Страхование рисков от ошибок ИИ-агентов: подходы в России и за рубежом
В статье рассматривается проблема распределения ответственности и страхового покрытия в случаях, когда автономные ИИ-агенты наносят ущерб из-за ошибочных решений. Автор сопоставляет российскую нормативную базу со стандартами страхования ИИ-рисков в других странах. Тема становится актуальной на фоне делегирования нейросетям критически важных бизнес-процессов.
Читать в первоисточнике — Хабр ↗
Ещё в ленте
Проблемы обработки ошибок при интеграции AI-агентов с MODX через MCP
В веб-студии протестировали MCP-компоненты для передачи AI-агентам рутинной работы с CMS MODX. В коде одного из решений обнаружили отсутствие проверки результатов сохранения полей, из-за чего обработчик сообщает об успехе даже при возникновении сбоя. В таком случае AI-агент считает задачу выполненной, хотя на сайте сохраняется только часть правок.
Разработчик создал текстовую RPG в Telegram под управлением нейросети
Разработчик представил проект AniWorlds — текстовую ролевую игру в Telegram, где нейросеть выполняет роль игрового модератора и генерирует реакцию мира на действия игрока. В материале раскрываются технические детали: влияние структуры JSON на согласованность ответов ИИ, серверная боевая система и стоимость хода.
Монополия бигтеха в индустрии ИИ и иллюзии открытого кода
Крупные корпорации фактически монополизировали разработку передового искусственного интеллекта благодаря масштабным финансовым и инфраструктурным ресурсам. Надежды на то, что концепция Open Source и децентрализованный подход смогут преодолеть эту гегемонию, называют рыночной иллюзией.
Никита Горячев выпустил книгу «LLMOps. Практическое руководство»
Вышла книга «LLMOps. Практическое руководство», автором которой выступил разработчик систем на базе больших языковых моделей Никита Горячев. Материал книги основан на практических заметках автора по эксплуатации LLM, собранных на GitHub.