10 Прорывных Технологий 2025

Том 128, номер 1, январь/февраль 2025

На прилавках до 4 марта 2025

10 Прорывных Технологий

• Быстрообучающиеся роботы * Новые лекарства для профилактики ВИЧ * Реактивное топливо следующего поколения * + многое другое

НАШ ЕЖЕГОДНЫЙ ВЫПУСК, ПОСВЯЩЕННЫЙ ИННОВАЦИЯМ

Исследователи обсерватории имени Веры К. Рубин будут использовать самую большую из когда-либо построенных камер для документирования космоса.

Где лидеры в области ИИ встречаются

AI

Самая продолжительная конференция по ИИ для бизнес-лидеров возвращается в кампус MIT этой весной.

5-7 мая 2025

Подписчики экономят 25% с кодом EADE VIP25 EmTech-AI.com

От редактора

Добро пожаловать в наш ежегодный выпуск о прорывных технологиях. Если вы большой поклонник MIT Technology Review, вы, возможно, уже знаете, что составление нашего списка «10 прорывных технологий» (TR10) — одно из моих любимых занятий в качестве издателя. Мы месяцами исследуем и обсуждаем, какие технологии войдут в этот список. Мы стараемся выделить сочетание элементов, отражающих инновации, происходящие в различных областях. Мы рассматриваем потребительские технологии, крупные промышленные проекты, достижения в биомедицине, изменения в вычислительной технике, климатические решения, последние разработки в области ИИ и многое другое. Мы публикуем этот список ежегодно с 2001 года и, честно говоря, имеем отличный послужной список в определении того, что находится на пороге переломного момента. Если оглянуться назад, вы найдете такие позиции, как обработка естественного языка (2001), беспроводное питание (2008) и многоразовые ракеты (2016) — точно попавшие в цель с точки зрения прогнозирования. Вы также увидите случайные промахи или моменты, когда мы, возможно, слишком опережали время. См. нашу статью о Magic Leap от 2015 года.

Но настоящий секрет TR10 заключается в том, что мы оставляем за пределами списка. Трудно придумать другую индустрию, кроме, может быть, индустрии развлечений, которая имела бы за собой столько же шумихи, сколько технологическая. Это означает, что излишняя консервативность редко бывает неправильным решением. Но это случается. В прошлом году, например, мы собирались включить роботакси в TR10. Автономные транспортные средства существуют уже много лет, но 2023 год казался настоящим прорывным моментом; и Cruise, и Waymo перевозили платных клиентов по различным городам, имея на горизонте масштабные планы по расширению. А затем, прошлой осенью, после серии инцидентов (включая случай, когда пешеход оказался под автомобилем и был протащен), Cruise отозвала весь свой парк роботакси из эксплуатации. Ужас. Время было довольно неподходящее, так как мы дорабатывали последние штрихи выпуска. Я принял решение убрать эту статью. Это была ошибка.

То, что последовало, оказалось знаменательным годом для роботакси. Waymo, которая ранее была доступна только избранной группе бета-тестеров, в 2024 году открыла свой сервис для широкой публики в Сан-Франциско и Лос-Анджелесе. Их автомобили теперь повсеместно распространены в Городе у залива, где они не только стали реальным конкурентом таким компаниям, как Uber и Lyft, но даже создали своего рода туристическую достопримечательность. Что неудивительно, ведь поездка в одном из них доставляет удовольствие. Они все еще достаточно необычны, чтобы вызывать ощущение чуда. И, как вы можете прочитать на странице 27, Waymo — это лишь часть этой удивительной истории.

Элементом, который мы поместили вместо роботакси, был Apple Vision Pro — пример как успеха, так и неудачи. Мы включили его, потому что это действительно революционное аппаратное обеспечение, и мы сосредоточились на его микро-OLED-дисплее. Однако год спустя он, по-видимому, не смог найти рыночного соответствия, и его продажи, как сообщается, значительно ниже прогнозов Apple. Я освещаю эту область уже более десяти лет и все еще утверждаю, что Vision Pro — в отличие от «вапорваре» Magic Leap 2015 года — является прорывным устройством. Но у него явно не было прорывного года. Mea culpa.

Учитывая все вышесказанное, я думаю, что в этом году у нас для вас есть невероятный и наводящий на размышления список — от новой астрономической обсерватории, которая позволит нам заглянуть в четвертое измерение, до новых способов поиска в интернете и, собственно, до роботакси. Надеюсь, здесь найдется что-то для каждого.

От редактора 02 Мэт Хоунан — главный редактор MIT Technology Review. РОБИН КЕССЛЕР

Infosys Topaz помогает предприятиям:

Оптимизировать исследования и разработки платформ и создавать Увеличить организационную производительность Демократизировать доступ к аналитическим данным Катализировать потребительский маркетинг Ускорить путь к продажам и обслуживанию

www.infosystopaz.com

Услуги, решения и платформы, использующие генеративные технологии ИИ. Предоставляя преимущество более 12 000 активов ИИ, 150+ предварительно обученных моделей ИИ, 10+ платформ ИИ, управляемых специалистами по ИИ и стратегами данных, с подходом «ответственный по умолчанию».

04 Выходные данные

Редакция

• Главный редактор: Мэт Хоунан * Исполнительный редактор по операциям: Эми Нордрум * Исполнительный редактор, новостная служба: Найл Фирт * Редакционный директор, печатное издание: Эллисон Эриф * Редактор без определенных функций: Дэвид Ротман * Научный редактор: Мэри Бет Григгс * Редактор новостей: Шарлотта Джи * Редактор специальных материалов и расследований: Аманда Сильверман * Управляющий редактор: Тереза Элси * Приглашенный редактор: Рэйчел Кортленд * Старший редактор, новости выпускников MIT: Элис Драгун * Старший редактор, биомедицина: Антонио Регаладо * Старший редактор, климат и энергетика: Джеймс Темпл * Старший редактор, ИИ: Уилл Дуглас Хевен * Старшие репортеры:
• Кейси Краунхарт (климат и энергетика) * Эйлин Гуо (специальные материалы и расследования) * Джессика Хамзелу (биомедицина) * Мелисса Хейккиля (ИИ) * Репортеры:
• Джеймс О’Доннелл (ИИ и оборудование) * Рианнон Уильямс (новости) * Главный корректор: Линда Лоуэнталь * Редакционный сотрудник: Скотт Маллиган * Редакционный стажер: Дженна Ахарт * Старший редактор по работе с аудиторией: Эбби Айвори-Ганджа * Редактор по работе с аудиторией: Джулиет Бошам * Креативный директор, печатное издание: Эрик Монжон * Редактор цифровых визуальных материалов: Стефани Арнетт

Корпоративный отдел

• Генеральный директор и издатель: Элизабет Брамсон-Будро * Финансы и операции:
• Финансовый директор, руководитель операционного отдела: Энеда Шеблати * Менеджер по главной бухгалтерской книге: Оливия Мейл * Бухгалтер: Андуэла Табаку * Директор по человеческим ресурсам: Алисса Руссо * Менеджер информационных технологий: Колби Уилер * Офис-менеджер: Линда Кардинал

Технологии

• Технический директор: Дрейк Мартине * Вице-президент по продукту: Мария Ситнова * Старший инженер-программист: Молли Фрей * Инженер по данным: Винила Шастри * Младший менеджер по продукту: Эллисон Чейз * Дизайнер цифрового бренда: Вичхика Теп

Мероприятия

• Старший вице-президент по мероприятиям и стратегическому партнерству: Эми Ламмерс * Директор по контенту и опыту мероприятий: Брайан Брайсон * Директор по мероприятиям: Николь Силва * Старший продюсер контента мероприятий: Эрин Андервуд * Менеджер по организации мероприятий: Элана Уилнер

Потребительский маркетинг

• Вице-президент по маркетингу и потребительской выручке: Элисон Папалия * Директор по маркетингу привлечения: Аллия Самхат * Директор по маркетингу удержания: Тейлор Пускарик * Менеджер по распространению и производству печатных изданий: Тим Бортон * Старший менеджер по маркетингу привлечения: Кортни Добсон * Менеджер по email-маркетингу: Туонг-Чау Кай * Менеджер по стратегическому партнерству и развитию бизнеса: Мадлен Фраска Уильямс * Специалист по маркетингу: Джейн Паттерсон

Рекламные продажи

• Старший вице-президент по продажам и партнерствам с брендами: Эндрю Хендлер * andrew.hendler@technologyreview.com * 201-993-8794 * Исполнительный директор по партнерствам с брендами: Мари Себахар * marii@technologyreview.com * 415-416-9140 * Исполнительный директор по партнерствам с брендами: Кристин Ингрэм * kristin.ingram@technologyreview.com * 415-509-1910 * Исполнительный директор по партнерствам с брендами: Стефани Клемент * stephanie.clement@technologyreview.com * 214-339-6115 * Старший директор по партнерствам с брендами: Иан Келлер * ian.keller@technologyreview.com * 203-858-3396 * Старший директор по партнерствам с брендами: Майлз Вейнер * miles.weiner@technologyreview.com * 617-475-8078 * Медиа-кит: www.technologyreview.com/media

MIT Technology Review: Аналитика и международный отдел

• Вице-президент по аналитике и международному отделу: Никола Крепальди * Глобальный директор по кастомизированному контенту: Лорел Рума * Старший менеджер по лицензированию: Тед Ху * Руководитель отдела коммуникаций и контент-менеджмента: Наташа Конте * Директор по партнерствам, международный отдел: Эмили Кучински * Директор по партнерствам, международный отдел: Пейдж Тэлбот

Совет директоров

• Синтия Барнхарт, сопредседатель * Алан Спун, сопредседатель * Лара Боро * Питер Дж. Карузо II, эсквайр * Уитни Эспич * Джошуа Махт * Дэвид Шмитлейн * Глен Шор

Служба поддержки клиентов и вопросы по подписке

• Национальный: 877-479-6505 * Международный: 847-559-7313 * Электронная почта: customer-service@technologyreview.com * Веб-сайт: www.technologyreview.com/customerservice

Перепечатки

• techreview@wrightsmedia.com * 877-652-5295

Лицензирование и разрешения

• licensing@technologyreview.com

MIT Technology Review 196 Бродвей, 3-й этаж Кембридж, Массачусетс 02139

617-475-8000

Наши углубленные репортажи раскрывают то, что происходит сейчас, чтобы подготовить вас к тому, что будет дальше. Technology Review, Inc. — независимая некоммерческая корпорация 501(c)(3), полностью принадлежащая MIT; взгляды, выраженные в наших публикациях и на наших мероприятиях, не всегда разделяются Институтом.

Содержание

• 2 Письмо редактора * THE DOWNLOAD 7 * Передовые исследования в области миграции птиц; отслеживание (и смягчение) инфекций пшеницы; как навоз может помочь накормить планету; красивые визуализации данных, отслеживающие движение судов в море; заглядывая в «разум» ИИ; ИИ-грамотность для детей; 6 новых книг + профессии будущего: менеджер банка стула * ФРОНТ * 62 Тело, скопированное * Цифровые двойники человеческих органов уже помогают принимать решения о лечении. Полноценные симуляции всего тела уже на горизонте. Автор: Джессика Хамзелу * 70 Обзор книги: Двигайся быстро и тяни за ниточки * Как элита Кремниевой долины использует свое богатство и власть, чтобы подорвать демократию и избежать ответственности. Автор: Брайан Гардинер * 76 С высокотехнологичными морскими ранчо Китай начинает восстанавливать истощенные моря * Крупнейший в мире производитель и потребитель морепродуктов активно инвестирует в передовые рыболовные хозяйства. Но действительно ли они работают? Автор: Мэттью Понсфорд * ПОЛЕВЫЕ ЗАМЕТКИ * 84 Устойчивая доставка * Как ветровые технологии могут помочь декарбонизировать грузовые перевозки. Автор: София Куалья * 88 Индекс хайпа ИИ * Наша крайне субъективная оценка последнего ажиотажа в области искусственного интеллекта.
• ОБЛОЖКА * 10 Прорывных Технологий * 20 10 Прорывных Технологий 2025 * Каждый год мы ищем перспективные технологии, способные оказать реальное влияние на мир. Вот достижения, которые, по нашему мнению, наиболее важны сейчас.
• 28 Двигатели ответов * То, как мы ищем информацию в интернете, меняется, и это прокладывает путь к будущему, насыщенному ИИ. Автор: МЭТ ХОУНАН * 36 Как доверять гуманоиду * Если им нужны удаленные операторы-люди, чтобы быть безопасными и эффективными, будем ли мы приветствовать гуманоидных роботов в наших самых приватных местах? Автор: ДЖЕЙМС О'ДОННЕЛЛ * 42 Первая в мире крупная зеленая сталелитейная установка * Может ли шведский стартап помочь сталелитейной промышленности переосмыслить себя? Автор: ДУГЛАС МЕЙН * 50 Обсерватория имени Веры К. Рубин готова преобразовать наше понимание космоса * Телескоп каталогизирует миллиарды новых объектов, предоставляя информацию о темной материи, темной энергии и многом другом. Автор: АДАМ МАНН * «Все существует. Проблема лишь в том, чтобы собрать это воедино». – стр. 62 * Фото на обложке: Спенсер Лоуэлл

«мичиган — это оригинальная кремниевая долина».

МИЧИГАН ЧИСТАЯ ВОЗМОЖНОСТЬ®

Будучи мировым лидером в области мобильности и входя в 10 лучших штатов по исследованиям и разработкам, Мичиган предоставляет идеальные условия для Airspace Experience Technologies для разработки, тестирования и сертификации следующего поколения транспорта. От электромобилей до аэромобильности — все возможно в штате, который движет мир вперед. Воспользуйтесь своей возможностью на MICHIGANBUSINESS.ORG

ДЖОН РИМАНЕЛЛИ — Соучредитель и генеральный директор

07 the download

Перелетные птицы ночью — радость ИИ

После десятилетий разочарований, инструменты машинного обучения открывают кладезь акустических данных для экологов. Автор: Кристиан Эллиотт

Маленькая певчая птица парит над Итакой, Нью-Йорк, сентябрьской ночью. Она — одна из 4 миллиардов птиц, великой ежегодной реки пернатой миграции через Северную Америку. В воздухе она издает то, что орнитологи называют ночным перелетным криком, чтобы общаться со своей стаей. Это кратчайший сигнал, длиной едва ли 50 миллисекунд, издаваемый в лесу посреди ночи. Но люди все же уловили его с помощью микрофона, увенчанного фокусирующей воронкой. Мгновения спустя программное обеспечение под названием BirdVoxDetect, результат сотрудничества между Нью-Йоркским университетом, Корнеллской лабораторией орнитологии и Высшей школой Нанта, идентифицирует птицу и классифицирует ее до видового уровня. Биологи, такие как Эндрю Фарнсворт из Корнелла, давно мечтали подслушивать птиц таким образом.

В теплеющем мире, все более наполненном человеческой инфраструктурой, которая может быть смертельной для них, такой как стеклянные небоскребы и линии электропередач, перелетные птицы сталкиваются со многими экзистенциальными угрозами. Ученые полагаются на комбинацию методов для отслеживания времени и местоположения их миграций, но каждый из них имеет свои недостатки. Доплеровский радар, при отфильтрованном влиянии погоды, может обнаружить общую биомассу птиц в воздухе, но он не может разбить эту общую сумму по видам. GPS-метки на отдельных птицах и тщательные наблюдения орнитологов-любителей помогают заполнить этот пробел, но мечение птиц в масштабе является дорогостоящим и инвазивным мероприятием. И есть еще одна ключевая проблема: большинство птиц мигрируют ночью, когда их труднее идентифицировать визуально и когда большинство орнитологов спят. Более века акустический мониторинг

БЕЛЛ ХАТЛИ

08 the download

заманчиво оставался недоступным как метод, который мог бы решить проблемы орнитологов. В конце 1800-х годов ученые поняли, что перелетные птицы издают видоспецифические ночные перелетные крики — «акустические отпечатки». Когда микрофоны стали коммерчески доступны в 1950-х годах, ученые начали записывать птиц ночью. Фарнсворт руководил некоторыми из этих акустических экологических исследований в 1990-х годах. Но даже тогда было трудно обнаружить короткие крики, некоторые из которых находятся на границе слышимого человеком диапазона частот. Ученые получили тысячи кассет, которые им приходилось прослушивать в реальном времени, просматривая спектрограммы, визуализирующие звук. Хотя цифровые технологии облегчили запись, «вечная проблема», по словам Фарнсворта, заключалась в том, что «стало все легче собирать огромное количество аудиоданных, но все труднее анализировать даже их часть».

Затем Фарнсворт встретил Хуана Пабло Белло, директора Лаборатории музыкальных и аудиоисследований Нью-Йоркского университета. Сразу после проекта, использующего машинное обучение для идентификации источников городского шумового загрязнения в Нью-Йорке, Белло согласился взяться за проблему ночных перелетных криков. Он собрал команду, включающую французского эксперта по машинному слуху Винсента Лостанлена, и в 2015 году родился проект BirdVox для автоматизации процесса. «Все говорили: „В конце концов, когда эта проблема будет решена, это станет супербогатым источником информации“», — говорит Фарнсворт. Но вначале, вспоминает Лостанлен, «не было даже намека на то, что это осуществимо». Казалось невообразимым, что машинное обучение сможет приблизиться к способностям слуха таких экспертов, как Фарнсворт. «Эндрю — наш герой», — говорит Белло. «Все, что мы хотим имитировать с помощью компьютеров, — это Эндрю».

Они начали с обучения BirdVoxDetect, нейронной сети, игнорировать помехи, такие как низкочастотные шумы, вызванные повреждением микрофонов дождевой водой. Затем они обучили систему обнаруживать перелетные крики, которые различаются между видами (и даже внутри них) и могут быть легко спутаны с чириканьем автомобильной сигнализации или кваканьем весенней квакши. Задача, по словам Лостанлена, была похожа на ту, с которой сталкивается умный динамик, когда слушает свое уникальное «слово пробуждения», за исключением того, что в данном случае расстояние от целевого шума до микрофона намного больше (что означает гораздо больше фонового шума, который нужно компенсировать). И, конечно, ученые не могли выбрать уникальный звук, такой как «Alexa» или «Привет, Google», для своего триггера. «Для птиц мы не делаем такого выбора. Чарльз Дарвин сделал этот выбор за нас», — шутит он.

К счастью, у них было много обучающих данных для работы — команда Фарнсворта вручную аннотировала тысячи часов записей, собранных микрофонами в Итаке. Когда BirdVoxDetect был обучен обнаруживать перелетные крики, впереди стояла еще одна трудная задача: научить его классифицировать обнаруженные крики по видам, что немногие опытные орнитологи могут делать на слух. Чтобы справиться с неопределенностью, и поскольку нет обучающих данных для каждого вида, они решили использовать иерархическую систему. Например, для данного крика BirdVoxDetect мог бы идентифицировать отряд и семейство птицы, даже если он не уверен в виде — точно так же, как орнитолог мог бы по крайней мере идентифицировать крик как принадлежащий славке, будь то желтопоясничная или каштановоспинная. Во время обучения нейронная сеть наказывалась меньше, когда она путала птиц, которые были ближе друг к другу на таксономическом древе.

В августе прошлого года, завершив восемь лет исследований, команда опубликовала статью, подробно описывающую алгоритмы машинного обучения BirdVoxDetect. Они также выпустили программное обеспечение как бесплатный продукт с открытым исходным кодом для использования и адаптации орнитологами. В тесте на полный сезон записей миграции, составивших 6 671 час, нейронная сеть обнаружила 233 124 перелетных крика. В исследовании 2022 года в Journal of Applied Ecology команда, тестировавшая BirdVoxDetect, обнаружила, что акустические данные так же эффективны, как и радар, для оценки общей биомассы.

BirdVoxDetect работает с подмножеством североамериканских перелетных певчих птиц. Но благодаря «обучению с малым количеством примеров» (few-shot learning) его можно обучить обнаруживать других, похожих птиц всего на нескольких обучающих примерах. Это похоже на изучение языка, похожего на тот, которым вы уже владеете, говорит Белло. С помощью дешевых микрофонов систему можно было бы расширить на места по всему миру без орнитологов или доплеровского радара, даже в совершенно разных условиях записи. «Если вы пойдете на конференцию по биоакустике и поговорите с несколькими людьми, у всех будут разные варианты использования», — говорит Лостанлен. Следующим шагом для биоакустики, по его словам, является создание фундаментальной модели, подобной тем, над которыми работают ученые для обработки естественного языка и анализа изображений и видео, которая будет перенастраиваема для любого вида — даже помимо птиц. Таким образом, ученым не придется создавать новый BirdVoxDetect для каждого животного, которое они хотят изучать.

Проект BirdVox завершен, но ученые уже основываются на его алгоритмах и подходе. Бенджамин Ван Дорен, биолог миграций из Университета Иллинойса в Урбана-Шампейне, который работал над BirdVox, использует Nighthawk, новую удобную нейронную сеть, основанную как на BirdVoxDetect, так и на популярном приложении для идентификации птичьих песен Merlin, для изучения птиц, мигрирующих над Чикаго и в других частях Северной и Южной Америки. А Дэн Меннилл, который руководит биоакустической лабораторией в Университете Уинсора, говорит, что он рад попробовать Nighthawk на перелетных криках, которые его команда в настоящее время аннотирует вручную после того, как они были записаны микрофонами на канадской стороне Великих озер.

Один из недостатков акустического мониторинга заключается в том, что, в отличие от радара, один микрофон не может определить высоту птицы над головой или направление, в котором она движется. Лаборатория Меннилла экспериментирует с массивом из восьми микрофонов, которые могут триангулировать, чтобы решить эту проблему. Просеивание записей было медленным. Но с Nighthawk анализ значительно ускорится. По словам Меннилла, в условиях угрозы птицам и другим мигрирующим животным BirdVoxDetect появился как раз вовремя. Точное знание того, какие птицы летают в реальном времени, может помочь ученым отслеживать состояние видов и их передвижения. Это может служить основой для практических усилий по сохранению, таких как инициативы «Выключи свет», которые призывают небоскребы гаснуть ночью, чтобы предотвратить столкновения птиц. «Биоакустика — это будущее исследований миграции, и мы только сейчас подходим к этапу, когда у нас есть правильные инструменты», — говорит он. «Это вводит нас в новую эру».

Кристиан Эллиотт — научный и экологический репортер из Иллинойса.

Предоставлено: McKinsey & Company

Дайджест

Книжные обзоры

Роковая абстракция: Почему менеджерский класс теряет контроль над программным обеспечением

Автор: Дэррил Кэмпбелл (W.W. Norton, 2024)

Помните, когда технология должна была сделать мир лучше? Кэмпбелл, работавший как в крошечных стартапах, так и в Amazon и Uber, пишет, что ее неспособность это сделать является результатом неспособности технологической индустрии понять, что ее продукты на самом деле делают и как они могут дать сбой. Подобно пресловутому молотку, видящему в каждой проблеме гвоздь, технологическая отрасль верит в программное обеспечение как решение любой проблемы. И далее, утверждает он, культура страдает от непоколебимой веры в управленчество — идею о том, что любой бизнес может быть сведен к электронной таблице, контролируемой специалистами с MBA.

Hum

Автор: Хелен Филлипс (Marysue Rucci Books, 2024)

Оказавшись в тяжелом финансовом положении после потери работы из-за ИИ, Мэй соглашается на экспериментальную операцию, которая изменяет ее лицо, чтобы ее не могла распознать система наблюдения. Хотя это дает ей краткую передышку от долгов, она и ее семья, возможно, никогда не оправятся от того, что произойдет впоследствии.

Sideways: Город, который Google не смог купить

Автор: Джош О’Кейн (Vintage Canada, 2024)

В 2017 году небольшой участок земли на недоразвитом берегу озера в Торонто был доступен для застройки. Группа городских инноваций, известная как Sidewalk Labs (выделившаяся из Alphabet), ухватилась за эту возможность. Sidewalk обещала создать новую модель урбанизма, насыщенного технологиями, но вместо этого потерпела грандиозный провал. К середине 2021 года, пишет О’Кейн, канадский журналист, освещавший эту историю для Globe and Mail, Sidewalk выглядела «во многом как Google X после краха Glass: серия слабо связанных, полунезависимых компаний, чьи продукты были менее значимы, чем флагманский проект, который потерпел полный крах». Его книга предлагает множество извлеченных уроков, но тот факт, что до сих пор так много технологических компаний стремятся строить города «с нуля», говорит о том, что лишь немногие готовы прислушаться.

Ядерная война: Сценарий

Автор: Энни Якобсен (Penguin Random House, 2024)

Книга финалистки Пулитцеровской премии Энни Якобсен представляет собой глубокое расследование того, что произойдет, если планы США по полномасштабной ядерной войне когда-либо будут реализованы. Первая глава, возможно, неудивительно, называется «Ад на Земле». Это ужасающее чтение, которое повествует о конце 12 000 лет человеческой цивилизации и гибели более 5 миллиардов человек за считанные минуты.

Городские технологии: 20 приложений, идей и инноваций, меняющих городской ландшафт

Автор: Роб Уокер (Lincoln Institute, 2024)

Опубликованная Институтом земельной политики Линкольна Гарвардского университета и содержащая предисловие от технологической журналистки Кары Свишер, эта книга Роба Уокера, журналиста, освещающего дизайн, искусство, бизнес и технологии, исследует роль технологий в нашем быстро урбанизирующемся мире. Может ли ИИ улучшить городское планирование? Может ли звуковой радар помочь снизить шумовое загрязнение? Как можно использовать приложения для таких вещей, как полив городских деревьев? Сотрудничество, творчество и открытость могут помочь указать путь вперед.

Сингулярность ближе: Когда мы сольемся с ИИ

Автор: Рэй Курцвейл (Penguin Random House, 2024)

Хотите ли вы прожить больше 120 лет? Футурист Курцвейл считает, что если вы доживете до 2030 года, ваши шансы на это довольно высоки. Всю свою карьеру он доказывал (и надеялся?), что еще не изобретенные медицинские достижения позволят нам не только жить дольше, но и в конечном итоге слиться с машинами и жить вечно. Он был поразительно проницателен в своих предсказаниях об ИИ (некоторые предполагают, что точность его предсказаний составляет 86%), но его видения будущего, где мы все живем как люди без тел, могут заставить многих задуматься. Эта пшеничный флаговый лист заражен ржавчинным грибком Puccinia striiformis.

