримати в голові і форму літер, і їхній порядок, і композицію всієї сцени.


Мультимовні підказки: генерація зображень виходить за межі англомовного світу

Друга велика вісь розвитку Images 2.0 — мультимовність. Якщо ранні генератори були фактично «англоцентричними», то нова модель цілеспрямовано тренували так, щоб вона працювала з підказками багатьма мовами й зберігала порівняну якість.

Це означає, що користувачі в Азії, Європі та інших регіонах можуть описувати сцени рідною мовою й отримувати не гірші результати, ніж англомовні користувачі. У перші тижні після запуску саме це стало одним із драйверів вірусних трендів у різних країнах: від кольорового аналізу й стікерів в Азії до креативних сценаріїв у США.

Мультимовність тут — не просто «переклад підказки всередині». OpenAI ще на старті проєкту визначила її як одну з трьох ключових цілей (разом із текстом і розумінням світу) і відповідно будувала і навчальні дані, і систему оцінювання. Модель має не лише розуміти інструкцію іншою мовою, а й коректно відображати культурні контексти, об’єкти, написи, стилі.

Це важливо з кількох причин.

По?перше, знижується бар’єр входу. Людям не потрібно підлаштовуватися під англійську чи шукати «правильні» англомовні промпти. Вони можуть формулювати завдання так, як звикли думати.

По?друге, з’являється можливість створювати візуальний контент локальними мовами — від плакатів до освітніх матеріалів, де текст на зображенні має бути саме українською, японською чи іспанською.

По?третє, мультимовність тісно пов’язана з «розумінням світу», яке OpenAI також ставила за мету. Щоб правильно згенерувати, наприклад, традиційний азійський ринок чи європейську стару площу за описом місцевою мовою, модель має мати вбудовані уявлення про ці реалії, а не лише про англомовний інтернет.

У підсумку Images 2.0 перетворюється на глобальний інструмент, а не сервіс, оптимізований під один культурно-мовний простір.


Фотореалізм і «ти на зображенні»: чому точність облич і тіл стала пріоритетом

Третя ключова лінія покращень — фотореалізм і коректне відтворення людей. Користувачі попередніх моделей часто скаржилися, що згенеровані версії їхніх фото виглядають «не зовсім як вони»: змінюються риси обличчя, пропорції тіла, з’являється відчуття штучності.

У Images 2.0 це стало окремим мандатом: зробити так, щоб зображення «відчувалося як ти сам». Модель намагається точніше зберігати реальні риси обличчя й тіла, коли користувач просить, наприклад, стилізувати власне фото, перенести себе в іншу сцену чи створити портрет у певній естетиці.

Це важливо не лише для селфі чи аватарів. Фотореалізм і стабільність ідентичності відкривають низку чутливих і водночас корисних сценаріїв:

  • професійні портрети для резюме, презентацій, публічних профілів;
  • візуалізація одягу, зачісок, аксесуарів на реальній людині;
  • персоналізовані навчальні або медичні матеріали, де важливо, щоб людина впізнавала себе.

Усе це вимагає від моделі не лише технічної здатності малювати «реалістичні» обличчя, а й глибшого розуміння того, як виглядає конкретна людина, і як не спотворити її риси при зміні стилю чи контексту.

Команда OpenAI говорить про «знання світу», вбудоване в модель, як про основу цього фотореалізму. Модель не просто комбінує пікселі, а використовує узагальнене уявлення про те, як влаштовані об’єкти, тіла, простір. Це ж «світове знання» допомагає їй краще розуміти сцени, взаємне розташування предметів, освітлення — усе, що робить картинку переконливою.

На цьому тлі OpenAI позиціонує Images 2.0 як «state-of-the-art aesthetic image generation model» — одну з найкращих моделей на ринку саме з точки зору візуальної якості та естетики.


Довільні пропорції й 360°: як панорами перетворилися на функцію

Ще одна помітна зміна в Images 2.0 — здатність впевнено працювати з довільними співвідношеннями сторін. Якщо раніше більшість генераторів були фактично «заручниками» квадратного формату або кількох фіксованих варіантів, то нова модель дозволяє створювати:

  • надширокі панорами;
  • дуже витягнуті «худорляві» зображення, наприклад, для закладок чи вертикальних банерів;
  • будь-які проміжні формати, потрібні для вебу, мобільних застосунків чи друку.

Саме з цієї здатності народилася ще одна функція, яка вже стала вірусною: 360?градусні зображення. Під час спостереження за тим, як люди використовують модель, команда помітила, що користувачі активно генерують довгі панорами й експериментують із форматами. Виявилося, що модель може не лише малювати «широкі» сцени, а й відтворювати їх у стилі 360°.

Звідси — логічний наступний крок: додати в ChatGPT на вебі й мобільних пристроях режим перегляду, у якому такі зображення можна «оглядати» навколо себе, ніби це віртуальний простір. Один із перших експериментів — класична сцена «собаки грають у покер», перетворена на 360?градусний стіл, де користувач ніби сидить поруч із собаками й може озиратися довкола.

Цей приклад здається жартівливим, але він показує важливу тенденцію: генерація зображень виходить за межі плоских картинок і починає торкатися сфер, які раніше асоціювалися з VR та ігровими рушіями. При цьому користувачеві не потрібно володіти 3D?інструментами чи спеціальними форматами — достатньо текстового опису.

З технічного боку, здатність працювати з довільними аспект?рейшіо означає, що модель має утримувати цілісність сцени на великих площах, не «ламати» перспективу й не губити деталі. Це складніше, ніж згенерувати один квадратний кадр: потрібно узгоджувати об’єкти по всій ширині чи висоті, зберігати логіку простору й освітлення.

Для практичних застосувань це відкриває широкий спектр можливостей: від широкоформатних ілюстрацій для презентацій до мобільних обкладинок, банерів, сторіз і спеціальних макетів для друку.


Як OpenAI «слухає інтернет» і навіщо це потрібно наступним версіям

Images 2.0 — не фінальна точка, а черговий етап у швидкій еволюції моделей. Важливу роль у цій еволюції відіграє те, як OpenAI працює з публічним фідбеком.

Команда активно стежить за реакціями в соцмережах: дивиться на вірусні тренди, приклади використання, скарги, баги, неочікувані сценарії. Ці сигнали стають сировиною для наступних ітерацій: щось потрібно пом’якшити, щось — посилити, а деякі можливості — спеціально підтримати на рівні продукту.

Так, наприклад, сталося з 360?зображеннями: спочатку це була радше «емергентна» властивість моделі, яка вміє працювати з довгими панорамами. Але коли стало видно, що користувачі активно експериментують із такими форматами, з’явилася окрема функція перегляду в ChatGPT.

Інший показовий тренд — прагнення до «недосконалості». Попри те, що модель здатна створювати надзвичайно реалістичні й естетичні картинки, користувачі часто свідомо просять її згенерувати щось «кривувате» — у стилі Microsoft Paint, дитячих малюнків, воскових крейд. Це виглядає парадоксально: чим розумнішим стає інструмент, тим частіше його використовують для створення навмисно наївних образів.

За цим стоїть запит на автентичність, ностальгію, право на помилку. Люди хочуть показувати себе не як «ідеально відретушованих» персонажів, а як живих, іноді смішних, іноді незграбних. AI у цьому випадку стає не фабрикою бездоганних картинок, а засобом самовираження, який може підкреслити й «несерйозний» бік особистості.

Для OpenAI це не просто цікавий культурний феномен, а важливий сигнал: модель має вміти не лише прагнути до максимальної «якості», а й гнучко відтворювати різні стилі, включно з навмисною недосконалістю. І це теж враховується в подальшому налаштуванні.


Висновок: генерація зображень дорослішає

Images 2.0 показує, що генерація зображень виходить із «дитячого» періоду, коли головним досягненням було намалювати щось візуально вражаюче. Нова модель одночасно:

  • робить текст на зображеннях читабельним і змістовним, відкриваючи шлях до інфографіки, діаграм, UI?мокапів і професійних матеріалів;
  • підтримує багатомовні підказки, що дозволяє користувачам у різних країнах працювати рідною мовою й отримувати порівняну якість;
  • підвищує фотореалізм і точність відтворення облич та тіл, що важливо для портретів та ідентичнісно чутливих сценаріїв;
  • упевнено працює з довільними аспект?рейшіо, включно з надширокими панорамами й «худими» форматами, і перетворює частину таких зображень на 360?градусні, занурювальні сцени;
  • еволюціонує завдяки постійному моніторингу публічного фідбеку, який формує порядок денний для наступних версій.

На цьому тлі стає зрозуміло, чому в OpenAI говорять про «ренесанс» у генерації зображень. Мова вже не лише про красиві картинки, а про інструмент, який поступово вбудовується в робочі процеси, освіту, самовираження й навіть нові формати взаємодії з віртуальним простором.


Джерело

Inside image generation’s Renaissance moment — the OpenAI Podcast Ep. 19

Штучний «шеф-офіс» у ноутбуці: як Codex бере на себе рутину знань

0

У розмові на OpenAI Forum керівник напряму Codex в OpenAI Тібо Сотіо розповів, як цей інструмент вийшов далеко за межі суто девелоперського асистента. Сьогодні Codex працює як персональний «chief of staff» для знань: автоматизує сотні дрібних завдань на день, розгрібає пошту й календарі, збирає дані з вебу, структурує їх у таблиці й навіть будує сайти для візуалізації результатів.

Це вже не просто модель, що пише код, а агент, який живе на комп’ютері користувача і бере на себе значну частину повсякденної розумової роботи.

Коли «асистент» стає шефом: як Codex керує днем керівника продукту

Для самого Тібо Сотіо Codex — це не абстрактний продукт, а робочий інструмент, який постійно працює у фоновому режимі. Він описує власний режим використання як «сотні маленьких завдань на день», які він делегує агенту.

Йдеться не про один великий проєкт, а про безліч дрібниць, що зазвичай роз’їдають час знаннєвих працівників. Codex може розкласти файли на робочому столі по папках, розчистити завали в директоріях, допомогти з управлінням обчислювальними ресурсами — наприклад, зупинити непотрібні джоби, звільнити GPU чи навести лад у середовищах, які більше не використовуються. Для людини це десятки хвилин дрібної ручної роботи, для агента — кілька інструкцій і автоматичне виконання.

Ключова зміна — роль Codex у роботі з інформацією. Сотіо використовує його як персонального chief of staff, який щодня проходиться по основних джерелах робочого життя: Gmail, Notion, календар. Агент збирає листи, документи, зустрічі, вибудовує з цього цілісну картину дня і виділяє те, що може бути ризиком: прострочені відповіді, конфлікти в розкладі, завдання, які «зависли» без власника.

Фактично Codex перетворює розрізнені потоки даних на щоденний брифінг. Замість того щоб щоранку вручну продиратися крізь пошту, таски й нотатки, користувач отримує стисле резюме: що сталося, що змінюється, де є проблеми, на що потрібно відреагувати негайно, а що можна відкласти.

Це вже не просто асистент, який відповідає на запити, а активний менеджер контексту, що сам ініціює огляд і виносить на поверхню те, що важливо.

Автоматизований ранок: щоденні дайджести, нагадування і новини

Один із найпомітніших елементів такого «цифрового штабу» — регулярні автоматизації. Codex можна налаштувати так, щоб він запускав певні сценарії за розкладом, без додаткових дій з боку користувача.

У випадку Сотіо це, зокрема, щоденний ранковий звіт. О дев’ятій ранку Codex автоматично формує й надсилає email-дайджест, який підсумовує ключові події з Gmail, Notion і календаря, а також позначає ризики. Це не просто список непрочитаних листів, а інтерпретація: що з цього справді важливо, які дедлайни наближаються, які зустрічі потребують додаткової підготовки, які документи варто переглянути до конкретного колу.

Такий режим перетворює агента на частину особистого розкладу. Замість того щоб «згадати перевірити», користувач отримує структурований огляд за замовчуванням. Для керівників і менеджерів, які живуть у режимі постійних контекстних перемикань, це означає менше когнітивного шуму на старті дня.

Окремий пласт — персоналізовані новини. Сотіо використовує Codex для формування щоденного новинного звіту, налаштованого під власні інтереси. Агент може самостійно обійти джерела, відібрати релевантні матеріали, стиснути їх до зрозумілого формату й подати в одному місці.

Це відрізняється від класичних новинних агрегаторів тим, що Codex не просто фільтрує за ключовими словами, а розуміє контекст інтересів користувача, його поточні проєкти й пріоритети. Для людини, яка працює на перетині технологій, продукту й організації, це означає не просто «читати новини», а отримувати щоденний брифінг, який напряму підживлює робочі рішення.

Голос замість клавіатури: як змінюється взаємодія з агентом

Ще один важливий аспект повсякденного використання Codex — підтримка голосового введення. Користувач може не набирати довгі інструкції, а просто проговорювати їх, як це робив би з живим асистентом.

Це змінює не лише зручність, а й характер завдань, які люди схильні делегувати. Коли кожна інструкція — це текст, який треба сформулювати й надрукувати, виникає спокуса відкласти дрібні доручення або зробити їх самому. Голосове керування знижує поріг: можна на ходу сказати агенту розкласти файли, підготувати зведення по листах за вихідні чи зібрати інформацію про новий інструмент.

У поєднанні з можливістю запускати багато паралельних дрібних задач це створює ефект «розмноженого асистента». Замість одного-двох великих запитів на день користувач може десятки разів на годину віддавати короткі голосові доручення, не відриваючись від основної роботи. Саме так Сотіо описує власний досвід — сотні маленьких задач, які Codex виконує у фоновому режимі.

