Арендовать мощные VPS под ресурсоемкие задачи в текущих реалиях выходит неоправданно дорого. При этом дома у меня уже был выделенный неттоп (мини-ПК) с 16 ГБ оперативной памяти на базе энергоэффективного процессора Intel N95.

Пройдя путь от простых Bash-скриптов и сторонних туннелей до полностью автоматизированной инфраструктуры, я создал проект ServeHub-2. В этой статье я подробно разберу, как эволюционировала сеть проекта, почему декларативный подход победил императивный и с какими неочевидными багами пришлось столкнуться в процессе автоматизации.

История настройки сетевой архитектуры

Использование Tuna

В самом начале проекта я еще не думал о VPN как о способе пробития NAT и основе, на которой будет строиться вся система. Первое, к чему я пришел — сервис Tuna. Если кратко, это аналог Cloudflare Tunnel за условные 300 рублей. У него очень приятный веб-интерфейс и невероятно простая настройка. Однако для полноценной независимой архитектуры он не подошел по двум причинам:

• Сервера Tuna находятся вне контроля пользователя.
• На удаленном сервере нельзя развернуть свои сопутствующие сервисы.

В целом сервис действительно удобный, но для моих задач он оказался слишком ограничивающим.

Вот пример конфига для tuna (все максимально просто, создаем контейнеры для ssh туннеля, чтобы был доступ ssh, а также основной http туннель с привязкой к nginx или любому другому прокси если такой есть):

В поисках гибкости: тесты Pangolin и переход к FRP

После Tuna я решил двигаться в сторону собственного контроля и попробовал Pangolin. Однако решение быстро отвалилось: для дешёвого сервера оно оказалось слишком «тяжёлым» и избыточным. Главные минусы — ощутимый оверхед по ресурсам и лишний слой принудительной веб-аутентификации перед самими сервисами. Это ломало нормальное взаимодействие с родными мобильными клиентами (вроде Element для Matrix или Bitwarden для паролей), где повторная авторизация в браузере просто не нужна.

На смену пришел FRP (Fast Reverse Proxy). Он выполнял ту же функцию проброса, но хостил я его уже на собственном арендованном VPS в режиме Layer 4 (TCP). Это дало абсолютную гибкость: внешний VPS не заглядывал внутрь пакетов и ничего не расшифровывал, а просто пересылал сырой поток домой. Кроме того, это отлично оптимизировало расходы: вместо 300 рублей за Tuna и ещё 300 рублей за отдельный VPN, я стал платить всего 500 рублей за один стойкий VPS, который мог настраивать как хочу. (к тому же можно было обойтись даже дешевле, так как VPS с 4 гб оперативки загружен всего лишь на 40%, процессор всего на 20%-40%)

FRP состоит из 2 конфигурационных файлов (один на удаленном сервере frp server, другой на локальном frp client), все также довольно просто, однако его можно использовать на разных слоях. У меня он брал трафик за стандартный TCP и передавал его на локальный сервер.

Также доп. фишка в том что основная конфигурация происходит именно в frpc, который, в свою очередь, передает часть настроек на frp на удаленном сервере.

frpc.toml:

frps.toml:

Полноценный переезд на WireGuard (AmneziaWG) и 8 часов отладки

Со временем архитектура эволюционировала в сторону полноценной VPN-сети на базе WireGuard, а точнее — его модификации AmneziaWG. Причин для этого шага было несколько:

• Безопасность: FRP всё же открывал внутренние ресурсы в публичный интернет, оставляя их доступными для сканеров портов.
• Удобство маршрутизации: Все участники сети стали равноправными узлами в одной виртуальной локальной подсети. Больше не нужно было настраивать постоянные односторонние пробросы.
• Дополнительный бонус: Поскольку удаленный VPS был куплен в Нидерландах, через этот же VPN я автоматически получил безопасный доступ ко всем зарубежным ресурсам.

Для реализации схемы на удаленном VPS был развернут контейнер wg-easy с поддержкой AmneziaWG, а на домашнем мини-ПК — клиентский контейнер Amnezia (сборка из Dockerfile с использованием amnezia-tools и модулем ядра хоста).

И именно здесь я поймал самый изнурительный баг проекта. После развертывания трафик упорно шёл только в одну сторону. Часов 8 ушло на диагностику iptables, маршрутов и чтение зарубежных форумов (что бесполезно, учитывая специфику наших блокировок). Оказалось, провайдер просто дропал обратный трафик стандартного WireGuard, так как пакеты шли без маскировки. Причина крылась в docker-compose.yml: у меня было прописано image: ghcr.io/wg-easy/wg-easy:latest. Как выяснилось, тег latest на Docker Hub намертво прилип к старой 14-й версии, а поддержка параметров AmneziaWG появилась только в ветке 15.x. Изменение тега на конкретную версию (15.3) решило проблему за секунду.

Благодаря переходу конфигурация получилась максимально простой, основные отличия от стандартной документации выделил в коде: (в основном то, на что пришлось долго рыть информацию)

Настройка Nginx

Чтобы сервисы были доступны исключительно внутри подсети VPN, я задействовал Nginx. Доступ к приложениям был жестко ограничен на уровне конфигурации — веб-сервер принимает запросы только из диапазона IP-адресов 10.8.0.0/24. Любые попытки постучаться на сервер из внешнего интернета без активного VPN-туннеля автоматически сбрасываются Nginx.

Логика распределения завязана на proxy-протоколе: Nginx на удаленном VPS выступает основным входным узлом, принимает зашифрованный трафик, заворачивает его в заголовки с реальным IP-адресом клиента и через туннель перекидывает на локальный Nginx домашнего сервера. Локальный веб-сервер уже сам расшифровывает SSL и распределяет трафик по конечным Docker-контейнерам, сохраняя реальные IP в логах безопасности.

