Лекция 9. AI в авиакосмической отрасли и оборонном комплексе¶
Лекция 9 · ~75 мин · 35 слайдов
Спутник заметил изменения за ночь¶
[На экране — пара спутниковых снимков «до/после». Слева — пустой берег, справа — те же координаты с двумя новыми зданиями и красным bounding box. В info-card: «Maxar Sentry · 250 ПБ архив · детекции в часах».]
«Здравствуйте. Прежде чем мы с вами скажем первое слово про авиакосмос и оборону — посмотрите сюда.
[пауза 3 секунды]
Обыкновенный понедельник мая 2026 года. На сервисе Maxar Sentry аналитик утром открывает свежую сводку. За ночь система автоматически пометила около двух десятков аномалий по всему миру. Среди них — пара зданий в новом порту в Африке, появившихся между съёмками с интервалом в восемь часов. Аналитик щёлкает «до и после» и видит две картинки.
[указываю на bounding box]
Три вещи в этой картинке важны для нас.
Во-первых, аналитика была сделана не глазами человека. Maxar Sentry обучен на архиве 250 петабайт за два десятилетия. Его конвейер сравнивает свежие снимки с базовой линией через слияние нескольких сенсоров: оптика, радар с синтезированной апертурой и автоматическая идентификация судов работают вместе.
Во-вторых, человек всё ещё в петле. Он смотрит на «до и после», подтверждает гипотезу системы или отвергает её. AI ускорил Sense — но Decide и Act остались на людях.
В-третьих — это работает в часах от съёмки до сводки. Не в днях, как было до 2022 года.
[пауза, медленно]
Этот кадр — не победа AI и не его поражение. Это маленький фрагмент длинной цепи, где одни звенья AI отдают людям, а в других звеньях люди сознательно оставляют контроль за собой. Эту цепь мы с вами сейчас и предъявим как карту лекции.»
[Переход на s02.]
Cover¶
[На слайде — крупная цифра «09», заголовок.]
«Лекция девятая. AI в авиакосмической отрасли и оборонном комплексе.»
[Короткая пауза. Переход на s03.]
Карта лекции¶
[На слайде — шесть карточек: Раздел 0 Keystone OODA · Sense · Decide · Act · Граница · Сборка.]
«Эта лекция — одна из двух в курсе, где цена ошибки модели измеряется не деньгами, а жизнями. Первая такая была про медицину — Лекция 7. И мы с вами сегодня разбираем вторую.
И ещё одна особенность. В авиакосмосе и обороне инженер встроен сразу в три рамки. Первая — гражданская сертификация: DO-178C, ARP4754A. Вторая — оборонная политика отдельной страны: DoD Directive 3000.09 в США. Третья — международное право: UN GGE, Международный Комитет Красного Креста, протоколы Женевских конвенций. Эти рамки иногда совпадают, иногда конкурируют. Навык находить путь между ними — отдельная инженерная компетенция, и мы её сегодня тренируем.
[медленно, foreshadowing]
И я хочу честно сказать, к чему мы с вами пойдём. В этой лекции будет девять разобранных провалов AI-систем. Lavender в Газе — 37 тысяч помеченных людей и средние 20 секунд проверки на цель. MCAS Boeing 737 — 346 погибших из-за одного сенсора и закрытой документации. F-35 ALIS — система прогностического обслуживания, от которой пришлось отказаться в 2024 году. Patriot 2003 — два своих самолёта сбито собственными батареями. DoD Replicator — целевая программа на тысячи дронов, выдавшая сотни. И ещё четыре кейса, которые мы разберём по дороге. Это не «AI плохой». Это про то, где именно ломается цепочка — и какой урок инженер должен из каждой поломки вынести.
[указываю на карту]
Карта — пять разделов. Sense, где AI работает лучше всего. Decide, где хайп больших языковых моделей опаснее всего. Act, где громкие демонстрации далеко впереди реальной боевой готовности. Граница и регулирование — мета-уровень. И сборка: критерии, карьера, замыкание.
Тон лекции — «доверяй, но проверяй». Не евангелизм, не диссидентство. Разбираем, что работает, где ломается, и где проходит граница, которую инженер не пересекает по решению вендора.»
[Переход на s04.]
Шесть аббревиатур¶
[На слайде — шесть карточек: SAR, ATR, ISR, EW, LAWS, OODA. Каждая — аббревиатура + расшифровка + одна строка.]
«Прежде чем войти в первое звено — шесть аббревиатур. На слайд можно возвращаться.
SAR — Synthetic Aperture Radar, радар с синтезированной апертурой. Видит сквозь облака и ночью.
ATR — Automatic Target Recognition, автоматическое распознавание целей. Главный декорированный термин в военной AI-рекламе.
ISR — разведка, наблюдение, рекогносцировка. Зонтичный термин для разведзадач.
EW — Electronic Warfare, радиоэлектронная борьба. Подавление и обман сигналов.
LAWS — Lethal Autonomous Weapon Systems, летальные автономные системы. Вокруг них идут переговоры в ООН.
OODA — Observe — Orient — Decide — Act. Цикл Джона Бойда. К нему мы с вами сейчас и перейдём.»
[Переход на s05.]
Keystone: три звена цепи¶
[На слайде — три карточки в горизонтальной цепи: Sense → Decide → Act. Сверху — серая лента «Гражданское ↔ Военное · dual-use».]
«Любая аэрокосмическая или оборонная задача — перехват ракеты, корректировка курса, мониторинг территории — раскладывается на одну и ту же цепочку.
Сначала надо увидеть. Собрать сигналы из мира — с сенсоров, камер, радаров, открытых источников. Это Sense.
Затем сигналы проинтерпретировать и решить. Классифицировать объект, оценить угрозу, выбрать реакцию. Это Decide.
И наконец что-то сделать. Дать команду оператору, развернуть систему ПВО, спустить дрон. Это Act.
[пауза, медленно]
Эту модель в 1976 году сформулировал американский лётчик и теоретик полковник Джон Бойд. Полная аббревиатура — OODA. Бойд объяснял ею, почему один пилот побеждает другого в воздушном бою: тот, кто проходит цикл быстрее.
Мы с вами используем её как несущую ось всей лекции. Упрощаем до трёх звеньев, сворачивая Observe и Orient в одно Sense.
Главное, что нужно унести с этого слайда: AI входит в каждое звено по-разному. Провалы случаются на стыках.
В Sense AI работает лучше всего. Данных много, эталонная разметка доступна, цена ложного срабатывания терпима.
В Decide AI работает как ускоритель аналитика. Но плохо — как замена. Здесь галлюцинации больших языковых моделей и склонность доверять автомату масштабируются.
В Act AI работает в узких сценариях с пилотируемым прикрытием. Полная автономия в бою в 2026 году — это маркетинг и предмет переговоров, не развёрнутая практика.
