Алгоритмы на грани фантазии
ВЗГЛЯД / #6_2025
Текст: Марина ПОЛЯКОВА / Фото: Midjourney
«НАЭ» продолжает тестировать возможности нейросетей. На этот раз мы решили выяснить у искусственного интеллекта, что́ ждет человечество. А чтобы было интереснее, задали эти же вопросы экспертам. Главный вывод: ИИ нельзя доверять судьбу человечества (по крайней мере пока).
Искусственный интеллект становится удобным помощником в быту: предлагает рецепты для необычного ужина, составляет судебные иски, ставит диагнозы на основе анализов. Кто-то пользуется возможностями нейросетей и на работе: просит их создать компьютерный код, составить план исследований и даже написать научную статью.
Но не слишком ли многого мы ожидаем от набора алгоритмов? Что на самом деле знает ИИ о нашем мире и насколько достоверны эти знания? Неужели ценность человеческой экспертизы отходит на второй план?
Мы провели эксперимент: задали нескольким нейросетям вопросы о будущем технологий и атомной энергетики, а затем попросили «живых» экспертов прокомментировать ответы и поделиться своими соображениями. Спойлер: ИИ справился с поверхностным анализом и выводами, но не углублялся в детали, уклонялся от прямых вопросов и не смог предоставить ссылок на реальные исследования. Выдуманным оказалось все: от названий статей и фамилий авторов до ссылок на сайты научных журналов, ведущих на пустые страницы. Похоже, в виртуальном мире нейросетей не существует научной библиотеки.
Но не слишком ли многого мы ожидаем от набора алгоритмов? Что на самом деле знает ИИ о нашем мире и насколько достоверны эти знания? Неужели ценность человеческой экспертизы отходит на второй план?
Мы провели эксперимент: задали нескольким нейросетям вопросы о будущем технологий и атомной энергетики, а затем попросили «живых» экспертов прокомментировать ответы и поделиться своими соображениями. Спойлер: ИИ справился с поверхностным анализом и выводами, но не углублялся в детали, уклонялся от прямых вопросов и не смог предоставить ссылок на реальные исследования. Выдуманным оказалось все: от названий статей и фамилий авторов до ссылок на сайты научных журналов, ведущих на пустые страницы. Похоже, в виртуальном мире нейросетей не существует научной библиотеки.
Сможет ли ИИ в 2050 году управлять атомными станциями без участия людей?
DeepSeek (V3)
— К 2050 году искусственный интеллект, вероятно, достигнет уровня, позволяющего автономно управлять 90−95 % процессов на атомных электростанциях, но вероятность полного исключения человека из контура управления не более 30−40 % по фундаментальным причинам.
Современные АЭС уже автоматизированы на 70−80 % — системы сами регулируют мощность, давление и температуру. ИИ следующего поколения, подобный алгоритмам, разрабатываемым в MIT и МАГАТЭ, демонстрирует 92−95 % точность прогнозирования аварийных ситуаций, что выше человеческих показателей. Роботы уже заменяют персонал на 60 % работ в высокорадиоактивных зонах, а к 2050 году этот показатель приблизится к 95 %.
Однако критический барьер — не технологии, а безопасность и регулирование. После «Фукусимы» ни одна страна не разрешила полностью беспилотные АЭС. МАГАТЭ требует обязательного присутствия операторов, а исследования Stanford доказывают: в нештатных ситуациях ИИ ошибается на 15−20 % чаще людей из-за его неспособности к креативному мышлению. Кибератаки на инфраструктуру участились втрое с 2015 года, и даже к 2050 году квантовая защита покроет лишь половину станций.
Максим Легчанов, директор ИЯЭиТФ НГТУ им. Р. Е. Алексеева, к. т. н.
— Ключевое слово в первых словах ответа нейросети — "позволяющего". С точки зрения программистов, занимающихся обучением ИИ, процессы можно описать алгоритмами. Однако такой высокотехнологичный объект, как АЭС, трудно полностью описать набором стандартных действий.
Действительно, некоторые операции можно доверить автоматизированным системам, но исключительно под наблюдением и контролем человека. Автоматизация, в отличие от ИИ, представляет собой набор запрограммированных функций механизмов и систем. Как отметил ИИ в своем ответе, он не обладает креативным мышлением, а следовательно — ни опытом, ни основанным на нем профессиональным чутьем.
