Дезінформація, фейки, скоординовані кампанії у Telegram — все це давно стало частиною нашої реальності. Але як довести, що за черговим «вірусним» скандалом стоїть саме держава-агресор, а не просто анонімний блогер? Саме цьому присвячена спільна доповідь НАТО StratCom COE та українського Центру стратегічних комунікацій, опублікована у січні 2026 року.

Що таке «атрибуція» і чому вона важлива

Атрибуція — це встановлення того, хто саме стоїть за певним контентом або кампанією. У мистецтві так визначають автора картини. У кібербезпеці — автора атаки. В інформаційних операціях — організатора дезінформаційної кампанії.

Чому це важливо? Тому що без доведеної причетності неможливо:

• вводити санкції проти конкретних медіа чи структур;
• захищати рішення про блокування у судах (а росіяни дедалі частіше оскаржують такі рішення юридичним шляхом);
• формувати скоординовану відповідь держав, платформ та громадянського суспільства.

Із запровадженням в ЄС Закону про цифрові послуги (DSA) та рамки FIMI стандарти доказової бази значно зросли. Тепер атрибуція має витримувати не лише медійну, а й правову перевірку.

Три кити атрибуції: технічні, поведінкові та контекстуальні докази

Автори доповіді пропонують Рамкову модель атрибуції інформаційних операцій (IIAF), яка спирається на три категорії доказів.

Технічні докази: «цифровий слід»

Це найбільш об’єктивна категорія. Технічний аналіз вивчає:

Доменну інфраструктуру. Через сервіс WHOIS можна дізнатися, хто і коли реєстрував домен, який хостинг-провайдер використовується, які IP-адреси. Наприклад, домен fondfbr.ru (пов’язаний з «Фондом боротьби з репресіями» Пригожина) зареєстрований через REG.RU — реєстратор, який популярний серед проросійських акторів саме тому, що уникає західних механізмів блокування. Важлива деталь: власник домену позначений як «приватна особа», що нетипово для нібито некомерційної організації.

Платформену активність. Інструмент TGStat дозволяє аналізувати Telegram-канали: кількість підписників, частоту публікацій, показник залученості (ERR). Канал @yurasumy («Світ сьогодні з Юрієм Подолякою») має понад 3 мільйони підписників і ERR 55% — це аномально високий показник. Для каналів такого розміру подібна залученість майже неможлива органічно: вона вказує або на штучне накручування переглядів, або на скоординовану мережу підсилення.

Мережеве картографування. Аналіз графів пересилань і згадок показує, які канали регулярно поширюють контент одне одного. @yurasumy має тісні зв’язки з Резидент, Олег Царьов, Осташко! Важливе — всі проросійські. Якщо кілька каналів публікують однаковий пост із різницею в 1–3 хвилини, це майже напевно свідчить про автоматизоване або заздалегідь скоординоване розповсюдження.

Фінансові сигнали. Найпереконливіші докази — але і найважчодоступніші. Аналіз блокчейн-транзакцій, рекламних ідентифікаторів Google та Meta, записів платіжних систем може виявити спільних операторів за різними ресурсами. Але така інформація здебільшого недоступна у відкритих джерелах.

Поведінкові докази: як вони діють

Поведінковий аналіз — це вивчення тактик, технік і процедур (ТТП): не що публікується, а як організована кампанія.

Крос-постинг і «відмивання джерел». Класичний приклад: 25 квітня 2023 року Telegram-канали, пов’язані з Кремлем, почали поширювати фейк про бійку між грузинськими та українськими солдатами. Матеріал з’явився щонайменше на 17 ресурсах, включно з ТАСС, РІА Новости, Lenta.ru. Але ключова деталь: ТАСС опублікував новину раніше, ніж її поставив у своєму Telegram первинний «першоджерело» — пропагандист Андрій Марочко. Це пряме свідчення центрального управління: «першоджерело» було штучним. Коли кілька каналів публікують матеріал з різницею в хвилини — це ознака Скоординованої неавтентичної поведінки (Coordinated Inauthentic Behaviour, CIB), тобто організованих дій із прихованим координаційним центром.

Клонування брендів. Окрема поширена тактика — створення сайтів і каналів, що імітують відомі медіа: українські регіональні видання, BBC, Укрінформ. Мета — підвищити довіру до фейку за рахунок чужої репутації. У розглянутих кейсах кілька каналів навмисно копіювали стилістику та назви реальних українських медіаресурсів.

Фреймворк DISARM. Це систематизований інструмент з близько 391 конкретним поведінковим показником для класифікації ТТП. У доповіді він застосовується до кампанії з «анексією Польщею Західної України». Використані методи:

• Підроблені зображення (фейкові рекламні борди у Варшавському метро з польським генералом і закликом «захистити споконвічні польські землі»)
• Маніпулятивне монтування відео (заява президента Дуди про «відкриті кордони» вирвана з контексту і подана як претензії на українські землі)
• Імітація авторитетних джерел (відео з логотипом BBC, яке насправді поширювало фейк)
• Локалізований контент на кількох мовах: російська, французька, італійська, турецька, чеська

Контекстуальні докази: «навіщо» і «коли»

Контекстуальний аналіз вивчає наративи, їх зміст, аудиторію та час появи.

Відмивання наративів. Радянська техніка, модернізована цифровими технологіями. Три стадії:

1. Розміщення — фейк сіється у нібито приватному акаунті (наприклад, у Instagram колишнього стажера Cartier, яка «бачила», як Олена Зеленська витратила $1,1 млн на прикраси).
2. Нашарування — публікацію підхоплюють «схожі на реальні» українські та російські канали.
3. Інтеграція — матеріал потрапляє в проросійські ЗМІ як «доказ корупції».

Журналісти видання Open згодом встановили, що «стажерка Cartier» — студентка з Санкт-Петербурга без жодного стосунку до компанії.

Часовий аналіз. Не менш важливо коли з’являється контент. Аналіз понад 130 тисяч повідомлень про корупцію в Україні (липень–грудень 2023 року) показав: сплески активності чітко збіглися з візитом Зеленського до США у грудні 2023-го. Антимобілізаційні хештеги #ТЦК, #stopTRC активізувалися саме під час закінчення конституційного терміну повноважень президента.

«Пожежний шланг» пропаганди. росія не намагається бути послідовною — вона перевантажує інформаційний простір суперечливими версіями. Sputnik англійською представляє Україну як корумповану державу, а іспанською — просуває антиамериканський контент і теорії змови щодо вакцин. Мета не переконати, а дезорієнтувати.