Вставлю один кусок кода из nginx на удаленной машине для примера, так все остальное примерно похоже (конфиги использовались в виде .template):

SSL-сертификаты

Для получения валидных SSL-сертификатов я настроил работу через автоматический Certbot по challenge-валидации DNS-01 c API Webnames. Сам домен привязан к внутреннему IP-адресу 10.8.0.1. Проверка через DNS позволила выпустить единый wildcard-сертификат на весь домен и его поддомены без необходимости держать открытым 80-й порт веб-сервера наружу.

Уточню, что certbot запускается автоматически во время выполнения Ansible плейбука, поэтому самому кроме указания переменных ничего делать не нужно.

В итоге получилась схема, при которой все сервисы доступны по красивым доменным именам с HTTPS, но абсолютно невидимы для внешнего интернета.

Вот настройка certbot:

История софта

Параллельно с сетевой структурой развивался и сам набор приложений. Изначально я хотел собрать в одном месте утилиты, которыми пользуюсь каждый день, но в процессе селфхостинга быстро понимаешь: нельзя просто накидать контейнеров и надеяться, что мини-ПК справится, а конфигурационные файлы не превратятся в кашу.

Первый стек и оптимизация

Первыми на домашнем сервере прижились медиа-сервисы: Navidrome для стриминга музыки и Audiobookshelf для аудиокниг и подкастов. Они легковесные, имеют отличные мобильные клиенты с синхронизацией прогресса и полностью закрывают мои потребности. Позже к ним добавился Nextcloud как единое независимое облако для файлов, контактов и семейных документов.

Затем встал вопрос безопасного хранения паролей. Сначала я смотрел в сторону оригинального Bitwarden, но в итоге я выбрал Vaultwarden — альтернативный сервер на Rust, полностью совместимый с API Bitwarden. Он потребляет считанные мегабайты оперативной памяти и работает идеально. Дополнительно для удобства управления всей этой распределенной Docker-инфраструктурой в локальный стек был добавлен Portainer. (+ Portainer Agent на удаленный сервер)

Из интересных моментов, где мне пришлось немного больше возиться, чем с остальными сервисами это nextcloud настройка:

Ошибки проектирования: почему я удалил Matrix (Synapse)

Не все решения прошли проверку временем. На этапе использования Tuna и FRP я развернул сервер Matrix (Synapse) для защищенного обмена сообщениями. Мне казалось это крутой идеей, но когда я окончательно перешел на AmneziaWG, целесообразность мессенджера внутри закрытого туннеля сошла на нет.

Synapse требовал слишком много ресурсов, впустую расходовал оперативку домашнего ПК и усложнял конфиг Nginx. При этом реальной пользы для семьи он не приносил. Для критических алертов инфраструктуры и повседневного общения проще и эффективнее оказалось использовать Telegram. (плюс алертинг настроен именно через него) В итоге я полностью выпилил Synapse из стека, освободив ресурсы.

Вместо него я добавил в связку к wg-easy локальный AdGuard Home. Теперь он работает прямо внутри VPN-сети: очищает весь трафик от рекламы и трекеров на лету, кэширует DNS-запросы и не дает истории веб-серфинга улетать внешним провайдерам.

Основной проблемой с которой я столкнулся при использовании AdGuard Home, так это то что я так и не понял как заставить использовать AmneziaVPN клиент AdGuard как основной DNS, при этом AmneziaWG работает прекрасно. Как я понимаю дело в том что AmneziaWG работает намного проще на уровне ip и у него нету никаких доп фильтров, настроек и подобного, поэтому он просто берет данные из конфига.

От костылей на Bash к декларативному Ansible

Весь стек на обоих серверах разворачивался через bash скрипты, что было уж очень плохо с точки зрения идемпотентности. Во первых из-за bash мне постоянно приходилось очищать сервера, так как нормальных проверок у меня не было и писать я их не хотел, а также было много костылей с импортом переменных, записями в файлы и подобным.

Так я пришел к декларативному подходу и Ansible. Теперь вся конфигурация описывается в виде плейбуков и ролей, отражающих конечное желаемое состояние серверов. Конфиденциальные данные перенесены в файл secrets.yml, а хрупкие конструкции автоматизированы через шаблоны Jinja2. Проект стал идемпотентным: если шаги уже выполнены, Ansible их просто пропускает.

В итоге получилось несколько yaml файлов для стандартной настройки системы (bootstrap_os.yml) и для настройки каждого из хостов (setup_local.yml и setup_remote.yml). В итоге теперь все что нужно чтобы полностью с нуля развернуть проект - скачать Ansible, несколько других зависимостей на свой рабочий пк и запустить один manage_deploy.sh, в котором можно будет выбрать сценарий как будет вести себя Ansible и спокойно дождаться разворачивания сервисов.

Также благодаря Ansible я удобно реализовал переносимость проекта. Так как я решил не использовать тома docker, и вместо этого храню все в папках, чтобы перенести старые данные проекта нужно просто скопировать папку apps-data и положить ее в нужное место и все само заработает после повторного развертывания проекта. В Ansible выделяется отдельная пауза для этого.

Вот пример основного плейбука deploy.yml:

Тестирование мультидистрибутивности с помощью Vagrant

Проект изначально затачивался под работу на трех дистрибутивах: Ubuntu, Debian и Arch Linux. Тестировать Ansible-плейбуки прямо на рабочей локальной машине (в моем случае — EndeavourOS) слишком рискованно, а создавать виртуальные машины руками — долго и неудобно.

