Популярные ИИ-ассистенты для общения: какой выбрать в 2025 году?

Мир искусственного интеллекта стремительно развивается, и сегодня у нас есть возможность общаться с десятками различных ИИ-помощников. Каждый из них обладает уникальными особенностями и возможностями. Давайте разберем самых интересных представителей этой сферы.

🇷🇺 Российские ИИ-ассистенты

GigaChat от Сбера

Сайт: giga.chat

GigaChat заслуженно считается флагманом российской ИИ-индустрии. Этот помощник умеет не только поддерживать беседу, но и генерировать изображения, работать с кодом и даже создавать презентации. Особенно впечатляет его способность понимать контекст российских реалий и культурных особенностей.

Интересный факт: GigaChat обучался на русскоязычных данных и поэтому отлично понимает тонкости русского языка, включая сленг и идиомы.

Алиса от Яндекса

Сайт: alice.yandex.ru

Алиса — это не просто чат-бот, это целая экосистема. Она живет в ваших устройствах: от смартфона до умной колонки. Алиса умеет управлять домом, планировать маршруты, рассказывать новости и даже играть в игры. Ее голосовые способности особенно развиты — она может петь, имитировать разные голоса и даже озвучивать аудиокниги.

Фишка: Алиса может вести диалог в разных стилях — от деловой беседы до дружеского общения с юмором.

Маруся от VK

Голосовой помощник, который глубоко интегрирован в экосистему VK. Маруся отлично знает молодежную культуру и может поддержать разговор о трендах, музыке и социальных сетях. Она особенно популярна среди подростков благодаря своему неформальному стилю общения.

SaluteAI (Салют)

Сайт: salute.sber.ru

Еще один продукт от Сбера, который фокусируется на семейном использовании. Салют умеет развлекать детей, помогать с домашними заданиями и даже проводить викторины для всей семьи.

Kandinsky / FusionBrain

Сайт: fusionbrain.ai

Хотя Kandinsky в первую очередь известен как генератор изображений, его текстовые способности тоже впечатляют. Это идеальный выбор для творческих людей, которым нужна помощь как с визуальным, так и с текстовым контентом.

🌍 Международные ИИ-гиганты

Как выбрать LLM для своих задач - краткий обзор

Как выбрать нейросеть — подробный гид по LLM на 2025 год

Сегодня моделей ИИ столько, что глаза разбегаются: GPT-4, GPT-4.5, Claude 4.0, Gemini 2.5, Grok... 😵 Нет, это не заклинания из фэнтези, а большие языковые модели (LLM). Как же выбрать подходящую под свои задачи и не утонуть в аббревиатурах?

Каждая LLM — это свой персонаж с характером. У каждого свои суперсилы и "фишки". Ниже — подробное описание самых популярных моделей и чем они отличаются, простыми словами и с примерами из жизни.

GPT-3.5 / GPT-3o (OpenAI)

Ветеран массового использования. GPT-3.5 был запущен в 2022 году, и до сих пор используется миллионами. GPT-3o — обновлённая версия, быстрее и точнее, обучена быть более следящей за инструкциями. Это своего рода студент-отличник: быстро пишет, переводит, структурирует списки. Но может «фантазировать» и ошибаться в фактах. Идеален для простых задач без критичных требований к точности.

Наступательный ИИ уже протестировали. Ваш план действий в кибербезопасности.

Искусственный интеллект сегодня – это оружие двойного назначения. Он помогает бизнесу развиваться, но все чаще оказывается и на службе у хакеров. Злоумышленники уже используют ИИ, чтобы автоматизировать атаки, создавать фишинговые письма и даже имитировать голоса руководителей. Если ваш уровень информационной безопасности пока невысок, самое время насторожиться. Расскажем, какие цели сейчас стоят перед ИБ-специалистами, приведем реальные примеры использования ИИ для защиты и дадим конкретные рекомендации для компаний, которые только выстраивают кибербезопасность.