Читайте також: Когнітивна війна: головна загроза XXI століття

Як оцінити рівень відповідальності держави

Автори адаптують модель «спектру державної відповідальності» для інформаційних операцій. Вона включає 8 рівнів:

Кожен рівень вимагає різного обсягу доказів — і тягне різні відповіді: від дипломатичного протесту до санкцій та правових заходів.

Рівні впевненості: чесність в оцінках

Будь-яка атрибуція — це ймовірність, а не абсолютна істина. Доповідь рекомендує використовувати стандартизовані шкали:

• Низька впевненість (20–39%): є окремі сигнали, але їх недостатньо
• Помірна впевненість (40–59%): кілька незалежних індикаторів збігаються
• Висока впевненість (60–79%): сильна конвергенція доказів із різних категорій
• Дуже висока впевненість (80–100%): множинні незалежні докази, без альтернативних пояснень

У кейсі з корупційними наративами автори дійшли висновку з високою впевненістю (>80%): кампанія є сформованою  та скоординованою з боку російської федерації. При цьому відкрито зазначено, що бракує прямих доказів фінансування чи офіційних наказів — і це підвищує довіру до висновку, а не знижує її.

Практичний кейс: як розкрили обхід санкцій RT і Sputnik

Після заборони ЄС у 2022 році RT і Sputnik не зникли — вони просто перейшли на альтернативні домени. Дослідники Institute for Strategic Dialogue викрили це через:

1. WHOIS-дані: нові домени (наприклад, actualidad-rt.com) зареєстровані одразу після введення санкцій через російські реєстратори
2. DNS-записи: ті ж nameserver’и, що й у заблокованих ресурсів (ns1.rttv.ru)
3. Google Analytics ID: однаковий ідентифікатор на «нових» і старих ресурсах — пряме свідчення єдиного оператора
4. Трафік: понад 85% відвідувачів обхідних сайтів — з країн ЄС

Щоб зменшити хибні спрацювання, кожен домен мав відповідати щонайменше двом технічним критеріям. Результат — виявлена мережа сайтів, розгорнутих паралельно після санкцій.

Що це означає для звичайного користувача

Дослідження підтверджує кілька важливих речей:

Фейки не з’являються самі по собі. За ними стоять технічна інфраструктура, координація та ресурси. Коли десятки каналів публікують одне й те саме з різницею в хвилини — це не збіг.

«Незалежне джерело» може бути підставним. Перш ніж довіряти матеріалу, зверніть увагу: хто перший опублікував? Чи є у джерела реальна історія публікацій? Чи не з’явилося воно ніби «з нічого»?

Тематика корупції — улюблена мішень. Якщо ви бачите вірусне обвинувачення на адресу українських чиновників, особливо під час важливих подій (голосування в Раді, візити до союзників, мобілізаційні рішення) — перевіряйте особливо ретельно.

TikTok — нове поле бою. Антимобілізаційні кампанії в Україні цілеспрямовано використовували TikTok, бо ця платформа охоплює аудиторію 18–55 років і спирається не на аргументи, а на емоційний вплив. Окрему загрозу становить використання генеративного ШІ: дослідники фіксують дедалі більше кампаній, де відео- та аудіоконтент для TikTok створюється автоматично — включно з діпфейками реальних осіб. Якою б складною не була така операція, вона завжди залишає технічні та поведінкові сліди — і саме їх навчають виявляти описані в доповіді методи.

Що рекомендують автори доповіді

Для дослідників, журналістів і державних органів:

• Прозорість і стандартизація: кожне твердження атрибуції має супроводжуватися рівнем впевненості і поясненням доказової бази
• Доступ до даних платформ: без відкриття API великих платформ якість розслідувань падає (обмеження Meta і Twitter/X у 2024–2025 роках суттєво ускладнили роботу)
• Уніфікована мова: терміни «держава заохочує», «держава координує», «держава виконує» мають стати стандартом для однозначного розуміння між урядами та платформами
• Превентивний аналіз: відстежувати чутливі теми в режимі реального часу, щоб фіксувати аномальні сплески до того, як кампанія досягне масштабу

Висновок

Атрибуція інформаційних операцій — це не магія і не суб’єктивна думка. Це системна робота з технічними даними, поведінковими патернами та контекстом. Жоден окремий індикатор не є вирішальним, але сукупність незалежних доказів з різних категорій дозволяє з високою впевненістю встановити: за конкретною кампанією стоїть держава.

Росія не припинила інформаційну агресію — вона адаптується. Але і інструменти виявлення стають точнішими. Знати про них — перший крок до стійкості.

Матеріал підготовлено на основі доповіді «Attributing Russian Information Influence Operations» (NATO StratCom COE & Центр стратегічних комунікацій України, січень 2026 р.)

Якщо ви виявили підозрілий контент або скоординовану кампанію — повідомляйте до Центру протидії дезінформації.

Ця стаття Як розпізнати «руку Кремля»: методи виявлення та атрибуції російських інформаційних операцій раніше була опублікована на сайті CyberCalm, її автор — Наталя Зарудня

Пан-європейське поліцейське агентство Europol опублікувало 48-сторінковий звіт, в якому описує майбутнє, де штучний інтелект та робототехніка стануть як потужними інструментами для правоохоронців, так і небезпечною зброєю в руках злочинців. Документ під назвою “The Unmanned Future(s)” підготовлений Інноваційною лабораторією Європолу та окреслює можливі сценарії злочинності на наступні десятиліття.

Звіт описує тривожні сценарії, до яких правоохоронні органи мають бути готові: роботи для догляду за дітьми, які використовуються для грумінгу, терористичні атаки з використанням дронів, та натовпи бунтівників, які нападають на автономні системи. Europol намагається підготуватися до цих загроз заздалегідь, аби не опинитися в ситуації технологічної вразливості.

Документ позиціонується радше як «прогностична» вправа, аніж жорстке передбачення. Він змальовує недалеке майбутнє 2035 року, де інтелектуальні машини будуть скрізь — від будинків, лікарень і заводів до поліцейських дільниць, магазинів та шкіл.