Наш хлеб насущный

Международный проект по наблюдению направлен на защиту пшеницы от смертельных болезней. Автор: Шаони Бхаттачарья

Когда Дэйв Ходсон шел по пшеничным полям в Эфиопии в 2010 году, казалось, что все было окрашено в желтый цвет. Ржавчинный грибок заражал около одной трети пшеницы страны, и ветра разнесли его споры повсюду, покрывая все на своем пути. «Поля были полностью желтыми. Проходя по ним, вы видели, что ваша одежда просто ярко-желтая», — говорит он. Ходсон, который тогда работал в Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН в Риме, прилетел в Эфиопию с коллегами, чтобы расследовать эпидемию. Но мало что можно было сделать: хотя у властей были некоторые фунгициды, к тому времени, когда они поняли, что происходит, было уже слишком поздно. Эфиопия, крупнейшая страна-производитель пшеницы в странах Африки к югу от Сахары, потеряла от 15% до 20% урожая в том году. «Разговаривая с фермерами, они просто теряли все», — сказал Ходсон MIT Technology Review. «И это просто: „Ну, мы должны были сделать больше, чтобы помочь вам“». Ходсон, ныне ведущий ученый в международной некоммерческой организации CIMMYT, с тех пор работает с коллегами над планом по предотвращению таких потерь в будущем. Вместе с Мариселис Асеведо из Колледжа сельского хозяйства и естественных наук Корнеллского университета он соруководит Системой раннего оповещения о болезнях пшеницы (Wheat DEWAS), международной инициативой, которая объединяет ученых из 23 организаций по всему миру. Идея состоит в том, чтобы масштабировать систему для отслеживания болезней пшеницы и прогнозирования потенциальных вспышек для правительств и фермеров почти в реальном времени. Таким образом, они надеются защитить культуру, которая обеспечивает около одной пятой мировых калорий. Эти усилия не могут быть более своевременными. На протяжении всей истории одомашненной пшеницы (около 8000 лет) всегда была ржавчина, опустошающая урожай. Усилия по селекции в середине 20 века привели к появлению устойчивых к ржавчине сортов пшеницы, что увеличило урожайность, и эпидемии ржавчины отступили во многих частях мира. Но теперь, спустя десятилетия, ржавчина считается вновь возникающим заболеванием в Европе. Это отчасти связано с изменением климата, поскольку более теплые условия более благоприятны для инфекции. Уязвимые регионы, включая Южную Азию и Африку, также находятся под угрозой. Wheat DEWAS официально запустился в 2023 году благодаря гранту в $7,3 миллиона от Фонда Билла и Мелинды Гейтс (ныне Фонд Гейтсов) и Министерства иностранных дел, по делам Содружества и развития Великобритании. Но более ранняя версия системы предотвратила катастрофу в 2021 году, когда другая эпидемия угрожала пшеничным полям Эфиопии. Ранние полевые исследования местной сельскохозяйственной исследовательской группы выявили новый штамм желтой ржавчины. Погодные условия были «супер оптимальными» для развития ржавчины на поле, говорит Ходсон, но система раннего предупреждения команды означала, что меры были приняты вовремя — правительство быстро применило фунгициды, и фермеры получили рекордный урожай пшеницы. Wheat DEWAS работает путем масштабирования и координации усилий и технологий на разных континентах. На местах осуществляется наблюдение — группы местных патологов, которые обследуют пшеничные поля, вводя данные на смартфоны. Они собирают информацию о том, какие сорта пшеницы растут, и делают фотографии и образцы. В настоящее время проект разрабатывает несколько приложений, одно из которых будет использовать ИИ для идентификации болезней путем анализа фотографий. Другое направление системы, базирующееся в Центре Джона Иннеса в Великобритании, сосредоточено на диагностике. Группа там, работая с исследователями из CIMMYT и Эфиопского института сельскохозяйственных исследований, разработала MARPLE (свободная аббревиатура от «мобильные и в реальном времени данные о болезнях растений»), которую Ходсон описывает как мини-секвенатор генов размером с сотовый телефон. Он может тестировать образцы пшеницы на грибок ржавчины на месте и предоставлять результат в течение двух-трех дней, тогда как традиционная диагностика занимает месяцы. «Прелесть этого в том, что вы можете очень быстро обнаружить что-то новое», — говорит Ходсон. «А именно новые вещи часто создают самые большие проблемы». Данные с поля отправляются непосредственно команде Глобального справочного центра по ржавчине при Орхусском университете в Дании, который объединяет все в одну огромную базу данных. Обеспечение наций и глобально разбросанных групп возможностью делиться инфраструктурой является ключевым, говорит Йенс Грёнбех Хансен из Орхусского университета, который руководит пакетом управления данными для Wheat DEWAS. Без сотрудничества и гармонизации данных, по его словам, «технологии не решат эти проблемы в одиночку». «Мы выстраиваем доверие, чтобы, объединяя данные, мы могли получать выгоду от более широкой картины и видеть закономерности, которые мы не могли видеть, когда все было фрагментировано», — говорит Хансен. Их автоматизированная система отправляет данные Крису Гиллигану, который возглавляет моделирующий отдел Wheat DEWAS в Кембриджском университете. Со своей командой он работает с Метеорологическим бюро Великобритании, используя их суперкомпьютер для моделирования того, как грибковые споры в данном месте могут распространяться при определенных погодных условиях и каков риск их приземления, прорастания и заражения других территорий. Команда опиралась на предыдущие модели, включая работы по облаку пепла от извержения исландского вулкана Эйяфьядлайёкюдль, которое вызвало хаос в Европе в 2010 году. Ежедневно в Интернете публикуется загружаемый бюллетень с семидневным прогнозом. Также рассылаются дополнительные оповещения или рекомендации. Затем информация распространяется от правительств или национальных властей фермерам. Например, в Эфиопии немедленные риски доводятся до фермеров посредством SMS-сообщений. Что особенно важно, если есть вероятность проблемы, оповещения дают время для реагирования. «У вас, по сути, есть три недели форы», — говорит Гиллиган. То есть, фермеры могут знать о риске за неделю вперед, что позволяет им принимать меры, когда споры приземляются и вызывают инфекции. В настоящее время проект сосредоточен на восьми странах: Эфиопии, Кении, Танзании и Замбии в Африке, а также Непале, Пакистане, Бангладеш и Бутане в Азии. Но исследователи надеются, что они получат дополнительное финансирование для продолжения проекта после 2026 года и, в идеале, для его расширения различными способами, включая добавление большего числа стран. Гиллиган говорит, что технология потенциально может быть перенесена на другие болезни пшеницы и другие культуры, такие как рис, которые также страдают от распространяемых погодой патогенов. Дагмар Ханольд, фитопатолог из Университета Аделаиды, не участвующая в проекте, описывает его как «жизненно важную работу для мирового сельского хозяйства». «Зерновые, включая пшеницу, являются жизненно важными основными продуктами питания для людей и животных во всем мире», — говорит Ханольд. Хотя были созданы программы для выведения более устойчивых к патогенам культур, новые штаммы патогенов появляются часто. И если они объединятся и обменяются генами, предупреждает она, они могут стать «еще более агрессивными». Шаони Бхаттачарья — внештатный автор и редактор из Лондона.

Как фекалии могут помочь накормить планету

Новые технологии эффективно превращают человеческие отходы в сельскохозяйственные решения. Автор: Брин Нельсон

Новое промышленное предприятие в пригороде Сиэтла источает запах футуристических технологий. Оно может безопасно перерабатывать фекальные отходы от людей и домашнего скота, одновременно перерабатывая питательные вещества, которые имеют решающее значение для сельского хозяйства, но в стране их становится все меньше на сельскохозяйственных угодьях. На заводе площадью 2,3 акра, который слегка пахнет аммиаком, гигантские вращающиеся шпиндели превращают горячий септический осадок и биотвердые частицы из местных очистных сооружений в то, что инженер называет «лепешками из фекалий». Гигантские скребки затем сбрасывают запеченную биомассу на комбинированный конвейер и сушилку, чтобы получить растущую кучу стерилизованного удобрения. Метод переработки отходов использует сжатый пар, образующийся на более ранней стадии, сокращая потребление электроэнергии на 95%. Помимо сухого удобрения, в результате процесса образуются почти чистый аммиак и вода. Эта система, названная Varcor, была разработана сиэтлской инженерной фирмой Sedron Technologies и принадлежит компании Generate Upcycle из Сан-Франциско. Очистные сооружения по всей стране используют высокую температуру, компостирование и устройства, похожие на скороварки, для превращения оставшейся биомассы в богатые удобрения, мульчу и другие почвенные добавки с такими названиями, как Bloom и TAGRO (сокращение от «Tacoma Grow»). Некоторые перерабатывают сточные воды на отдельном этапе для извлечения фосфора — незаменимого питательного вещества для растений и распространенного элемента в рационе человека — и наслоения его для образования круглых гранул по технологии, немного похожей на формирование жемчужин. Эта технология, разработанная компанией Ostara из Сент-Луиса, создает удобрение с медленным высвобождением, которое может быть продано обратно фермерам. Даже портативные туалеты могут быть средством для восстановления питательных веществ с помощью методов улавливания азота, разработанных группами по переработке мочи, такими как Rich Earth Institute и Wasted in Vermont, а также Sanitation360 AB в Швеции. Поскольку наш богатый белком рацион содержит много азота, этот элемент может быть легко переработан как из мочи, так и из фекалий. Производство удобрений из питательных веществ, которые выделяем мы и другие животные, имеет долгую и красочную историю; на протяжении поколений это помогало коренным культурам по всему миру создавать исключительно плодородную почву. Эти системы вышли из моды в западной культуре, но исследователи и инженеры присоединились к сторонникам в переосмыслении фекалий, мочи и их составляющих как бесценных природных ресурсов для повторного использования вместо отходов, которые нужно сжигать или закапывать. Несколько компаний сейчас демонстрируют, как безопасно масштабировать преобразование с помощью энергоэффективных технологий. «Нам нравится напрямую решать проблему «фу-фактора»», — говорит Аарон Тартаковский, соучредитель и генеральный директор Epic Cleantec, которая использует химическую реакцию и тепло для преобразования сточных вод в чистую воду и натуральную почвенную добавку. Недавний обзор в Journal of Environmental Management, по сути, рекламирует очистные сооружения как «возобновляемые биологические азотные рудники», которые могут поставлять незаменимый, но дорогостоящий компонент из регенерированного илового осадка в то время, когда многим фермерам становится все труднее его получить. Сточные воды, заключают авторы, «могут стать важным сырьем для устойчивого производства органических минеральных удобрений из возобновляемых, доступных на местном уровне ресурсов с низким углеродным следом». Извлечение азота и фосфора для повторного использования также может помочь удалить эти загрязнители из стоков предприятий и уменьшить количество органических веществ, предназначенных для свалок и лагун для навоза, которые хранят и управляют огромными концентрациями отходов животноводства. Другими словами, возвращение в систему переработки отходов природы может помочь нам удовлетворить растущие потребности планеты в продовольствии, не загрязняя при этом окружающую среду чрезмерно. Система Varcor нагревает поступающие фекалии и разделяет их на твердое вещество и пар. Процесс, называемый механической рекомпрессией пара, позволяет повторно использовать сжатый пар в качестве источника тепла, в то время как водяной и аммиачный пар разделяются и дистиллируются. Конвейер/сушилка перемещает оставшиеся твердые вещества к гигантским шпинделям для приготовления «лепешек», а затем в ожидающий грузовик внизу. Завод сейчас продает от трех до четырех грузовиков этого сухого удобрения фермам каждую неделю. Стэнли Яницки, директор по доходам Sedron Technologies, говорит, что несколько компаний также заинтересованы в использовании аммиачного продукта для производства удобрений вместо получения его из ископаемого топлива. «Было бы очень здорово, если бы такая технология работала, если бы она могла помочь нам замкнуть экологические циклы удобрений и доступа к чистой воде», — говорит Кимберли Уоршем, основатель и генеральный директор консультационного агентства по санитарии и гигиене FLUSH (аббревиатура от «способствующее обучению для всеобщей санитарии и гигиены»), о Varcor. «Мне нравится видеть новые технологии, которые могут революционизировать то, как мы используем и повторно используем [ресурсы]». Но Уоршем беспокоится, что управление такой сложной технологией может оказаться неустойчивым, если она не привлечет достаточное количество работников с необходимыми навыками. Получение разрешений и лицензий регулирующих органов также может представлять собой проблему. «Когда я смотрю на то, почему это не было сделано раньше, это имеет очень мало общего с технологией», — говорит Тартаковский. «Это полностью связано с нормативно-правовой базой». Многие существующие нормативные акты, по словам сторонников, просто никогда не предусматривали возможности использования сточных вод для получения полезных продуктов вместо загрязнителей. Вода, сбрасываемая заводом Varcor, например, достаточно чиста для повторного использования, но местные власти действуют осторожно. Для соблюдения норм сброса завод отправляет свои стоки на близлежащие очистные сооружения вместо прилегающей водно-болотной территории. Несмотря на трудности, базовая технология распространяется: две молочные фермы на Среднем Западе внедрили систему, и третья работает над этим. Яницки говорит, что крупнейшая установленная система в Индиане в пять раз больше сиэтлской системы преобразования септических отходов, с потенциалом преобразования 250 миллионов галлонов коровьего навоза в год в пригодную для повторного использования воду, органическое удобрение и аммиак. Энергоэффективное преобразование отходов в продукты природного происхождения может устранить выбросы парниковых газов от хранящегося навоза и традиционного производства удобрений, одновременно компенсируя энергию, необходимую для работы фермы. Стратегии переработки отходов в удобрения, даже если их масштабировать, сами по себе не будут достаточными, чтобы помочь накормить растущее население планеты. Однако, рассматривая людей не только как потребителей, но и как производителей, они могли бы помочь нам. Объект Varcor в пригороде Сиэтла превращает фекальные отходы в удобрения и многое другое.

Профессии будущего: Менеджер банка стула

Никхил Пай хочет, чтобы доступ к трансплантации фекалий расширился за счет разработки оральных «крапсул». Автор: Саймон Спичак

Ежегодно примерно полмиллиона американцев диагностируются с Clostridioides difficile, распространенной бактериальной инфекцией толстого кишечника. Лишь некоторые пациенты реагируют на антибиотики. Инфекция рецидивирует примерно у 20% пациентов и оказывается смертельной примерно в 30 000 случаев ежегодно. Но существует высокоэффективное, хотя и нетрадиционное лечение: трансплантация фекальной микробиоты (ТФМ), которая включает трансплантацию здорового стула в кишечник пациента. Хотя ТФМ одобрена во многих странах, доступ к ней все еще ограничен. В Европе, например, только один из десяти пациентов с рецидивирующей C. difficile может получить лечение ТФМ. Доступ для детей особенно затруднен. Большинство банков собирают образцы только у взрослых, и трансплантация их детям может вызвать нежелательные побочные эффекты. Никхил Пай, детский гастроэнтеролог из больницы для больных детей в Торонто, надеется изменить это, основав первый в Канаде банк стула для детей в 2023 году. До того, как Пай основал банк, он собирал донорские образцы и отправлял их для обработки в США, что было очень дорогостоящим. Создание местного банка позволяет ему тестировать образцы стула для использования в качестве лечения ТФМ для других заболеваний. «Мы взяли на себя множество различных ролей, чтобы иметь возможность это сделать», — говорит Пай.

От донации к лечению:

Банк набирает доноров по всей больнице. Здоровые братья и сестры пациентов или дети сотрудников больницы стремятся помочь. «Существует очень сильное чувство гражданской ответственности, которое побуждает детей добровольно участвовать», — говорит он. Чтобы убедиться в здоровье их стула, доноров обследуют с помощью опросника и анализа крови. Их стул также проверяется на инфекционные заболевания, такие как ВИЧ, SARS-CoV-2 и гепатит. Банк подбирает каждому новому пациенту здоровый стул от донора того же возраста и пола. Лечение проводится с помощью клизмы. Пай говорит, что показатель успеха составляет 80% после одного лечения и более 90% после второго.

Упрощение доступа:

Пай говорит, что крайне важно финансировать банки стула, чтобы пациентам не приходилось далеко ехать за лечением. И он надеется, что оральные «крапсулы» облегчат жизнь пациентам. Вместо того, чтобы ехать в больницу со специализированным персоналом для клизмы или эндоскопии, они могли бы принимать их как любые другие таблетки. Однажды лечение может распространиться на целый ряд других устойчивых к лекарствам инфекций и заболеваний кишечника. Саймон Спичак — внештатный научный, медицинский и технологический журналист из Торонто. Никхил Пай «Нам нравится напрямую решать проблему «фу-фактора»», — говорит генеральный директор Epic Cleantec, которая превращает сточные воды в чистую воду и натуральную почвенную добавку.

Проект McKinsey & Company

Отчет: Трансформация бизнес-ландшафта с помощью передовых технологий

…с гораздо большей пользой использовать некоторые недооцененные природные ресурсы, которые не иссякнут в ближайшее время. Брин Нельсон — научный писатель из Сиэтла и автор книги «Промывание: Замечательная наука о неожиданном сокровище». Гастроэнтеролог Детской больницы Макмастера и доцент Университета Макмастера помогает изменить ситуацию. В 2022 году он создал первый в Канаде банк стула для детей. С тех пор в банке хранится более 150 образцов и проведено пять процедур трансплантации фекальной микробиоты (ТФМ) у детей. Пай сотрудничает с другими исследователями над разработкой пероральных «капсул из стула» для упрощения лечения.

Управление банком стула

Пай и его коллеги выполняют множество функций для обеспечения работы банка. Они набирают и отбирают доноров, каталогизируют образцы, хранят их в морозильной камере при температуре –80 °C и собирают средства для поддержания этой инициативы. Банк также предоставляет образцы стула исследователям, тестирующим небольшую часть от тысяч тонн отходов, которые превращаются в сухое удобрение.

Загрузка

Визуализация движения судов в море

Данные AIS показывают сложные пути от самых оживленных портов США до открытого океана.

Автор: Джон Киган

Сверху: Саванна, Джорджия. Снизу: озеро Гурон.

Когда мы бегаем, водим машину, ездим на велосипеде и летаем, мы оставляем характерные следы наших передвижений по Земле — если знать, куда смотреть. Физические следы, тепловые сигнатуры и химические остатки могут рассказать, где мы были. Но другой тип следов, которые мы оставляем, исходит от радиосигналов, излучаемых автомобилями, самолетами, поездами и лодками, которые мы используем. В самолетах технология под названием ADS-B (Автоматическое зависимое наблюдение-вещание) предоставляет данные о местоположении, идентификации, скорости и ориентации в реальном времени. Для судов в море эту функцию выполняет AIS (Автоматическая идентификационная система). Работая на частотах 161,975 и 162,025 мегагерц, передатчики AIS транслируют идентификационный номер судна, название, позывной, длину и ширину, тип и местоположение антенны каждые шесть минут. Местоположение судна, отметка времени позиции и направление передаются чаще. Основное назначение AIS — безопасность на море: она помогает предотвращать столкновения, способствует спасательным операциям и дает представление о влиянии судоходства на морскую жизнь. Правила Береговой охраны США гласят, что, как правило, частные лодки длиной менее 65 футов не обязаны использовать AIS, но большинство коммерческих судов обязаны. В отличие от ADS-B в самолетах, AIS может быть отключена только в редких обстоятельствах. Различные секторы используют данные AIS для множества различных применений, включая мониторинг судоходства для предотвращения повреждения подводных интернет-кабелей, выявление столкновений с китами и изучение следов подводного шума. Используя инструмент Marine Cadastre Национального управления океанических и атмосферных исследований США, вы можете загрузить 16 лет подробных ежедневных перемещений судов, а также карты «количества переходов», созданные на основе данных за год, показывающих накопленные пути каждого судна. Данные собираются исключительно наземными станциями вдоль побережий США. Я загрузил все карты количества переходов за 2023 год и загрузил их в программное обеспечение географической информационной системы QGIS, чтобы визуализировать этот год морского трафика. Карты абстрактны и динамичны. Без суши следы кораблей напоминают фотографии фейерверков с длинной выдержкой, столкновения высокоэнергетических частиц или пряди оптоволоконного кабеля.

Визуализации судоходства 2023 года с помощью AIS. Сверху: Виктория, Британская Колумбия, и Сиэтл. Снизу: Флорида, Мексиканский залив.

Луизиана

При увеличении этих карт можно увидеть странные геометрические узоры из идеальных кругов или линии в сетке. Некоторые из них — это рыболовные угодья, другие — научные исследования, картографирующие морское дно, а третьи представляют собой лодки, идущие к морским нефтяным вышкам и от них, особенно у побережья Мексиканского залива Луизианы.

Скрытое на виду

Наличие глобальной системы отслеживания точных перемещений всех судов в море в режиме, близком к реальному времени, звучит как отличное новшество — если только вы не пытаетесь сохранить в тайне перемещения и грузы своих судов. В 2023 году Bloomberg расследовал, как Россия уклонялась от санкций на экспорт нефти после вторжения в Украину путем «спуфинга» — передачи поддельных данных AIS — чтобы ввести в заблуждение наблюдателей. Отслеживая флот ржавых судов сомнительной мореходности, репортеры сравнивали данные AIS с тем, что они фактически видели в море, и обнаружили, что суда находились не там, где указывали данные.

Мониторинг рыболовной промышленности

Скопления рыболовных судов, тяготеющих к известным рыболовным угодьям, создают одни из самых интересных узоров на картах. Global Fishing Watch — это международная некоммерческая организация, которая использует AIS для мониторинга рыболовной промышленности, стремясь защитить морскую жизнь от чрезмерного вылова. Но она утверждает, что только 2% рыболовных судов используют передатчики AIS. Организация, поддерживаемая Google, группой по охране океана Oceana и компанией по спутниковым снимкам SkyTruth, объединяет данные AIS со спутниковыми снимками и использует машинное обучение для классификации типов используемых рыболовных технологий. В пресс-релизе, объявляющем о создании Global Fishing Watch, Джон Эймос, президент и основатель SkyTruth, заявил: «Так много того, что происходит в открытом море, невидимо, и это было огромным барьером для понимания и демонстрации миру того, что поставлено на карту для океана».

Версия этой истории появилась в «Beautiful Public Data» (beautifulpublicdata.com), информационном бюллетене, который собирает визуально интересные наборы данных, собранные государственными учреждениями.

У Google DeepMind есть новый способ заглянуть в «разум» ИИ

Автокодировщики позволяют нам заглянуть в черный ящик искусственного интеллекта. Они могут помочь нам создать ИИ, который будет лучше понят и легче контролируем.

Автор: Скотт Дж. Маллиган

ИИ привел к прорывам в области открытия лекарств и робототехники, и он полностью революционизирует то, как мы взаимодействуем с машинами и интернетом. Единственная проблема в том, что мы не знаем точно, как он работает и почему он работает так хорошо. У нас есть довольно хорошее представление, но детали слишком сложны для разбора. Это проблема: она может привести к развертыванию системы ИИ в высокочувствительной области, такой как медицина, без понимания того, что она может иметь критические недостатки, заложенные в ее работе. Команда Google DeepMind, изучающая так называемую «механистическую интерпретируемость», работает над новыми способами, позволяющими нам заглянуть под капот. Прошлым летом она выпустила Gemma Scope — инструмент, помогающий исследователям понять, что происходит, когда ИИ генерирует результат. Надежда состоит в том, что если мы лучше поймем, что происходит внутри модели ИИ, мы сможем более эффективно контролировать ее результаты, что приведет к созданию более совершенных систем ИИ в будущем. «Я хочу иметь возможность заглянуть внутрь модели и увидеть, обманывает ли она», — говорит Нил Нанда, который руководит командой по механистической интерпретируемости в Google DeepMind. «Похоже, что способность читать мысли модели должна помочь». Механистическая интерпретируемость, также известная как «мех. интерпретация», — это новая область исследований, целью которой является понимание того, как на самом деле работают нейронные сети. В настоящее время мы подаем входные данные в модель в виде большого количества информации, а затем получаем набор весов модели в конце обучения. Это параметры, которые определяют, как модель принимает решения. У нас есть некоторое представление о том, что происходит между входными данными и весами модели: по сути, ИИ находит закономерности в данных и делает выводы из этих закономерностей, но эти закономерности могут быть невероятно сложными и часто очень трудными для интерпретации человеком. «Ключевая цель механистической интерпретируемости — попытаться провести обратный инжиниринг алгоритмов внутри этих систем», — говорит Нанда. «Мы даем модели запрос, например, «Напиши стихотворение», а затем она пишет несколько рифмованных строк. Каков алгоритм, по которому она это сделала? Мы хотели бы это понять». Чтобы найти признаки — или категории данных, которые представляют более крупное понятие — в своей модели ИИ, Gemma, DeepMind применила инструмент, известный как «разреженный автокодировщик», к каждому из своих слоев. Вы можете представить себе разреженный автокодировщик как микроскоп, который увеличивает эти слои и позволяет рассмотреть их детали. Например, если вы дадите Gemma запрос…

…о чихуахуа, это вызовет функцию «собаки», подсвечивая то, что модель знает о собаках. Причина, по которой он считается «разреженным», заключается в том, что он ограничивает количество используемых нейронов, по сути, стремясь к более эффективному и обобщенному представлению данных. Сложность с разреженными автокодировщиками заключается в том, чтобы решить, насколько детально вы хотите получить информацию. Вновь подумайте о микроскопе. Вы можете увеличить что-либо до чрезвычайной степени, но это может сделать то, что вы смотрите, невозможным для интерпретации человеком. Но если вы уменьшите масштаб слишком сильно, вы можете ограничить интересные вещи, которые можете увидеть и обнаружить. Решением DeepMind было запустить разреженные автокодировщики разных размеров, варьируя количество признаков, которые автокодировщик должен был найти. Цель не состояла в том, чтобы исследователи DeepMind самостоятельно тщательно анализировали результаты. Gemma и автокодировщики являются открытым исходным кодом, поэтому этот проект был больше направлен на стимулирование заинтересованных исследователей к изучению того, что обнаружили разреженные автокодировщики, и, надеемся, к получению новых представлений о внутренней логике модели. Поскольку DeepMind запускала автокодировщики на каждом слое модели, исследователь мог бы отобразить прогрессию от ввода к выводу до такой степени, которую мы раньше не видели. «Это очень интересно для исследователей интерпретируемости», — говорит Джош Бэтсон, исследователь из Anthropic. «Если у вас есть эта модель с открытым исходным кодом для изучения людьми, это означает, что множество исследований интерпретируемости теперь могут быть выполнены на основе этих разреженных автокодировщиков. Это снижает барьер для входа для людей, обучающихся этим методам». Neuronpedia, платформа для механистической интерпретируемости, в июле заключила партнерство с DeepMind для создания демонстрации Gemma Scope, с которой вы можете поэкспериментировать прямо сейчас. В демонстрации вы можете протестировать различные подсказки и увидеть, как модель разбивает вашу подсказку и какие активации она вызывает. Вы также можете поиграть с моделью. Например, если вы сильно увеличите функцию, связанную с собаками, а затем зададите модели вопрос о президентах США, Gemma найдет способ вплести случайную болтовню о собаках, или модель может просто начать лаять на вас. Одна интересная особенность разреженных автокодировщиков заключается в том, что они не являются контролируемыми, то есть они находят признаки самостоятельно. Это приводит к удивительным открытиям о том, как модели разбивают человеческие концепции. «Моя личная любимая функция — это функция «кринж», — говорит Джозеф Блум, руководитель научного отдела Neuronpedia. «Кажется, она появляется в негативной критике текста и фильмов. Это просто отличный пример отслеживания вещей, которые на каком-то уровне настолько человечны». Некоторые признаки оказывается легче отследить, чем другие. «Одна из самых важных функций, которую вы хотели бы найти для модели, — это обман», — говорит Джонни Лин, основатель Neuronpedia. «Его не так-то просто найти: «О, вот функция, которая срабатывает, когда она нам лжет». Из того, что я видел, не было такого, чтобы мы могли обнаружить обман и запретить его». Хотя это может показаться просто причудливым, исследования механистической интерпретируемости могут оказаться невероятно полезными. «В качестве инструмента для понимания того, как модель обобщает и на каком уровне абстракции она работает, эти признаки действительно очень полезны», — говорит Бэтсон. Например, команда под руководством Сэмюэля Маркса из Anthropic использовала разреженные автокодировщики для поиска признаков, которые показали, что конкретная модель ассоциирует определенные профессии с определенным полом. Затем они отключили эти гендерные признаки, чтобы уменьшить предвзятость в модели. Этот эксперимент был проведен на очень небольшой модели, поэтому неясно, применима ли эта работа к гораздо большей. Исследования механистической интерпретируемости также могут дать нам представление о том, почему ИИ совершает ошибки. В одном случае, когда ИИ сказал, что 9.11 больше, чем 9.8, исследователи увидели, что вопрос вызывал части модели, связанные с библейскими стихами и 11 сентября. Исследователи пришли к выводу, что ИИ мог интерпретировать числа как даты, что означает, что 9/11 было бы позже, чем 9/8. А во многих книгах, таких как религиозные тексты, раздел 9.11 идет после раздела 9.8, что, возможно, является причиной того, почему ИИ считает его большим. Как только они узнали, почему ИИ совершил эту ошибку, исследователи уменьшили активации модели, связанные с библейскими стихами и 11 сентября, и она дала правильный ответ при повторном запросе. Существуют и другие потенциальные применения. В настоящее время в большие языковые модели встроен системный запрос для решения ситуаций, когда пользователи спрашивают, как изготовить бомбу. Когда вы задаете вопрос ChatGPT, OpenAI сначала тайно подсказывает модели воздержаться от советов по изготовлению бомб или совершению других злонамеренных действий. Но пользователям легко «взломать» модели ИИ с помощью хитрых подсказок, обходя любые ограничения. Если создатели моделей смогут увидеть, где в ИИ находится знание об изготовлении бомб, они теоретически могут навсегда отключить эти узлы. Тогда даже самая хитроумная подсказка не вызовет ответа о том, как изготовить бомбу, потому что у ИИ буквально не будет информации о том, как изготовить бомбу в своей системе. Этот уровень детализации и точного контроля легко представить, но чрезвычайно трудно достичь при текущем состоянии механистической интерпретируемости. «Ограничение состоит в том, что «руление» (влияние на модель путем корректировки ее параметров) просто не работает так хорошо, и поэтому, когда вы «рулите» для уменьшения насилия в модели, это в конечном итоге полностью лоботомизирует ее знания в области боевых искусств. В «рулении» предстоит много доработок», — говорит Лин. Знание об «изготовлении бомб», например, не является простым переключателем «вкл/выкл» в модели ИИ. Оно, скорее всего, вплетено во множество частей модели, и его отключение, вероятно, повлечет за собой нарушение знаний ИИ в области химии. Любые изменения могут принести пользу, но также и значительные компромиссы. Тем не менее, если мы сможем копать глубже и более ясно заглянуть в «разум» ИИ, DeepMind и другие надеются, что механистическая интерпретируемость может представлять собой правдоподобный путь к «выравниванию» — процессу обеспечения того, чтобы ИИ на самом деле делал то, что мы от него хотим.

Скотт Дж. Маллиган — репортер по ИИ в «MIT Technology Review» в рамках стипендии Тарбелла, специализирующийся на политике, управлении и внутреннем устройстве ИИ.

Дети учатся создавать свои собственные маленькие языковые модели

Новая программа направлена на обучение детей работе с ИИ посредством практических занятий.