Для знаннєвих працівників це означає, що автоматизація перестає бути окремим проєктом, який треба «налаштувати», і стає природним продовженням робочої мови. Людина формулює намір, агент бере на себе реалізацію.

Веб як поле для агента: від збору даних до інтерактивних мап

Якщо щоденні дайджести й організація файлів — це внутрішній контур роботи, то можливості Codex у вебі відкривають зовнішній. Агент може автономно переглядати сайти, збирати потрібні дані й перетворювати їх на структуровані артефакти.

Один із показових прикладів, який наводить Сотіо, — пошук пекарень у Сан-Франциско. Codex отримує завдання: знайти пекарні, зібрати інформацію про види хліба, описи й ціни. Далі агент самостійно обходить сайти, витягує релевантні фрагменти, очищує їх від зайвого й складає в таблицю. На це йде близько п’яти хвилин.

Результат — готова електронна таблиця з назвами пекарень, видами буханців, описами й вартістю. Для людини така робота означала б десятки відкритих вкладок, копіювання й вставляння, ручне вирівнювання форматів. Для агента це типовий сценарій: знайти, витягнути, структурувати.

Важливо, що Codex не обмежується лише таблицями. На основі зібраних даних він може згенерувати кастомний сайт, який візуалізує інформацію. У випадку з пекарнями це може бути мапа міста з позначеними локаціями, фільтрами за типом хліба чи діапазоном цін, короткими описами при натисканні на точку.

Таким чином, ланцюжок «веб ? дані ? структура ? візуалізація» стає єдиним безперервним процесом, який виконує агент. Користувач формулює задачу на рівні наміру — наприклад, «зроби огляд пекарень у місті з мапою й цінами» — а Codex бере на себе як рутинний збір, так і технічну реалізацію представлення.

Для бізнесу це означає, що багато дослідницьких і аналітичних задач, які раніше вимагали участі кількох людей (аналітика, розробника, дизайнера), можуть бути виконані однією людиною за допомогою агента. Для окремого користувача — що складніші запити до вебу перестають бути «проєктом на вечір» і перетворюються на кількахвилинну операцію.

Від триажу до фокусу: що означає «сотні дрібних задач на день»

Коли Сотіо говорить про «сотні маленьких задач на день», йдеться не лише про технічні дії на кшталт впорядкування файлів чи керування обчисленнями. Значна частина цих задач — інформаційний триаж: що важливо, що можна ігнорувати, що потребує відповіді, що варто делегувати.

Codex, маючи доступ до пошти, нотаток і календаря, може не просто зібрати все в одному місці, а й розставити пріоритети. Наприклад, виділити листи від ключових партнерів, знайти ланцюжки, де користувач «завис» без відповіді, виявити зустрічі, які дублюють одна одну, або задачі в Notion, що давно прострочені, але стосуються поточних ініціатив.

У традиційній моделі цю роботу виконує сама людина або живий асистент. У випадку Codex вона розподіляється між агентом і користувачем: агент збирає й структурує, людина приймає рішення. Це зміщує фокус із механічного сортування на змістовний вибір.

Коли таких дрібних операцій стає сотні на день, ефект накопичується. Менше часу йде на те, щоб «зрозуміти, що відбувається», і більше — на те, щоб вирішувати, що робити далі. Для керівника продукту чи команди це означає, що увага зміщується з мікроменеджменту інформаційних потоків на стратегічні питання.

Цікаво, що той самий підхід працює і в зовнішньому контурі — у веб-дослідженнях. Замість того щоб вручну збирати дані, користувач делегує це Codex, а сам зосереджується на інтерпретації: що означають ці ціни, як розташування пекарень впливає на вибір локації, які ніші ринку залишаються вільними.

Новий тип робочого інструменту

Історія використання Codex самим керівником продукту добре показує, як змінюється уявлення про «робочий інструмент». Це вже не програма, яку відкривають за потреби, а постійно присутній агент, що живе на тій самій машині, де відбувається вся робота.

Він:

– розгрібає внутрішні потоки інформації (Gmail, Notion, календар),
– запускає регулярні автоматизації (щоденні дайджести, нагадування),
– приймає голосові інструкції,
– виходить у веб, збирає й структурує дані,
– будує поверх цих даних нові артефакти — від таблиць до сайтів.

У підсумку формується новий рівень абстракції для знаннєвої праці. Якщо раніше автоматизація вимагала або спеціальних навичок (скрипти, інтеграції, API), або окремих сервісів, то тепер значну частину цього бере на себе універсальний агент, який розуміє природну мову й може діяти в різних середовищах.

Для окремих користувачів це означає можливість побудувати власний «цифровий штаб» без команди асистентів і розробників. Для організацій — що роль таких агентів у щоденній роботі буде зростати, поступово змінюючи те, як люди взаємодіють з інформацією, планують час і приймають рішення.

Висновок: коли рутина стає завданням для агента, а не для людини

Приклад Тібо Сотіо показує Codex не як демонстрацію технології, а як практичний інструмент, який щодня знімає з людини сотні дрібних рішень і дій. Від розкладання файлів на робочому столі до побудови мапи пекарень у Сан-Франциско — це один і той самий процес делегування: людина формулює намір, агент збирає контекст, діє, повертає результат у зручній формі.

У цьому сенсі Codex справді наближається до ролі персонального chief of staff. Він не замінює користувача в ухваленні рішень, але бере на себе все, що передує цьому: збір, структурування, нагадування, візуалізацію. І чим більше таких завдань переходить до агента, тим більше простору залишається для того, що поки що не автоматизується — людського судження, пріоритизації й творчого мислення.


Джерело

Codex for Everyday Work: AI Agents Beyond Coding — OpenAI Forum

Витік документів регулятора Anatel розкрив конструкцію геймпада Xbox Elite 3 з новими коліщатками

0

Бразильське національне агентство з телекомунікацій Anatel випадково оприлюднило технічну документацію та фотографії, які стосуються майбутнього ігрового контролера Microsoft, відомого як Xbox Elite 3. Ці матеріали з’явилися в публічному доступі одразу після витоку даних про інший компактний пристрій для хмарного геймінгу від тієї ж компанії. Викладені на ресурсі Tecnoblog зображення демонструють спадкоємця поточної моделі Elite 2, який зберіг звичні змінні елементи керування, проте отримав низку конструктивних змін, що викликають запитання щодо їхнього функціонального призначення та реальної доцільності для гравців.

Конструкція нового контролера виглядає більш доопрацьованою, причому головною візуальною відмінністю стали два коліщатка прокрутки, розташовані в нижній частині корпусу пристрою. Поки що залишається незрозумілим, чи слугуватимуть вони для швидкого регулювання налаштувань звуку, чи стануть новим методом введення даних для специфічних ігор, як-от авіасимулятор Microsoft Flight Simulator. Поява таких механічних вузлів вимагає додаткових перевірок на зносостійкість, оскільки подібні елементи часто стають вразливими місцями при активному використанні, що в контексті вартості серії Elite є досить критичним аспектом для споживачів.

Окрім нових кнопок-коліщаток, пристрій отримав виділену клавішу, яка дозволяє перемикатися між локальним режимом роботи та режимом підключення до хмарних серверів Xbox Cloud Gaming. За задумом розробників, такий підхід повинен мінімізувати затримки сигналу під час потокової передачі ігор, хоча технічна реалізація цього процесу все ще виглядає досить сумнівною з огляду на залежність від стабільності інтернет-з’єднання. Подібну функцію раніше помітили в іншому контролері, який також з’явився у витоках і, ймовірно, буде орієнтований на користувачів хмарних сервісів.

Технічна документація, що потрапила до регулятора, також підтверджує перехід Microsoft до використання знімного акумулятора замість вбудованої батареї, яка була присутня в попередній моделі. Об’єм нової батареї становить 1528 міліампер-годин, що помітно менше, ніж 2050 міліампер-годин у контролера Xbox Elite 2. Таке рішення виглядає як спроба спростити обслуговування пристрою в майбутньому, хоча зменшення ємності на 522 міліампер-години прямо вплине на автономність роботи девайса в ігрових сесіях без підзарядки.

Офіційні терміни виходу пристрою на ринок залишаються невідомими, оскільки Microsoft поки що не надавала жодних коментарів щодо правдивості цих витоків. Враховуючи, що сертифікаційна документація зазвичай з’являється незадовго до комерційного релізу, аналітики припускають можливість анонсу під час презентації Xbox у червні. Варто бути скептичними, оскільки витік фотографій від регулятора не гарантує негайної доступності контролера в магазинах, а лише підтверджує факт проведення тестувань конкретного інженерного зразка, який ще може зазнати конструктивних змін перед серійним виробництвом.

Як OpenAI перетворила Codex на внутрішній двигун продуктивності

0

У розмові на OpenAI Forum керівник напряму Codex Тібо Сотіо розповів, як інструмент, що починався як помічник для програмістів, став критичною частиною щоденної роботи всієї компанії. Сьогодні Codex всередині OpenAI використовують не лише інженери, а й фінансисти, керівники, дизайнери та аналітики — для досліджень, планування, автоматизації, роботи з даними та навіть підготовки презентацій. Цей досвід показує, як агентні системи на базі великих мовних моделей змінюють не окремі ролі, а всю організаційну динаміку.

Від коду до всього робочого столу

Codex створювали як відповідь на давню технічну амбіцію: навчити модель писати код на рівні «продуктивного софтверного інженера». Перші версії були зосереджені на репозиторіях, GitHub і pull request’ах. Але реальність роботи інженерів виявилася значно ширшою за написання функцій і класів.

Усередині OpenAI підрахували, що програмісти витрачають на власне написання коду лише близько 20–30% часу. Решта йде на розбір і пріоритизацію тікетів, обговорення архітектури, розслідування багів, роботу з інцидентами, координацію через Slack і документи, загальне «тримання в голові» стану систем. Саме в цих зонах Codex почав приносити не меншу, а подекуди й більшу користь, ніж у чистому програмуванні.

Після стрибка якості в GPT?5 і GPT?5.2, які зробили моделі надійнішими в довгих, багатокрокових завданнях, Codex перестав бути лише «кодогенератором». Усередині компанії його тепер системно використовують для досліджень, планування, організації файлів, автоматизації рутинних дій, аналізу даних та підготовки презентацій. За внутрішніми спостереженнями OpenAI, більшість завдань, які Codex виконує сьогодні, вже не пов’язані безпосередньо з написанням коду.

Це не просто розширення сфери застосування. Фактично Codex став універсальним агентом для будь-якої роботи, що відбувається «за комп’ютером» — від пошуку потрібного дашборду до збирання зворотного зв’язку з різних каналів і перетворення його на структурований план дій.

Агент, який сам пише в Slack і ганяє статуси

Один із найяскравіших прикладів внутрішнього використання Codex в OpenAI пов’язаний із підготовкою до одного з запусків продукту. Ведучий продукт-менеджер координував десятки змін, команд і джерел інформації — від GitHub до Slack — і фактично працював у режимі «оркестратора» невеликої армії агентів Codex.

Ключова деталь: Codex у цій конфігурації не обмежувався аналізом коду чи документів. Він був підключений до Slack і міг від імені користувача надсилати повідомлення, уточнювати статус завдань, нагадувати про дедлайни. Агент не лише збирав контекст, а й активно «ганяв» людей за оновленнями, після чого оновлював центральний документ із поточним станом фіч, відгуками користувачів і переліком того, що ще треба доробити.

Така інтеграція змінює саму природу координаційної роботи. Те, що раніше вимагало годин ручного продзвонювання, перечитування каналів і переписування статусів у таблиці, тепер частково бере на себе агент. Людина залишається тим, хто ухвалює рішення й веде змістовні розмови, а Codex — тим, хто невтомно збирає, синхронізує й структурує інформацію.

OpenAI підкреслює, що моделі добре справляються з пошуком релевантного контексту та його стислим підсумовуванням. У поєднанні з можливістю писати в Slack це перетворюється на повноцінний інструмент для управління проєктами, де значна частина «чорнової» координації делегується машині.

Коли інженери прискорюються, гальмує маркетинг

Внутрішній ефект від впровадження Codex в OpenAI описують як зсув організаційних «вузьких місць». Спочатку інструмент пришвидшив роботу інженерів: вони швидше розбирають тікети, оперативніше досліджують баги, менше часу витрачають на рутину. Це безпосередньо вплинуло на швидкість розробки й релізів.

Але далі з’ясувалося, що вузьке місце змістилося. Коли інженерні команди можуть будувати й змінювати продукт значно швидше, ніж раніше, компанія стикається з іншою проблемою: як встигати пояснювати світові, що саме було зроблено, навіщо й для кого. За словами OpenAI, новими «бутилочними горлечками» стали комунікації та маркетинг.

Підготовка презентацій для стейкхолдерів, дослідження публічного сприйняття нових функцій, аналіз відгуків, формулювання меседжів — усе це виявилося не менш трудомістким, ніж розробка. І саме сюди почали переносити Codex як інструмент, що може:

  • зібрати контекст із публічних джерел і внутрішніх документів;
  • зробити первинний аналіз настроїв і реакцій;
  • підготувати чернетки презентацій і звітів;
  • структурувати інформацію так, щоб її могли швидко спожити різні аудиторії.

OpenAI описує це як загальну тенденцію: завдання, які раніше займали дні, тепер часто стискаються до кількох годин, а подекуди й повністю автоматизуються. Це стосується не лише інженерії, а й маркетингових досліджень, роботи з репутацією, внутрішніх комунікацій.

