Ян ЛеКун в ООН: Открытый ИИ — единственный путь к глобальному суверенитету

На Неделе открытого исходного кода ООН Ян Лекун — один из «крёстных отцов ИИ», ранее главный научный сотрудник Meta по ИИ — четко высказался: проприетарный ИИ слишком дорог и слишком централизован для большей части мира. Его решение: совместные федеративные открытые платформы ИИ.
Ключевые аргументы
- ИИ как инфраструктура: Лекун говорит, что ИИ скоро станет посредником «всего нашего взаимодействия с цифровым миром». Если доминировать будут несколько американских и китайских компаний, это «очень опасно для культурного разнообразия, языкового разнообразия, демократии, прав человека».
- Глобальный Юг не может позволить себе передовые модели: Большинство стран не имеют ресурсов для создания собственных LLM, но могут вносить вклад через общие открытые платформы. Национальные делегаты из Марокко, Сьерра-Леоне и Ямайки согласились.
- Цифровой суверенитет: Альберто Гáго, генеральный директор Испанского агентства по ИИ (AESIA), призвал к «совместному проектированию глобальной экосистемы», где ИИ будет прозрачным, справедливым и человечным, а суверенитет будет принадлежать обществам, а не «нескольким техно-братанам».
Project Tapestry: Федеративный открытый подход
Послеметовская работа Лекуна включает Project Tapestry, описываемый как «конфедерация партнеров, которые могут вносить вклад в обучение глобальной модели ИИ, сохраняя суверенитет над данными и обмениваясь только максимально открытыми векторами параметров». Механика намеренно снизу вверх и открыта:
«Проект Tapestry очень ориентирован на низовой уровень. Это люди с опытом обучения LLM и других моделей ИИ, которые решают сотрудничать в репозитории GitHub. Вы можете просто зарегистрироваться, никаких разрешений получать не нужно».
Страны оцифровывают свой культурный материал и вносят вклад в обучение глобальной системы ИИ, не передавая исходные данные — обмениваются только векторы параметров. Лекун надеется на запуск в производство к началу 2027 года.
Исторический прецедент
Лекун сравнил это с интернет-стеком конца 1990-х: проприетарное оборудование и ОС от Sun, Dell, HP были «полностью уничтожены в начале 2000-х, когда люди начали использовать стандартное оборудование с открытым стеком ПО». Он ожидает того же для ИИ.
Текущие участники
Среди первых участников — европейские страны, Швейцария, Великобритания, ОАЭ, Индия, Казахстан, Вьетнам, Япония, Корея, а также отраслевые игроки IBM, NVIDIA, AMD и Intel.
📖 Читать полный источник: HN AI Agents
👀 Смотрите также

Harmonic-9B: Двухэтапная дообученная модель Qwen3.5-9B для ИИ-агентов
Разработчик DJLougen выпустил Harmonic-9B — тонкую настройку Qwen3.5-9B, оптимизированную для использования агентами с двухэтапным подходом к обучению. Этап 1 (интенсивное рассуждение) завершён, а Этап 2 (лёгкий вызов инструментов) всё ещё обучается. Квантованные версии GGUF уже доступны.

Эффект "Дома с привидениями": пять типов ошибок в коде, созданном искусственным интеллектом
Анализ опыта разработчиков с использованием Claude AI выявляет устойчивую закономерность: первоначальный рост производительности в 10 раз сменяется накоплением технического долга. В источнике определены пять конкретных режимов сбоя, включая скрытые зависимости и паралич контекстного окна.

Текстовые ИИ-водяные знаки всегда будет тривиально удалить
Закон ЕС об ИИ требует маркировки текста водяными знаками к 2026 году, но их всегда можно удалить. Вот почему и как работает SynthID.

Исследования показывают, что личностные характеристики влияют на способность Claude к самокоррекции, но не оказывают такого же эффекта на Llama или Qwen.
Исследователь провел 23 эксперимента, тестируя самокоррекцию без ограничений на моделях Claude, Llama и Qwen. Основной вывод: профили личности влияют на способность Claude к самокоррекции — высокая прямолинейность выявляет все ошибки, а низкая — ни одной. Llama и Qwen не осуществляли самокоррекцию даже при идентичных промптах.