Решением стал Vagrant, позволяющий за пару минут развернуть чистые ОС в VirtualBox из готовых образов. Но в процессе настройки мультивендорного стенда в режиме сетевого моста (public_network) всплыли две критические проблемы:

1. Конфликт DNS: По умолчанию Vagrant создает NAT-интерфейс для управления нодой. При включении второго (публичного) интерфейса для локальной сети ломался дефолтный DNS-резолвер. Проблему пришлось решать принудительной очисткой и перезаписью файла /etc/resolv.conf через inline-скрипт автоматизации Vagrant.
2. Проблема с GRUB на Debian: В используемом базовом образе generic/debian12 конфигурация GRUB сохраняла жесткую привязку к конкретному имени диска из окружения сборщика. При повторном развертывании плейбуков на тестовом стенде это приводило к сбоям загрузчика. Чтобы автоматизировать очистку, пришлось внедрить скрипт, который на лету определяет имя системного диска через lsblk и автоматически передает правильные параметры в загрузчик через утилиту debconf-set-selections.

Вот код Vagrantfile: (в node.vm.provision происходит основное решение ошибок)

Надежная система бэкапов на базе BorgmaticДля создания резервных копий я внедрил Borgmatic (удобную надстройку над дедуплицирующим инструментом Borg Backup). Весь процесс автоматизирован с помощью связки системных юнитов borgmatic.service и borgmatic.timer. В бэкап уходят две ключевые директории: apps-data (конфигурации приложений и баз данных) и PersonalData (медиатека: музыка, книги, подкасты, файлы Nextcloud).

Развертывание системы бэкапов полностью берет на себя Ansible. Мне достаточно указать UUID внешнего жесткого диска — скрипт сам проверит его наличие в системе, примонтирует в нужную директорию, создаст зашифрованный репозиторий и настроит политику ротации (хранение 7 ежедневных, 4 еженедельных и 6 ежемесячных копий). Также в Prometheus выведен мониторинг самого репозитория .borg для отслеживания его размера и статуса успешности архивации.

Главная проблема при бэкапе работающих Docker-контейнеров — риск скопировать базу данных в «битом» или неконсистентном состоянии, если в момент создания архива в нее шла активная запись. Чтобы решить эту проблему, я задействовал механизм хуков в конфигурации Borgmatic.

Перед началом резервного копирования автоматически срабатывает команда остановки контейнеров проекта (docker-compose down), а после успешного завершения (или в случае возникновения непредвиденной ошибки) контейнеры автоматически поднимаются обратно в фоновом режиме. Для удобного просмотра архивов и быстрого восстановления файлов я развернул веб-интерфейс Borg UI.

Конфигурация borgmatic: (использую как Jinja2 шаблон, чтобы Ansible в плейбуках сам подставил переменные)

Наблюдаемость (Observability) уровня Enterprise

В последних релизах (v1.2.0 и v1.3.0) фокус проекта сместился на мониторинг и работу с логами.

Эволюция алертинга и переход на Gatus

Изначально для мониторинга доступности я смотрел на Uptime Kuma, но отказался из-за отсутствия удобной декларативной настройки через конфиги. Затем я развернул связку Blackbox Exporter и Alertmanager с уведомлениями в Matrix. Но тут крылась логическая несостыковка: весь алертинг был завязан на локальном ПК, и в случае его аппаратного отказа я бы просто лишился уведомлений.

Тогда я решил вернуть Uptime Kuma, но развернуть его на удаленном VPS в качестве внешнего «сторожа» и автоматизировать его настройку через Python-скрипт с библиотекой uptime-kuma-api. Но и тут ждали «грабли» — библиотека не обновлялась три года и намертво ломалась на свежих версиях Kuma.

В итоге идеальным решением стал Gatus. Он изначально проектировался под управление через YAML-конфиги и поддерживает отправку алертов, если сервер не отвечает. Из-за специфики фронтенда Gatus (он не умеет работать из подкаталога типа /gatus), мне пришлось перенести его и wg-easy на полноценные субдомены gatus. и wireguard.

Для Gatus получился простой конфиг:

Для мониторинга аппаратных ресурсов удаленного и локального серверов была развернута связка node-exporter + cAdvisor. Все уведомления теперь приходят мгновенно в Telegram-бота. Чтобы избежать лавины одинаковых сообщений (например, при перезагрузке хоста), в Alertmanager настроена жесткая группировка и дедупликация событий. Также добавлен экспортер для AdGuard Home, выводящий статистику заблокированных запросов в Grafana.

Централизованные логи: Loki + Grafana Alloy

В релизе v1.3.0 в стек была добавлена централизованная система сбора логов Loki. Вместо устаревшего Promtail в качестве агента сбора я применил Grafana Alloy.

Он эффективно собирает логи со всех запущенных Docker-контейнеров, парсит их и передает в Loki. Теперь вся история событий, ошибок веб-сервера Nginx или падений внутренних приложений доступна в едином интерфейсе Grafana с возможностью удобной фильтрации через LogQL, что значительно упрощает отладку.

Конфиг Loki:

Конфиг Grafana Alloy: (локальный конфиг)

Интерфейс: переход на Homepage

Изначально для домашней страницы я написал кастомную минималистичную HTML-панель с Glassmorphism-дизайном. Выглядело это красиво, но добавлять новые сервисы вручную через постоянную правку исходного кода было крайне неудобно.

В итоге я заменил самописную страницу на полноценный комьюнити-проект Homepage. Это дало некоторую гибкость: вся панель настраивается через простые YAML-файлы и поддерживает встроенные виджеты интеграции. Пока что она простенькая, но возможно в будущем сделаю что-то более продвинутое.

Заключение

Постарался подробно рассказать о структуре проекта и как я к этому пришел, очень много я не добавил, если пост зайдет, то я обязательно более подробно пройдусь по некоторым моментам: как я настраивал Matrix и на каком моменте я решил его убрать, как собирал локальный amnezia контейнер-клиент, что нового я добавил в релизе 1.4.0 и другое.