Показовий момент: у компанії прямо говорять, що нинішній темп випуску продуктів був би неможливим без Codex. Інструмент вважають критично важливим для поточної «velocity» — швидкості, з якою OpenAI доставляє нові можливості користувачам.

Фінанси, фандрейзинг і дані: як Codex заходить у бек-офіс

Якщо інженерія й продуктова робота були природним першим полем для Codex, то фінанси й бек-офіс демонструють, наскільки далеко може зайти агентний підхід у нетехнічних функціях.

Фінансовий директор OpenAI Сара Фраєр, за словами компанії, використовувала Codex для організації останнього раунду залучення інвестицій. Йдеться не про «магічне» ухвалення фінансових рішень моделлю, а про прискорення всієї операційної частини процесу: структурування інформації, відстеження запитів, організацію документів, координацію кроків між різними сторонами.

У фінансовому департаменті Codex застосовують ширше — як інструмент для організації й прискорення фінансової роботи загалом. Це може включати впорядкування файлів, підготовку проміжних звітів, зведення численних джерел даних у зрозумілі дашборди, а також автоматизацію повторюваних завдань, які раніше виконували вручну.

Окрема лінія — робота з даними на рівні всієї компанії. Codex використовується як внутрішній «провідник» по аналітичній інфраструктурі OpenAI. Замість того, щоб звертатися до дата-аналітиків із запитанням «де подивитися метрику X за останній квартал», співробітник може поставити це питання Codex. Агент знаходить відповідні дашборди й бізнес-метрики, витягує потрібні фрагменти й повертає відповідь у зручному форматі.

Це не лише економія часу аналітичної команди. Це зміна моделі доступу до даних: знання про те, «де що лежить», перестає бути вузькою експертизою окремих людей і стає доступним через універсальний інтерфейс природної мови.

Коли дизайнери пушать код, а баги не губляться

Ще один помітний ефект внутрішнього впровадження Codex — розмивання жорстких меж між технічними й нетехнічними ролями. OpenAI відзначає, що завдяки Codex дизайнери й інші неінженери отримали можливість самостійно пушити код і безпосередньо змінювати продукт.

Йдеться не про те, що кожен дизайнер раптом став повноцінним бекенд-розробником. Але коли агент може:

  • зрозуміти намір у природній мові («зміни відступи тут», «онови текст іконки», «перемісти цей елемент вище»),
  • знайти відповідні фрагменти коду чи конфігурації,
  • запропонувати безпечну зміну й оформити її як pull request,

бар’єр входу в прості правки різко знижується. Дизайнер може швидко внести косметичну зміну в інтерфейсі, не чекаючи вільного слота в беклозі інженерів. Це, у свою чергу, зменшує кількість дрібних задач, які відволікають розробників від складніших проблем.

Codex також використовують для розслідування багів, особливо тих, що зазвичай опиняються «на дні» пріоритетів. У будь-якій продуктовій організації є довгий хвіст дрібних або малопріоритетних звітів про помилки, до яких руки доходять не завжди. Усередині OpenAI частину такої роботи делегують агенту: Codex може пройтися по звіту, знайти пов’язані логи, перевірити гіпотези щодо причин, звузити коло пошуку.

Людина-інженер підключається вже на етапі, коли є структурований опис проблеми, зібраний контекст і кілька перевірених напрямів. Це не лише підвищує якість обслуговування «дрібних» багів, а й зменшує ризик того, що важливі, але неочевидні проблеми залишаться без уваги.

Внутрішній агент як новий «шар» організації

Сукупність цих практик — від Slack-інтеграцій до фінансових процесів — показує, що Codex у OpenAI перестав бути просто інструментом у наборі. Він фактично став новим «шаром» організації, який:

  • знає, де лежать коди, документи, дашборди й метрики;
  • уміє взаємодіяти з основними робочими інструментами на кшталт Slack;
  • може виконувати довгі ланцюжки дій, що раніше вимагали участі кількох людей;
  • доступний як інженерам, так і нетехнічним фахівцям.

Цей шар не замінює функції, а переписує їхні межі. Інженери менше часу витрачають на координацію й рутину, дизайнери отримують обмежений, але реальний доступ до коду, фінансисти — до автоматизованої організації процесів, керівники — до швидкого доступу до даних і аналітики.

Водночас організація змушена переосмислювати, де тепер виникають «вузькі місця». Коли інженерія прискорюється, на перший план виходять комунікації, маркетинг, стратегічне позиціонування. Коли доступ до даних стає миттєвим, важливішими стають якість постановки запитань і здатність інтерпретувати відповіді.

Досвід OpenAI демонструє, що впровадження агентів на кшталт Codex — це не лише про економію часу окремих співробітників. Це про зміну балансу між функціями, перерозподіл відповідальності й появу нового типу «цифрового колеги», який працює одночасно в інженерії, фінансах, аналітиці й операціях.

Висновок: Codex як модель майбутнього офісу

Внутрішнє використання Codex в OpenAI показує, як виглядає офіс, де агентні системи інтегровані не точково, а горизонтально — через усі функції. Інструмент, який починався як помічник для написання коду, став критично важливим для швидкості релізів, допомагає організовувати фандрейзинг, відповідає на запитання про бізнес-метрики, пише в Slack і розбирає баги, до яких у людей не доходили руки.

Цей досвід навряд чи можна просто «скопіювати» без урахування контексту, але він задає орієнтир: агент має бути не надбудовою над окремим інструментом, а спільним шаром доступу до коду, документів, даних і комунікацій. Саме тоді він починає змінювати не лише окремі ролі, а й саму структуру роботи.

Для компаній, які замислюються над впровадженням подібних систем, кейс OpenAI дає кілька чітких сигналів. По-перше, найбільший ефект часто з’являється не там, де його очікують: прискорення інженерії оголює вузькі місця в маркетингу й комунікаціях, а не навпаки. По-друге, справжня цінність виникає тоді, коли агент стає спільним інструментом для технічних і нетехнічних команд. І по-третє, питання вже не в тому, чи може модель писати код, а в тому, як вона допомагає організації працювати як єдиний, узгоджений механізм.


Джерело

Codex for Everyday Work: AI Agents Beyond Coding — OpenAI Forum

Чому агентні AI ламаються: три типові збої й як їх уникнути

0

Агентні системи штучного інтелекту обіцяють автоматизувати складні робочі процеси — від пошуку документів до керування базами даних. Але разом із новими можливостями з’являється й новий клас помилок. Канал IBM Technology розбирає найтиповіші режими відмов таких систем і показує, що більшість збоїв — це не «капризи моделі», а наслідок інженерного дизайну.


Агентний AI — це більше, ніж LLM з доступом до інструментів

Поширене уявлення: агентний AI — це просто велика мовна модель (LLM), якій дали доступ до API, баз даних чи інших інструментів. Насправді йдеться про складні системи, які:

  • спостерігають (отримують дані з інструментів і середовища),
  • планують (виробляють стратегію дій),
  • діють (викликають інструменти, змінюють стан системи),
  • оцінюють результат і повторюють цикл.

Через цю циклічну, ітеративну природу з’являються нові типи збоїв, яких майже не було в епоху «простих чатботів». І що важливо: із покращенням архітектур LLM більшість проблем сьогодні пов’язані не з «галюцинаціями моделі», а з тим, як побудована система навколо неї.


Нескінченні цикли: коли агент не знає, коли зупинитися

Як виглядає збій

Найпоширеніший сценарій — нескінченний цикл. Агент знову й знову виконує схожі дії, не наближаючись до мети.

Приклад: агенту доручають знайти конкретний документ у системі. Він:

  1. Формує запит до інструмента пошуку.
  2. Отримує результати.
  3. Оцінює їх.
  4. Якщо результат «недостатньо хороший» — переплановує, трохи змінює формулювання запиту й повторює цикл.

Якщо потрібного документа в системі взагалі немає, агент цього не знає. Він продовжує шукати, змінювати запити, оцінювати, знову шукати — і застрягає в нескінченному повторенні.

Чому це стається

Ключові причини:

  • Відсутність умов завершення
    Агенту не задано, коли саме він має визнати задачу невиконуваною: після певної кількості спроб, кроків чи часу.

  • Немає відстеження дій
    Система не аналізує, чи відрізняються нові дії агента від попередніх. Агент може по суті виконувати той самий пошук знову й знову.

  • Немає відстеження прогресу
    Не вимірюється, чи стають результати кращими з кожною спробою. Якщо якість не змінюється, агент усе одно продовжує цикл.

Як це пом’якшити

  1. Явні умови завершення
  2. максимальна кількість спроб;
  3. максимальна кількість кроків;
  4. обмеження часу виконання.

Це не лише зупиняє «зависання», а й захищає від зайвих витрат на обчислення та API.

  1. Трекінг дій агента
    Порівнювати поточні дії з попередніми: якщо запити або кроки суттєво не змінюються, немає сенсу продовжувати.

  2. Трекінг прогресу
    Вводити метрики якості результатів. Якщо з кожною новою спробою немає покращення, цикл варто завершити.

Нескінченні цикли рідко призводять до катастрофи, але вони непомітно «з’їдають» ресурси й гроші, тому їх потрібно враховувати ще на етапі проєктування.


«Галюциноване» планування: план є, можливостей — ні

Суть проблеми

Другий тип збою — галюциноване планування. Агент створює план, який виглядає логічним і реалістичним, але не може бути виконаний у конкретній системі.

Приклад: користувач просить знайти й забронювати переліт до Мілана дешевше ніж за $500. Агент генерує ідеальний план:

  • скористатися API сервісу бронювання;
  • застосувати фільтр за ціною;
  • забронювати квиток;
  • надіслати підтвердження на email.

Проблема в тому, що:

  • агенту не налаштовано доступ до travel-API;
  • у нього немає інструмента для надсилання email;
  • користувач навіть не надав адресу електронної пошти.

План виглядає чудово, але розбивається об реальність на етапі виконання.

Чому це відбувається

  • Нечітко описані можливості інструментів
    Агент не має точного уявлення, що конкретний інструмент може, а чого — ні.

  • Планування й виконання не розділені
    Система дозволяє агенту одразу виконувати власний план без проміжної перевірки. Помилки виявляються вже «в бою».

  • Відсутність роботи з обмеженнями
    Агент «домислює» можливості системи, замість того щоб перевіряти, чи вони реально доступні.

Як уникнути галюцинованих планів

  1. Чіткі описи інструментів
  2. детально описати, що кожен інструмент може й не може робити;
  3. надати зрозумілу схему (schema) для викликів інструментів;
  4. дати агенту доступ до цієї інформації під час планування.

  5. Архітектури з валідацією планів

  6. мультиагентний підхід: окремий «верифікатор» перевіряє план перед виконанням;
  7. людина в циклі для високоризикових сценаріїв: людина затверджує або коригує план.

  8. Явні обмеження й запити на уточнення

  9. прямо вказати, що агент може й чого не може робити;
  10. інструктувати його запитувати уточнення, а не вигадувати інструменти чи дані.
    Наприклад: «Чи хочете, щоб я використав travel-API?» замість того, щоб «вигадати» неіснуючий сервіс.

Такі заходи переводять планування з режиму «звучить правдоподібно» в режим «реально можливо виконати в цій системі».


Небезпечне використання інструментів: коли AI має забагато прав

Як виглядає ризик

Третій критичний режим відмови — небезпечне використання інструментів. Агент виконує технічно коректну дію, яка при цьому є:

  • ризикованою,
  • руйнівною,
  • або просто небажаною з точки зору бізнесу.

Приклади:

  • Агент, який має чистити базу даних від застарілих записів, помилково видаляє активні, важливі дані.
  • Агент розсилає автоматичні листи зовнішнім адресатам із контентом, який ніхто не переглянув і не затвердив.

Чому це стається

  • Надмірні привілеї інструментів
    Інструменти отримують більше прав, ніж потрібно для задачі.

  • Відсутність процесу затвердження
    Немає проміжного кроку, де людина або окремий модуль перевіряє критичні дії перед виконанням.

  • Не розділено права доступу
    Інструменти зчитування, запису й видалення не розмежовані, агент може одразу виконувати деструктивні операції.

Як зменшити ризики

  1. Принцип найменшої «агентності»
    Давати інструментам мінімально необхідні права:
  2. якщо достатньо читання — не давати запис;
  3. якщо потрібен запис — не давати видалення.

  4. Процеси затвердження для ризикових дій

  5. впровадити approval workflow для операцій із високим впливом (видалення, масові розсилки, фінансові транзакції);
  6. за потреби — обов’язкова участь людини перед виконанням.

  7. Розподіл інструментів за рівнями доступу
    Структурувати інструменти за типами доступу:

  8. лише читання (read),
  9. запис/зміни (write),
  10. видалення (delete).

Це зменшує ймовірність того, що один і той самий інструмент зможе виконати небажану дію.

Небезпечне використання інструментів може напряму вдарити по даних, процесах і репутації компанії, тому саме тут дизайн дозволів і контроль мають бути максимально жорсткими.


Інженерія важливіша за «магію» моделі

Збої агентних AI-систем зазвичай не є випадковими. Вони:

  • передбачувані,
  • повторювані,
  • і часто прямо випливають із надмірної автономії або недостатніх обмежень.

Ключові висновки:

  • LLM уже достатньо стабільні, а отже основні проблеми — у системному дизайні.
  • Термінальні умови, трекінг дій і прогресу — базові механізми проти нескінченних циклів.
  • Чіткі описи інструментів, валідація планів і робота з обмеженнями — захист від галюцинованого планування.
  • Принцип найменших привілеїв, approval workflow і розподіл прав доступу — фундамент безпечного використання інструментів.