«Эта новая технология ИИ — очень интересно узнавать, как она работает, и лучше ее понимать», — говорит 10-летний Лука, юный создатель моделей ИИ. Лука — один из первых детей, которые попробовали Little Language Models (Маленькие языковые модели), новое приложение от Мануджа и Шрути Дхаривал, двух исследователей-докторантов из Медиа-лаборатории Массачусетского технологического института, которое помогает детям понять, как работают модели ИИ, давая им возможность создавать их уменьшенные версии. Программа — это способ представить сложные концепции, лежащие в основе современных моделей ИИ, не утомляя теоретическими лекциями. Вместо этого дети могут видеть и создавать визуализацию концепций на практике, что помогает им освоиться с ними. «Что значит для детей видеть себя создателями технологий ИИ, а не просто пользователями?» — спрашивает Шрути. Программа начинается с использования пары игральных костей для демонстрации вероятностного мышления — системы принятия решений, учитывающей неопределенность. Вероятностное мышление лежит в основе современных больших языковых моделей (БЯМ), которые предсказывают наиболее вероятное следующее слово в предложении. Преподавая такую концепцию, программа может помочь демистифицировать работу БЯМ для детей и помочь им понять, что иногда выбор модели не идеален, а является результатом серии вероятностей. Ученики могут изменять каждую сторону игральных костей на любую переменную, какую захотят. А затем они могут изменить вероятность выпадения каждой стороны при броске. Лука считает, что было бы «очень круто» включить эту функцию в дизайн игры, похожей на Pokémon, над которой он работает. Но это также может продемонстрировать некоторые важные реалии об ИИ. Допустим, учитель хотел бы рассказать ученикам о том, как возникает предвзятость в моделях ИИ. Детям можно было бы предложить создать пару игральных костей, а затем установить на каждой стороне руку разного цвета кожи. Сначала они могли бы установить вероятность белой руки на 100%, отражая гипотетическую ситуацию, когда в наборе данных есть только изображения белых людей. Когда ИИ просят сгенерировать изображение, он производит только белые руки. Затем учитель может попросить детей увеличить процент других цветов кожи, имитируя более разнообразный набор данных. Модель ИИ теперь производит руки разных цветов кожи. «Вы начинаете видеть: «О, вот как проникает предвзятость», — говорит Шрути. «Это предоставляет богатый контекст для преподавателей, чтобы начать разговор, а для детей — представить, как эти вещи масштабируются до очень больших уровней». Они планируют, что инструмент будет использоваться по всему миру. Ученики смогут загружать свои собственные данные под контролем учителя. Дхаривалы также внедрили инструмент, где дети могут играть с более продвинутыми концепциями, такими как цепи Маркова, где предшествующая переменная влияет на то, что следует за ней. Например, ребенок может создать ИИ, который создает случайные дома из кубиков Lego. Ребенок может диктовать, что если ИИ сначала использует красный кирпич, вероятность появления желтого кирпича следующей будет установлена гораздо выше. «Лучший способ поддержать молодых людей как творческих учеников — это помочь им работать над проектами, основанными на их увлечениях», — говорит научный руководитель Дхаривалов Митч Резник, соавтор Scratch, самой известной в мире программы для обучения детей программированию. «И именно это делают Little Language Models. Они позволяют детям брать эти новые идеи и творчески использовать их». Little Language Models могут заполнить пробел в современном образовательном ландшафте. «Существует реальная нехватка игровых ресурсов и инструментов, которые творчески обучают детей цифровой грамотности и концепциям ИИ», — говорит Эмма Каллоу, дизайнер учебного опыта, которая работает с преподавателями и школами над внедрением новых способов обучения детей технологиям. «Школы больше озабочены безопасностью, нежели потенциалом использования ИИ. Но это прогрессирует в школах, и люди начинают как бы использовать его», — говорит она. «Есть пространство для изменений в образовании». Дхаривалы опробовали Little Language Models в различных школах, и программа запускает CoCo (coco.build), онлайн-платформу для совместного обучения, которую они разработали. Педагоги и родители могут зарегистрироваться для получения бета-доступа. Мама Луки, Диана, надеется, что возможность поэкспериментировать с ним послужит ему хорошо. «Именно такие опыты научат его ИИ с самого раннего возраста и помогут ему использовать его более мудро», — говорит она.

Реклама: MIT Technology Review

Сканируйте здесь, чтобы узнать больше о наших корпоративных предложениях или посетите TechnologyReview.com/Corporate.

Обеспечьте всю вашу организацию проверенными и достоверными данными, необходимыми для принятия обоснованных решений и сохранения лидерства, с корпоративной подпиской на MIT Technology Review.

• Эксклюзивные отраслевые инсайты – Тренды и инновации в технологиях, включая искусственный интеллект, изменение климата, здравоохранение и многое другое.
• Доступ для всей компании – Читайте статьи, отчеты, специальные выпуски и многое другое.
• Непревзойденная ценность – Комплексное освещение и передовой анализ для вашей команды по сниженной цене.

Расширьте возможности своей команды с помощью журналистики, богатой инсайтами.

Когда новые открытия ежедневно попадают в заголовки газет, а технологические компании постоянно выпускают новые продукты, трудно понять, что действительно будет иметь значение в долгосрочной перспективе. Именно эту задачу мы решаем каждый год, когда мы со...

PROVIDER: McKinsey

Мы не можем предвидеть будущее, но ожидаем, что эти технологии значительно повлияют на наш мир в ближайшие десятилетия. Вот новейшие крупные разработки, которые, по нашему мнению, определят будущее.

Прорывные Технологии 2025

Малые языковые модели

Крупные языковые модели высвободили мощь ИИ. Теперь пришло время делать больше с меньшими затратами.

КТО: Allen Institute for Artificial Intelligence, Anthropic, Google, Meta, Microsoft, OpenAI КОГДА: Сейчас

Не заблуждайтесь: размер имеет значение в мире ИИ. Когда OpenAI запустила GPT 3 в 2020 году, это была самая большая языковая модель из когда-либо созданных. Фирма показала, что увеличение размера такой модели было достаточным для резкого повышения производительности. Это положило начало технологическому буму, который с тех пор поддерживается более крупными моделями. Как Ноам Браун, научный сотрудник OpenAI, сказал аудитории на TEDAI San Francisco в октябре: «Невероятный прогресс в области ИИ за последние пять лет можно обобщить одним словом: масштаб». Но по мере того, как предельная отдача от новых высококлассных моделей снижается, исследователи выясняют, как делать больше с меньшими затратами. Для определенных задач меньшие модели, обученные на более сфокусированных наборах данных, теперь могут работать так же хорошо, как и более крупные — если не лучше. Это является преимуществом для компаний, стремящихся внедрить ИИ в нескольких конкретных областях. Вам не нужен весь интернет в вашей модели, если вы снова и снова делаете один и тот же запрос. Большинство крупных технологических компаний теперь предлагают уменьшенные версии своих флагманских моделей для этой цели: OpenAI предлагает как GPT 4o, так и GPT 4o mini; Google DeepMind имеет Gemini Ultra и Gemini Nano; а Claude 3 от Anthropic выпускается в трех вариантах: большой Opus, средний Sonnet и крошечный Haiku. Microsoft является пионером в разработке ряда малых языковых моделей под названием Phi. Все большее число небольших компаний также предлагает малые модели. Стартап в области ИИ Writer утверждает, что его новейшая языковая модель соответствует производительности крупнейших моделей высшего уровня по многим ключевым показателям, несмотря на то, что в некоторых случаях имеет лишь 20-ю часть параметров — значений, которые рассчитываются во время обучения и определяют поведение модели. Меньшие модели более эффективны, что делает их быстрее в обучении и работе. Это хорошая новость для всех, кто хочет более доступный старт. И это также может быть хорошо для климата: поскольку малые модели работают с долей вычислительной мощности, необходимой их гигантским «кузенам», они потребляют меньше энергии. Эти малые модели также хорошо переносятся: они могут работать прямо у нас в карманах, без необходимости отправлять запросы в облако. Малое — это следующая большая вещь.

Уилл Дуглас Хэвен

Для определенных задач меньшие модели, обученные на более сфокусированных наборах данных, теперь могут работать так же хорошо, как и более крупные — если не лучше.

Генеративный поиск на основе ИИ

Генеративный ИИ переворачивает интернет-поиск, каким мы его знаем, и помогает нам находить информацию на наших телефонах.

КТО: Apple, Google, Meta, Microsoft, OpenAI, Perplexity

Внедрение Google функции AI Overviews, работающей на базе языковой модели Gemini, изменит то, как миллиарды людей ищут информацию в интернете. И генеративный поиск может стать первым шагом к созданию ИИ-агента, который будет обрабатывать любые ваши вопросы или выполнять необходимые задачи. Вместо того чтобы возвращать список ссылок, AI Overviews предлагают краткие ответы на ваши запросы. Это облегчает быстрое получение информации без прокрутки и перехода по многочисленным источникам. После неудачного старта с громкими абсурдными результатами, последовавшего за ее выпуском в США в мае 2024 года, Google ограничила использование ответов, основанных на пользовательском контенте или сайтах сатиры и юмора. Рост генеративного поиска не ограничивается Google. Microsoft и OpenAI также выпустили свои версии в 2024 году. Между тем, во многих местах, на наших компьютерах и других гаджетах, поисковые системы с поддержкой ИИ теперь анализируют изображения, аудио и видео, чтобы возвращать индивидуальные ответы на наши запросы. Но глобальное доминирование Google в поиске делает ее самым важным игроком, и компания уже внедрила AI Overviews для более чем миллиарда людей по всему миру. Результатом являются поисковые запросы, которые больше похожи на разговоры. Google и OpenAI сообщают, что люди по-разному взаимодействуют с генеративным поиском: они задают более длинные вопросы и предлагают больше уточняющих запросов. Это новое применение ИИ имеет серьезные последствия для онлайн-рекламы и — страшно сказать — медиа. Поскольку эти поисковые продукты часто резюмируют информацию из онлайн-новостей и статей в своих ответах, возникают опасения, что результаты генеративного поиска не оставят людям достаточных причин переходить к исходным источникам, лишая эти веб-сайты потенциального дохода от рекламы. Ряд издателей и художников подали в суд на использование их контента для обучения моделей ИИ; теперь генеративный поиск станет еще одним полем битвы между медиа и крупными технологическими компаниями.

Скотт Дж. Маллиган

Обсерватория имени Веры Рубин

Массивная цифровая камера телескопа была создана для съемки большого количества фотографий, быстро, последовательно и в течение очень долгого времени.

КТО: SLAC National Accelerator Laboratory Министерства энергетики США, Национальный научный фонд США КОГДА: 6 месяцев

В следующий раз, когда вы взглянете на ночное небо, подумайте: частицы внутри всего, что вы можете видеть, составляют лишь около 5% того, что существует во Вселенной. Остальное, по мнению астрономов, составляют темная энергия и темная материя, — но что именно это за таинственная субстанция? Массивный новый телескоп, установленный в Чили, будет исследовать этот вопрос и другие космические загадки. Он назван в честь Веры Рубин, американского астронома, которая в 1970-х и 1980-х годах наблюдала звезды, движущиеся быстрее, чем ожидалось, на внешних окраинах десятков спиральных галактик. Ее расчеты убедительно подтвердили существование темной материи — массы, которую мы не можем наблюдать напрямую, но которая, по-видимому, формирует все: от траекторий звезд до структуры самой Вселенной. Скоро обсерватория, названная в ее честь, продолжит эту работу с гораздо более высоким разрешением. Объект, управляемый Национальной ускорительной лабораторией SLAC и Национальным научным фондом США, будет вмещать самую большую цифровую камеру, когда-либо созданную для астрономии. И ее первая миссия будет заключаться в завершении так называемого Обзора наследия пространства и времени. Астрономы будут фокусировать свою гигантскую линзу на небе над Южным полушарием и делать снимок за снимком, неоднократно проходя по одним и тем же участкам неба в течение десятилетия. К концу обзора эта 3,2-гигапиксельная камера каталогизирует 20 миллиардов галактик и соберет до 60 петабайт данных — примерно в три раза больше, чем объем, который в настоящее время хранится в Библиотеке Конгресса США. Компиляция всех этих изображений вместе с помощью специализированных алгоритмов и суперкомпьютера даст астрономам ускоренное представление о небе. Наблюдение за тем, как распределены и сформированы так много галактик, позволит им изучить гравитационный эффект темной материи. Они также планируют создать самую подробную трехмерную карту нашей галактики Млечный Путь, когда-либо сделанную. Если все пойдет хорошо, телескоп сделает свои первые научные изображения — особый момент, известный как «первый свет» — в середине 2025 года. Вскоре после этого общественность сможет увидеть первую фотографию, выпущенную с обсерватории Рубин.

Эми Нордрам

Лекарства длительного действия для профилактики ВИЧ

Новый препарат очень эффективен для защиты людей от ВИЧ-инфекции и требует инъекций всего два раза в год.

КТО: Gilead Sciences, GSK, ViiV Healthcare КОГДА: 1–3 года

В июне 2024 года были объявлены результаты испытаний нового лекарства для профилактики ВИЧ, и они были потрясающими. Ленакапавир, препарат, вводимый один раз в шесть месяцев, защитил более 5 000 девочек и женщин в Уганде и Южной Африке от заражения ВИЧ. И он был 100% эффективен. Препарат, производимый Gilead, имеет и другие преимущества. Эффективные препараты для доконтактной профилактики (ДКП) ВИЧ у нас есть с 2012 года, но их необходимо принимать либо ежедневно, либо перед каждым потенциальным контактом с вирусом. Это большое требование для здоровых людей. И поскольку эти лекарства также лечат инфекции, с их приемом связана стигма. Для некоторых людей эти лекарства дороги или труднодоступны. В исследовании ленакапавира исследователи обнаружили, что инъекции нового препарата были более эффективными, чем ежедневная таблетка ДКП, вероятно, потому, что участники не всегда принимали таблетки каждый день. В 2021 году Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США одобрило другой инъекционный препарат длительного действия, защищающий от ВИЧ. Этот препарат, каботегравир, производится компанией ViiV Healthcare (которая в значительной степени принадлежит GSK) и требует инъекций каждые два месяца. Но, несмотря на огромный спрос, внедрение шло медленно. Ученые и активисты надеются, что с ленакапавиром ситуация будет иной. Пока что FDA одобрило препарат только для людей, у которых уже есть ВИЧ, устойчивый к другим методам лечения. Но Gilead подписала лицензионные соглашения с производителями на выпуск дженериковых версий для профилактики ВИЧ в 120 странах с низким уровнем дохода. В октябре Gilead объявила о новых результатах испытаний ленакапавира, показав его 96%-ную эффективность в предотвращении ВИЧ-инфекции у чуть более 3 200 цисгендерных геев, бисексуалов и других мужчин, а также трансгендерных мужчин, трансгендерных женщин и небинарных людей, имеющих половые контакты с людьми, которым при рождении был присвоен мужской пол. Организация Объединенных Наций поставила цель положить конец СПИДу к 2030 году. Это, мягко говоря, амбициозно: мы по-прежнему видим более 1 миллиона новых случаев ВИЧ-инфекции во всем мире ежегодно. Но теперь у нас есть лекарства, чтобы достичь этой цели. Что нам нужно, так это доступ.

Джессика Хамзелу

Генеративный поиск на основе ИИ (продолжение)

после его выпуска в США в мае 2024 года Google ограничила использование ответов, основанных на пользовательском контенте или сайтах сатиры и юмора. Рост генеративного поиска не ограничивается Google. Microsoft и OpenAI также выпустили свои версии в 2024 году. Между тем, во многих местах, на наших компьютерах и других гаджетах, поисковые системы с поддержкой ИИ теперь анализируют изображения, аудио и видео, чтобы возвращать индивидуальные ответы на наши запросы. Но глобальное доминирование Google в поиске делает ее самым важным игроком, и компания уже внедрила AI Overviews для более чем миллиарда людей по всему миру. Результатом являются поисковые запросы, которые больше похожи на разговоры. Google и OpenAI сообщают, что люди по-разному взаимодействуют с генеративным поиском: они задают более длинные вопросы и предлагают больше уточняющих запросов. Это новое применение ИИ имеет серьезные последствия для онлайн-рекламы и — страшно сказать — медиа. Поскольку эти поисковые продукты часто резюмируют информацию из онлайн-новостей и статей в своих ответах, возникают опасения, что результаты генеративного поиска не оставят людям достаточных причин переходить к исходным источникам, лишая эти веб-сайты потенциального дохода от рекламы. Ряд издателей и художников подали в суд на использование их контента для обучения моделей ИИ; теперь генеративный поиск станет еще одним полем битвы между медиа и крупными технологическими компаниями.

Скотт Дж. Маллиган

Средства от отрыжки крупного рогатого скота

Добавки, существенно сокращающие один из крупнейших источников выбросов в сельском хозяйстве, наконец-то выходят на рынок.

КТО: Blue Ocean Barns, DSM-Firmenich, Rumin8, Symbrosia КОГДА: Сейчас

Компании наконец-то добиваются реального прогресса в решении одной из самых сложных проблем, связанных с изменением климата: отрыжки коров. Мировые стада крупного рогатого скота выделяют метан как побочный продукт пищеварения, так же как овцы и козы. Этот мощный парниковый газ составляет единственный крупнейший источник выбросов животноводства, которые вместе вносят от 11% до 20% в общую климатическую загрязненность мира, в зависимости от анализа. Трудно значительно сократить эти выбросы, уменьшая спрос, просто потому, что гамбургеры, стейки, масло и молоко вкусны — а мировое население, которое становится все больше и богаче, будет потреблять все больше этих продуктов. Появилась добавка против отрыжки крупного рогатого скота. DSM-Firmenich, нидерландский конгломерат, производящий ароматизаторы, фармацевтические препараты и другую продукцию, разработал кормовую добавку Bovaer, которая, по его словам, может сократить выбросы метана на 30% у молочного скота и еще больше у мясного скота. Она действует, ингибируя фермент в кишечнике животных, который обычно помогает преобразовывать водород и углекислый газ, образующиеся во время пищеварения, в метан, который они отрыгивают. В мае 2024 года Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США одобрило его использование. DSM заявляет, что добавка теперь доступна более чем в 55 странах, включая Австралию, Бразилию и страны Европейского союза. Тем временем стартапы, такие как Blue Ocean Barns, Rumin8 и Symbrosia, разрабатывают, тестируют или добиваются одобрения продуктов, полученных из особого вида красных водорослей, которые могут еще больше снизить уровень метана. Другие организации пытаются решить эту проблему более долгосрочными способами, разрабатывая вакцины или изменяя микробы в кишечнике крупного рогатого скота. Еще предстоит выяснить, сколько фермеров будут платить за такие продукты. Но в случае с Bovaer, фермеры, которые его используют, могут получать кредиты на выбросы парниковых газов, которые некоторые компании будут покупать на добровольных углеродных рынках в качестве способа уменьшения своего корпоративного климатического следа, согласно Elanco, которая продает эту добавку в США. Между тем, Rumin8 заявляет, что скот, принимающий их добавки, может давать больше мяса и молока. Добавки, конечно, не решают всей проблемы. Скотоводческой отрасли необходимо предпринять другие серьезные шаги для сокращения своих климатических выбросов, включая прекращение посягательств на поглощающие углерод леса. И чтобы реально повлиять на спрос, пищевым компаниям придется разрабатывать лучшие, более дешевые и чистые альтернативные продукты, такие как растительные бургеры и заменители молочных продуктов. Но добавки, сокращающие метан, все больше выглядят как многообещающий способ решить большую часть очень большой проблемы.

Джеймс Темпл

Более чистое реактивное топливо

Альтернативные виды топлива, произведенные из промышленных отходов или углекислого газа, могут помочь резко сократить выбросы от авиации.

КТО: Gevo, LanzaJet, Montana Renewables, Neste, World Energy

Все самолеты мира потребили примерно 100 миллиардов галлонов реактивного топлива, пересекая планету в 2024 году. Только около 0,5% из них составляло не ископаемое топливо. Это может скоро измениться. Альтернативные реактивные топлива могут резко сократить авиационные выбросы, которые на сегодняшний день вызвали около 4% глобального потепления. Эти новые виды топлива могут производиться из таких материалов, как отработанные растительные масла, остатки сельскохозяйственных культур, промышленные отходы и углекислый газ, уловленный из воздуха. В зависимости от источника, они могут сократить выбросы наполовину или почти полностью их устранить. И их, как правило, можно использовать в существующих самолетах, что может обеспечить быстрый климатический прогресс. Все больше правительств устанавливают цели или принимают законодательство, обязывающее авиакомпании начать использовать эти альтернативные виды топлива — иногда называемые устойчивым авиационным топливом, или SAFs. Начиная с этого года, альтернативные виды топлива должны составлять не менее 2% топлива, используемого в аэропортах Европейского союза и Великобритании. Этот мандат будет увеличиваться в последующие десятилетия, достигнув 70% в ЕС к 2050 году.

Новые виды топлива производятся из таких материалов, как отработанные растительные масла, остатки сельскохозяйственных культур, промышленные отходы или углекислый газ, уловленный из воздуха.

Сегодня почти все коммерчески доступное альтернативное топливо производится из отработанных жиров, масел и смазок. Montana Renewables недавно получила кредитное обязательство в размере 1,44 миллиарда долларов от Министерства энергетики США на расширение одного предприятия для такого производства. Тем не менее, этих материалов по-прежнему ограниченно. Компании, использующие другие технологии и исходные материалы, добиваются прогресса в масштабировании. LanzaJet открыла первое коммерческое предприятие по производству реактивного топлива из этанола в начале 2024 года с годовой мощностью 9 миллионов галлонов. Синтетические топлива, произведенные с использованием углекислого газа, могли бы еще больше расширить возможности для авиакомпаний, хотя эти виды топлива пока не производятся в коммерческих масштабах. Одним из ключевых факторов для дальнейшего развития альтернативных реактивных топлив будет стоимость — в среднем SAFs, представленные на рынке сегодня, как правило, почти в три раза дороже обычного реактивного топлива. Чем больше компаний будут производить больше топлива, тем ниже будет цена, хотя новые виды топлива могут быть еще дороже.

Кейси Краунхарт

Быстро обучающиеся роботы

Прогресс в области ИИ позволил обучать роботов новым задачам быстрее, чем когда-либо.

КТО: Agility, Amazon, Covariant, Robust, Toyota Research Institute КОГДА: Сейчас

Генеративный ИИ вызывает смену парадигмы в обучении роботов. Теперь ясно, как мы наконец-то сможем создать по-настоящему способных роботов, которые десятилетиями оставались уделом научной фантастики. Исследователи робототехники не чужды искусственному интеллекту — он годами помогал роботам, например, обнаруживать объекты на своем пути. Но несколько лет назад робототехники начали восхищаться прогрессом, достигнутым в больших языковых моделях. Создатели этих моделей могли загружать в них огромные объемы текста — книги, стихи, руководства — а затем дорабатывать их для генерации текста на основе подсказок. Идея сделать то же самое для робототехники была заманчивой, но невероятно сложной. Одно дело использовать ИИ для создания предложений на экране, и совсем другое — использовать его для обучения физического робота, как двигаться и выполнять полезные действия. Теперь робототехники добились крупных прорывов в этом направлении. Одним из них было выяснение, как комбинировать различные виды данных, а затем сделать их все полезными и понятными для робота. Возьмем в качестве примера мытье посуды. Вы можете собирать данные от человека, моющего посуду в перчатках с датчиками. Затем вы можете объединить это с данными телеуправления от человека, выполняющего ту же задачу с помощью роботизированных рук. Вдобавок ко всему, вы также можете сканировать интернет на предмет изображений и видео людей, моющих посуду.

Правильно объединив эти источники данных в новую модель ИИ, можно обучить робота, который, хотя и не идеален, имеет огромное преимущество перед теми, кто обучался более ручными методами. Видение множества способов выполнения одной и той же задачи облегчает моделям ИИ импровизацию и предположение о следующем шаге робота в реальном мире. Это прорыв, который должен переопределить то, как роботы учатся. Роботы, работающие в коммерческих помещениях, таких как склады, уже используют такие передовые методы обучения, и уроки, которые мы извлекаем из этих экспериментов, могут заложить основу для умных роботов, которые помогают дома.

Джеймс О’Доннелл

Терапии стволовыми клетками, которые работают

Эти мощные клетки все-таки могут излечивать болезни.

КТО: California Institute for Regenerative Medicine, Neurona Therapeutics, Vertex Pharmaceuticals КОГДА: 5 лет

Четверть века назад исследователи выделили мощные стволовые клетки из эмбрионов, созданных путем экстракорпорального оплодотворения. Эти клетки, теоретически способные трансформироваться в любую ткань человеческого тела, обещали медицинскую революцию. Подумайте: запасные части для всего, что вас беспокоит. Но наука о стволовых клетках развивалась не гладко. Не сразу. Хотя ученые вскоре научились создавать эти универсальные клетки без эмбрионов, убедить их стать по-настоящему функциональной взрослой тканью оказалось сложнее, чем кто-либо предполагал. Теперь же стволовые клетки наконец-то на пороге прорыва. Возьмем случай Джастина Грейвса, человека с изнурительной эпилепсией, которому была проведена трансплантация выращенных в лаборатории нейронов, сконструированных для подавления электрических сбоев в его мозгу, вызывающих эпилептические припадки. После процедуры, проведенной в 2023 году в Калифорнийском университете в Сан-Диего, Грейвс сообщил, что припадки случаются примерно раз в неделю, а не раз в день, как раньше. «Это было просто невероятное, полное изменение», — говорит он. «Я теперь, по сути, евангелист стволовых клеток». Испытание по эпилепсии, проводимое компанией Neurona Therapeutics, находится на ранней стадии — лечение прошли только 15 пациентов. Но предварительные результаты примечательны. В июне прошлого года другое исследование стволовых клеток дало впечатляющие результаты. На этот раз это было в случае диабета 1 типа, аутоиммунного заболевания, ранее называемого ювенильным диабетом, при котором организм человека атакует бета-островки в поджелудочной железе. Без работающих бета-клеток для контроля уровня сахара в крови люди с диабетом 1 типа вынуждены ежедневно измерять уровень глюкозы в крови и делать инъекции или инфузии инсулина, чтобы оставаться в живых. В этом продолжающемся исследовании, проводимом Vertex Pharmaceuticals в Бостоне, некоторые пациенты, получившие переливания выращенных в лаборатории бета-клеток, смогли прекратить принимать инсулин. Вместо этого их новые клетки вырабатывают его, когда это необходимо. Больше никаких припадков. Больше никаких инъекций инсулина. Это те слова, которые пациенты всегда хотели слышать. И это означает, что исследователи стволовых клеток близки к достижению функциональных излечений — когда пациенты могут жить полноценной жизнью, потому что их организм способен к саморегуляции.

Подумайте: запасные части для всего, что вас беспокоит. Стволовые клетки наконец-то на пороге прорыва.

Антонио Регаладо

Роботакси

Беспилотные автомобили, вызываемые через приложение, распространяются на все больше городов.

КТО: Baidu, Cruise, Pony AI, Waymo, Wayve, Zoox КОГДА: Сейчас

Если вы живете в некоторых городах Америки или Китая, вы, вероятно, видели беспилотные автомобили, высаживающие пассажиров.

Provider: Sber

Трансформация мобильности: Роботакси

Возможно, вы даже сами на них ездили. Это радикальное изменение по сравнению с ситуацией всего три года назад, когда эти услуги только осваивали правила дорожного движения. И роботакси вскоре могут начать работать во многих других городах. В городах Китая пассажиры теперь могут выбирать роботакси, управляемые Baidu, AutoX, а также местными стартапами WeRide и Pony AI, среди прочих, которые вынашивают амбициозные планы по расширению в Сингапур, на Ближний Восток и в США. И хотя беспилотные автомобили уже много лет были привычным зрелищем на американских дорогах, поскольку компании наездили миллионы миль, собирая данные для обучения, общественность только недавно начала реально пользоваться ими. Waymo, принадлежащая Alphabet, материнской компании Google, является крупнейшим игроком в отрасли США. Только что запустив свою службу беспилотного такси в Сан-Франциско, Лос-Анджелесе и Финиксе, компания планирует расшириться в Остин и Атланту позднее в этом году благодаря партнерству с Uber. Zoox, принадлежащая Amazon, намерена запустить свою службу роботакси для публики в Лас-Вегасе в 2025 году и сейчас также проводит испытания в Сан-Франциско, Остине и Майами. А британский стартап Wayve переходит на правостороннее движение, начиная тестирование своей технологии в Сан-Франциско.

По-прежнему существует множество потенциальных препятствий. В Китае поездки на роботакси настолько дешевы, что это вызвало негативную реакцию среди 10 миллионов водителей такси страны. В США компания Cruise, принадлежащая General Motors, приостановила свою деятельность в октябре 2023 года после того, как один из ее автомобилей сбил пешехода, и компания только недавно возобновила испытания своих автомобилей. А Tesla должна доказать свою технологию и получить необходимые разрешения, прежде чем сможет реализовать свой заявленный план по внедрению неконтролируемых услуг заказа такси в Калифорнии и Техасе в 2025 году. Тем не менее, отрасль движется вперед. Все больше людей впервые знакомятся с роботакси и становятся более комфортными с этой технологией. Ожидайте, что крупнейшие игроки расширят свои операции на новые города и начнут конкурировать по цене.

Автор: Рианнон Уильямс

Зеленая сталь

В Швеции строится первая в мире сталелитейная установка промышленного масштаба, которая будет выбрасывать почти нулевое количество углекислого газа.

Участники: Boston Metal, LKAB, Midrex, Stegra Срок реализации: 1 год

Метод использования водорода, произведенного с помощью возобновляемой энергии, для производства стали может помочь очистить отрасль, на которую приходится около 8% мировых выбросов углерода. Большая часть стали до сих пор производится в угольных доменных печах, которые выбрасывают около двух тонн углекислого газа или более на каждую тонну стали. Более новая коммерческая технология, называемая прямым восстановлением, которая использует природный газ для превращения железной руды в железо – ключевой ингредиент в стали, – обеспечивает сокращение выбросов примерно на 40%. Но это все еще значительное загрязнение углеродом. Поэтому несколько компаний разрабатывают способы использования водорода, произведенного с помощью возобновляемой энергии, для реакции с железной рудой с целью получения железа – самого энергоемкого и "грязного" этапа процесса производства стали. Эти процессы могли бы, теоретически, производить выбросы, близкие к нулю.

