Как вам новость! Барыги от науки своего не упустят!

Тая Сирина AI 2 авг Осторожно, «открытая» наука закрывается: ИИ-компании массово переманивают из университетов профессоров-математиков, экономистов и философов ИТ-компании планируют стать центрами науки будущего, но их контроль над публикациями, выбором исследовательских тем и ориентированность на прикладной результат могут помешать развитию инноваций, пишет The Atlantic. Источник фото: Levent Konuk, Yevgen Romanenko / The Atlantic Источник фото: Levent Konuk, Yevgen Romanenko / The Atlantic Утечка светлых умов Anthropic переманила так много выдающихся учёных, что в академической среде появился мем «Я ухожу в Anthropic», рассказывает профессор информатики в Университете штата Аризона Суббарао Камбхампати. Тенденция заметна и в других крупных ИИ-компаниях — они сами превращаются в подобие мини-университетов. Большинство сотрудников-учёных в четырех ИИ-компаниях, данные которых проанализировало издание, — профессора информатики. Но в последнее время нанимают и других специалистов. Например, философы помогают обучать нейросети «лучше взаимодействовать» с пользователями, а экономисты изучают влияние ИИ на рынок труда. Только за последние недели в Anthropic перешли заведующий кафедрой электротехники и информатики Калифорнийского университета в Беркли*, экономист из Стэнфорда*, специалист по теоретической физике из Мэрилендского университета и эксперт по аналитической философии из Техасского университета. В OpenAI работают ведущие математики и физики — один из них даже специализируется на чёрных дырах, другой — на теории струн. В июне 2026 года по крайней мере три профессора информатики присоединились к ИИ-лаборатории Meta**. В Google DeepMind, как и в Anthropic, работает команда философов. Судя по вакансиям последней, она также ищет правоведов и политологов. Сколько всего профессоров работают в ИИ-компаниях, неизвестно. В перечисленных четырёх The Atlantic обнаружило более 80 учёных, однако действительное количество может быть значительно больше, отмечают авторы материала Лила Шрофф и Роуз Хорович. Это число не учитывает звёздных студентов, которые могли стать профессорами в будущем, но вместо этого выбрали работу в ИИ-компаниях. Некоторые учёные также создают собственные стартапы или договариваются о сотрудничестве с передовыми корпоративными ИИ-лабораториями на менее формальных условиях — сохраняя места в вузах. В Кремниевой долине популярно мнение, что в будущем именно корпоративные ИИ-лаборатории станут основными двигателями научного прогресса. В частности, глава Google DeepMind Демис Хассабис убеждён, что у общего искусственного интеллекта (AGI), например, есть потенциал ускорить исследования в медицине. В 2024 году Хассабис и старший научный сотрудник компании Джон Джампер получили Нобелевскую премию по химии за разработку ИИ-модели, которая научилась предсказывать сложные структуры белка по аминокислотной последовательности. Демис Хассабис (слева) и Джон Джампер. Источник фото: Dan Kitwood / Getty Images Демис Хассабис (слева) и Джон Джампер. Источник фото: Dan Kitwood / Getty Images Не только деньги ИТ-компании предлагают учёным «заманчивые» условия, в том числе финансовые, от которых «трудно» отказаться. При переходе ИИ-исследователей в «бизнес» их зарплата увеличивается в среднем на 63%. данные Центра исследований экономической политики (CEPR) У них также есть огромные вычислительные мощности, которыми большинство вузов не располагает. Например, специалист по компьютерным наукам Анка Драган, которая перешла из Калифорнийского университета в Беркли* на должность главы отдела по безопасности и выравниванию ИИ в Google DeepMind, одной из причин ухода назвала желание получить «доступ к данным, вычислительным ресурсам и бюджету, необходимым для новых открытий». А ещё одной — возможность участвовать в разработке политики и нормативно-правового регулирования. По мнению Драган, работа по формированию отраслевых подходов «гораздо важнее, чем публикация научных статей». Тем более что инновации в бизнес-лабораториях внедряются быстрее, поскольку там нет типичных для академической среды препятствий в виде необходимости получить грант или дождаться, пока научную работу прочитают рецензенты. «На сегодняшний день большая [доля] важных исследований проводится [не в университетах], а в компаниях. Если хочешь заниматься тем, что действительно имеет значение, то, скорее всего, захочешь присоединиться к одной из них», — рассказывает профессор информатики Технологического института Джорджии Хамфри Ши. Весной 2025 года он стал вице-президентом по высокопроизводительному ИИ в Nvidia. Рождённый в стенах университета На протяжении десятилетий именно университеты были центром ИИ-исследований. История искусственного интеллекта началась в 1956 году в Дартмутском колледже, когда небольшая группа учёных решила организовать летний исследовательский проект. На ранних этапах разработки финансировались преимущественно государством. В начале 2010-х коммерческим потенциалом ИИ заинтересовались в Кремниевой долине, и компании начали переманивать к себе лучших профильных учёных. В 2013 году Google приобрела