Open source давно став фундаментом корпоративних ІТ — понад 90% компаній зі списку Fortune 500 покладаються на нього в критичних системах. Але той самий фундамент дедалі частіше стає точкою входу для атак. На цьому тлі IBM та Red Hat оголосили про Project Lightwell — п’ятирічну ініціативу вартістю 5 млрд доларів, покликану радикально підвищити безпеку відкритого ПЗ. Проєкт обговорювали в подкасті Security Intelligence від IBM Technology за участі експертів IBM та Red Hat, і з нього вимальовується одна з найамбітніших спроб системно захистити open source в епоху AI.

Від 15 тисяч до 1,5 мільйона: як Red Hat масштабує свою модель

Red Hat уже багато років будує бізнес на тому, щоб перетворювати «дикий» open source на передбачуваний, підтримуваний продукт. Компанія бере код з upstream-проєктів, пропускає його через власний процес продуктізації — з перевірками, тестуванням, виправленням вразливостей, довгостроковою підтримкою — і постачає клієнтам як стабільні бінарні пакети.

Сьогодні Red Hat таким чином «упаковує» приблизно 15 тисяч пакетів. Це ядро трьох ключових платформ: Red Hat Enterprise Linux, OpenShift та Ansible Automation Platform. Для корпоративних замовників це означає, що базова інфраструктура — операційна система, контейнерна платформа, засоби автоматизації — проходить через добре відпрацьований конвеєр безпеки.

Project Lightwell пропонує зробити з цією моделлю те, що свого часу зробили хмарні провайдери з дата-центрами: масштабувати на порядок. Мета — поширити підхід Red Hat не на десятки тисяч, а на близько 1,5 мільйона пакетів мовних бібліотек. Йдеться про екосистеми Java, Python, Node.js, Go та інших мов, де основний ризик давно перемістився з «великих» компонентів на дрібні залежності.

Це не просто збільшення обсягу роботи у сто разів. Це спроба перенести дисципліну корпоративного дистрибутива в хаотичний світ мовних репозиторіїв — Maven Central, PyPI, npm, Go modules — де бібліотеки з’являються, змінюються і зникають у темпі, до якого традиційні процеси безпеки не встигають.

Мовні бібліотеки як новий фронт: коли у банку мільйон залежностей

Якщо ще десять років тому основні ризики асоціювалися з ядром ОС, веб-серверами чи базами даних, то сьогодні найбільш вразливою ланкою часто стають саме мовні бібліотеки. Класичний приклад — log4j: невелика, але надзвичайно популярна Java-бібліотека логування, вразливість у якій перетворилася на глобальну кризу безпеки.

Для великих організацій масштаб проблеми вимірюється не десятками й не сотнями, а сотнями тисяч компонентів. За оцінками Red Hat, у деяких великих фінансових установах загальна кількість бібліотек і їхніх версій у продакшн-середовищах коливається від приблизно 600 тисяч до понад 1 мільйона. Кожна з цих залежностей потенційно може містити вразливість, бути покинутою мейнтейнерами або виявитися ланкою в ланцюгу складнішої атаки.

Традиційна відповідь індустрії — внутрішні артефакторії та сканери вразливостей. Компанії забирають пакети з публічних репозиторіїв, кладуть їх у власні репозиторії (on-prem або керовані сервіси), а потім пропускають через інструменти аналізу, які звіряють версії з базами CVE. Розробники споживають уже «перевірені» артефакти.

Проблема в тому, що цей підхід дедалі гірше працює в умовах сучасних атак. По-перше, сканери бачать лише те, що вже формалізовано як відома вразливість. По-друге, вони зазвичай оцінюють компоненти ізольовано, тоді як реальні атаки все частіше будуються на взаємодії кількох, на перший погляд, малонебезпечних дефектів.

Саме тут Project Lightwell намагається зробити крок далі: не просто фіксувати відомі CVE, а системно захищати ланцюжок постачання мовних бібліотек — від моменту, коли пакет з’являється в екосистемі, до його використання в конкретному застосунку.

AI проти AI: чому безпека open source змінюється саме зараз

Час запуску Project Lightwell не випадковий. На горизонті з’явилося нове покоління AI-моделей, здатних працювати з кодом і вразливостями на рівні, який виходить за межі людських можливостей. У подкасті як приклад наводиться модель Mythos — систему, що вміє «нанизувати» кілька низькосерйозних вразливостей у складні експлойти.

Порівняння з шахами тут виглядає показовим. Людина-початківець бачить один хід наперед, гросмейстер — 15–20. Mythos, за оцінками учасників дискусії, умовно «мислить» на 50–60 ходів уперед у термінах безпеки. Це означає, що модель може аналізувати велику кількість компонентів, конфігурацій і залежностей, шукаючи нетривіальні комбінації, які в сукупності дають змогу отримати віддалений доступ або витік даних.

Додатковий виклик у тому, що публічно доступні моделі, за оцінками експертів, відстають від таких систем, як Mythos чи умовний GPT‑5.5, приблизно на 9–12 місяців. Іншими словами, атакувальники, які мають доступ до більш просунутих інструментів, можуть експлуатувати класи вразливостей, до яких захисники масово ще не готові.

У такій ситуації спроби «закрити» кожну окрему діру в коді перетворюються на нескінченну гонку. Безпека перестає бути набором точкових патчів і дедалі більше нагадує роботу з динамічною системою, де важливо розуміти, як компоненти взаємодіють між собою. Саме це підштовхує IBM і Red Hat до створення більш централізованої, системної відповіді — і пояснює, чому Project Lightwell запускається саме зараз.

Clearinghouse довіри: що означає «центральний пункт безпеки» для open source

Ключовий елемент Project Lightwell — створення так званого trusted enterprise clearinghouse для безпеки open source. У корпоративному контексті clearinghouse — це не просто база даних, а інституція, якій делегують частину відповідальності за перевірку, стандартизацію та координацію.

У випадку Lightwell clearinghouse має виконувати кілька ролей одночасно. По-перше, бути центральною точкою, де підприємства можуть отримати перевірені, валідовані компоненти open source — не лише у вигляді «великих» пакетів Red Hat, а й мовних бібліотек, які зазвичай живуть у менш контрольованому середовищі. По-друге, виступати координатором процесів виявлення, звітування та виправлення вразливостей.

Серед заявлених завдань — спрощення всього циклу роботи з вразливостями: від первинного репорту до розгортання перевіреного патча і координації розкриття інформації upstream-проєктам. Ідея полягає в тому, щоб зменшити фрагментацію, коли кожен учасник екосистеми — від мейнтейнера бібліотеки до великого банку — діє у власному інформаційному вакуумі.