Также я перешел с manage_deploy.sh на отдельный GUI клиент, который будет полностью автоматизировать процесс подготовки к deploy. (написан на Go Wails). Про это тоже возможно сделаю статью.

Вся кодовая база проекта, подробная документация, инструкции по развертыванию открыты и доступны для сообщества:

🔗 GitHub-репозиторий: https://github.com/canntstand/ServeHub-2

Это моя первая статья на этом сайте и в то же время первый личный проект, которому я отдал так много времени (3 месяца). Буду рад вашему фидбеку в комментариях!

Функция уже начала раскатываться в бета-режиме в приложении Gemini. Она доступна пользователям старше 18 лет на восьми языках, включая английский, немецкий, испанский и японский. Подписчики планов AI Plus, Pro и Ultra получат более высокий лимит генераций.

Как это работает

Механика простая: вы описываете идею (жанр, настроение, конкретную ситуацию) или загружаете фото или видео, чтобы задать атмосферу. Gemini генерирует 30-секундный трек, инструментальный или с текстом. Лирику писать не нужно — слова создаются автоматически.

Обложка для трека тоже появляется сама. Ее рисует модель Nano Banana.

Google подчеркивает, что цель — не «создание шедевров», а быстрый способ выразить идею. Такой формат явно больше заточен под соцсети, чем дальнейшее выкладывание на стриминговые платформы.

Что с авторскими правами

Сгенерированные треки получают встроенную цифровую метку SynthID — это невидимый водяной знак, позволяющий определить, что контент создан ИИ Google.

Компания заявляет, что модель обучена создавать оригинальную музыку, а не копировать конкретных исполнителей. Если в промпте упомянуть артиста, Gemini интерпретирует это как «стилистическое вдохновение», а не задачу имитации.

Также внедрены фильтры, проверяющие результат на сходство с существующими произведениями. При подозрении на нарушение прав, контент можно отправить на проверку.

Короткий формат — стратегический выбор

Тридцать секунд был выбран не просто так. Это формат TikTok, Reels и Shorts. В отличие от полноценных музыкальных генераторов, Gemini не пытается заменить студию звукозаписи.

Google скорее предлагает инструмент для быстрых идей: джингл для видео, саундтрек к мему, музыкальный комментарий к фото.

ТОП-10 нейросетей для генерации песен

1. Suno — лидер рынка AI-музыки с живым вокалом (недоступен в РФ)
2. StudyAi — доступ к Suno из России с оплатой российскими картами
3. AIVA — нейросеть для оркестровой и кинематографической музыки
4. Mubert AI — генератор фоновых треков любой длительности онлайн
5. Soundraw — конструктор музыки с детальной настройкой песен
6. Udio — платформа от Google DeepMind с продвинутым редактором
7. Boomy — простой сервис для быстрого создания треков онлайн бесплатно
8. Loudly — нейросеть с профессиональными настройками микширования
9. Beatoven.ai — генерация адаптивной музыки под эмоции видео
10. Stable Audio — платформа от создателей Stable Diffusion для музыки

Детальный обзор лучших нейросетей для создания музыки

В 2025 году нейросети для музыки достигли профессионального уровня. Современные AI-платформы создают полноценные композиции с мелодией, аранжировкой и живым вокалом. Нейросети генерируют как инструментальные треки, так и песни с текстом и вокалом. Многие сервисы с искусственным интеллектом работают онлайн и предлагают бесплатные тарифы для начинающих музыкантов и авторов песен.

Особенно удивляет скорость генерации — от идеи до готовой песни проходит буквально минута. Выбираешь жанр музыки, описываешь настроение трека, и искусственный интеллект создаёт уникальную композицию с вокалом. Хип-хоп, рок, поп-музыка, электроника — нейросети справляются со всеми стилями и жанрами песен. Создание треков с помощью ИИ происходит онлайн бесплатно в базовых тарифах.

Далее в статье подробно разберем — ТОП-10 лучших нейросетей для создания музыки и генерации песен. Ты узнаешь, какие платформы с искусственным интеллектом дают качественный вокал, где генерировать треки бесплатно онлайн, как создать первую песню без музыкального образования. Разберём возможности каждой нейросети для генерации музыки с ИИ и создания треков.

1. Suno — безусловный лидер среди AI-композиторов

Suno — лучшая нейросеть для создания песен в 2025 году. Платформа Suno произвела революцию в AI-генерации музыки. Напиши текстовое описание — через секунды получаешь профессиональную песню с вокалом от Suno. Эта нейросеть создаёт треки онлайн бесплатно в базовом тарифе.

>> Попробовать нейросеть Suno <<

Главное преимущество Suno — качество голосов в песнях. Если другие нейросети выдают роботизированный вокал, здесь голоса звучат естественно благодаря продвинутому искусственному интеллекту. Многие не отличают песни от Suno от записей настоящих исполнителей. Нейросеть Suno генерирует вокал с правильными интонациями и эмоциями при создании музыки.

Платформа Suno понимает сложные запросы для генерации песен с помощью ИИ. Можно попросить создать “меланхоличную инди-рок балладу с мужским вокалом” или “энергичный трэп-трек с агрессивным флоу” — искусственный интеллект Suno точно уловит стиль песни. Генерация музыки в Suno учитывает все детали трека.

В 2025 вышла Suno v4.5, которая лучше понимает контекст и создаёт цельные песни благодаря улучшенному ИИ. Можно генерировать композиции на разных языках онлайн, экспериментировать с жанрами музыки, редактировать структуру трека в нейросети Suno. Готовые песни скачиваются в MP3 и WAV бесплатно.

Музыканты используют Suno для создания демо-версий песен, проверки идей треков перед студией. Нейросеть помогает быстро набросать композицию с вокалом, понять работает ли мелодия песни. Это экономит время на создание музыки с помощью искусственного интеллекта.

