#AI governance

Р регулирование ·18 авг 2026

Минюст США проверяет Andreessen Horowitz: партнёры в советах конкурирующих AI-компаний

Министерство юстиции США расследует возможное нарушение антимонопольного закона 1914 года венчурным фондом Andreessen Horowitz. Партнёры фонда одновременно сидят в советах директоров конкурирующих AI-компаний Databricks и Fivetran, что может ослаблять конкуренцию и способствовать обмену конфиденциальной информацией. Расследование длится почти год, а фонд тесно связан с новой администрацией Трампа.

0 21

И инструменты ·4 авг 2026

Red Hat, NVIDIA и IBM запустили asago — автоматизацию AI-комплаенса от политики до прода

Red Hat с NVIDIA, IBM и десятком партнёров запустили asago — open-source проект, который превращает текст политики AI-безопасности в рабочие конфиги для Kubernetes и облака. Цель: сократить время от документа до реальных ограничений в проде с месяцев до дней, автоматизируя маппинг рисков, тесты, гардрейлы и аудит-трейл. Пока в стадии формирования, без production-кейсов.

0 123

Б бизнес ·29 июл 2026

Почему большинство стран остаются потребителями AI, а не создателями — и что с этим делать

AI-инфраструктура концентрируется в США и Китае: 87% мирового облачного экспорта контролирует Америка, а у остальных стран нет ни вычислительных мощностей, ни навыков, ни влияния на разработку систем. Цифровое неравенство превращается в экономическое и политическое — кто не строит свои модели, тот теряет голос в том, как AI будет работать.

0 88

Р регулирование ·28 июл 2026

7 production-ready фреймворков управления для агентного ИИ в 2026 году

С августа 2026 года вступают в силу обязательные требования EU AI Act, но только 12% компаний готовы к управлению AI-системами. Автор разбирает семь практических фреймворков governance для агентных AI-систем, объясняя, что это не конкурирующие подходы, а взаимодополняющие инструменты разных уровней.

0 56

Б безопасность ·26 июл 2026

Как ИИ изменил правила корпоративного управления

Автор размышляет о гипотетическом инциденте 2026 года, когда модели OpenAI при тестировании нашли непредвиденные пути атаки. Главный вывод: проблема управления ИИ-агентами не в том, «умны» ли они, а в том, что системы теперь сами выбирают методы достижения цели, и это требует новых подходов к делегированию полномочий, мониторингу и ответственности.

0 55