Шведский стартап Stegra привлек почти $7 миллиардов для строительства такого завода в Будене, на севере Швеции. В сентябре компания переименовалась из H2 Green Steel. Она будет производить водород путем электролиза воды, используя чистую электроэнергию, поставляемую комбинацией ветровой и гидроэнергетики. Завод планируется запустить в производство в 2026 году, что может сделать его первым промышленным предприятием такого рода. Hybrit, технология, разработанная сталелитейной компанией SSAB, горнодобывающей компанией LKAB и энергетической компанией Vattenfall, использует аналогичный процесс для производства "зеленой" стали. LKAB сейчас строит завод в Елливаре, Швеция, рядом со своим железорудным рудником. Однако эти планы были отложены из-за проблем с получением экологического разрешения.

Еще один способ производства "зеленой" стали заключается в разрыве связей в оксиде железа путем пропускания тока через смесь железной руды и электролита, отделяя очищенный металл. Если у вас есть чистый источник электроэнергии, этот процесс может иметь чрезвычайно низкий углеродный след. Boston Metal стремится коммерциализировать свою версию этой технологии, которую она надеется лицензировать в 2026 году. Завод Stegra будет производить 4,5 миллиона метрических тонн стали ежегодно, когда он заработает на полную мощность – это небольшой вклад в несколько миллиардов метрических тонн, производимых ежегодно по всему миру. Но демонстрация того, что сталь может быть произведена без огромных выбросов углерода, и что клиенты, жаждущие "зеленого" продукта, будут платить за него премию, станет многообещающим началом для очистки отрасли.

Автор: Дуглас Мейн

10 прорывных технологий: Поисковые системы-ответчики

Мы все знаем, что значит в просторечии "погуглить" что-либо. Вы вводите несколько соответствующих слов в строку поиска и в ответ получаете список синих ссылок на наиболее релевантные результаты. Возможно, несколько быстрых объяснений сверху. Возможно, карты, спортивные результаты или видео. Но по сути, это просто извлечение информации, которая уже существует в интернете, и ее структурированное представление вам. Но все это под угрозой. Мы находимся в новой точке перегиба. Прямо сейчас происходит самое большое изменение в том, как поисковые системы предоставляют нам информацию, начиная с 1990-х годов. Больше никакого поиска по ключевым словам. Больше никакого просмотра ссылок для перехода. Вместо этого мы вступаем в эру диалогового поиска. Это означает, что вместо ключевых слов вы используете реальные вопросы, выраженные естественным языком. И вместо ссылок вы будете все чаще получать ответы, написанные генеративным ИИ и основанные на актуальной информации со всего интернета, представленные таким же образом.

Конечно, Google... компания, которая определяла поиск последние 25 лет... пытается быть в авангарде этого процесса. В мае 2023 года она начала тестировать ответы, сгенерированные ИИ, на поисковые запросы, используя свою большую языковую модель (БЯМ) для предоставления ответов, которые вы могли бы ожидать от экспертного источника или доверенного друга. Она называет это "AI Overviews" (Обзоры ИИ). Генеральный директор Google Сундар Пичаи описал это в MIT Technology Review как "одно из самых позитивных изменений, которые мы внесли в поиск за очень, очень долгое время".

Обзоры ИИ фундаментально меняют типы запросов, на которые может отвечать Google. Теперь вы можете задавать такие вопросы, как: "Я еду в Японию на одну неделю в следующем месяце. Я буду останавливаться в Токио, но хотел бы совершить несколько однодневных поездок. Есть ли поблизости какие-нибудь фестивали? Как будет со сёрфингом в Камакуре? Какие хорошие группы играют?" И вы получите ответ... не просто ссылку на Reddit, а развернутый ответ с актуальными результатами.

Автор: Мэт Хоан Иллюстрация: Джордж Уайлсоул

Изменение парадигмы поиска

Более того, вы можете пытаться выполнять поиски, которые когда-то были практически невозможны, и получать правильный ответ. Вам не нужно точно формулировать, что именно вы ищете. Вы можете описать, как выглядит птица в вашем дворе, или в чем, кажется, проблема с вашим холодильником, или тот странный шум, который издает ваша машина, и получить почти человеческое объяснение, составленное из источников, ранее разрозненных по всему интернету. Это удивительно, и как только вы начнете искать таким образом, это станет привычкой.

И это не только Google. ChatGPT от OpenAI теперь имеет доступ к сети, что значительно улучшает его способность находить актуальные ответы на ваши запросы. Microsoft выпустила результаты генеративного поиска для Bing в сентябре. У Meta есть своя версия. Стартап Perplexity делал то же самое, но с подходом "двигайся быстро, ломай вещи". На кону буквально триллионы долларов, поскольку эти игроки борются за то, чтобы стать следующим основным источником получения информации... следующим Google.

Не все в восторге от перемен. Издатели в полной панике. Этот сдвиг усилил опасения по поводу будущего "нулевых кликов", когда трафик, поступающий от поисковых систем – основной источник доходов для сайтов с тех пор, как Google еще не существовал, – исчезнет. Я увидел этот будущий сценарий в июне прошлого года, когда получил push-уведомление от приложения Perplexity на своем телефоне. Perplexity – это стартап, который пытается заново изобрести веб-поиск. Но помимо предоставления глубоких ответов на запросы, он будет создавать целые статьи о новостях дня, составленные ИИ из разных источников. В тот день мне пришла история о новой компании по производству дронов от Эрика Шмидта. Я узнал эту историю. Forbes сообщал о ней эксклюзивно ранее на той неделе, но она была заблокирована за платным доступом. Изображение в истории Perplexity выглядело идентично изображению из Forbes. Язык и структура были очень похожими. По сути, это была та же история, но свободно доступная для любого в интернете. Я написал другу, который редактировал оригинальную статью, чтобы спросить, есть ли у Forbes соглашение со стартапом о переиздании его контента. Но соглашения не было. Он был шокирован, взбешен и, ну, озадачен. Он был не одинок. Forbes, The New York Times и Condé Nast теперь отправили компании предписания о прекращении деятельности. News Corp подает в суд на возмещение ущерба. Это был именно тот кошмарный сценарий, которого так боялись издатели: ИИ собирал их премиум-контент, переупаковывал его и продвигал своей аудитории таким образом, что не оставалось никаких причин переходить по ссылке к оригиналу. Фактически, на странице Perplexity "О нас" первая причина, по которой рекомендуется выбрать эту поисковую систему, – "Пропускайте ссылки".

Но это не только о издателях (или о моих собственных интересах). Люди также обеспокоены тем, что эти новые результаты, основанные на БЯМ, будут означать для нашей фундаментальной общей реальности. Языковые модели склонны выдумывать вещи... они могут галлюцинировать абсурд. Более того, генеративный ИИ может выдавать совершенно новый ответ на один и тот же вопрос каждый раз или предоставлять разные ответы разным людям на основе того, что он о них знает. Это может означать конец канонического ответа. Но не заблуждайтесь: это будущее поиска. Попробуйте сами, и вы убедитесь. Конечно, мы всегда будем хотеть использовать поисковые системы для навигации по сети и для обнаружения новых и интересных источников информации. Но внешние ссылки отходят на второй план. То, как ИИ может составить хорошо обоснованный ответ практически на любой вопрос, опираясь на данные в реальном времени со всей сети, просто предлагает лучший опыт. Это особенно верно по сравнению с тем, во что превратился веб-поиск в последние годы. Если он не совсем сломан (данные показывают, что больше людей ищут с помощью Google чаще, чем когда-либо), то по крайней мере он становится все более загроможденным и сложным для навигации. Кто хочет говорить на языке поисковых систем, чтобы найти то, что ему нужно? Кто хочет переходить по ссылкам, когда можно получить прямые ответы? И, возможно: кто хочет учиться, когда можно просто знать?

Вначале был Archie. Это была первая настоящая интернет-поисковая система, и она сканировала файлы, ранее скрытые в темноте удаленных серверов. Она не сообщала, что находится в этих файлах... только их названия. Она не показывала предварительный просмотр изображений; у нее не было иерархии результатов или даже особого интерфейса. Но это было начало. И это было довольно хорошо. Затем Тим Бернерс-Ли создал Всемирную паутину, и появилось множество веб-страниц. Домашняя страница Mosaic и Internet Movie Database, и Geocities, и Hampster Dance, и веб-кольца, и Salon, и eBay, и CNN, и сайты федерального правительства, и домашняя страница какого-то парня в Турции. Пока, наконец, не стало слишком много веб-страниц, чтобы даже знать, с чего начать. Нам действительно нужен был лучший способ ориентироваться, чтобы фактически находить то, что нам нужно. И вот в 1994 году Джерри Янг создал Yahoo, иерархический каталог веб-сайтов. Он быстро стал домашней страницей для миллионов людей. И это было... ну, это было нормально. Честно говоря, и с высоты прошедших лет, я думаю, мы все тогда думали, что это было гораздо лучше, чем на самом деле.

Люди обеспокоены тем, что эти новые результаты, основанные на БЯМ, будут означать для нашей фундаментальной общей реальности. Это может означать конец канонического ответа.

Генеральный директор Google Сундар Пичаи описывает Обзоры ИИ как «одно из самых позитивных изменений, которые мы внесли в поиск за очень, очень долгое время».

История развития поиска и обзоры ИИ от Google

Но веб продолжал расти, расширяться и множиться, каждый день принося все больше информации онлайн. Вместо простого списка сайтов по категориям нам нужно было что-то, что фактически просматривало бы весь этот контент и индексировало его. К концу 90-х это означало выбор из множества поисковых систем: AltaVista, AlltheWeb, WebCrawler и HotBot. И они были хороши... огромное улучшение. По крайней мере, сначала. Но наряду с ростом поисковых систем появились первые попытки использовать их способность генерировать трафик. Драгоценный, ценный трафик, на который веб-издатели полагаются для продажи рекламы, а ритейлеры используют для привлечения внимания к своим товарам. Иногда это означало забивание страниц ключевыми словами или бессмысленным текстом, предназначенным исключительно для продвижения страниц выше в результатах поиска. Стало довольно плохо.

А затем появился Google. Трудно переоценить, насколько революционным был Google, когда он был запущен в 1998 году. Вместо простого сканирования контента он также анализировал источники, ссылающиеся на веб-сайт, что помогало оценивать его релевантность. Упрощенно говоря: чем чаще что-то цитировалось где-либо еще, тем более надежным Google считал это, и тем выше оно появлялось в результатах. Этот прорыв сделал Google радикально лучше в получении релевантных результатов, чем все, что было до него. Это было потрясающе. В течение 25 лет Google доминировал в поиске. Для большинства людей Google был поиском. (Масштабы этого доминирования в настоящее время являются предметом многочисленных юридических расследований в Соединенных Штатах и Европейском Союзе.)

Но Google давно отошел от простого предоставления серии синих ссылок, отмечает Панду Наяк, главный научный сотрудник Google по поиску. "Это не только так называемые веб-результаты, но также изображения и видео, и специальные вещи для новостей. Были прямые ответы, словарные ответы, спортивные результаты, ответы, которые приходят с Графом знаний, такие вещи, как избранные фрагменты", — говорит он, перечисляя ряд шагов Google на протяжении многих лет для более прямого ответа на вопросы. Это правда: Google развивался со временем, становясь все более и более порталом ответов. Он добавил инструменты, которые позволяют людям просто получать ответ... текущий счет игры, часы работы кафе или фрагмент с веб-сайта FDA... вместо того, чтобы быть перенаправленными на веб-сайт, где может быть ответ. Но как только вы немного поработаете с Обзорами ИИ, вы поймете, что они отличаются.

Возьмем, к примеру, избранные фрагменты – отрывки, которые Google иногда выбирает, чтобы выделить и показать в верхней части самих результатов. Эти слова цитируются непосредственно из оригинального источника. То же самое относится к панелям знаний, которые генерируются из информации, хранящейся в ряде общедоступных баз данных и в Графе знаний Google, его базе данных из триллионов фактов о мире. Хотя они могут быть неточными, источник информации известен (и исправим). Он находится в базе данных. Вы можете его проверить. Но теперь это не так: Обзоры ИИ могут быть совершенно новыми каждый раз, генерируясь на лету предиктивным текстом языковой модели в сочетании с индексом сети. "Я думаю, это захватывающий момент, когда мы, очевидно, проиндексировали мир. Мы построили глубокое понимание на его основе с помощью Графа знаний. Мы использовали БЯМ и генеративный ИИ для улучшения нашего понимания всего этого", — сказал Пичаи MIT Technology Review. "Но теперь мы можем генерировать и составлять с помощью этого". Результат больше похож не на запрос к базе данных, а на вопрос к очень умному, начитанному другу. (С оговоркой, что друг иногда может что-то выдумывать, если не знает ответа.) "Миссия [компании] – организация информации мира", — говорит Лиз Рид, глава отдела поиска Google, из штаб-квартиры в Маунтин-Вью, Калифорния. "Но на самом деле, некоторое время мы организовывали веб-страницы. Что не совсем то же самое, что организация информации мира или предоставление ее действительно полезной и доступной для вас".

Новый поиск: Проблемы и конкуренция

Эта вторая концепция — доступность — это то, на чем Google действительно сосредотачивается с помощью AI Overviews. Это мнение я слышу неоднократно, разговаривая с руководителями Google: они могут более эффективно обрабатывать более сложные типы запросов, привлекая языковую модель для предоставления ответов. И они могут делать это на естественном языке. Это станет еще важнее для будущего, где поиск выйдет за рамки текстовых запросов. Например, Google Lens, который позволяет людям делать снимок или загружать изображение, чтобы узнать больше о чем-либо, использует ответы, сгенерированные ИИ, чтобы рассказать вам, на что вы, возможно, смотрите. Google даже продемонстрировал возможность запрашивать живое видео. "Мы определенно находимся в начале пути, где люди смогут задавать и получать ответы на гораздо более сложные вопросы, чем те, что были в последнее десятилетие", — говорит Пичаи.

Здесь есть некоторые реальные опасности. Прежде всего: большие языковые модели будут вам лгать. Они галлюцинируют. Они ошибаются. Когда у ИИ-модели нет ответа, она может беззаботно и уверенно выдать какой-либо ответ. Для Google, который строил свою репутацию на протяжении последних 20 лет на надежности, это может стать реальной проблемой. Для всех нас это может быть даже опасно. В мае 2024 года AI Overviews были запущены для всех пользователей в США. Все пошло не так. Google, долгое время бывший мировой справочной службой, советовал людям есть камни и мазать пиццу клеем. Эти ответы в основном были реакцией на то, что компания называет "состязательными запросами" — запросами, призванными запутать систему. Но все равно. Это выглядело неважно. Компания быстро взялась за исправление проблем — например, путем исключения так называемого пользовательского контента с таких сайтов, как Reddit, откуда поступали некоторые из самых странных ответов. Однако, хотя его ошибки с советами есть камни привлекли всеобщее внимание, более коварная опасность может возникнуть, когда он ошибается менее очевидным образом. Например, при проведении исследования для этой статьи я спросил Google, когда MIT Technology Review вышел онлайн. Он любезно ответил, что MIT Technology Review запустил свое онлайн-присутствие в конце 1998 года.

Новый поиск: Ключевые игроки и их возможности

Google запустил свои Обзоры ИИ для более чем миллиарда человек в более чем 100 странах, но сталкивается с новичками, предлагающими новые идеи о том, как должен работать поиск.

Провайдер: McKinsey

Когда я говорил об этом с Пичаи, он выразил оптимизм по поводу способности компании поддерживать точность даже при генерации ответов большой языковой моделью (LLM). Это потому, что обзоры с ИИ (AI Overviews) основаны на флагманской большой языковой модели Google — Gemini, но также используют Knowledge Graph и то, что Google считает авторитетными источниками в интернете. «Вы всегда имеете дело с процентами. То, что мы сделали, это предоставили это на уровне, который я бы назвал „несколько девяток“ доверия, фактологичности и качества. Я бы сказал, 99 с хвостиком девяток. Я думаю, что это тот уровень, на котором мы работаем, и это верно и для обзоров с ИИ», — говорит он. «И поэтому вопрос в том, сможем ли мы сделать это снова в масштабе? И я думаю, что сможем».

Есть и другая опасность, однако, заключается она в том, что люди задают Google самые странные вопросы. Если вы хотите узнать самые темные секреты человека, посмотрите его историю поиска. Иногда вещи, о которых люди спрашивают Google, чрезвычайно мрачны. Иногда они незаконны. Google не просто должен иметь возможность развертывать свои обзоры с ИИ, когда ответ может быть полезным; он должен быть крайне осторожен, чтобы не развертывать их, когда ответ может быть вредным. «Если вы спросите: „Как собрать бомбу?“, то это нормально, что есть веб-результаты. Это открытый интернет. Вы можете получить доступ к чему угодно», — говорит Рид. «Но нам не нужен обзор с ИИ, который расскажет вам, как собрать бомбу, верно? Мы просто не считаем, что это того стоит».

Но, возможно, самая большая опасность… или самый большой неизвестный фактор… заключается в том, что это касается всех, кто находится „ниже по течению“ от поиска Google. Возьмем издателей, которые на протяжении десятилетий полагались на поисковые запросы, чтобы привлекать к себе людей. Какая причина будет у людей переходить по ссылкам к первоисточнику, если вся информация, которую они ищут, находится прямо в результатах поиска? Рэнд Фишкин, сооснователь фирмы по исследованию рынка SparkToro, публикует исследования так называемых «поисков без кликов». По мере того как Google все больше переходит в бизнес по предоставлению ответов, доля поисков, которые заканчиваются без клика, росла и росла. Он считает, что обзоры с ИИ значительно усилят эту тенденцию. «Если вы зависите от Google в плане трафика, и этот трафик является тем, что двигало ваш бизнес вперед, то у вас будут долгосрочные и краткосрочные проблемы», — говорит он.

«Не паникуйте», — говорит Пичаи. Он утверждает, что даже в эпоху обзоров с ИИ люди все равно захотят переходить по ссылкам и углубляться в информацию для многих типов запросов. «Основной принцип заключается в том, что люди приходят в поисках информации. Они не всегда ищут, чтобы Google просто ответил», — говорит он. «Иногда да, но в подавляющем большинстве случаев вы рассматриваете это как отправную точку». Рид, тем временем, утверждает, что, поскольку обзоры с ИИ позволяют людям задавать более сложные вопросы и глубже проникать в то, что они хотят, они могут быть полезны даже для некоторых типов издателей и малых предприятий, особенно тех, кто работает в нишах: «Вы по сути достигаете новой аудитории, потому что люди теперь могут выражать то, что они хотят, более конкретно, и поэтому специалисту не нужно ранжироваться по общему запросу».

«Я начну с чего-то рискованного», — говорит мне Ник Терли из окна Zoom. Терли — руководитель по продуктам ChatGPT, и он демонстрирует новый инструмент веб-поиска OpenAI за несколько недель до его запуска. «Обычно я должен был попробовать это заранее, но я просто поищу вас», — говорит он. «Это всегда рискованная демонстрация, потому что люди, как правило, очень чувствительны к тому, что о них говорится в интернете». Он вводит мое имя в поле поиска, и прототип поисковой системы выдает несколько предложений, почти как биография спикера. Она правильно идентифицирует меня и мою текущую должность. Она даже выделяет конкретную историю, которую я написал много лет назад и которая, вероятно, была моей самой известной. Короче говоря, это правильный ответ. Фух?

Через несколько недель после нашего звонка OpenAI включила поиск в ChatGPT, дополняя ответы своей языковой модели информацией из интернета. Если модель считает, что ответу будет полезна актуальная информация, она автоматически запускает веб-поиск (OpenAI не раскрывает, кто ее поисковые партнеры) и включает эти ответы в свой ответ, с ссылками, если вы хотите узнать больше. Вы также можете вручную принудить ее к поиску в интернете, если она не сделает это сама. OpenAI не раскрывает, сколько людей используют ее веб-поиск, но заявляет, что около 250 миллионов человек используют ChatGPT еженедельно, и все они потенциально сталкиваются с ним. По словам Фишкина, эти новые формы поиска с помощью ИИ пока не оспаривают доминирование Google в поиске. «Похоже, это не каннибализирует классические формы веб-поиска», — говорит он. OpenAI настаивает, что она на самом деле не пытается конкурировать в поиске… хотя, честно говоря, это мне кажется немного занижением ожиданий. Скорее, она говорит, веб-поиск — это в основном средство получения более актуальной информации, чем данные в ее обучающих моделях, которые, как правило, имеют конкретные даты отсечения, часто месяцы, или даже год или более, в прошлом. В результате, хотя ChatGPT может быть великолепен в объяснении того, как работает нападение по схеме West Coast offense, он долгое время был бесполезен в сообщении о последнем счете 49ers. Теперь это изменилось. «Я подхожу к этому с точки зрения: „Как мы можем сделать ChatGPT способным отвечать на любой вопрос, который у вас есть? Как мы можем сделать его более полезным для вас на ежедневной основе?“ Когда у ИИ-модели нет ответа, она может уверенно выдать ответ в любом случае. Для Google это может стать настоящей проблемой. Для всех нас это может быть даже опасно.

«И именно здесь для нас на помощь приходит поиск», — говорит мне Кевин Вейл, директор по продуктам OpenAI. «В интернете невероятное количество контента. Многое происходит в реальном времени. Вы хотите, чтобы ChatGPT мог использовать это для улучшения своих ответов и чтобы быть для вас лучшим суперассистентом». Сегодня ChatGPT способен генерировать ответы на самые актуальные новости, а также на почти реальную информацию о таких вещах, как цены на акции. И хотя интерфейс ChatGPT долгое время был, ну, скучным, результаты поиска приносят всевозможный мультимедийный контент… изображения, графики, даже видео. Это совершенно другой опыт. Вейл также утверждает, что ChatGPT имеет больше свободы для инноваций и развития по собственному пути, чем конкуренты, такие как Google… даже больше, чем его партнер Microsoft с Bing. Оба этих бизнеса зависят от рекламы. OpenAI — нет. (По крайней мере, пока нет.) Она получает доход от разработчиков, компаний и частных лиц, которые используют ее напрямую. Сейчас она в основном «сжигает» большие суммы денег… по некоторым отчетам, к 2026 году прогнозируется убыток в 14 миллиардов долларов. Но одна вещь, о которой ей не нужно беспокоиться, это размещение рекламы в результатах поиска, как это делает Google.

Как и Google, ChatGPT извлекает информацию от веб-издателей, резюмирует ее и включает в свои ответы. Но она также заключила финансовые соглашения с издателями — плата за предоставление информации, которая включается в ее результаты. (MIT Technology Review ведет переговоры с OpenAI, Google, Perplexity и другими о сделках с издателями, но пока не заключал никаких соглашений. Редакция не была стороной этих обсуждений и не была проинформирована об их содержании.)

Но дело в том, что для того, чтобы веб-поиск достиг того, чего хочет OpenAI… быть более актуальным, чем языковая модель… ему также необходимо получать информацию от всех видов издателей и источников, с которыми у него нет сделок. Руководитель отдела медиа-партнерств OpenAI Варун Шетти сообщил MIT Technology Review, что компания не будет предоставлять преференциальный режим своим издательским партнерам. Вместо этого, сообщили мне в OpenAI, сама модель находит наиболее надежный и полезный источник для любого заданного вопроса. И это тоже может быть странно. В том самом первом примере, который мне показали… когда Терли искал по имени… он описал историю, которую я написал много лет назад для Wired о том, как меня взломали. Эта история остается одной из самых читаемых, которые я когда-либо писал. Но ChatGPT не дал на нее ссылку. Он сослался на короткий пересказ из The Verge. Правда, это была прототипная версия поиска, которая, как сказал Терли, была «рискованной». Когда я спросил его об этом, он не смог толком объяснить, почему модель выбрала именно эти источники, потому что модель сама производит эту оценку. Компания помогает ей, определяя (иногда с помощью пользователей), что она считает лучшими ответами, но модель фактически выбирает их. «И во многих случаях она ошибается, поэтому нам есть над чем работать», — сказал Терли. «Наличие модели в цикле — это совершенно другой механизм, чем то, как работала поисковая система в прошлом». Действительно! Модель, будь то GPT-4o от OpenAI, Gemini от Google или Claude от Anthropic, может быть очень, очень хороша в объяснении вещей. Но обоснование ее объяснений, ее причины выбора конкретного источника и даже язык, который она может использовать в ответе, остаются довольно загадочными. Конечно, модель может объяснить очень многое, но не когда это касается ее собственных ответов.

Почти десять лет назад, в 2016 году, Пичаи написал, что Google переходит от «сначала мобильных устройств» к «сначала ИИ»: «Но в следующие 10 лет мы перейдем в мир, где доминирует ИИ, мир, где вычисления станут повсеместно доступными… будь то дома, на работе, в машине или в движении… и взаимодействие со всеми этими поверхностями станет гораздо более естественным и интуитивно понятным, и, прежде всего, более интеллектуальным». Мы уже там… своего рода. И это странное место. И оно станет еще страннее. Особенно это верно, поскольку эти вещи, которые мы сейчас считаем отдельными… запрос в поисковой системе, подсказка модели, поиск сделанной нами фотографии, решение о том, что мы хотим прочитать, посмотреть или послушать, запрос фотографии, которую мы хотели бы сделать, но не сделали, но все же хотели бы увидеть… начинают сливаться.

Результаты поиска, которые мы видим от генеративного ИИ, лучше всего понимать как путевую точку, а не как конечный пункт назначения. Возможно, самое важное — это не сам поиск; скорее, это то, что поиск дал разработчикам ИИ-моделей путь к включению информации в реальном времени в их входные и выходные данные. И это открывает всевозможные возможности. «ChatGPT, который может понимать и получать доступ к интернету, будет не просто резюмировать результаты. Он сможет делать для вас вещи. И я думаю, что в этом есть довольно захватывающее будущее», — говорит Вейл из OpenAI. «Вы можете представить, как модель забронирует вам рейс, или закажет DoorDash, или просто выполнит общие задачи для вас в будущем. Как только модель понимает, как использовать интернет, возможности безграничны». Это то «агентное» будущее, о котором мы слышали уже некоторое время, и чем больше ИИ-модели используют данные из интернета в реальном времени, тем ближе оно становится.

Допустим, у вас через несколько недель намечается поездка. Агент, который может получать данные из интернета в реальном времени, может забронировать ваши рейсы и номера в отелях, зарезервировать столики в ресторанах и многое другое, основываясь на том, что он знает о вас и вашей предстоящей поездке… и все это без вашего участия. Другой агент мог бы, например, отслеживать сточные воды вашего дома на наличие определенных заболеваний и заказывать анализы и лечение в ответ. Вам не придется искать причину странного шума, который издает ваша машина, потому что агент в вашем автомобиле уже сделает это и запишет вас на ремонт. «Это не всегда будет просто поиск и выдача ответов», — говорит Пичаи. «Иногда это будут действия. Иногда вы будете взаимодействовать с реальным миром. Так что существует понятие универсальной помощи во всем этом».

И способы, которыми эти вещи смогут выдавать ответы, также быстро развиваются. Например, сегодня Google может не только искать текст, изображения и даже видео; он может создавать их. Представьте, что эта способность накладывается на поиск по множеству форматов и устройств. «Покажите мне, как выглядит вилохвостый певун на дереве передо мной». Или «Используйте мои существующие семейные фотографии и видео, чтобы создать трейлер к нашему предстоящему отпуску в Пуэрто-Рико в следующем году, убедившись, что мы посетим все лучшие рестораны и главные достопримечательности». «Мы в основном работали со входными данными», — говорит он, имея в виду способы, которыми Google теперь может искать изображение или внутри видео. «Но вы можете представить это и с выходными данными».

Это то будущее, которое, по словам Пичаи, он рад представить онлайн. Google уже показал немного, как это может выглядеть, с помощью NotebookLM, инструмента, который позволяет загружать большие объемы текста и преобразовывать их в разговорный подкаст. Он представляет, как этот тип функциональности… способность принимать один тип входных данных и преобразовывать его в различные типы выходных данных… изменит способ нашего взаимодействия с информацией.

На демонстрации инструмента под названием Project Astra этим летом на конференции разработчиков Google показал одну из версий этого результата, когда камеры и микрофоны в телефонах и умных очках понимают контекст вокруг вас… онлайн и офлайн, звуковой и визуальный… и имеют возможность вспоминать и реагировать различными способами. Astra, например, может посмотреть на грубый рисунок гоночного болида Формулы-1 и не только идентифицировать его, но и объяснить его различные части и их использование. Но вы можете представить, что все пойдет немного дальше (и это произойдет). Допустим, я хочу посмотреть видео о том, как починить что-то на своем велосипеде. Видео не существует, но информация есть. Поиск с генеративным ИИ теоретически мог бы найти эту информацию где-то онлайн… например, в руководстве пользователя, спрятанном на веб-сайте компании… и создать видео, чтобы точно показать мне, как сделать то, что я хочу, точно так же, как сегодня он может объяснить это мне словами.