Минус: Suno недоступен из России. Сервис блокирует российские IP. Однако есть решение — StudyAi, который даёт доступ к Suno для создания песен.

Возможности Suno:

• Генерация песен с профессиональным вокалом онлайн через нейросеть
• Поддержка всех популярных жанров музыки для создания треков с ИИ
• Создание композиций на разных языках с помощью искусственного интеллекта
• Редактирование структуры трека (куплеты, припевы) в Suno
• Экспорт песен в MP3, WAV бесплатно из нейросети

2. StudyAi — решение для российских пользователей

StudyAi — российский агрегатор нейросетей, дающий доступ к Suno для создания песен. Не отдельный сервис для генерации музыки, а официальный шлюз для работы с лучшей платформой Suno — топовой нейросетью для создания треков онлайн с искусственным интеллектом.

>> Попробовать нейросеть Suno с официальным доступом StudyAi <<

Вся мощь нейросети Suno доступна через StudyAi для генерации песен. Создаёшь треки с вокалом в Suno, генерируешь песни любых жанров, оплачиваешь российскими картами. Единственный способ использовать нейросеть Suno для создания музыки из России онлайн бесплатно в тестовом периоде.

Сервис даёт пробный период с кредитами на генерацию песен через Suno. Создай несколько треков бесплатно в нейросети, оцени качество вокала, проверь как работает искусственный интеллект Suno для музыки. После тестирования — подписка с оплатой российскими картами для продолжения создания песен. Есть техподдержка на русском для работы с нейросетью Suno.

Тысячи авторов и музыкантов создали десятки тысяч треков через StudyAi онлайн, используя нейросеть Suno для генерации песен. Платформа проводит акции, даёт бонусные кредиты для создания музыки с помощью искусственного интеллекта. Профессионалы используют StudyAi для демо-версий песен с Suno и генерации треков.

Кроме Suno, платформа даёт другие нейросети для контента с ИИ. Генерируй музыку через Suno, изображения, тексты онлайн бесплатно в пробном периоде для создания песен.

Преимущества StudyAi:

• Полный функционал Suno для создания песен без ограничений нейросети
• Оплата российскими картами для генерации музыки через Suno
• Бесплатный период с кредитами на треки в нейросети
• Техподдержка на русском по работе с Suno и другими нейросетями
• Доступ к AI-инструментам онлайн для создания песен и треков

3. AIVA — профессиональный композитор классической музыки

AIVA — специализированная нейросеть для создания оркестровой и кинематографической музыки. Нужен саундтрек для видео, атмосферная композиция для игры — AIVA справится онлайн бесплатно.

Искусственный интеллект обучен на тысячах произведений от Баха до Циммера. Платформа понимает теорию музыки, гармонию, оркестровку. Результат звучит как симфонический оркестр. Генерация музыки в AIVA учитывает нюансы классики.

При создании трека выбираешь стиль из 250+ вариантов, инструменты, настроение. Нейросеть генерирует базу песни, редактируешь онлайн: темп, инструменты, динамику. Создание музыки интуитивное.

Бесплатная AIVA — три композиции в месяц онлайн. Треки в MP3 и MIDI бесплатно. Нюанс: в бесплатном тарифе права частично за AIVA, указывай атрибуцию при публикации песен.

AIVA популярна у разработчиков игр и видеомейкеров. Нейросеть создаёт музыку для трейлеров, катсцен, фоновые треки. Генерация быстрая, качество профессиональное для создания песен онлайн.

Что умеет AIVA:

• Создание оркестровой музыки онлайн
• 250+ музыкальных стилей для песен
• Редактор для настройки треков
• Экспорт в MP3, WAV, MIDI бесплатно
• Для игр, фильмов, YouTube, создания музыки

4. Mubert AI — генератор бесконечной музыки

Mubert AI — уникальная нейросеть, создающая музыку нужной длительности. Основное применение — генерация фоновых треков для стримов, подкастов, видео, создания песен для контента.

Особенность — нейросеть не выдаёт готовую песню, а генерирует непрерывный поток музыки с помощью ИИ. Трек на 3 минуты или 3 часа — без разницы, алгоритм адаптируется к любой длительности композиции.

Интерфейс максимально простой: выбираешь жанр музыки (электроника, хип-хоп, эмбиент, лоу-фай), указываешь настроение и длительность трека. Искусственный интеллект мгновенно формирует уникальную песню, которую можно сразу скачать в MP3. Все композиции распространяются с royalty-free лицензией для генерации.

Mubert особенно популярен у стримеров и контент-мейкеров. Вся генерируемая музыка уникальна и полностью защищена от копирайт-страйков на YouTube, Twitch и других платформах. Качество звучания профессиональное, идеально подходит для создания фоновых треков для видео и подкастов.

Возможности Mubert:

• Генерация треков любой длительности онлайн
• Создание музыки в реальном времени
• Royalty-free лицензия на песни
• Выбор современных жанров
• API для интеграции

5. Soundraw — конструктор музыки с полным контролем

Soundraw — не генератор случайных песен, а музыкальный конструктор. Максимальный контроль над каждым элементом создания трека онлайн.

Процесс как сборка: выбираешь жанр музыки, темп, структуру песни (интро, куплет, припев). Нейросеть подбирает инструменты, создаёт мелодию. Можно редактировать каждый фрагмент композиции онлайн бесплатно.

Не понравился участок трека? Перегенерируй его. Хочешь заменить инструмент? Легко. Гибкость делает Soundraw идеальным для видеомонтажёров при создании музыки.

Платформа поддерживает STEM-дорожки — отдельные файлы для инструментов. Работаешь в DAW — бери заготовку из Soundraw для генерации песен онлайн.