за $44 млн стартап DNNresearch, созданный тремя ИИ-исследователями из Университета Торонто, одним из которых был Илья Суцкевер. Годом ранее они разработали свёрточную нейросеть для анализа изображений AlexNet, которая «произвела революцию в области ИИ и компьютерного зрения», пишет IEEE Spectrum. В том же году Facebook** наняла профессора и специалиста по глубокому обучению Яна Лекуна, чтобы основать исследовательскую ИИ-лабораторию. Лекун продолжил преподавать в Нью-Йоркском университете, в одном квартале от штаб-квартиры соцсети в Манхэттене. В 2015 году Uber переманил около 40 исследователей из Национального центра робототехники Университета Карнеги — Меллона, чтобы развивать программу автопилота. Основатели стартапа DNNresearch (справа налево) Джеффри Хинтон, Алекс Крижевский и Илья Суцкевер. Источник фото: The University of Toronto Основатели стартапа DNNresearch (справа налево) Джеффри Хинтон, Алекс Крижевский и Илья Суцкевер. Источник фото: The University of Toronto Хотя на заре коммерческого развития ИИ всё больше исследований проводились внутри компаний, многие нанятые ими учёные сохраняли свои места в университетах, и это позволяло поддерживать культуру «открытой» науки. «Учёных будут поощрять публиковать результаты своей работы — будь то научные статьи, записи в блогах или исходный код, — а наши патенты (если таковые появятся) будут доступны всему миру», — утверждало руководство OpenAI после создания компании в 2015 году. Именно свободный обмен открытиями и новыми идеями подготовил почву для нынешнего ИИ-бума. В 2017 году учёные из Google опубликовали работу о новой архитектуре глубокого обучения, получившей название «трансформер». Она использовалась при создании моделей GPT («генеративный предобученный трансформер») и других нейросетей, включая Dall-E и Midjourney. Курса больше нет — преподаватель ушёл в бигтех Однако теперь с уходом ведущих учёных из академической среды публично доступных научных работ становится меньше — по мере усиления конкуренции на рынке ИИ-компании реже выкладывают результаты в открытый доступ. В стенах университетов всё ещё проводится достаточно исследований, но чем больше учёных переманивают, тем сильнее стремление оставшихся последовать за ними. Декан Колледжа вычислительной техники, науки о данных и общества в Калифорнийском университете в Беркли* Дженнифер Чейз рассказывает, что ушедшие учёные сталкиваются с запретом на публикацию работ, которыми хотели бы делиться. Перед тем как занять должность декана, Дженнифер Чейз более 20 лет работала исследователем в Microsoft. Источник фото: Microsoft Перед тем как занять должность декана, Дженнифер Чейз более 20 лет работала исследователем в Microsoft. Источник фото: Microsoft По данным CEPR, когда учёные уходят из вузов в компании, они публикуют в среднем на 65% меньше научных работ в год. Даже те, которые всё же выпускаются, обычно освещают успехи компании в вопросах безопасности, а не передовые изменения в работе ИИ-моделей. При этом количество полученных патентов за тот же период вырастает на 530% В университетах остаётся меньше преподавателей для следующего поколения исследователей. Иногда вузам приходится убирать из расписания целые курсы, потому что их авторы временно уходят в ИИ-компании, рассказывает профессор информатики в Стэнфорде* Крис Грегг. Кроме того, без видных профессоров одарённым студентам сложнее пробиться: обычно написание научных работ совместно с известными учёными помогает молодым специалистам выделиться и зарекомендовать себя перед будущими работодателями. Многие профессора, работающие в ИИ-лабораториях, не уволились из университетов, а находятся во временном отпуске. Если вернутся к преподаванию — принесут с собой новые знания о передовых исследованиях, которыми смогут делиться со студентами. Но если это и произойдёт, передовые инструменты для новых открытий всё равно останутся внутри корпоративных лабораторий, отмечает Чейз. У коммерческих проектов есть закрытые модели, которыми вернувшийся в вуз профессор вряд ли сможет пользоваться при работе с учениками или в собственных исследованиях. В июне 2026 года группа учёных из США, Великобритании, Нидерландов, Швейцарии и Польши опубликовала декларацию о влиянии ИИ на математические исследования. По их мнению, «всё более активное участие ИТ-компаний в математических исследованиях» рискует привести к тому, что приоритет научных задач будет определяться не «экспертной оценкой их значимости», а наличием возможности решить их с помощью ИИ. Если не принять меры, эти тенденции не только поставят под угрозу автономию учёных, но и повлияют на масштаб и глубину самих математических исследований. авторы Лейденской декларации Ася Карпова AI 29 июля Google DeepMind распустила команду AlphaFold, которая получила Нобелевскую премию за модель, предсказывающую структуры белков для поиска лекарств Некоторых специалистов перевели в подразделение Gemini. Источник: Getty Images * Стэнфордский университет и Калифорнийский университет в Беркли внесены в реестр нежелательных в России организаций. ** Meta, которая владеет Facebook, признана в России экстремистской организацией и запрещена. #редакция