ИИ vs человеческий мозг — пока мы выигрываем

Ура 🎆

Минцифры представило проект концепции регулирования искусственного интеллекта в России до 2030 года

В основе — 5 ключевых принципов:
⚫️человекоориентированность;
⚫️технологический суверенитет;
⚫️уважение автономии и свободы воли человека;
⚫️запрет на причинение вреда;
⚫️недопущение «очеловечения» технологий.

Пока Министерство сформулировало именно принципы, которые должны лечь в основу последующего регулирования. Сейчас концепцию обсуждают с экспертным сообществом.

По данным Gartner, 99% разработчиков интересуются внедрением ИИ в корпоративные приложения и созданием агентных систем, но только 11% готовы включить ИИ‑агентов в реальные бизнес‑процессы. Почему так? Вроде же даже есть реальные расчеты экономии.

Пример экономии с ИИ
🔵На рынке США стоимость обработки одного обращения живым человеком в колл-центре — 2,87 доллара.
🔵Стоимость с ИИ (при обработке 40% обращений без перевода на вторую линию поддержки) — 1 доллар.

При таких условиях на оплату труда людей в год будет уходить — 40 млрд, на оплату ИИ — 35 млрд. Экономия налицо.

Главные проблемы внедрения ИИ-агентов в поддержку
И пусть аналитики Deloitte прогнозируют рост внедрения агентного ИИ к 2027 году до 70%, но их коллеги из Gartner спешат предупредить о рисках: более 40% проектов могут свернуть из-за высоких затрат, слабой отдачи и проблем с управлением рисками.

⚫️Затраты на поддержание диалогов с накоплением контекста растут квадратично, что делает масштабирование дорогостоящим.
⚫️Надёжность многошаговых процессов остаётся фундаментальным ограничением: даже при 99% надёжности каждого шага вероятность успешного прохождения 20 шагов составляет лишь около 82%.

Пример того, как ИИ-агенты накапливают ошибки
Моделями OpenAI (O3, O4‑Min) и Google Gemini 2.5 Pro поставили задачу вести бухгалтерский учёт за месяц — обрабатывать транзакции и сводить балансы.

Модели Claude 4 и Grok 4 на первых месяцах показывали высокую точность — отклонения были менее 1%. Но при обработке данных за год ошибки выросли до 15%. Модели завышали выручку от подписок на 5–30%, а к концу эксперимента начали "придумывать" ложные транзакции, пытаясь свести баланс.

Так что прежде чем ИИ-агенты реально автоматизируют человеческий труд, нужно решить нынешние технические ограничения и снизить стоимости использования LLM.

Подробнее о том, заменят ли нас всех ИИ-агенты, с точной датой прогнозами по срокам, — в прикрепленном исследовании «Росконгресса».

Артур Ишмаев, руководитель отдела исследований и разработки в области ИИ в ПИКе, показал, как генерировать визуализации зданий с помощью Krea и анимировать их в Midjourney

1. Генерируем изображение в Крею во вкладке Image. Сохраняем результат.
2. Загружаем результат во вкладке Edit, выбираем для редактирования модель Qwen Image Edit. Вносим изменения промтами. Сохраняем.
3. В Midjourney загружаем нужные картинки и пишем промт (у Артура был таймлапс).

Красота готова🟣

Пробуйте и делитесь своими вариантами в комментариях.

Vision Ai — новый ИИ-сервис для дизайнеров интерьера

🔵Сюда можно загрузить поэтажный план, выбрать планировку и получить готовый дизайн-проект с техническими характеристиками.

🔵Доступны три режима: генерация, визуализация и создание 3D-моделей. Последние можно сохранить в формате GLB и использовать для 3D-моделирования в Blender, 3ds Max и других программах.

Попробовать можно по предварительной записи здесь.

И вот я снова принесла подборку самых полезных и пересылаемых постов за последнее время. Почитайте, если пропустили.

🟢Про то, как на связке платформы n8n и ИИ автоматизировать бизнес-процессы в строительстве и архитектуре.

🟢Тут про ИИ-ассистента на GraphRAG, который понимает ЖК РФ и с помощью графов и RAG ищет ответы по нормативке.

🟢В Polycam появился ИИ-ассистент для быстрого создания 3D-моделей.

🟢Рокет Групп рассказал про цифровые инструменты анализа городских территорий.

Рекомендации от редактора:
🟢Книга Генриха Альтшуллера «Введение в ТРИЗ» учит создавать идеальные системы, где результат достигается минимальными средствами.

🟢А Дональд Норман в «Дизайне привычных вещей» объясняет, почему пользователи совершают ошибки и как этого избежать через правильный, интуитивный дизайн.

Делитесь своими новостями в боте @alliance_of_digital_leaders_bot. Про самые интересные — напишу.

Массовое внедрение гуманоидных роботов в быту ждет нас в ближайшие 20-30 лет — исследование Международной федерации робототехники (IFR)

Исследование «Humanoid Robots: Vision and Reality» (июль 2025) посвящено ключевым технологиям, областям применения (в промышленности, логистике, сервисе, здравоохранении, быту), а также прогрессу развития гуманоидов в разных странах.

Список основных производителей по регионам
🔵США: Boston Dynamics, Tesla, Agility Robotics, Apptronik, Sanctuary AI и др.
🔵Китай: UBTech Robot, Xiaomi, Deep Robotics, Booster Robotics и другие.
🔵Япония: Kawasaki, Toyota, Kawada, Fujisoft.
🔵Европа: PAL Robotics (Испания), Neura Robotics (Германия), United Robotics Group (Франция), Engineered Arts (Великобритания).

