пятница, 11 сентября 2026 г.

Проект "Библиотека-Neiro" проходит апробацию в 25 библиотеках России

 Платформа объединяет решения для каталогизации, интеллектуального поиска информации, комплектования фондов и обслуживания читателей, рассказала ректор Арктического государственного университета искусств, культуры и креативных индустрий Саргылана Игнатьева.

Проект "Библиотека-Neiro" с применением искусственного интеллекта (ИИ), который разработан в Якутии, проходит апробацию в 25 библиотеках России. Об этом сообщила ТАСС ректор Арктического государственного университета искусств, культуры и креативных индустрий (АГУИККИ, Якутия) Саргылана Игнатьева в преддверии Восточного экономического форума (ВЭФ).

31 июля председатель правительства Михаил Мишустин был в Якутске в рамках рабочей поездки по регионам Дальнего Востока и Сибири. В ходе посещения премьер-министром креативного кластера "Квартала труда" вуз рассказал о своей работе, в том числе о проекте "Библиотека-Neiro".

"Безусловно, внимание председателя правительства [Михаила Мишустина] к проекту стало для нас очень серьезным сигналом. Но еще важнее то, что проект к этому моменту уже вышел за рамки региональной инициативы. С 2026 года федеральная платформа искусственного интеллекта для библиотек России проходит апробацию в 25 центральных библиотеках субъектов РФ. Платформа объединяет решения для каталогизации, интеллектуального поиска информации, комплектования фондов и обслуживания читателей", - сказала Игнатьева.

Она уточнила, что Якутия выступает разработчиком и оператором этой цифровой платформы совместно с Национальной библиотекой Якутии и Сбером.

"Нам важно, чтобы проект доказал свою практическую эффективность. Если искусственный интеллект действительно помогает библиотекарю экономить время на рутинных операциях, а читателю - быстрее находить нужную информацию и знания, то такую технологию, естественно, следует масштабировать, - считает ректор. - Потенциал здесь очень большой. Поэтому я бы говорила не столько о конкретной цифре библиотек, сколько о возможности дальнейшего расширения платформы после завершения этапа апробации и оценки результатов".

Она подчеркнула, что искусственный интеллект не должен вытеснять библиотекаря. Напротив, он должен освободить от механической работы и дать больше времени для общения с читателями, формирования читательской культуры, научной и просветительской работы.

Иван Каргапольцев 

https://tass.ru/

Проект «Детская книжная карта» запустят в пилотном режиме в 2027 году

 Проект «Детская книжная карта» начнёт действовать через год, сообщает РИА «Новости». По словам советника Президента РФ Елены Ямпольской, которая возглавляет Наблюдательный совет фонда «Русский мир», по предложению Правительства РФ для начала программе предстоит апробация в пилотном режиме. Она охватит десять регионов, список которых сейчас уточняется.

Советник главы государства назвала детское чтение важным условием для воспитания хорошего человека и хорошего гражданина своей Родины.

Как сообщал «Русский мир», Владимир Путин предложил запустить программу «Детская книжная карта». Она может открыть детям дверь в мир большой литературы, уверена Елена Ямпольская. Советник президента назвала запуск социальной программы событием, благодаря которому традиция семейного чтения может вернуться в каждый дом. Речь об этом шла на заседании Совета по реализации госполитики в сфере поддержки русского языка и языков народов РФ, состоявшемся 5 июня 2025 года.

Карта будет предназначаться для детей в возрасте от 3 до 6 лет. Также будут принимать во внимание, получает ли семья детское пособие. Оно назначается адресно, если средний доход на каждого члена семьи в месяц не больше прожиточного минимума в соответствующем регионе, уточнила советник главы государства.

После апробации власти примут решение, сохранить эти условия или внести изменения. Поэтому и необходимо тестирование. Елена Ямпольская выразила надежду, что во всех регионах проект книжной карты начнёт действовать с 2030 года.

По её словам, средства с карты можно будет тратить на отечественную детскую литературу, их дополнят проверенные временем произведения зарубежных авторов. Главное требование — книги должны иметь высокую художественную и воспитательную ценность.

https://russkiymir.ru/

Что показали результаты PISA-2025

 Результаты PISA-2025 показывают падение уровня знаний школьников во всем мире. В исследовании участвовали более 760 тысяч 15-летних подростков из 91 страны. Во всем мире бьют тревогу: дети хуже читают, отвечают наугад, не справляются с математическими задачами. Главный редактор «Правмира» Анна Данилова анализирует результаты и говорит о тенденциях в образовании, которые мы наблюдаем и в России.

