Дайджест за неделю

👾 Зависимость от ИИ ослабляет критическое мышление студентов

Чрезмерное использование искусственного интеллекта в процессе обучения может негативно сказаться на академической успеваемости студентов и привести к заметному снижению результатов экзаменов. К такому выводу пришли исследователи, проанализировав влияние ИИ-инструментов на образовательный процесс. По данным исследования, злоупотребление генеративными нейросетями способно снизить итоговые оценки учащихся примерно на 20%, если технологии начинают подменять самостоятельную работу, а не дополняют её.

Авторы исследования отмечают, что постоянная зависимость от подобных сервисов приводит к ослаблению навыков критического мышления, анализа информации и запоминания. Учащиеся всё чаще используют ИИ для составления конспектов, написания эссе и выполнения других учебных заданий, что сокращает время на обучение, но одновременно уменьшает глубину усвоения знаний.

Исследователи предупреждают, что при регулярной замене собственных усилий ответами нейросетей снижается способность концентрироваться, анализировать информацию и формулировать собственные выводы. В результате это может отражаться на итоговых экзаменах, где использование подобных инструментов ограничено или невозможно.

👾 Хакеры превратили ошибки ИИ в новый инструмент для обмана

Исследователи по кибербезопасности обнаружили новый тип угрозы, связанный с особенностью работы больших языковых моделей: злоумышленники начали использовать «галлюцинации» искусственного интеллекта для создания вредоносных доменов.

Современные языковые модели иногда создают правдоподобные, но несуществующие ссылки на сайты, API-адреса или страницы компаний. Мошенники регистрируют такие интернет-адреса, а а затем используют их для фишинга, распространения вредоносного ПО и атак на цепочки поставок.

Специалисты Unit 42 компании Palo Alto Networks изучили поведение двух крупных языковых моделей, проанализировав запросы, связанные с 913 международными брендами из различных отраслей. В ходе исследования было выполнено более 685 тыс. запросов, которые привели к генерации около 2,1 млн уникальных URL-адресов. Из них более 13 тыс. ссылок были классифицированы как потенциально вредоносные, а около 250 тыс. несуществующих доменов были признаны потенциальными целями для регистрации злоумышленниками.

Новая схема особенно опасна для разработчиков программного обеспечения и корпоративных пользователей. Например, ИИ-помощник для программирования может предложить разработчику несуществующий адрес библиотеки, API или сервиса. Если специалист добавит такой ресурс в рабочий процесс, приложение или внутренняя система могут начать обращаться к серверу, который полностью контролируется злоумышленниками.

👾 Доля работ с использованием нейросетей среди студентов выросла до 36%

Система проверки академических работ «Антиплагиат» зафиксировала рост использования искусственного интеллекта студентами при подготовке учебных текстов. Во втором квартале 2026 года признаки генерации с помощью нейросетей были обнаружены примерно в каждой третьей работе, проверенной сервисом. Всего за период с апреля по июнь система проанализировала 2,73 млн студенческих работ, из которых почти 984 тыс. содержали признаки использования ИИ. Годом ранее такие признаки выявлялись в 575,9 тыс. работ, что составляло около 22% от общего числа проверок.

При этом увеличился и объём предположительно сгенерированного текста внутри документов: если год назад он составлял в среднем около 5,4%, то сейчас показатель вырос до 8%.

Наиболее часто признаки использования нейросетей обнаруживаются в работах по направлениям, связанным с искусствоведением, средствами массовой информации, компьютерными и информационными науками. Эксперты отмечают, что студенты всё активнее используют генеративные модели для подготовки черновиков, поиска информации, структурирования материалов и написания отдельных фрагментов текстов. При этом само использование ИИ не всегда означает полную замену самостоятельной работы: во многих случаях нейросети применяются как вспомогательный инструмент.

👾 Китайские учёные ускорили работу нейросетей в 149 раз без новых мощных чипов

Исследователи из Пекинского университета разработали экспериментальную вычислительную систему, которая позволила значительно ускорить работу нейросетей без увеличения вычислительной мощности используемых чипов. В ходе испытаний новая архитектура показала скорость обработки задач почти в 149 раз выше, чем у традиционного графического процессора, несмотря на то, что её номинальная производительность была существенно ниже. Разработка демонстрирует, что дальнейшее развитие искусственного интеллекта может зависеть не только от создания более мощных процессоров, но и от оптимизации архитектуры вычислений.

Основой системы стали программируемые логические интегральные схемы FPGA, объединённые с помощью кремниевых фотонных передатчиков и оптического коммутатора. В экспериментальной установке использовались пять FPGA-чипов, каждый из которых отвечал за обработку отдельного слоя пятислойной свёрточной нейронной сети. Передача данных между вычислительными блоками осуществлялась через оптические каналы с высокой пропускной способностью, что позволило значительно сократить задержки при обмене информацией.

Главным преимуществом новой архитектуры стала возможность отказаться от одного из ключевых ограничений современных ИИ-систем. В традиционных вычислительных системах значительная часть времени уходит не на сами математические операции, а на перемещение промежуточных данных между процессором и памятью. Китайские исследователи предложили конвейерный подход, при котором каждый вычислительный блок непрерывно обрабатывает свою часть задачи и сразу передаёт результат следующему элементу системы.

Подобный подход может помочь решить одну из главных проблем современной индустрии искусственного интеллекта –постоянно растущую потребность в вычислительных мощностях и энергии. Если технологии оптимизации получат дальнейшее развитие, компаниям может потребоваться меньше оборудования для запуска ИИ-моделей, а дата-центры смогут снизить затраты на электроэнергию и инфраструктуру.

👾 Meta* обвинили в использовании ИИ при выборе сотрудников для увольнения

Компания Meta* столкнулась с судебным иском от сотрудников, которые утверждают, что искусственный интеллект использовался при отборе работников для масштабного сокращения штата и мог привести к дискриминации сотрудников, находившихся в медицинском, семейном или родительском отпуске. Группа из 26 бывших и действующих работников подала иск в федеральный суд Калифорнии, заявив, что внутренние системы с применением ИИ могли повлиять на формирование списка увольняемых и привести к занижению оценок сотрудников, чья активность была ниже из-за законных отсутствий.

Поводом для разбирательства стали массовые сокращения в Meta*, в рамках которых компания планировала уменьшить штат примерно на 8 тысяч человек, что составляет около 10% сотрудников. Истцы утверждают, что при подготовке решений об увольнениях использовались автоматизированные инструменты оценки эффективности, анализировавшие различные показатели, включая рабочую активность, использование внутренних сервисов на базе ИИ, данные о производительности и другие метрики.

В иске утверждается, что подобный подход мог фактически создавать преимущество для сотрудников с непрерывной историей работы и снижать шансы тех, кто использовал законное право на отпуск или временное отсутствие. Истцы требуют проверить используемые компанией инструменты, оценить возможные нарушения и компенсировать причинённый ущерб.

Представители Meta* отвергли обвинения и заявили, что решения о сокращениях принимались руководителями компании, а не искусственным интеллектом. В компании подчеркнули, что автоматизированные инструменты могли использоваться только для анализа данных и поддержки управленческих решений, но окончательное решение по каждому сотруднику принимали люди.

*Признана экстремистской организацией, деятельность запрещена на территории РФ