[указываю на серую ленту]
Серая лента сверху — двойное назначение, по-английски dual-use. Одни и те же конвейеры работают и в гражданском, и в военном контурах. Спутниковая агро-аналитика — та же свёрточная сеть, что и разведка территории. Прогностическое обслуживание Rolls-Royce использует ту же архитектуру цифрового двойника, что и F-35.
Это значит: инженер в гражданском направлении постоянно соседствует с оборонным применением своих технологий. Опасность и возможность одновременно.»
[Переход на s06.]
Раздел 1 divider¶
«Раздел первый из пяти. Sense — глаза в небе и на земле.»
[Переход на s07.]
Sense intro¶
[На слайде — 4 типа сенсорных входов слева + 3 причины «почему AI работает здесь» справа.]
«Sense — это сбор и первичная интерпретация сигналов о внешнем мире. Четыре основных типа.
Первый — спутниковая съёмка: оптика, мультиспектр, инфракрасное, SAR.
Второй — телеметрия с собственных платформ: двигатели, бортовые системы, виброметрия.
Третий — радиосигналы противника. SIGINT, ELINT, COMINT — перехват сообщений и анализ обстановки.
Четвёртый — открытые источники: соцсети, новости, коммерческие данные о судах AIS.
AI в Sense — это в основном компьютерное зрение для изображений, сигнальная обработка с машинной надстройкой для радара, и прогнозная аналитика временных рядов для телеметрии.
Почему Sense — самое благополучное звено? Три причины, и я хочу, чтобы мы с вами их запомнили.
Первое — доступная эталонная разметка. Снимки спутников можно верифицировать полевым выездом, вторым сенсором, историческими данными.
Второе — терпимая цена ложного срабатывания. Лишний alert на аналитике — это потерянное время, не жизнь.
Третье — множество сенсоров. Можно строить слияние нескольких источников, что снижает индивидуальную хрупкость каждой модели.»
[Переход на s08.]
Maxar Sentry¶
[На слайде — реальный спутниковый снимок Maxar + 4 info-card.]
«К 2026 году в коммерческой спутниковой аналитике сложилась устойчивая четвёрка игроков. Свои спутники, машинная надстройка, продажа сервиса агентствам и коммерческим клиентам.
Maxar Sentry запущен 25 июня 2025 года как «predictive intelligence suite». Под капотом — модели над архивом 250 петабайт плюс слияние нескольких сенсоров. Главный контракт — программа Luno A D01 с американским Национальным агентством геопространственной разведки. Maxar обязан выдавать детекции самолётов, кораблей и техники в часах после съёмки.
[медленно, анти-хайп]
И теперь — оговорка против хайпа. Лейбл «AI-обнаружение» в этих сервисах часто означает не одну фундаментальную модель, а оркестрацию из классических методов компьютерного зрения, обнаружения изменений и слияния сенсоров. Maxar Sentry — это набор инструментов, не одна модель. Маркетинговый язык опережает технический. Когда вы оцениваете такого вендора, мы с вами должны различать AI-маркетинг и AI-архитектуру.»
[Переход на s09.]
BlackSky, Planet, Capella, edge-AI¶
[На слайде — 4 карточки: BlackSky, Planet, Capella+ICEYE, edge-AI on-orbit.]
«Помимо Maxar — ещё три значимых игрока.
BlackSky Gen-3 — констелляция малых спутников с высокой частотой повторного пролёта, несколько раз в сутки на каждую точку. Выручка 2024 года — около 102 миллионов долларов.
Planet Labs — самая массовая сеть. Сотни малых спутников с ежедневным покрытием. Главный контракт — программа EOCL Национального разведуправления, первый этап 146 миллионов.
Capella Space и финский ICEYE — это операторы радара с синтезированной апертурой. Преимущество — всепогодная съёмка. Главное применение — морское наблюдение, отслеживание теневого флота.
[указываю на четвёртую карточку]
И параллельно — пограничный AI на орбите. По-английски это называется edge AI on-orbit. Машинные вычисления выполняются прямо на спутнике. Цель — снизить задержку и ширину канала. Вместо мегабайтов сырого изображения вниз передаётся килобайт сводки «вот тут изменение». Европейское агентство в августе 2024 запустило Φ-sat-2 с обновляемыми по командам моделями. Lockheed развернул Pony Express 2 как военный аналог. Slingshot Aerospace в июле 2025 запустил TALOS — наблюдение за самим космосом, не за землёй.
Внедрение AI в звене Sense растёт быстро. Сценарий на 2026-2028 годы: от детекций в часах к прогностической разведке ещё до события.»
[Переход на s10.]
Российский слой¶
[На слайде — 3 info-card: ТЕРРА ТЕХ, СКАНЭКС, СПУТНИКС.]
«Российский слой в Sense развивается тремя путями. Публичная часть — гражданская спутниковая аналитика.
ТЕРРА ТЕХ — дочерняя структура Роскосмоса с 2017 года. Спутниковая съёмка плюс аэрофотосъёмка плюс внешние источники в веб-интерфейсе с классификацией. Главный публичный кейс — мониторинг сельхозземель в странах БРИКС по соглашению 2024 года.
СКАНЭКС — единственная компания в РФ, напрямую принимающая данные дистанционного зондирования на собственные станции. Архив — 3,5 миллиона снимков. Эксклюзивный поставщик для Яндекс.Карт.
СПУТНИКС — дочерняя АФК «Система». Более 100 кубсатов с 2013 года. Главная констелляция Зоркий-2М: три спутника на орбите плюс три готовы к запуску. Камера 2,5 метра.
Российский слой ассиметричный западному. Вендоров меньше, публичных метрик меньше — но реальные операционные кейсы есть. Это не PR в смысле «ничего нет», и это не полная прозрачность. Это то, что есть.»
[Переход на s11.]
Прогностическое обслуживание + провал F-35 ALIS¶
[На слайде — две колонки: Rolls-Royce + Airbus Skywise (success); F-35 ALIS → ODIN (failure) с фото F-35.]
«AI в Sense массово работает на собственных аппаратах. Прогностическое обслуживание — предсказать отказ компонента до того, как он случится.
Rolls-Royce IntelligentEngine работает с 2018 года. Цифровой двойник каждого летающего двигателя плюс машинные конвейеры. Метрика — около 400 непланированных событий обслуживания предотвращаются в год. Миллионы евро экономии.
Airbus Skywise — широкая платформа для авиакомпаний. К концу 2024 года — около 11 600 самолётов. easyJet сообщил об экономии топлива 8,1 тонны на самолёт в год и о 44 предотвращённых отменах в июле 2024.
[пауза, смена тона]
А теперь — провал, который мы с вами разберём подробно. F-35 ALIS — система прогностического обслуживания истребителя F-35. К концу 2010-х превратилась в источник проблем. Высокая доля ложных срабатываний: ALIS помечал самолёт как «не годен к вылету», когда проблемы не было. Счётная палата США в отчёте 2020 года прямо констатировала: неточные данные временами приводили к тому, что система сигнализировала, что F-35 не должен летать — хотя проблем не было. Пользоваться было настолько сложно, что персонал обходил систему через Excel. Стоимость лётного часа — 42-44 тысячи долларов. Финал — июнь 2024 года, переход на новую платформу ODIN.
