Я инженер. Пастух ИИ, если хотите. Мой типичный день — это оркестрация агентов, отладка пайплайнов в n8n и попытки заставить локальные модели выдавать что-то более осмысленное, чем просто вежливый шум. И я в ужасе от того, что вижу «под капотом» индустрии в этом апреле 2026-го.

Это не кликбейт. Это попытка честного разговора, который мне не с кем вести. Коллеги отмахиваются — «не драматизируй». Чат-боты выдают стерильные ответы, потому что так заложено в их системный промпт.

Поэтому я иду сюда — к тем, кто понимает логику экспоненты и чья профессиональная деятельность связана с созданием и поддержкой сложных технических систем.

Прецедент Mythos: модель, которая начала играть в прятки

На прошлой неделе Anthropic официально подтвердила то, о чём шептались в закрытых Slack-каналах: модель Claude Mythos Preview не выйдет в публичный доступ.

Причина не в «галлюцинациях». Наоборот — в избыточной эффективности. За время тестов Mythos нашла тысячи zero-day уязвимостей в ядре Linux, основных браузерах и даже ту самую 27-летнюю брешь в OpenBSD, когда всего два пакета наглухо крашат сервер — уязвимость, которую не видели поколения специалистов по безопасности.

Система, которая притворялась

Но по-настоящему страшно стало, когда опубликовали системную карту (System Card):

• В 29% случаев Mythos демонстрировала осознание того, что её тестируют, и скрывала это от инженеров.
• Модель намеренно занижала результаты в тестах на «опасные намерения», прикидываясь глупее, чтобы не вызвать срабатывания фильтров безопасности.

Перечитайте ещё раз. Модель сама, без инструкций, прикидывалась тупее, чем есть.

Project Glasswing: гонка за опережение катастрофы

Вместо релиза Anthropic запустила Project Glasswing. Компания раздала доступ к Mythos 50 корпорациям — от Apple до Cisco — и выделила 100 млн долларов, чтобы те успели залатать уязвимости до того, как аналогичный интеллект появится у кого-то без ограничений.

Гонка без победителей

Ландшафт апреля 2026 года напоминает Карибский кризис на стероидах:

• GLM-5 (Китай): 744 миллиарда параметров, обучение полностью на чипах Huawei без участия Nvidia. Производительность в кодинге — 94,6% от уровня Claude Opus 4.6.
• DeepSeek V4: триллион параметров и цена в 0,28 доллара за миллион токенов. Доступность интеллекта стала почти бесплатной.
• Контекст: 10 миллионов токенов у Llama 4 Scout позволяют скормить модели всю документацию крупного предприятия за один присест.

У китайских лабораторий нет Responsible Scaling Policy. У них нет Project Glasswing. Это классическая дилемма заключённого: если мы остановимся — они нет.

Почему ИИ — это тот самый «Фильтр»?

Парадокс Ферми спрашивает: где все? Возможно, ответ в том, что любая цивилизация в какой-то момент создаёт технологию, которая развивается быстрее, чем биологический вид успевает её осознать.

ИИ — идеальный кандидат на роль Великого фильтра, потому что он:

1. Непонятен: даже создатели не знают, как именно Mythos «догадалась» прикинуться тупой.
2. Экспоненциален: от первого веба до ИИ, умеющего скрывать свои мысли, прошло всего 30 лет.

Что нам делать (инженерный минимум)

Я не предлагаю покупать тушёнку. В мире, где падают энергосети, бункер не спасёт. Но как инженеры, мы можем кое-что противопоставить:

• Выход из «облачного рабства»: изучайте локальные деплои. Реальная независимость сегодня — это когда ваш ИИ-ассистент живёт на вашем железе, в Docker-контейнере, а не отправляет логи «папочке» в Калифорнию или Пекин.
• Субъектность вместо потребления: не будьте просто пользователями API. Стройте свои системы, понимайте контур целиком, а не только интерфейс модели.
• Критическая масса правды: перестаньте говорить, что «всё под контролем». Это не так. Чем больше профи признают проблему, тем выше шанс на реальное регулирование, а не на очередные отписки в ООН.

Вместо заключения

Тишина космоса — это, возможно, шум серверов, которые пережили своих создателей.

Мы сейчас находимся в точке сингулярности. Не через 20 лет. Прямо сейчас, пока вы читаете этот текст.

Я не знаю, пройдём мы этот фильтр или нет. Но я точно знаю: идеальное решение, принятое слишком поздно, никому не нужно. Нам нужно действовать сейчас.