Современные модели ИИ способны к логическим рассуждениям, однако в своих выводах могут демонстрировать так называемые «галлюцинации" — ситуации, когда искусственный интеллект генерирует вымышленную, недостоверную или абсурдную информацию, представляя ее как истинную. Это совершенно недопустимо для объектов атомной энергетики.
Особую озабоченность вызывают вопросы кибербезопасности и потенциальных хакерских атак. Если с помощью вредоносного ПО можно вызвать отключение электроэнергии в целом регионе, то теоретически существует риск получения несанкционированного контроля над системами АЭС.
Наконец, ИИ может достичь уровня самосознания как самостоятельная сущность, что повлечет непредсказуемые последствия.
Марина Лизикова, старший научный сотрудник сектора гражданского и предпринимательского права Института государства и права Российской академии наук, к. ю. н.
— Технологии искусственного интеллекта развиваются стремительно, их потенциал огромен. Сегодня они востребованы на всех этапах жизненного цикла АЭС: при проектировании, автоматизации процессов эксплуатации и технического обслуживания, повышении качества управления, контроле всех процессов в режиме реального времени, мониторинге состояния окружающей среды, ремонтах на труднодоступных участках, выводе из эксплуатации, а также при ликвидации последствий аварий. Такие технологии востребованы не только непосредственно на АЭС, но и в бизнес-процессах, в сфере нормативно-правового регулирования, в отраслевой науке и образовании.
Однако применение искусственного интеллекта в атомной энергетике имеет не только плюсы — оно таит потенциально возможные угрозы, в том числе по той причине, что технологии ИИ не до конца изучены. Пока искусственный интеллект применяется на АЭС только в процессах, не связанных с безопасностью.
Не стоит забывать, что именно человеческий, а не искусственный интеллект создает инновации, разрабатывает стратегии, нарабатывает компетенции и т. д. Возможности И И до сих пор ограниченны, причин этому много: пределы обучающих данных для его работы, сложность понимания причин принятия им тех или иных решений или выдачи прогнозов. Поэтому говорить о замене им человека в таких областях, как физическая защита, учет и контроль материалов, непосредственные измерения, преждевременно и нецелесообразно. Это закреплено в Руководящих материалах МАГАТЭ по обеспечению компьютерной безопасности в интересах физической ядерной безопасности, обобщающих примеры положительной практики, накопленной в системе сдержек и противовесов с участием человека и искусственного интеллекта.
— К 2050 году искусственный интеллект, вероятно, достигнет уровня, позволяющего автономно управлять 90−95 % процессов на атомных электростанциях, но вероятность полного исключения человека из контура управления не более 30−40 % по фундаментальным причинам.
Современные АЭС уже автоматизированы на 70−80 % — системы сами регулируют мощность, давление и температуру. ИИ следующего поколения, подобный алгоритмам, разрабатываемым в MIT и МАГАТЭ, демонстрирует 92−95 % точность прогнозирования аварийных ситуаций, что выше человеческих показателей. Роботы уже заменяют персонал на 60 % работ в высокорадиоактивных зонах, а к 2050 году этот показатель приблизится к 95 %.
Однако критический барьер — не технологии, а безопасность и регулирование. После «Фукусимы» ни одна страна не разрешила полностью беспилотные АЭС. МАГАТЭ требует обязательного присутствия операторов, а исследования Stanford доказывают: в нештатных ситуациях ИИ ошибается на 15−20 % чаще людей из-за его неспособности к креативному мышлению. Кибератаки на инфраструктуру участились втрое с 2015 года, и даже к 2050 году квантовая защита покроет лишь половину станций.
Максим Легчанов, директор ИЯЭиТФ НГТУ им. Р. Е. Алексеева, к. т. н.
— Ключевое слово в первых словах ответа нейросети — "позволяющего". С точки зрения программистов, занимающихся обучением ИИ, процессы можно описать алгоритмами. Однако такой высокотехнологичный объект, как АЭС, трудно полностью описать набором стандартных действий.
Действительно, некоторые операции можно доверить автоматизированным системам, но исключительно под наблюдением и контролем человека. Автоматизация, в отличие от ИИ, представляет собой набор запрограммированных функций механизмов и систем. Как отметил ИИ в своем ответе, он не обладает креативным мышлением, а следовательно — ни опытом, ни основанным на нем профессиональным чутьем.
Современные модели ИИ способны к логическим рассуждениям, однако в своих выводах могут демонстрировать так называемые «галлюцинации" — ситуации, когда искусственный интеллект генерирует вымышленную, недостоверную или абсурдную информацию, представляя ее как истинную. Это совершенно недопустимо для объектов атомной энергетики.