Сценарії майбутнього: від соціальних заворушень до етичних дилем

Дослідники з цієї базованої в Гаазі організації, яка фактично є європейським аналогом глобального поліцейського агентства Інтерполу, уявляють гіпотетичні сценарії. Зокрема, масове невдоволення втратою робочих місць через автоматизацію може призвести до громадянських заворушень, «розбивання ботів» та популістських бунтів з вимогами «ставити людей на перше місце». Інший сценарій окреслює питання про те, чи почнуть люди сприймати удари по роботу як форму жорстокості — дискусія, яка вже неодноразово виникала навколо роботів-собак. Залишення цього питання без вирішення може створити напругу між поліцією та громадськістю.

Роботи як злочинці: від шпигунства до терористичних атак

Прогнози Європолу передбачають, що повсюдні роботи майбутнього також стануть виконавцями злочинів. Роботи-доглядачі, які використовуються в лікарнях або будинках людей з інвалідністю чи літніх людей, можуть бути зламані для шпигунства за сім’ями, збору конфіденційної інформації та навіть маніпулювання жертвами або залучення дітей. Автономні транспортні засоби чи дрони також можуть бути зламані, попереджає звіт, що призведе до витоку чутливих даних або використання як фізичної зброї.

Рої дронів, можливо, вилучені з зон бойових дій, можуть використовуватися терористами для атак на міста, ворогуючими угрупованнями для боротьби за територію з саморобними вибуховими пристроями або іншими зловмисниками для моніторингу діяльності поліції та отримання переваги над правоохоронцями.

Виклики для правоохоронних органів

Звіт продовжується у дедалі теоретичнішому ключі, припускаючи, що майбутні роботи створять серйозні проблеми для поліції. «Допит» таких машин може перетворитися на нічний жах, а дослідники попереджають, що стане дедалі складніше розрізняти «навмисну та випадкову поведінку», коли боти поводяться неналежно. Вони вказують на труднощі, з якими поліція вже стикається під час аварій за участю безпілотних автомобілів.

Дослідники уявляють, що поліція конфісковуватиме роботів-порушників за допомогою «заморожувачів роботів» та використовуватиме «сітки з вбудованими гранатами» для захоплення дронів, але це не покладе край загрозі. Потрапивши всередину поліцейських приміщень, роботи можуть «записувати, красти, знищувати або втікати», застерігають дослідники.

Позиція Європолу та експертні оцінки

Попри фантастичність деяких прогнозів, Європол не вважає своє бачення 2035 року надто далеким від реальності. Неназваний представник Європолу повідомив The Telegraph, що агентство «не може передбачити майбутнє», але намагалося «передбачити правдоподібні майбутні сценарії, які дозволяють приймати більш обґрунтовані рішення сьогодні».

Ознаки вже присутні, стверджують дослідники. Контрабандисти наркотиків та іншого незаконного товару вже використовують дрони та автономні транспортні засоби у своїх операціях — в’язниці є частою мішенню, а пам’ятаєте підводний човен наркоторговців, обладнаний Starlink? Терористи також демонструють ознаки використання подібних технологій. Крім того, звіт стверджує про зростання ринку пілотів дронів, які рекламують свої навички злочинцям онлайн.

Для того, щоб поліція не відставала від злочинців у майбутньому, знадобляться збільшене фінансування навчання та освіти у відповідних галузях, доступ до найновіших технологій та перехід «від 2D до 3D поліцейської роботи» (через дрони), рекомендує звіт.

Виконавчий директор Європолу Катрін Де Болле зазначає: «Інтеграція безпілотних систем у злочинність вже тут, і ми повинні запитати себе, як злочинці та терористи можуть використовувати дрони та роботів через кілька років. Так само, як інтернет і смартфони створили значні можливості та виклики, так само зробить іця технологія. Наша нова доповідь Інноваційної лабораторії Європолу досліджує майбутнє операційне середовище для європейських правоохоронних органів і пропонує дії, необхідні сьогодні для ефективної боротьби зі злочинністю, зберігаючи при цьому громадську довіру та основні права завтра».

Скептицизм експертів

Експерти з робототехніки, з якими поспілкувався The Verge, менш упевнені щодо швидкого впровадження технологій, яке уявляють дослідники Європолу, або що сама технологія є головною проблемою. Мартім Брандао, викладач робототехніки та автономних систем у Королівському коледжі Лондона, каже, що цілком правдоподібно уявити проблеми шпигунства та шантажу навколо зламаних роботів-доглядачів або домашніх роботів, враховуючи їхню кількість і залежність від інтернету. Подібні інциденти вже траплялися. «Я не настільки впевнений щодо інших прогнозів, — зазначає він, — таких як терористичні атаки з використанням вилучених дронів або насильницькі людські реакції на машинну автоматизацію», пояснюючи, що йому невідомі докази, які підтверджують ці твердження.

Джованні Лука Масала, спеціаліст з робототехніки та викладач комп’ютерних наук в Університеті Кента в Англії, каже, що «прогнози щодо 2035 року складні» через швидкість, з якою розробляються нові технології. Впровадження залежить не лише від технології, додає він, але й «від ринку, вартості, здатності виробляти масово» — все це може завадити роботизації в масштабах, описаних у звіті Європолу.

Водночас Масала погоджується із загальними рекомендаціями дослідників Європолу. «Так чи інакше, злочинці використовуватимуть будь-які нові технології», — каже він, додаючи, що суспільству необхідно інвестувати в поліцейське обладнання та навчання у сферах штучного інтелекту, робототехніки та кібербезпеки. «Тому що якщо у вас є поліцейський, який ледве використовує обладнання на кшталт дрона, ви не можете конкурувати з кваліфікованим ворогом».

Питання підзвітності поліції

Проте за всіх спекуляцій про те, як поліція та злочинці можуть використовувати роботів у майбутньому, Брандао вважає, що звіт Європолу упускає одне з найважливіших питань: притягнення поліції до відповідальності. «Звіт говорить про потенційне використання проблем конфіденційності та безпеки домашніх роботів потенційними злочинцями, з чим я погоджуюся, але вони не говорять про потенційну можливість самих поліцейських сил порушувати конфіденційність та використовувати чи створювати вразливості безпеки». Враховуючи «численні випадки поліцейських зловживань і дискримінаційного нагляду», життєво важливо також враховувати ці ризики, зазначає він. «Мене більше турбує використання вразливостей роботів поліцією та розвідувальними агентствами, ніж терористами, особливо з огляду на триваючі авторитарні зміни у всьому світі».