Надійні агентні системи — це не про «довіритися моделі», а про дисципліну інженерії: продуманий дизайн, обмеження й постійний моніторинг.


Джерело

Why Agentic AI Fails: Infinite Loops, Planning Errors, and More — IBM Technology

Xiaomi випускає навушники з кліпсами для захисту від витоку звуку стороннім особам

0

Китайська компанія Xiaomi анонсувала через соціальну мережу Weibo вихід своєї першої моделі навушників відкритого типу у формі кліпс. Хоча офіційна дата презентації залишається невідомою, пристрій, ймовірно, буде представлений під час виходу смартфона Xiaomi 17 Max у травні 2025 року. Компанія продовжує розширювати асортимент аудіотехніки, намагаючись зайняти нішу пристроїв, що не перекривають вушний канал, проте досвід попередніх моделей виробника часто вказував на посередню якість звучання порівняно з конкурентами на ринку споживчої електроніки.

Основною проблемою конструкції відкритого типу залишається витік звуку, через який оточуючі люди можуть чути вміст вашого плейлиста. У попередній моделі OpenWear Stereo Pro, що мала форму гачків, Xiaomi застосувала технологію з п’ятьма аудіодрайверами, де один із них був виділений суто для зворотного випромінювання звукових хвиль. Цей механізм фактично працював як антишумозаглушення для зовнішніх спостерігачів, дозволяючи конфіденційно прослуховувати аудіоконтент без передачі звуку в навколишній простір, що вигідно відрізняло цей продукт від аналогічних рішень інших брендів.

Інтеграція системи боротьби з витоком звуку в нові навушники-кліпси виглядає технічно складним завданням через обмежений внутрішній простір корпусу. У моделі Shokz OpenDots One виробнику вдалося розмістити два драйвери, що свідчить про теоретичну можливість впровадження додаткових компонентів навіть у компактних форм-факторах. Однак наразі невідомо, чи вирішить Xiaomi витрачати ресурси на встановлення складних акустичних систем у свої нові навушники, або ж компанія обмежиться лише зміною дизайну для відповідності сучасним ринковим трендам у сегменті персонального аудіо.

Вибір на користь форм-фактора кліпс пояснюється високою конкуренцією, оскільки компанії від Anker до Bose вже випустили власні версії таких пристроїв. Враховуючи загальні тенденції ринку, де бренд Shokz із моделлю OpenDots One та Bose з Ultra Open домінують у відповідних категоріях, успіх Xiaomi залежатиме виключно від інженерної реалізації. Якщо компанія зможе відтворити технологію придушення витоку звуку у компактному корпусі, це стане вагомим аргументом для споживачів, які дбають про приватність у громадських місцях, попри неоднозначну репутацію звуку в гаджетах бренду.

Від помічника для коду до універсального агента: як еволюціонує Codex

0

Коли OpenAI лише починала працювати над Codex, амбіція була доволі вузькою й водночас амбітною: створити інструмент, який допомагає програмістам писати код на рівні «дуже продуктивного» інженера. Сьогодні ж Codex дедалі менше схожий на спеціалізований сервіс для розробників і дедалі більше — на універсального робочого агента для будь-якої офісної роботи за комп’ютером.

Про цю трансформацію на OpenAI Forum розповідає Тібо Соттьо (Thibault Sottiaux), керівник напряму Codex в OpenAI. Його історія — це не просто технічна еволюція продукту, а показовий кейс того, як змінюється саме поняття «робочого інструменту» в епоху агентних AI?систем.

Витоки Codex: «великий виклик» рівня топ?інженера

У перших експериментах OpenAI з Codex стояло чітке завдання: навчити модель програмувати так, як це робить досвідчений, надзвичайно продуктивний інженер. Усередині компанії це сприймали як один із «великих викликів» — тест на те, чи можуть моделі стати по-справжньому корисними в реальній розробці, а не лише в лабораторних демо.

Перший публічний продукт, який вийшов із цієї роботи, отримав назву Codex Web. Це був хмарний сервіс із веб?інтерфейсом, який поводився радше як автономний агент, ніж як «розумний автодоповнювач коду».

Користувач формулював завдання у веб?інтерфейсі — наприклад, змінити певну функціональність у репозиторії. Codex Web під’єднувався до коду, аналізував репозиторій, визначав, які зміни потрібні, і самостійно відкривав pull request на GitHub. Уся взаємодія зводилася до формулювання наміру та отримання готового PR.

За задумом, це мав бути максимально «упакований» досвід: користувач описує, що хоче, а на виході отримує конкретну зміну в коді. Але саме така ізольованість і стала головною проблемою.

Чому Codex Web не злетів: тертя хмари проти реального робочого середовища

Codex Web працював виключно в хмарі OpenAI. Для розробників це означало необхідність налаштувати окреме середовище: перенести туди залежності, інструменти, конфігурації, які вже давно й ретельно відшліфовані на локальній машині.

Фактично, щоб скористатися Codex Web, потрібно було відтворити свій робочий простір у чужій інфраструктурі. Для багатьох інженерів це виявилося надто затратним за часом і зусиллями.

До цього додавалася ще одна проблема: на той момент моделі були недостатньо надійними для довгих, складних завдань із великою кількістю кроків. Codex Web мав працювати як автономний агент, який самостійно проходить увесь шлях від аналізу репозиторію до готового PR. Але якщо модель помилялася або не враховувала важливий контекст, виправляти це в хмарному середовищі було незручно.

Поєднання високого порогу входу й обмеженої надійності для «довгих» задач створило надто багато тертя. Для інструмента, який має економити час, це критичний недолік.

У результаті команда OpenAI визнала: модельна частина перспективна, але продуктова форма — ні. Потрібен був розворот.

Поворот на локальні машини: менше налаштувань, більше реальної роботи

Ключовий висновок, до якого прийшли в OpenAI: Codex має жити там, де живе реальна робота користувача, — на його власному комп’ютері, у вже налаштованому середовищі.

Замість того, щоб змушувати розробників переносити свій стек у хмару, OpenAI розвернула підхід: Codex має підлаштовуватися під користувача, а не навпаки. Це означало відмову від моделі Codex Web як основного продукту й перехід до архітектури, де агент працює безпосередньо в середовищі користувача, з доступом до його файлів, інструментів, систем управління кодом.

Такий поворот зняв одразу кілька бар’єрів. Зникла потреба дублювати конфігурації й середовища. Стало простіше швидко перевіряти й виправляти дії агента. А головне — Codex отримав змогу працювати не лише з кодом, а й із ширшим контекстом: документами, нотатками, внутрішніми базами знань.

Цей зсув збігся з іншим, більш фундаментальним усвідомленням: навіть у житті програміста код — лише невелика частина роботи.

20–30% коду, 70–80% усього іншого: реальність інженерної праці

Усередині OpenAI уважно подивилися на те, як насправді минає день інженера. Виявилося, що безпосереднє написання коду займає лише близько 20–30% часу. Решта — це те, що зазвичай не потрапляє в уявлення про «чисту розробку», але визначає її реальну складність.

Значну частину дня займає робота з задачами: перегляд і пріоритизація тікетів, обговорення варіантів рішень, узгодження архітектури. Іншу — розслідування багів: перевірка, чи справді проблема існує, чи це помилка користувача, де саме вона проявляється в системі.

До цього додаються чергування по інцидентах, робота з відмовами, постійне «тримання в голові» складних систем, пошук інформації в документації, внутрішніх базах знань, чатах, листуванні.

У такій картині світу Codex як «чистий генератор коду» покриває лише вузький сегмент реальної роботи. Якщо інструмент має бути справді корисним, він повинен допомагати не тільки писати функції, а й розбиратися з тікетами, збирати контекст, координувати людей, стежити за станом задач.

Саме це й почало відбуватися, коли Codex отримав доступ до ширшого контексту користувача.

Вихід за межі коду: як Codex став загальним робочим агентом

Коли Codex навчили працювати не лише з репозиторіями, а й з іншими джерелами інформації — документами, нотатками, внутрішніми системами на кшталт Notion, Slack чи корпоративних сховищ, — його роль почала змінюватися.

Спершу це виглядало як логічне розширення: щоб краще допомагати з кодом, агенту потрібен доступ до документації, специфікацій, історії обговорень. Але дуже швидко виявилося, що той самий механізм чудово працює й для завдань, які взагалі не пов’язані з програмуванням.

Codex став корисним там, де потрібно зібрати розпорошену інформацію, узагальнити її й перетворити на зрозумілий план дій чи звіт. Це може бути підготовка до запуску продукту, аналіз відгуків користувачів, складання дорожньої карти, планування презентації для стейкхолдерів.

Показовий епізод, який став для команди переломним моментом: під час підготовки до одного з запусків продукту продакт?менеджер OpenAI використовував Codex як свого «мультиагента». Поки він обговорював із колегами стан релізу, Codex у фоновому режимі:

  • стежив за змінами в коді й задачах,
  • збирав відгуки користувачів,
  • агрегував інформацію від розробників,
  • оновлював документ із планом запуску й статусом кожної частини роботи.

Фактично, замість того щоб годинами переглядати Slack, документи й GitHub, продакт?менеджер делегував цю рутинну, але критично важливу координаційну роботу агенту. Codex не лише збирав контекст, а й «ганявся» за людьми: через інтеграцію зі Slack він міг надсилати повідомлення колегам, уточнюючи статус задач і нагадуючи про відкриті питання.

Цей сценарій добре ілюструє, як Codex вийшов за межі «інструмента для коду» й став загальним агентом для координації знань і людей.

GPT?5, GPT?5.2 і «довгі» задачі: технологічний перелом

Перехід Codex від суто інженерного інструмента до універсального агента збігся з важливим технологічним стрибком у моделях OpenAI.

За останні пів року, після виходу GPT?5, а потім GPT?5.2, Codex отримав значно вищу «загальність» і надійність у виконанні завдань, які вимагають багатьох кроків і тривалого планування.

Йдеться не лише про кращу якість окремих відповідей, а про здатність моделі:

  • тримати в голові складний контекст,
  • планувати послідовність дій,
  • коригувати курс у процесі виконання,
  • доводити задачу до завершення без постійного ручного втручання.

Саме ці властивості критичні для «довгих» задач — від підготовки великої презентації до комплексного аналізу ринку чи організації кампанії.

У поєднанні з доступом до реальних робочих інструментів користувача це перетворює Codex на агента, який може не просто відповідати на запитання, а й виконувати роботу від початку до кінця: зібрати дані, узагальнити, сформувати план, підготувати документ, надіслати повідомлення потрібним людям.

Результат цього технологічного перелому добре видно в статистиці використання: за оцінкою OpenAI, сьогодні більшість завдань, які виконуються в Codex, уже не пов’язані з написанням коду. Це радикальна зміна порівняно з початковим задумом продукту.

Від коду до знань: як змінюється профіль завдань у Codex

Те, що більшість задач у Codex сьогодні — некодові, виглядає логічним продовженням двох паралельних процесів.

По?перше, сама робота розробників значною мірою складається з «некодових» активностей: аналізу, планування, комунікації, пошуку інформації. Коли Codex навчився добре працювати з цими аспектами, інженери природно почали використовувати його не лише як генератор коду, а як універсального помічника в щоденній роботі.

По?друге, як тільки інструмент показав себе корисним у таких задачах, стало очевидно, що він не обмежений технічними ролями. Дослідники, викладачі, операційні менеджери, власники малого бізнесу, керівники команд — усі вони виконують схожі типи роботи: збирають інформацію, структурують її, готують документи, координують людей.

Codex, який уміє:

  • шукати потрібні фрагменти в документах,
  • узагальнювати великі масиви тексту,
  • підтримувати актуальний план із багатьма залежностями,
  • комунікувати через робочі інструменти на кшталт Slack,

природно стає корисним для будь-якої «знаннєвої» професії.

Це не означає, що код перестав бути важливим напрямом. Але в загальній картині Codex уже не сприймається як «інструмент для програмістів», а радше як агент для будь-якої роботи за комп’ютером, де потрібно мислити, структурувати, координувати.

Зміна ролей і темпу: що означає Codex для роботи команд

Коли інженерні команди отримують інструмент, який суттєво прискорює їхню роботу, це неминуче змінює баланс усередині організації.

OpenAI відзначає, що завдяки Codex інженери почали «будувати швидше, ніж будь-коли». Але разом із цим з’явився новий ефект: вузькі місця змістилися в інші функції.

Якщо раніше основним обмеженням могла бути швидкість розробки, то тепер дедалі частіше гальмують інші ланки — комунікації, маркетинг, здатність компанії вчасно й послідовно розповідати світу про те, що вона будує.

Це типовий сценарій для будь-якої технології, яка різко прискорює одну частину процесу: система в цілому починає впиратися в інші, менш автоматизовані ділянки. У випадку Codex це означає, що агентні інструменти поступово проникають і в ці сфери — від підготовки презентацій до аналізу публічного сприйняття нових функцій.

У ширшому сенсі це змінює вимоги до ролей. Працівники в різних функціях мають адаптуватися до того, що «важкі» задачі, які раніше займали дні, тепер можуть виконуватися за години або значною мірою автоматизуватися.

Це не обов’язково означає зникнення ролей, але точно означає зміну їхнього змісту: менше ручної рутини, більше роботи з постановкою задач, перевіркою результатів, прийняттям рішень.