[медленно]
Урок этого слайда. Прогностическое обслуживание в критичной к безопасности области работает только при трёх условиях.
Урок первый. Быстрый цикл обратной связи. Дрейф модели обнаруживается в дни, не в годы.
Урок второй. Доступная эталонная разметка. Должен быть способ проверить каждое предупреждение системы.
Урок третий. Стоимость ложного срабатывания не больше стоимости пропуска.
ALIS нарушил все три. ODIN строится в явной осведомлённости: меньший охват, программа в собственности государства, явный человек в петле для авторизации полётов.»
[Переход на s12.]
Adversarial SAR ATR + GPS spoofing¶
[На слайде — две темы: corner reflectors атакуют SAR ATR; карта Латвии с цифрой «820 случаев GPS-интерференции в 2024, рост 32× с 2022».]
«Второй провал звена Sense — состязательные атаки на распознавание целей по радару с синтезированной апертурой. Классификатор обучен распознавать танки по радарной картинке. Противник размещает на технике дешёвые металлические рассеиватели — и классификатор начинает неправильно классифицировать.
Исследования Ye с соавторами в 2023 году показывают физическую реализуемость таких атак. Это знание, доступное любой противоборствующей стороне.
Урок: точность на отлаженных датасетах обманчива для состязательных областей. Противник определяет распределение на момент тестирования. Защита требует трёх вещей: байесовские оценки неопределённости; обучение на состязательных примерах; маршрут отказа от решения с эскалацией к человеку.
[указываю на правую часть]
Третий провал — подмена сигналов GPS у гражданской авиации, по-английски GPS spoofing. AI ни при чём — но кейс показывает хрупкость систем, зависимых от глобальных навигационных спутников. По данным Латвии, в 2024 году зарегистрировано 820 случаев искажения сигнала — против 26 в 2022 году. Большая часть приписывается российским средствам радиоэлектронной борьбы.
Урок: одна навигационная сеть — единая точка отказа. Защита — одновременная работа с GPS, ГЛОНАСС, Galileo, BeiDou; инерциальная навигация как запасной вариант; eLORAN; долгосрочно — квантовая инерциальная навигация.
Военная радиоэлектронная борьба распространяется на не-комбатантов. Гражданские самолёты регулярно попадают в зоны искажённого GPS. Защита глобальных навигационных систем — коллективное благо.
[пауза]
Из двух провалов — два инженерных критерия. Первый: низкая плотность данных или сдвиг распределения. Второй: решение с жизненной ценой на одном сенсоре — это единая точка отказа.»
[Переход на s13.]
Раздел 2 divider¶
«Раздел второй из пяти. Decide — от наблюдения к решению.»
[Переход на s14.]
Decide intro¶
[На слайде — pipeline 4 типа input → fusion → COA recommendation. Внизу — gold callout «10% × 37 000 = 3 700».]
«Decide — переход от наблюдения к выбору действия. Семейство задач: планирование операций, идентификация цели, объединение источников, поддержка принятия решений.
Это звено самое тонкое. Спрос на ускорение огромен. Но здесь галлюцинации больших языковых моделей и склонность доверять автомату превращаются в решения о жизнях людей.
В звене Decide большие языковые и фундаментальные модели обрабатывают смешанный вход: тексты, изображения, карты, телеметрии. Сюда заходят все большие ИИ-компании: Anthropic, OpenAI, китайские DeepSeek и Qwen, классические оборонные вендоры Palantir, Scale, Helsing.
[медленно, указываю на акцентный блок]
Главный момент слайда — одно число. 10 процентов от 37 тысяч — это 3 700. Это предпросмотр Lavender, к которому мы придём через четыре слайда. «Точность 90%» звучит хорошо. Но точность проектировалась под симметрию — ложное срабатывание и ложный пропуск равноценны. В задачах, где на кону жизнь, это никогда не правда.»
[Переход на s15.]
US vendors: Palantir + Scale + Anthropic¶
[На слайде — три колонки: Palantir MSS timeline, Scale Donovan/Defense Llama/Thunderforge, Anthropic-Palantir-AWS IL6.]
«Главный американский флагман — Palantir MSS, Maven Smart System. История с программой Maven началась в 2017 году — программа Минобороны США по анализу записей с беспилотников. В марте 2018 через утечку стало известно, что Google помогает. К июню 2018 года Google не продлил контракт. Программу подхватили Anduril, Palantir и Scale.
Сегодня MSS — это слой Palantir, через который командир работает с моделями программы Maven. Контракты: 480 миллионов в мае 2024 года; плюс 99,8 миллиона в сентябре; плюс 795 миллионов в мае 2025. Суммарный потолок — около 1,3 миллиарда до 2029 года.
Возможности системы — слияние разведки из множества источников, помощь в назначении целей, дашборды для командиров. Уровень — L1, ассистивный. AI выдаёт детекции, командир решает. Это закономерность «AI-ускоритель, а не AI-принимающий-решения» в чистом виде.
[пауза]
Линия Scale AI — эволюция через три продукта. Donovan, 2022-2023 — большая языковая модель для поддержки принятия решений XVIII воздушно-десантного корпуса. Donovan читал тысячи страниц оперативной документации и за минуты выдавал рекомендации, на которые штаб корпуса раньше тратил часы. Defense Llama, ноябрь 2024 года — дообученная Llama 3 для оборонного контура. Thunderforge, март 2025 года — продукт для военных игр и стратегического планирования для тихоокеанского и европейского командований США. Авторизация FedRAMP HIGH, то есть федеральная авторизация облака уровня HIGH — высший уровень для несекретных, но критичных нагрузок.
Третья линия — партнёрство Anthropic, Palantir и AWS, ноябрь 2024 года. Claude 3 и 3.5 на уровне IL6 — высший уровень секретности правительственного облака США. Это значимый сдвиг: ещё в 2023 году Anthropic избегал военных контрактов.
[медленно]
Что инженеру важно. Palantir выиграл рынок не только моделями, но инфраструктурным стеком. FedRAMP HIGH плюс авторизация на нескольких секретных сетях — это инженерная работа по объёму сравнима с разработкой AI. Когда вы оцениваете оборонного AI-вендора, мы с вами должны разделять две оси: возможности AI и стек авторизаций. Это разные компетенции, и часто рынок выигрывает вторая, а не первая.»
[Переход на s16.]
EU + Russian C2¶
[На слайде — две колонки: Helsing (€12 млрд) + Российский C2 Svod/Glaz/Groza/ZOV с явным single-source caveat.]