Фичи Soundraw:

• Детальная настройка структуры песен онлайн
• Выбор инструментов для музыки
• Редактирование фрагментов трека
• Экспорт MP3, WAV, STEM бесплатно
• Коммерческая лицензия в подписке

6. Udio — серьёзный конкурент Suno

Udio — проект от Google DeepMind, ставший конкурентом Suno. Платформа генерирует полноценные песни с вокалом, текстом, структурой онлайн.

Работает просто: описываешь композицию, указываешь жанр музыки, настроение. Искусственный интеллект создаёт трек с куплетами, припевами, может написать слова песни. Загрузи текст или позволь ИИ придумать при генерации онлайн бесплатно.

Уникальная фича — редактор Sessions. Объединяй фрагменты треков, меняй ритмику, корректируй вокал онлайн. Загружай файл, создавай ремикс с нейросетью.

Бесплатный тариф — 10 кредитов в день для создания песен. Один запрос — 2-4 кредита, генерируй 2-3 трека ежедневно бесплатно онлайн. Каждый запрос — две версии композиции.

Что предлагает Udio:

• Генерация песен с вокалом и текстом
• Поддержка популярных жанров музыки
• Редактор Sessions для треков
• Создание ремиксов онлайн
• Ежедневные бесплатные кредиты

7. Boomy — простота превыше всего

Boomy — упрощённая платформа для быстрого создания песен онлайн. Никаких настроек — выбрал стиль музыки, нажал кнопку, получил трек бесплатно.

Искусственный интеллект работает просто. Платформа даёт базовые стили: поп, рэп, электроника, рок. Выбираешь, нейросеть генерирует песню с мелодией и аранжировкой. Процесс создания музыки — пару минут онлайн.

Особенность Boomy — встроенная дистрибуция. После создания трека выгружай на Spotify, Apple Music онлайн. Сервис берёт комиссию с прослушиваний, но способ попробовать генерацию песен бесплатно.

Подходит для экспериментов, генерации простой фоновой музыки онлайн. Нужна детальная работа — выбирай продвинутую нейросеть для создания треков.

Для кого Boomy:

• Новички в создании музыки
• Авторы, нужны простые треки онлайн
• Эксперименты с жанрами песен
• Быстрая генерация фоновой музыки бесплатно

8. Loudly — баланс простоты и гибкости

Loudly — платформа среднего уровня. Больше контроля чем Boomy, проще чем Soundraw. Нейросеть генерирует треки по параметрам: жанр музыки, темп, энергетика онлайн.

Сервис поддерживает стили: EDM, хип-хоп, поп, рок, эмбиент. При создании песни задаёшь структуру, работаешь с эффектами, настраиваешь микширование онлайн бесплатно.

Бесплатная версия — 25-30 треков в месяц, скачиваешь один в день. Ограничение длительности — 30 секунд, подходит для джинглов при генерации музыки онлайн.

Возможности Loudly:

• Генерация с настройками для песен
• Работа с темпом, инструментами онлайн
• Микширование треков бесплатно
• Экспорт MP3 для музыки

9. Beatoven.ai — адаптивная музыка для видео

Beatoven.ai — нейросеть для создания музыки под видеоконтент. Особенность — учёт эмоционального контекста при генерации треков онлайн.

Процесс: загружаешь видео или тайминг сцен, отмечаешь эмоции для фрагментов. Искусственный интеллект анализирует и создаёт музыку, подчёркивающую настроение сцен онлайн бесплатно.

Подход делает контент вовлекающим. Используют видеомонтажёры, маркетологи, авторы образовательного контента. Генерация песен — меньше минуты, трек сразу в проект онлайн.

Для кого Beatoven.ai:

• Видеомонтажёры для музыки онлайн
• Маркетологи для кампаний бесплатно
• Подкастеры для заставок, создания песен
• Авторы образовательного контента

10. Stable Audio — от создателей Stable Diffusion

Stable Audio — проект от Stability AI, известных Stable Diffusion. К 2025 платформа создаёт музыку и звуковые эффекты до 3 минут онлайн бесплатно.

Искусственный интеллект в двух режимах. Первый — текст-в-аудио: описываешь, получаешь песню. Второй — аудио-в-аудио: загружаешь файл, трансформируешь с ИИ онлайн.

Создавай музыкальные композиции, звуковые эффекты для видео, игр. Бесплатный план — 10 треков в месяц. Качество 44.1 кГц стерео, близко к студийному для генерации песен онлайн.

Возможности Stable Audio:

• Генерация музыки и звуков онлайн бесплатно
• Два режима работы для создания
• Композиции до 3 минут
• Для видео, игр, подкастов

Как выбрать подходящую нейросеть: советы

Выбор платформы зависит от задач создания музыки и уровня подготовки. Критерии помогут определиться с нейросетью для генерации песен онлайн.

Тип нужной музыки

Песни с вокалом: Suno (через StudyAi), Udio Оркестровая музыка: AIVA Фоновые треки: Mubert, Beatoven.ai, Loudly Эксперименты: Boomy, Stable Audio Детальная работа: Soundraw, Udio

Доступность из России

В России для создания песен — StudyAi. Единственный способ работать с Suno для генерации музыки онлайн, оплата российскими картами, техподдержка на русском.

Бесплатные возможности

Платформы дают бесплатные тарифы:

• StudyAi — пробные кредиты
• AIVA — 3 композиции в месяц
• Mubert — 25 треков онлайн
• Udio — 10 кредитов ежедневно
• Stable Audio — 10 треков

Качество результата

По вокалу лидеры — Suno, Udio. Оркестровая музыка — AIVA. По скорости создания песен — Mubert, Boomy.

Коммерческое использование

Планируешь использовать музыку в бизнесе — изучай лицензии. Mubert, Soundraw дают royalty-free даже бесплатно. Для коммерции оформи подписку на нейросеть.