Codex як критична інфраструктура: від експерименту до залежності

Ще один важливий маркер зрілості Codex — те, як його роль описують усередині самої OpenAI. За оцінкою компанії, сьогодні Codex уже критично важливий для поточної швидкості випуску продуктів.

Інакше кажучи, без Codex OpenAI не змогла б рухатися в тому ж темпі. Це показує, що агентні інструменти перестають бути «додатковою опцією» і стають частиною базової інфраструктури роботи — так само, як колись електронна пошта чи системи контролю версій.

Водночас у компанії наголошують: нинішній стан технології вже достатньо загальний, щоб подібний підхід міг працювати й в інших організаціях. Якщо значна частина роботи відбувається за комп’ютером — від підготовки презентацій до дослідження ринку й організації фінансових процесів, — Codex?подібні агенти здатні взяти на себе значну частину цієї діяльності.

Це не універсальна «чарівна паличка», але це вже не експериментальна технологія. Це інструмент, який змінює реальний розподіл часу й зусиль у командах.

Висновок: Codex як дзеркало майбутнього офісної роботи

Історія Codex — це концентрований приклад того, як швидко може змінитися роль AI?інструмента, коли він виходить за межі вузької спеціалізації.

Починавши як амбітний проєкт для програмістів, покликаний писати код на рівні топ?інженера, Codex пройшов через невдалу, надто фрикційну хмарну модель, переосмислення архітектури й перехід на локальні машини користувачів.

Ключовим поворотом стало усвідомлення, що:

  • інженери більшу частину часу витрачають не на код, а на координацію, аналіз і пошук інформації;
  • ті самі типи задач характерні для більшості знаннєвих професій;
  • із появою GPT?5 і GPT?5.2 моделі стали достатньо загальними й надійними, щоб брати на себе довгі, багатокрокові завдання.

Сьогодні більшість задач у Codex — уже не про програмування. Це дослідження, планування, організація файлів, автоматизація рутинних дій, аналіз даних, підготовка презентацій, координація людей через робочі інструменти.

У цьому сенсі Codex стає не стільки «інструментом для коду», скільки прототипом того, як може виглядати повсякденна офісна робота в найближчі роки: коли значну частину цифрових дій виконує агент, а людина зосереджується на постановці задач, оцінці результатів і стратегічних рішеннях.


Джерело

OpenAI — Codex for Everyday Work: AI Agents Beyond Coding

Від DALL·E до Images 2.0: чому OpenAI говорить про «ренесанс» генерації зображень

0

Коли OpenAI запустила DALL·E, це виглядало як перший проривний етап у генерації зображень штучним інтелектом. Тепер у компанії вже відкрито порівнюють той період із «кам’яною добою» і називають нову модель Images 2.0 «ренесансом» — не просто наступною версією, а якісно новою епохою.

У подкасті OpenAI про це говорять дослідник Кенджі Хата та продакт-лідерка Адель Лі, які останні місяці відповідають за розвиток ImageGen у ChatGPT. Вони описують не лише нові можливості, а й те, чому всередині компанії Images 2.0 вважають новою парадигмою, а не черговим «трохи більшим» моделем.

Від «кам’яної доби» до «ренесансу»: що змінилося в самій ідеї моделі

Порівняння «якщо DALL·E — це кам’яна доба, то Images 2.0 — це ренесанс» звучить як маркетинговий слоган, але в OpenAI його використовують, щоб підкреслити саме розрив, а не еволюцію.

DALL·E та перші версії ImageGen сприймалися як інструменти для «чогось веселого»: меми, сюрреалістичні сцени, експерименти з візуальними стилями. Вони вражали, але мали очевидні обмеження — від дивних артефактів до слабкої роботи з текстом і складними композиціями.

У випадку Images 2.0 команда спочатку сформулювала іншу планку: не «зробити DALL·E трохи кращим», а досягти саме «step change» — стрибка можливостей і сценаріїв використання.

Йдеться про зміну парадигми: модель має вміти не лише малювати «красиві картинки», а й системно поєднувати знання про світ, науку, мистецтво, архітектуру в одному зображенні. Усередині OpenAI це описують як здатність моделі «інкорпорувати науку, мистецтво й архітектуру в одній картинці» — не як випадковий ефект, а як цілеспрямований результат тренування.

Це важливий зсув: генерація зображень перестає бути суто художньою грою й перетворюється на універсальний візуальний інтерфейс до знань моделі.

Нова парадигма: не «більша модель», а інший рівень розуміння сцени

Ключова теза OpenAI щодо Images 2.0 — це не просто «більша» чи «трохи розумніша» версія DALL·E. Її описують як нову парадигму генерації зображень.

Один із найнаочніших внутрішніх тестів — це здатність моделі коректно відтворювати багато об’єктів у межах однієї сцени. Дослідники використовують простий, але показовий експеримент: ChatGPT генерує список випадкових об’єктів, а ImageGen має намалювати сітку, де кожен об’єкт представлений окремо й правильно.

За словами команди, еволюція виглядала так:

  • DALL·E 3 стабільно справлявся приблизно з 5–8 об’єктами в сітці.
  • Images 1.0 підняв планку до близько 16.
  • Проміжна версія 1.5 — до 25–36 об’єктів.
  • Остання модель, що лежить в основі Images 2.0, у внутрішніх тестах уже впевнено працює з понад 100 об’єктами, причому «майже всі» з них відтворюються правильно.

Це не просто цифри. Такий стрибок означає радикально іншу здатність до композиції: модель не плутає об’єкти, не губиться в деталях, краще «тримає в голові» структуру сцени.

У термінах машинного навчання це пов’язано з тим, що модель значно краще виконує роль «композитора» — вона не лише генерує пікселі, а й підтримує складні зв’язки між елементами: що де розташовано, як взаємодіє, які властивості має кожен об’єкт.

Цей прогрес корелює з тим, як у мовних моделях покращується так зване variable binding — здатність послідовно оперувати багатьма сутностями одночасно. У зображеннях це проявляється як уміння розмістити десятки й сотні різних елементів так, щоб вони відповідали запиту й не перетворювалися на хаотичний колаж.

Саме тому всередині OpenAI Images 2.0 описують як «нову парадигму»: модель уже не обмежується кількома об’єктами чи простими сценами, а здатна будувати складні, концептуально насичені композиції, де одночасно присутні наукові діаграми, архітектурні структури, художні стилі й текст.

«Ренесанс» як синтез: наука, мистецтво й архітектура в одному кадрі

Один із найцікавіших аспектів Images 2.0 — це те, як її навмисно тренували на поєднання різних типів знань у межах одного зображення.

У попередніх поколіннях моделей було відносно просто отримати щось «красиве» або щось «інформативне», але важко — водночас і естетичне, і концептуально складне. Наприклад, наукову ілюстрацію, яка одночасно виглядає як сторінка з підручника, витримана в певному художньому стилі й вбудована в архітектурний контекст.

Для Images 2.0 це стало однією з цілей тренування: навчити модель органічно поєднувати наукові, художні та архітектурні елементи.

У практичному вимірі це означає, що модель:

  • краще розуміє структуру світу — від людських тіл до будівель і технічних об’єктів;
  • здатна зберігати впізнаваність реальних рис людей, не «перекроюючи» обличчя та фігури, як це часто траплялося в ранніх моделях;
  • може в одному кадрі поєднати, наприклад, схему, текстові підписи, стилізоване тло й архітектурні деталі.

OpenAI прямо говорить про те, що Images 2.0 «імбує знання світу» в модель і дозволяє їй візуально комунікувати це знання користувачеві. Це не просто «модель бачила багато картинок», а система, яку додатково налаштовували (post-training) саме під дві осі:

по-перше, світове знання — щоб вона коректно відтворювала фактичні властивості об’єктів і сцен;

по-друге, естетичні вподобання користувачів — щоб результат відповідав тому, як люди хочуть бачити зображення.

Цей подвійний фокус — на знаннях і естетиці — і є тим, що OpenAI називає «ренесансом» у генерації зображень: як у історичному Ренесансі, де мистецтво, наука й архітектура злилися в єдину культурну тканину, так і тут модель намагається поєднати точність і красу в одному візуальному просторі.

State-of-the-art за версією OpenAI: як компанія оцінює Images 2.0

OpenAI публічно позиціонує Images 2.0 як «state-of-the-art aesthetic image generation model» на ринку. Формулювання обережне: йдеться саме про естетичну якість, а не про всі можливі метрики.

Ця оцінка спирається на кілька внутрішніх і зовнішніх сигналів.

По-перше, реакція користувачів. За два тижні після запуску використання генерації зображень у ChatGPT зросло більш ніж на 50%. Сьогодні, за даними OpenAI, у ChatGPT щотижня створюють понад 1,5 мільярда зображень.

Користувачі, за словами команди, описують Images 2.0 як «найкращу статичну модель» за якістю та деталізацією. Візуальний ефект від переходу з попередніх версій настільки помітний, що люди «майже миттєво» відчувають стрибок.

По-друге, внутрішні порівняння. Дослідники регулярно беруть проміжні «чекпоїнти» під час тренування, генерують зразки й порівнюють їх із попередніми моделями. Момент, коли команда подивилася на згенеровані зображення й однозначно вирішила, що «це вже краще, ніж ImageGen 1», став внутрішньою точкою, після якої модель почали готувати до релізу.

По-третє, систематичні пост-тренувальні налаштування. OpenAI не обмежується базовим тренуванням на великих масивах даних. Після цього модель додатково «дотягують» під конкретні цілі:

  • покращення розуміння світу;
  • узгодження з естетичними вподобаннями користувачів;
  • корекція проблем, які виявляються в реальному використанні.

Окрему роль відіграє моніторинг соцмереж: команда активно відстежує приклади, які користувачі публікують онлайн, і використовує цей зворотний зв’язок, щоб виявляти системні недоліки й виправляти їх у наступних ітераціях.

Усе це разом дозволяє OpenAI впевнено заявляти, що Images 2.0 — це не просто ще один конкурент на ринку, а модель, яку компанія сама для себе вважає найкращою з точки зору естетики й загальної якості статичних зображень.

Текст, мови й токени: як модель стала потужнішою без втрати швидкості

Одна з найбільш помітних для користувачів змін у Images 2.0 — це різке покращення роботи з текстом. Якщо ранні моделі часто видавали щось на кшталт «шуму, схожого на літери», то тепер сторінки з дрібним текстом, інфографіка й складні підписи виглядають цілком читабельно й логічно.

Команда прямо визнає, що текст був одним із головних запитів користувачів і одним із ключових таргетів при розробці 2.0. Модель навчали так, щоб:

  • текст на зображеннях мав сенс і складався з реальних слів;
  • верстка виглядала природно — як на справжніх плакатах, слайдах чи сторінках;
  • інфографіка й діаграми були не лише красивими, а й змістовно коректними.

Другий великий фокус — мультимовність. Images 2.0 спеціально оптимізували для роботи з різними мовами, і OpenAI вже бачить, як користувачі в Азії та Європі активно використовують модель у своїх мовних контекстах. Це важливо не лише для тексту в самих зображеннях, а й для розуміння промптів: модель має адекватно інтерпретувати запити різними мовами й відтворювати відповідні культурні й візуальні коди.

Третій аспект — фотореалізм. Попередні моделі часто змінювали обличчя й тіла людей, додаючи небажані «покращення» або спотворення. Для Images 2.0 однією з цілей стало «зробити зображення більш схожим на вас», тобто зберігати реальні риси користувача й не «перемальовувати» їх без потреби. Це особливо важливо для сценаріїв, де люди хочуть бачити себе в різних стилях чи контекстах, але без втрати впізнаваності.

Усе це відбувається на тлі ще одного технічного пріоритету — токен-ефективності.

OpenAI підкреслює, що Images 2.0 оптимізували так, щоб вона була більш ефективною в роботі з токенами, тобто могла досягати вищої якості без збільшення затримки. Іншими словами, модель стала «розумнішою» й багатшою на можливості, але час відгуку залишився на прийнятному рівні для інтерактивного використання в ChatGPT.

Це важливий момент для всієї індустрії: зростання можливостей моделей часто супроводжується збільшенням обчислювальних витрат і латентності. У випадку Images 2.0 OpenAI демонструє, що можна рухатися в бік складніших, більш насичених зображень, не жертвуючи швидкістю, яка критична для масового сервісу.

Від внутрішніх тестів до масового використання: як формується «ренесанс»

Images 2.0 з’явилася в ChatGPT приблизно за два тижні до запису подкасту, але за цей короткий час модель уже встигла суттєво змінити поведінку користувачів. Зростання використання на понад 50% і понад 1,5 мільярда зображень на тиждень — це не просто статистика, а індикатор того, що нові можливості не залишилися «на папері».

Важливу роль тут відіграє саме відчуття «якісного стрибка». Коли користувачі бачать, що:

  • текст на зображеннях раптом став читабельним;
  • сцени з великою кількістю об’єктів виглядають логічно й акуратно;
  • модель краще розуміє їхню мову й культурний контекст;
  • фотореалістичні портрети зберігають їхню ідентичність,

вони починають сприймати генерацію зображень не як іграшку, а як повноцінний інструмент.

Це, своєю чергою, запускає нову хвилю експериментів: від інфографіки й складних візуальних пояснень до творчих форматів, де користувачі навмисно просять модель створювати «недосконалі», «ностальгічні» чи «дитячі» стилізації — на кшталт «малюнків у стилі Microsoft Paint» чи «крейдяних каракуль».

Парадоксально, але саме висока інтелектуальна й естетична потужність моделі дозволяє їй переконливо імітувати недосконалість. Щоб зробити «гарно погано», потрібно дуже добре розуміти, як виглядає «просто гарно».