«Главный европейский игрок — Helsing. Altra — система слияния разведки с дронов и наблюдателей для наземного боя. Centaur — AI-пилот, испытания на Saab Gripen E в июне 2025 года. Раунд D — 600 миллионов евро, оценка 12 миллиардов. Главный инвестор — Prima Materia под управлением Дэниела Эка, со-основателя Spotify. То, что венчурный капитал такого профиля заходит в оборону, — это и есть тот самый дрейф 2024-2026 годов, к которому мы вернёмся в Разделе 4.
[пауза]
Российская попытка аналога для поддержки принятия решений — экосистема Svod и Glaz-Groza-ZOV. По данным аналитического центра CSIS от апреля 2026 года, три компонента. Svod — комплекс ситуационной осведомлённости, объявлен в августе 2025 года. Glaz — приложения для операторов дронов. Groza — управление огнём. ZOV Maps — геопространственная платформа.
[медленно, с акцентом]
А теперь явная и важная оговорка. Информация о Svod и Glaz-Groza поступает из двух источников: российская официальная пресса и аналитика CSIS на её основе. Независимая западная проверка отсутствует. Эффективность в бою — по оценке CSIS — неровная.
Педагогически мы упоминаем эти системы, потому что они существуют как попытка, и студент-инженер должен знать, что в российском оборонном AI этот класс задач разрабатывается. Не упоминать — был бы перекос. Сообщать как успех — была бы пропаганда. Мы выбираем промежуточный путь: упомянуть с явной оговоркой источников.»
[Переход на s17.]
Lavender failure¶
[На слайде — funnel chart: 37 000 → ×90% → ~3 700 ложных срабатываний → 20 секунд review → 15-20 гражданских жертв. Справа — 3 lesson cards.]
«Главный педагогический провал звена Decide — IDF Lavender, AI-система массовой идентификации целей в Газе.
Lavender — база данных, помечающая палестинских мужчин как «подозреваемых членов ХАМАС или Палестинского исламского джихада». По свидетельствам шести офицеров израильской разведки, опубликованным в журнале +972 Magazine в апреле 2024 года, Lavender пометил около 37 000 человек. По признанию ЦАХАЛ — точность около 90 процентов. Один из десяти — около 3 700 человек — ложное срабатывание.
[медленно]
Процесс проверки. Цитата из материала: офицеры почти не тратили ресурсов на повторную сверку целей. Среднее время проверки одной цели — около 20 секунд. Авторизованный сопутствующий ущерб — до 15-20 гражданских жертв на одного оперативника низшего звена.
Реакция. Генсек ООН выразил глубокую обеспокоенность. ЦАХАЛ опроверг публикацию. Lieber Institute и AOAV обозначили это как прецедент автоматизированных списков целей.
[пауза 3 секунды]
Уроки три. Каждый — самостоятельный инженерный урок. Это главное, что мы с вами унесём из лекции.
Урок первый. Точность в процентах — не та метрика, когда на кону жизнь. Если модель ошибается в 10% случаев и применяется к 37 тысячам человек, ошибка масштабируется в тысячи людей. Правильная метрика — композиция: цена ложного срабатывания, помноженная на размер популяции и на частоту запуска. В медицине, в Лекции 7, мы с вами видели похожую закономерность: ложный пропуск рака дороже ложного срабатывания. В Lavender — наоборот: ложное срабатывание — это жизнь невинного человека. Но система проектировалась под симметрию. Первая структурная ошибка.
Урок второй. AI снимает трение — и иногда это плохо. Раньше требовалось время, аналитический ресурс, командирская подпись. Это естественные тормоза. AI снижает стоимость решения — темпы растут, качество обдумывания падает. Снимая трение, AI масштабирует не качество, а скорость.
Урок третий. Человек в петле — это не то же самое, что человек, реально принимающий решение. Lavender формально удовлетворял требованию «человек в петле»: каждое решение авторизовалось офицером. Но 20 секунд проверки — это формальное подтверждение, не разбор. Если HITL вырождается в подпись без осмысления — это HOTL под маской HITL.
[медленно]
Альтернатива — не «давайте сделаем Lavender точнее». Альтернатива — изменение архитектуры. AI ассистирует первичную сортировку. Человек удерживает полномочия с реальным временем на разбор. AI — ускоритель, а не лицо, принимающее решение.»
[Переход на s18.]
Lancet rollback + Vincennes 1988¶
[На слайде — две колонки: Lancet с UI «Target Locked» и timeline rollback; USS Vincennes 1988 с фото Iran Air.]
«Второй провал звена Decide — российский «Ланцет» и откат функции автоматического распознавания цели. Канонический кейс — отличать демонстрацию от боевого применения.
«Ланцет-3» — российский барражирующий боеприпас. Маркетинг 2022-2023 годов обещал, что аппарат сам найдёт и поразит цель. Видеозаписи содержали надпись «Target Locked». Анализ полевых событий от CSIS и Modern War Institute показал: российская сторона выключила автоматическое наведение. Последние видео уже не содержат интерфейса автоматической захвата цели.
Гипотеза — преждевременный выход на боевое применение. Распознавание работало в демонстрации: узкое распределение, известные цели, отсутствие радиоэлектронной борьбы. Не работало в реальных условиях: пыль, дым, помехи, повреждённое оборудование. Граничные случаи — а это большая часть поля боя.
[медленно]
Урок: демонстрация не равна боевому применению. Не специфика именно «Ланцета». Машинное качество в узком распределении не переносится на полную изменчивость поля боя. Студент-инженер должен задать вопрос: в каких условиях демонстрировалась возможность? Что меняется на боевом применении?
[пауза, переход]
Третий провал — исторический. Не AI в строгом смысле, но урок применим к большим языковым моделям. 3 июля 1988 года крейсер ВМС США Vincennes сбил иранский гражданский самолёт Iran Air 655. Погибли 290 человек.
Боевая информационно-управляющая система Aegis корректно записала траекторию как «набирающую высоту». Операторы под боевым стрессом доложили капитану: самолёт снижается в атаке. Корневая причина — не ошибка алгоритма. Сбой на интерфейсе человек-машина.
Урок — не про автоматизацию, а про то, как тестировать интерфейс. Если система предполагает, что люди поймают ошибку машины, проектируйте процесс под предсказуемые сбои самих людей.
[медленно]
И почему это про большие языковые модели. Языковая модель выдаёт гладкий, уверенный текст. Оператор под временным давлением склонен принять его как правильный. Vincennes — урок 1988 года, применимый к 2026 году.
Из этих провалов — два критерия звена Decide. Третий: случаи с длинным хвостом распределения и низкой уверенностью — нужен явный отказ от решения. Четвёртый: решение с жизненной ценой без формального человека в петле. Lavender — контрпример.»
[Переход на s19.]
Раздел 3 divider¶
«Раздел третий из пяти. Act — автономия на платформе.»
[Переход на s20.]
Act intro + L1-L5 mini-preview¶
[На слайде — preview L1-L5 + cost-asymmetry callout «$300 дрон vs $3M Patriot».]