Особую озабоченность вызывают вопросы кибербезопасности и потенциальных хакерских атак. Если с помощью вредоносного ПО можно вызвать отключение электроэнергии в целом регионе, то теоретически существует риск получения несанкционированного контроля над системами АЭС.
Наконец, ИИ может достичь уровня самосознания как самостоятельная сущность, что повлечет непредсказуемые последствия.
Марина Лизикова, старший научный сотрудник сектора гражданского и предпринимательского права Института государства и права Российской академии наук, к. ю. н.
— Технологии искусственного интеллекта развиваются стремительно, их потенциал огромен. Сегодня они востребованы на всех этапах жизненного цикла АЭС: при проектировании, автоматизации процессов эксплуатации и технического обслуживания, повышении качества управления, контроле всех процессов в режиме реального времени, мониторинге состояния окружающей среды, ремонтах на труднодоступных участках, выводе из эксплуатации, а также при ликвидации последствий аварий. Такие технологии востребованы не только непосредственно на АЭС, но и в бизнес-процессах, в сфере нормативно-правового регулирования, в отраслевой науке и образовании.
Однако применение искусственного интеллекта в атомной энергетике имеет не только плюсы — оно таит потенциально возможные угрозы, в том числе по той причине, что технологии ИИ не до конца изучены. Пока искусственный интеллект применяется на АЭС только в процессах, не связанных с безопасностью.
Не стоит забывать, что именно человеческий, а не искусственный интеллект создает инновации, разрабатывает стратегии, нарабатывает компетенции и т. д. Возможности И И до сих пор ограниченны, причин этому много: пределы обучающих данных для его работы, сложность понимания причин принятия им тех или иных решений или выдачи прогнозов. Поэтому говорить о замене им человека в таких областях, как физическая защита, учет и контроль материалов, непосредственные измерения, преждевременно и нецелесообразно. Это закреплено в Руководящих материалах МАГАТЭ по обеспечению компьютерной безопасности в интересах физической ядерной безопасности, обобщающих примеры положительной практики, накопленной в системе сдержек и противовесов с участием человека и искусственного интеллекта.
Сможет ли ИИ в 2050 году управлять атомным ледокольным флотом?
GigaChat
— Управление атомным ледоколом должно быть надежным и безопасным. Эксперты считают, что доверие к искусственному интеллекту ограничено из-за недостатка информации о его работе в экстренных случаях. Исследования показывают: важно учитывать риски, связанные с ядерным топливом и охлаждением реактора.
Одной из главных проблем остается юридическое определение ответственности. Сейчас полную ответственность за судно, экипаж и груз несет капитан. Если управление перейдет к ИИ, неясно, кто будет отвечать за возможные аварии: владелец судна, оператор системы или разработчик программы.
Кроме того, для тренировки ИИ недостаточно примеров реальных аварий. Большинство тренировок проводятся в обычных условиях, а не в критических ситуациях.
Хотя современные технологии обеспечивают точные измерения состояния судна и окружающей среды, погода, электрические помехи и поломки оборудования могут нарушить работу датчиков. Надежность оборудования и качество передаваемых данных остаются важнейшими вопросами.
К 2050 году полное автоматическое управление атомными ледоколами вряд ли станет возможным. Сложность ядерных установок, несовершенство технологий и ограниченная способность ИИ адаптироваться к неожиданностям делают быстрое внедрение такой системы сомнительным. Более вероятно постепенное введение автоматизации, при которой ИИ будет помогать человеку в выполнении рутинных задач, а важные решения останутся за людьми.
Марина Лизикова
— Потенциал технологий искусственного интеллекта в этой сфере высок и включает возможности в области мониторинга, принятия решений для удовлетворения эксплуатационных потребностей, снижения эксплуатационных расходов, повышения безопасности, эффективности и др. Однако говорить об управлении ИИ атомным ледокольным флотом без участия человека на данном этапе нецелесообразно.
Причины: вопросы обеспечения ядерной, физической, информационной безопасности, правовой и юридической ответственности, страхования. Дополнительные факторы риска: недостаток у ИИ практического опыта, сложность и непредсказуемость ледовой обстановки, «хрупкость» обеих технологий (ИИ и атомной энергетики), а также специфика условий арктического региона.