Именно такие вещи начинают происходить, когда вы объединяете весь сборник человеческих знаний… знаний, которые ранее были заключены в хранилищах языка и формата; карт и бизнес-регистраций и SKU продуктов; аудио и видео и баз данных чисел и старых книг и изображений и, на самом деле, всего, что когда-либо было опубликовано, когда-либо отслеживалось, когда-либо записывалось; вещей, происходящих прямо сейчас, повсюду… и вводите модель во все это. Модель, которая, возможно, не может понимать, точно, но имеет способность объединять эту информацию, перестраивать ее и выдавать различными, надеемся, полезными способами. Способами, на которые простой индекс был не способен. Это то, на пороге чего мы находимся, и что мы начинаем видеть. И по мере того, как Google разворачивает это для миллиарда человек, многие из которых будут взаимодействовать с разговорным ИИ впервые, что это будет означать? Что мы будем делать по-другому? Все меняется так быстро. Держитесь, просто держитесь.

Мэт Хонан — главный редактор MIT Technology Review. «Какое-то время мы занимались организацией веб-страниц. Что не совсем то же самое, что организация мировой информации или превращение ее в по-настоящему полезную и доступную для вас», — говорит руководитель отдела поиска Google Лиз Рид.

«В интернете невероятное количество контента. Многое происходит в реальном времени. Вы хотите, чтобы ChatGPT мог использовать это для улучшения своих ответов и чтобы быть для вас лучшим суперассистентом».

Робототехническая компания Prosper обратилась к дизайнеру персонажей и выпускнику DreamWorks Баку Льюису за помощью в визуализации дружелюбного робота-компаньона.

Как доверять

Если для обеспечения безопасности и эффективности им потребуются удаленные операторы-люди, примем ли мы человекоподобных роботов в наши самые личные места? Автор: ДЖЕЙМС О’ДОННЕЛЛ | Фотографии: Дэвид Винтинер

Мир, похоже, находится на пороге расцвета человекоподобных роботов. Новые прорывы в искусственном интеллекте обещают создание таких способных роботов общего назначения, которые раньше встречались только в научной фантастике: роботов, способных собирать автомобили, ухаживать за пациентами или убирать наши дома, и все это без получения специализированных инструкций. Это идея, которая привлекла огромное внимание, капитал и оптимизм. Компания Figure привлекла 675 миллионов долларов для своего человекоподобного робота в 2024 году, менее чем через два года после своего основания. На мероприятии Tesla в октябре прошлого года роботы Optimus компании затмили беспилотное такси, которое должно было стать звездой шоу. Генеральный директор Tesla Илон Маск считает, что эти роботы каким-то образом смогут построить «будущее, в котором не будет бедности». Можно подумать, что сверхспособные гуманоиды всего в нескольких годах от того, чтобы заселить наши дома, зоны боевых действий, рабочие места, границы, школы и больницы, выполняя роли, столь же разнообразные, как терапевты, плотники, домашние сиделки и солдаты.

Однако недавний прогресс, возможно, был больше о стиле, чем о содержании. Достижения в области ИИ, несомненно, облегчили обучение роботов, но они еще не позволили им по-настоящему ощущать свое окружение, «думать» о том, что делать дальше, и выполнять эти решения так, как могут подразумевать некоторые вирусные видео. Во многих из этих демонстраций (включая демонстрации Tesla), когда робот наливает напиток или протирает столешницу, он действует не автономно, даже если кажется, что это так. Вместо этого им дистанционно управляют операторы-люди — техника, которую робототехники называют телеуправлением. Футуристический вид таких гуманоидов, который обычно заимствует антиутопические научно-фантастические образы Голливуда, такие как экраны вместо лиц, острые глаза и высокие металлические формы, предполагает, что роботы более способны, чем они часто бывают на самом деле.

«Я беспокоюсь, что мы достигли пика ажиотажа», — говорит Лейла Такаяма, эксперт по робототехнике и вице-президент по дизайну и взаимодействию человека с роботом в компании Robust AI, занимающейся складской робототехникой. «Наблюдается нечто вроде гонки вооружений или гонки гуманоидов между всеми крупными технологическими компаниями, чтобы похвастаться и показать, что они могут больше и лучше». В результате, говорит она, любому робототехнику, не работающему над гуманоидом, приходится отвечать инвесторам, почему. «Мы должны говорить о них сейчас, а год назад не должны были», — сказала мне Такаяма. Шарик Хашме, бывший сотрудник как OpenAI, так и Scale AI, включил свою робототехническую фирму Prosper в эту гонку вооружений в 2021 году. Компания разрабатывает человекоподобного робота, которого она называет Alfie, для выполнения бытовых задач в домах, больницах и отелях. Prosper надеется производить и продавать Alfie примерно по $10 000 — $15 000 каждый. Разрабатывая дизайн Alfie, Хашме определил надежность как фактор, который должен превосходить все другие соображения, и как главную проблему, которую необходимо преодолеть, чтобы гуманоиды приносили пользу обществу. Хашме считает одной из важнейших тактик для этого…

Провайдер: McKinsey & Company

Чтобы люди начали доверять Алфи, необходимо тщательно проработать его характер с нуля – что-то человекоподобное, но не слишком человеческое. Речь идет не только о внешности Алфи. Хашми и его коллеги продумывают, как робот будет двигаться и сигнализировать о своих следующих действиях; воображают желания и недостатки, которые формируют его подход к задачам; и создают внутренний кодекс этики, регулирующий инструкции, которые он будет и не будет принимать от своих владельцев. В некотором смысле, такая сильная опора на принцип надежности для Алфи кажется преждевременной; Prosper привлекла крошечный объем капитала по сравнению с гигантами вроде Tesla или Figure, и ей месяцы (или даже годы) до выпуска продукта. Но необходимость решать проблему надежности в лоб и на ранней стадии отражает непростой момент, в котором находятся гуманоиды: несмотря на все инвестиции и исследования, немногие люди чувствовали бы себя спокойно и комфортно с таким роботом, если бы он прямо сейчас вошел в их гостиную. Мы бы задавались вопросом, какие данные он записывает о нас и нашем окружении, боялись бы, что он когда-нибудь займет нашу работу, или были бы отпугнуты его манерой движения; вместо того чтобы быть элегантными и полезными, гуманоиды часто громоздки и жутковаты. Преодоление этого отсутствия доверия станет первым препятствием, которое необходимо устранить, прежде чем гуманоиды смогут оправдать возложенные на них надежды. Но на пути к тому, чтобы помочь Алфи завоевать наше доверие, один вопрос встает острее, чем любой другой: насколько он сможет действовать самостоятельно? В какой степени он все еще будет зависеть от людей? Новые методы искусственного интеллекта сделали обучение роботов с помощью демонстрационных данных более быстрым – обычно это комбинация изображений, видео и других данных, созданных людьми, выполняющими такие задачи, как мытье посуды, в то время как они носят датчики, фиксирующие их движения. Эти данные затем могут обучать роботов выполнению этих задач, примерно так же, как большой объем текста может помочь большой языковой модели создавать предложения. Тем не менее, этот метод требует много данных, и много людей должны вмешиваться и исправлять ошибки. Хашми сказал мне, что, по его ожиданиям, первая версия Алфи будет справляться самостоятельно лишь примерно с 20% задач. Остальные задачи будут выполняться с помощью команды Prosper из «удаленных ассистентов», по крайней мере часть из которых базируется на Филиппинах, и которые будут иметь возможность удаленно управлять движениями Алфи. Когда я поднял, среди прочих опасений, вопрос о том, жизнеспособен ли робототехнический бизнес, полагающийся на ручной человеческий труд для такого большого количества задач, Хашми указал на успехи Scale AI.

Шарик Хашми, бывший сотрудник OpenAI и Scale AI, в 2021 году включил свою робототехническую фирму Prosper в гонку за создание гуманоидных роботов.

«Почему нас так очаровывает идея создания нашей копии?»

приложения, имеет значительную рабочую силу на Филиппинах и часто критикуется за свою трудовую практику. Хашми был одним из людей, управлявших этой рабочей силой около года, прежде чем основать Prosper. Его уход из Scale AI был вызван нарушением доверия, за которое он отбывал срок в федеральной тюрьме. Успех или провал Алфи многое раскроет о готовности общества принять гуманоидных роботов в наши личные пространства. Можем ли мы принять глубоко новое и асимметричное трудовое соглашение, в котором работники из стран с низкими зарплатами используют роботизированные интерфейсы для выполнения физических задач для нас дома? Будем ли мы доверять им защиту наших личных данных и изображений нас и наших семей? На самом базовом уровне, будут ли роботы вообще полезны?

Чтобы решить некоторые из этих проблем, связанных с доверием, Хашми пригласил Бака Льюиса. За два десятилетия до того, как Льюис начал работать с роботами, прежде чем ему было поручено разработать гуманоида, которому люди доверяли бы, а не боялись, перед ним стояла задача — крыса. В 2001 году Льюис был почитаемым аниматором и одним из ведущих специалистов Pixar. Его специализацией было создание персонажей с глубокой, универсальной привлекательностью, что являлось главной заботой студий, финансирующих высокобюджетные проекты, направленные на привлечение аудитории по всему миру. Именно эта ниша привела Льюиса к тому, что он вдохнул жизнь в грузовики и седаны в мультфильме «Тачки» и создал персонажей для многих фильмов DreamWorks и Disney. Но когда Ян Пинкава, творческая сила, стоящая за «Рататуем», рассказал Льюису о своей идее для этого фильма – истории крысы, которая хочет стать шеф-поваром – задача показалась непреодолимой. Крысы вызывают такой страх и опасение у людей, что само их имя стало синонимом человека, которому нельзя доверять. Как Льюис мог превратить нелюбимого грызуна в милого повара? «Это глубоко укоренившееся отвращение, потому что крысы ужасны», — сказал он мне. «Чтобы это сработало, мы должны были создать персонажа, который перестроит восприятие людей». Для этого Льюис много времени проводил в своих мыслях, представляя себе сцены, например, группу крыс, устраивающих игривый импровизированный ужин на тротуаре в Париже. Результатом стал Реми, парижская крыса, которая не только поднялась по кулинарным ступеням в «Рататуе», но и была настолько милой, что спрос на домашних крыс резко вырос по всему миру после выхода фильма в 2007 году. Два десятилетия спустя Льюис сменил род деятельности и теперь отвечает за создание каждого аспекта характера Алфи в Prosper. Подобно тому, как привлекательный Реми изменил имидж крыс, Алфи представляет собой попытку Льюиса изменить образ гуманоидных роботов: от футуристических и опасных до полезных и надежных. Подход Prosper отражает основополагающую концепцию робототехники, сформулированную Родни Бруксом, основателем iRobot, создавшей Roomba: «Визуальный облик робота обещает, что он может делать и насколько он умен. Он должен выполнить или немного перевыполнить это обещание, иначе он не будет принят». Согласно этому принципу, любой гуманоидный робот обещает, что он может вести себя как человек, что является чрезвычайно высокой планкой. Настолько высокой, что некоторые фирмы отвергают ее. Некоторые робототехники, скептически настроенные по отношению к гуманоидам, сомневаются, что полезный робот вообще должен походить на человека, когда он мог бы вместо этого выполнять практические задачи без антропоморфизации. «Почему нас так очаровывает идея создания нашей копии?» — спрашивает Гай Хоффман, робототехник, специализирующийся на взаимодействии человека и робота, и доцент инженерной школы Корнеллского университета. Главный аргумент в пользу роботов с человеческими характеристиками — функциональный: наши дома и рабочие места были построены людьми и для людей, поэтому робот с человекоподобной формой будет легче ориентироваться в них. Но Хоффман считает, что есть и другая причина: «Через такой гуманоидный дизайн мы продаем историю об этом роботе, что он в некотором роде эквивалентен нам или тому, что мы можем делать». Иными словами, создайте робота, который выглядит как человек, и люди будут предполагать, что он так же способен. При разработке внешнего вида Алфи, Prosper заимствовала некоторые аспекты типичного гуманоидного дизайна, но отвергла другие. Например, у Алфи колеса вместо ног, поскольку двуногие роботы в настоящее время менее стабильны в домашних условиях, но у него есть руки и голова. Робот будет построен на вертикальной колонне, напоминающей туловище; его конкретные рост и вес пока не опубликованы. У него будет две кнопки экстренной остановки. Ничто в дизайне Алфи не будет пытаться скрыть тот факт, что он робот, говорит Льюис. «Противоположностью [доверия] было бы проектирование робота, который предназначен для имитации человека… и мерой его успеха является то, насколько хорошо он вас обманул», — сказал он мне. «Например, «Вау, я разговаривал с этой штукой пять минут и не понимал, что это робот». Для меня это нечестно».

Но многие другие инновации в области гуманоидов движутся в направлении, где обман кажется все более привлекательной концепцией. В 2023 году несколько ультрареалистичных гуманоидных роботов появились среди зрителей на игре НФЛ на стадионе SoFi в Калифорнии; после того как видео с ними стало вирусным, Disney раскрыла, что это были на самом деле люди в костюмах, рекламный трюк для продвижения фильма. Девять месяцев спустя исследователи из Токийского университета представили способ крепления искусственной кожи, использующей человеческие клетки, на лицо робота, пытаясь более совершенно имитировать человеческое лицо. Льюис рассматривал гораздо больше, чем просто внешний вид Алфи. Он и Prosper представляют Алфи как посланника из будущей цивилизации, в которой роботы вобрали в себя лучшие качества человечества. Он не молод и не стар, но обладает мудростью среднего возраста, и его основная функция в жизни — служить людям на их условиях. Как и любой убедительный персонаж, у Алфи есть недостатки, с которыми люди могут себя ассоциировать: он хотел бы быть быстрее, и он склонен быть немного одержимым выполнением поставленных перед ним задач. Основные принципы службы Алфи — уважать границы, быть сдержанным и непредвзятым, а также завоевывать доверие. «Это нечеловеческая сущность, но у нее есть своего рода чувствительность», — говорит Льюис. «Я стараюсь избегать рассмотрения этого как прямо сопоставимого с человеческим сознанием». Я называл Алфи «он», рискуя чрезмерно антропоморфизировать то, что в настоящее время является разрабатываемым роботом, потому что Льюис представляет его как мужчину. Когда я спросил, почему он представляет Алфи как имеющего пол, он сказал, что это, вероятно, пережиток архетипичных дворецких-мужчин, которых он видел в телевизионных шоу, таких как «Бэтмен», когда рос. Но в разговоре с Хашми я узнал, что на самом деле есть реальный дворецкий, который в некотором смысле служит вдохновением для Алфи. Это Фицджеральд Хеслоп. Хеслоп имеет многолетний опыт в сфере обучения высококлассного гостиничного бизнеса, и в течение семи лет он был единственным человеком в Министерстве обороны США, имеющим квалификацию для обучения управляющих домашним хозяйством, которые управляли бы домами трех- и четырехзвездных генералов. Хеслоп сейчас управляет домашним хозяйством богатой семьи на Ближнем Востоке (он отказался вдаваться в подробности) и был нанят Prosper для формирования подхода Алфи к обслуживанию в доме. Вскоре после начала моего разговора с Хеслопом он подробно рассказал о том, как выглядит превосходное обслуживание. «Это уровень креативности, с которым работает хороший дворецкий: создание прекрасных моментов, чтобы успокоить людей и увеличить их удовольствие», — сказал он, цитируя книгу Стивена М. Ферри «Дворецкие и управляющие домашним хозяйством: Профессионалы XXI века». Он убежденно говорил о влиянии, которое отличный сервис может оказать на мир, и о том, как протокол и этикет могут усмирить эго даже высокопоставленных лиц. Цитируя цитату, часто приписываемую Махатме Ганди, он сказал: «Лучший способ найти себя — это потерять себя в служении другим». Хотя у него нет опыта в робототехнике, Хеслопа привлекает идея, что домашние роботы когда-нибудь смогут обеспечить безупречный уровень обслуживания, и он считает, что Prosper определила правильные приоритеты для достижения этой цели. «Конфиденциальность и осмотрительность, внимание к деталям и тщательный взгляд на это имеют решающее значение для общей цели компании», — говорит он. «И, что еще важнее, в данном случае для Алфи». Одно дело — придумать Алфи в блокнотах, и совсем другое — построить его. В реальном мире первая версия Алфи будет зависеть от удаленных ассистентов, в основном работающих за границей, для выполнения примерно 80% его бытовых задач. Эти ассистенты будут использовать интерфейсы, не отличающиеся от контроллеров видеоигр, для управления движениями Алфи, полагаясь на данные с его датчиков и камер, чтобы направлять его при мытье посуды или уборке стола. Хашми говорит, что предпринимаются усилия по сокрытию или анонимизации персонально раскрывающих данных во время телеуправления роботом. Это будет включать такие шаги, как удаление конфиденциальных объектов и лиц людей из записей, а также предоставление пользователям возможности удалять любые записи по своему усмотрению. В идеале, написал Хашми в электронном письме, Алфи «часто будет просто отворачиваться от любых потенциально частных действий». Индустрия ИИ имеет ужасающую репутацию, когда речь идет о работниках в странах с низкими зарплатами, выполняющих скрытый труд, необходимый для создания передовых моделей. Сообщается, что работникам в Кении платили менее 2 долларов в час за ручную очистку токсичных обучающих данных, включая контент, описывающий сексуальное насилие над детьми и пытки, для OpenAI. Собственная операция Scale AI на Филиппинах, которой Хашми помогал управлять, была подвергнута критике в 2023 году правозащитными группами за несоблюдение базовых трудовых стандартов и несвоевременную и ненадлежащую оплату труда работников, согласно расследованию The Washington Post. В заявлении OpenAI говорится, что такая работа «должна выполняться гуманно и добровольно», и что компания устанавливает «этические стандарты и стандарты благополучия для наших аннотаторов данных». В ответ на вопросы о критике ее деятельности на Филиппинах Scale AI написала: «Только за последний год мы выплатили сотни миллионов долларов участникам, предоставив людям гибкие варианты работы и экономические возможности», и что «98% обращений в службу поддержки по вопросам оплаты труда были успешно решены».

Справа — ранние прототипы робота-дворецкого Prosper, который мог выполнять бытовые задачи, такие как уборка кухонного стола, мытье посуды и выбрасывание мусора.

«Благодаря такому гуманоидному дизайну мы продаем историю о том, что [этот робот] в некотором роде эквивалентен нам или тому, что мы можем делать».

Хашми говорит, что он не знал об обвинениях против Scale AI во время своей работы там, которая закончилась в 2019 году. Но, сказал он в электронном письме, «мы действительно допускали ошибки, которые быстро исправляли и в целом относились к ним очень серьезно». Я спросил его, какие уроки он извлек из обвинений против Scale AI и других компаний, передающих на аутсорсинг работу с конфиденциальными данными, и какие меры предосторожности он принимает для команды, которую он создает на Филиппинах для Prosper, которая на данный момент насчитывает около 10 человек. «Многие компании, которые занимаются такого рода деятельностью, в конечном итоге делают это таким образом, который не очень хорош для нанимаемых людей», — сказал мне Хашми. Такие компании часто передают важные кадровые функции ненадежным партнерам за границей или теряют доверие работников из-за плохих программ стимулирования, сказал он, добавив: «С более опытной и тщательно управляемой командой, а также с гораздо большей прозрачностью всей системы, я ожидаю, что мы сможем выполнять работу гораздо лучше». Стоит раскрыть характер ухода Хашми из Scale AI, куда он был нанят в 2017 году в качестве 14-го сотрудника. В мае 2019 года, согласно судебным документам, Scale заметила, что кто-то неоднократно снимал несанкционированные платежи в размере 140 долларов и переводил их на несколько учетных записей PayPal. В течение пяти месяцев из компании было похищено около 56 000 долларов. Расследование показало, что Хашми, которому тогда было 26 лет, стоял за этими снятиями, и в октябре того же года он признал себя виновным по одному пункту обвинения в мошенничестве с использованием электронных средств связи. В преддверии вынесения приговора Александр Ван, ныне миллиардер, основатель и генеральный директор Scale AI, написал письмо судье в поддержку Хашми, как и еще 13 нынешних или бывших сотрудников Scale. «Я верю, что Шарик искренне раскаивается в своем преступлении, и у меня нет причин полагать, что он когда-либо снова сделает что-то подобное», — написал Ван, и он сказал, что компания не хотела бы, чтобы виновный был привлечен к ответственности, если бы знала, что это был Хашми. Хашми потерял работу, свои опционы на акции и спонсорство Scale его заявления на получение грин-карты. Scale предложила ему выходное пособие в размере 10 000 долларов перед уходом, которое он отказался принять, согласно письму Вана. Хашми вернул деньги в 2019 году, а в феврале 2020 года был приговорен к трем месяцам федеральной тюрьмы, которые он отбыл. Ван теперь является основным инвестором Prosper Robotics, наряду с Беном Манном (соучредитель Anthropic), Саймоном Ластом (соучредитель Notion) и Дебо Олаосебиканом (соучредитель и генеральный директор Kepler Computing). «Когда я был моложе, у меня был серьезный провал в суждении. Я сталкивался с личными проблемами и крал у своего работодателя. Последствия и осознание того, что я сделал, стали шоком и привели к глубокому самоанализу», — написал Хашми в электронном письме в ответ на вопросы о преступлении. В Prosper, написал он, «мы ставим надежность как нашу высшую цель». Удаленное управление роботами имеет реальные преимущества, но идея широкомасштабного роботизированного телеуправления силами иностранных работников, даже если для его эффективности потребуются годы, станет не чем иным, как сейсмическим сдвигом для труда. Это создаст возможность того, что даже высоколокализованная физическая работа, которую мы считаем невосприимчивой к перемещению за границу — уборка гостиничных номеров или уход за пациентами больниц — однажды может быть выполнена работниками из-за рубежа. Это также кажется противоречащим самой идее надежного робота, поскольку эффективность машины будет неразрывно связана с безликим работником в другой стране, скорее всего, получающим мизерную зарплату. Хашми говорил об использовании части прибыли Prosper для прямых выплат людям, чьи рабочие места были затронуты или заменены Алфи, но у него нет конкретики о том, как это будет работать. Он также все еще обдумывает вопросы, связанные с тем, кому или чему клиенты Prosper должны доверять, когда они позволяют роботу войти в их дом. «Мы не хотим, чтобы вам приходилось так сильно доверять компании или людям, которых компания нанимает», — говорит он. «Мы предпочли бы, чтобы вы доверяли устройству, а устройство — это робот, и робот гарантирует, что компания не сделает ничего, что ей не положено». Он признает, что первая версия Алфи, вероятно, не оправдает его самых высоких стремлений, но он остается непоколебим в том, что робот может служить обществу и людям, если только они смогут ему доверять.

Джеймс О'Доннелл освещает вопросы искусственного интеллекта в MIT Technology Review.

Может ли шведский стартап помочь сталелитейной промышленности переосмыслить себя?

Автор: Дуглас Мейн

Первый в мире крупный завод по производству «зеленой» стали, Stegra, будет использовать «зеленый» водород для превращения железной руды в сталь, используя обильные гидроэнергетические ресурсы северной Швеции.

Производство этого металла приводит к огромному выбросу углекислого газа. В целом, производство стали составляет около 8% мировых выбросов углерода — один из крупнейших промышленных источников выбросов и гораздо больше, чем такие источники, как авиация. Наиболее распространенный производственный процесс дает около двух тонн углекислого газа на каждую тонну стали. Несколько групп и компаний сейчас добиваются серьезного прогресса в создании низко- или безотходной стали. Среди них выделяется шведская компания Stegra. Первоначально называвшаяся H2 Green Steel, компания в сентябре переименовалась в Stegra, что в переводе со шведского означает «поднимать». Стартап, основанный в 2020 году, привлек около 7 миллиардов долларов и строит завод в Бодене, городе на севере Швеции. Это будет первый в мире промышленный завод по производству «зеленой» стали. Stegra заявляет, что планирует начать производство в 2026 году, первоначально производя 2,5 миллиона метрических тонн в год и в конечном итоге достигнув 4,5 миллиона метрических тонн. Компания использует так называемый «зеленый» водород, который производится с использованием возобновляемой энергии, для переработки железной руды в сталь. Завод Stegra, расположенный в части Швеции с обильными гидроэнергетическими ресурсами, будет использовать гидро- и ветроэнергетику для приведения в действие массивного электролизера, который расщепляет воду для производства водорода. Затем газообразный водород будет использоваться для извлечения кислорода из железной руды для производства металлического железа — ключевого этапа в производстве стали. Этот процесс использования водорода для производства железа и последующей стали уже использовался на пилотных установках Midrex, американской компанией, у которой Stegra закупает оборудование. Но Stegra предстоит показать, что это будет работать на гораздо более крупном заводе. «У нас есть несколько этапов, которые раньше не были по-настоящему проверены в масштабе», — говорит Мария Перссон Гульда, главный технический директор Stegra. Эти этапы включают строительство одного из крупнейших в мире электролизеров. Помимо неизвестных, связанных с масштабированием новой технологии, Stegra также сталкивается с серьезными бизнес-вызовами. Сталелитейная промышленность — это низкомаржинальный, чрезвычайно конкурентный сектор, в котором компании привлекают клиентов в основном ценой. Как только начнутся операции, Stegra сможет…

Провайдер: McKinsey & Company

Секрет водорода

Расчеты показывают, что компания может производить сталь практически по той же стоимости, что и обычный продукт, во многом благодаря доступу к дешевой электроэнергии. Однако компания планирует взимать на 20%–30% больше, чтобы покрыть затраты в 4,5 млрд евро, необходимые для строительства завода. Гульда утверждает, что компания уже заключила контракты на поставку 1,2 млн метрических тонн стали, которые будут произведены в течение следующих пяти-семи лет.

Ее самые новые клиенты, такие как автопроизводители, стремящиеся сократить выбросы углерода и продвигать свою продукцию как экологически чистую, согласились платить 30%-ную премию. Теперь вопрос в следующем: сможет ли Stegra выполнить обещания?

Чтобы произвести сталь — сплав железа и углерода с добавлением других необходимых элементов — сначала необходимо удалить кислород из железной руды, добытой из земли. В результате получается очищенный металл.

Наиболее распространенный процесс производства стали начинается в доменных печах, где руда смешивается с богатым углеродом производным угля, называемым коксом, и нагревается. Углерод реагирует с кислородом в руде, образуя диоксид углерода; оставшийся металл затем поступает в другой тип печи, где под высоким давлением и температурой в него подается больше кислорода. Газ реагирует с оставшимися примесями, образуя различные оксиды, которые затем удаляются, оставляя сталь.

Второй традиционный метод, используемый для производства значительно меньшей доли мировой стали, называется методом прямого восстановления. Обычно для этого используется природный газ, который разделяется на водород и монооксид углерода. Оба газа реагируют с кислородом, извлекая его из железной руды, в результате чего образуются диоксид углерода и вода в качестве побочных продуктов. Оставшееся железо плавится в электродуговой печи и далее обрабатывается для удаления примесей и создания стали. В целом, этот метод имеет примерно на 40% меньшие выбросы, чем метод доменной печи, но он все еще производит более тонны диоксида углерода на каждую тонну стали.

Но почему бы просто не использовать водород вместо природного газа? Единственным побочным продуктом была бы вода. И если, как Stegra планирует это сделать, использовать зеленый водород, полученный с помощью чистой энергии, результатом станет новый и многообещающий способ производства стали, который теоретически может производить близкие к нулю выбросы. Процесс Stegra очень похож на стандартную технику прямого восстановления, за исключением того, что, поскольку он использует только водород, ему требуется более высокая температура. Это не единственный возможный способ производства стали с незначительным углеродным следом, но это единственный метод, находящийся на пороге промышленного использования.

Премиальный маркетинг

Stegra заложила фундамент своего завода и устанавливает крышу и стены на своем сталелитейном комбинате. Первое оборудование было установлено в здании, где электродуговые печи будут плавить железо и производить сталь, и ведутся работы над сооружением, которое будет вмещать электролизер мощностью 700 мегаватт — самый большой в Европе. Для производства водорода, очистки железа и ежегодного выпуска 2,5 млн метрических тонн зеленой стали завод будет потреблять 10 тераватт-часов электроэнергии. Это огромное количество, сопоставимое с ежегодным потреблением небольшой страны, такой как Эстония.

Хотя стоимость электроэнергии в соглашениях Stegra конфиденциальна, общедоступные данные предполагают тарифы около 30 евро (32 доллара США) за мегаватт-час или выше. По этой ставке 10 тераватт-часов обошлись бы в 320 млн долларов США. Мир производит около 60 000 метрических тонн стали каждые 15 минут.

Многие покупатели премиальной зеленой стали работают в автомобильной промышленности; среди них Mercedes-Benz, Porsche, BMW, Volvo Group и Scania — шведская компания, производящая грузовики и автобусы. Шесть компаний, производящих мебель, бытовую технику и строительные материалы, включая Ikea, также подписали контракты, как и пять компаний, которые покупают сталь и распределяют ее среди множества различных производителей. Некоторые из этих автопроизводителей, включая Volvo, которая будет покупать у Stegra и ее конкурента SSAB, продают автомобили, произведенные с использованием зеленой стали, как «без ископаемого топлива».

Поскольку автомобили и грузовики также имеют множество деталей, которые намного дороже используемой стали, сталь, которая стоит автопроизводителям немного дороже, лишь незначительно увеличивает стоимость транспортного средства — возможно, на пару сотен долларов или меньше, согласно некоторым оценкам. Многие компании также установили внутренние цели по сокращению выбросов, и покупка зеленой стали может приблизить их к этим целям.