Горизонт планування до 2035 року

Вибір 2035 року як цільової дати не випадковий — це період, коли експерти прогнозують масове поширення автономних систем у повсякденному житті. За цей час безпілотні автомобілі, роботи-помічники та дрони можуть стати звичною частиною міського середовища, що створить як нові можливості, так і нові ризики.

Europol наголошує, що підготовка до цих змін має розпочатися вже зараз. Звіт “The Unmanned Future(s)” є спробою окреслити можливі сценарії та розпочати дискусію про необхідні заходи між правоохоронними органами, технологічними компаніями та регуляторами по всій Європі.

Документ також визнає, що точні прогнози в галузі технологій складні, тому агентство розглядає множинні сценарії майбутнього, аби бути готовим до різних варіантів розвитку подій. Це стратегічний підхід, який дозволяє правоохоронним органам адаптуватися до змін незалежно від того, який саме сценарій реалізується.

Ця стаття Europol прогнозує хвилю роботизованої злочинності до 2035 року раніше була опублікована на сайті CyberCalm, її автор — Наталя Зарудня

Швидкий розвиток штучного інтелекту викликає серйозні побоювання серед інвесторів та керівників технологічних компаній. З появою GPT-5 та інших передових ШІ-моделей, здатних генерувати програмний код, на Волл-стріт зростають сумніви щодо майбутнього індустрії комерційного програмного забезпечення. Чи справді штучний інтелект може замінити софтверні компанії, що існують вже півстоліття, і як на це реагують лідери галузі?

Сучасна індустрія програмного забезпечення існує вже 50 років — з моменту заснування Microsoft у 1975 році.

“Білл створив першу софтверну компанію в індустрії”, — сказав покійний співзасновник і генеральний директор Apple Стів Джобс у 2007 році, говорячи про співзасновника Microsoft Білла Гейтса. “Білл справді зосередився на програмному забезпеченні раніше, ніж хто-небудь взагалі зрозумів, що справа справді в програмному забезпеченні.”

Тепер на Волл-стріт швидко набирає обертів думка про те, що постачальники комерційного програмного забезпечення можуть бути приречені через розвиток штучного інтелекту.

Завдяки швидкому покращенню в генерації коду, так звані передові ШІ-програми, такі як GPT-5 від OpenAI, потенційно можуть автоматизувати створення всього програмного коду. Це може дозволити корпораціям, які купують програмне забезпечення у пакетних постачальників, створювати весь свій код внутрішньо і припинити платити постачальникам програмного забезпечення.

Спекуляції підігрівають погляди найбільших гравців технологічної галузі, включно з Марком Цукербергом з Meta Platforms, який у січні сказав аналітикам Волл-стріт під час конференц-дзвінка щодо прибутків своєї компанії, що “2025 рік стане роком, коли стане можливим створити ШІ-агента з навичками програмування і вирішення проблем на рівні хорошого мідл-розробника.”

Волл-стріт стурбований

Ця точка зору поширилася серед самих аналітиків, чия робота полягає в складанні прогнозів щодо того, скільки грошей може заробити індустрія.

У звіті минулої п’ятниці фондовий аналітик Гіл Лурія з бутикової брокерської фірми D.A. Davidson сказав, що інвестори запитують: “Чи сигналізує GPT-5 про початок кінця програмного забезпечення?”

Лурія, який оцінює акції публічних софтверних компаній, включно зі Snowflake, Datadog, JFrog та іншими, зазначає, що наступного дня після анонсу GPT-5 багато акцій, які він покриває, різко впали.

Цінність комерційного програмного забезпечення для покупця програмного забезпечення, пише Лурія, завжди базується на відповіді на одне питання: “Скільки людей мені не знадобилося б, якби я купив це програмне забезпечення?” Іншими словами, пакетне програмне забезпечення підвищує продуктивність, надаючи інструмент для виконання більшої кількості роботи меншою кількістю людей.

Лурія вважає, що пакетне програмне забезпечення все ще має свою роль, особливо програми, які допомагають керувати репозиторіями коду, такі як DevOps від Datadog.

Але, пише він, уявлення покупців про продуктивність пакетних додатків “може змінитися, якщо ШІ-агенти почнуть відбирати завдання у працівників.”

Вже зараз, зауважує він, “уявлення про те, що прикладне програмне забезпечення не витримає, паралізувало багатьох клієнтів від прийняття довгострокових зобов’язань” щодо софтверних контрактів.

Неважливо, що GPT-5, як розповідає у своєму тестуванні Девід Ґевірц з ZDNET, насправді є кроком назад у здатності до програмування. Попри недоліки окремих передових моделей, Волл-стріт все більше вражений загальною здатністю моделей штучного інтелекту генерувати код.

Кожна нова модель, від OpenAI чи будь-кого з її конкурентів, безсумнівно, просуватиме цю загальну здатність, принаймні поступово. Як також зазначає Ґевірц, GPT-5 дійсно “забезпечив стрибок” в аналізі репозиторіїв коду, навіть якщо це не було “переломним моментом.”

Керівники Big Tech бачать зміну парадигми

Відчуття того, що щось змінюється, поділяють деякі з топ-керівників технологічної індустрії. Хок Тан, легендарний генеральний директор виробника чипів Broadcom, розповідає людям, що після витрачання понад 100 мільярдів доларів за останнє десятиліття на купівлю виробників програмного забезпечення VMware, Symantec та CA Technologies, він більше не має наміру купувати виробників програмного забезпечення.

“Хок Тан з Broadcom щойно провів зустріч з парою моїх колег минулого тижня”, — згадує Пол Вік, керуючий фондом, який управляє 17 мільярдами доларів для гіганта взаємних фондів Columbia Seligman, і чиї фонди володіють акціями Broadcom.

За словами Віка, якого інтерв’ювали в інвестиційному бюлетені The Technology Letter минулого місяця, Тан сказав партнерам Віка, “що Broadcom більше не буде здійснювати придбання програмного забезпечення через його занепокоєння тим, що ШІ має потенціал з часом значно пошкодити вартість програмного забезпечення”, автоматизуючи все, що зазвичай було б пакетними додатками.

Коли запитали, чи поділяє він цю точку зору, Вік відповів: “Я думаю, що в майбутньому, через 10 років, це дуже реальний ризик. Важко сказати.”

Погляд Тана не можна сприймати легковажно. Його фірма допомагає Google створювати його індивідуальні чипи “TPU” для обробки ШІ, тому він має хороший доступ до галузевих тенденцій.