ИИ на службе хакеров: новые вызовы для бизнеса

Промышленность: В производственном секторе на карту поставлена физическая безопасность и непрерывность процессов. Современные преступные группы могут применять ИИ для автоматизированной разведки уязвимостей в системах управления (АСУ ТП) и атак на них. Представьте «самоуправляемую» атаку: ИИ-алгоритм сканирует вашу сеть быстрее любого человека, находит слабые места и подбирает путь проникновения. Такие атаки уже затрагивают промышленные объекты – от энергосетей до заводов. Цель службы безопасности здесь – предотвратить саботаж и шпионаж, внедрив средства мониторинга технологических сетей и аномалий до того, как злоумышленники доберутся до конвейера или станка.

ИИ уже атакует: новые вызовы для кибербезопасности

1. Современные наступательные возможности ИИ
ИИ-агенты на CTF (Capture The Flag) соревнованиях достигли результатов, сравнимых с топовыми человеческими командами: лучшие вошли в топ-5% и топ-10% участников (источник).
Современные модели ИИ способны автоматически решать задачи, на которые опытному специалисту требуется до часа ручной работы.

Вывод: Недооценивать возможности ИИ-атак — ошибка. Уже сейчас даже открытые модели могут проводить взломы на уровне профессионалов.

2. Примеры из жизни: как ИИ применяют в атаках и защите

• Deepfake-обман финансового директора: В 2020 году злоумышленники использовали deepfake-голос директора для звонка в банк и перевода $35 млн (Habr).
• ИИ-генерация фишинга: По данным Anti-malware, новые ИИ-сервисы позволяют генерировать высоко персонализированные фишинговые письма, учитывающие стиль, прошлые темы и даже внутренние процессы компаний.
• Автоматизация поиска уязвимостей: Т-банк использует ИИ для автоматического обнаружения и эксплуатации уязвимостей в коде — он позволяет экономить более 1 миллиарда рублей в год, минимизируя риски в коде.
  Google использует ИИ для автоматизации поиска уязвимостей в открытом ПО, применяя фаззинг-тестирование и языковые модели (LLM) для анализа кода и выявления ошибок. В 2024 году Google с помощью ИИ выявил 26 новых уязвимостей в различных проектах (3dnews).
  GitHub представил ИИ-инструмент Code Scanning Autofix, который автоматически предлагает исправления уязвимостей на основе анализа кода. (Хакер)

Термины AI

 Эта таблица дополняет таблицу про 12 важнейших терминов AI.

Группа	Термин (английский и русский)	Описание термина
Архитектуры и базовые концепции	LLM (Большая языковая модель)	Продвинутые ИИ-системы, обученные на больших текстовых данных для понимания и генерации текста.
	Transformers (Трансформеры)	Архитектура нейросетей, использующая механизм самовнимания для обработки последовательностей.
	Multimodal Models (Мультимодальные модели)	Модели, обрабатывающие одновременно несколько типов данных, например текст+изображение.
Работа с запросами и выводами	Prompt Engineering (Промпт-инжиниринг)	Проектирование эффективных запросов для управления поведением ИИ.
	Chain-of-Thought (Цепочка размышлений)	Пошаговое логическое рассуждение модели для сложных задач.
	Fine-grained Control (Тонкое управление моделью)	Умение давать сложные инструкции для более точной генерации контента.