Возможности редактирования

Важна гибкость — выбирай Soundraw, Udio с редакторами. Дорабатывай треки после генерации: меняй структуру песен, инструменты онлайн бесплатно.

Пошаговая инструкция: как создать первую песню

Шаг 1: Выбор платформы

Определись с нейросетью для создания музыки. Нужна песня с вокалом — StudyAi (доступ к Suno). Инструментальная композиция — AIVA, Mubert. Эксперименты — Boomy онлайн бесплатно.

Шаг 2: Регистрация

Платформы дают бесплатный доступ для тестирования. Изучи интерфейс нейросети — сэкономит время при генерации музыки онлайн.

Шаг 3: Формулировка запроса

Для Suno/Udio (текстовое описание):

• “Энергичный рок-трек с мощным вокалом о преодолении”
• “Спокойная акустическая баллада с женским голосом о море”
• “Агрессивный хип-хоп с тяжёлым басом”

Для Soundraw/Mubert (выбор параметров): Укажи жанр музыки, настроение, темп через настройки для генерации песен онлайн.

Шаг 4: Генерация

Нажми кнопку создания, подожди 30-60 секунд. Искусственный интеллект проанализирует запрос, сгенерирует песню с вокалом онлайн бесплатно.

Шаг 5: Оценка результата

Прослушай трек от нейросети. Не устраивает генерация музыки:

• Уточни описание (больше деталей)
• Перегенерируй песню онлайн
• Используй редактор для доработки

Шаг 6: Скачивание

Устраивает — скачивай трек онлайн бесплатно. Проверь лицензионные условия нейросети для коммерческого использования музыки.

Тренды в AI-музыке 2025: что нового

Улучшение качества вокала в нейросетях

2025 год стал прорывным для генерации вокала с помощью ИИ. Нейросети вроде Suno и Udio научились создавать песни с невероятно реалистичными голосами. Искусственный интеллект теперь передаёт не только мелодию, но и эмоциональные нюансы вокала — дыхание, вибрато, интонационные переходы в каждой песне, генерируемой нейросетью.

Старые нейросети генерировали роботизированный вокал, который сразу выдавал искусственное происхождение трека. Современные AI-платформы создают песни, где голоса неотличимы от настоящих исполнителей благодаря передовому искусственному интеллекту. Это открыло новые возможности для музыкантов в создании демо-версий песен с качественным вокалом через нейросети.

Мультиязычная генерация песен

Нейросети научились создавать песни на десятках языков с правильным произношением и акцентами. Искусственный интеллект может генерировать трек на испанском с фламенко-вокалом, затем ту же песню на японском с характерными интонациями J-pop. Это делает нейросети универсальным инструментом для создания музыки на любом языке с помощью ИИ.

Suno через StudyAi особенно хорош в мультиязычной генерации песен. Нейросеть Suno понимает культурные особенности разных музыкальных традиций и создаёт песни, которые звучат аутентично для каждого языка и жанра при генерации треков с искусственным интеллектом.

Кастомизация стилей и жанров

Современные нейросети позволяют смешивать жанры музыки, создавая уникальные гибридные треки. Искусственный интеллект может генерировать песню в стиле “джаз-хоп с элементами классической музыки и электронными битами” — такие эксперименты с нейросетями раньше были доступны только опытным продюсерам при создании песен.

Нейросети для создания музыки дают творческую свободу с помощью ИИ. Можешь взять вокал из R&B, добавить гитары из рока, наложить электронные синтезаторы — искусственный интеллект соберёт это в цельную песню. Генерация гибридных треков через нейросети стала одним из главных трендов в AI-музыке для создания песен.

Интеграция с DAW и профессиональными инструментами

Нейросети начали интегрироваться с классическими программами для создания музыки. Теперь можно генерировать основу трека с помощью ИИ через нейросеть, затем дорабатывать его в FL Studio, Ableton или Logic Pro. Искусственный интеллект стал частью профессионального рабочего процесса музыкантов при создании песен.

Сервисы вроде Soundraw экспортируют STEM-дорожки — отдельные файлы для каждого инструмента песни, созданной нейросетью. Берёшь заготовку трека из нейросети с ИИ, дорабатываешь в DAW, получаешь профессиональную композицию. Такая интеграция делает нейросети мощным инструментом для создания музыки с искусственным интеллектом.

Практическое применение AI-музыки

Контент для социальных сетей

Нейросети идеальны для блогеров. Создавай уникальные треки для роликов в Instagram, TikTok, YouTube онлайн. Решает проблему прав — вся музыка твоя. Генерация песен для соцсетей — минуты, результат профессиональный.

Создай специальную песню под каждый ролик бесплатно. Энергичный трек для фитнеса? Нейросеть сгенерирует. Спокойная музыка для влога? Без проблем. Каждая песня уникальна, никаких страйков онлайн.

Фоновая музыка для видео

Монтируешь ролики, записываешь подкасты? Генератор подберёт саунд за минуту онлайн. Mubert, Beatoven.ai создают музыку под видео бесплатно.

Нейросети генерируют треки нужной длительности. Подкаст на час? Музыка на час. Ролик 3 минуты? Трек 3 минуты. Искусственный интеллект адаптируется при создании песен онлайн.

Демо-версии для музыкантов

Профессионалы используют ИИ для демо-версий онлайн бесплатно. Набрасываешь идею песни, проверяешь вокал, экономишь на препродакшене. Генерация помогает понять, стоит ли развивать трек.

Артисты создают десятки вариантов с нейросетями, выбирают лучшие песни, потом записывают в студии. Экономит деньги на создание музыки онлайн.

Музыка для игр

Разработчики применяют нейросети для саундтреков онлайн бесплатно. Экономит бюджет, ускоряет генерацию музыки. AIVA, Stable Audio хороши для геймдева — создают атмосферные треки для игр.

