EU AI Act

2026-10-31

MODELS · 1 ИСТОЧН. · The Decoder

Anthropic внедряет водяной знак в четыре модели Claude, но две старые модели можно обойти, изменив параметры сэмплинга

Anthropic добавляет невидимый текстовый водяной знак в Claude Mythos 5, Claude Opus 4.7, Claude Opus 4.6 и Claude Sonnet 4.6; знак встраивается на уровне модели и будет работать на всех платформах размещения (включая Amazon Bedrock). В Opus 4.6 и Sonnet 4.6 водяной знак активируется только при стандартных настройках сэмплинга (temperature, top_p, top_k), поэтому изменение любого из них позволяет обойти маркировку; у Anthropic есть API для обнаружения в приватном превью, компания указывает срок ЕС по AI Act как причину развёртывания.

8.0

2026-10-27

REGULATION · 1 ИСТОЧН. · arXiv cs.AI

Соответствие как распределение: контракт делегирования и механизмы оценки для регуляции ИИ по использованию (arXiv:2610.33112v1)

Предпечатная версия на arXiv формализует «соответствие как распределение» для регуляции ИИ по использованию и анализирует контракт делегирования между деплойером, аудитором и органом принуждения. Авторы предлагают механизмы и теоремы по правдивости заявленных смесей контекстов, необъективности проверок с commit-reveal, бюджетам ошибок сертификации (включая процедуру деления пополам и α-investing), масштабированию аудита по подгруппам и ограничениями метрик, считающих только ошибки; каждое утверждение проверено в пяти пререгистированных синтетических исследованиях; языковые модели и производственные системы не оценивались. Работа сопоставляет подход «соответствие как скорость ошибок» со статической оценкой соответствия в EU AI Act.

6.0

2026-10-09

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · arXiv cs.AI

Статья на arXiv: «The Harness as the Only Mutable Surface» — допускная защёлка для самоэволюции агентов LLM в кредитных конвейерах

Авторы утверждают, что правомочность проверки самоизменяющихся агентов LLM возможна только при ограничении изменений рантайм‑«жгута» (инструкции, логика вызова инструментов, композиция примитивов), при фиксированных весах модели, и предлагают двойную петлю с одной допускной защёлкой, записывающей хеш‑цепочку перед деплоем. В симуляции (симулированный агент и предложитель с семенами) по трем семействам переинтерпретации и 10 семенам каждая, защёлка пропустила 144 из 7 449 кандидатов и не ухудшила ошибку на отложенной истории, тогда как немодерируемая проверка пропустила 309 вредоносных изменений и оставила пропуски флагов >10% в 49 из 90 запусков; при оценке на метках до сдвига защёлка отклонила все кандидаты, а при высоких структурных сдвигах её фиксированная толерантность иногда блокировала корректные замены.

7.0

2026-10-05

REGULATION · 3 ИСТОЧН. · The Decoder · The Verge AI · TechCrunch AI

OpenAI добавит невидимые водяные метки текста (textGrain) в ChatGPT в ЕС; для API — опционально по всему миру

OpenAI внедряет textGrain — невидимую статистическую водяную метку для текста — для пользователей ChatGPT и Codex в ЕС в соответствии с Законом ЕС об ИИ, а доступ для клиентов через API по всему миру будет опциональным (включая облачных партнёров, например Microsoft Azure). Компания утверждает, что textGrain показал конкурентные результаты во внутренних тестах и будет открытым, но точность обнаружения зависит от длины и тематики текста и существенно снижается при редактировании; первоначальный доступ к детектору будет ограничен для избранных исследователей и организаций.

8.0

2026-10-05

MODELS · 1 ИСТОЧН. · The Decoder

Aleph Alpha выпустила Kolibri — 78-млрд MoE‑модель для нем./англ. с контекстом 1M и открытыми весами

Aleph Alpha представила Kolibri — 78‑миллиардную немецко‑английскую MoE‑модель с примерно 3 миллиардами активных параметров на токен и поддержкой контекста до 1 миллиона токенов; её обучали на 768 B200 GPU в Германии и Финляндии. Компания указывает, что 21,3% данных — на немецком, для синтетических данных использовали китайские модели, модель заявлена как Pareto‑эффективная по качеству и стоимости, веса доступны под Apache 2.0 на Hugging Face и ориентированы на госуправление, авиацию и промышленность с учётом требованиям EU AI Act.

8.0

2026-09-30

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · arXiv cs.AI

Эмпирическое исследование: текущие чекеры соответствия Закону ЕС об ИИ непоследовательны и недостаточны

Статья на arXiv (arXiv:2609.36228v1) представляет первое эмпирическое исследование 12 популярных автоматизированных чекеров соответствия Закону ЕС об ИИ (AIACCs). Авторы анализируют юридическое покрытие, структуру отчётов, определённость и практическую применимость, выявляя значительную вариативность качества и делая вывод, что современные инструменты подходят лишь для первичной ориентации и могут создавать ложное ощущение соответствия.

7.0

2026-09-16

REGULATION · 1 ИСТОЧН. · Cohere

Cohere подписывает Кодекс ЕС по прозрачности контента, созданного ИИ (Раздел 1)

Cohere объявила о подписании Кодекса практики ЕС по прозрачности контента, созданного ИИ, став одной из первых подписавших компаний и подписав Раздел 1, применимый к поставщикам ИИ‑систем. Компания заявила, что этот шаг помогает соблюдению статьи 50 Закона ЕС об ИИ и что она продолжит сотрудничать с институтами ЕС, включая Офис по ИИ, по реализации кодекса.

6.0

2026-09-16

REGULATION · 1 ИСТОЧН. · Anthropic

Anthropic пометит тексты Claude водяным знаком по методу SynthID-Text для соответствия закону ЕС об ИИ

Anthropic заявила, что будущие модели Claude будут содержать незаметный вероятностный текстовый водяной знак (по подходу SynthID-Text), чтобы можно было оценить вероятность, что текст сгенерирован Claude, в рамках соблюдения закона ЕС об ИИ. Компания утверждает, что знак не добавляет видимых символов, не требует дополнительных токенов или затрат, не позволяет идентифицировать пользователей и не влияет на качество ответов по внутренним и ссылочным тестам.

7.0

2026-09-15

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · arXiv cs.AI

От юридического текста к источникам рисков ИИ: системный анализ требований к высокорисковым системам в Законе ЕС об ИИ (препринт на arXiv)

Авторы проводят системную классификацию требований Раздела 2 Закона ЕС об ИИ (требования к высокорисковым системам) и выявляют, что лишь меньшинство требований непосредственно охватывают специфические риски ИИ, тогда как большинство накладывает организационные/процессные и документационные обязательства. Из требований, связанных с рисками ИИ, они формируют сводный «Список источников рисков по Закону ЕС об ИИ» для сопоставления охвата рисков Законом с существующими таксономиями рисков; это препринт авторов, представленный на упомянутой конференции.

6.0