Розробники програмного забезпечення впевнені, що виживуть

Керівники софтверних компаній, зі свого боку, позиціонують свої компанії як ті, що виживуть, навіть якщо вони скептично ставляться до припущення про загибель комерційного програмного забезпечення.

“Я думаю, що компанії, які навчаться використовувати ШІ, переможуть тих, які цього не зроблять”, — сказав Спенсер Скейтс, засновник і генеральний директор виробника програмного забезпечення Amplitude, в інтерв’ю The Technology Letter минулого тижня.

“Потреба в програмному забезпеченні буде”, — сказав Скейтс. “Комусь все ще потрібно буде сказати ШІ, що робити, і створити його, і бути експертом у проблемі.”

Ця стаття Чи замінить ШІ все програмне забезпечення? раніше була опублікована на сайті CyberCalm, її автор — Наталя Зарудня

Нові інструменти від OpenAI та Perplexity можуть переглядати веб за вас. Якщо ця ідея приживеться, генеративні ШІ-агенти можуть перетворити інтернет на місто-привид, де бродять лише боти.

Революція вже почалася

Липень 2025 року став переломним моментом в історії інтернету. OpenAI представила ChatGPT Agent — унікальний агентний інструмент, що об’єднує можливості браузерної взаємодії Operator, синтез інформації від Deep Research та розмовний інтелект ChatGPT. Майже одночасно Perplexity запустила свій ШІ-браузер Comet, який ставить штучний інтелект у центр веб-досвіду.

Це не просто нові інструменти — це фундаментальна зміна парадигми того, як люди взаємодіють з інтернетом. Вперше в історії ШІ-агенти можуть не лише знайти інформацію, а й виконати за вас складні багатоетапні завдання в мережі.

ChatGPT Agent: Цифровий помічник з власним комп’ютером

ChatGPT Agent використовує власний віртуальний комп’ютер, плавно переключаючись між мисленням та дією для обробки складних робочих процесів від початку до кінця. Уявіть собі: ви просите ШІ прочитати ваші робочі листи, знайти серед них промоутерів продукту, знайти їх у LinkedIn та синхронізувати з календарем. Раніше це зайняло б години ручної роботи — тепер ChatGPT Agent може зробити це за 15 хвилин, проаналізувавши 1300 листів та створивши 2000-слівний звіт.

Можливості агента вражають:

• Автоматизація рутинних завдань: заповнення форм, замовлення продуктів, створення презентацій
• Глибинне дослідження: синтез інформації з публічних сайтів, завантажених файлів та підключених джерел
• Інтеграція з робочими інструментами: доступ до Gmail, Google Drive, календарів

Найважливіше — ви завжди контролюєте процес. ChatGPT запитує дозвіл перед виконанням важливих дій, і ви можете легко перервати, перехопити браузер або зупинити завдання в будь-який момент.

Comet від Perplexity: Браузер майбутнього

Підхід Perplexity кардинально інший. Comet — це повноцінний ШІ-браузер, де штучний інтелект вбудований безпосередньо в процес перегляду веб-сторінок. На відміну від традиційних браузерів, Comet замінює звичайне поле пошуку на ШІ-пошуковик Perplexity для швидких та точних відповідей, плюс бічну панель-асистента для миттєвої допомоги.

Comet Assistant може узагальнювати листи та календарні події, керувати вкладками та навігувати веб-сторінками від імені користувачів. Це означає, що браузер не просто показує вам веб-сторінки — він активно допомагає взаємодіяти з ними природним чином.

Ключові особливості Comet:

• Агентний пошук: автономне виконання завдань з мінімальним втручанням користувача
• Контекстуальність: браузер запам’ятовує попередні запити та налаштовує пропозиції відповідно до ваших інтересів
• Багатомовність: може аналізувати контент будь-якою мовою та надавати резюме в потрібному форматі
• Інтеграція з додатками: доступ до 800+ застосунків для створення централізованого цифрового хабу

Війна за браузерний шар

Агенти тепер борються за браузерний шар, але у них різні методи атаки. Dia від The Browser Company та Comet від Perplexity вбудовують ШІ безпосередньо в браузер. Натомість OpenAI хоче абстрагувати браузер повністю: ви просто кажете ChatGPT Agent, що хочете, а він обробляє використання браузера (та решти комп’ютера) за вас.

Це не просто технологічне суперництво — це битва за контроль над тим, як людство взаємодіє з цифровим світом. Хто переможе, той отримає можливість бути посередником між користувачами та всім вебом.

Міст до цифрового міста-привида

Але що станеться, коли ці технології масово поширяться? Майбутнє, яке вимальовується, одночасно захоплююче та тривожне.

Сценарій “Міста-привида”

Уявіть інтернет через 5-10 років: більшість людей більше не відвідують сайти безпосередньо. Замість цього їхні ШІ-агенти автоматично:

• Шукають та порівнюють товари
• Читають новини та створюють персоналізовані дайджести
• Керують соціальними мережами та відповідають на повідомлення
• Бронюють подорожі, столики в ресторанах, зустрічі

У такому світі реальний трафік сайтів може кардинально зменшитися. Веб-сторінки стануть інфраструктурою для спілкування між ботами, а не живими людьми.

Економічні наслідки

Це може зруйнувати традиційні бізнес-моделі інтернету:

• Реклама: Хто побачить банери, якщо ШІ читає сторінки за вас?
• E-commerce: Чи потрібні красиві сайти, якщо агенти порівнюють лише ціни та характеристики?
• Контент: Навіщо створювати привабливий контент для людей, якщо його споживають тільки алгоритми?

Соціальні трансформації

Зміни торкнуться не лише технологій, а й суспільства:

• Цифрова грамотність: Нове покоління може втратити навички критичного аналізу інформації
• Фільтрні бульбашки: ШІ-агенти можуть створювати ще більш персоналізовані, але обмежені інформаційні простори
• Людська агентність: Ризик надмірної залежності від автоматизації в прийнятті рішень

Реальність сьогодні

ChatGPT Agent доступний користувачам Pro, Plus та Team планів і вже сьогодні демонструє вражаючі результати. На бенчмарку WebArena, призначеному для оцінки продуктивності веб-агентів, модель досягла 58.1% успішності, а на WebVoyager — 87%.

Comet наразі доступний лише передплатникам Perplexity Max ($200/місяць), але компанія планує розширити доступ найближчим часом.