Школьники на уроке

Результаты PISA-2025 показывают падение уровня знаний школьников во всем мире. В исследовании участвовали более 760 тысяч 15-летних подростков из 91 страны. Во всем мире бьют тревогу: дети хуже читают, отвечают наугад, не справляются с математическими задачами. Главный редактор «Правмира» Анна Данилова анализирует результаты и говорит о тенденциях в образовании, которые мы наблюдаем и в России.

Почему PISA — это важно

PISA — это международное исследование того, как 15-летние школьники используют свои знания на практике. Оно проверяет не собственно знание школьной программы, но способность разобраться в незнакомой ситуации: понять информацию, выбрать подходящий способ решения, сопоставить доказательства, объяснить выводы.

В исследовании 2025 года участвовали более 760 тысяч школьников, представляющих примерно 33 миллиона 15-летних учащихся из 91 страны — это действительно масштабное исследование, и к его результатам внимательно прислушиваются во всем мире.

Что особенно важно понимать каждому родителю и педагогу сегодня: все годы замеров в области качества образования мы видели небольшой, но рост от поколения к поколению. Каждое следующее поколение чуть лучше читало, чуть лучше считало, и в целом дети больше знали. Исследования в последние годы показывают падение уровня знаний — впервые в истории. 

Почти каждый пятый школьник не достигает базового уровня сразу по трем направлениям: чтению, математике и естественным наукам.

Сначала это списывали на ковид и надеялись, что печальные результаты 2022 года улучшатся, когда дети вернутся к системному обучению в школах. Однако PISA-2025 фиксирует дальнейшее снижение результатов по чтению и математике. Причем результаты у детей из обеспеченных семей хуже, что тоже нетипично. 

Итак, что показало исследование и почему это нужно знать сегодня всем родителям и сотрудникам системы образования.

Главные цифры

За три года показатели чтения снизились на 14 баллов, математики — на 9, — это значимое снижение, не статистическая погрешность.

На более длинном отрезке проблема выглядит еще серьезнее, за 2015–2025 годы в отчете отмечено снижение по странам ОЭСР примерно на 7 баллов в естественных науках, на 22 — в математике и на 28 — в чтении. 20 баллов соответствуют среднему объему обучения за год у 15-летних подростков. То есть за 10 лет потерян результат за 1–1,5 класса. 

Важно, что чтение начало снижаться задолго до пандемии, после пика примерно в 2012 году. В естественных науках также наблюдалось постепенное ухудшение. В математике особенно резкое падение пришлось на период после 2018 года. Пандемия вошла в уже существовавшую историю и, вероятно, усилила часть неблагоприятных процессов.

На первом месте — Китай

Первое место по естественным наукам и математике занимает объединенная выборка Пекина, Шанхая, Цзянсу и Чжэцзяна, обозначенная как B-S-J-Z (China): 597 и 612 баллов соответственно. По чтению лидирует Сингапур — 535 баллов; у четырех китайских территорий — 527. 

Среди стран, входящих в первую десятку по всем трем направлениям, — также Эстония, Япония, Республика Корея, Макао, Китайский Тайбэй и Великобритания. Но и лидеры теряют баллы: Сингапур остается впереди, но относительно 2022 года потерял 8 баллов по чтению и 12 по математике. В Японии чтение снизилось на 13 баллов. В Корее — на 15.

Эстония сохраняет очень сильный результат: 527 баллов в естественных науках и 508 в математике. Доля учащихся ниже базового уровня сразу по трем предметам составляет 7,4%. Но и здесь чтение снизилось на 12 баллов. 

Финляндия по естественным наукам остается заметно выше среднего ОЭСР — 504 балла, но за три года она потеряла 16 баллов в чтении и 15 в математике. 

Великобритания сохранила и улучшила показатели: 511 баллов по естественным наукам, прибавка 12 баллов к 2022 году, стабильное чтение и практически неизменная математика. На фоне массового ухудшения — это уже колоссальный результат.

Игровое обучение не работает?