«Act в OODA — последнее звено. AI не только наблюдает или рекомендует — он исполняет. Управление воздушной платформой, координация группы беспилотников, автономный перехват дронов, наземные беспилотные платформы.
Внедрение в звене Act растёт быстро по числу платформ. Но — критическая оговорка для всей лекции — большая часть боевых ударов остаётся либо с оператором в петле, либо с полу-автоматическим наведением на финальном участке. «AI заменит пилотов» — преувеличение. «AI заменит наводчиков» — преувеличение. Реальность — пилоты в связке с поднадзорным AI.
[указываю на акцентный блок]
Особое место в звене Act — автономия для перехвата дронов противника. Главная причина роста — асимметрия цены. 300-долларовый дрон против 3-миллионной зенитной ракеты Patriot. Заменить 3 миллиона на сравнимый по цене AI-периметр — экономическая необходимость. Именно здесь — взрывной рост в 2026 году.»
[Переход на s21.]
Anduril Fury YFQ-44A + Shield AI V-BAT¶
[На слайде — фото Anduril Sentry + L3 badge + timeline: первый полёт 31 окт 2025, серия 23 марта 2026, Arsenal-1.]
«Парадная витрина современной американской ставки — Anduril Fury YFQ-44A. CCA, по-английски Collaborative Combat Aircraft — программа ВВС США по созданию беспилотных ведомых, летающих рядом с пилотируемыми истребителями.
Fury YFQ-44A: высота до 50 000 футов, число Маха 0,95, перегрузка 9g, двигатель Williams. Первый полёт — 31 октября 2025 года. Серийное производство стартовало 23 марта 2026 года на новом заводе Arsenal-1 в Огайо. Инвестиции — миллиард долларов.
Управляется автономным стеком Shield AI Hivemind плюс операционной системой Anduril Lattice. Летает с ракетой AIM-120 — ракета воздух-воздух средней дальности.
Уровень автономии — L3, поднадзорная автономия. AI исполняет в заранее авторизованном коридоре. Пилотируемый ведомый сверху наблюдает за исполнением.
[пауза]
Контракт Anduril Lattice с американской армией имеет потолок до 20 миллиардов долларов на 10 лет. Это огромный финансовый сдвиг, касающийся не одной компании, а всей конфигурации оборонного AI в США.
[пауза, переход к V-BAT]
И раз уж мы упомянули Hivemind, надо рассказать про вторую крупную платформу на нём — Shield AI V-BAT. V-BAT — это аппарат класса Group 3, средне-тяжёлый беспилотник вертикального взлёта и посадки. Аббревиатура расшифровывается как Vertical Takeoff Bat — «вертикально взлетающая летучая мышь». Продолжительность полёта — больше 12 часов, канальный вентилятор, тяжёлое топливо, стойкость к радиоэлектронной борьбе.
Контракты у V-BAT серьёзные. Береговая охрана США в июле 2024 года заключила контракт на 198 миллионов долларов — крупнейший в своей категории. Индийская армия в январе 2026 года выбрала V-BAT с лицензией на Hivemind в экстренной закупке на 35 миллионов; индийская JSW Defence строит производство в Хайдерабаде ещё на 90 миллионов. Уровень — L2-L3: подтверждение цели оператором на нижнем уровне, поднадзорная автономия на верхнем.
[медленно, анти-хайп]
И сразу — оговорка против хайпа. На выставочных демонстрациях Shield AI любит показывать ролики, где Hivemind ведёт 64 автономные цели одновременно. Это демонстрация в контролируемой среде, не подтверждённая боевая возможность. Полная автономия миссии в реальных условиях — пока не подтверждённый класс задач, ни у Hivemind, ни у любого другого западного стека. И здесь работает тот же урок, что и в случае «Ланцета»: демонстрация не равна боевому применению.»
[Переход на s22.]
X-62A VISTA + Saker Scout¶
[На слайде — DARPA X-62A VISTA + timeline; Saker Scout (Brave1, Украина) + AI mother-drone.]
«DARPA ACE X-62A VISTA — первый в мире воздушный бой AI против человека в реальном времени. Модифицированный F-16, на котором AI-агент управляет самолётом.
Декабрь 2022 года — начало испытаний. Сентябрь 2023 года — первый бой AI против пилотируемого истребителя: оборонительные и наступательные манёвры, 2 000 футов нос-к-носу на скорости 1 200 миль в час. Май 2024 года — секретарь ВВС США Кендалл лично летал в X-62A под управлением AI.
[медленно, анти-хайп]
И снова — оговорка против хайпа. X-62A — это узкий, заранее прописанный сценарий. Один-на-один воздушный бой в известной зоне. Бой за пределами визуальной видимости исключён. Управление топливом не покрыто. Правила применения силы не учитывались. «AI заменит пилотов в реальном бою» — это маркетинговая экстраполяция с узкой демонстрации. Реальность ближе к Fury — ведомый, а не замена.
[указываю на правую колонку]
И параллельно — украинский Saker Scout. Один из самых обстрелянных в боях беспилотных боеприпасов с автономным распознаванием. Идентифицирует автономно до 64 целей, дальность около 10 километров, передаёт координаты под радиоэлектронным подавлением. Часть Brave1 — государственной платформы Украины с более чем 300 AI-разработок. В 2025 году появился беспилотник-носитель, доставляющий два ударных дрона с AI на борту за 300 километров за линию фронта.
Уровень — L2, полу-автоматика. AI рекомендует захват цели. Оператор подтверждает каждое срабатывание.»
[Переход на s23.]
Geran-2 + Cognitive Pilot¶
[На слайде — фото Shahed/Geran-2 + цифра «~2700-3000/мес производство»; фото КАМАЗ с Cognitive Pilot.]
«Россия в звене Act. «Герань-2» — на основе иранского «Шахед-136», производится на Алабугской особой экономической зоне. К концу 2025 года — около 2 700-3 000 дронов в месяц. Плановая мощность — пять тысяч и больше. Общий объём — более 26 000 единиц к поздней весне 2025 года.
Эволюция AI на борту: анализ обломков, восстановленных украинской стороной, показывает модули NVIDIA Jetson, камеры высокого разрешения, тепловизоры, программируемые логические матрицы. В 2026 году появился вариант с противорадиолокационной головкой самонаведения.
[пауза]
Оговорка по «автономии». Анализ обломков подтверждает машинное обучение на борту. Но реальная роль автономного решения против перекрытия оператором — не подтверждена. Большая часть ударов остаётся под управлением оператора плюс наведение по GPS.
И инженерная сноска — цепочка поставок. Документировано: 1 111 серверов Dell PowerEdge с GPU отправлены через индийскую Shreya Life Sciences в Россию в апреле-августе 2024 года. Аппаратная цепочка поставок — стратегический риск, который не закрывается софтом.
[указываю на правую колонку]
И гражданский аналог. Cognitive Pilot — совместное предприятие Сбера и Cognitive Technologies. Автономные системы для сельхозтехники, городского транспорта, железной дороги. Стек: компьютерное зрение плюс радар плюс лидар. Планы — до 50 000 систем в год.