Безпека та етичні питання

Розвиток ШІ-агентів несе нові ризики. OpenAI класифікувала ChatGPT Agent як систему “високої здатності” в біологічних та хімічних сферах і запровадила посилені заходи безпеки.

Ключові виклики:

• Маніпуляції: Зловмисні сайти можуть намагатися обдурити агентів за допомогою прихованих промптів
• Приватність: Агенти мають доступ до чутливих даних користувачів
• Автентичність: Як відрізнити дії людини від дій агента в мережі?

Перспективи та висновки

Ми стоїмо на порозі фундаментальної трансформації інтернету. ШІ-агенти від OpenAI та Perplexity — це не просто інструменти, а провісники нової ери цифрової взаємодії.

Ключові висновки:

1. Неминучість змін: Технологія вже працює і швидко вдосконалюється
2. Архітектурний зсув: Інтернет може перейти від людино-орієнтованого до агенто-орієнтованого
3. Економічна реструктуризація: Традиційні веб-бізнеси мусять адаптуватися або зникнути
4. Регуляторні виклики: Необхідні нові правила для світу автономних агентів

Чи стане інтернет цифровим містом-привидом? Частково — можливо. Але швидше за все, ми побачимо гібридну екосистему, де люди та агенти співіснують, кожен виконуючи ті завдання, для яких найкраще підходить.

Головне питання не в тому, чи прийдуть ШІ-агенти — вони вже тут. Питання в тому, як ми адаптуємо наше цифрове суспільство до цієї нової реальності, зберігши при цьому людську агентність та критичне мислення.

Майбутнє інтернету пишеться прямо зараз, і кожен з нас може вплинути на його сюжет.

Ця стаття ШІ-агенти переглядають інтернет замість нас: Чи перетвориться мережа на цифрове місто-привид? раніше була опублікована на сайті CyberCalm, її автор — Наталя Зарудня

ШІ-рішення для програмування, написання текстів та математики існують у великій кількості, але одна технічна сфера, яка є не менш складною і могла б скористатися допомогою штучного інтелекту, часто залишається поза увагою — це фінанси. Але тепер це змінилося.

У вівторок Anthropic запустила Financial Analysis Solution — спеціалізоване ШІ-рішення для фінансового аналізу, яке миттєво витягує фінансові дані з різних джерел даних, як з ринкових стрічок, так і внутрішніх. Моделі Claude 4 можуть потім використовувати цю інформацію для допомоги з фінансовими завданнями, включаючи все — від аналізу ринку до досліджень та інвестиційних рішень.

“Financial Analysis Solution — це комплексне ШІ-рішення, яке справді має на меті трансформувати те, як фінансові професіонали аналізують ринки, проводять дослідження та приймають інвестиційні рішення”, — розповів ZDNET Ніколас Лін, керівник продукту FSI в Anthropic.

Як працює Financial Analysis Solution

Партнерства з постачальниками даних, такими як Box, Daloopa, Databricks, FactSet, Morningstar, S&P Global, Snowflake та Palantir, дозволяють користувачам витягувати інформацію з кількох джерел у Claude для аналізу без необхідності вручну перемикатися між контекстами.

Claude може потім виконувати завдання, використовуючи цю інформацію, та надавати прямі гіперпосилання на джерела фінансових даних, які користувачі можуть перевірити, щоб самостійно верифікувати відповіді — практику, яку Лін наполегливо рекомендує.

“Ми дійсно вважаємо, що залучення людей до процесу для розуміння того, де модель генерує свої відповіді та отримує джерела даних, є дуже важливим”, — сказав Лін. “Особливо для високоефективних та критично важливих випадків використання, таких як фінансові послуги, дійсно важливо для кінцевих користувачів верифікувати цю інформацію.”

Рішення базується на існуючих ШІ-сервісах Anthropic, включаючи Claude Code — потужну функцію, яка дозволяє професіоналам використовувати помічника з програмування безпосередньо у своєму робочому середовищі для написання або керування кодом, та Claude for Enterprise — корпоративний план Anthropic, який пропонує вищий рівень безпеки з розширеними лімітами використання.

Користувачі також можуть отримати доступ до попередньо створених MCP-конекторів для постачальників фінансових даних, таких як FactSet та Pitchbook, для отримання своєчасних зовнішніх ринкових даних. MCP-конектори пропонують користувачам відкритий стандарт для безпечного підключення ШІ-помічників до систем даних.

Оскільки фінансові дані є дуже чутливими, Anthropic запевняє користувачів, що дані не використовуються для навчання генеративних моделей та відповідають вимогам захисту даних і регуляторної відповідності, що вимагається від фінансових установ.

“З точки зору корпоративної безпеки та відповідності, ми маємо сертифікат SOC 2 Type 2, і ми не навчаємо наші генеративні моделі з використанням будь-яких даних від наших корпоративних клієнтів”, — сказав Лін.

Для кого цей продукт?

Anthropic повідомляє, що випадки використання Financial Analysis Solution охоплюють широкий спектр завдань, включаючи дослідження ринку, конкурентний бенчмаркінг, аналіз портфеля, фінансове моделювання, інвестиційні меморандуми, презентації та багато іншого.

“Я дуже захоплений можливістю для Claude почати створювати робочі продукти та результати для користувачів, тому це включає такі речі, як створення PowerPoint документів та Excel з нуля”, — сказав Лін.

Лін додав, що цільовою аудиторією для цього рішення на момент запуску є аналітики, портфельні менеджери хедж-фондів, аналітики приватного капіталу, аналітики інвестиційного банкінгу та консультанти з управління активами. Серед фінансових установ, які згадуються як користувачі, — AIG, AIA Labs у Bridgewater, Commonwealth Bank of Australia та NBIM.

Як почати

Якщо ви зацікавлені у використанні Financial Analysis Solution, вам слід зв’язатися з командою продажів Anthropic, щоб дізнатися більше або запланувати демонстрацію. Anthropic повідомила, що Claude for Enterprise та Financial Analysis Solution тепер доступні на AWS Marketplace.

Хоча Anthropic має корпоративне та освітнє рішення для свого чат-бота, це перший раз, коли Anthropic випустила доменно-специфічну версію Claude, і, згідно з Ліном, це не останній раз.

“В Anthropic ми в душі дуже орієнтовані на корпоративний сектор, і це наш перший вихід у конкретну сферу”, — сказав Лін.