Особенно резкое ухудшение чтения обнаружено в Латвии: минус 45 баллов за три года. Значительные потери видны также в Дании, Словении, Швеции, Норвегии, Испании. 

Норвегия уже в прошлом году забила тревогу, увидев, как сильно упал уровень чтения у школьников: такой провал связали с массовой цифровизацией школы, все развернутые программы «каждому школьнику — айпад» начали активно сворачивать и популяризировать чтение, книги, библиотеки.

Мы видим, что воспеваемая система мягкого, игрового, компьютеризированного обучения с большой долей развлекательного компонента не оправдывает себя. 

Страны, которые преподносятся как эталон мягкого и эффективного образования, показывают сильную потерю баллов.

Страны, которые улучшили результаты

Турция прибавила 18 баллов в естественных науках, 16 в чтении и 8 в математике. Доля слабых учеников в естественных науках уменьшилась примерно на 5,2 процентного пункта, а доля сильных увеличилась на 3,4 пункта. В комментариях к результатам родители из Турции пишут, что действительно в последние годы школа стала очень внимательно относиться к чтению и дети стали читать значительно больше. 

В ОАЭ прирост составил 26 баллов в естественных науках, 15 в чтении и 21 в математике. В Грузии — 38, 10 и 26; в Камбодже — 35, 18 и 29; в Иордании — 32, 20 и 26. Филиппины также улучшили результаты во всех трех областях. В Черногории особенно выросли естественные науки: плюс 32 балла. Словакия и Коста-Рика показали значимые улучшения в естественных науках.

Однако большой прирост еще не означает, что достигнут высокий уровень: в Камбодже 61,7% участников все еще находятся ниже базового уровня сразу в трех предметах, на Филиппинах — 64,3%. Положительная динамика означает движение вперед от трудной исходной ситуации, но мы, очевидно, далеки от решения проблемы. 

Кризис чтения: дети отвечают, не разобравшись

Самый тревожный показатель в чтении: доля «торопливых читателей» — учеников, быстро, но неточно отвечавших в задании на беглость чтения, — выросла с 6,6% до 11,4%. Доля точных и достаточно беглых читателей сократилась примерно на 7 процентных пунктов. 

Дети стали читать хуже: они чаще действуют быстро и ошибаются, просматривают текст, выхватывают самое заметное, сканируют (как привыкли просматривать информацию с экрана) и идут дальше. 

Они могут дойти до вопроса, увидеть знакомые слова, выбрать правдоподобный ответ и не проверить, соответствует ли он тексту.

Отдельно увеличилась доля быстрых неправильных ответов в основном читательском тесте — приблизительно до 9%.  

Результаты ухудшаются уже в начале теста, но в финальных частях — сильнее. 

В тот период, когда так важно критическое мышление и анализ текста, а написанное мелкими буквами нельзя пропускать, когда нейросети выдают идеально написанные тексты с непроверенными фактами, резко снижается способность осмыслить и внимательно разобрать текст.

Социальное неравенство: разрыв сократился

Социально-экономический статус в PISA включает сведения об образовании и профессиональном положении родителей и домашних ресурсах. «Благополучные» и «неблагополучные» группы в большинстве случаев — верхняя и нижняя четверти этого индекса внутри страны.

Между 2022 и 2025 годами средний разрыв сократился преимущественно за счет ухудшения результатов более благополучных детей. В чтении нижняя социальная четверть потеряла около 4 баллов, верхняя — около 20. В естественных науках результат нижней группы статистически не изменился, верхней снизился на 8 баллов. В математике снижение верхней группы составило 14 баллов, тогда как изменение нижней не было статистически значимым.

Есть разные гипотезы о причинах произошедшего, но на поверхности (и о ней чаще всего говорят эксперты) — дети из семей с возможностью получить хорошее образование имеют и больший доступ к экранам, гаджетам, соответственно, больше времени проводят в сети и более зависимы от экранов.

Смартфоны и экраны

По самоотчетам школьников, в среднем по ОЭСР цифровые устройства занимают около 6 часов буднего дня и 5 часов выходного. В школе на учебное использование приходится примерно 1,7 часа в день, на досуговое — 1,1 часа. 

Около 28% школьников сообщают, что на большинстве или каждом уроке естественных наук их одноклассники отвлекаются на цифровые устройства. В четырех китайских территориях, Японии и Корее таких ответов менее 10%. В социально менее благополучных школах средняя доля составляет 31%, в более благополучных — 26%.