12 Важнейших терминов GenAI

 

Термин (английский и русский)	Описание термина
LLM (Большая языковая модель)	Продвинутые ИИ-системы, обученные на больших текстовых данных для понимания и генерации текста, основа современных чат-ботов и генеративных систем.
Transformers (Трансформеры)	Революционная архитектура нейросетей, использующая механизм самовнимания (self-attention) для обработки последовательных данных, обеспечивая прорыв в понимании и генерации языка.
Prompt Engineering (Промпт-инжиниринг)	Стратегическое формирование запросов к ИИ для достижения желаемого результата через точные инструкции, контекст и ограничения.
Fine-tuning (Тонкая настройка)	Процесс адаптации предобученных моделей ИИ под специфические задачи или области путём дообучения на специализированных датасетах.
Embeddings (Встраивания)	Численные представления текста, изображений или данных в высокоразмерном пространстве для семантического поиска, сравнения и обработки ИИ.
RAG (Извлечение дополненной генерацией)	Метод, объединяющий поиск информации и генерацию текста для создания точных, фактических ответов путём привлечения внешних источников данных.
Tokens (Токены)	Базовые единицы текста (слова, подслова или символы) в ИИ-моделях, определяющие объём обрабатываемой информации и лимиты модели.
Hallucination (Галлюцинация)	Явление, при котором ИИ генерирует правдоподобную, но фактически неверную информацию — одна из ключевых проблем надёжности ИИ.
Zero-shot (Нулевая выборка)	Способность ИИ выполнять задачи без специализированного обучения на примерах, используя общее знание.
Chain-of-Thought (Цепочка размышлений)	Техника подачи запросов, поощряющая модели разбивать сложные задачи на пошаговое логическое решение для повышения точности и объяснимости.
Context Window (Контекстное окно)	Максимальный объём текста, который ИИ может обработать за раз; влияет на способность поддерживать связность и ссылки на предыдущий контекст.
Temperature (Температура)	Параметр управления случайностью и креативностью ответов ИИ, балансируя между детерминированными и вариативными результатами.

💡 Кого читать про ИИ: практики, тренды, no-code и рост бизнеса

Собрал для вас таблицу с ведущими англоязычными авторами, которые каждый день публикуют прикладной контент про искусственный интеллект:

— кто помогает понять ИИ с нуля,
— кто показывает, как с помощью ИИ увеличивать продажи и масштабировать контент,
— кто разбирает тренды и исследования,
— кто строит инструменты без кода,
— и кто просто экономит вам часы, собирая всё полезное в одном месте.

В таблице — кто они, чем полезны, кому их читать и ссылки на профили. Сортировка по темам: новости, бизнес, контент, продажи, no-code.

Используйте как карту, чтобы подписаться на нужных людей и не утонуть в AI-хайпе.

Имя	Чем интересен	Кому важно читать	Ссылка	Категория
Paul Couvert	Cоздание AI-инструментов No-code	Предприниматели, малый бизнес	Профиль	No-code и инструменты
Ruben Hassid	Простое объяснение ИИ-инструментов	Широкая аудитория, бизнес-руководители	Профиль	No-code и инструменты
Pete Sena	AI-кейсы с бизнес-результатами	C-Level, продакт-менеджеры	Профиль	Бизнес-применение
Eitan Yehoshua	Реальные сценарии AI в продуктах	Интеграторы, архитекторы	Профиль	Бизнес-применение
Lior Alexander	Объясняет AI-исследования по делу	R&D, CIO	Профиль	Бизнес-применение
Charlie Hills	ИИ-инструменты для контента	Маркетологи, копирайтеры	Профиль	Контент и маркетинг
Adam Biddlecombe	ИИ-контент для масштабирования	Фаундеры, контент-команды	Профиль	Контент и маркетинг
Jérémy Grandillon	ИИ в повседневной работе продаж	Менеджеры по продажам, CRM-специалисты	Профиль	Продажи и рост
Martin Crowley	Быстро обучает AI-основам	Новички, HR, Sales	Профиль	Продажи и рост
Axelle Malek	Ежедневные AI-обновления	Следить за новостями, не углубляясь	Профиль	Новости и тренды
Rowan Cheung	Концентрированная AI-рассылка (The Rundown)	Быстро быть в курсе ключевых трендов	Профиль	Новости и тренды
Alex Banks	Прогнозы и аналитика AI-трендов	Инвесторам, стратегам	Профиль	Новости и тренды