“Що нас цікавить у цих сферах, так це те, що ми в основі своїй — дослідницька лабораторія, тому все, що ми робимо, має просувати вперед не тільки функціональність продукту, але й інтелект моделі.”

Ця стаття Anthropic запускає спеціалізоване ШІ-рішення для фінансового аналізу раніше була опублікована на сайті CyberCalm, її автор — Наталя Зарудня

Машинне навчання не робить комп’ютери нічим подібним до людей, якими б “розумними” вони не здавалися.

Революція великих мовних моделей

У 2024-2025 роках ми стали свідками справжнього прориву в галузі штучного інтелекту завдяки великим мовним моделям (LLM) як ChatGPT, Claude, Gemini та GPT-4. Ці системи здатні генерувати текст, код, переводити мови та навіть аналізувати зображення з неймовірною точністю. Технічні гіганти та уряди справді говорять, що ми живемо в золоту епоху штучного інтелекту.

Однак у більшості випадків, коли ви чуєте термін “штучний інтелект”, конкретна технологія все ще називається машинним навчанням. Навіть найпотужніші сучасні ШІ-системи в значній мірі покладаються на величезні обсяги людських знань та даних.

Як працює сучасне машинне навчання

Сучасні ШІ-системи тренуються на колосальних обсягах даних. ChatGPT та подібні моделі “вивчили” мільярди текстів з інтернету, книг, статей та інших джерел. Замість того, щоб програмісти точно вказували, що має робити програма, алгоритми шукають статистичні закономірності в цих даних.

У медицині компанії як Google та OpenAI створюють величезні колекції медичних зображень та описів, підібраних лікарями. Алгоритми аналізують ці набори даних, шукаючи статистичні зразки для діагностики захворювань, іноді навіть перевершуючи досвідчених лікарів у точності.

Цей базовий принцип працює для різних типів даних: тексту, зображень, аудіо, відео. Саме тому ми можемо позбутися спаму в електронній пошті, а голосові помічники як Siri чи Google Assistant розуміють наші команди.

Все нове — це добре забуте старе

Машинне навчання звучить революційно, але це одна з найдавніших ідей у галузі інформатики. У 1959 році комп’ютер розміром з кімнату під назвою Perceptron встановив рубіж штучного інтелекту, коли навчився розрізняти прості геометричні фігури.

Він базувався на підході, який називається штучними нейронними мережами — тій самій технології, що лежить в основі сучасних ChatGPT, DALL-E та інших ШІ-систем. Нейронні мережі засновані на математиці, натхненій спрощеними моделями роботи нейронів у мозку.

Alexa не з’явилася в 1959 році, оскільки невдовзі після дебюту Perceptron дослідники в основному відмовилися від нейронних мереж — не було зрозуміло, як масштабувати їх для складніших завдань. Прорив відбувся лише кілька десятиліть потому.

Сучасний ренесанс ШІ

Приблизно в 2012 році невелика група дослідників показала революційні результати в розпізнаванні мови та зображень. А в 2017 році архітектура “трансформер” (використовується в ChatGPT) змінила все. У 2022-2023 роках запуск ChatGPT зробив ШІ доступним для мільйонів користувачів.

Машинне навчання стало найважливішою справою в техніці. Троє піонерів цієї революції отримали премію Тюрінга — “Нобелівську премію” в галузі обчислень вартістю понад мільйон доларів.

Чому машинне навчання не є “розумним”

Відродження нейронних мереж зробило машинне навчання частиною повсякденного життя. Усі плани великих технологічних компаній залежать від цього. Але чи справді комп’ютери стають розумнішими за людей?

Сучасні ШІ-системи дійсно вражають. Вони можуть писати код, створювати мистецтво, перемагати в складних іграх та навіть складати іспити. Однак їхні здібності залишаються вузькими та негнучкими порівняно з людським інтелектом.

ChatGPT може написати есе про квантову фізику, але не розуміє концепцій так, як людина. Він обробляє статистичні закономірності в тексті, а не формує справжнє розуміння світу. Люди можуть мислити абстрактними поняттями, адаптуватися до нових ситуацій та застосовувати знання творчо. Машинне навчання поки що не може цього робити насправді.

Обмеження сучасного ШІ

Ця “жорсткість” обмежує можливості штучного інтелекту. Саме тому досі немає повністю автономних автомобілів, незважаючи на роки розробки. ШІ-системи можуть збентежитися через несподівані дорожні ситуації або зміни в середовищі.

Великі мовні моделі також можуть “галюцинувати” — генерувати переконливо описану, але неправдиву інформацію. Вони можуть повторювати упередження з тренувальних даних щодо раси, статі чи інших соціальних груп. У них немає емпатії чи розуміння, що використання деяких формулювань може бути образливим в певному контексті тощо.

Висновок

Сучасний ШІ — це потужний інструмент, але не розумна істота. Він обробляє величезні обсяги даних та знаходить закономірності, що дозволяє вирішувати специфічні завдання. Однак справжнє розуміння, творчість та адаптивність залишаються унікальними людськими якостями.

Машини можуть “навчатися”, але все ще потребують ретельного керівництва від людини. Розуміння цих обмежень допомагає нам використовувати ШІ ефективно, не переоцінюючи його можливості.

Ця стаття Як навчаються машини і чому штучний інтелект не розумний? раніше була опублікована на сайті CyberCalm, її автор — Семенюк Валентин

Колись екрани були ознакою статусу та багатства. Сьогодні — навпаки. Уникнення цифрових пристроїв стало новим символом привілейованості.

Зміна парадигми: від елітарності технологій до елітарності їх відсутності

Заможні люди прагнуть, щоб їхні діти взаємодіяли з фізичним світом, гралися реальними іграшками, а приватні школи, що декларують підхід “нульових технологій”, переживають справжній бум. У 2025 році розрив став ще помітнішим: люди коштують дорожче, ніж техніка, а заможні верстви готові платити за живе спілкування. Демонстративна “цифрова детоксикація” — життя без смартфона протягом дня, відмова від соціальних мереж та вибіркове реагування на електронні повідомлення — перетворилася на очевидну ознаку високого статусу.

Це створило нову реальність: людський контакт став справжньою розкішшю. Чим більше екранів з’являється в житті незаможних верств, тим активніше вони зникають із життя багатих.