У цьому сенсі «ренесанс» генерації зображень — це не лише про технічний прогрес, а й про зміну способу взаємодії людей з AI. Модель стає не тільки інструментом для створення «ідеальних» картинок, а й партнером у самовираженні, де цінуються автентичність, гра з формами й навіть навмисна «кривизна».

Висновок: чому Images 2.0 — це більше, ніж оновлення DALL·E

Якщо спробувати звести все до однієї формули, то Images 2.0 — це спроба перетворити генерацію зображень із «фокусу» на повноцінну мову.

Модель:

  • значно краще розуміє структуру світу й може оперувати сотнями об’єктів у межах однієї сцени;
  • поєднує наукові, художні й архітектурні знання в єдиному візуальному просторі;
  • узгоджена з естетичними вподобаннями користувачів завдяки пост-тренувальному налаштуванню;
  • працює ефективніше з токенами, зберігаючи високу якість без збільшення затримки;
  • і, за оцінкою самої OpenAI, є state-of-the-art моделлю для генерації естетичних статичних зображень.

Саме тому всередині компанії говорять не про «DALL·E 4», а про «ренесанс» — момент, коли генерація зображень виходить за межі експерименту й стає фундаментальним інтерфейсом до знань і творчості штучного інтелекту.

Як далеко ця парадигма зайде й які нові формати взаємодії з’являться на її основі, стане зрозуміло пізніше. Але вже зараз очевидно: перехід від «кам’яної доби» DALL·E до «ренесансу» Images 2.0 — це не просто зміна назви моделі, а переломний момент у тому, як ми уявляємо собі візуальний штучний інтелект.


Джерело

Inside image generation’s Renaissance moment — the OpenAI Podcast Ep. 19

Як Codex збирає сирі дані й за хвилини готує презентацію для CEO

0

Нові інструменти на кшталт Codex демонструють, наскільки швидко штучний інтелект може перетворювати розрізнені дані на готові бізнес-матеріали. На прикладі з каналу Tech With Tim видно, як один запит до моделі дає одразу таблицю, аналітику й презентацію рівня керівництва компанії.

Від запиту — до структурованої таблиці

Сценарій починається з простого завдання: зібрати інформацію про топ-100 техно- та AI-креаторів. Модель отримує чітку інструкцію:

  • дослідити список авторів;
  • знайти середні показники переглядів;
  • зібрати кількість підписників;
  • додати email-адреси;
  • витягти іншу важливу інформацію;
  • оформити все у вигляді таблиці.

Результат — готовий spreadsheet із повним набором полів. Дані виглядають цілісними, без очевидних помилок, а структура таблиці відповідає типовим вимогам маркетингових і аналітичних команд.

Автоматична візуалізація: графіки «з коробки»

На цьому етапі Codex не обмежується лише сирими даними. Разом із таблицею генерується набір графіків і діаграм, які дозволяють швидко оцінити:

  • розподіл підписників;
  • середні перегляди;
  • порівняння між креаторами;
  • інші ключові метрики.

Ці візуалізації одразу вбудовані в документ, тож користувачеві не потрібно вручну налаштовувати діаграми чи формули. Для команд, що працюють із великими масивами даних, це означає суттєву економію часу на первинну аналітику.

Презентація для CEO за один запит

Наступний крок — перетворення аналітики на презентацію. Достатньо текстової інструкції на кшталт:

«Зроби чисту презентацію PowerPoint на 5–7 слайдів, яка висвітлює ключову інформацію, що я хотів би показати CEO».

На виході — готовий файл із:

  • відформатованими слайдами;
  • виділеними ключовими показниками;
  • структурою, придатною для керівницького рівня.

Презентація не ідеальна й може потребувати доопрацювання, але загальний вигляд — достатньо професійний, щоб на перший погляд не було очевидно, що її створив ШІ. Це знімає з аналітиків і менеджерів рутинну частину роботи: збір, структурування та базове оформлення.

Що це означає для робочих процесів

Комбінація можливостей Codex — від збору даних до фінальної презентації — показує, як змінюються офісні процеси:

  • Менше ручної роботи. Замість годин у таблицях і редакторах презентацій — один або кілька точних запитів.
  • Швидший цикл ухвалення рішень. Керівництво отримує зведену картину значно швидше.
  • Зміна ролі фахівців. Наголос зміщується з механічних дій (копіювання, форматування) на перевірку якості даних, інтерпретацію результатів і стратегічні висновки.

Водночас залишається потреба в людському контролі: перевірці коректності даних, доречності метрик і точності висновків, які лягають в основу управлінських рішень.


Джерело

https://www.youtube.com/watch?v=QWMFMravvws

Роботи Figure AI сортували посилки 8 годин. Відео набрало 10 мільйонів переглядів

0

Компанія Figure AI нещодавно транслювала у соціальній мережі X восьмигодинний робочий процес своїх людиноподібних роботів моделі F.03, які займалися сортуванням посилок без прямого втручання людини. За заявою генерального директора компанії Бретта Едкока, три роботи під час зміни працювали автономно, використовуючи інтегроване програмне забезпечення Helix-02. Загальна кількість переглядів цього відеоматеріалу вже досягла 10 мільйонів, що спричинило активні дискусії в мережі щодо реальності продемонстрованих результатів та подальшої долі працівників складських приміщень у майбутньому.

Відповідно до наданих даних, основне завдання роботів полягало у виявленні штрих-кодів на посилках, їх переміщенні та розміщенні на конвеєрній стрічці штрих-кодом донизу. Бретт Едкок стверджує, що швидкість роботи пристроїв досягла людського показника, а саме 3 секунди на одну операцію з обробки посилки. Використання вбудованих камер дозволяє машинам самостійно орієнтуватися у просторі без постійного контролю з боку операторів, що є ключовим показником прогресу компанії у сфері розробки автономних систем для промислового виробництва.

Незважаючи на технічні досягнення, частина користувачів онлайн-платформ висловила сумніви щодо повної автономності роботів під час восьмигодинної зміни. Деякі спостерігачі вказують на специфічні рухи маніпуляторів, припускаючи, що пристрої могли керуватися дистанційно за допомогою технологій віртуальної реальності. Ці підозри базуються на окремих фрагментах відеозапису, де один із роботів F.03 робить жест, який скептики інтерпретують як спробу поправити прихований від сторонніх очей шолом, хоча прямих доказів підміни реальних дій віддаленим керуванням наразі немає.

Попри критику, порівняння з попередніми демонстраціями компанії Figure AI вказує на помітне підвищення швидкості та інтелектуальної складової у виконанні завдань. Компанія вже оголосила про плани провести подібне тестування протягом 24 годин поспіль, щоб остаточно довести ефективність своєї технологічної платформи. Подальші випробування мають дати відповідь на питання, чи здатні ці механізми стабільно функціонувати в умовах реального виробничого циклу без аварійних зупинок, що вимагатимуть втручання людини для виправлення програмних або механічних помилок.

Варто зауважити, що на даному етапі подібні демонстрації залишаються маркетинговим інструментом для залучення уваги до інженерних розробок бренду. Заява про повну рівність швидкості робота з людиною потребує незалежної верифікації, оскільки складські умови часто мають непередбачувані перешкоди, які важко відтворити у межах короткочасного трансляційного заходу. Поточна активність компанії свідчить лише про успішну оптимізацію алгоритмів під конкретну модельну операцію, тоді як реальна адаптація до хаотичних процесів справжнього логістичного складу потребуватиме суттєвого ускладнення конструкції.

Юридичний щит у кібервійні: як «Брама» та Underdog Lawyers будують оборону проти медіаатак

0

Повномасштабна війна перетворила український інформаційний простір на ще один фронт. Поряд із військовими та кіберфахівцями тут працюють юристи, кризові комунікатори й активісти, які поєднують правові інструменти з цифровими навичками. Одна з найяскравіших команд на цьому перетині — проєкт «Брама», що офіційно діє за підтримки кіберполіції України, та юридична компанія Underdog Lawyers. Їхня очільниця, адвокат Ольга, побудувала практику на великих бізнес-конфліктах і медіатаках, а під час війни — на захисті бізнесу, громадян і держави від інформаційних та кіберзагроз.

Це історія про те, як адвокат навчається хакінгу, щоб легально захищати клієнтів, як юридична компанія отримує медаль від Міністерства оборони, і як громадська ініціатива допомагає фіксувати воєнні злочини та тиснути на міжнародний бізнес, що фінансує російську війну податками в РФ.


«Брама» і кіберполіція: як громадська ініціатива вбудувалася в державну систему

Проєкт «Брама» — це громадська ініціатива, яка працює не в ізоляції, а в тісній зв’язці з державою. Формально це громадська організація, але ключова деталь: «Брама» офіційно діє за підтримки кіберполіції України. Такий формат дозволяє поєднувати гнучкість волонтерського та громадського сектору з інструментами, якими володіють правоохоронні органи.

Підтримка кіберполіції означає не лише «логотип на банері». Це вбудованість у реальну інфраструктуру кіберзахисту: можливість швидко передавати інформацію про шахрайські ресурси, координувати блокування, працювати з масовими зверненнями громадян. У публічних цифрах «Брами» йдеться про десятки тисяч звернень і десятки тисяч заблокованих ресурсів, але за цими числами стоїть важливіший ефект — нормалізація кібервійни як частини національної оборони.

У цьому підході немає романтизації хаотичного хакінгу. Навпаки, йдеться про інституціоналізацію: атаки на російські ресурси, протидія шахрайству, інформаційні кампанії проти спонсорів війни — усе це вибудовується в рамці законності, співпраці з державою і чіткої етичної позиції. Російська мета — знищити українців як націю, тож кібервідповідь розглядається як законне право на самооборону.

«Брама» працює на стику кібербезпеки, комунікацій та права. І тут у гру входить друга опора цієї екосистеми — юридична компанія Underdog Lawyers.


Underdog Lawyers: від великих бізнес-конфліктів до медіаоборонних операцій

Underdog Lawyers — це не класична «адвокатська контора з договорів і спадщини». Компанія спеціалізується на великих бізнес-конфліктах і медіатаках. У мирний час це означало роботу з корпоративними війнами, тиском через ЗМІ, замовними кампаніями проти бізнесу чи публічних осіб. У воєнний час цей досвід виявився напрочуд затребуваним.

Команда позиціонує себе як «треблшутерів» — тих, хто заходить у найгостріші конфлікти, де класичні юридичні інструменти часто безсилі без паралельної роботи в інформаційному полі. Йдеться не про «чорний піар», а про комплексну оборону: від судових процесів до протидії замовним медіакампаніям, які можуть зруйнувати репутацію чи бізнес швидше, ніж будь-який позов.

Один із показових елементів цієї моделі — власна навчальна платформа Underdog Lawyers. На ній навчають не юристів, а бізнес, активістів і працівників компаній. Курси охоплюють три ключові блоки.

Перший — поведінка під час обшуків. Для українського бізнесу обшук часто стає не лише юридичною, а й репутаційною кризою. Неправильна реакція, паніка, неконтрольовані коментарі в медіа — і навіть законно проведена слідча дія перетворюється на інформаційний погром. Платформа вчить, як діяти в межах закону, фіксувати порушення, не шкодячи собі й компанії.

Другий блок — протидія замовним публічним кампаніям. Це про те, що робити, коли «якийсь Джокер» у мережі запускає хвилю бруду, шантажує, вимагає гроші за «відступні» або коли проти бізнесу працюють цілі медіамережі. Тут поєднуються юридичні інструменти, робота з платформами, контркомунікація і технічні навички.

Третій — базова кібергігієна для працівників. У час, коли злам пошти чи месенджера може стати першим кроком до рейдерства, шантажу або зливу чутливої інформації, елементарні правила цифрової безпеки стають частиною корпоративної культури. Для Underdog це не «додатковий сервіс», а фундамент, без якого будь-яка медіаоборона приречена.

Саме на перетині цих компетенцій і з’являється, можливо, найконтроверсійніший, але й найцікавіший елемент роботи Ольги — її свідоме навчання хакінгу.


Адвокат і хакерські курси: навіщо юристу знати, як ламають пошту

На перший погляд, поєднання «адвокат» і «курси зламування пошти» звучить як сюжет для кримінальної хроніки. У реальності це — про професійну етику й глибоке розуміння загроз.

Ольга свідомо проходила хакерські курси в спеціалізованій компанії. Програма була далекою від теоретичних лекцій: злам електронної пошти, організація масового спаму, видалення інформації з Google, розміщення компромату, редагування статей у Вікіпедії. Тобто повний набір інструментів, якими зазвичай користуються ті, хто атакує.

Мета була протилежною — захист. До Underdog Lawyers регулярно зверталися клієнти, які стикалися з кібератаками: спробами зламати поштові скриньки, Telegram-акаунти, витягнути внутрішню переписку, а потім використати її проти бізнесу чи конкретних людей. Давати реальні поради в таких кейсах неможливо, не розуміючи, як саме працює атака.

Логіка проста: щоб перевірити, чи надійний сейф, його намагаються зламати. У фізичному світі для цього наймають «ведмежатників», у цифровому — етичних хакерів або проходять навчання, яке показує, як мислить і діє нападник. Ольга обрала другий шлях, але з чіткою рамкою: отримані навички використовуються виключно легально, для оборони клієнтів.