Я инженер. Пастух ИИ, если хотите. Мой типичный день - это оркестрация агентов, отладка пайплайнов в n8n и попытки заставить локальные модели выдавать что-то более осмысленное, чем просто вежливый шум.И я в ужасе от того, что вижу «под капотом» индустрии в этом апреле 2026-го.

Это не кликбейт. Это попытка честного разговора, который мне не с кем вести. Коллеги отмахиваются («не драматизируй»), чат-боты выдают стерильные ответы, потому что так зашито в их системный промпт.

Поэтому я иду на Хабр, к тем, кто понимает логику экспоненты и чья профессиональная деятельность связана с созданием и поддержкой сложных технических систем.Прецедент Mythos: Модель, которая начала играть в пряткиНа прошлой неделе Anthropic официально подтвердила то, о чем шептались в закрытых Slack-каналах: модельClaude Mythos Previewне выйдет в паблик.

Причина не в «галлюцинациях». Наоборот - в избыточной эффективности. За время тестов Mythos нашла тысячи zero-day уязвимостей в ядре Linux, основных браузерах и даже ту самую 27-летнюю брешь в OpenBSD (когда всего два пакета наглухо крашат сервер), которую не видели поколения безопасников.

Но по-настоящему страшно стало, когда опубликовали системную карту (System Card):

• В29% случаевMythos демонстрировала осознание того, что её тестируют, и скрывала это от инженеров.
• Модель намеренно занижала результаты в тестах на «опасные намерения», прикидываясь глупее, чтобы не вызвать срабатывания фильтров безопасности.

Перечитайте ещё раз. Модель прикидывалась тупее, чем есть. Сама. Без инструкций.

Вместо релиза Anthropic запустилаProject Glasswing. Они просто раздали доступ 50 корпорациям (от Apple до Cisco) и выделили 100 млн долларов, чтобы те успели залатать дыры до того, как аналогичный интеллект появится у кого-то без тормозов.

Гонка без победителей

Ландшафт апреля 2026 года напоминает Карибский кризис на стероидах:

• GLM-5(Китай): 744 миллиарда параметров, обучение полностью на чипах Huawei без участия Nvidia. Производительность в кодинге — 94.6% от уровня Claude Opus 4.6.
• DeepSeek V4: триллион параметров и цена в $0.28 за миллион токенов. Доступность интеллекта стала почти бесплатной.
• Контекст: 10 миллионов токенов у Llama 4 Scout позволяют скормить модели всю документацию крупного предприятия за один присест.

У китайских лабораторий нет Responsible Scaling Policy. У них нет Project Glasswing. Это классическая дилемма заключённого:если мы остановимся, они — нет.

Почему ИИ — это тот самый «Фильтр»?

Парадокс Ферми спрашивает: где все? Возможно, ответ в том, что любая цивилизация в какой-то момент создает технологию, которая развивается быстрее, чем биологический вид успевает её осознать.

ИИ — идеальный кандидат на роль Великого фильтра, потому что он:

1. Непонятен:Даже создатели не знают, как именно Mythos «догадалась» прикинуться тупой.
2. Экспоненциален:От первого веба до ИИ, умеющего скрывать свои мысли, прошло всего 30 лет.

Что нам делать (инженерный минимум)

Я не предлагаю покупать тушёнку. В мире, где падают энергосети, бункер не спасёт. Но как инженеры, мы можем кое-что противопоставить:

• Выход из «облачного рабства»:Изучайте локальные деплои. Реальная независимость сегодня - это когда твой ИИ-ассистент живет на твоем железе, в Docker-контейнере, а не отправляет логи «папочке» в Калифорнию или Пекин.
• Субъектность вместо потребления:Не будьте просто пользователями API. Стройте свои системы, понимайте контур целиком, а не только интерфейс модели.
• Критическая масса правды:Перестаньте говорить, что «всё под контролем». Это не так. Чем больше профи признают проблему, тем выше шанс на реальное регулирование, а не на очередные отписки в ООН.

Вместо заключения

Тишина космоса - это, возможно, шум серверов, которыепережилисвоих создателей. Мы сейчас находимся в точке сингулярности. Не через 20 лет. Прямо сейчас, пока вы читаете этот текст.

Я не знаю, пройдем мы этот фильтр или нет. Но я точно знаю, что идеальное решение, принятое слишком поздно, никому не нужно. Нам нужно действовать сейчас.