У реальному світі це може означати, що:

компанія отримує не просто сповіщення про нову CVE в певній бібліотеці, а й чіткі рекомендації щодо безпечної версії, часові рамки, матрицю впливу на суміжні компоненти;

патч, який надходить із upstream, проходить додаткову валідацію в рамках Lightwell, перш ніж потрапити в корпоративні репозиторії;

розкриття вразливостей координується так, щоб одночасно захистити користувачів і не нашкодити відкритим проєктам, які залежать від добровільної праці мейнтейнерів.

Фактично йдеться про спробу створити «службу повітряного руху» для open source-безпеки, яка допомагає уникати зіткнень у небі, де кількість «літаків» — бібліотек, версій, залежностей — давно вийшла за межі того, що людина здатна відстежити вручну.

20 тисяч інженерів з AI-підсиленням: людський фактор у масштабі

Ще одна амбітна складова Project Lightwell — команда з 20 тисяч інженерів, які працюватимуть над безпекою open source із використанням AI-інструментів. Це не просто велика цифра для пресрелізу. На тлі хронічного дефіциту фахівців з безпеки та вигорання мейнтейнерів open source такий масштаб виглядає спробою системно закрити кадровий розрив.

У світі відкритого ПЗ багато критично важливих бібліотек підтримуються одним-двома людьми у вільний від основної роботи час. Обіцянка open source — «багато очей бачать більше» — на практиці часто не справджується: очей мало, а обсяг коду й темп змін величезні. Водночас корпоративні користувачі очікують від цих компонентів надійності рівня комерційних продуктів.

Команда Lightwell має виконувати рутинну, але критично важливу роботу: рев’ю коду, тріаж вразливостей, валідацію патчів, аналіз ланцюжків залежностей. AI у цій схемі виступає не заміною, а мультиплікатором людських зусиль. Моделі можуть автоматично проганяти код через статичний і динамічний аналіз, шукати нетривіальні взаємодії між компонентами, пропонувати варіанти виправлень. Інженери, своєю чергою, беруть на себе прийняття рішень, пріоритизацію, взаємодію з upstream-спільнотами.

Учасники подкасту описують майбутнє розробки як гібридну модель: AI пише значну частину коду, людина переглядає й редагує, а над усім цим працюють агентні системи на кшталт Lightwell, які стежать за цілісністю ланцюга постачання. У такій конфігурації 20 тисяч інженерів — це не просто армія рев’юерів, а ядро нової інфраструктури безпеки, де людський досвід і машинний аналіз взаємодіють постійно, а не епізодично.

Від реагування до стійкості: чи може Lightwell змінити баланс сил

Project Lightwell з’являється на тлі кількох паралельних трендів, які роблять open source одночасно незамінним і небезпечним. З одного боку, без відкритих бібліотек сучасна розробка просто зупиниться: ніхто не писатиме з нуля логування, парсери, криптографію чи клієнти до хмарних сервісів. З іншого — саме через ці бібліотеки проходить дедалі більше атак, від supply chain-компрометацій до складних експлойтів, побудованих на ланцюжках дрібних вразливостей.

Ініціатива IBM та Red Hat намагається змістити фокус із реактивного латання дірок до побудови стійкої екосистеми. Масштабування моделі продуктізації Red Hat на мовні бібліотеки, створення централізованого clearinghouse, залучення 20 тисяч AI-посилених інженерів — усе це виглядає як спроба зробити для open source-безпеки те, що колись зробили дистрибутиви Linux для серверної інфраструктури: перетворити хаос на керований, хоч і все ще відкритий, простір.

Важливо, що за проєктом стоїть не лише технологічний, а й фінансовий сигнал. П’ять мільярдів доларів — це рівень інвестицій, який зазвичай асоціюється з хмарними дата-центрами чи великими AI-платформами. Тепер такий самий масштаб спрямовується на безпеку open source, причому саме там, де ризики найбільш розмиті й розподілені — у мовних бібліотеках, які живуть між GitHub, публічними репозиторіями та корпоративними артефакторіями.

Чи змінить це баланс сил між атакувальниками й захисниками? Відповідь залежатиме від того, наскільки глибоко Lightwell зможе інтегруватися в реальні процеси розробки, наскільки охоче підприємства делегуватимуть йому частину довіри, і чи вдасться поєднати інтереси корпоративних користувачів із культурою open source-спільнот. Але вже зараз зрозуміло, що це одна з перших спроб відповісти на виклики епохи AI не точковими патчами, а перебудовою самої інфраструктури безпеки.

Висновок: open source входить у епоху інституційної безпеки

Open source довго жив за принципом «код відкритий — отже, його хтось перевірить». У світі, де кількість бібліотек обчислюється мільйонами, а AI-моделі вміють будувати багатокрокові атаки на основі малопомітних дефектів, цього вже недостатньо. Project Lightwell демонструє, що великі гравці готові вкладати серйозні ресурси в те, щоб зробити безпеку відкритого ПЗ не побічним ефектом ентузіазму спільноти, а окремою, інституційно підтримуваною функцією.

Розширення моделі Red Hat з 15 тисяч до 1,5 мільйона пакетів, фокус на мовних бібліотеках, які лежать в основі сучасних застосунків, створення trusted clearinghouse та залучення 20 тисяч AI-посилених інженерів — усе це ознаки того, що open source входить у нову фазу. Фазу, де свобода використання й модифікації коду поєднується з очікуванням промислового рівня безпеки.

Наскільки успішним буде цей експеримент, покаже час. Але сам факт, що безпека open source стає предметом багатомільярдних інвестицій, свідчить: епоха, коли мовні бібліотеки сприймалися як «дрібниці», які можна просто додати в проєкт із публічного репозиторію, добігає кінця.

Джерело

Project Lightwell brings open source security into the AI era — IBM Technology

OpenAI представила Codex — інструмент, який позиціонується як «новий фронтир створення» програмного забезпечення. Короткий проморолик із космічною метафорою запуску ракети натякає: розробникам пропонують змінити спосіб роботи з кодом, братися за більше задач і швидше «доставляти» результат.

Космічна метафора для розробників

Відео побудоване як невелика історія нічного запуску місії. Замість того щоб іти спати, головна героїня лишається «на зміні» — і запускає власну «місію»: створення застосунку.

Фрази на кшталт «This is mission control», «You are cleared for launch», «Engines full power» і «Lift off confirmed» переносять знайому для інженерів лексику запуску продукту в образ справжнього космічного старту. Розробка тут подається як подорож «to the edge of all possibility» — до меж можливого.

Цей наратив підкреслює ключову ідею: сучасні інструменти мають не просто автоматизувати рутину, а відкривати нові масштаби й темпи роботи.