Школьные запреты телефонов и четкие правила использования устройств приводят к тому, что дети отвлекаются меньше.

Но это не стопроцентная закономерность: часто жесткие запреты в школах связаны именно с тем, что ученики уже слишком много времени проводят в телефоне.

Искусственный интеллект: новая угроза

Примерно каждый пятый школьник сообщает о почти ежедневном использовании ИИ для школьной работы. 

Если ученик использует ИИ для выполнения конкретной работы — например, просит нейросеть сделать краткий пересказ текста или написать черновик сочинения, — то такие ученики в среднем показывают более низкие результаты по естественным наукам, чем те, кто вообще не пользуется ИИ. Но если ученик говорит, что использует ИИ более широко — как помощника в учебе, чтобы разобраться в теме, получить объяснения, — то разницы в результатах между пользователями ИИ и непользователями практически нет.

четверг, 27 августа 2026 г.

Инвестиции в ИИ вообще не окупаются. Разрыв с доходами достиг $1,5 трлн

 Разрыв между вложениями в искусственный интеллект и доходами от него достиг $1,5 трлн, сообщает The Wall Street Journal. Три года назад эта цифра составляла $200 млрд. Даже рекордные продажи оборудования для ИИ не решают проблему окупаемости.

Компании инвестируют в развитие искусственного интеллекта значительно больше средств, чем получают от него доходов. Разрыв между вложениями и прибылью в 2026 году достиг $1,5 трлн, пишет The Wall Street Journal.

Три года назад венчурный капиталист из Sequoia Capital Дэвид Кан впервые обратил внимание на эту проблему. Он попытался оценить необходимый объём выручки для оправдания масштаба инвестиций и сформулировал концепцию «вопроса на $200 млрд для ИИ». Именно такой была первоначальная оценка разрыва в 2023 году.

Школы объединят ИИ и кибербезопасность в новом курсе

 Учителя считают ключевыми навыки проверки информации и работы с промптами.

Со второй четверти 2026/27 учебного года во всех российских школах планируется запустить внеурочный курс «Искусственный интеллект и информационная безопасность». О подготовке программы сообщил министр просвещения Сергей Кравцов.

Отдельные элементы работы с ИИ появятся в школьном обучении раньше. С 1 сентября 2026 года профиль «Искусственный интеллект» станет частью углубленного курса информатики, пишет «Российская газета».

ИИ против ИИ

 Ещё недавно злоумышленникам приходилось выбирать между масштабом и качеством атаки. Сегодня генеративные модели искусственного интеллекта (ИИ) постепенно стирают эту границу, позволяя автоматизировать многие этапы подготовки: от анализа открытых данных до адаптации сценариев под конкретную цель. В результате меняются не столько сами атаки, сколько скорость их подготовки, масштабирования и развития.

Именно поэтому искусственный интеллект становится инструментом обеих сторон. Пока атакующие используют его для ускорения своих действий, защитники внедряют те же технологии для анализа поведения, поиска аномалий и сокращения времени реакции. Главным фактором этого противостояния становится уже не сама технология, а скорость её применения.

ИИ меняет не атаки, а их экономику

Когда речь заходит об искусственном интеллекте в кибербезопасности, нередко создаётся впечатление, что он породил принципиально новые угрозы. На практике это не так: подстановка учётных данных (credential stuffing), фишинг, эксплуатация уязвимостей, атаки на API и злоупотребление бизнес-логикой существовали задолго до появления генеративных моделей.

Главное изменение заключается в другом: искусственный интеллект существенно снизил стоимость подготовки атак и сделал их более вариативными. Если раньше персонализация требовала значительных временных затрат, то теперь генеративные модели способны быстро анализировать открытые данные, учитывать особенности конкретной организации и адаптировать уже существующие сценарии под новую цель.

Особенно это заметно на примере фишинга и веб-атак. Массовые кампании становятся более убедительными, а сценарии — ​более гибкими. То, что ещё недавно требовало ручной подготовки, теперь во многом автоматизировано. В результате злоумышленникам больше не приходится выбирать между масштабом и качеством атаки — ​массовость и персонализация постепенно перестают быть взаимоисключающими.

