ИИ Google рекомендовал повысить сотрудницу, которую Брин не замечал

Post Thumbnail

Представьте себе. Искусственный интеллект анализирует рабочий чат и рекомендует повысить сотрудника, которого вы даже не замечали. Именно такой случай описал Сергей Брин, основатель Google, в интервью. Он рассказал, что внутри компании Google работает система, напоминающая Slack, но со встроенным искусственным интеллектом. Эта система способна обрабатывать весь контент чата и отвечать на сложные вопросы.

Брин экспериментировал с этой технологией, давая ей задания «Суммаризируй обсуждение» или «Назначь сотрудникам задачи». Он копировал ответы искусственного интеллекта обратно в чат, и коллеги даже не понимали, что общаются с машиной. Когда Брин спросил систему «Кого в этом чате стоит повысить?», искусственный интеллект выбрал женщину, которую сам Брин практически не замечал и которая не была особенно активна в обсуждениях.

Заинтересовавшись этим выбором, Брин поговорил с руководителем сотрудницы. Тот подтвердил и сказал «Думаю, ты прав, она действительно усердно работает и многое сделала». В итоге сотрудницу повысили. Но для таких глубоких аналитических решений системе требуется большое контекстное окно. И по слухам, внутри Google уже существует версия Gemini с практически бесконечным контекстом.

Подобная технология открывает заманчивые перспективы – например, загрузить в одно окно всю кодовую базу проекта и попросить искусственный интеллект постоянно её совершенствовать. Хотя Брин отметил, что в Google на любую необычную идею есть около 5 внутренних проектов, главный вопрос остаётся прежним «Насколько хорошо они работают?»

Почитать из последнего
Cloudflare даёт сайтам инструмент против обучения ИИ
Cloudflare решила разделить поисковых и обучающих ботов. Для владельца сайта разница принципиальна: поисковик способен привести читателя по ссылке, а обучающий бот просто забирает материал для модели, которая потом выдаёт содержание в ответе.
Рейтинг юристов по искусственному интеллекту 2026: как выбрать под AI-проект
Юрист по искусственному интеллекту — отдельная специализация, а не «IT-юрист, который слышал про нейросети». В 2026 году в России сформировались четыре типа таких практик: узкопрофильные бутики только по IT и AI, крупные фирмы по цифровому праву с AI-направлением, digital-бутики с фокусом на гранты и ЭПР, и гиперспециализированные команды по международному AI-комплаенсу. Различаются они по четырём осям: широта задач (от одного авторского спора до полного governance), международный контур, глубина работы с регуляторикой и модель работы. Ниже — что изменилось в законе в 2026 году, методология сравнения и разбор четырёх платформ: ПравоWeb, АБП, DGTLaw и AI Law.
В Siri обнаружили поддержку сторонних языковых моделей
Apple оставила в iOS 27 и macOS Golden Gate механизмы, которые позволяют подключать к Siri сторонние большие языковые модели. Датамайнер pdfu проверил их на практике и смог связать ассистента с Claude от Anthropic, а серверную модель Siri заменить на GPT-5.6 Terra от OpenAI.
Музыку российских звёзд нашли в открытых датасетах
ИИ учится на миллионах файлов, и иногда в этих массивах обнаруживается контент, который никто не разрешал использовать. Теперь в открытых датасетах для обучения нейросетей нашли тысячи фрагментов музыкального контента российских исполнителей.
Microsoft заставила ИИ просить разрешения на опасные действия
Microsoft предупреждает: Copilot Cowork может ошибиться, неверно понять инструкцию или среагировать на скрытую вредоносную команду. Ответственность за действия остаётся за пользователем, особенно при работе с деньгами и данными.