Codex як «місія управління» для коду

У ролику прозвучує фраза: «The code awaits your command» — код чекає на команду. Це стислий опис ролі Codex: система, яка реагує на запити розробника й допомагає будувати програмні рішення.

Серед заявлених можливостей у промо:

• «Take on more tasks» — брати на себе більше задач;
• «Move effortlessly across projects» — легше перемикатися між проєктами;
• «Ship faster» — швидше доставляти готовий продукт.

Окремо згадується: «Let’s build a companion app» — натяк на те, що Codex може стати партнером у створенні супровідних застосунків, додаткових інструментів чи сервісів навколо основного продукту.

Усе це подається не через технічні деталі, а через образ «mission control» — центру управління, який координує складну місію й знімає частину навантаження з людини.

Нічна зміна як символ нової продуктивності

Сюжет починається з буденної сцени: «It’s past bedtime. Off you go». Хтось іде спати, хтось лишається працювати. Далі — «Actually, it’s a good idea» і перехід до запуску послідовності: «Initiating sequence started».

Цей контраст між повсякденністю та «космічним» запуском підкреслює:

• розробка може відбуватися будь-коли, у власному темпі;
• інструменти на кшталт Codex дають змогу ефективно використовувати цей час;
• нічна робота перестає бути виснажливою рутиною й перетворюється на керовану місію.

Фінальні репліки — «We’ll be listening for signals from the other side» та «We wish you courage on your journey» — підсилюють відчуття, що розробник не працює у вакуумі: є інфраструктура, яка «слухає сигнали» й підтримує під час експериментів.

Новий фронтир створення: що обіцяє OpenAI

Слоган «Welcome to the new frontier of building» задає рамку: Codex подається як інструмент, що змінює сам підхід до створення програмних продуктів. Ключові акценти:

• Масштабування роботи. Можливість брати більше задач без пропорційного зростання навантаження.
• Гнучкість між проєктами. Легке перемикання між різними контекстами розробки.
• Прискорення релізів. Швидший шлях від ідеї до «ship faster».

OpenAI пропонує спробувати Codex безкоштовно, позиціонуючи його як доступну точку входу в цей «новий фронтир».

Джерело

Відео OpenAI «It’s time to fly | Codex»: https://www.youtube.com/watch?v=bJcA23ckzcY

У машинному навчанні легко застрягти в нескінченному потоці курсів і відеоуроків, так і не дійшовши до реальних проєктів. Канал Tech With Tim пропонує просту, але жорстку формулу, яка допомагає вирватися з цього кола й будувати навички так, як це реально цінують роботодавці.

70/30: більше практики, менше теорії

Ключовий принцип — «правило 70/30». Ідея пряма:

• 70% часу — на створення власних проєктів
• 30% часу — на теорію, курси й туторіали

Більшість початківців роблять навпаки: годинами дивляться відео, читають конспекти, проходять черговий курс, але майже не пишуть код. У результаті знання залишаються абстрактними, а впевненість — крихкою.

Натомість пропонується:

• проводити щонайменше вдвічі більше часу за реальним кодом, ніж за переглядом навчальних матеріалів;
• свідомо планувати час так, щоб теорія одразу підкріплювалася практикою;
• сприймати помилки й «поламаний» код як нормальну частину навчання, а не як ознаку того, що «ви ще не готові».

Сенс у тому, що справжні навички з’являються не від перегляду чужих рішень, а від власних спроб, помилок і налагодження.

Навчання публічно: GitHub і LinkedIn як портфоліо

Окремий акцент — на публічному навчанні. Ідея проста: не ховати свої спроби, а показувати їх світу.

Рекомендовані кроки:

• викладати свої ML-проєкти на GitHub;
• писати короткі нотатки про те, що вдалося зрозуміти, на LinkedIn.

У сфері машинного навчання рекрутери дивляться насамперед на те, що саме ви побудували: які задачі розв’язували, який код писали, як структурували проєкт. Сертифікати й бейджі відіграють другорядну роль, якщо за ними не стоїть реальна практика.

Публічний профіль із живими репозиторіями й записами про прогрес:

• демонструє, що ви вмієте доводити ідеї до робочого коду;
• показує динаміку розвитку, а не лише «фінальний результат»;
• дає рекрутерам і колегам конкретні приклади для обговорення.

Стоп «tutorial hopping»: одна структура замість хаосу

Ще одна типова пастка — «tutorial hopping», постійне перескакування з одного курсу чи відео на інше. Здається, що наступний ресурс «нарешті все пояснить нормально», але на практиці це лише розпорошує увагу.

Пропонований підхід:

• обрати один структурований ресурс (курс, книгу, плейлист);
• довести його до кінця, перш ніж переходити до наступного;
• паралельно застосовувати отримані знання у власних проєктах (ті самі 70%).

Це допомагає:

• уникнути дублювання одних і тих самих базових тем у різних форматах;
• сформувати цілісне розуміння, а не набір уривків;
• зменшити відчуття, що ви «вічно на старті».

Структурований ресурс дає кістяк, а власні проєкти — м’язи на цьому кістяку.

Як поєднати все разом

Якщо звести рекомендації до практичної схеми навчання машинному навчанню, вона виглядатиме так:

• Планувати час за правилом 70/30 на користь практики.
• Регулярно писати код, ламати його й виправляти, а не лише дивитися, як це роблять інші.
• Публікувати свої роботи на GitHub і ділитися висновками на LinkedIn.
• Не стрибати між туторіалами: обрати один курс чи плейлист і завершити його.

Це не «швидкий лайфхак», а радше зміна фокусу: від пасивного споживання контенту — до активного створення рішень, які можна показати й обговорити.

Джерело

Stop Tutorial Hopping — Do This Instead

Серія Xiaomi 17T стала показовою для всього ринку: виробник відкрито визнав, що у 2026 році смартфони продає вже не «залізо», а три речі — камера, автономність і штучний інтелект. Канал «Канал Лучкова» розібрав новинки й дає зрозуміти: T-лінійка перестала бути про «ігрову потужність» і перетворюється на інструмент для створення контенту.

Камера як головний аргумент покупки

У 17T і 17T Pro зроблено те, чого роками уникали багато брендів: обидві моделі отримали однаковий камерний блок, без «урізаної» версії для молодшої моделі.

Ключові параметри:

• основна камера 50 Мп з оптикою Leica на обох моделях
• перископічний телефотооб’єктив з 5× оптичним зумом
• AI Ultra Zoom до 120× цифрового наближення на обох моделях

Це важливий зсув: користувач більше не змушений обирати між компактністю й максимальною камерою. Менший корпус — не означає гірші фото.