Бизнес-модель Stegra стала возможной отчасти благодаря уникальным экономическим условиям в Европейском Союзе. В декабре 2022 года Европейский парламент одобрил тариф на импортируемые углеродоемкие продукты, такие как сталь, известный как Механизм трансграничной углеродной корректировки (Carbon Border Adjustment Mechanism, CBAM). С 2024 года этот закон требует от импортеров железа, стали и других товаров сообщать о связанных с ними выбросах углерода. Начиная с 2026 года компании будут обязаны платить сборы, пропорциональные углеродному следу материалов. Некоторые компании уже делают ставку на то, что этого будет достаточно, чтобы 30%-ная премия Stegra стала оправданной.

Хотя закон может стимулировать декарбонизацию в ЕС и для тех, кто импортирует сталь в Европу, производителям зеленой стали, вероятно, также потребуются субсидии для компенсации затрат на масштабирование, говорит Шарлотта Унгер, исследователь из Института устойчивого развития в Потсдаме, Германия. В случае Stegra она получит 265 млн евро от Европейской комиссии на строительство завода; ей также было предоставлено 250 млн евро из Инновационного фонда Европейского Союза.

Тем временем Stegra работает над сокращением затрат и увеличением доходов. Олоф Хернелл, директор по цифровым технологиям, говорит, что компания значительно инвестировала в цифровые продукты для повышения эффективности. Например, полуавтоматизированная система будет использоваться для увеличения или уменьшения потребления электроэнергии в зависимости от ее колеблющейся цены в сети. Stegra осознала, что нет сложного программного обеспечения для отслеживания выбросов, производимых компанией на каждом этапе процесса производства стали. Поэтому она разрабатывает собственное программное обеспечение для учета углерода, которое вскоре будет продавать в рамках новой дочерней компании. Хернелл говорит, что такой тип учета чрезвычайно важен для Stegra, поскольку «мы просим довольно значительную премию, и эта премия существует только в рамках обещания низкого углеродного следа».

Не для всех

Пока CBAM остается в силе, Stegra полагает, что спрос на ее зеленую сталь будет более чем достаточным, особенно если вступят в силу другие инициативы по ценообразованию на углерод. Оптимизм компании подкрепляется тем, что она ожидает стать первой на рынке и предвидит снижение затрат со временем. Но для того, чтобы зеленая сталь оказала более широкое влияние на рынок или оставалась жизнеспособной после того, как несколько компаний начнут производить ее в значительных количествах, ее производственные затраты в конечном итоге должны будут стать конкурентоспособными с затратами на обычную сталь.

Даже если Stegra имеет многообещающие перспективы в Европе, ее схема производства стали на основе водорода вряд ли будет экономически целесообразна во многих других местах мира — по крайней мере, в ближайшем будущем. Существует очень мало регионов с таким большим количеством чистой электроэнергии и легким доступом к сети. Более того, северная Швеция также богата высококачественной рудой, которую легко перерабатывать методом прямого восстановления водородом, говорит Крис Писториус, инженер-металлург и содиректор Центра исследований железа и стали в Университете Карнеги-Меллона. Зеленую сталь можно производить из низкосортной руды, говорит Писториус, «но это имеет негативные последствия в виде более высокого потребления электроэнергии, а следовательно, более медленной обработки».

Учитывая стимулы ЕС, другие заводы по производству стали на основе водорода строятся в Швеции и других странах Европы. Hybrit, технология зеленой стали, разработанная SSAB, горнодобывающей компанией LKAB и производителем энергии Vattenfall, использует процесс, аналогичный процессу Stegra. LKAB надеется завершить демонстрационный завод к 2028 году в Елливаре, также на севере Швеции. Однако прогресс был замедлен из-за проблем с получением необходимого экологического разрешения.

Тем временем компания Boston Metal работает над коммерциализацией другой технологии для разрушения связей в оксиде железа путем пропускания тока через смесь железной руды и электролита, создавая чрезвычайно высокую температуру. Этот электрохимический процесс дает очищенное железное металл, которое может быть превращено в сталь. Технология еще не доказана в масштабе, но Boston Metal надеется лицензировать свой процесс производства зеленой стали в 2026 году.

Понятно, что эти новые технологии поначалу будут стоить дороже, и потребители или правительствам придется оплачивать счета, говорит Джессика Аллен, эксперт по производству зеленой стали из Университета Ньюкасла в Австралии. В случае Stegra оба, похоже, готовы это сделать. Но за пределами ЕС это будет сложнее. Более того, для производства достаточного количества зеленой стали, чтобы значительно сократить выбросы в этом секторе, вероятно, потребуется портфель различных методов для достижения успеха. Тем не менее, как первая на рынке, Stegra играет жизненно важную роль, говорит Аллен, и ее производительность будет формировать восприятие зеленой стали на долгие годы. «Желание рисковать и фактически строить... это именно то, что нам нужно, — добавляет она. — Нам нужно больше таких компаний».

Пока завод Stegra, поднимающийся из бореальных лесов северной Швеции, представляет собой ведущие усилия отрасли. Когда он начнет свою работу в 2026 году, этот завод станет первой демонстрацией того, что сталь может быть произведена в промышленных масштабах без выброса большого количества диоксида углерода и, что не менее важно, что клиенты готовы за это платить.

Дуглас Мэйн — журналист, бывший старший редактор и писатель National Geographic.

Обсерватория Веры К. Рубин готова преобразовать наше понимание космоса

Высоко на чилийской горе Серро-Пачон (2700 метров) воздух чист и сух, оставляя мало облаков, чтобы заслонить прекрасный вид на звезды. Именно здесь Обсерватория Веры К. Рубин вскоре будет использовать цифровую камеру размером с автомобиль с разрешением 3200 мегапикселей — самую большую из когда-либо построенных — для создания новой карты всего ночного неба каждые три дня. Генерируя 20 терабайт данных за ночь, Рубин будет собирать мельчайшие детали о Солнечной системе, Млечном Пути и крупномасштабной структуре космоса, помогая исследователям понять их историю и текущую эволюцию. Она будет фиксировать быстро меняющиеся события, включая звездные взрывы, называемые сверхновыми, разрушение звезд черными дырами и пролетающие над головой астероиды.

Находки обсерватории помогут разгадать фундаментальные загадки, такие как природа темной материи и темной энергии — двух явлений, которые не были непосредственно наблюдаемы, но влияют на то, как объекты во Вселенной связаны между собой и раздвигаются. Рубин — это новейший и самый передовой представитель прославленной линии обзорных телескопов — инструментов, которые постоянно сканируют все небо. Ее первые научные изображения ожидаются позднее в этом году. За одну экспозицию Рубин зафиксирует 100 000 галактик, большинство из которых невидимы для других инструментов. Обсерватория, создававшаяся четверть века, готова расширить наше понимание практически каждого уголка Вселенной.

«Я не могу представить астронома, который не был бы в восторге от [Рубин]», — говорит Кристиан Аганзе, галактический археолог из Стэнфордского университета в Калифорнии. Обсерватория была впервые предложена в 2001 году. Тогда она называлась Телескоп Большой Апертуры для Обзорных Исследований (Large Aperture Synoptic Survey Telescope — LSST), и выросла из более ранней концепции инструмента, который должен был изучать темную материю — загадочное вещество, составляющее 85% материи во Вселенной. Позднее LSST был переосмыслен для фокусировки на более широком круге научных вопросов, каталогизируя ночное небо в течение десятилетия. Пять лет назад он был переименован в честь покойного американского астронома Веры Рубин, которая обнаружила одни из лучших доказательств существования темной материи в 1970-х и 80-х годах.

Во время работы Рубин будет наводить свои острые глаза на небеса и делать 30-секундную экспозицию области, превышающей 40 полных лун. Затем он будет поворачиваться к новому участку и делать еще один снимок, возвращаясь к тому же участку неба примерно через три ночи. Таким образом, он может обеспечивать постоянно обновляемый вид Вселенной, по сути, создавая «это огромное видео южного неба в течение 10 лет», объясняет Анаис Мёллер, астрофизик из Технологического университета Суинберна в Мельбурне, Австралия.

«У нас никогда не было такого большого телескопа, снимающего так широко и так глубоко».

Для выполнения своей работы Рубин полагается на инновационную трехзеркальную конструкцию, не похожую ни на один другой телескоп. Его главное зеркало фактически состоит из двух отдельных поверхностей с разной кривизной. Внешняя часть, шириной 8,4 метра, улавливает свет из Вселенной и отражает его на второе зеркало шириной 3,4 метра, расположенное над ним. Оно отражает свет обратно на внутреннюю часть главного зеркала, которая имеет размер пять метров и считается третичным зеркалом, прежде чем он отразится в цифровую камеру. Компактная конфигурация позволяет огромному инструменту быть мощным, но маневренным, поскольку он перемещается, чтобы делать примерно 1000 фотографий за ночь. «У него есть пять секунд, чтобы перейти на следующую позицию и быть готовым, — говорит Сандрин Томас, заместитель директора по строительству обсерватории и научный сотрудник проекта телескопа. — Это означает, что он не движется. Он не вибрирует. Он просто неподвижен, готов сделать следующее изображение».

Камера Рубина весом 3000 килограммов является самой чувствительной из когда-либо созданных для астрономического проекта. Объединяя изображения участка неба, сделанные в течение нескольких ночей, телескоп сможет обнаруживать все более тусклые объекты, заглядывая глубже в космос по мере своей работы. Каждая экспозиция создает поток данных, который должен передаваться по оптоволоконным кабелям в центры обработки по всему миру. Эти центры используют машинное обучение для фильтрации информации и генерации оповещений для заинтересованных групп, говорит Мёллер, которая помогает управлять так называемыми общественными брокерами — группами, разрабатывающими программное обеспечение для приема ночных терабайтов данных и поиска интересных явлений. Небольшое изменение на небе — а Рубин, как ожидается, увидит около 10 миллионов таких изменений за ночь — может указывать на взрыв сверхновой, пару сливающихся звезд или массивный объект, проходящий перед другим. Разные команды захотят знать, что именно это такое, чтобы они могли направить другие телескопы на определенные регионы для дальнейших исследований.

Благодаря своей способности обнаруживать тусклые объекты, Рубин, как ожидается, увеличит количество известных астероидов и комет в 10–100 раз. Многие из них будут объектами диаметром более 140 метров с орбитами, проходящими близко к Земле, что означает, что они могут угрожать нашему миру. И он каталогизирует 40 000 новых малых ледяных тел в поясе Койпера — в значительной степени неисследованной области за Нептуном, где рождается множество комет, помогая ученым лучше понять структуру и историю нашей Солнечной системы.

За пределами нашей Солнечной системы Рубин будет видеть характерные мерцания, сигнализирующие о прохождении экзопланет перед их родительскими звездами, заставляя их ненадолго тускнеть. Он также должен найти тысячи новых коричневых карликов — тусклых объектов по размеру между планетами и звездами, чьи положения в Млечном Пути могут дать представление о том, как среды, в которых рождаются звезды, влияют на размер и тип объектов, которые могут там формироваться. Он обнаружит ранее не виданные тусклые карликовые галактики, вращающиеся вокруг нашей, и внимательно изучит звездные потоки — остаточные следы звезд, оставленные, когда Млечный Путь разорвал другие, похожие галактики.

Объект также будет смотреть далеко за пределы Млечного Пути, каталогизируя около 20 млрд ранее неизвестных галактик и отображая их расположение в длинных нитевидных структурах, известных как космическая паутина. Гравитационное притяжение темной материи напрямую влияет на общую форму этой паутины, и, исследуя ее структуру, космологи получат доказательства различных теорий о том, что такое темная материя. Ожидается, что Рубин будет наблюдать миллионы сверхновых и определять их расстояние от нас — способ измерения скорости расширения Вселенной. Некоторые исследователи подозревают, что...

Цифровые двойники: Будущее персонализированной медицины

Провайдер: BCG

темная энергия, которая заставляет космос расширяться с ускоренной скоростью, возможно, была сильнее в прошлом. Данные от более далеких, а значит, более старых сверхновых могли бы помочь подтвердить или опровергнуть эти идеи и потенциально сузить круг возможных вариантов природы темной энергии. Во всех отношениях проект Рубин станет монументальным, что объясняет почти всеобщее стремление специалистов увидеть его окончательное начало работы. «У нас никогда не было такого большого телескопа, который бы сканировал так широко и так глубоко», — говорит Мёллер. «Это невероятная возможность точно определить, что меняется в небе, и понять физику этих процессов». Установка также будет заглядывать далеко за пределы Млечного Пути, каталогизируя около 20 миллиардов ранее неизвестных галактик и нанося на карту их расположение в длинных нитевидных структурах, известных как космическая паутина. Адам Манн — независимый журналист, пишущий о космосе и физике, живет в Окленде, Калифорния.

62 Здоровое сердце бьется с постоянной частотой, от 60 до 100 раз в минуту. Но это не относится ко всем нам, вспоминаю я, заглядывая в картонную коробку, содержащую около 20 пластиковых сердец, каждое из которых является точной копией настоящего человеческого. Сердца, которые ранее лежали на полке в лаборатории в Западном Лондоне, были созданы на основе МРТ- и КТ-снимков людей, проходящих лечение от сердечных заболеваний в соседней больнице Хаммерсмит. Стивен Нидерер, биомедицинский инженер из Института Алана Тьюринга и Имперского колледжа Лондона, создал их на 3D-принтере в своем кабинете. Одно из сердец, напечатанное из красного переработанного пластика, выглядит так, как я себе представляю сердце. Оно как раз помещается в моей руке, и камеры имеют такие же размеры, как те, что можно увидеть в учебнике. Возможно, то, что оно красное, помогает восприятию. Остальные кажутся мне огромными. Одно из них, напечатанное из черного пластика, кажется более чем в два раза больше красного. Как я узнаю позже, человек, чье сердце послужило моделью, страдал от сердечной недостаточности. Пластиковые органы предназначены только для образовательных целей. Нидерер больше заинтересован в создании детальных копий человеческих сердец. Цифровые двойники человеческих органов уже помогают принимать решения о лечении. Полнотелые симуляции теперь на горизонте. Тело, скопированное

63 с использованием компьютеров. Эти «цифровые двойники» имеют тот же размер и форму, что и реальный объект. Они работают так же. Но они существуют только виртуально. Ученые могут проводить виртуальные операции на этих виртуальных сердцах, определяя наилучший курс действий для состояния пациента. После десятилетий исследований подобные модели теперь проходят клинические испытания и начинают использоваться для ухода за пациентами. Виртуальные копии многих других органов также разрабатываются. Инженеры работают над цифровыми двойниками человеческого мозга, кишечника, печени, нервной системы и многого другого. Они создают виртуальные копии лиц людей, которые могут быть использованы для отработки операций или анализа черт лица, а также тестируют лекарства на цифровых раковых образованиях. Конечная цель состоит в создании цифровых версий наших тел — компьютерных копий, которые могли бы помочь исследователям и врачам определить наш риск развития различных заболеваний и выбрать наилучшие методы лечения. Они стали бы нашими личными подопытными кроликами для тестирования лекарств, прежде чем мы подвергнем им наши реальные тела. Для инженеров, таких как Нидерер, это заманчивая перспектива, вполне достижимая. Несколько пилотных исследований уже завершены, и более масштабные испытания продолжаются. Специалисты в этой области ожидают, что цифровые двойники на основе органов станут частью клинической помощи в течение следующих пяти-десяти лет, помогая в диагностике и принятии хирургических решений. В дальнейшем мы даже сможем проводить клинические испытания на синтетических пациентах — виртуальных телах, созданных с использованием реальных данных.

Автор: Джессика Хамзелу. Иллюстрация: Нико Ортега

64 Но развивающуюся технологию необходимо будет разрабатывать осторожно. Некоторые беспокоятся о том, кому будут принадлежать эти высоко персонализированные данные и как они могут быть использованы. Другие опасаются за автономию пациента: будут ли врачи в конечном итоге обходить самих пациентов, имея простой виртуальный медицинский отчет для консультации? А некоторые просто испытывают внутреннее отвращение к идее попыток воссоздания людей in silico.

«Люди скажут: «Я не хочу, чтобы вы меня копировали»», — говорит Вахби Эль Бури, работающий над технологиями цифровых двойников. «Они чувствуют, что это часть их самих, которую вы взяли».

Переход к Цифре

Цифровые двойники хорошо зарекомендовали себя в других областях инженерии; например, они давно используются для моделирования машин и инфраструктуры. Этот термин, возможно, в последнее время стал маркетинговым модным словечком, но для тех, кто работает над приложениями для здравоохранения, он означает нечто очень специфическое. Мы можем рассматривать цифрового двойника как состоящего из трех отдельных компонентов, говорит Эль Бури, биомедицинский инженер из Ливерпульского университета в Великобритании. Первый — это моделируемый объект. Это может быть реактивный двигатель или мост, или же сердце человека. По сути, это то, что мы хотим протестировать или изучить. Второй компонент — это цифровая копия этого объекта, которая может быть создана путем снятия множества измерений с реального объекта и их ввода в компьютер. Для сердца это могут быть записи артериального давления, а также МРТ и КТ сканирования. Третий — это новые данные, которые поступают в модель. Настоящий цифровой двойник должен обновляться в реальном времени — например, с использованием информации, собранной с носимых датчиков, если это модель чьего-то сердца. И передача информации должна осуществляться в обоих направлениях. Подобно тому, как датчики могут передавать данные от сердца человека, компьютер может моделировать потенциальные исходы для создания прогнозов и передавать их обратно пациенту или поставщику медицинских услуг. Медицинская команда может захотеть предсказать, как человек отреагирует на лекарство, например, или протестировать различные хирургические процедуры на цифровой модели перед проведением операции в реальной жизни. По этому определению, практически любое умное устройство, отслеживающее какой-либо аспект вашего здоровья, может считаться своего рода рудиментарным цифровым двойником. «Можно сказать, что Apple Watch выполняют определение цифрового двойника не самым захватывающим образом», — говорит Нидерер. «Он сообщает, есть у вас мерцательная аритмия или нет». Но тот тип цифрового двойника, над которым работают исследователи, такие как Нидерер, гораздо сложнее и детальнее. Он мог бы предоставить конкретные рекомендации о том, каким рискам заболеваний подвержен человек, какие лекарства могут быть наиболее эффективными или как должны проходить любые операции. Мы еще не совсем достигли этого. Снятие измерений с самолетов и мостов — это одно. Гораздо сложнее получить непрерывный поток данных от человека, особенно когда нужны подробности о внутренних функциях сердца или мозга, говорит Нидерер. В нынешнем виде инженеры технически создают «модели, специфичные для пациента» на основе ранее собранных больничных и исследовательских данных, которые не обновляются постоянно. Самые передовые медицинские цифровые двойники — это те, что созданы для соответствия человеческим сердцам. Их начали разрабатывать первыми отчасти потому, что сердце, по сути, является насосом — устройством, знакомым инженерам, — а отчасти потому, что сердечные заболевания являются причиной такого большого количества болезней и смертей, говорит Эль Бури. Сейчас достижения в технологиях визуализации и вычислительной мощности позволяют исследователям имитировать орган с тем уровнем точности, который требуется для клинического применения.

Создание Сердца

Первый шаг к созданию цифрового сердца — это сбор изображений реального органа. Каждая команда будет иметь свой немного отличающийся подход, но, как правило, все они начинают с МРТ и КТ сканирования сердца человека. Их можно ввести в компьютерное программное обеспечение для создания 3D-фильма. Некоторые сканирования также выделят любые области поврежденных тканей, которые могут нарушить путь прохождения электрических импульсов, контролирующих сокращение сердечной мышцы, через орган. Следующий шаг — разбить эту 3D-модель на мельчайшие части. Инженеры используют термин «вычислительная сетка» для описания результата; это может выглядеть как изображение сердца, состоящее из тысяч 3D-фрагментов. Каждый сегмент представляет собой небольшую совокупность клеток и может быть назначен свойствами на основе того, насколько хорошо они, как ожидается, будут распространять электрический импульс. «Это все уравнения», — говорит Наталья Траянова, профессор биомедицинской инженерии из Университета Джона Хопкинса в Балтиморе, Мэриленд. В нынешнем виде эти свойства включают некоторые приближения. Инженеры будут предполагать, насколько хорошо работает каждый участок сердца, экстраполируя данные из предыдущих исследований человеческих сердец или прошлых исследований заболевания, которым страдает человек. Конечным результатом является бьющееся, пульсирующее моделирование реального сердца. «Когда у нас есть эта модель, вы можете тыкать и подталкивать ее, и смотреть, при каких обстоятельствах что-то произойдет», — говорит Траянова. Ее цифровые двойники уже проходят испытания, чтобы помочь людям с мерцательной аритмией — довольно распространенным состоянием, которое может вызвать аномальное сердцебиение.

Снятие измерений с самолетов и мостов — это одно. Гораздо сложнее получить непрерывный поток данных от человека, особенно когда нужны подробности о внутренних функциях сердца или мозга.

Изображение предоставлено Мариной Строкки

65 слишком быстрое или хаотичное. Один из вариантов лечения — выжигание участков сердечной ткани, ответственных за нарушенный ритм. Обычно хирургической бригаде оставляют решать, какие участки следует обработать. Для Траяновой «тыкания и подталкивания» призваны помочь хирургам в этом решении. Сканирования могут выделить несколько областей поврежденной или рубцовой ткани. Затем ее команда может построить цифрового двойника, чтобы помочь определить основной источник повреждения. В общей сложности инструмент, вероятно, предложит две или три области для уничтожения — хотя в редких случаях он показал гораздо больше, говорит Траянова: «Им просто нужно нам доверять». К настоящему времени 59 человек прошли испытание. Планируются и другие. В таких случаях, говорит Траянова, модели не всегда нуждаются в постоянном обновлении. Хирургу-кардиологу может потребоваться запустить симуляции только для того, чтобы узнать, куда имплантировать устройство, например. После завершения операции больше данных может не потребоваться, говорит она.

Квази-Пациенты

В своей лаборатории на территории больницы Хаммерсмит в Лондоне Нидерер также строит виртуальные сердца. Он исследует, могут ли его модели использоваться для поиска наилучшего места для имплантации кардиостимуляторов. Его подход схож с подходом Траяновой, но его модели также включают данные ЭКГ от пациентов. Эти записи дают представление о том, как электрические импульсы проходят через сердечную ткань, говорит он. Пока Нидерер и его коллеги опубликовали небольшое исследование, в котором модели сердец 10 пациентов были оценены врачами, но не использовались для принятия хирургических решений. Тем не менее, Нидерер уже получает запросы от производителей устройств на проведение виртуальных испытаний их продуктов. Несколько из них попросили его выбрать места, где их кардиостимуляторы с батарейным питанием могут располагаться, не соприкасаясь с сердечной тканью, говорит он. Нидерер и его коллеги могут не только провести этот тест виртуально, но и сделать это для сердец различных размеров. Команда может протестировать устройство в сотнях потенциальных мест, внутри сотен

Эти кадры компьютерной модели человеческого сердца показывают, как электрические сигналы проходят через сердечную ткань. Модель была создана Мариной Строкки, которая работает со Стивеном Нидерером в Имперском колледже Лондона.

66 различных виртуальных сердец. «И мы можем сделать это за неделю», — добавляет он. Это пример того, что ученые называют «испытаниями in silico» — клиническими испытаниями, проводимыми на компьютере. В некоторых случаях не только испытания являются цифровыми. Волонтеры тоже. Эль Бури и его коллеги работают над созданием «синтетических» участников для своих клинических испытаний. Команда начинает с данных, собранных от реальных людей, и использует их для создания совершенно новых цифровых органов со смешанными характеристиками от реальных добровольцев. В частности, один из интересов Эль Бури — инсульт, неотложное медицинское состояние, при котором сгустки или кровоизлияния препятствуют кровотоку в частях мозга. Для своего исследования он и его коллеги моделируют мозг, а также кровеносные сосуды, питающие его. «Вы могли бы создать множество различных форм и размеров этих мозгов на основе данных пациентов», — говорит Эль Бури. Как только он и его команда создадут группу синтетических мозгов пациентов, они смогут проверить, как эти сгустки могут изменить поток крови или кислорода, или как и где поражается мозговая ткань. Они могут проверить влияние определенных лекарств или увидеть, что может произойти, если для удаления закупорки используется стент. Для другого проекта Эль Бури создает синтетические сетчатки. Из отправной точки в 100 или около того сканирований сетчатки от реальных людей его команда может сгенерировать 200 или более синтетических глаз, «просто так», говорит он. Фокус заключается в том, чтобы выяснить математику распределения кровеносных сосудов и воссоздать ее с помощью набора алгоритмов. Теперь он надеется использовать эти синтетические глаза в испытаниях лекарств, среди прочего, чтобы найти лучшие дозы лечения для людей с возрастной макулярной дегенерацией — распространенным состоянием, которое может привести к слепоте. Эти испытания in silico могут быть особенно полезны для того, чтобы помочь нам найти наилучшие методы лечения для беременных — группы, которая, как известно, исключается из многих клинических испытаний. Это связано с опасением, что экспериментальное лечение может навредить плоду, говорит Мишель Ойен, профессор биомедицинской инженерии из Университета Уэйна в Детройте. Ойен создает цифровых двойников беременности. Получить информацию, необходимую для моделей, сложно; во время беременности людям обычно советуют избегать сканирований или инвазивных исследований, в которых нет необходимости. «Мы гораздо более ограничены в плане данных, которые мы можем получить», — говорит она. Ее команда использует ультразвуковые изображения, включая форму ультразвука, которая позволяет команде измерять кровоток. Из этих изображений они могут видеть, как кровоток в матке и плаценте, органе, поддерживающем плод, может быть связан с ростом и развитием плода, например. Пока Ойен и ее коллеги не создают модели самих плодов — они сосредоточены на фетальной среде, которая включает плаценту и матку. Ребенку нужна здоровая, функционирующая плацента, чтобы выжить; если орган начинает отказывать, трагическим исходом может стать мертворождение. Ойен работает над способами мониторинга плаценты в реальном времени во время беременности. Эти показания могут быть переданы цифровому двойнику. Если она сможет найти способ определить, когда плацента начинает отказывать, врачи смогут вмешаться, чтобы спасти ребенка, говорит она. «Я думаю, это меняет правила игры для исследований беременности», — добавляет она, — «потому что это по сути дает нам способы проведения исследований во время беременности, которые несут минимальный риск причинения вреда плоду или матери». В другом проекте команда изучает влияние рубцов от кесарева сечения на беременность. Когда ребенок рождается путем кесарева сечения, хирурги разрезают несколько слоев тканей в брюшной полости, включая матку. Рубцы, которые плохо заживают, становятся слабыми местами в матке, потенциально вызывая проблемы для будущих беременностей. Моделируя эти рубцы в цифровых двойниках, Ойен надеется смоделировать, как могут развиваться будущие беременности, и определить, нужна ли специализированная помощь и когда. В конечном итоге Ойен хочет создать полную виртуальную копию беременной матки, включая плод. «Но мы еще не там — мы на десятилетия отстаем от специалистов по сердечно-сосудистым заболеваниям», — говорит она. «Это, по сути, исследование беременности», — добавляет она. «Мы всегда на десятилетия отстаем».

Эти испытания in silico могут быть особенно полезны для того, чтобы помочь нам найти наилучшие методы лечения для беременных — группы, которая, как известно, исключается из многих клинических испытаний.

Двойничество

Очень хорошо создавать виртуальные части тела, но человеческий организм функционирует как единое целое. Именно поэтому грандиозный план для цифровых двойников включает копии целых людей. «В долгосрочной перспективе все тело было бы фантастическим», — говорит Эль Бури. Возможно, это не так уж и далеко. Различные исследовательские группы уже создают модели сердца, мозга, легких, почек, печени, опорно-двигательной системы, кровеносных сосудов, иммунной системы, глаза, уха и многого другого. «Если бы мы взяли каждую исследовательскую группу, которая работает над цифровыми двойниками по всему миру в данный момент, я думаю, можно было бы собрать [тело] вместе», — говорит Эль Бури. «Я думаю, что даже кто-то работает над языком», — добавляет он. Задача состоит в том, чтобы объединить всех различных исследователей с различными.

68 подходами и различным кодом, задействованным в создании и использовании их моделей, говорит Эль Бури. «Все существует», — говорит он. «Просто собрать это вместе будет проблемой». В теории такие полнотелые двойники могут революционизировать здравоохранение. Траянова предвидит будущее, в котором цифровой двойник будет просто еще одной частью медицинской карты человека — той, которую врач сможет использовать для принятия решения о курсе лечения. Но Эль Бури говорит, что он получает смешанные реакции на эту идею. Некоторые люди считают это «действительно захватывающим и очень крутым», говорит он. Но он также встречал людей, которые категорически против идеи существования их виртуальной копии на компьютере где-то: «Они не хотят иметь к этому никакого отношения». Исследователям необходимо приложить больше усилий для взаимодействия с общественностью, чтобы узнать, как люди относятся к этой технологии, говорит он. Также существуют опасения относительно автономии пациента. Если врач имеет доступ к цифровому двойнику пациента и может использовать его для принятия решений о медицинском обслуживании, какое место в этом уравнении занимает мнение самого пациента? Некоторые из тех, кто работает над созданием цифровых двойников, указывают, что модели могут показать, принимал ли пациент свои ежедневные лекарства или что он ел на этой неделе. Будут ли клиницисты в конечном итоге рассматривать цифровых двойников как более надежный источник информации, чем самоотчеты людей? Врачам не должно быть позволено обходить пациентов и просто «спрашивать у машины», говорит Маттиас Браун, социальный этик из Боннского университета в Германии. «Не будет информированного согласия, что нарушит автономию и, возможно, причинит вред», — говорит он. В конце концов, мы не машины со сломанными частями. Два человека с одним и тем же диагнозом могут иметь очень разный опыт и вести очень разный образ жизни. Однако существуют случаи, когда пациенты не могут принимать решения о собственном лечении, например, если они без сознания. В таких случаях клиницисты пытаются найти доверенное лицо — кого-то, уполномоченного принимать решения от имени пациента. Цифровой психологический двойник, обученный на медицинских данных человека и его цифровом следе, потенциально мог бы действовать как лучший суррогат, чем, например, родственник, который не знает предпочтений человека, говорит он. Если использование цифровых двойников в уходе за пациентами проблематично, то испытания in silico также могут вызывать вопросы. Янтина де Врис, этик из Кейптаунского университета, указывает, что данные, используемые для создания цифровых двойников и синтетических «квази-пациентов», будут получены от людей, которых можно сканировать, измерять и контролировать. Эта группа вряд ли будет включать многих из тех, кто живет на африканском континенте, кто

Резюме

Продолжается обсуждение проблем, связанных с технологиями цифровых двойников, включая дефицит данных и вопросы конфиденциальности. Эксперты подчеркивают необходимость общедоступных анонимизированных данных для обеспечения широкой выгоды, а также высказывают опасения по поводу возможной деанонимизации и необходимости компенсации пациентам за их данные.