Cognitive Pilot не идентифицирован как оборонный поставщик. Это гражданский аналог автономии «Герани-2»: тот же стек, но для гражданского транспорта. Российский AI не сводится к военному.»
[Переход на s24.]
MCAS + Patriot + Replicator failures¶
[На слайде — фото 737 MAX и Patriot, timeline crashes 2018-2019, 4 урока MCAS.]
«Канонический провал звена Act, который я хочу, чтобы мы с вами запомнили — Boeing 737 MAX MCAS.
Lion Air 610, октябрь 2018 года — 189 погибших. Ethiopian Airlines 302, март 2019 года — 157 погибших. 346 человек. 20-месячная остановка эксплуатации.
Boeing 737 MAX получил двигатели большего размера. Это сместило аэродинамический центр. Решение Boeing — программное. MCAS автоматически корректирует положение стабилизатора вниз. Система активировалась по одному датчику угла атаки. Без резервирования. Когда датчик давал ложное показание, MCAS повторно командовал «нос вниз», и пилот не мог перекрыть команду. Ни тренировок, ни понимания системы.
[медленно]
MCAS — не AI в строгом смысле. Но педагогически это канонический анти-паттерн для всех критичных к безопасности AI-систем. Четыре урока.
Урок первый. Единая точка отказа. Одна модель, один датчик. Никогда не делать критичные к безопасности системы зависимыми от одного датчика.
Урок второй. Непрозрачность. Пилоты не знали о существовании MCAS. Если оператор не знает, что система делает, никакая отмена не работает.
Урок третий. Софт не лечит железо. Программные заплатки для физических проблем — опасный путь. Второй датчик угла атаки стоил бы порядки меньше всех затрат на корректирующий AI.
Урок четвёртый. Анализ FMEA и FTA не пройдены. FMEA — анализ видов и последствий отказов. FTA — анализ дерева отказов. Это стандартные инженерные процедуры в авиации. Единая точка отказа должна была быть поймана на этой стадии.
[пауза]
Этот разбор работает дальше. F-35 ALIS — провал по резервированию. Lavender — провал по FMEA. И сейчас — Patriot.
Patriot 2003 года в операции «Иракская свобода». Британский Tornado GR4 и американский F/A-18C — оба сбиты собственными батареями Patriot. Tornado был неправильно классифицирован как иракская противорадарная ракета; запрос на свой-чужой не получил ответа. Операторы воспринимали автоматический режим как «лучше человека» и ослабили наблюдение. Склонность доверять автомату в чистом виде.
Урок: когда автоматика по статистике «лучше человека», операторы перестают её перепроверять. Инженерное проектирование должно намеренно создавать трение для критических решений, а не убирать его.
[пауза, переход к третьему провалу]
И третий канонический провал звена Act — программа DoD Replicator. Минобороны США в августе 2023 года через замминистра Кэтлин Хикс объявило цель: выставить десятки тысяч расходных автономных платформ к августу 2025 года. Ответ на численное преимущество Китая по платформам.
Что произошло. Сентябрь 2025 года: доставлено сотни систем, не тысячи. Разница на порядок. Replicator-2 переориентировался на противодействие беспилотникам. В декабре 2025 года программу де-факто переименовали в DAWG с фокусом на более крупные платформы и меньшие количества.
[медленно]
Корневая причина — не неспособность произвести железо. 10 000 дронов в месяц произвести можно. Корневая причина — отставание программной интеграции. Командно-управляющий софт для координации разнородных дронов от разных вендоров — это гигантский вызов системной инженерии. Софт для роёв — самое слабое звено.
Урок Replicator. Железо есть. Программная интеграция — это другой временной горизонт. Готовность AI-компонента — это не готовность AI-системы к развёртыванию. Когда видите программу в стиле «тысячи дронов к такому-то году» — задайте вопрос: что поставщик сделает к этой дате? Железо? Софт? Интеграцию между ними? Замедление при честной оценке лучше преждевременного масштаба с маркетинговой шумихой.
[пауза]
Критерии звена Act — пятый и шестой. Пятый: автономия не нужна, человек медленнее, но безопаснее — MCAS как «решение проблемы, которой могло не быть». Шестой: готовый коммерческий компонент дешевле и надёжнее, чем модель на одном датчике.»
[Переход на s25.]
Раздел 4 divider + micro-pause¶
[На слайде — большая цифра «4», title «Граница и регулирование».]
«Раздел четвёртый из пяти. Граница и регулирование.
[медленно, смена тона на более прямой]
Давайте на секунду переведём дух. Раздел четыре — самый плотный концептуально из всей лекции. Мы сейчас войдём в L1-L5 лестницу автономии. Это центральная модель в голове вашей карьеры в этой отрасли — не просто концепт.
Я попрошу вас отложить телефоны на ближайшие 15 минут. Это раздел, ради которого мы, по сути, и собрались. Если вы унесёте отсюда L1-L5, триаду HITL/HOOL/HOTL и 6 канонических критериев — этой лекции уже достаточно.
Готовы? Поехали.»
[Переход на s26.]
Лестница автономии L1-L5¶
[На слайде — 5-row table: L1 Assistive → L2 Semi-auto → L3 Supervised → L4 Pre-authorised → L5 Full LAWS. С примерами 2026 и ms-to-intervention.]
«Чтобы говорить о границе, нам с вами нужна общая шкала. В индустрии используется лестница L1-L5 — аналог уровней автономности SAE для автомобилей. К 2026 году это наиболее цитируемая шкала для автономии оружия.
Ключ — на каждом уровне явно сказано, что делает AI и что делает человек.
[читаю по таблице медленно]
L1, ассистивный. AI выдаёт детекции. Человек решает. Пример — Palantir MSS. Время, доступное человеку на вмешательство, — минуты и часы.
L2, полу-автоматическое восприятие. AI рекомендует действие. Человек авторизует каждое. Пример — Saker Scout. Время на вмешательство — секунды.
L3, поднадзорная автономия. AI исполняет в заранее авторизованном коридоре. Человек наблюдает за исполнением. Пример — ведомый Anduril Fury. Время на вмешательство — 100-1 000 миллисекунд.
L4, заранее авторизованное автоматическое поражение. AI открывает огонь по заранее установленным правилам применения силы. Человек может вмешаться, но не обязан быть в петле. Пример — автоматический режим Patriot. Время на вмешательство — менее 100 миллисекунд.
L5, полная летальная автономия. AI исполняет летальное действие без авторизации человека. Человек вне петли. Сегодня предмет переговоров, не развёрнутая практика.
[пауза]
Две границы, на которые нужно обратить внимание.
Граница L3 — L4 — место инженерного спора. Заранее авторизованный коридор — насколько он узок? Если оператор заранее авторизовал «открой огонь по любому объекту в зоне Х», и эта зона — большой город, — это де-факто L5, прикрытая бумажкой L4. Инженерия должна квантифицировать ширину коридора.