Life Moment: «живе» фото замість серії кадрів

Одна з головних функцій камери — Life Moment (LLM). Смартфон записує короткий фрагмент до й після натискання на кнопку спуску, фактично створюючи міні-відео навколо кожного кадру. Потім можна спокійно обрати найвдаліший момент уже після зйомки — і це працює навіть із зум-камерою.

Це вирішує класичну проблему «моргнув/повернув голову/пройшла людина в кадрі»: замість десятка дублів користувач отримує один «живий» фрагмент і витягує з нього ідеальний стоп-кадр.

Контроль автентичності: Content Credentials

На 17T Pro з’являється ще один показовий інструмент — Content Credentials. Це метадані, які фіксують, чи змінювалося фото після зйомки. Файл фактично підписується: можна перевірити, чи є знімок оригінальним, чи його редагували.

На тлі масового використання генеративного AI для фото й відео це виглядає як спроба знайти баланс: з одного боку — потужні інструменти обробки, з іншого — можливість довести, що конкретний кадр автентичний.

За якістю фото 17T/17T Pro позиціонуються як конкуренти будь-яким сучасним флагманам, без обов’язкової переплати за «ультра»-моделі.

Акумулятор без казок про «чотири доби»

Другий стовп нової серії — автономність. Xiaomi продовжує робити ставку на кремнієво-вуглецеві акумулятори й не соромиться ставити великі ємності.

• Xiaomi 17T: 6500 мА·год, швидка зарядка 67 Вт
• Xiaomi 17T Pro: 7000 мА·год, дротова зарядка 100 Вт, бездротова 50 Вт

Офіційно заявлений час роботи — близько 1,8 доби. Без маркетингових «3–4 діб», які часто не підтверджуються в реальному житті. Враховуючи, що основний сценарій використання тут — активна зйомка фото й відео (один із найресурсомісткіших режимів), такі цифри виглядають реалістично.

Фактично користувач отримує смартфон, який витримує насичений день подорожей або зйомок без прив’язки до розетки, а ввечері швидко добирає заряд.

AI як стандарт, а не «фішка заради фішки»

Третій ключовий напрямок — штучний інтелект. Смартфони працюють на HyperOS 3 з глибокою інтеграцією сервісів Google.

Що є «з коробки»:

• Gemini вбудований у систему
• Gemini Live
• Circle to Search
• генерація зображень

Це вже де-факто стандарт для флагманських Android-пристроїв, а не унікальна «фішка».

Gemini Omni та Google AI Pro

На 17T і 17T Pro підтримується Gemini Omni — мультимодальний інструмент «текст+відео», який Google показала на I/O 2026. Він працює на сумісних Android-смартфонах, де вистачає потужності чипа, і не прив’язаний ексклюзивно до Xiaomi.

Практичний сценарій: користувач завантажує фото в застосунок Gemini, текстом описує бажаний ефект — і отримує, наприклад, динамічне відео з нерухомого кадру з горами й озером.

Очікується глибша інтеграція Gemini безпосередньо в застосунки Xiaomi, але вже зараз покупці отримують бонус — три місяці підписки Google AI Pro з розширеними можливостями й 5 ТБ хмарного сховища.

Екрани й здоров’я очей: ставка на комфорт

Четвертий елемент, на якому Xiaomi намагається відрізнятися від конкурентів, — екрани й їхня безпечність для очей.

Параметри дисплеїв:

• Xiaomi 17T: 6,59″, 120 Гц
• Xiaomi 17T Pro: 6,83″, 144 Гц
• ШІМ (PWM) на Pro-версії: 3840 Гц
• підтримка Dolby Vision і HDR10+

Висока частота ШІМ важлива для користувачів, чутливих до мерехтіння, особливо якщо вони проводять зі смартфоном більше двох годин на день. Додатково екрани пройшли низку тестів і сертифікацій, які підтверджують їхню безпечність для очей, плюс є розширені налаштування захисту зору.

Як обрати між 17T і 17T Pro

Оскільки камери в обох моделях однакові, вибір зводиться до трьох факторів:

1. Розмір дисплея
2. 17T — компактніший

3. 17T Pro — більший екран для контенту й відео

4. Акумулятор і зарядка

5. 17T: 6500 мА·год, 67 Вт

6. 17T Pro: 7000 мА·год, 100 Вт дротової + 50 Вт бездротової

7. Процесор

8. використовуються різні MediaTek (Dimensity 9000-серії: 95 і 85), але в повсякденних сценаріях — камера, месенджери, AI-функції — різниця практично не відчувається.

Для тих, хто не любить «лопати», 17T виглядає логічним вибором: менший корпус, та сама камера, трохи менший акумулятор і повільніша зарядка, але без компромісів у якості фото.

Ціни й позиціонування

У партнерів, зокрема в мережі «Алло», діють промо-пропозиції з вигодою до 3000 грн. З урахуванням знижки:

• Xiaomi 17T (256 ГБ) можна взяти приблизно за 27 500 грн
• Xiaomi 17T Pro — близько 37–38 тис. грн

На тлі актуального курсу євро це позиціонується як «адекватна» ціна для флагманського рівня камери й автономності без виходу в сегмент ультрадорогих моделей.

Від «ігрової Т-серії» до інструмента для фотографів

Ще одна важлива зміна — таймінг і філософія продукту. T-серія цього року вийшла не восени, а вже в травні, що може свідчити про зміну внутрішньої логіки лінійки. Акцент з «ігрової потужності» й максимальної продуктивності змістився до творчості: фото, відео, контент.

Під це підлаштовується й маркетинг: смартфони віддають вуличним фотографам, організовують тематичні простори на кшталт кафе у Відні, де можна роздрукувати знімки й повісити їх на стіну. Ідея проста: смартфон як основний інструмент для створення, а не лише споживання контенту.

На цьому тлі серія 17T виглядає як спроба перезапустити «легенду Xiaomi» в новій реальності — де вирішують не терафлопси в іграх, а те, як смартфон знімає, скільки живе від одного заряду й які AI-інструменти дає користувачу «з кишені».

Джерело

YouTube: Xiaomi 17T та 17T Pro – Що СТАЛО З ЛЕГЕНДОЮ ШАОМІ?

Минулого місяця Nintendo неабияк здивувала фанатів, провівши стрім, головним героєм якого став найвідоміший космічний лис компанії. Попри те, що Фокс МакКлауд — один із найбільш упізнаваних маскотів Nintendo, серія фактично перебуває на десяти-річній паузі. Окрім короткого камео в останньому фільмі про Маріо, зараз Фокс, мабуть, більше асоціюється з появами в Smash Bros. (без предметів, тільки Fox, Final Destination, хтось?).