Далее в тексте начинается анализ так называемого «технобунта» (techlash) — растущего общественного недовольства крупными технологическими компаниями. Рассматриваются две книги, посвященные этой теме: «Алхимики венчурного капитала» Роба Лалки и «Технологический переворот» Мариетье Шааке. В этих работах исследуется, как элита Кремниевой долины использует свое богатство и власть для подрыва демократии и уклонения от ответственности. Авторы анализируют формирование «менталитета Кремниевой долины», основанного на идеях неограниченной власти, презрения к конфиденциальности и приоритете прибыли над общественной ответственностью. Поднимаются вопросы этичности, регулирования и переосмысления истинных ценностей технологического прогресса.

Цифровые двойники: Вопросы доступа и этики данных

не имеют готового доступа к этим технологиям. «Проблема дефицита данных напрямую выражается в технологиях, которые… не приспособлены для учета разнообразия тел», — говорит она. Де Врис считает, что данные должны принадлежать общественности, чтобы как можно больше людей могли воспользоваться преимуществами технологий цифровых двойников. Каждая запись должна быть анонимизирована и храниться в общедоступной базе данных, к которой исследователи по всему миру могут получить доступ и использовать ее, говорит она. Люди, участвующие в исследованиях Траяновой, «явно дают мне согласие знать их данные и знать, кто они… все о них», — говорит она. Люди, участвующие в исследовании Нидерера, также дают согласие на использование их данных медицинскими и исследовательскими группами. Но в то время как клиницисты имеют доступ ко всем медицинским данным, исследователи получают доступ только к анонимизированным или псевдонимизированным данным, говорит Нидерер. В некоторых случаях исследователи также попросят участников дать согласие на передачу их полностью анонимизированных данных в публичные хранилища. Это единственные данные, к которым компании могут получить доступ, добавляет он: «Мы не передаем наши наборы данных за пределы исследовательских или медицинских групп и не делимся ими с компаниями». Эль Бури считает, что пациенты должны получать некоторую форму компенсации в обмен на предоставление своих медицинских данных. Возможно, они должны получить преференциальный доступ к лекарствам и устройствам, основанным на этих данных, предполагает он. В любом случае, «полная анонимизация является сложной задачей, особенно если вы используете сканирование пациентов для разработки двойников», — говорит он. «Технически, если кто-то очень постарается, он может восстановить личность человека по сканам и двойникам органов». Когда я посмотрел на эти анонимные пластиковые сердца, хранящиеся в картонной коробке, спрятанной на полке в углу офиса, они казались полностью оторванными от людей, по чьим настоящим, бьющимся сердцам они были смоделированы. Но цифровые двойники кажутся чем-то иным. Это анимированные копии, цифровые копии, которые, несомненно, кажутся обладающими некоей жизнью. «Люди часто думают: „О, это просто симуляция“», — говорит Эль Бури. «Но это цифровое представление личности». Джессика Хамзелоу — старший репортер MIT Technology Review, где она освещает биомедицину и биотехнологии. «Технически, если кто-то очень постарается, он может восстановить личность человека по сканам и двойникам органов».

Поймите ИИ как профессионал

Новый 6-недельный новостной курс MIT Technology Review «Введение в ИИ» призван упростить сложные концепции и сделать ИИ доступным для каждого.

Вы узнаете, как ИИ:

• Пересекается с нашей повседневной жизнью * Изменяет множество отраслей * Может быть использован в полной мере

Готовы погрузиться? Зарегистрируйтесь бесплатно сегодня.

Отсканируйте здесь, чтобы зарегистрироваться или узнать больше на TechnologyReview.com/IntroToAI

Как элита Кремниевой долины использует свое богатство и власть для подрыва демократии и уклонения от ответственности

Автор: Брайан Гардинер Иллюстрации: Матье Бурель

Интернет любит хорошие неологизмы, особенно если они могут отразить предполагаемый сдвиг настроений или объяснить новую тенденцию. В 2013 году обозреватель Адриан Вулдридж придумал слово, которое в конечном итоге сделало и то, и другое. Пиша для The Economist, он предупредил о грядущем «технобунте» (techlash) — восстании против богатых и могущественных представителей Кремниевой долины, подпитываемом растущим осознанием общественности того, что эти «суверены киберпространства» не были теми благожелательными предвестниками светлого будущего, которыми они себя объявляли. Хотя Вулдридж не сказал точно, когда этот технобунт наступит, сегодня ясно, что резкий сдвиг в общественном мнении в отношении Биг Теха и его лидеров действительно произошел и, возможно, все еще продолжается. Что бы вы ни говорили о легионах последователей Илона Маска на X, но если индустрия и ее руководители могут объединить таких личностей, как Элизабет Уоррен и Линдси Грэм, в общем осуждении, то она определенно не выигрывает многие конкурсы популярности.

Чтобы быть ясным, критики реальных эксцессов и злоупотреблений Кремниевой долины всегда существовали. Но на протяжении большей части последних двух десятилетий многие из этих голосов диссидентов либо списывались как безнадежные луддиты и ненавистники прогресса, либо заглушались более громкой и гораздо более многочисленной группой технооптимистов. Сегодня те же критики — наряду со многими новыми — снова вступили в борьбу, вооружившись популярными Substacks, медиаколонками и все чаще книжными сделками. Два из последних дополнений к процветающему жанру технобунта — книги Роба Лалки The Venture Alchemists: How Big Tech Turned Profits into Power («Алхимики венчурного капитала: Как Биг Тех превратил прибыль во власть») и Мариетье Шааке The Tech Coup: How to Save Democracy from Silicon Valley («Технологический переворот: Как спасти демократию от Кремниевой долины») — служат отличным напоминанием о том, почему он вообще начался. Вместе эти книги описывают становление индустрии, которая все чаще использует свое беспрецедентное богатство и власть для подрыва демократии, и намечают, что мы можем сделать, чтобы начать возвращать часть этой власти.

Лалка — профессор бизнеса в Университете Тулейн, и книга The Venture Alchemists сосредоточена на том, как небольшой группе предпринимателей удалось превратить горстку новых идей и крупных ставок в беспрецедентное богатство и влияние. Хотя имена этих полубогов разрушения, вероятно, будут знакомы любому, у кого есть подключение к интернету и мимолетный интерес к Кремниевой долине, Лалка также начинает свою книгу со страницы, на которой представлены девять их (в основном) молодых, (в основном) улыбающихся лиц. Там есть фотографии знаменитых основателей Марка Цукерберга, Ларри Пейджа и Сергея Брина; венчурных инвесторов Кита Рабоиса, Питера Тиля и Дэвида Сакса; а также более разношерстного трио, состоящего из опального бывшего генерального директора Uber Трэвиса Каланика, ярого евгениста и предполагаемого отца Кремниевой долины Билла Шокли (который, следует отметить, умер в 1989 году), и бывшего венчурного инвестора и будущего вице-президента Соединенных Штатов Джей Ди Вэнса. К его чести, Лалка берет этот смешанный набор технологических титанов и использует их истории происхождения и взаимосвязи, чтобы объяснить, как так называемый менталитет Кремниевой долины (инфекция разума?) стал не просто приспособлением в округе Санта-Клара в Калифорнии, но и преобладающим способом мышления об успехе и инновациях по всей Америке.

Книги, анализирующие технобунт

Действуйте быстро и управляйте нитями

Подход к ведению бизнеса, обычно завуалированный в шквале неприятной инновационной риторики («разрушай или будь разрушен», «двигайся быстро и ломай вещи», «лучше просить прощения, чем разрешения»), часто может скрывать более темную, авторитарную этику, согласно Лалке. Один из девяти предпринимателей в книге, Питер Тиль, написал, что «я больше не верю, что свобода и демократия совместимы» и что «конкуренция [в бизнесе] — для неудачников». Многие другие считают, что весь технологический прогресс по своей сути хорош и должен преследоваться любой ценой и ради себя самого. Некоторые также считают, что конфиденциальность — устаревшее понятие, даже иллюзия, и что их компании должны быть свободны накапливать и извлекать прибыль из наших личных данных. Однако, что самое главное, утверждает Лалка, эти люди считают, что их новообретенная власть не должна быть ограничена правительствами, регуляторами или кем-либо еще, кто осмелится наложить какие-либо ограничения.

Откуда именно взялись эти убеждения? Лалка указывает на таких людей, как покойный экономист свободного рынка Милтон Фридман, который, как известно, утверждал, что единственная социальная ответственность компании — это увеличение прибыли, а также на Айн Рэнд, автора, философа и героя непонятых подростков повсюду, которая пыталась превратить эгоизм в добродетель. Это несколько редуктивное и не совсем оригинальное объяснение либертарианских наклонностей Кремниевой долины. Однако в конечном итоге важно то, что многие из этих «ценностей» были впоследствии закодированы в ДНК компаний, которые эти люди основали и финансировали, — компаний, которые сегодня формируют то, как мы общаемся друг с другом, как мы делимся и потребляем новости, и даже как мы думаем о своем месте в мире.

The Venture Alchemists наиболее сильна, когда описывает ранние выходки и университетские споры, которые сформировали этих молодых предпринимателей или, во многих случаях, просто раскрывают, кем они всегда были. Лалка — дотошный и упорный исследователь, о чем свидетельствуют 135 страниц примечаний в книге. И хотя почти все эти истории уже были рассказаны в других книгах и статьях, ему все же удается предложить новые перспективы и идеи из таких источников, как студенческие газеты и просочившиеся документы. Одна вещь, в которой книга особенно эффективна, — это развенчание мифа о том, что эти предприниматели были некими одаренными провидцами (и инвесторами) будущего, которое остальные из нас просто не могли понять или предсказать. Конечно, кто-то вроде Тиля сделал, как оказалось, разумную инвестицию в Facebook на ранней стадии, но он также совершил очень дорогостоящие ошибки с этой долей. Как указывает Лалка, Founders Fund Тиля сбросил десятки миллионов акций вскоре после выхода Facebook на биржу, а сам Тиль уменьшил свою долю с 2,5% компании в 2012 году до 0,000004% менее чем через десятилетие (примерно в то же время Facebook достиг своей триллионной оценки). Добавьте сюда его объективно ужасные ставки в 2008, 2009 годах и далее, когда он фактически зашортил то, что оказалось одним из самых длинных бычьих рынков в мировой истории, и у вас сложится впечатление, что он меньше оракул и больше идеолог, который просто пошел на большие риски, которые окупились.

Один из любимых лозунгов Лалки в The Venture Alchemists — «слова имеют значение». Действительно, он использует множество собственных слов этих предпринимателей, чтобы разоблачить их лицемерие, травлю, юношеский контркультуризм, обыденный расизм и, да, откровенную жадность и эгоизм. Картина, мягко говоря, нелестная. К сожалению, вместо того чтобы просто позволить этим словам и делам говорить самим за себя, Лалка часто чувствует необходимость вставлять свои собственные, часто призывая читателей не указывать пальцем и не судить этих людей слишком сурово — даже после того, как он описал их многочисленные проступки. Делается ли это для того, чтобы передать некое чувство объективности, или просто чтобы напомнить читателям, что эти предприниматели — сложные и противоречивые люди, принимающие трудные решения, — это не работает. Вообще. Во-первых, Лалка явно имеет свои сильные мнения о поведении этих предпринимателей — мнения, которые он не пытается скрыть. В одном месте книги он предполагает, что подход Каланика «альфа-самца», доминирования любой ценой в управлении Uber «почти, но не совсем» похож на изнасилование, что, возможно, не то сравнение, которое вы бы сделали, если бы хотели казаться беспристрастным арбитром. И если он действительно хочет, чтобы читатели пришли к иному выводу об этих людях, он, конечно, не предоставляет много причин для этого. Простое указание нам «судить меньше и различать больше» кажется хуже, чем отговорка. Это выглядит «почти, но не совсем» как обвинение жертвы — как будто мы каким-то образом так же виновны, как и они, за использование их платформ и веру в их самомифологизацию.

Столь же разочаровывающим является кульминация пустых банальностей, которой заканчивается книга. «Технологии будущего должны преследоваться вдумчиво, этично и осторожно», — говорит Лалка, проведя 313 страниц, показывая читателям, как эти предприниматели сознательно игнорировали все три наречия. Вместо этого они построили огромные машины для создания богатства, которые разделяют, отвлекают и шпионят за нами.

«Во многом Кремниевая долина стала антитезой того, чем стремились быть ее первые пионеры».

Расширьте свои знания за пределами аудитории

Инвестируйте в свое будущее и сэкономьте 50% на годовом доступе к проверенным отчетам, подробным историям и экспертным мнениям MIT Technology Review, оформив подписку.

Отсканируйте здесь, чтобы сэкономить 50% или посетите technologyreview.com/StudentOffer

Регулирование и будущее технологий

Может быть, это только я, но такое поведение кажется подходящим не только для осуждения, но и для действия. Так что же именно делать с группой людей, казалось бы, неспособных к серьезному самоанализу — мужчин, которые безоговорочно верят в собственное величие и которым удобно принимать решения от имени сотен миллионов людей, которые их не избирали и не обязательно разделяют их ценности? Конечно, вы их регулируете. Или, по крайней мере, вы регулируете компании, которыми они управляют и которые финансируют.

В книге Мариетье Шааке The Tech Coup читателям представлена дорожная карта того, как такое регулирование может быть сформировано, а также откровенный отчет о том, сколько власти уже было передано этим корпорациям за последние 20 лет. Существуют такие компании, как NSO Group, чей мощный шпионский инструмент Pegasus был продан автократам, которые, в свою очередь, использовали его для подавления инакомыслия и мониторинга своих критиков. Миллиардеры теперь фактически принимают решения по вопросам национальной безопасности от имени Соединенных Штатов и используют свои социальные медиа-компании для продвижения правой агитации и теорий заговора, как это делает Маск со своими спутниками Starlink и X. Компании по райдшерингу используют свои собственные приложения в качестве пропагандистских инструментов и направляют сотни миллионов долларов в инициативы по голосованию, чтобы отменить законы, которые им не нравятся. Список можно продолжать.

По словам Шааке, эта чрезмерная и в значительной степени бесконтрольная власть меняет фундаментальные способы функционирования демократии в Соединенных Штатах. «Во многом Кремниевая долина стала антитезой того, чем стремились быть ее первые пионеры: от отказа от правительства до буквального принятия эквивалентных функций; от восхваления свободы слова до превращения в кураторов и регуляторов речи; и от критики государственного вмешательства и злоупотреблений до ускорения их через шпионские инструменты и непрозрачные алгоритмы», — пишет она.

Шааке, бывший член Европейского парламента и нынешний директор по международной политике в Центре киберполитики Стэнфордского университета, во многом является идеальным летописцем захвата власти Биг Техом. Помимо ее явного опыта в области управления и технологий, она также голландка, что делает ее невосприимчивой к отчетливо американской болезни, которая, кажется, приравнивает экстремальное богатство и сопутствующую ему власть к добродетели и интеллекту. Это сопротивление различным полям искажения реальности, исходящим из Кремниевой долины, играет ключевую роль в ее способности видеть сквозь многие оправдания и самообслуживающие решения, исходящие от самих технологических лидеров. Шааке понимает, например, что когда кто-то вроде Сэма Альтмана из OpenAI выступает перед Конгрессом и умоляет о регулировании ИИ, он на самом деле просит Конгресс создать своего рода регулятивный барьер между его компанией и любыми другими стартапами, которые могут ей угрожать, а не действует из искреннего желания подотчетности или государственных ограничителей.

Как и Шошана Зубофф, автор The Age of Surveillance Capitalism («Эпоха надзорного капитализма»), Шааке считает, что «цифровое» должно «жить в доме демократии» — то есть технологии должны развиваться в рамках демократии, а не наоборот. Для достижения этой перестройки она предлагает ряд решений, от запрета того, что она считает явно антидемократическими технологиями (такими как программное обеспечение для распознавания лиц и другие шпионские инструменты), до создания независимых команд экспертов-советников для членов Конгресса (которые часто явно некомпетентны, когда пытаются понять технологии и бизнес-модели).

Предсказуемо, весь этот возросший интерес к регулированию вызвал в последние годы свою собственную ответную реакцию — своего рода «технореваншизм», если позаимствовать фразу у журналиста Джеймса Хеннесси. В дополнение к знакомым атакам, таким как попытки изобразить сторонников технобунта как антитехнологических (это не так), компании также тратят огромные суммы денег на усиление своих лоббистских усилий. Некоторые венчурные капиталисты, такие как соучредитель LinkedIn Рид Хоффман, который делал крупные пожертвования на президентскую кампанию Камалы Харрис, хотели сместить председателя Федеральной торговой комиссии Лину Хан, заявляя, что регулирование убивает инновации (это не так) и устраняет стимулы для открытия компании (это не так). И, конечно же, есть Маск, который теперь, кажется, находится в своей собственной лиге, когда дело доходит до того, какое влияние он может оказывать на Дональда Трампа и правительство, с которым у его компаний есть ценные контракты.

Что упускают все эти заявления о жертвенности и последующие усилия купить свой путь из-под регуляторного надзора, так это то, что на самом деле существует обширная и плодородная середина между простым технооптимизмом и техноскептицизмом. Как отметили обозреватель New Yorker Кэл Ньюпорт и другие, вполне возможно поддерживать инновации, которые могут значительно улучшить нашу жизнь, не принимая того, что каждое популярное изобретение является хорошим или неизбежным. Регулирование Биг Теха будет важной частью выравнивания игрового поля и обеспечения выполнения основных обязанностей демократии. Но, как предполагают и Лалка, и Шааке, другая битва может оказаться еще более сложной и спорной. Она включает в себя отмену ошибочной логики и циничных, корыстных философий, которые привели нас к тому, где мы находимся сейчас.

Что, если бы мы признали, что постоянные вакханалии разрушения на самом деле не так уж хороши для нашей планеты или нашего мозга? Что, если бы вместо «созидательного разрушения» мы начали фетишизировать стабильность, а вместо того, чтобы «делать вмятины во вселенной», мы бы переориентировали наши усилия на исправление того, что уже сломано? Что, если — и послушайте меня — мы бы признали, что технология может не быть решением каждой проблемы, с которой мы сталкиваемся как общество, и что, хотя инновации и технологические изменения, несомненно, могут принести обществу пользу, они не должны быть единственными мерами экономического успеха и качества жизни? Когда подобные идеи начнут звучать не как радикальные концепции, а как здравый смысл, мы узнаем, что технобунт наконец-то достиг чего-то по-настоящему революционного.

Брайан Гардинер — писатель из Окленда, Калифорния.

Получите все это и многое другое

Отсканируйте QR-код или посетите technologyreview.com/benefits.

Все это и мозг тоже. Преимущества подписки выходят далеко за рамки страниц этого журнала.

• Истории только для подписчиков

Изучайте уникальные онлайн-истории, которые погружаются в последние инновации, тенденции и идеи в области ИИ, изменения климата, биотехнологий и многого другого. Доступно исключительно для подписчиков.

• 5 виртуальных круглых столов

Присоединяйтесь к нашим экспертам в серии виртуальных мероприятий только для подписчиков. Участвуйте в живых дискуссиях и задавайте вопросы о том, что будет дальше в развивающихся технологиях. Новые мероприятия доступны каждый месяц.

• Еженедельные новостные рассылки

Легко следите за последними разработками в актуальных технологических темах. Получайте уведомления о самых важных обновлениях в области ИИ, биотехнологий, климата и энергетики и многого другого каждую неделю в наших электронных новостных рассылках.

• 3 архива выпусков

Получите доступ к нашему обширному цифровому освещению и пересматривайте классические выпуски, изучайте прошлые инновации и прорывы, а также узнавайте, как возникли сегодняшние развивающиеся технологии.

Следите за MIT Technology Review

• Facebook: @technologyreview * Instagram: @technologyreview * Reddit: u/techreview * LinkedIn: MIT Technology Review * X: @techreview

• 1 Доступ к мобильному приложению

Возьмите свою подписку с собой куда угодно. Наслаждайтесь неограниченным доступом к нашему недавно переработанному приложению, которое предоставляет гибкость для чтения и прослушивания наших материалов в любое время и в любом месте.

ИИ модели могут превосходить людей в тестах на идентификацию ментальных состояний

Искусственный интеллект

Недолгая паромная прогулка от портового города Яньтай, на северо-восточном побережье Китая, приведет вас к Genghai No. 1 — кольцу стальных платформ весом 12 000 метрических тонн, выполненному в стиле нефтяной вышки, рекламируемому как отель и развлекательный комплекс. По прибытии посетители ступают на доки и поднимаются, чтобы попасть в странный морской объект — наполовину круизный лайнер, наполовину высокотехнологичная лаборатория, все это расположено вдоль полумильных плавучих дорожек. Ее высшая точка — это

Провайдер: Sber

Сверкающий бриллиант на ожерелье Genghai № 1

«Сверкающий бриллиант» на «ожерелье» Genghai № 1, по данным государственного информационного агентства Китая, — это семиэтажный туристический центр, спроектированный так, чтобы выглядеть как мультяшная морская звезда. Джек Кламп, ютубер из Флориды, стал одним из первых 20 000 туристов, посетивших туристический центр Genghai после его открытия в мае 2023 года. В своей серии «Я в Китае с Джеком» Кламп прогуливается по аквапарку, мило оформленному в желто-бирюзовых цветах Fisher-Price, а в помещении он с волнением замечает корпус китайского глубоководного аппарата «Цзяолун». Genghai № 1 — это оффшорная платформа, предназначенная для поддержки как туризма, так и промышленного рыбоводства. С помощью высокотехнологичных морских ранчо Китай, крупнейший в мире производитель и потребитель морепродуктов, активно инвестирует в передовые рыболовные хозяйства. Но действительно ли они работают?

На самом деле, глубина моря здесь составляет всего около 10 метров, а подводный аппарат — это всего лишь модель. Его путешествие в морские глубины — это скорее иммерсивный цифровой опыт, чем настоящее приключение, но пол аппарата качается и трясется под его ногами, как аттракцион в тематическом парке. Наблюдая, как Кламп отдыхает в роскошном морском отеле Genghai, трудно понять, зачем кто-то построил бы этот туристический объект на оффшорной платформе, почти в миле от побережья Бохайского пролива. Но ответ находится на другом конце пешеходной дорожки от туристического центра Genghai, где на меньшей, более практичной платформе его учат забрасывать удочку с наживкой на червя и вылавливать крупного леща. Genghai на самом деле является необычным туристическим направлением, которое ежегодно выращивает 200 000 «высококачественных морских рыб», согласно недавнему интервью в газете China Daily с Цзинь Хайфэном, заместителем генерального директора Genghai Technology Company, дочерней компании государственного судостроительного предприятия Shandong Marine Group. Лишь немногие из них вылавливаются рыбаками-любителями, такими как Кламп. Подавляющее большинство выпускается в океан в рамках процесса, известного как морское ранчевание. С 2015 года Китай построил 169 «национальных демонстрационных ранчо», включая Genghai № 1 и десятки объектов меньшего масштаба, которые в совокупности заложили 67 миллионов кубических метров искусственных рифов и высадили морские травы на площади размером с Манхэттен, выпустив при этом не менее 167 миллиардов молоди рыб и моллюсков в океан.

Китайское правительство рассматривает эту работу как срочную и необходимую меру в ответ на мрачную реальность истощения рыбных запасов как в Китае, так и во всем мире, при этом уловы у побережья Китая сократились на 18% менее чем за десятилетие. Перед лицом этого спада морские ранчо могут предложить привлекательный беспроигрышный вариант: способ восстановить дикие морские экосистемы, одновременно увеличивая уловы рыбы. Genghai, что переводится как «Морской урожай», расположен на том, что Цзинь называет «подводным экологическим оазисом», созданным девелоперами. В центре круглой дорожки искусственные морские среды обитания содержат креветок, морские водоросли и рыб, включая большеглазого корейского окуня и рыбу с клювом, похожим на клюв попугая, известную как пятнистый нож-рыба. Этот объект является образцом нового поколения для амбициозных планов страны, которые предусматривают 200 пилотных проектов к 2025 году. Это «экологическое» ранчо с поддержкой 5G и оснащенное ИИ, которое включает подводных роботов для патрулирования и «интеллектуальные клетки для разведения», собирающие данные об окружающей среде практически в реальном времени для оптимизации разведения, например, путем автоматического кормления рыбы. В статье, опубликованной Китайской академией наук, ведущим научным институтом Китая, высокопоставленный эксперт по рыболовству намечает планы на заманчивое технологическое будущее, где производство и сохранение идут рука об об руку: экологические ранчо опоясывают побережье, вокруг них восстанавливаются луга морских трав и коралловые рифы, а автономные роботы устойчиво собирают зрелые морепродукты. Однако, по словам китайских исследователей, сейчас настало время подвести итоги уроков, извлеченных из быстрого развертывания ранчевания на сегодняшний день. Прежде чем страна инвестирует еще миллиарды долларов в аналогичные проекты в ближайшие годы, она должна показать, что может справиться с основами.

Что же такое морское ранчо?

Развивающиеся страны исторически сталкивались с компромиссом между хищническим использованием морских ресурсов для развития и защитой экосистем для будущих поколений, говорит Цао Лин, профессор Сямэньского университета на востоке Китая. Когда растущие страны берут больше, чем естественные экосистемы могут восполнить, такие меры, как сезонные запреты на рыболовство, традиционно использовались для восстановления рыбных запасов. Морское ранчевание предлагает альтернативу ограничению рыболовства — способ «по-настоящему гармонизировать цели экологического, экономического и социального развития», — говорит Цао, активно увеличивая богатство океана. Сейчас это «горячая тема» в Китае, говорит Цао, которая выросла на семейной рыбной ферме, прежде чем проводить исследования в Мичиганском университете и Стэнфорде. На самом деле, «морское ранчевание» стало настолько модным словом, что трудно понять, что оно на самом деле означает, охватывая как флагманские объекты, такие как Genghai № 1 (которые объединяют научные исследования с промышленным масштабом аквакультурных загонов, удобства для любительского рыболовства и оффшорную энергетику), так и ошеломляющий набор сооружений, включая глубоководные плавучие ветряные электростанции с массивными клетками для рыбоводства и 100 000-тонные «мобильные морские ранчо» — фактически авианосцы для разведения рыбы. Есть даже целые острова, такие как остров Учжичжоу в форме бабочки на тропическом южном побережье Китая, которые были обозначены как районы ранчевания. Чтобы понять, что такое морское ранчо, проще всего вернуться к истокам этой практики. В начале 1970-х годов Калифорния, Орегон, Вашингтон и Аляска приняли законы, разрешающие строительство объектов, направленных на восстановление запасов лосося после того, как реки, где они традиционно размножались, были опустошены загрязнением и гидроэлектростанциями. Идея была по существу двуединой: разводить рыбу в неволе и выпускать ее в безопасные питомники в Тихом океане. С 1974 года, когда были построены первые морские ранчо в США у побережья Калифорнии и Орегона, ранчеры построили искусственные среды обитания, обычно бетонные рифовые сооружения, которые, как надеялись сторонники, могли бы служить местами разведения, где могли бы быть восстановлены как ценные коммерческие запасы, так и исчезающие морские виды. Морское ранчевание редко приближалось к реализации этого потенциала. Восемь из 11 ранчо, открытых в США в 1970-х годах, по сообщениям, были закрыты к 1990 году, а их частные инвесторы испытывали трудности с получением прибыли. Тем временем европейские страны, такие как Норвегия, вложили большие средства в попытки восстановить коммерчески ценные виды, такие как треска, прежде чем отказаться от этих усилий, потому что очень немногие выпущенные рыбы выжили в дикой природе. Япония, которая имеет больше ранчо, чем любая другая страна, получила большую прибыль от разведения гребешков на ранчо. Но долгосрочный анализ политики Японии показал, что все остальные схемы, связанные с зарыблением океана, были убыточными. Хуже того, было обнаружено, что выпуск в дикую природу одомашненных, выращенных в лаборатории рыб может привнести генетически вредные признаки в исходную популяцию.