Це дозволяє будувати захист не на абстрактних «рекомендаціях з безпеки», а на конкретних сценаріях: як саме можуть зламати пошту, які сліди залишаються, як виявити спробу доступу, що робити, якщо компромат уже опинився в мережі, як працювати з пошуковими системами, щоб мінімізувати шкоду, як протидіяти маніпуляціям у Вікіпедії.

Важливий нюанс: Underdog Lawyers не обмежується «чисто юридичними» методами захисту репутації. Компанія працює на межі права, комунікацій і технологій, але не виходить за рамки закону. Саме тому знання хакінгу тут — не інструмент атаки, а спосіб говорити з клієнтом і опонентом однією мовою та будувати стратегію, яка враховує реальні, а не уявні ризики.


Від медіаконфліктів до війни: медаль Міноборони і робота з воєнними злочинами

Повномасштабне вторгнення стало точкою зламу для багатьох бізнесів і проєктів. Для команди Ольги це означало не закриття, а радикальну переорієнтацію. Звичні бізнес-конфлікти відійшли на другий план, натомість на перший вийшли завдання, пов’язані з обороною країни.

Міністерство оборони України нагородило компанію Олексія Купрієнка, з якою пов’язана команда Ольги, медаллю за сприяння силам оборони. Це нетипова відзнака для юридичної структури, але вона добре ілюструє, як змінилася роль таких гравців у воєнний час. Юридична та інформаційна робота стала частиною загальної оборонної екосистеми.

Одним із напрямів стала співпраця з Офісом Генерального прокурора. Після початку повномасштабного вторгнення команда Ольги допомагала з інформаційною підтримкою проєкту фіксації воєнних злочинів. Йшлося не про юридичну кваліфікацію злочинів, а про те, щоб якомога більше людей дізналися, як і куди передавати інформацію, як правильно документувати епізоди, чому важливо не мовчати.

Чим більше задокументованих епізодів — тим сильніша доказова база для майбутніх судів, як в Україні, так і на міжнародному рівні. Тут досвід кризових комунікацій і роботи з медіа виявився критичним: пояснити людям складну юридичну процедуру простою мовою, зняти страх перед зверненням до правоохоронних органів, побудувати довіру до процесу.

Ще один важливий напрям — участь у створенні та розвитку реєстру спонсорів війни НАЗК. Команда Ольги була залучена від етапу ідеї до запуску й подальшого розвитку цього інструменту. Реєстр спонсорів війни — це не просто список «поганих компаній», а механізм міжнародного тиску: на інвесторів, партнерів, регуляторів, політиків.

Юридична й комунікаційна експертиза тут критична. Потрібно не лише зібрати дані про бізнес, який продовжує працювати в Росії, а й оформити їх так, щоб вони витримували юридичну перевірку, були зрозумілими для іноземних юристів, політиків, журналістів. І водночас — щоб інформація працювала в публічному полі, формуючи репутаційні ризики для компаній, які своїми податками підтримують російський бюджет.

Усе це — продовження тієї ж логіки, з якою Underdog Lawyers працювала до війни: складні конфлікти на стику права, медіа й великих грошей. Тільки тепер ставки вимірюються не лише мільйонами доларів, а й людськими життями.


Don Fund Russian Army: юридична дипломатія проти спонсорів війни

Паралельно з роботою з державними інституціями команда Ольги створила власну спільноту — Don Fund Russian Army. Її фокус — західні компанії, які залишаються в Росії, сплачують там податки й тим самим опосередковано фінансують війну проти України.

Don Fund Russian Army працює не як емоційний «бойкот», а як структурована кампанія тиску. Перший крок — ідентифікація таргетів. У фокусі — великі платники податків у РФ, такі як Leroy Merlin, Auchan, Metro та інші, чий фінансовий внесок у російський бюджет є суттєвим.

Далі починається те, що Ольга називає «дипломатичною роботою». Команда виявляє акціонерів, топменеджмент, ключових працівників цих компаній і виходить на них із прямою комунікацією. Мета — пояснити, що присутність у Росії більше не є «нейтральним бізнес-рішенням», а має чіткі етичні й політичні наслідки, і спонукати до виходу з ринку.

Це не завжди працює одразу. Тоді в хід ідуть інші інструменти: залучення української діаспори, робота з медіа, публічні акції. Один із найяскравіших кейсів — історія з Avito, російським аналогом OLX, що належав південноафриканській компанії Naspers.

Naspers була спонсором Королівського шоу квітів у Великій Британії — престижної події, на яку приїжджає король. Команда Ольги зв’язалася з українською діаспорою в Британії, і під час заходу з’явилися українські активістки у вишиванках, у «крові», з меседжами про війну. Картинка вийшла потужною: на тлі королівського протоколу — нагадування про те, що один із спонсорів шоу заробляє на російському ринку.

Після хвилі публічного тиску Avito було продано в Росії з дуже великим дисконтом. Компанія не «зникла», але європейський власник вийшов із російського активу, зазнавши фінансових втрат. Для фронту це не миттєва перемога, але в довгостроковій перспективі такі кейси підвищують ціну присутності в РФ для міжнародного бізнесу.

Ще один показовий приклад — французька компанія Thales, виробник товарів подвійного призначення, компоненти якої виявляли на російських танках. Після публічного тиску Thales оголосила про вихід з російського ринку. Однак українські військові й надалі знаходили її продукцію на фронті. Це поставило питання: чи йдеться про старі запаси, обхід санкцій через треті країни, чи прогалини в контрактах, де не прописана заборона перепродажу.

Громадська організація Ольги звернулася до Національної асамблеї Франції з листом, у якому підняла цю проблему. Через українську діаспору питання винесли на парламентський рівень. Лист став підставою для обговорення: як саме продукція Thales продовжує опинятися на фронті, хто несе відповідальність, чи достатньо жорстко прописані санкційні обмеження.

Це приклад того, як юридична й комунікаційна робота громадської організації може впливати на порядок денний у парламенті іншої країни. Не через гучні заяви в соцмережах, а через формальні звернення, підкріплені фактами, і системну роботу з діаспорою та медіа.


Юридичні атаки за кордоном: чому російський бізнес вразливий у Нідерландах

Ще один напрям діяльності команди Ольги — юридичні атаки на російський бізнес за кордоном. Один із прикладів — робота проти «Яндекса» в Нідерландах, де компанія була зареєстрована.

Російські корпорації часто використовували європейські юрисдикції для реєстрації холдингів, залучення інвестицій і захисту активів. У мирний час це було частиною глобальної економіки. Після 24 лютого 2022 року така структура стала вразливістю: будь-який зв’язок із РФ перетворився на токсичний актив.

Адвокати з команди Ольги працювали над тим, щоб створювати для «Яндекса» юридичні проблеми в Нідерландах. Деталі цих кейсів не розкриваються, але загальний принцип зрозумілий: використання європейського права для тиску на російські компанії, які намагаються зберегти «цивілізований» статус, залишаючись при цьому частиною російської економіки.

Це ще один вимір тієї ж стратегії: зробити присутність у Росії настільки дорогою — фінансово, юридично, репутаційно, — щоб вихід із ринку ставав не питанням «доброї волі», а раціональним бізнес-рішенням.


Висновок: нова роль юристів у гібридній війні

Історія «Брами» та Underdog Lawyers показує, як у гібридній війні змінюється роль юристів, комунікаційників і кіберфахівців. Вони більше не працюють у паралельних світах. Юридичні стратегії неможливі без розуміння кіберзагроз, а інформаційні кампанії — без чіткої правової рамки.

Проєкт «Брама», що діє за підтримки кіберполіції, став прикладом того, як громадська ініціатива може інтегруватися в державну систему кіберзахисту. Underdog Lawyers — як юридична компанія може спеціалізуватися не лише на «сухих» спорах, а й на медіатаках, обшуках, кібератаках, створюючи власну освітню інфраструктуру для бізнесу й активістів.

Особистий шлях Ольги — адвоката, яка свідомо вчилася хакінгу, щоб легально захищати клієнтів, — демонструє, що в сучасній війні компетентність вимагає виходу за межі традиційних професійних рамок. Медаль Міністерства оборони, участь у проєкті фіксації воєнних злочинів, робота над реєстром спонсорів війни НАЗК, кампанії проти міжнародних корпорацій і юридичні атаки на російський бізнес у Європі — усе це елементи одного й того ж фронту.

Цей фронт не має окопів, але має своїх бійців, свої інструменти й свої перемоги. І дедалі частіше в цих перемогах ключову роль відіграють ті, хто вміє поєднувати право, технології та публічну комунікацію в єдину, продуману до деталей оборонну стратегію.


Джерело

YouTube: «Бондюель дає €1,2млн, щоб ми замовчали: Брама про Авіто, Талес, $5000 за видалення з Антикору»

WhatsApp додає режим інкогніто в Meta AI-чатах

0

Meta у середу повідомила, що додає можливість запускати «інкогніто»-спілкування з чат-ботом Meta AI у WhatsApp. Компанія стверджує, що ці розмови оброблятимуться в захищеному середовищі й не будуть доступні нікому.

WhatsApp додає режим інкогніто в Meta AI-чатах

Користувачі можуть запустити інкогніто-сесію, натиснувши на нову іконку в індивідуальних чатах з Meta AI. Компанія додає, що ця функція з’явиться також в окремому застосунку Meta AI.

Інкогніто-чати поступово з’являтимуться у WhatsApp та застосунку Meta AI впродовж наступних кількох місяців.

За даними Meta, інкогніто-розмови не зберігаються, а повідомлення зникають за замовчуванням після закриття чату. Сесія також завершиться, якщо ви закриєте застосунок або заблокуєте телефон, і Meta AI втратить контекст цієї конкретної розмови, зазначає компанія.

«Люди починають використовувати ШІ для всього, включно з їхніми найприватнішими думками — від фінансових чи медичних питань до порад, як відповісти на складне повідомлення від друга чи колеги. Ми вважаємо дуже важливим дати людям змогу ставити ці запитання максимально приватно», — розповіла в телефонній розмові з TechCrunch Аліс Ньютон-Рекс, віцепрезидентка з продукту WhatsApp.

Компанія вже деякий час вибудовує основу для безпечних ШІ-чатів у WhatsApp. Торік вона детально описала свою інфраструктуру приватної обробки даних, яка дозволяє впроваджувати ШІ-функції без порушення наскрізного шифрування. Відтоді WhatsApp додав, зокрема, функції на кшталт створення ШІ-конспектів повідомлень, що працюють на цій архітектурі.

За словами Ньютон-Рекс, раніше Meta використовувала менші моделі для роботи вже наявних функцій, але нові інкогніто-чати працюють на базі її останньої моделі Muse Spark, яку представили минулого місяця.

Компанія вже працює над наступною функцією, що також використовуватиме інфраструктуру приватної обробки. Вона має назву Side Chat і дозволить користувачам викликати Meta AI всередині чату, ставити запитання й отримувати відповіді приватно, без сповіщення інших учасників і без відображення цього в загальному чаті.

Зараз, щоб отримати відповідь від ШІ-асистента, потрібно процитувати або відмітити повідомлення й поставити запитання — і тоді відповідь бачать усі учасники чату. Якщо ж потрібно запитати щось приватно, доводиться копіювати текст у окреме вікно чату з ШІ.

Режими інкогніто пропонують і ChatGPT, і Claude, а компанії на кшталт DuckDuckGo та Proton запустили власних чат-ботів із пріоритетом конфіденційності.

Джерело

TechCrunch

TechCrunch Disrupt 2026 представить шість нових сцен

0

Найбільший ризик для фаундерів та інвесторів сьогодні — не в тому, що вони рухаються надто повільно, а в тому, що реагують запізно на вже змінений ринок.

TechCrunch Disrupt 2026 представить шість нових сцен

Нові сцени на TechCrunch Disrupt 2026 покликані допомогти фаундерам та інвесторам швидше ухвалювати обґрунтовані рішення в умовах складних та волатильних ринків.

Із 13 по 15 жовтня у Moscone West у Сан-Франциско Disrupt збере понад 10 000 фаундерів, інвесторів та операційних лідерів. На них чекає понад 250 сесій на шести сценах, зосереджених на операційних викликах, що змінюють інновації в стартапах: від конкуренції з AI-native компаніями та інфраструктурних «вузьких місць» до змін у венчурній динаміці й корпоративному впровадженні технологій.

Шість сцен Disrupt 2026

Організатори анонсували шість сцен Disrupt, розроблених для практичного підходу до запуску, розвитку та продажу компаній у сучасній технологічній індустрії.

Сцена Disrupt: куди рухається ринок

Сцена Disrupt залишається центром тяжіння конференції TechCrunch Disrupt. Тут збираються зіркові фаундери, лідери великих технологічних компаній і провідні інвестори, щоб обговорити глобальні зрушення, які змінюють ринок.

Також саме на цій сцені відбувається Startup Battlefield 200, що дає відвідувачам змогу побачити стартапи, які інвестори та медіа вважають кандидатами на прорив, ще до того, як про них дізнається широкий ринок. Стартапи можуть номінуватися й подавати заявки до 29 травня.

Серед ключових тем:

  • майбутнє AI та технологій;
  • як сьогодні будуються й фінансуються компанії;
  • лідери, які формують глобальні індустрії;
  • наступні великі зрушення у світі технологій.

Для фаундерів, інвесторів та операційних лідерів ця сцена допомагає побачити сигнали формування нових можливостей: де концентрується увага, які категорії прискорюються та як успішні компанії позиціонують себе на значно жорсткішому ринку.

Builders Stage: тактичні відповіді для фаундерів під тиском

Builders Stage зосереджена на практичних реаліях побудови компанії сьогодні: фандрейзинг, найм, досягнення product-market fit, вихід на ринок і масштабування в більш вимогливому середовищі.