Після короткого знайомства з ремейком Star Fox складається враження, що Nintendo одночасно віддає шану найкращій грі серії й перевіряє інтерес аудиторії до франшизи, перш ніж братися за повноцінний новий реліз.

Без сумніву, найбільше оновлення Star Fox у порівнянні з оригіналом — новий візуальний стиль. Часто, коли Nintendo чи інша велика компанія повертається до своїх класиків, кінцевий результат виглядає просто «як у наших спогадах», навіть якщо ці спогади прикрашені ностальгією. Але цього разу Nintendo зробила щось, що виглядає навіть краще, ніж у пам’яті.

Катсцени просто розкішні: їх доповнили додатковими сценами дії та більшою кількістю взаємодій між персонажами й подіями, що робить сюжет глибшим і більш розвиненим. Тим часом польоти на Arwing стали значно плавнішими й деталізованішими, ніж хтось міг уявити ще в 1997 році. Мені навіть подобається більш «обтертий» вигляд Фокса в цій грі, на відміну від надто мультяшного образу з Mario Galaxy — він нагадує стару обкладинку Super Famicom.

Ігролад теж дуже чіткий, і це одночасно плюс і мінус для загального враження. Маневрування рівнями, підстрілювання ворогів лазерами та подвійне натискання на плечові кнопки для «бочкового» маневру відчуваються максимально відгукливими. Усі старі секрети теж на місці, наприклад тунель за водоспадом у Corneria. (Вибачте за можливий спойлер, але ж на гру двадцятирічної давнини має діяти якийсь строк давності.)

Але через те, що Nintendo дуже обережно зберегла формулу оригіналу, швидко згадується: ігри кінця 90-х значно менш глибокі, ніж сучасні. Це не обов’язково погано — у прямолінійному rail-shooter на кшталт Star Fox є свій особливий драйв. Але це точно не Armored Core VI.

Окрім нової графіки, найбільше нововведення в ремейку Star Fox — підтримка «мишиного» керування за допомогою Joy-Con у Switch 2. Замість вигляду від третьої особи ця схема дає вид від першої особи з кабіни Arwing, а правий Joy-Con, покладений боком на стіл, працює як курсор. Це дає значно більшу точність прицілювання, а за бажання цією схемою можна грати й у кооперативі: одна людина керує кораблем, інша виступає за стрільця.

Утім, у цього режиму є невелика крива навчання, і коли перший ефект новизни зник, мені захотілося повернутися до класичної схеми з кнопками. Якщо тільки не грати з дитиною, якій потрібна допомога з проходженням рівнів, навряд чи я часто користувався б «мишинним» режимом.

Ще одне помітне оновлення Star Fox — розширені мультиплеєрні можливості. До класичних арен у стилі «кожен сам за себе» додався новий режим, схожий на «захоплення прапора». Мені вдалося випробувати його з трьома іншими гравцями, тоді як гру на решті кораблів добили боти, створивши формат 4v4. Очки нараховуються за збиті ворожі кораблі або за перехоплення вантажу, який супроводжують пірати, та його успішну доставку на ваш флагман.

Це виявилося досить веселим, але навряд чи новий режим стане наступною великою сценою для кіберспорту.

Для власників камери, підключеної до Switch 2, є ще одна опція: можна накладати нові 3D-моделі персонажів Star Fox на власне обличчя в Nintendo Game Chat. Можна прикидатися Фоксом, Фалько, Стар Вулфом чи будь-яким іншим ключовим героєм серії. Аватари повторюють міміку — усмішки, позіхання — і працюють навіть тоді, коли людина на іншому кінці відеодзвінка грає в іншу гру. Це може бути досить кумедно, але важко уявити, що хтось купить гру за $50 тільки заради цієї функції.

У підсумку новий Star Fox виглядає й відчувається як значно красивіша та краще анімована версія однієї з найзнаковіших ігор усіх часів. Нові мультиплеєрні режими, «мишине» керування та аватари приємні, але радше факультативні. Для старших геймерів це насамперед спосіб знову пережити гру, яка зробила Фокса МакКлауда однією з найбільших зірок Nintendo, попри доволі скромний список власних проєктів порівняно з Маріо, Кірбі та іншими.

Головне питання: чи стане цей реліз грою, яка надихне нове покоління пілотів? Попри весь свій шарм, не факт, що ремейк дасть франшизі достатній стрибок популярності, необхідний для того, щоб Nintendo дала зелене світло повноцінному продовженню — подібно до того, як улюблена горила отримала Donkey Kong: Bananza. Втім, Nintendo варта поваги вже за саму спробу, а як шана класиці цей новий погляд на Star Fox 64 відполіровано саме там, де потрібно.

Star Fox вийде 25 червня у цифровому форматі за ціною $50 або на фізичному картриджі за $60.

Джерело

Engadget

У вівторок соціальна мережа X, що належить Ілону Маску, запустила нову функцію «React with Video», яка має розширити формати коментування на платформі. Її подають як альтернативу кнопці Repost, заохочуючи користувачів не лише поширювати пости чи додавати текст через Quote Post, а й записувати відеовідповіді на дописи.

Нова можливість чітко орієнтована на креаторів, які часто вибудовують особистий бренд, коментуючи чужий контент і ділячись власними думками. X, зокрема, може стати майданчиком для новинних інфлюенсерів, які прагнуть здобути популярність завдяки своїм «гарячим» реакціям на поточні події чи політику.

Оголошуючи про запуск функції, керівник продукту X Нікіта Бір написав: «Коментарі — один з найважливіших стовпів X. І інколи найкращий спосіб поділитися своїми думками — це відео».

Функція наразі доступна на iOS, а в компанії кажуть, що «скоро» вона з’явиться й на Android та в веб-версії.

Представник X повідомив TechCrunch, що компанія вважає цю функцію новим способом для креаторів взаємодіяти з аудиторією. Автори зможуть отримувати багатший зворотний зв’язок у вигляді міміки та інтонацій, тоді як самі відеореакції допоможуть їм стати помітнішою частиною дискусії.

За останні місяці X провела низку змін, що вплинули на креаторів. У квітні компанія оголосила, що поступово згортатиме функцію Communities, аби зосередитися на прямих зв’язках між користувачами, а також спробувала змінити програму розподілу доходів із креаторами — частину цих нововведень довелося відкотити й переосмислити через негативну реакцію. Крім того, X запровадила позначки «Paid Partnership» для авторів і тестує рекламні формати, які поєднують пости з товарами.

Функція Creator Subscriptions також отримала оновлення — з’явилися ексклюзивні треди та шеровні картки для просування підписок. А в квітні X взялася за клікбейт, зменшивши виплати для акаунтів, що поширюють контент із низькою цінністю.