Для специалистов по информационной безопасности это означает принципиально новую ситуацию. Защите всё чаще приходится противостоять не единичным хорошо подготовленным атакам или большому количеству однотипных попыток, а массовым кампаниям, которые непрерывно меняют свои сценарии. И именно здесь становится понятно, что проблема уже не в количестве средств защиты. Проблема в том, что они начинают отставать по скорости.

Почему сигнатур уже недостаточно

Большинство современных средств защиты создавались в условиях, когда атаки развивались значительно медленнее. Логика оставалась простой: обнаружить новый сценарий, проанализировать его, сформировать правило и подготовиться к следующей попытке. Такой подход по-прежнему остаётся эффективным для известных угроз, однако генеративные модели существенно сократили жизненный цикл атак. Если раньше между разведкой, подготовкой и изменением сценария могли проходить дни или недели, то теперь этот цикл нередко занимает считанные часы. Из-за этого защита всё чаще начинает реагировать не на текущую, а на предыдущую версию атаки. Пока специалисты анализируют одну волну, злоумышленники уже тестируют следующую.

На практике мы уже сталкиваемся с подобными сценариями. Во время анализа одной из атак на API фиксировались тысячи запросов, которые невозможно было объединить сигнатурными методами: различались параметры, структура и последовательность обращений. Однако анализ на уровне бизнес-логики показал, что все они являлись частью одного сценария и были направлены на перебор идентификаторов объектов. Менялась форма атаки, но не её цель.

Именно поэтому современные системы защиты всё чаще анализируют не отдельные запросы, а поведение в целом. Один запрос может выглядеть совершенно легитимным, однако последовательность действий, нетипичная навигация или повторяющиеся обращения к однотипным объектам позволяют выявить автоматизированную активность там, где сигнатурный анализ оказывается бессилен.

Это не означает, что сигнатурный подход утратил свою актуальность. Он по-прежнему остаётся важным инструментом обнаружения известных угроз. Однако его уже недостаточно. Современная защита должна не только распознавать уже известные сценарии, но и выявлять новые практически в момент их появления. Сделать это исключительно силами человека становится всё сложнее.

Гейтс опубликовал эссе об опасностях ИИ для человечества

 Основатель корпорации Microsoft Билл Гейтс 26 августа опубликовал эссе под названием «Турбулентная эра искусственного интеллекта уже настала». Это его первый развернутый текст об ИИ за три года.

Публикация была срежиссирована как единоразовая кампания: в тот же день вышли интервью сразу нескольким изданиям. Гейтс бьет тревогу по поводу неконтролируемого развития ИИ. Для решения этой проблемы он предлагает создать в Америке специальный орган, координирующий политику в области поверх всех остальных ведомств.

На наднациональном уровне, по его мнению, тоже нужна специальная структура, в том числе с участием Китая. Гейтс также подчеркнул необходимость заранее продумать меры, которые помогут предотвратить замену людей ИИ, поскольку современная власть не готова к «бурным временам». Среди возможных решений он назвал закрепление за людьми выполнения определенных задач. Прислушаются ли к его советам и предостережениям? Гейтс пересматривает важный тезис, который сам годами повторял: ни одна прежняя технология не приводила к сокращению занятости. Прежние технологические революции вытесняли физический труд, но повышали спрос на человеческое мышление. Теперь ИИ замещает само мышление, причем одновременно во всех отраслях, относительно дешево и с частотой ошибок ниже человеческой. По мнению Гейтса, для широкого круга белых воротничков, включая практически все стартовые позиции, ИИ уже дешевле при условии правильного внедрения. Другое точное наблюдение связано с государством. Гейтс имеет в виду американское и утверждает, что оно перестало быть покупателем, движущим технологический прогресс, и не финансирует основные исследования в области ИИ. В отличие от прежней эпохи, когда оно закупало, скажем, самолеты и ракеты. Он называет это провалом экспертизы внутри правящей бюрократии. Третий вывод связан с налогами. Фонд оплаты труда сокращается, а вот капзатраты растут. К примеру, Oracle за прошлый год сократил около 21 тысячи человек — примерно 13% штата, нарастив капзатраты с 21,2 млрд до 55,7 млрд долларов ради внедрения ИИ. То есть происходит конвертация фонда оплаты труда в дата-центры, и налоговая система США это поощряет.