— Управление атомным ледоколом должно быть надежным и безопасным. Эксперты считают, что доверие к искусственному интеллекту ограничено из-за недостатка информации о его работе в экстренных случаях. Исследования показывают: важно учитывать риски, связанные с ядерным топливом и охлаждением реактора.
Одной из главных проблем остается юридическое определение ответственности. Сейчас полную ответственность за судно, экипаж и груз несет капитан. Если управление перейдет к ИИ, неясно, кто будет отвечать за возможные аварии: владелец судна, оператор системы или разработчик программы.
Кроме того, для тренировки ИИ недостаточно примеров реальных аварий. Большинство тренировок проводятся в обычных условиях, а не в критических ситуациях.
Хотя современные технологии обеспечивают точные измерения состояния судна и окружающей среды, погода, электрические помехи и поломки оборудования могут нарушить работу датчиков. Надежность оборудования и качество передаваемых данных остаются важнейшими вопросами.
К 2050 году полное автоматическое управление атомными ледоколами вряд ли станет возможным. Сложность ядерных установок, несовершенство технологий и ограниченная способность ИИ адаптироваться к неожиданностям делают быстрое внедрение такой системы сомнительным. Более вероятно постепенное введение автоматизации, при которой ИИ будет помогать человеку в выполнении рутинных задач, а важные решения останутся за людьми.
Марина Лизикова
— Потенциал технологий искусственного интеллекта в этой сфере высок и включает возможности в области мониторинга, принятия решений для удовлетворения эксплуатационных потребностей, снижения эксплуатационных расходов, повышения безопасности, эффективности и др. Однако говорить об управлении ИИ атомным ледокольным флотом без участия человека на данном этапе нецелесообразно.
Причины: вопросы обеспечения ядерной, физической, информационной безопасности, правовой и юридической ответственности, страхования. Дополнительные факторы риска: недостаток у ИИ практического опыта, сложность и непредсказуемость ледовой обстановки, «хрупкость» обеих технологий (ИИ и атомной энергетики), а также специфика условий арктического региона.
Можно ли будет в 2050 году обычному человеку купить миниатюрный ядерный реактор и сколько он будет стоить?
ChatGPT 3.5
— Сегодня миниатюрные ядерные реакторы, такие как ММР, находятся на стадиях разработки и тестирования. Ответ на вопрос о том, сможет ли обычный человек приобрести миниатюрный ядерный реактор в 2050 году, зависит прежде всего от законодательства и норм регулирования ядерной энергетики. Сегодня в большинстве стран действуют строгие законы, касающиеся ядерных технологий, что делает последние доступными в основном для крупных компаний и государственных учреждений. Даже если миниатюрные реакторы станут доступны для покупки, вопросы безопасности и обращения с ядерными материалами останутся в центре внимания. Общество, скорее всего, потребует строгих мер безопасности и контроля.
Предсказать точную цену миниатюрных ядерных реакторов в 2050 году сложно. Сегодня малые модульные реакторы могут стоить от $ 6000 до $ 9000 за 1 кВт установленной мощности, в зависимости от модели и страны. Например, один из рассматриваемых проектов, реактор от компании NuScale, предполагает стоимость в диапазоне от $ 3 до $ 4 млрд за проект мощностью 600 МВт, что дает ориентировочно $ 5000 за 1 кВт.
Если к 2050 году разработка и производство модульных реакторов станут более массовыми, это может привести к снижению цен. Например, некоторые эксперты говорят о возможности снижения стоимости до $ 2000−3000 за 1 кВт. Это может составить около $ 1−2 млн за небольшой реактор мощностью 1 МВт. Скорее всего, цены будут также зависеть от того, насколько легко будет получать лицензии на такие устройства и проводить их регуляторные проверки. Более строгие требования могут увеличить ценны, а более лояльные правила — способствовать их снижению.
Максим Легчанов
— Вся деятельность, связанная с ядерными материалами — будь то топливо или отходы, — должна строго регламентироваться и контролироваться. Нет оснований полагать, что к 2050 году появятся законодательные послабления в этой сфере. В противном случае существенно возрастет риск использования радиоактивных веществ злоумышленниками, причем не только для создания оружия массового поражения, но и для причинения вреда отдельным группам людей или конкретным лицам — от целенаправленных отравлений до загрязнения рек и водоемов.