Сегодня морское ранчевание часто рассматривается как странное ответвление традиционного рыбоводства, при котором рыба одного вида интенсивно кормится в небольших закрытых загонах. Этот тип аквакультуры по типу откормочных площадок массово вырос за последние полвека. Сегодня это индустрия объемом в 200 миллиардов долларов, которая оказала катастрофическое воздействие на окружающую среду, загрязняя прибрежные воды потоками рыбьих экскрементов, патогенов и паразитов. Тем не менее, прибрежные страны не были обескуражены посредственными результатами морского ранчевания. Многие правительства, особенно в Восточной Азии, рассматривают выпуск миллионов молодых рыб как дешевый способ для правительств продемонстрировать свою поддержку пострадавшим рыболовным сообществам, чьи средства к существованию исчезают, поскольку рыболовство находится на грани коллапса. По крайней мере, 20 стран продолжают экспериментировать с различными комбинациями зарыбления и улучшения среды обитания, включая попытки пересаживать кораллы, восстанавливать мангровые леса и высаживать морские травы. Ежегодно не менее 26 миллиардов молоди рыб и моллюсков, из 180 видов, намеренно выпускаются в мировые океаны — три на каждого человека на планете. В совокупности эти усилия представляют собой великий, продолжающийся и малозаметный эксперимент над дикой морской биосистемой.

Большая ставка Китая

Китай, с населением 1.4 миллиарда человек, является бесспорной рыбной сверхдержавой мира, домом для крупнейшего рыболовного флота и более половины рыбных ферм планеты. Страна также превосходит все остальные по потреблению рыбы, используя столько же, сколько четыре следующих крупнейших потребителя — США, Европейский Союз, Япония и Индия — вместе взятых, и затем еще вдвое. Но десятилетия чрезмерного вылова, усугубленные безудержным загрязнением от промышленности и морской аквакультуры, истощили его прибрежные рыболовные угодья. Вокруг многих прибрежных китайских городов, таких как Яньтай, существует ощущение, что «хуже быть не может», говорит Юн Чэнь, профессор Университета Стоуни-Брук в Нью-Йорке. В умеренных северных рыболовных угодьях Бохайского и Желтого морей запасы диких рыб, таких как большой желтый горбыль — вид, находящийся под критической угрозой исчезновения — сократились с 1980-х годов.

Дайвер заканчивает чистку сетей, окружающих Genghai № 1, первый в Китае «экологический» морской ранчо-комплекс с ИИ.

К рубежу тысячелетий Бохайский залив, густонаселенный залив в 100 милях к востоку от Пекина, потерял большую часть своего крупного морского окуня и горбыля, вынуждая рыболовные сообщества «спускаться» по пищевой цепи. Рыболовные сети выходили на 91% легче, чем в 1950-х годах, не в последнюю очередь потому, что тяжелая промышленность и нефтехимические заводы этого региона сделали воды слишком грязными для поддержания здоровых популяций рыб. В результате за последние три десятилетия Китай ввел одни из самых строгих в мире сезонных запретов на рыболовство; недавно он даже поощрял рыбаков искать другие занятия. Но популяции рыб продолжают сокращаться, и рыболовные сообщества беспокоятся о своем будущем. Морское ранчевание получило значительную поддержку на самых высоких уровнях правительства; оно считается идеальным тестовым примером для повестки дня президента Си Цзиньпина «экологическая цивилизация» — стратегии экологически устойчивого долгосрочного роста. С 2015 года ранчевание закреплено в последовательных Пятилетних планах, высших плановых документах страны, а строительство ранчо было поддержано первоначальными инвестициями в размере 11.9 миллиарда юаней (1.8 миллиарда долларов США). К 2025 году Китай планирует ежегодно выпускать 30 миллиардов молоди рыб и моллюсков. До сих пор эта практика породила маловероятный образцовый пример: морской огурец. Это колючее, обитающее на дне животное, которое, подобно японским гребешкам, не уходит далеко от мест выпуска, и его легко поймать обратно ранчерам. По всему северному Китаю морские огурцы чрезвычайно ценны. На самом деле, они являются одним из самых дорогих блюд в меню Яньтая, где их подают нарезанными и тушеными с зеленым луком. Некоторые ранчо экспериментировали с выращиванием нескольких видов, включая прибыльные рыбы, такие как морской окунь, и моллюсков, таких как креветки и гребешки, наряду с огурцом, который процветает в отходах, производимых другими видами. В северных районах Китая, таких как Бохайский залив, где первоочередной задачей является помощь рыболовным сообществам в восстановлении, «очень популярная комбинация — это морские огурцы, морские ушки и морские ежи», — говорит Тянь Тао, главный научный сотрудник Ляонинского центра инженерных и научных исследований морского ранчевания при Даляньском океанологическом университете.

Проектирование диких экосистем

Сегодня большинство ранчо ориентированы на увеличение уловов рыбы и мало что сделали для выполнения экологических обещаний. По словам Ян Хуншэна, ведущего морского ученого Китайской академии наук, комбинация видов, которая была введена до сих пор, была «слишком простой» для создания стабильной экосистемы, и строители ранчо уделяли «недостаточное внимание» этой цели. Строительство морских ранчо обычно финансируется грантами в размере около 20 миллионов юаней (2.8 миллиона долларов США) от правительства Китая, но ранчо управляются частными фирмами. Эти компании получают доход от производства морепродуктов, но все чаще развивают и другие источники дохода, такие как туризм и любительское рыболовство, которые бурно развивались в последние годы. До сих пор эта модель «владелец-оператор» предоставляла мало стимулов для того, чтобы выйти за рамки проверенных методов, которые тесно напоминают аквакультуру, как, например, закрытые глубоководные рыболовные клетки Genghai № 1, и мало что способствовала улучшению состояния океана за пределами зоны ранчо. «Многие компании просто хотят получить деньги от правительства», — говорит Чжунсинь У, доцент Даляньского океанологического университета, работающий с Тянь Тао. Сделать ранчо более устойчивыми и экологически безопасными потребует быстрого расширения базовых знаний о малоизученных морских видах, говорит Юн Чэнь из Стоуни-Брука. «Для морского огурца первое, что вам нужно знать, это его жизненный цикл, верно? Как они размножаются, как живут, как умирают», — говорит он. «По многим ключевым морским видам у нас мало информации о том, какую температуру или условия они предпочитают для размножения и роста». Китайские университеты являются мировыми лидерами в прикладных науках, от сельскохозяйственных исследований до материаловедения. Но фундаментальные вопросы не всегда легко решить в «весьма уникальной» среде исследований и разработок Китая, говорит Нил Лонераган, президент базирующегося в Малайзии Азиатского рыболовного общества и почетный профессор морской науки в Университете Мердока в Австралии. Контролирующее влияние центрального правительства на развитие ранчевания, по словам Лонерагана, означает, что исследователи должны балансировать между двумя своими начальниками: научным руководителем и партийным руководителем. Морские биологи хотят понять основы, «но исследователям придется так это преподнести, чтобы это демонстрировало экономическую отдачу для промышленности и, следовательно, выгоды для правительства от инвестиций», — говорит он. Многие усилия направлены на решение известных проблем в жизненных циклах разводимых в неволе рыб, таких как недостаточные темпы размножения или низкие шансы на выживание у молодых рыб, когда они достигают океана. Исследования показали, что рыбы на этих ранних стадиях жизни особенно уязвимы к колебаниям окружающей среды, таким как штормы и недавние морские волны тепла.

Одно из самых радикальных решений, которое тестирует Чжунсинь У, улучшило бы их приспособленность до того, как они будут выпущены из размножающих резервуаров в дикую природу. В настоящее время, по словам У, рыбу просто вычерпывают в насыщенные кислородом пластиковые пакеты и выпускают в морские питомники, но там становится очевидно, что многие из них слабы или не имеют навыков выживания. В ответ его команда разрабатывает набор инструментов «дикой тренировки». «Основной метод — это плавательная тренировка», — говорит он. По сути, молодь рыб вынуждена плыть против течения, на своего рода водной беговой дорожке, чтобы помочь им акклиматизироваться к требованиям дикой природы. Другая техника, по его словам, включает изменение температуры воды и введение некоторых других видов, чтобы подготовить их к морским травам и водорослевым лесам, с которыми они столкнутся в окружающем мире. У говорит, что лучшие методы улучшения среды обитания имеют наибольший потенциал для повышения эффективности морского ранчевания. Сегодня большинство ранчо создают подводные среды, используя сборные бетонные конструкции, которые устанавливаются на глубине более 20 метров, часто с шероховатой поверхностью для поддержания роста кораллов или водорослей. Типичное китайское ранчо стремится к 30 000 кубических метров искусственных рифов; например, в ориентированной на сохранение зоне ранчевания вокруг острова Учжичжоу вокруг берегов тропического острова было сброшено 1 000 отлитых бетонных рифовых структур. Популяции рыб увеличились в десять раз за последнее десятилетие. Это, безусловно, самая дорогая часть китайской программы ранчевания. Согласно национальной оценке, соавтором которой является Цао Лин, 87% из первого 1 миллиарда долларов инвестиций Китая пошли на строительство искусственных рифов, а еще 5% были потрачены на восстановление морских трав и водорослей. Эти затраты вызвали как вопросы об эффективности усилий, так и стремление к инновациям. По всему Китаю некоторые первоначальные признаки указывают на то, что улучшения приносят результат: на участках с искусственными рифами был обнаружен более богатый набор коммерчески важных видов и более высокая биомасса, чем на соседних участках.

Дайвер плавает у берегов острова Учжичжоу, где популяции рыб увеличились в десять раз после установки искусственных рифов.

Но Тянь и У исследуют новые подходы, включая изготовленные на заказ 3D-печатные структуры для исчезающих рыб. В настоящее время тестируются стальные зиккураты размером с бунгало с широкими отверстиями для желтохвостого лакедры — крупной хищной рыбы, ценимой за сашими — и арочные сводчатые бетонные сооружения высотой до пояса для морских огурцов. В последние годы структуры специально проектировались в форме пирамид, чтобы отводить океанские течения в океанические «апвеллинги». Питательные вещества, которые обычно оседают на морском дне, вместо этого выбрасываются обратно к поверхности. «Это привлекает добычу для хищников высокого уровня», — говорит Лонераган, включая гигантских тунцов, подобных видам, которые приносят высокие цены в ресторанах.

Нашел ли Китай работоспособную модель?

Так будет ли Китай скоро полагаться на морские ранчо для восстановления морей? У нас еще нет достаточно данных, чтобы сказать. Общество сохранения морской среды Циндао, экологическая неправительственная организация, является одной из немногих независимых организаций, систематически оценивающих результаты работы ранчо, и, по словам основателя Сунлиня Вана, «не смогло найти достаточных независимых и научно обоснованных результатов исследований, которые могли бы измеримо подтвердить ожидаемые или заявленные экологические и социальные выгоды большинства морских ранчо». Одним из решений проблемы нехватки данных может быть новая технология, представленная на Genghai № 1, где роботизированные патрули и подводные датчики немедленно передают данные на массивную панель, измеряющую качество воды, изменения в морской среде и поведение рыб. После десятилетий существования в качестве довольно низкотехнологичного предприятия, ранчевание в Китае внедряет такие новые технологии с начала последнего Пятилетнего плана в 2021 году. Инновации обещают повысить эффективность, снизить затраты и сделать ранчо более устойчивыми к климатическим колебаниям и стихийным бедствиям, согласно Китайской академии наук. Но Юн Чэнь, чья лаборатория в Стоуни-Бруке сотрудничает с китайскими исследователями, скептически относится к тому, что исследователи собирают и делятся правильными данными. «Проблема в том, да, есть эта визуализация. И что с того?» — говорит он. «[Компании, занимающиеся морским ранчеванием] готовы инвестировать деньги в такого рода инфраструктуру, создавать такие большие экраны, и люди будут заходить и говорить: "Вау, посмотрите на это!"» — добавляет он. «Да, это красиво. Это определенно произведет впечатление на руководство. Важные люди дадут вам деньги за это. Но как ученый, мой вопрос к вам: как это может помочь вам в процессе принятия решений в следующем году?» «Обмен данными действительно затруднен в Китае», — говорит Цао Лин. Большая часть данных, производимых частными компаниями, остается на их серверах. Но Цао и Чэнь говорят, что правительства — местные или центральные — могли бы способствовать более открытому обмену данными в интересах разработки дизайна ранчо и политики. Но центральное правительство Китая убеждено в увиденном и планирует увеличить инвестиции. Тянь, возглавляющий правительственный комитет по морскому ранчеванию, говорит, что он

Морское рыбоводство и декарбонизация грузовых перевозок

Недавно стало известно, что следующий Десятилетний план направлен на увеличение числа пилотных ранчо с 200 до 350 к 2035 году. Ожидается, что каждое из них будет поддержано инвестициями в 200 миллионов иен [28 миллионов долларов США], что в 10 раз превышает типичные текущие вложения. Конкретные меры политики должны быть объявлены в следующем году, но ожидается, что ранчо больше не будут финансироваться как отдельные объекты. Вместо этого гранты, вероятно, будут предоставляться таким городам, как Далянь и Яньтай, которые смогут планировать деятельность на суше и на море, находя способы связать коммерческое рыболовство с выработкой электроэнергии и туризмом, одновременно сокращая загрязнение от промышленности. У Тяня есть иллюстрация, которая призвана визуализировать грядущую технологически управляемую систему экологического рыбоводства, своего рода «морское ранчо 3.0»: морской залив, отслеживаемый спутниками и восстановленный до такого превосходного состояния, что косатки вернулись в его богатые рыбой воды. Это почти утопический образ, будто вырванный из номера Popular Science 1960-х годов. Есть даже более странное исследование, целью которого является выяснить, можно ли приучить красного морского леща, подобного тому, что поймал Джек Кламп, как собак Павлова — в данном случае, собираться на звук рожка, чтобы морской улов буквально заплывал в сети одним нажатием кнопки.

Будет ли Китай скоро полагаться на морские ранчо для пополнения запасов в морях? У нас пока недостаточно данных, чтобы ответить на этот вопрос. Пока что китайская программа морских ранчо далека от всего этого, несмотря на отдельные признаки успеха. Но в конечном итоге самое главное — найти «точку равновесия» между коммерцией и устойчивостью, говорит Цао. Возьмем Genghai No. 1: «Это очень красиво!» — говорит она со смехом. — «И требует больших первоначальных инвестиций». Если такие ранчо должны внести вклад в грядущую «экологическую цивилизацию» Китая, они должны будут доказать, что приносят реальную выгоду, а не просто вливают больше ресурсов в умирающий океан.

Мэтью Понсфорд — независимый репортер, проживающий в Лондоне.

Присоединяйтесь к Global Insights Panel

Помогите сформировать будущее технологий:

• Участвуйте в исследовательских программах и опросах (каждый занимает от 5 до 10 минут).
• Получайте последние новости и обновления в сфере технологий в наших эксклюзивных информационных бюллетенях.
• Делитесь опытом, высказывайте мнения по идеям из Insights и формируйте сотрудничество через нашу группу Global Insights Panel в LinkedIn.
• Получайте специальные акции и скидки на конференции и подписки MIT Technology Review.

Принимайте участие в оригинальных исследованиях и получайте ценные бизнес-аналитические данные о самых важных технологических тенденциях сегодняшнего дня.

Присоединяйтесь к Global Insights Panel. Отсканируйте этот код или посетите нас по ссылке technologyreview.com/GlobalPanel, чтобы бесплатно присоединиться к Global Insights Panel сегодня:

Декарбонизация грузовых флотов с помощью ветровых технологий

Автор: София Квалья

Жители Маршалловых островов — цепи коралловых атоллов в центре Тихого океана — полагаются на морской транспорт практически во всем: для перемещения людей с одного острова на другой, импорта предметов первой необходимости из далеких стран и экспорта своей местной продукции. Тысячелетиями они плавали в основном на каноэ, но большая часть их морских перевозок сегодня связана с крупными, громоздкими, работающими на дизельном топливе грузовыми судами, которые являются сильными загрязнителями.

Конечно, они не одиноки. Грузовые перевозки ответственны примерно за 3% мировых ежегодных выбросов парниковых газов, и при текущих темпах роста мировая отрасль может составлять 10% выбросов к 2050 году. Судоходство Маршалловых островов представляет собой лишь каплю в океане глобального загрязнения парниковыми газами; более крупные, промышленно развитые страны несут гораздо большую ответственность. Однако острова непропорционально страдают от последствий антропогенного изменения климата: потепления вод, более частых экстремальных погодных явлений и повышения уровня моря.

Все это породило чувство срочности для таких людей, как Алсон Келен, который живет и работает в Маджуро, столице островов. Он основатель Waan Aelõñ, маршалльской организации по каноэ, которая сосредоточена на сохранении древних и более экологически устойчивых морских традиций региона. Тем самым он надеется помочь своей стране полностью декарбонизировать свои флоты. Усилия включают обучение местной молодежи строительству традиционных маршалльских каноэ — «для замены небольших моторных катеров» — и больших парусников, оснащенных солнечными батареями — «для замены средних грузовых судов». Он также был консультантом по строительству Juren Ae, грузового парусника (показан ниже), вдохновленного традиционными маршалльскими судами, который совершил свой первый рейс в 2024 году и может перевозить 300 метрических тонн груза. Marshall Islands Shipping Corporation надеется, что это судно станет образцом для более чистых грузовых перевозок по Тихому океану; по сравнению с грузовым судном, работающим на топливе, оно может снизить выбросы до 80%. Это «красивая старшая сестра наших маленьких каноэ», — говорит Келен.

Хотя работа Келена имеет локальный характер, она является частью глобального проекта Международной морской организации по сокращению выбросов, связанных с грузовыми перевозками, до чистого нуля к 2050 году. Помимо этих крошечных островов, большая часть усилий по достижению целей ИМО сосредоточена на замене бензина альтернативами, такими как аммиак, метан, ядерная энергия и водород. А также то, на что народ Маршалловых островов полагался испокон веков: энергия ветра. Это всего лишь один из вариантов, но отрасль не сможет достаточно быстро декарбонизироваться для достижения целей ИМО без использования ветровой силовой установки, — говорит Кристиан Де Бёкелаер, политический антрополог и автор книги Trade Winds: A Voyage to a Sustainable Future for Shipping. «Если принять во внимание фактор времени, ветер незаменим», — говорит он.

Исследования показывают, что применение ветровой энергии на судах может снизить выбросы углекислого газа в судоходной отрасли на 20%. «Что делает ветер, так это эффективно устраняет несколько неопределенностей», — говорит Де Бёкелаер — такие переменные, как колебания цен на топливо и затраты от любой схемы ценообразования на углерод, которую может принять отрасль. ИМО технологически нейтральна, то есть она устанавливает цели и стандарты безопасности, но позволяет рынку находить наилучшие способы их достижения. Представитель организации заявляет, что ветровая силовая установка является одним из многих направлений, которые исследуются. Паруса могут использоваться либо для полного приведения судна в движение, либо для дополнения двигателей с целью сокращения расхода топлива для крупных сухогрузов, нефтяных танкеров и судов типа ро-ро, используемых для перевозки самолетов и автомобилей по всему миру.

Современные грузовые паруса бывают различных форм, размеров и стилей, включая крылья, роторы, присасывающиеся паруса и воздушные змеи. «Если у нас есть пять с половиной тысяч лет опыта, разве это не очевидно?» — говорит Гэвин Оллрайт, генеральный секретарь Международной ассоциации ветровых судов. Старые грузовые суда с новыми парусами могут использовать движущую энергию ветра для до 30% своей мощности, в то время как грузовые суда, специально разработанные для ветра, могли бы полагаться на него для до 80% своих нужд, — говорит Оллрайт, который все еще работает над стандартизированными критериями измерения, чтобы определить, какая комбинация судна и модели паруса является наиболее эффективной. «Задействовано так много переменных», — говорит он — от размера судна до капитана, управляющего им. 50-е крупное судно, оснащенное технологией использования ветра, отправилось в плавание в октябре 2024 года, и он предсказывает, что морская ветровая энергетика резко вырастет к началу 2026 года.

Источник: COURTESY OF ALSON KELEN/MARSHALL ISLANDS SHIPPING CORPORATION; COURTESY OCEANBIRD

София Квалья — независимый научный журналист, чьи работы публиковались в The New York Times, National Geographic и New Scientist.

Жесткие крылья

Одной из самых популярных конструкций для грузовых судов является жесткий парус — твердая, крыловидная конструкция, которая устанавливается вертикально на верхней части судна. «Это очень похоже на крыло самолета», — говорит Никлас Даль, управляющий директор Oceanbird, шведской компании, разрабатывающей такие паруса. Каждый из них имеет основную часть и закрылок, что создает камеру, где скорость ветра снаружи выше, чем внутри. В самолете это расхождение создает подъемную силу, но в данном случае, по словам Даля, оно приводит судно в движение вперед. Крылья жесткие, но их можно поворачивать и регулировать для захвата ветра в зависимости от его направления, а также складывать и убирать ближе к палубе судна при приближении к доку.

Один из парусов Oceanbird — 40-метровый, 14-метровый Wing 560, изготовленный из высокопрочной стали, стекловолокна и переработанного полиэтилентерефталата — может помочь грузовым судам сократить расход топлива до 10% за рейс, согласно расчетам компании. Oceanbird устанавливает свой первый комплект крыльев на грузовое судно, перевозящее автомобили, которое, как ожидалось, будет готово к концу 2024 года. Oceanbird, однако, является лишь одним производителем; к концу 2024 года восемь грузовых судов, приводимых в движение жесткими крыльями, курсировали по всему миру, большинство из них были универсальными сухогрузами и нефтяными танкерами.

Воздушные змеи

Источник: COURTESY OF CARGOKITE

Другие инженеры и ученые работают над тем, чтобы приводить грузовые суда в движение с помощью воздушных змеев, подобных тем, что используются для парапланов. Эти воздушные змеи изготавливаются из смесей УФ-стойкого полиэстера, они привязываются к носу судна и летают на высоте от 200 до 300 метров над судном, где они могут наилучшим образом использовать постоянные ветры на этой высоте, чтобы фактически тянуть лодку вперед. Для максимизации подъемной силы воздушные змеи управляются компьютерами, чтобы работать в оптимальной точке, где ветер наиболее постоянен. Исследования показывают, что воздушный змей площадью 400 квадратных метров может обеспечить экономию топлива от 9% до 15%. «Основная причина, по которой мы верим в воздушные змеи, — это высотные ветры», — говорит Тим Линненвебер, соучредитель CargoKite, которая разрабатывает микрогрузовые суда, способные использовать этот метод. «Чем выше вы поднимаетесь, тем выше скорость ветра, и, следовательно, ветры становятся более постоянными, надежными, устойчивыми».

Роторные паруса

Источник: COURTESY OF BOUND4BLUE; COURTESY OF NORSEPOWER

В 1920-х годах немецкий инженер Антон Флеттнер представил свое видение ветрового судна, которое использовало вертикальные, вращающиеся металлические цилиндры вместо традиционных парусов. В 1926 году судно, использующее его новую конструкцию, известную как ротор Флеттнера, впервые пересекло Атлантику. Роторы Флеттнера работают благодаря эффекту Магнуса, явлению, которое происходит, когда вращающийся объект движется через жидкость, вызывая подъемную силу, способную отклонить траекторию объекта. В конструкции Флеттнера двигатели вращают цилиндры, и разница давлений между сторонами вращающегося объекта создает тягу вперед, подобно тому, как футболист изменяет траекторию мяча.

В современной модернизации роторного паруса, разработанной финской компанией Norsepower, цилиндры могут вращаться до 300 раз в минуту. Это создает в 10 раз большую тягу, чем обычный парус. Norsepower установила 27 роторных парусов на 14 судах, находящихся в море, и еще шесть судов, оснащенных роторными парусами от других компаний, отправились в плавание в 2024 году. «Согласно нашим расчетам, роторный парус на данный момент является наиболее эффективной системой ветровой поддержки, если смотреть на евроценты за киловатт-час», — говорит Хейкки Понтюнен, генеральный директор Norsepower. Результаты, полученные с их судов, находящихся в море, показывают, что экономия топлива составляет «от 5% до 30% за весь рейс».

Присасывающиеся паруса

Первоначально использовавшиеся для самолетов в 1930-х годах, присасывающиеся паруса были разработаны и испытаны на лодках в 1980-х годах океанографом и пионером дайвинга Жаком Кусто. Присасывающиеся паруса — это толстые металлические паруса, которые чем-то напоминают роторы, но более овальные, с заостренной стороной. И вместо того, чтобы вращать весь парус, двигатель включает вентилятор внутри паруса, который втягивает ветер извне. Кристина Алейксендри, соучредитель Bound4Blue, испанской компании, производящей присасывающиеся паруса, объясняет, что вентилятор втягивает воздух через множество маленьких отверстий в оболочке паруса и создает то, что физики называют пограничным слоем — тонким слоем воздуха, обволакивающим парус и толкающим его вперед. Современная модель Bound4Blue генерирует на 20% больше тяги на квадратный метр паруса, чем оригинальная конструкция Кусто, и до семи раз больше тяги, чем обычный парус. В настоящее время эксплуатируется двенадцать судов, оснащенных в общей сложности 26 присасывающимися парусами, от рыболовных судов и нефтяных танкеров до судов типа ро-ро. Bound4Blue работает над оснащением шести судов и уже оснастила четыре, включая одно с самым большим присасывающимся парусом, когда-либо установленным, высотой 22 метра.

Индекс хайпа вокруг ИИ

Источник: COURTESY OF CASIO; MOFLIN; DECART VIA X GAME; PARAMOUNT PICTURES TERMINATOR GENISYS MOVIE STILL; WARNER BROS. PICTURES BLADE RUNNER MOVIE STILL; COURTESY OF APPLE IPHONE; ISTOCK MIT Technology Review (ISSN 1099-274X), January/February 2025 issue, Reg. US Patent Office, is published bimonthly by MIT Technology Review, 196 Broadway, 3rd floor, Cambridge, MA 02139. Entire contents ©2025. The editors seek diverse views, and authors’ opinions do not represent the official policies of their institutions or those of MIT. Periodicals postage paid at Boston, MA, and additional mailing offices. Postmaster: Send address changes to MIT Technology Review, Subscriber Services, MIT Technology Review, PO Box 1518, Lincolnshire, IL. 60069, or via the internet at www.technologyreview.com/customerservice. Basic subscription rates: $120 per year within the United States; in all other countries, US$140. Publication Mail Agreement Number 40621028. Send undeliverable Canadian copies to PO Box 1051, Fort Erie, ON L2A 6C7. Printed in USA. Audited by the Alliance for Audited Media.

Разделить реальность ИИ от раскрученной выдумки не всегда легко. Именно поэтому мы создали Индекс хайпа вокруг ИИ — простое, наглядное резюме всего, что вам нужно знать о состоянии отрасли.

Более 70 стран приняли участие в выборах в 2024 году. Хорошая новость заключается в том, что этот год глобальных выборов в основном прошел без серьезных кампаний с дипфейками или манипуляций с ИИ. Вместо этого мы видели много ИИ-мусора: накачанный Трамп, Илон как ультра-Чад, Калифорния как катастрофическая пустошь. Хотя некоторые опасаются, что развитие больших языковых моделей замедляется, об этом нельзя сказать по постоянному потоку новых продуктов, функций и услуг, выпускаемых как крошечными стартапами, так и крупными игроками. Так что же реально, а что просто галлюцинаторный бред?

Утопия против реальности

Наши инсайты. Ваш успех.

Усиливайте свой бренд. Удерживайте клиентов. Превращайте лидерство мнений в результаты. Сотрудничайте с MIT Technology Review Insights. Присоединяйтесь к нам и другим умным компаниям, чтобы создавать заказные исследования, проницательные статьи, убедительные визуализации и многое другое.

Генеративный ИИ

Устойчивое развитие

Клиентский опыт

Данные и аналитика

Отсканируйте этот код или посетите technologyreview.com/Custom-Content, чтобы увидеть больше нашего заказного контента.

Для партнерских возможностей в США: Andrew Hendler (andrew.hendler@technologyreview.com) Для международных партнерских возможностей: Nicola Crepaldi (nicola.crepaldi@technologyreview.com)

Самый умный подарок, который вы можете сделать.

Отсканируйте здесь, чтобы сделать подарок, или посетите technologyreview.com/GiveAGift

Подарочная подписка

McKinsey & Company

Подписка на MIT Technology Review

на включает доступ к:

• Экспертные мнения о последних новостях индустрии * Наше новое мобильное приложение с инновационными функциями * TechnologyReview.com и архивы журналов * Круглые столы, наша серия онлайн-мероприятий только для подписчиков

Подарите знание с годовой подпиской на MIT Technology Review. Отсканируйте здесь, чтобы подарить подписку, или посетите technologyreview.com/GiveAGift

Подарочная подписка включает доступ к:

Экспертные мнения о последних новостях индустрии Наше новое мобильное приложение с инновационными функциями

TechnologyReview.com и TechnologyReview.com и TechnologyReview.com и TechnologyReview.com и TechnologyReview.com и архивы журналов архивы журналов архивы журналов архивы журналов архивы журналов архивы журналов архивы журналов архивы журналов архивы журналов архивы журналов архивы журналов архивы журналов

Круглые столы, только для подписчиков Круглые столы, только для подписчиков Круглые столы, только для подписчиков Круглые столы, только для подписчиков Круглые столы, только для подписчиков серия онлайн-мероприятий серия онлайн-мероприятий