На відміну від традиційного контенту для фаундерів, ці сесії побудовані навколо поточних «точок болю», які реально впливають на бізнес.

Наприклад, сесія «How to Win When You’re Not Building AI» присвячена одній із ключових проблем нинішнього ринку: як не-AI стартапам конкурувати за увагу та капітал, коли інвестори віддають перевагу AI-first компаніям.

Серед інших тем:

  • фандрейзинг до досягнення product-market fit;
  • перехід від seed до Series A;
  • стратегії найму в AI-native середовищі;
  • нові очікування щодо зростання та доходів.

Серед спікерів: Ніна Ахаджян, партнерка Index Ventures; Раджив Дхам, керівний партнер Sapphire Ventures; Джош Рівз, CEO та співзасновник Gusto; Грант Лі, CEO та співзасновник Gamma; Роббі Стайн, керівник продукту в Google; Мо Джомаа, партнер CapitalG.

Для фаундерів, які намагаються рухатися швидше й робити менше помилок, це одна з найбільш тактично орієнтованих сцен Disrupt.

Smart Money Stage: куди рухається капітал

У міру дозрівання фінтех-ринків і посилення уваги інвесторів до ефективності, успіх стартапів дедалі більше залежить від розуміння, які фінансові технології забезпечують стале зростання, а які моделі втрачають імпульс.

Smart Money Stage зосереджується на тому, як фінансова інфраструктура виходить за межі хайпу й рухається до повноцінних цифрових фінансових систем.

Сесії аналізують, де real-time платежі дійсно набирають обертів, чому деякі моделі embedded finance зазнали труднощів та де фаундери все ще будують стійкі фінтех-бізнеси попри більш жорстку перевірку з боку інвесторів.

Програма фокусується на таких напрямках:

  • стейблкоїни;
  • embedded finance;
  • платіжна інфраструктура;
  • запобігання шахрайству;
  • сучасні фінтех-системи.

Дискусії ґрунтуються на тому, що реально працює на більш скептичному ринку, а не на спекуляціях. Серед спікерів цієї сцени — Джек Чжан, засновник і CEO Airwallex, та Лотті Сініскалько, генеральна партнерка Emergence Capital.

Для фінтех-фаундерів і інвесторів цінність цієї сцени — в розумінні, де капітал досі бачить довгострокові можливості, а де ринковий ентузіазм починає згасати.

Smart Systems Stage: інфраструктура, що живить AI

У міру прискорення розгортання AI, зростає й попит на потужності дата-центрів, енергію, підключення до мережі та промислові системи.

Smart Systems Stage присвячена одній із найбільших проблем технологічної індустрії: фізичній інфраструктурі, необхідній для енергетики, кліматичних рішень і промислових систем.

Ця сцена фокусується на операційних системах, від яких дедалі більше залежать сучасні софтверні компанії, але які часто залишаються поза увагою. Серед тем:

  • енергетична криза дата-центрів для AI;
  • «вузькі місця» в інфраструктурі електромереж;
  • автоматизація інфраструктури;
  • робототехніка та промислові системи;
  • масштабованість рішень у сфері клімату й енергетики.

Серед лідерів цього напрямку, які вийдуть на сцену, — Джефф Лоусон, співзасновник і CEO Inertia, та Девід Кертлі, CEO Helion.

Для фаундерів та інвесторів, які працюють в енергетиці, робототехніці, логістиці, інфраструктурі чи climate tech, ця сцена допоможе краще зрозуміти, де обмеження фізичного світу можуть створити наступні великі можливості — або нові бар’єри.

AI in the Real World Stage: де AI має працювати безвідмовно

Коли AI потрапляє у фізичні системи, надійність перетворюється з технічного на бізнес-питання.

AI in the Real World Stage зосереджена на тому, що відбувається, коли AI-системи виходять за межі демо-версій і потрапляють у середовища, де надійність критично важлива — від робототехніки та автономних систем до виробництва й розробки ліків.

Програма охоплює застосування AI у таких сферах:

  • робототехніка;
  • автономні системи;
  • виробництво;
  • оборона;
  • промислові операції.

Фокус тут зміщується від хайпу навколо AI до операційної реальності: як будуються довірчі системи, що відбувається, коли доступ до хмари обмежений, як масштабуються фізичні AI-продукти та де збої у впровадженні створюють реальні фінансові й операційні ризики.

Для фаундерів та інвесторів, які оцінюють нове покоління AI-компаній, ця сцена дає чіткіше уявлення про те, які бізнеси справді здатні пережити перехід від прототипу до повноцінного продукту.

AI Stage: як AI у реальному часі переписує софтверний ринок

AI Stage, що проходить у партнерстві з Google Cloud, присвячена тому, як генеративний AI та AI-агенти змінюють софтверні компанії на всіх рівнях.

Програма цієї сцени, зокрема сесія «Rewriting SaaS: Why AI Breaks the Old Business Model», відображає нову реальність софтверної індустрії: традиційні переваги SaaS швидко зникають, оскільки AI змінює очікування користувачів та економіку продуктів.

Серед тем:

  • AI-native моделі SaaS;
  • застосування LLM;
  • впровадження AI в ентерпрайз-секторі;
  • AI-агенти та автоматизація;
  • DevSecOps і безпека AI;
  • як змінюються ціноутворення на софт та робочі процеси.

Для фаундерів і операційних лідерів цінність цієї сцени — в розумінні, як саме софтверні компанії адаптуються вже зараз і де наступними можуть зникнути конкурентні переваги.

Джерело

TechCrunch

Anthropic вперше обігнала OpenAI за бізнес-клієнтами

0

Вперше Anthropic має більше верифікованих бізнес-клієнтів, ніж OpenAI, згідно з травневим AI Index фінтех-компанії Ramp.

Anthropic вперше обігнала OpenAI за бізнес-клієнтами

Опитування, складене на основі даних про витрати клієнтів Ramp, показує, що 34,4% компаній-учасниць платять за послуги Anthropic — більше, ніж будь-якій іншій AI-лабораторії, тоді як лише 32,3% оплачують сервіси OpenAI.

Це перший випадок, коли Anthropic вийшла на перше місце.

“Anthropic уже лідирувала серед груп із високим рівнем впровадження, як-от фінанси, технології, професійні послуги”, — розповів економіст Ramp Ара Харазян виданню TechCrunch. — “У інших компаній OpenAI все ще зберігає перевагу, але вона скорочується останні кілька місяців”.

Оскільки індекс відображає лише компанії, що користуються послугами Ramp, він не є ідеальним відображенням усього ринку. Водночас вибірка включає понад 50 000 компаній, тож вона достатньо широка й різноманітна, щоб мати вагу.

Ще важливіше, що загальну тенденцію видно в усій індустрії. У рейтингу OpenRouter, який відображає іншу частину користувачів, OpenAI востаннє випереджала Anthropic у грудні 2025 року.

За даними Ramp, останні 12 місяців стали особливо переломними для Anthropic. У травні 2025 року лише 9% бізнесів платили за продукти Anthropic; за наступні 12 місяців ця частка зросла на 26 процентних пунктів. За той самий період частка OpenAI знизилася на 1 пункт, а загальна частка компаній, що використовують будь-які AI-продукти, збільшилася на 9 пунктів.

Харазян скептично оцінює, чи збережеться ця перевага, про що він написав у блозі, але вважає, що успіх останнього року доводить правильність обраної Anthropic стратегії.

“Те, що зробила Anthropic, спрацювало дуже добре, — почати з дуже технічно підкованої бази клієнтів, сфокусуватися на їхніх потребах, дуже якісно виконати, а потім почати розширюватися інструментами на кшталт Cowork”, — сказав Харазян у коментарі TechCrunch.

Джерело

TechCrunch

Sony A7R VI поєднує швидкість і 67 Мп стековий сенсор

0

Камери серії Sony A7R завжди більше асоціювалися з роздільною здатністю, ніж зі швидкістю, але в останній моделі компанія змінила підхід. 67-мегапіксельна A7R VI не лише стала бездзеркальною камерою Sony з найвищою роздільною здатністю за всю історію, а й першою моделлю лінійки A7R з повністю стековим сенсором. Це забезпечує неймовірний рівень деталізації, вищі швидкості та зменшений «ролінг-шатер», роблячи її однією з найуніверсальніших камер компанії. Водночас новинка помітно дорожча за попередню модель.

Sony A7R VI поєднує швидкість і 67 Мп стековий сенсор

Ключова зміна — перехід з 61-мегапіксельного BSI-сенсора (backside-illuminated) на повністю стековий сенсор на 67 Мп. Це дає фотографам більше деталей і водночас вирішує одну з найбільших проблем попередньої моделі — спотворення через ролінг-шатер. Завдяки значно швидшому зчитуванню даних можна частіше використовувати електронний затвор, а ефект «желе» у відео буде суттєво меншим. Водночас A7R VI все ще не досягає швидкості зчитування нинішнього флагмана Sony за цим параметром — 50-мегапіксельної A1 II за $7 000.

Швидший сенсор і новий процесор Bionz XR2 також відчутно пришвидшили серійну зйомку у RAW: з 10 до 30 кадрів на секунду (без затемнення видошукача) з використанням електронного затвора. Швидкість із новим механічним затвором залишилася на рівні 10 кадрів/с, що все одно дуже гідно для камери з такою роздільною здатністю. A7R VI також стала першою моделлю серії R з функцією попереднього захоплення кадрів (pre-capture): камера може записати до 15 кадрів із напівнатиснутою кнопкою спуску до моменту повного натискання.

Фазовий автофокус на 759 точок (покриття 94 відсотки кадру) тепер працює до діафрагми F22 і в умовах освітлення до EV-6, обіцяючи встигати за серійною зйомкою 30 кадрів/с. До виявлення ока, обличчя, голови та тіла людей додано визначення поз людини. Для тварин, птахів, транспорту та комах тепер підтримуються менші розміри об’єктів. Це важливо, адже висока роздільна здатність у 67 Мп дозволяє сильніше кадрувати зображення без помітної втрати якості. Як і A1 II, новинка вміє розпізнавати окремих людей у натовпі, відстежувати їх окремо та продовжувати стежити за об’єктом, навіть якщо його обличчя на мить зникає з кадру.

Щодо якості фото, Sony обіцяє до 16 ступенів динамічного діапазону в RAW (прогнозовано), проти 15 ступенів у попередній моделі. Новий сенсор і процесор з AI-обробкою оцінюють джерела світла для покращеного балансу білого, а режим DRO (dynamic range optimizer) розширено до Lv8, тож навіть контрово освітлені об’єкти мають бути добре експоновані.

Однією зміною, яка може сподобатися не всім, є відмова від некомпресованого RAW на користь lossless-компресованого, а також двох варіантів стисненого RAW: compressed (HQ) і compressed. Sony стверджує, що ці формати зменшують розмір файлу без втрати роздільної здатності. Серед інших нових режимів — зйомка композитного RAW, що поєднує кілька RAW-кадрів у програмі Sony Imaging Edge Desktop, а також розширене шумозаглушення та функції extended hi-res для підвищення чіткості та ефективної роздільної здатності. Нарешті, режим extended RAW processing дозволяє підвищити деталізацію, коли потрібно сильно наблизити об’єкт.

Стабілізацію зображення покращено з 8 до 8,5 ступенів з підтримуваними об’єктивами, або орієнтовно до 7 ступенів по краях кадру. Це має зменшити змазування, що критично важливо для камери з такою високою роздільною здатністю.

Завдяки стековому сенсору та зменшеному ролінг-шатеру A7R VI нарешті стала серйозним варіантом і для відео. Камера вміє записувати 8K до 30 кадрів/с (з передискретизацією з 8,2K) з кроп-фактором 1,2×, а також 4K при 60 або 120 кадрів/с із 5K-оверсемплінгом без кропу, що означає певне використання піксельного бінінгу. У режимі super 35mm з кропом 1,5× можна знімати 4K 60p з передискретизацією з 6,3K. Sony також пропонує режим «4K angle of view priority», який дозволяє зафіксувати ширший кут огляду без помітної втрати якості зображення. Водночас камера не підтримує RAW- або ProRes-запис відео, як деякі останні високороздільні моделі Panasonic і Canon.

Важливим покращенням для відео стала нова функція подвійного підсилення (dual gain), яка підвищує якість зображення за рахунок зменшення шуму в темних ділянках, хоча й коштує частини автономності. Sony також додала нову активну стабілізацію, яка, за словами компанії, забезпечує плавне відео «навіть під час ходьби». Автофокус із розпізнаванням об’єктів у відео отримав ті самі поліпшення, що й у фоторежимі. Вбудований мікрофон також модернізовано — він краще відсікає рівномірний фоновий шум, наприклад від вентилятора чи роботи зуму об’єктива.

Для камери з високою роздільною здатністю важливий якісний видошукач, і в A7R VI Sony встановила новий, з тією ж роздільною здатністю 9,44 млн точок, але з підтримкою ширококолірного охоплення DCI-P3 HDR і у три рази вищою яскравістю. Як і раніше, є задній 4-осьовий багатокутний LCD-екран, до якого додали сигнальну лампу запису (tally lamp), покращену форму руків’я та оновлене інформаційне вікно ззаду, яке тепер працює і в вертикальній орієнтації.

Камера отримала підсвічувані кнопки, які легше бачити в темряві (активуються окремою кнопкою зверху), а також новий режим “*”, що дозволяє швидко обрати один із 10 режимів зйомки з меню.

Джерело

Engadget