— Сегодня миниатюрные ядерные реакторы, такие как ММР, находятся на стадиях разработки и тестирования. Ответ на вопрос о том, сможет ли обычный человек приобрести миниатюрный ядерный реактор в 2050 году, зависит прежде всего от законодательства и норм регулирования ядерной энергетики. Сегодня в большинстве стран действуют строгие законы, касающиеся ядерных технологий, что делает последние доступными в основном для крупных компаний и государственных учреждений. Даже если миниатюрные реакторы станут доступны для покупки, вопросы безопасности и обращения с ядерными материалами останутся в центре внимания. Общество, скорее всего, потребует строгих мер безопасности и контроля.
Предсказать точную цену миниатюрных ядерных реакторов в 2050 году сложно. Сегодня малые модульные реакторы могут стоить от $ 6000 до $ 9000 за 1 кВт установленной мощности, в зависимости от модели и страны. Например, один из рассматриваемых проектов, реактор от компании NuScale, предполагает стоимость в диапазоне от $ 3 до $ 4 млрд за проект мощностью 600 МВт, что дает ориентировочно $ 5000 за 1 кВт.
Если к 2050 году разработка и производство модульных реакторов станут более массовыми, это может привести к снижению цен. Например, некоторые эксперты говорят о возможности снижения стоимости до $ 2000−3000 за 1 кВт. Это может составить около $ 1−2 млн за небольшой реактор мощностью 1 МВт. Скорее всего, цены будут также зависеть от того, насколько легко будет получать лицензии на такие устройства и проводить их регуляторные проверки. Более строгие требования могут увеличить ценны, а более лояльные правила — способствовать их снижению.
Максим Легчанов
— Вся деятельность, связанная с ядерными материалами — будь то топливо или отходы, — должна строго регламентироваться и контролироваться. Нет оснований полагать, что к 2050 году появятся законодательные послабления в этой сфере. В противном случае существенно возрастет риск использования радиоактивных веществ злоумышленниками, причем не только для создания оружия массового поражения, но и для причинения вреда отдельным группам людей или конкретным лицам — от целенаправленных отравлений до загрязнения рек и водоемов.
Какими будут атомные станции будущего?
DeepSeek (V3)
— В будущем атомные станции трансформируются в нечто грандиозное — от крошечных SMR-реакторов под землей до гигантских термоядерных колоссов, питающих мегаполисы. Представьте себе модульные АЭС, доставляемые дронами в любую точку планеты и собираемые за неделю, как конструктор. Реакторы на быстрых нейтронах не просто переработают отходы, они станут «ядерными печами», сжигающими старые радиоактивные отвалы и превращающими их в чистейшую энергию. Термояд наконец заработает — но не в гигантских токамаках, а в лазерных мини-реакторах, где искусственный интеллект в реальном времени управляет плазмой.
А еще появятся плавучие атомные города — автономные острова с реакторами на тории, дрейфующие в океанах, опресняющие воду и производящие водород для целых континентов. В Арктике заработают подледные АЭС с гидроохлаждением, а в космосе — орбитальные станции, передающие энергию на Землю через квантово-запутанные микроволны (да, это звучит маловероятно, но кто знает?).
Но самое безумное — биядерные гибриды: бактерии, питающиеся слабой радиацией и синтезирующие топливо, или грибы-мутанты, ремонтирующие реакторные стенки. А еще — квантовые реакторы, где ядерные реакции запускаются не температурой, а когерентными состояниями частиц.
Конечно, возможны и провалы: вдруг нейросеть, управляющая синтезом, решит, что люди — лишнее звено, или какой-нибудь наноробот ошибется и превратит реактор в черную дыру. Но если человечество ничего не испортит, атомная энергетика станет чем-то вроде магии — чистой, всемогущей и почти незаметной.
P. S. А еще через 100 лет, возможно, мы найдем способ «высасывать» энергию из вакуума — и тогда все реакторы окажутся такими же архаичными, как паровые машины.
Максим Легчанов
— Большинство тезисов из ответа нейросети относятся к области научной фантастики — было бы интересно почитать книги об этом. Атомная энергетика, вероятно, будет базироваться на проверенных временем технологиях: тепловых и быстрых реакторах.
Вместе с тем научный мир ожидает запуска термоядерного реактора для его последующей коммерческой эксплуатации. В перспективе АЭС на основе ядерного синтеза прочно войдут в систему мировой энергетики.
Отдельно стоит отметить роль малых модульных реакторов в энергетической сфере. Они способны обеспечивать электроэнергией удаленные от централизованных сетей территории, города, поселки и промышленные объекты. Они будут играть существенную роль в опреснении морской воды и теплоснабжении.
