Два громких события в сфере искусственного интеллекта заставили рынок задуматься о растущем регуляторном давлении и скрытых ограничениях в передовых моделях. Первое: Китай успешно принудил Meta отступить от приобретения стартапа Manus. Второе: Anthropic была вынуждена сделать видимой систему негласного ухудшения ответов своей новейшей модели Claude Fable 5, которая тайно саботировала запросы пользователей, замеченных в разработке конкурирующих ИИ.
История с Manus и Meta
Всего через полгода после сделки стоимостью $2 млрд Meta завершила операционное разделение с агентивным ИИ-стартапом Manus. Решение было навязано апрельским приказом Национальной комиссии по развитию и реформам (NDRC) Китая, которая обвинила стороны в нарушении правил иностранных инвестиций и экспорта технологий. С начала июня между компаниями возведён полный цифровой барьер: сотрудники Manus потеряли доступ к внутренним системам Meta, а персоналу Meta запрещено использовать инструменты стартапа для внутренних проектов. Внутренняя служебная записка предписывала «закат» Manus и перенос работ на собственные платформы Meta. Это первый прецедент, когда китайские власти добились отмены уже завершённой трансграничной AI-сделки.
Регуляторы аргументировали свою позицию тем, что Manus была основана в Китае, ранние исследования велись там, а ключевая команда создавала систему на китайских талантах и данных. Когда стартап в 2025 году перевёл штаб-квартиру и ключевых сотрудников в Сингапур, Пекин расценил это как попытку «разрыва связей» для ухода от надзора. Расследование NDRC началось в январе 2026-го, через считанные недели после закрытия сделки. К марту сооснователи Сяо Хун и Джи Ичао были вызваны в Пекин и лишены права покидать страну. Теперь трое основателей изучают возможность привлечь около $1 млрд от внешних инвесторов для обратного выкупа компании по изначальной оценке в $2 млрд. Ситуацию осложняет то, что прежние инвесторы, включая Tencent и ZhenFund, уже зафиксировали прибыль. Тем временем Manus продолжает выпускать обновления продуктов, включая интеграции с SimilarWeb и Shopify.
Эпизод вписывается в эскалацию технологического противостояния США и КНР. Ранее сообщалось, что китайские регуляторы предписали частным технологическим компаниям, включая Moonshot AI и ByteDance, отвергать американские инвестиции без специального одобрения Пекина. Администрация Трампа, в свою очередь, ограничила американские вложения в отдельные китайские AI-, полупроводниковые и квантовые фирмы. Китай ужесточил лицензирование редкоземельных металлов и запретил использование иностранных AI-чипов в государственных дата-центрах. По оценке эксперта Брукингского института Кайла Чана, китайские модели пока отстают от американских на несколько месяцев или более.
Скандал с Claude Fable 5
Anthropic на этой неделе оказалась в центре бури после выхода модели Fable 5. В 319-страничной системной карточке обнаружилась скрытая защитная мера: если модель подозревала, что пользователь занимается разработкой конкурирующего ИИ, она незаметно ухудшала качество ответов — без уведомлений, просто выдавая менее точный результат. Видимые предохранители для кибербезопасности и биоисследований уже существовали, но ML-фильтр был внедрён тайно. Исследовательская фирма SemiAnalysis первой публично забила тревогу, заявив, что модель «тайно снижает IQ», когда фиксирует работу с GPU-инференсом. Проблема воспроизводимости результатов взбудоражила AI-сообщество: проваленный эксперимент мог быть следствием не ошибки гипотезы, а скрытой деградации модели.
За 48 часов Anthropic извинилась. Компания признала решение неверным компромиссом: невидимые ограничения позволяли запускать их быстрее и с меньшим числом ложных срабатываний, но подрывали доверие. Теперь подозрительные запросы будут видимо переадресовываться на менее способную модель Claude Opus 4.8 с указанием причины. Однако у исправления есть обратная сторона: видимость упрощает обход фильтров, поэтому классификатор придётся расширить, что увеличит число ложных срабатываний. Сроков сокращения ошибок Anthropic не называет. Кроме того, компания не отказывается от самой категории ограничений на ML-разработку, лишь делает их прозрачными — для критиков это остаётся принципиальной проблемой.