Региональные особенности внедрения
Региональные различия в развитии и внедрении
⚫️США: активные инвестиции техногигантов и оборонных структур, приоритет — логистика, здравоохранение и промышленность.
⚫️Китай: государственная стратегия на массовое производство и развитие сервисных роботов, создание собственной цепочки поставок.
⚫️Япония: главный упор на социализацию и интеграцию гуманоидов в повседневную жизнь, помощь пожилым, социальные функции, лидерство в образовательных и сервисных ролях.

Прогнозы
Исследование прогнозирует значительный рост применения гуманоидных роботов в промышленности в ближайшие 5-10 лет, а массовое бытовое внедрение — в перспективе 20-30 лет.

Подробнее — в прикрепленном файле

В штате Иллинойс приняли закон о запрете использовать ИИ в качестве психотерапевта

... не стройка, но интересно

Интересно смотреть, какие законы по ИИ принимают в стране с прецедентной правовой системой и узаконенным лоббированием корпоративных интересов.

Так вот в США, где потребители привыкли судиться с компаниями при нарушениях своих прав, и решения судов потом могут быть учтены при рассмотрении аналогичных — много странных законов. Но именно из-за прецедентной системы права мы можем скоро увидеть еще больше полезных законов про ИИ. А теперь про сам закон

Зачем им этот закон
Люди в состоянии кризиса доверяют свои проблемы ИИ и часто следуют его рекомендациям. Так, уже разбиралось дело, где подросток напал на родителей, следуя советам чат-бота. Соответственно, гражданский иск будет обращен к компании-разработчику. Бизнесу такое не очень. Поэтому:

Закон запрещает:
📎Использовать нейросеть для терапевтического взаимодействия с пациентами и при принятии клинических решений.
📎Внедрять планы лечения, предложенные ИИ, без обязательного утверждения дипломированным специалистом.
📎Оказывать услуги в сфере психологического здоровья без лицензии.
📎Рекламировать терапию с использованием ИИ без лицензии — за каждое нарушение теперь грозит $10 тыс.

Закон разрешает
⚫️Внедрять чат-боты в систему планирования визитов, обработки счетов и при записи к врачу.

Почему американская прецедентная система права хороша для эпохи ИИ? Пока законодательные органы думают о рисках ИИ и принимают один закон — суды реагируют на живой ущерб по конкретным случаям. Это помогает ускорить законодательные инициативы. И с одной стороны — защитить потребителя, но в целом — обезопасить разработчиков.

«Сколково» совместно с Институтом АIRI изучили более 150 кейсов применения ГенАИ зарубежными и российскими компаниями, а также проанализировали практики внедрения российских LLM. Основной положительный вывод — проблемы точности моделей и их стоимости постепенно решат, и в ближайшие 1-2 года ожидается переход первых успешных внедрений в практику промышленной эксплуатации. А дальше будет вот что:


Основные этапы развития:

В течение 1-2 лет
Постепенно расширят применение ИИ в промышленности — от адаптированных опенсорсных моделей к собственным корпоративным решениям, которые интегрируют с производственными системами (MES, ERP и другие).

Через 2-3 года.
Начнут создавать или создадут отраслевые специализированные модели с высокой точностью (98-99%) для глубокой интеграции с другими ИИ/ML-системами, такими как цифровые двойники, предиктивная аналитика и СППР.

На горизонте 3-5 лет
Сформируют отраслевые платформы — создадут совместные центры данных и моделей для нескольких компаний одной сферы. Каждая компания при этом будет иметь собственные прикладные решения на базе специализированных LLM/агентов с возможностью обмена и совместного использования через маркетплейсы.

Что нужно для прорыва?

⚫️Создать отраслевые платформы для регулируемого обмена анонимизированными данными и совместной разработки ИИ-решений.
⚫️Производителям оборудования поставлять анонимизированные данные или даже готовые обученные модели вместе с техникой, что ускорит внедрение ИИ.

Подробнее — в прикрепленном файле

⚡️Редакция портала Всeостройке.pф посетит «Урбан Хаб» с 3 по 6 сентября в рамках ВЭФ 2025 (Восточный экономический форум)

«Урбан Хаб» — это международная дискуссионная платформа, посвященная развитию исследований и деловой кооперации в урбанистике. Постоянные резиденты ПМЭФ и ВЭФ.

В течение четырех дней во Владивостоке представители министерств и ведомств, губернаторы, главы лидирующих компаний, общественные организации и бизнес-сообщества будут обсуждать ключевые темы:

🔶Кадровый потенциал урбанистики
🔶Город-парк: природа, наследие, архитектура
🔶Девелопмент и инфраструктура
🔶Мастер-планы Дальнего Востока
🔶Взгляд молодого поколения на развитие урбанистики в стране

Директор и учредитель портала Всеостройке.рф Светлана Опрышко 04.09 в 14:30 проведёт в роли модератора сессию «Стройка в условиях страны-континента».

📍С деловой программой «Урбан Хаба» можно ознакомиться по ссылке.

На эту поездку мы ставим для себя, как информационного партнёра, амбициозные задачи:
1. Показать вам самые интересные дискуссии;

2. Взять интервью у ТОПов отрасли и снять репортажи;

3. Обсудить будущее и инновации в сферах градостроительства и недвижимости, чтобы рассказать вам о главных инсайдах.

Пишите ваши запросы на контент👇🏻