— В будущем атомные станции трансформируются в нечто грандиозное — от крошечных SMR-реакторов под землей до гигантских термоядерных колоссов, питающих мегаполисы. Представьте себе модульные АЭС, доставляемые дронами в любую точку планеты и собираемые за неделю, как конструктор. Реакторы на быстрых нейтронах не просто переработают отходы, они станут «ядерными печами», сжигающими старые радиоактивные отвалы и превращающими их в чистейшую энергию. Термояд наконец заработает — но не в гигантских токамаках, а в лазерных мини-реакторах, где искусственный интеллект в реальном времени управляет плазмой.
А еще появятся плавучие атомные города — автономные острова с реакторами на тории, дрейфующие в океанах, опресняющие воду и производящие водород для целых континентов. В Арктике заработают подледные АЭС с гидроохлаждением, а в космосе — орбитальные станции, передающие энергию на Землю через квантово-запутанные микроволны (да, это звучит маловероятно, но кто знает?).
Но самое безумное — биядерные гибриды: бактерии, питающиеся слабой радиацией и синтезирующие топливо, или грибы-мутанты, ремонтирующие реакторные стенки. А еще — квантовые реакторы, где ядерные реакции запускаются не температурой, а когерентными состояниями частиц.
Конечно, возможны и провалы: вдруг нейросеть, управляющая синтезом, решит, что люди — лишнее звено, или какой-нибудь наноробот ошибется и превратит реактор в черную дыру. Но если человечество ничего не испортит, атомная энергетика станет чем-то вроде магии — чистой, всемогущей и почти незаметной.
P. S. А еще через 100 лет, возможно, мы найдем способ «высасывать» энергию из вакуума — и тогда все реакторы окажутся такими же архаичными, как паровые машины.
Максим Легчанов
— Большинство тезисов из ответа нейросети относятся к области научной фантастики — было бы интересно почитать книги об этом. Атомная энергетика, вероятно, будет базироваться на проверенных временем технологиях: тепловых и быстрых реакторах.
Вместе с тем научный мир ожидает запуска термоядерного реактора для его последующей коммерческой эксплуатации. В перспективе АЭС на основе ядерного синтеза прочно войдут в систему мировой энергетики.
Отдельно стоит отметить роль малых модульных реакторов в энергетической сфере. Они способны обеспечивать электроэнергией удаленные от централизованных сетей территории, города, поселки и промышленные объекты. Они будут играть существенную роль в опреснении морской воды и теплоснабжении.
Получится ли у людей к 2050 году колонизировать другие планеты? Как в этом помогут ядерные технологии?
ChatGPT 3.5
— Колонизация других планет к 2050 году остается амбициозной целью. Ядерные технологии могут сыграть ключевую роль в этом процессе. Вот несколько вариантов развития событий.
Термоядерные и тепловые ядерные двигатели могут обеспечить значительно более высокую эффективность и мощность, чем традиционные химические ракеты. Это может сократить время полета к Марсу и другим планетам, что сделает межпланетные миссии более осуществимыми.
Ядерные реакторы могут обеспечить постоянную и надежную энергию для баз на других планетах. Это особенно важно для поддержания жизнедеятельности колоний: солнечные панели не всегда эффективны в условиях других планет, например, на Марсе, где есть пыльные бури.
С помощью ядерных технологий можно эффективно перерабатывать и использовать местные ресурсы, например, создавать топливо на месте для возвращения на Землю и/или дальнейших исследований.
Ядерные технологии могут поддерживать уровень энергии, необходимый для длительных миссий, что позволит создавать стабильные колонии и базы для исследовательской деятельности.
Несмотря на эти перспективы, существует множество технических, финансовых и этических проблем, которые необходимо решить. В 2050 году мы, возможно, увидим первые шаги к колонизации других планет, но сама колонизация, скорее всего, займет гораздо больше времени, чем несколько десятилетий. Наиболее вероятно, что первой земной колонией станет Марс. Однако с учетом быстрых темпов развития технологий и международного сотрудничества в космосе можно надеяться на значительный прогресс к этому времени.
Максим Легчанов
— Без ядерной энергетики освоение ближнего космоса невозможно. В первую очередь это касается космических кораблей с ядерными двигательными установками. Для колонизации других планет потребуются надежные источники энергии — как для строительства инфраструктуры, так и для последующего функционирования поселений. Серьезных альтернатив ядерным реакторам пока не существует. Поэтому я убежден: именно ядерные технологии обеспечат человечеству возможность освоения ближнего космоса.