Джерело

TechCrunch

Meta тестує нову функцію Series для Reels, яка має спростити стеження за серіальним контентом в Instagram і Facebook, повідомила компанія виданню TechCrunch.

Обрані автори тепер зможуть створювати серіали з власних Reels — як нових, так і вже опублікованих. Кожен ролик стає епізодом великої історії з окремим хабом у профілі, що повторює досвід, який уже доступний у TikTok.

Запуск нової функції свідчить, що Meta робить ставку на довше переглядання відео, а не лише на швидкий скролінг, як це зазвичай буває з короткими роликами. Завдяки впорядкованим серіалам соцмережа розраховує частіше повертати аудиторію та формувати стійкі звички перегляду. Для авторів це більш структурований спосіб публікувати епізодичні відео — наприклад, навчальні ролики чи челенджі.

У Meta повідомили, що розглядають варіанти монетизації нової функції, але поки не розкривають деталей.

Варто зазначити, що конкурент Instagram, TikTok, ще у 2023 році запустив функцію Series, яка дозволяє авторам викладати добірки преміального контенту за paywall — доступ до них глядачі можуть купувати. Не виключено, що Meta згодом використає подібну модель і для власних серіалів.

За словами Meta, серіальний контент уже демонструє зростання, тож нова тестова функція має спростити можливість не пропустити жодної серії. Наприклад, якщо автор робить цикл «10 днів корисної випічки», він може об’єднати всі 10 відео в один серіал. Такий серіал з’явиться в новій вкладці профілю з окремою сторінкою, де користувачі зможуть знайти всі епізоди, дивитися їх по черзі та продовжувати з місця, на якому зупинилися.

Коли глядачі натраплятимуть на епізоди серіалу під час перегляду стрічки чи вкладки Reels, вони бачитимуть опцію перейти до повного серіалу та побачити інші епізоди. Користувачі також зможуть зберігати серіали, щоб подивитися їх пізніше або стежити за оновленнями.

На етапі тестування Meta працює з обраними авторами й продакшнами, які вже публікують серіальний контент в Instagram і Facebook.

Джерело

TechCrunch

TechCrunch співпрацює з VivaTech 2026, щоб підсвітити ключові дискусії, які формують майбутнє штучного інтелекту. У межах цієї колаборації TechCrunch і VivaTech також представлять нових засновників у конкурсі VivaTech Innovation of the Year. Переможець отримає шанс виступити з пітчем наживо в Парижі та забезпечить собі місце в Startup Battlefield 200 перед TechCrunch Disrupt 2026, що відбудеться в Сан-Франциско 13–15 жовтня.

Тим, хто хоче зрозуміти, як Європа підходить до перегони в галузі ШІ — і чим її стратегія відрізняється від підходу Силіконової долини, — варто звернути увагу на VivaTech 2026. Реєструйтеся, щоб долучитися до дискусій, які визначатимуть наступну фазу інновацій у сфері ШІ. Вони триватимуть протягом усього заходу 17–20 червня в Парижі.

Для тих, хто не зможе приїхати, все ще відкритий прийом заявок до Startup Battlefield з будь-якої точки світу до дедлайну 8 червня.

Як стратегія ШІ Європи відрізняється від підходу Силіконової долини

Глобальну гонку ШІ часто подають як протистояння між США та Китаєм. Але на VivaTech Європа, ймовірно, демонструватиме зовсім іншу модель.

Останніми роками Силіконова долина агресивно рухається в бік масштабу, швидкості та домінування на ринку. Європа натомість пропонує противагу: бачення штучного інтелекту, зосереджене на промисловій конкурентоспроможності та технологічному суверенітеті.

Ця різниця особливо загострилася за останній рік. Поки американські компанії в галузі ШІ продовжують перегони з випуску дедалі потужніших моделей, європейські політики роблять акцент на регулюванні, прозорості, приватності та інфраструктурній незалежності. Критики стверджують, що такий підхід стримує інновації. Прихильники відповідають, що Європа намагається лідирувати через якісне врядування.

Саме ці дебати будуть у центрі уваги на VivaTech 2026, який перетворюється на майданчик для демонстрації ширших амбіцій Європи у сфері ШІ.

Де Європа розраховує перемогти

Амбіції Європи в галузі ШІ формуються також її традиційними сильними галузями. Поки ШІ-бум у Силіконовій долині в основному обертається навколо споживчих платформ і базових моделей, багато європейських компаній концентруються на застосуванні ШІ до складних, жорстко регульованих систем, що вже вбудовані в повсякденне життя: виробництво, логістика, охорона здоров’я, кібербезпека, енергетична інфраструктура.

Ці галузі перетворюються на ключові поля битви для ШІ й вимагають не лише потужних моделей, а й операційної експертизи, рамок відповідності регуляціям, координації на рівні підприємств і довгострокової інституційної довіри.

Така динаміка може зіграти на користь Європи.

Замість прямої конкуренції із Силіконовою долиною в споживчому сегменті, Європа дедалі активніше позиціонує себе в галузі промислового ШІ — систем, які непомітно керують ланцюгами постачання, транспортними мережами, медичними операціями та критичною інфраструктурою.

У багатьох аспектах цей зсув відображає ширшу еволюцію ШІ, коли індустрія виходить за межі експериментів і переходить до реального розгортання в межах великих організацій.

Задати тон дискусії на VivaTech 2026

На VivaTech 2026 ці розмови мають стати центральними. Учасники — засновники стартапів, інвестори, керівники корпорацій і політики — зберуться в Парижі, щоб обговорити, як Європа формує своє бачення майбутнього штучного інтелекту.

Джерело

TechCrunch

Компанія Dashlane, розробник популярного менеджера паролів, повідомила, що під час кібератаки на вихідних хакери отримали доступ до щонайменше десятка зашифрованих сховищ (vaults), у яких зберігалися паролі користувачів.

На своєму сайті компанія заявила, що зловмисники змогли здійснити brute-force атаку на систему двофакторної автентифікації (2FA), завдяки чому отримали доступ приблизно до 20 облікових записів користувачів. Подолавши захист 2FA, хакери змогли завантажити копії зашифрованих сейфів деяких клієнтів, де зберігаються їхні паролі та інші чутливі облікові дані.

Dashlane на сторінці інциденту зазначила, що немає доказів компрометації її власних внутрішніх систем. Водночас компанія поки не пояснила, як саме зловмисникам вдалося обійти захист двофакторної автентифікації, щоб отримати доступ до облікових записів. 2FA — це функція безпеки, що захищає акаунти від доступу лише за вкраденим логіном і паролем, зазвичай вимагаючи додатковий код, який надсилається на телефон власника облікового запису.