 

Искусственный интеллект в информационной безопасности

1. Актуальность искусственного интеллекта

Современные компании сталкиваются с растущими угрозами кибербезопасности, которые становятся все более сложными и изощренными. В этом контексте использование искусственного интеллекта (ИИ) становится критически важным для обеспечения защиты информации. ИИ может существенно повысить информационную безопасность компании, предлагая следующие преимущества:

• Обнаружение и предотвращение угроз: ИИ анализирует поведение пользователей и систем для выявления аномалий и предотвращения атак в реальном времени.
• Управление доступом и аутентификация: Использование биометрических данных и многофакторной аутентификации для надежной защиты.
• Обнаружение фишинга и спама: Анализ электронной почты и обучение сотрудников для распознавания фишинговых атак.
• Защита сетевой инфраструктуры: Интеллектуальные брандмауэры и мониторинг сети для предотвращения угроз.
• Ответ на инциденты и автоматизация: Автоматизация процессов реагирования на инциденты для минимизации ущерба.
• Управление уязвимостями: Автоматическое сканирование и устранение уязвимостей.
• Обнаружение и предотвращение утечек данных: Мониторинг и контроль доступа к данным для предотвращения утечек.

2. Какие данные анализирует искусственный интеллект

Для эффективного обнаружения угроз в сетевом трафике и других данных, ИИ анализирует множество различных источников. Вот основные категории данных и примеры:

• Лог-файлы и сетевые журналы: Логи сетевых устройств (маршрутизаторов, коммутаторов, брандмауэров), серверов и конечных точек, системы обнаружения и предотвращения вторжений (IDS/IPS), прокси-серверов.
• Сетевой трафик: Полные сетевые пакеты (PCAP-файлы), метаданные о сетевом трафике (заголовки пакетов), временные метки и продолжительность соединений, паттерны трафика.
• Данные о пользователях и устройствах: Информация о пользователях (учетные записи, роли, права доступа), подключенных устройствах (MAC-адреса, IP-адреса, типы устройств), поведенческие паттерны пользователей и устройств.
• Аномалии и инциденты: Предыдущие инциденты безопасности и данные об известных атаках, история предупреждений и оповещений системы безопасности.
• Контент данных: Содержимое передаваемых данных (анализ на наличие вредоносного ПО, подозрительных скриптов), данные о посещаемых веб-сайтах и скачиваемых файлах.
• Внешние источники угроз (Threat Intelligence): Списки известных вредоносных IP-адресов и доменов, информация о новых уязвимостях и эксплойтах, обновления о тактиках, техниках и процедурах (TTPs) злоумышленников.

Примеры данных 

1. Заголовки пакетов: IP-адрес источника и назначения, порты источника и назначения, протоколы (TCP, UDP, ICMP), размер пакета.
2. Сеансовая информация: Начало и конец соединения, объем переданных данных, частота и регулярность соединений.
3. Поведенческая аналитика: Отклонения в привычных паттернах трафика (например, внезапное увеличение трафика в ночное время), необычные запросы к серверам.
4. Содержимое пакетов: Проверка полезной нагрузки на наличие вредоносного ПО, анализ контента на подозрительные строки или команды.

3. Модели для анализа сетевого трафика, логов и событий на хостах

Существует множество моделей машинного обучения и алгоритмов ИИ, которые используются для анализа сетевого трафика, логов и событий на хостах. Вот некоторые из них:

• Глубокие нейронные сети (DNN): Подходят для классификации и обнаружения аномалий в сетевом трафике и логах. 
  • Преимущества: Глубокие нейронные сети могут обучаться сложным паттернам в данных и адаптироваться к разнообразным сценариям, что помогает уменьшить количество ложных срабатываний при правильной настройке и обучении.
  • Недостатки: Требуют большого объема данных для обучения и значительных вычислительных ресурсов. Могут переобучаться, если не применять регуляризацию.
• Рекуррентные нейронные сети (RNN) и длинная краткосрочная память (LSTM): Эффективны для анализа временных рядов и предсказания аномалий.
  