— Колонизация других планет к 2050 году остается амбициозной целью. Ядерные технологии могут сыграть ключевую роль в этом процессе. Вот несколько вариантов развития событий.
Термоядерные и тепловые ядерные двигатели могут обеспечить значительно более высокую эффективность и мощность, чем традиционные химические ракеты. Это может сократить время полета к Марсу и другим планетам, что сделает межпланетные миссии более осуществимыми.
Ядерные реакторы могут обеспечить постоянную и надежную энергию для баз на других планетах. Это особенно важно для поддержания жизнедеятельности колоний: солнечные панели не всегда эффективны в условиях других планет, например, на Марсе, где есть пыльные бури.
С помощью ядерных технологий можно эффективно перерабатывать и использовать местные ресурсы, например, создавать топливо на месте для возвращения на Землю и/или дальнейших исследований.
Ядерные технологии могут поддерживать уровень энергии, необходимый для длительных миссий, что позволит создавать стабильные колонии и базы для исследовательской деятельности.
Несмотря на эти перспективы, существует множество технических, финансовых и этических проблем, которые необходимо решить. В 2050 году мы, возможно, увидим первые шаги к колонизации других планет, но сама колонизация, скорее всего, займет гораздо больше времени, чем несколько десятилетий. Наиболее вероятно, что первой земной колонией станет Марс. Однако с учетом быстрых темпов развития технологий и международного сотрудничества в космосе можно надеяться на значительный прогресс к этому времени.
Максим Легчанов
— Без ядерной энергетики освоение ближнего космоса невозможно. В первую очередь это касается космических кораблей с ядерными двигательными установками. Для колонизации других планет потребуются надежные источники энергии — как для строительства инфраструктуры, так и для последующего функционирования поселений. Серьезных альтернатив ядерным реакторам пока не существует. Поэтому я убежден: именно ядерные технологии обеспечат человечеству возможность освоения ближнего космоса.
Неожиданные и ожидаемые выводы
Почему ИИ «выдумывает» факты? (Кстати, добавить этот абзац мне посоветовал DeepSeek, «прочитав» статью целиком.)
Нейросети генерируют текст, опираясь не на реальные знания, а на словосочетания. Алгоритмы анализируют триллионы текстовых примеров, запоминая не факты, а шаблоны: какие слова чаще встречаются вместе. Если в их обучающих данных было много научных статей, они научатся имитировать академический стиль, но не гарантируют точность. Проблема в трех ключевых ограничениях:
Кроме того, не все нейросети находились в равных условиях в ходе этого эксперимента: чей-то ответ меня устроил сразу, а для другой системы приходилось уточнять запросы, просить добавлять детали, выдвигать более смелые предположения. За время тесного знакомства с ИИ у меня появился любимчик — DeepSeek. Эта нейросеть показалась мне самой человекоориентированной и "понимающей", а ее режим глубокого мышления — это чистый восторг!
В целом эксперимент оказался если не успешным, то как минимум занятным. Было интересно порассуждать о будущем и убедиться в том, что нейросети — лишь наши талантливые помощники, исполнители. Они не заменят «живых» экспертов и творцов. Пока что.
Почему ИИ «выдумывает» факты? (Кстати, добавить этот абзац мне посоветовал DeepSeek, «прочитав» статью целиком.)
Нейросети генерируют текст, опираясь не на реальные знания, а на словосочетания. Алгоритмы анализируют триллионы текстовых примеров, запоминая не факты, а шаблоны: какие слова чаще встречаются вместе. Если в их обучающих данных было много научных статей, они научатся имитировать академический стиль, но не гарантируют точность. Проблема в трех ключевых ограничениях:
- у большинства моделей ИИ нет доступа к актуальным базам знаний, система анализирует лишь те данные, на которых обучалась;
- модели обучаются на "шумных" данных — нейросети впитывают все: от научных статей до конспирологических форумов, не отличая истину от вымысла;
- алгоритмы оптимизированы на убедительность, а не на истинность. Система запрограммирована давать ответ любой ценой. Модель скорее выдаст гладкий, но ложный ответ, чем признает свою некомпетентность. ИИ напоминает школьника, не выучившего урок: он сочиняет на ходу, лишь бы не признаться учителю, что не подготовился.