«Метою атаки було brute-force зламати захист двофакторної автентифікації (2FA), щоб дозволити зловмиснику реєструвати нові пристрої в існуючих облікових записах користувачів», — заявили в Dashlane. За словами компанії, атакувальники можуть використовувати автоматизоване програмне забезпечення, щоб «швидко надсилати всі можливі числові комбінації в систему, сподіваючись вгадати точну послідовність до того, як короткочасний [2FA] код безпеки спливе».

Компанія повідомила, що «вжила заходів для зниження ризику майбутніх інцидентів», але не уточнила, про які саме кроки йдеться.

Dashlane поінформувала близько 20 клієнтів, зашифровані сейфи яких були викрадені. Поки що неясно, чи були ці конкретні користувачі обрані цілеспрямовано — наприклад, через їхню посаду, публічність або рід занять.

Представники Dashlane не відповіли на запит щодо коментаря. Компанія також не повідомила, чи знає вона, хто саме націлився на її користувачів, і чи виходили хакери на зв’язок із якимись вимогами, наприклад щодо викупу.

Викрадені сейфи зашифровані й не можуть бути прочитані без майстер-пароля користувача. Цей пароль відомий лише власнику акаунта й не завантажується на сервери Dashlane у відкритому вигляді, йдеться на сайті компанії. Водночас Dashlane попереджає, що користувачі з простими, легко вгадуваними майстер-паролями можуть бути підвищено вразливими до того, що їхній пароль підберуть і розшифрують вміст сейфа.

Утечки даних, що стосуються компаній-розробників менеджерів паролів, трапляються рідко, але можуть мати довготривалі наслідки.

У 2022 році LastPass підтвердила, що резервні копії сейфів користувачів були викрадені під час кібератаки. Хоча сейфи були захищені паролями, відомими лише клієнтам, вимоги до паролів для перших користувачів були значно слабшими, ніж у подальшому. Це дозволило хакерам застосувати brute-force і відносно легко вгадати майстер-паролі до сейфів частини користувачів. Після цього з’явилося кілька повідомлень про те, що зловмисники викрали значні обсяги криптовалюти, ймовірно, використовуючи приватні ключі з викрадених сейфів LastPass, майстер-паролі до яких було зламано після інциденту.

Джерело

TechCrunch

Board, трирічний нью-йоркський стартап, який створює так звані «together tech» рішення — технології, що мають збирати людей фізично в одній кімнаті, — закрив раунд Series A обсягом $20 млн на чолі з фондом Union Square Ventures.

Генеральний партнер Union Square Ventures Майкл Міньяно, для якого це перша інвестиція у фонді, увійде до ради директорів компанії. У раунді також взяли участь відомі бізнес-ангели, серед яких співзасновник Twitter Біз Стоун, письменник і інвестор Тім Ферріс та співзасновник Behance Скотт Белскі.

Раунд відбувся приблизно через вісім місяців після того, як засновниця Board Бринн Патнем — раніше вона продала свій фітнес-стартап Mirror компанії Lululemon за $500 млн — вперше публічно представила Board на конференції TechCrunch Disrupt у жовтні минулого року.

Пристрій Board — це 24-дюймовий сенсорний екран у рамці з дерева, який завдяки власній технології розпізнає фізичні ігрові фігури й поєднує тактильність настільних ігор з інтерактивністю відеоігор.

За даними компанії, від моменту запуску продукт демонструє сильну динаміку: Board уже встановлено в десятках тисяч домівок, шкіл, лікарень та ресторанів у всіх 50 штатах США. 85% користувачів проводять за грою щонайменше 30 сесій на місяць.

Паралельно з оголошенням раунду фінансування Board представила Board Studio — платформу для створення ігор на базі ШІ, запуск якої заплановано на кінець цього року. З її допомогою будь-хто зможе створювати оригінальні ігри за допомогою природномовних підказок — від ідеї до робочого прототипу менш ніж за годину, стверджує компанія.

Раніше Board залучила $15 млн інвестицій під проводом венчурного фонду Lerer Hippeau, який свого часу також очолив посівний раунд у $3 млн для Mirror. Ця ставка добре окупилася, коли Патнем продала Mirror компанії Lululemon у 2020 році.

Патнем сприймає Board як природне продовження досвіду, здобутого під час створення Mirror. «Mirror був дуже про мене, — розповідала вона TechCrunch. — Це було про моє відображення, мою продуктивність, про те, як зробити себе кращою. На наступному етапі моє життя стало набагато більше про сім’ю, друзів і стосунки».

Результатом став продукт, побудований навколо простої, але дедалі популярнішої ідеї: найкраще застосування технологій може полягати в тому, щоб спонукати людей відкласти смартфони й подивитися одне одному в очі.

Новий раунд інвестицій відбувається на тлі відновлення інтересу до споживчих технологій, які тривалий час не були в пріоритеті в інвесторів. На зміну тенденції значною мірою впливає розвиток ШІ та нові можливості, які він відкриває.

Джерело

TechCrunch

OpenAI серйозніше береться за корпоративних користувачів. У вівторок лабораторія ШІ представила новий набір можливостей для Codex, покликаний розширити застосування цього агентного інструмента на робочому місці.

Разом із новими інструментами компанія опублікувала внутрішній звіт про те, як Codex використовується у сфері «розумової праці», і з’ясувала, що його застосування виходить далеко за межі суто розробки програмного забезпечення.

“Codex зараз має понад 5 мільйонів щотижневих активних користувачів, що більш ніж у 6 разів більше, ніж на момент запуску настільного застосунку в лютому”, — йдеться в дописі блогу, який супроводжує звіт. “Хоча розробники залишаються найбільшою групою користувачів, працівники знань (knowledge workers) уже становлять близько 20% користувачів і зростають більш ніж утричі швидше”.

Щоб краще залучити цю аудиторію, OpenAI випустила набір із шести плагінів, орієнтованих на конкретні ролі: аналітика даних, креативне виробництво, продажі, продуктовий дизайн, інвестиції в акції та інвестиційний банкінг. Доступні всередині застосунку Codex, кожен із нових інструментів об’єднує інтеграції, інструкції та контекст, щоб дозволити Codex наближено виконувати роботу за певною спеціальністю.

Як і будь-який інструмент ШІ, ці плагіни ставатимуть ефективнішими завдяки налаштуванню користувачами, але вони мають бути корисними «з коробки».

Нові інструменти з’являються після подібного ривка в напрямку агентних плагінів з боку Anthropic, яка запустила свою програму корпоративних агентів у лютому. (Більш вузький набір фінансово орієнтованих агентів вийшов у травні.) Через традиційну орієнтацію на масового споживача OpenAI повільніше працювала з корпоративним сегментом і додала підтримку плагінів у Codex лише в березні.