  • Преимущества: RNN и LSTM хорошо работают с последовательными данными и могут выявлять временные зависимости и аномалии, что помогает уменьшить ложные срабатывания в анализе сетевого трафика.
  • Недостатки: Могут быть сложными в обучении и настройке, требовать значительных вычислительных ресурсов.
• Автокодировщики (Autoencoders): Хорошо выявляют отклонения от нормального поведения.
• Преимущества: Автокодировщики хорошо подходят для обнаружения аномалий, так как они могут выявлять отклонения от нормального паттерна. Это помогает сократить количество ложных срабатываний.
• Недостатки: Могут быть менее эффективны на данных с большим разнообразием нормального поведения.
• Генеративно-состязательные сети (GAN): Используются для создания синтетических данных и выявления аномалий.
• Преимущества: Могут обучаться на немаркированных данных, снижая затраты на подготовку данных.
• Недостатки: Координация двух нейронных сетей (генератора и дискриминатора) сложна и может быть нестабильной. Требуют значительных ресурсов и времени для обучения. Не всегда идеально соответствует реальным данным, что критично для безопасности.
• Поддерживающие векторы машины (SVM): Подходят для задач классификации и регрессии.
• Преимущества: SVM хорошо работают на данных с четкими границами между классами. Они часто дают высокую точность при классификации и, при правильной настройке, могут уменьшить количество ложных срабатываний.
• Недостатки: SVM могут быть менее эффективны на очень больших наборах данных и могут требовать значительных вычислительных ресурсов для обучения.
• Деревья решений и случайные леса (Random Forests): Обеспечивают высокую точность и устойчивость к переобучению.
  
  • Преимущества: Этот ансамблевый метод объединяет множество деревьев решений, что помогает уменьшить переобучение и улучшить обобщающую способность модели. Случайные леса часто дают более точные результаты и меньше ложных срабатываний.
  • Недостатки: Могут быть медленными при прогнозировании на больших наборах данных.
• Градиентный бустинг (Gradient Boosting): Объединяет слабые модели для создания сильной, что улучшает точность.
  • Преимущества: Градиентный бустинг является мощной техникой ансамблевого обучения, которая объединяет слабые модели (обычно деревья решений) для создания сильной модели. Он часто демонстрирует высокую точность и низкий уровень ложных срабатываний.
  • Недостатки: Модели градиентного бустинга могут быть вычислительно интенсивными и требовать тщательной настройки гиперпараметров.
• Кластеризация (Clustering): Используется для группировки данных и выявления аномалий.
• Баесовские сети (Bayesian Networks): Подходят для анализа сложных зависимостей в данных.
• Алгоритмы на основе графов: Анализируют сетевой трафик как графы для выявления атак и аномалий.
• Обработка естественного языка (NLP): Анализируют текстовые данные для выявления угроз на основе неструктурированной информации.

4. Компании, использующие искусственный интеллект

Вот таблица с перечисленными компаниями, их продуктами и поддерживаемыми моделями:

Заключение

Другие новинки отрасли обсуждаются в канале Топ Кибербезопасности.

Современные NGFW (Next-Generation Firewall) и другие решения для обеспечения информационной безопасности с использованием искусственного интеллекта предоставляют мощные инструменты для повышения уровня защиты. При выборе решения стоит учитывать способность системы адаптироваться к новым угрозам, точность обнаружения и уровень ложных срабатываний. Компании, такие как Palo Alto Networks, Fortinet, Cisco, IBM, Microsoft, и Check Point, предлагают передовые технологии и решения, которые могут удовлетворить потребности любой организации в области кибербезопасности.

ЗЫ: Эту статью тоже написал искусственный интеллект.