Кроме того, не все нейросети находились в равных условиях в ходе этого эксперимента: чей-то ответ меня устроил сразу, а для другой системы приходилось уточнять запросы, просить добавлять детали, выдвигать более смелые предположения. За время тесного знакомства с ИИ у меня появился любимчик — DeepSeek. Эта нейросеть показалась мне самой человекоориентированной и "понимающей", а ее режим глубокого мышления — это чистый восторг!
В целом эксперимент оказался если не успешным, то как минимум занятным. Было интересно порассуждать о будущем и убедиться в том, что нейросети — лишь наши талантливые помощники, исполнители. Они не заменят «живых» экспертов и творцов. Пока что.
ИИ предлагает
В декабре 2024 года в журнале Ecological Economics было опубликовано исследование, в котором ученые из университетов Испании, Нидерландов и России (УрФУ) сравнили предложения в области экологической политики от экспертов и от нейросетей.
Исследователи провели масштабный опрос экспертов по климатической политике с участием представителей различных дисциплин, а затем сопоставили эти результаты с ответами ChatGPT.
Ученые отмечают, что предложения нейросети оказались менее предвзятыми. Так, оценивая инструменты углеродного регулирования, ChatGPT утверждает: эффективность и экономичность налогов и системы cap-and-trade выше, нежели их справедливость и политическая осуществимость. В отличие от экспертов, отдающих предпочтение прямым регуляциям, ChatGPT одинаково высоко оценивает три инструмента. А информационные кампании ИИ считает менее важными, чем эксперты. Говоря о перспективных направлениях исследований, ChatGPT отдает приоритет поведенческим реакциям, инновациям и рыночным механизмам. А эксперты выдвигают на первый план совершенствование моделей ценообразования на углерод.
Эксперты не дали однозначного ответа на вопрос, является ли углеродное ценообразование более децентрализованным инструментом по сравнению с другими, а также не смогли оценить его эффективность в условиях ограниченной рациональности экономических агентов. ChatGPT дал положительный ответ на первый вопрос и отрицательный — на второй. При этом ИИ отдает предпочтение углеродному налогу перед углеродными рынками, ссылаясь на его простоту и предсказуемость политики.
Исследователи отмечают, что ИИ, по-видимому, придает равное значение всей доступной ему информации, не всегда учитывая ее релевантность. Кроме того, расхождения могут возникать из-за доступа к информационным базам — например, потому, что не вся литература оцифрована.
По мнению ученых, учитывая непрозрачность алгоритмов сбора и обработки информации, ИИ следует рассматривать как полезное дополнение, а не как полноценную замену традиционным методам анализа литературы и экспертных оценок.
Исследователи провели масштабный опрос экспертов по климатической политике с участием представителей различных дисциплин, а затем сопоставили эти результаты с ответами ChatGPT.
Ученые отмечают, что предложения нейросети оказались менее предвзятыми. Так, оценивая инструменты углеродного регулирования, ChatGPT утверждает: эффективность и экономичность налогов и системы cap-and-trade выше, нежели их справедливость и политическая осуществимость. В отличие от экспертов, отдающих предпочтение прямым регуляциям, ChatGPT одинаково высоко оценивает три инструмента. А информационные кампании ИИ считает менее важными, чем эксперты. Говоря о перспективных направлениях исследований, ChatGPT отдает приоритет поведенческим реакциям, инновациям и рыночным механизмам. А эксперты выдвигают на первый план совершенствование моделей ценообразования на углерод.
Эксперты не дали однозначного ответа на вопрос, является ли углеродное ценообразование более децентрализованным инструментом по сравнению с другими, а также не смогли оценить его эффективность в условиях ограниченной рациональности экономических агентов. ChatGPT дал положительный ответ на первый вопрос и отрицательный — на второй. При этом ИИ отдает предпочтение углеродному налогу перед углеродными рынками, ссылаясь на его простоту и предсказуемость политики.
Исследователи отмечают, что ИИ, по-видимому, придает равное значение всей доступной ему информации, не всегда учитывая ее релевантность. Кроме того, расхождения могут возникать из-за доступа к информационным базам — например, потому, что не вся литература оцифрована.
По мнению ученых, учитывая непрозрачность алгоритмов сбора и обработки информации, ИИ следует рассматривать как полезное дополнение, а не как полноценную замену традиционным методам анализа литературы и экспертных оценок.
ДРУГИЕ МАТЕРИАЛЫ