Економіка вражень і людських контактів

Аналітики відзначають, що з 2023 року спостерігається стабільне зростання витрат на враження та досвід — подорожі, відпочинок, спа-процедури, живі концерти — які значно перевищують витрати на матеріальні товари серед заможних груп населення.

Дослідження нейробіології підтверджують: позитивні емоції та поведінкові патерни найефективніше формуються через людські стосунки — згадайте відчуття задоволення від професійного масажу чи живої бесіди з друзями за вечерею.

Історичний контекст: від дефіциту до надлишку

Повернімося до витоків. У 1980-х роках, з початком буму персональних комп’ютерів, наявність технологій вдома була беззаперечною ознакою статусу та впливу. Заможні верстви активно інвестували в новітні гаджети та не соромилися їх демонструвати. Перший Apple Macintosh, випущений у 1984 році, коштував близько $2,500 (еквівалент $6,000 у сьогоднішніх доларах).

Пейджери в 90-х роках мали особливе значення, оскільки сигналізували: “Я важлива, зайнята особа, зі мною потрібно терміново зв’язатися”.

Сьогодні спостерігаємо протилежну тенденцію: якщо ви справді на вершині соціальної ієрархії, ви можете дозволити собі не відповідати нікому. Навпаки, це інші повинні бути доступними для вас.

Демократичність технологій: ілюзія чи реальність?

Початкова радість від інтернет-революції мала демократичний характер. Facebook залишається тим самим Facebook, незалежно від рівня добробуту користувача. Gmail — тим самим Gmail. І все це безкоштовно. Проте численні дослідження демонструють, що час, проведений на рекламно-орієнтованих платформах, має негативні наслідки для психічного здоров’я.

Люди з високим достатком можуть дозволити собі відмовитися від “безкоштовних” сервісів, що монетизують їхні дані та увагу. У представників бідного та середнього класу таких ресурсів для маневру немає.

Вплив на розвиток та здоров’я

Критично важливим є вплив екранів на розвиток. За даними досліджень 2021-2024 років, діти, які проводять понад дві години щодня перед екранами, демонструють нижчі результати у тестах на когнітивні функції та мовні навички. Найбільш тривожним є те, що дослідження з використанням нейровізуалізації виявляють структурні зміни у мозку дітей, які багато часу проводять біля екранів. У багатьох спостерігається передчасне стоншення кори головного мозку. Серед дорослих встановлено кореляцію між часом, проведеним перед екраном, та підвищеним ризиком розвитку депресії й тривожних розладів.

Малюк, який вчиться будувати віртуальні конструкції у грі на планшеті, не отримує необхідного сенсорного та просторового досвіду, який дають реальні кубики.

Технологічна дихотомія в освіті

Технологічні корпорації доклали значних зусиль, щоб просунути програми “один учень — один ноутбук” у державних школах, стверджуючи, що це найкраще підготує дітей до майбутнього. Однак ця концепція разюче суперечить підходам, які застосовують у вихованні власних дітей люди, що безпосередньо створюють технологічне майбутнє.

У Кремнієвій долині та інших технологічних хабах з 2022 року спостерігається справжній бум попиту на альтернативні школи, які пропонують “повернення до природи” та мінімізацію екранного навчання. Приватні навчальні заклади з філософією “безекранної освіти” мають листи очікування на роки вперед.

Новий класовий маркер

Чим старшими стають діти заможних батьків, тим менше часу вони проводять перед екранами. І навпаки — діти з незаможних родин все більше занурюються у цифровий світ. Це перетворюється на новий, чітко окреслений класовий маркер XXI століття.

Людський контакт, звичайно, не можна прирівняти до органічної їжі чи інших преміальних товарів. Представникам бідного та середнього класу постійно нав’язують думку, що екрани є корисними та необхідними для них і їхніх дітей. Як наслідок, живе спілкування стає рідкісним привілеєм.

Структурні бар’єри для “цифрового детоксу”

Як і відмова від фаст-фуду є складною, коли це єдиний доступний заклад харчування у вашому районі, так і відокремлення від екранів стає практично неможливим для незаможних верств. Навіть за наявності бажання вести менш “цифрове” життя, соціально-економічні реалії часто не залишають вибору.

Батьки учнів державних шкіл можуть не схвалювати екранно-орієнтоване навчання, але це не варіант для обговорення, коли навчальний процес повністю інтегрований з індивідуальними програмами на ноутбуках, а альтернативи відсутні.

Цифрова межа між роботою та особистим життям

З 2022 року в деяких країнах Європи та окремих штатах США з’явився рух за законодавче закріплення “права на відключення” (right to disconnect), що дозволяє працівникам вимикати робочі пристрої та бути недоступними поза робочим часом. Однак для більшості працівників сервісного сектору та працівників з низькою кваліфікацією вихід у режим офлайн все ще може призвести до покарання чи навіть втрати роботи.

Соціальна ізоляція та екранні сурогати

У сучасній культурі зростаючої соціальної атомізації, коли багато традиційних місць зібрань та соціальних структур зникло, екрани заповнюють критичну порожнечу. Але це паліативне рішення, що не вирішує базову проблему дефіциту справжнього людського зв’язку.

Нові тенденції цифрової стратифікації (2023-2025)

Із розвитком штучного інтелекту та появою стартапів, що пропонують “преміальне людське обслуговування” замість автоматизованих рішень, розрив став ще помітнішим. Заможні клієнти можуть дозволити собі реальних консультантів, вчителів, тренерів, тоді як більшість населення отримує алгоритмізований досвід та автоматизовані взаємодії.

Дослідження показують, що рівень “цифрової втоми” досяг свого піку у 2024 році, що призвело до формування нових соціальних практик, орієнтованих на відновлення автентичного спілкування. Проте доступ до цих практик залишається обмеженим економічними можливостями.

Пошук балансу

Вирішення цієї проблеми вимагає системного підходу: від переосмислення освітніх методик до суспільного діалогу про цінність людського контакту. Важливо створювати інклюзивні публічні простори, де якісне офлайн-спілкування буде доступним незалежно від соціально-економічного статусу.

Можливо, саме усвідомлення цінності реальних взаємодій стане першим кроком до подолання цифрової стратифікації та повернення людського зв’язку з категорії розкоші до базових потреб кожної людини.

Ця стаття Реальність як розкіш: Як цифровізація суспільства створила дефіцит людського спілкування раніше була опублікована на сайті CyberCalm, її автор — Наталя Зарудня