Граница L4 — L5 — место юридического спора в ООН. L5 формально нигде не развёрнута. Переговоры именно про то, чтобы зафиксировать это в праве. Даже Lavender формально требует одобрения человека — пусть и 20-секундного — то есть формально это L4-граница, не L5. На это обращают внимание МККК и коалиция Stop Killer Robots (более 30 стран): запрет должен покрывать функциональную автономию, а не формальную подпись. И это разница, которую мы с вами должны держать в голове.
[медленно, итог]
Педагогический вывод. Студент-инженер должен уметь сказать про систему, на каком уровне она сидит. Не «автономная», а «L3 с коридором шириной X». Это и есть профессиональный язык.»
[Переход на s27.]
UN GGE timeline + ICRC¶
[На слайде — timeline UN GGE 2024 161/3/13 → 2025 164/6/7 → 2026 цель договора. + 2 ключевые формулировки МККК.]
«UN GGE по летальным автономным системам — основной международный форум переговоров. Создан в 2016 году. За три года сдвиг — от «обсуждаем, нужен ли договор» к «работаем над текстом».
5 ноября 2024 года — Первый комитет Генассамблеи ООН: 161 за, 3 против, 13 воздержавшихся. Против — Беларусь, Северная Корея, Россия.
6 ноября 2025 года — третья подряд резолюция: 164 за, 6 против, 7 воздержавшихся по официальному пресс-релизу ООН. По данным коалиции Stop Killer Robots — 156 за, 5 против, 8 воздержавшихся. Расхождение связано с методиками подсчёта. Против в 2025 году — Беларусь, Бурунди, КНДР, Израиль, Россия, США. Значимый сдвиг: США в 2024 году — «за», в 2025 году — «против».
Сентябрь 2025 года — 42 государства подписали совместное заявление UN GGE, рабочий текст объявлен достаточной основой. Цель Генсека ООН — договор к 2026 году.
[пауза]
Параллельно — МККК, Международный Комитет Красного Креста. Главный авторитет по применению международного гуманитарного права. Две ключевые формулировки.
Этическое ядро: передача решений о жизни и смерти машинным сенсорам и софту — процесс дегуманизации.
Процедурное ядро: не оружейная система должна соответствовать международному праву, а люди, её использующие.
Первая говорит что. Вторая — кто. В обеих центральный субъект — человек.»
[Переход на s28.]
Уход из Maven → возврат больших ИИ-компаний¶
[На слайде — timeline 3 эры: 2018 Maven walkout / 2018-2024 vendor consolidation / 2024-2026 big-tech return.]
«Чтобы понять дискуссию между большими ИИ-компаниями и обороной — программа Maven.
В марте 2018 года через утечку стало известно, что Google помогает Пентагону анализировать записи с беспилотников. Более 4 000 сотрудников подписали открытое письмо. Около 12 инженеров уволились по собственному. К июню 2018 года Google не продлевает контракт.
[пауза]
Google уйти удалось. Программа Maven — нет. Контракт подхватили Anduril, Palantir и Scale. К 2026 году MSS достиг 1,3 миллиарда долларов.
Урок первый. Личная этика не равна отраслевому регулированию. Только правовое регулирование блокирует широкое внедрение.
Урок второй. «Не работать на Минобороны» теперь редкая роскошь.
[указываю на слайд]
С 2018 по 2026 год — сдвиг. Январь 2024 года — OpenAI удалил запрет на военное использование. Ноябрь 2024 года — партнёрство Anthropic, Palantir, AWS, Claude на уровне IL6. 2024 год — Cohere в секретных контурах. 2025 год — Mistral, оборонные партнёрства с ЕС. Сентябрь 2025 года — Google возвращается через Google Cloud.
[медленно]
Сюжетная дуга. Уход из Maven в 2018 году → консолидация вендоров → возврат больших ИИ-компаний в 2024-2026 годах. Всего 6 лет. AI-индустрия прошла цикл от «отказа от военных контрактов» до «военные контракты — критическая статья выручки».
Что это значит. Когда вы выбираете компанию, вы выбираете её позицию в этом дрейфе. Правомерное инженерное решение — но оно должно быть осознанным.»
[Переход на s29.]
HITL / HOOL / HOTL триада¶
[На слайде — 3 панели: HITL (L1-L2), HOOL (L3-L4), HOTL (L5). + ms-to-intervention как ось.]
«Самая важная модель в голове этого раздела — триада уровней человеческого контроля. Те же уровни L1-L5, но взгляд с противоположной стороны.
HITL — человек в петле. Человек в каждой точке принятия решения. AI не действует без явной авторизации. Соответствие — L1, L2.
HOOL — человек над петлёй. Человек наблюдает за циклом, может вмешаться, но не обязан быть в каждой точке принятия решения. Соответствие — L3, L4.
HOTL — человек вне петли. Человек вне цикла исполнения, не имеет возможности вмешаться в реальном времени. Соответствие — L5.
[медленно]
Что важно для инженера-выпускника? Граница HOOL → HOTL — место, на которое заточены директива Минобороны США 3000.09, рабочий текст UN GGE и позиция МККК. Эта граница формально определяется инженерным решением: сколько миллисекунд у оператора есть на вмешательство.
Если 10 секунд — HOOL. Если 200 миллисекунд — формально HOOL, фактически HOTL. Если 5 миллисекунд — это уже HOTL.
Инженерный вывод. «Сколько миллисекунд у оператора» — формальная категоризация системы, и она имеет правовые последствия в новом международном режиме. Ответ должен быть зафиксирован в системных требованиях, а не в маркетинге.
Связь с провалами. Lavender — вырожденный HITL: 20 секунд — это HOTL под маской HITL. MCAS — отсутствие осмысленной возможности перекрыть автоматику: пилот формально мог отменить команду, но информации не было.»
[Переход на s30.]
Голоса России + 3 действия для инженера¶
[На слайде — карта голосов 2025 + 3 actions for engineer.]
«Россия голосует против резолюций ООН по летальным автономным системам. Ноябрь 2025 года: 164 за, 6 против, 7 воздержавшихся по ООН; 156 за, 5 против, 8 воздержавшихся по Stop Killer Robots. Против — Беларусь, Бурунди, КНДР, Израиль, Россия и США.
Сдвиг: США в 2024 году — «за», в 2025 году — «против». Россия — против с 2018 года. Но «лагерь против» в 2025 году — больше трёх стран, состав политически разнообразен.
[пауза]
Это факт. Что с ним делать инженеру?
Мы не предписываем политическую позицию — это выбор каждого. Но обязаны дать ландшафт. Три действия.
Действие первое. Знать ландшафт. UN GGE, МККК, голоса Генассамблеи, директива Минобороны США 3000.09 — профессиональная грамотность, как знать федеральные авиационные правила.
