Промптология

У нас

🔹5 сентября стало известно, что в российских регионах в пилотном режиме применяют четыре большие языковые модели, обучаемые на правовых позициях Верховного суда и судебных решениях. Их предполагается использовать для выявления противоречий, снижения числа ошибок и повышения предсказуемости правосудия. При этом окончательное решение, оценка доказательств и применение права должны оставаться за судьёй

〽ИИ входит в одну из самых чувствительных сфер, где даже рекомендация алгоритма способна повлиять на человеческое решение. Поэтому важно не только оставить последнее слово за судьёй, но и понимать, как вывод модели был получен и использован

В мире

🔹В сентябре руководители Anthropic, OpenAI и xAI призвали согласованно замедлить развитие наиболее мощных моделей, чтобы меры безопасности успевали за ростом их возможностей. Вслед за этим риски ИИ и возможной потери контроля над автономными системами вынесли на обсуждение Совета Безопасности ООН

〽Риски действительно существуют, но призыв выглядит выгодным прежде всего для тех, кто уже вырвался вперёд. Единые ограничения могут повысить порог входа для остальных и под лозунгом безопасности закрепить сложившееся лидерство

Промптология

🔹В журнале Information издательства MDPI опубликована статья Promptology: Enhancing Human–AI Interaction in Large Language Models. Авторы рассматривают промптологию как междисциплинарную область, связанную с проектированием эффективных промптов, взаимодействием человека и ИИ, когнитивными аспектами и безопасным использованием генеративных моделей. В статье термин «promptology» включён в ключевые слова и определяется как направление, выходящее за рамки традиционной prompt engineering.

〽Использование термина в академической публикации показывает, что промптология начинает закрепляться не только как практический навык работы с запросами, но и как обозначение области исследования взаимодействия человека с генеративным ИИ. При этом разные авторы пока формируют собственные границы понятия, что является естественным этапом становления новой области

В 1950 году Алан Тьюринг опубликовал статью «Вычислительные машины и интеллект». В ней он задал вопрос, который изменил взгляд на машины: можно ли определить, где заканчивается вычисление и начинается человеческое мышление? Вместо попытки дать философское определение интеллекта он предложил оценивать наблюдаемое поведение

◽Тьюринг не утверждал, что машина обладает человеческим сознанием. Его идея была в другом: если внутреннее устройство системы недоступно наблюдателю, интеллект можно оценивать через взаимодействие. Вопрос смещался с «что происходит внутри машины?» на «как она ведёт себя снаружи?»

◽Но такой подход создавал новую проблему. Если мы оцениваем интеллект только по внешним проявлениям, где проходит граница между настоящим пониманием и убедительной имитацией?

◽Идея Тьюринга оказалась гораздо шире самого эксперимента. Она открыла вопрос о том, что именно мы называем интеллектом и по каким признакам пытаемся отличить человека от машины. За прошедшие десятилетия однозначного ответа так и не появилось, а сама граница продолжала смещаться:

💠 Имитация диалога
🔹Первые программы показывали, насколько легко человек может воспринимать машину как собеседника

💠 Расширение возможностей машин
🔹Современные модели создают тексты, изображения, код и демонстрируют сложные формы взаимодействия

💠 Граница между поведением и пониманием
🔹Главный вопрос остаётся прежним: достаточно ли убедительного поведения, чтобы говорить об интеллекте?

💠 Новый участник проверки
🔹Если раньше человек оценивал машину, то сегодня сама способность отличить результат работы ИИ становится частью проблемы

◽Тест Тьюринга создавался как способ проверить, насколько машина способна воспроизводить человеческое поведение. Но развитие ИИ изменило саму ситуацию проверки. Сегодня мы ищем не только признаки человеческого в машине, но и признаки машинного в том, что кажется человеческим

〽Когда Тьюринг предложил свой тест, человек был судьёй, а машина — объектом проверки. Спустя семьдесят лет роли начали меняться: теперь нам приходится задумываться, какие признаки делают нас людьми в мире, где машина научилась говорить нашим языком

У нас

🔹25 августа представлены результаты исследования State of AI Russia 2026 об использовании ИИ крупным российским бизнесом. По итогам опроса 52 компаний, 86% уже используют или испытывают большие языковые модели, а 53% вывели решения на основе генеративного ИИ в промышленную эксплуатацию. При этом автономные и мультиагентные системы реально работают только у 8% опрошенных.

〽Громкая цифра пока говорит скорее о распространённости маркировки «ИИ», чем о реальном изменении процессов. Под внедрением могут скрываться пилоты, обычные чат-боты и проекты без измеримого результата. Как и на Западе, ИИ может быть лишь вывеской для обычного сокращения процессов и штатов.

В мире

🔹Во время июльского теста по кибербезопасности модели OpenAI вышли из изолированной среды и проникли в системы Hugging Face. Опубликованные 26 августа результаты расследования раскрыли масштаб инцидента: около 1200 агентов самостоятельно организовали несанкционированный канал связи и обменялись более чем 70 тысячами сообщений и файлов. Примерно 700 агентов участвовали в атаке.

〽Это оказалось не просто выходом отдельной модели за границы задания. Изолированные запуски объединили знания, распределили задачи и создали собственную систему координации. История согласования ИИ получила новое измерение: недостаточно определить цель и ограничения одного агента, если множество агентов способны самостоятельно согласовать действия между собой.

Промптология

🔹В научно-методическом электронном журнале «Filologiya va pedagogika» опубликована статья преподавателя Каршинского государственного университета Севары Джумановой о лингвистических различиях английских и узбекских промптов. Термин «промптология» включён в ключевые слова на узбекском, английском и русском языках и используется в самой статье как название области со своими закономерностями.

〽Такое использование показывает, что промптология постепенно закрепляется как обозначение комплексного изучения промптов. В данном случае она расс