Разом із плагінами OpenAI представила нову функцію Sites, яка дозволяє Codex віддавати результат своєї роботи у вигляді хостингового інтерактивного вебсайту, а не лише локального файлу. У межах цієї системи OpenAI співпрацює з Wix, Base44, Replit, Lovable, Figma та Emergent — хоча компанія планує розвивати ширшу екосистему партнерів для підтримки цієї послуги.

Нова функція Annotations також дозволить користувачам позначати конкретні частини документа або файлу в Codex, що забезпечить точніші команди та роботу з контекстом.

Нові корпоративні можливості з’являються лише через три тижні після того, як OpenAI запустила нове спільне підприємство для роботи з корпоративними клієнтами під назвою OpenAI Deployment Company. Підприємство залучило понад 4 мільярди доларів фінансування від глобальних інвестиційних компаній і має на меті глибше інтегрувати інструменти OpenAI у бізнес-процеси по всьому світу.

“ШІ стає здатним виконувати дедалі більш значущу роботу всередині організацій”, — заявила директорка з доходів OpenAI Деніз Дрессер у коментарі з нагоди запуску. “Тепер завдання полягає в тому, щоб допомогти компаніям інтегрувати ці системи в інфраструктуру та робочі процеси, на яких тримається їхній бізнес”.

Джерело

TechCrunch

Президент Дональд Трамп у вівторок підписав виконавчий указ, спрямований на те, щоб уряд отримав можливість перевіряти потужні моделі штучного інтелекту до їхнього виходу на ринок.

Указ закликає окремі компанії в сфері ШІ добровільно подавати свої нові моделі на тестування або оцінку урядом за 30 днів до того, як випустити ці продукти для широкої публіки. У попередньому проєкті документа пропонувалося добровільне подання за 90 днів до релізу, однак представники індустрії ШІ наполягали на скороченні цього терміну до приблизно двох тижнів.

Трамп мав підписати більш вимогливу версію указу наприкінці травня, але відклав це після спротиву з боку індустрії, зокрема венчурного інвестора і колишнього «шефа з питань ШІ» Білого дому Девіда Сакса. Тоді президент заявляв, що не хоче вживати жодних заходів, які могли б завадити американським компаніям з ШІ лідирувати в конкуренції з Китаєм.

«Жодне положення цього розділу не слід тлумачити як дозвіл на створення обов’язкової урядової системи ліцензування, попереднього схвалення або дозволів для розробки, публікації, випуску чи поширення нових моделей ШІ, включно з фронтирними моделями», — йдеться в тексті указу, оприлюдненого у вівторок.

Спочатку Трамп планував підписати указ у присутності низки топ-CEO Кремнієвої долини, але в підсумку підписав актуальну версію приватно.

Окрім добровільного перегляду моделей ШІ урядовими структурами, указ зобов’язує Міністерство юстиції США розглядати злочини на кшталт хакерських атак за допомогою ШІ та несанкціонованого доступу як один із пріоритетних напрямів правозастосування.

Джерело

TechCrunch

У вівторок президент Дональд Трамп підписав указ, який передбачає створення рамкової системи для оцінки моделей штучного інтелекту федеральним урядом. Документ доручає Офісу національного кібердиректора, що консультує президента з питань кібербезпеки, розробити процес, який дозволив би США ділитися інформацією про вразливості ПЗ, виявлені системами ШІ на кшталт Claude Mythos, з операторами критичної інфраструктури — включно з банками, місцевими комунальними службами та лікарнями — ще до того, як ці моделі стануть загальнодоступними.

Спочатку очікувалося, що Трамп оголосить про указ 21 травня, але, за даними Axios, Білий дім відклав церемонію підписання після тиску з боку представників техіндустрії. Згодом президент сказав журналістам, що йому «не подобалися певні аспекти» початкової версії документа. Як повідомляє Politico, Трамп взяв участь у невеликій нараді високого рівня в Білому домі, де він та його радники погодили новий, урізаний варіант указу.

Новий документ, підписаний під час закритої церемонії, просить деякі компанії, що працюють з ШІ, на добровільній основі ділитися своїми найпотужнішими моделями для урядового перегляду за 30 днів до їхнього публічного запуску. Раніший проєкт передбачав, що уряд матиме до 90 днів на оцінку моделі, і частина представників індустрії, за повідомленнями, домагалася скорочення цього періоду до 14 днів.

Напередодні оголошення Engadget поспілкувався з представниками Центру демократії та технологій (Center for Democracy and Technology). «Ідея тестування, особливо для провайдерів критичної інфраструктури, щоб виявляти вразливості та усувати їх до того, як такі можливості стануть широко доступними, має великий сенс», — сказав Самір Джейн, віцепрезидент організації з питань політики. Хоча на той момент він ще не бачив фінальний текст указу, Джейн назвав документ «непрозорим», зазначивши, що він не дає громадськості чіткого розуміння того, як саме відбуватиметься оцінка моделей.

«Ми не хочемо ситуації, коли будь-яка адміністрація може на власний розсуд вирішувати, чи, коли та як випускати моделі, особливо якщо вона може використовувати безпеку як привід, щоб заблокувати чи послабити модель з політичних або ідеологічних міркувань, не пов’язаних із безпекою, — сказав він. — Непрозора процедура створює таку можливість».

Те, що Трамп, попри свої попередні вагання, все ж вирішив у певній формі врегулювати індустрію ШІ, є відхиленням від його попереднього курсу. У минулорічному AI Action Plan Білий дім окреслив бачення політики, яка передбачала мінімум обмежень для OpenAI та інших компаній. Наскільки президент і намагався регулювати цю сферу, він робив це переважно з ідеологічних міркувань, видавши, зокрема, указ, який забороняє федеральному уряду закуповувати «woke» системи ШІ, що «маніпулюють відповідями на користь ідеологічних догм на кшталт DEI».

Трамп також намагався не допустити ухвалення власних обмежень щодо ШІ на рівні окремих штатів, таких як Колорадо та Нью-Йорк, аж до створення в Міністерстві юстиції спеціальної судової групи з питань ШІ для оскарження «надмірних», з точки зору президента, законів штатів.

«У тій мірі, в якій узагалі було якесь регулювання, воно здебільшого переслідувало ідеологічні цілі. Цілком справедливо сказати, що адміністрація Трампа була досить ліберальною щодо ризиків та потенційної шкоди, пов’язаних із ШІ, — зазначив Джейн. — У цьому сенсі новий указ означає зміну підходу: адміністрація усвідомила, що ШІ несе реальні загрози безпеці, і уряд має діяти, щоб пом’якшити ці ризики або впоратися з ними».

Джерело

Engadget