Действие второе. Знать, что HITL/HOOL/HOTL и L1-L5 применимы независимо от геополитического выравнивания. Инженерное проектирование определяется одинаково.
Действие третье. Делать осознанный выбор внутри рамок. Можно в двойном назначении — Cognitive Pilot, ТЕРРА ТЕХ. Можно в обороне на L1-L2. Можно на L3-L4. Каждый выбор правомерный, но разный.
[медленно]
В этой области инженер не остаётся нейтральным — он внутри рамок. Профессионализм — насколько осознанно он эти рамки чувствует. Государства голосуют по-разному. Инженерное проектирование определяется одинаково.
Седьмой критерий: граница HOOL → HOTL — это территория международного договора, а не инженерии. Когда вы проектируете рядом с границей, вы выходите в зону международного права.»
[Переход на s31.]
Раздел 5 divider¶
«Раздел пятый из пяти. Сборка: критерии, карьера, замыкание.»
[Переход на s32.]
Семь критериев матрица¶
[На слайде — таблица 7 строк × 3 колонки: # / звено / критерий / иллюстрация. Gold accent на #4 (Lavender) и #5 (MCAS).]
«Соберём в одну матрицу все шесть критериев по разделам плюс один сквозной — итого семь критериев «когда не AI».
В звене Sense — два. Первый: область с малым объёмом данных или сдвиг распределения. Иллюстрация — состязательные атаки на распознавание целей по радару. Второй: решение с жизненной ценой на одном датчике без резервирования. Иллюстрация — F-35 ALIS без человека в петле для авторизации полёта.
В звене Decide — два. Третий: граничные случаи на длинном хвосте распределения с низкой уверенностью, нужен структурный отказ от решения. Иллюстрация — планирование задач под новые правила применения силы. Четвёртый: решение с жизненной ценой без формального человека в петле. Канонический контрпример — Lavender.
В звене Act — два. Пятый: автономия не нужна, человек медленнее, но безопаснее. Канонический пример — 737 MAX MCAS как «решение проблемы, которой не было». Шестой: готовый коммерческий компонент дешевле и надёжнее. Второй датчик угла атаки стоил бы порядки меньше всех корректирующих AI-систем.
И один сквозной, седьмой: граница HOOL → HOTL — это территория международного договора, а не инженерии. Это про летальные автономные системы и UN GGE.
[медленно]
Главное — это инструмент. Не лозунг, не догма. Когда вам предлагают AI-решение для аэрокосмической или оборонной задачи, мы с вами прогоняем его через семь критериев. Если хоть один срабатывает — это не «нельзя», это «нужен пересмотр». Если несколько — стоит пересмотреть фундаментальный подход.
Матрица не догма. Она работает в 2026 году с теми данными, которые у нас есть. Через 5 лет, возможно, появятся новые критерии — например, про энергопотребление AI-систем в боевых условиях. Это рабочий инструмент, который надо обновлять с опытом.»
[Переход на s33.]
Карьерный угол + чтение¶
[На слайде — 3 колонки: профили + российский dual-use + глобальный контур.]
«Без агитации — реальные карьерные пути.
Российский академический контур. Профильные технические университеты предлагают магистерские программы AI в системах управления и космической инженерии. Тематики: AI-системы, компьютерное зрение для спутниковой аналитики, машинное обучение на встраиваемых системах. Доступ через университетские каналы даёт более глубокий разговор.
Гражданское двойное назначение в РФ. Cognitive Pilot — автономия сельхозтехники. VisionLabs — компьютерное зрение. ТЕРРА ТЕХ, СКАНЭКС, СПУТНИКС — спутниковая аналитика.
Глобальный контур. Boeing, Airbus — прогностическое обслуживание, авионика. Lockheed Martin, Northrop Grumman, RTX — крупные оборонные подрядчики. Anduril, Palantir, Helsing, Shield AI, Scale AI — оборонные AI-стартапы нового поколения. NASA, ESA — космическая наука. Электрические аппараты вертикального взлёта — Joby Aviation, Wisk Aero.
Профили. Компьютерное зрение и глубокое обучение — спутниковая аналитика. Машинное обучение и обучение с подкреплением — автономные платформы. Встраиваемые системы — обработка на орбите. Системная инженерия и безопасность — сертификация под DO-178C и ARP4754A. Этика и право — процесс UN GGE и взаимодействие с МККК.
Главное — выбор есть. И он не сводится к «либо военная индустрия, либо ничего». Гражданская аэрокосмическая отрасль — это полноценное профессиональное поле.
[пауза]
Список для тех, кто хочет дальше. Пол Шарре, «Армия без людей», 2018 год. CSIS Бондар, апрель 2026 — российская экосистема дронов с AI. Авраам, +972 Magazine, 2024 год, по Lavender. МККК, позиционный документ 2024 года. Брифинги DARPA ACE. Отчёты Счётной палаты США по ALIS и ODIN. Брифинг коалиции Stop Killer Robots, 2025 год.»
[Переход на s34.]
Закрывающий callback¶
[На слайде — повтор OODA chain visual из s05. В центре — gold callout «Цепь по-прежнему держит инженер».]
«Мы с вами прошли цепь Sense → Decide → Act три раза за эту лекцию. Первый — позитивно, где AI работает. Второй — критически, где AI ломается. Третий — мета-уровень, где AI обрезан регулированием.
[медленно, центральная мысль]
Главная мысль, с которой я хочу оставить вас сегодня — цепь по-прежнему держит инженер.
AI вошёл в каждое звено, но не заменил человека. Он ускорил Sense — но Sense без человеческой проверки не работает: ALIS, подмена GPS. Он ускорил Decide — но Decide без реального человека в петле превращается в Lavender. Он расширил Act — но Act без поднадзорных пилотов не выходит из стадии демонстрации: X-62A, «Ланцет». И теперь мы знаем ещё один срез — Replicator: даже когда железо есть, программная интеграция отстаёт на порядки.
Те же конвейеры компьютерного зрения и машинного обучения, те же сенсорные стеки работают и в гражданской аэрокосмосе, и в обороне. Инженер выбирает контур.
[пауза 3 секунды]
Это не значит, что AI «маленький» или «обманчивый». Это значит, что в отрасли с жизненной ценой ошибки AI — инструмент в инженерных руках, не автономный субъект. Профессионализм — умение сказать «да» там, где AI даёт измеримое преимущество. И «нет» там, где AI создаёт риск, который не закрывается одной моделью.
[медленно, финал]
Цепь по-прежнему держит инженер.
Спасибо.»
[Переход на s35.]
Q&A¶
[На слайде — крупно «Q&A» + контакты + compact reading list.]
«Дальше — ваши вопросы. У меня в запасе есть готовые ответы на типичные каверзные вопросы. Если что-то не упомянуто — спрашивайте. Если что-то осталось непонятным — спрашивайте. Если вы хотите аргументировать против — спрашивайте, это самые ценные вопросы.»
[Открытое Q&A. Ниже — готовые тезисы для лектора.]