Генерируй сотни вариантов фоновой музыки, выбирай лучшие песни. Нейросети создают композиции для меню, боёв, катсцен онлайн. Искусственный интеллект экономит месяцы работы.

Рекламные кампании

Бренды используют генераторы для джинглов и фоновой музыки онлайн бесплатно. Дешевле композиторов, результат быстрый. Нейросети генерируют песни под бренд, создают уникальное звучание.

Маркетологи создают десятки вариантов треков, тестируют онлайн. Генерация музыки позволяет экспериментировать без бюджетов. Искусственный интеллект помогает найти звучание для бренда бесплатно.

Советы по работе с нейросетями

Эффективные промпты

Качество генерации песен зависит от описания трека. Детальнее промпт — лучше результат нейросети онлайн. Вместо “создай песню” пиши “создай энергичную поп-песню с женским вокалом в стиле 80-х с синтезаторами”.

Указывай музыкальные элементы: жанр, темп, инструменты, настроение, вокал. Нейросети понимают терминологию. Пиши “трек в размере 6/8 с минорной тональностью” — искусственный интеллект учтёт при генерации музыки онлайн.

Экспериментируй с формулировками создания песен. Одна нейросеть понимает эмоциональные описания, другая — технические. Suno работает с обоими подходами к генерации треков онлайн бесплатно.

Итерация результатов

Редко получается идеальная песня с первого раза с нейросетью онлайн. Генерируй варианты трека, выбирай лучший. Нейросети позволяют создавать вариации для музыки бесплатно.

Если нейросеть сгенерировала почти нужное, но не совсем — уточни промпт для создания песен. Добавь деталей, измени описание вокала, укажи инструменты. Искусственный интеллект учтёт правки, улучшит генерацию трека онлайн.

Некоторые нейросети (Soundraw, Udio) позволяют редактировать фрагменты музыки. Не понравился припев? Перегенерируй при создании песни. Собирай идеальный трек из лучших частей генерации онлайн бесплатно.

Комбинирование нейросетей

Не ограничивайся одной платформой для создания музыки. Генерируй основу в Suno, добавь оркестровые элементы через AIVA, создай мастеринг в другом сервисе онлайн. Нейросети дополняют друг друга в генерации песен.

Создай вокальную партию песни в Suno, инструментальный бэк в Soundraw, атмосферные эффекты в Stable Audio. Объединив треки в DAW, получишь уникальное звучание музыки. Подход даёт гибкость в создании песен с искусственным интеллектом онлайн бесплатно.

Частые вопросы о нейросетях для музыки

Заключение

Нейросети для создания музыки в 2025 превратились в профессиональный инструмент для генерации песен. Искусственный интеллект помогает блогерам, музыкантам, видеомейкерам создавать качественные треки быстро. Генерация песен с помощью нейросетей и ИИ стала доступна каждому.

Лидер рынка — нейросеть Suno, недоступна из России для создания музыки. Для российских пользователей — платформа StudyAi, работа с нейросетью Suno без блокировок, оплата российскими картами. StudyAi даёт полный доступ к генерации песен с лучшей нейросетью Suno и искусственным интеллектом.

Нужна оркестровая композиция? Нейросеть AIVA создаст песню. Трэп-трек с вокалом? Suno справится через StudyAi. Фоновая музыка для подкаста? Нейросеть Mubert сгенерирует трек за минуту. Современные нейросети с искусственным интеллектом справятся с любой задачей создания песен и генерации музыки.

Главное — выбрать подходящую нейросеть, поэкспериментировать с генерацией треков. Попробуй платформы с ИИ, создай первые песни, найди стиль в музыке. Нейросети открывают возможности для создания песен с вокалом и генерации треков.

Начни создавать музыку уже сегодня с нейросетями и искусственным интеллектом. Попробуй нейросети, сгенерируй первые треки, поэкспериментируй с жанрами песен. Искусственный интеллект открыл двери в мир профессиональной музыки всем — используй возможность для создания песен с нейросетями. Генерация музыки с нейросетями и ИИ — будущее, которое уже наступило для создания треков и песен.

Маша Даровская: Это Маша, шеф-редактор Тпрогера. Сегодня у нас очередной выпуск подкаста про хобби айтишников. Будем узнавать, как не выгорать и какими хобби можно наслаждаться в свободное от работы время. Сегодня у нас в гостях Андрей Фёдоров из Люксембурга. Он Java-разработчик и расскажет о своих многочисленных увлечениях. Паркур, DnD, а ещё фотография, кулинария. В общем, Андрей, расскажи немного о себе. Как ты оказался в Люксембурге? Как отдыхаешь там?

Андрей Фёдоров: Ну, всё довольно просто: я оказался в Люксембурге, потому что эмигрировал сюда в 2022 году по работе. В этом смысле мне повезло — на тот момент у меня был совсем небольшой стаж, я отработал всего около года, но меня пригласили сюда, в местную компанию, и полностью перевезли. В этом смысле мне очень повезло, я благодарен судьбе. Сейчас работаю здесь уже три года. И, кстати, именно здесь у меня появились почти все хобби — как ответ на те проблемы, с которыми столкнулся на работе.

Жизнь в Люксембурге: погода, камерность и инфраструктура

Маша Даровская: Расскажи, пожалуйста, как тебе вообще в Люксембурге? Как тебе там всё?

Андрей Фёдоров: Здесь всё классно. Единственное — погода вне лета бывает слишком дождливой. Зимы, как мы привыкли в России, здесь нет. Осень очень длинная: начинается где-то в октябре-ноябре и заканчивается только в марте. В это время температура редко опускается ниже минус трёх-пяти градусов, в основном держится около нуля. Дожди идут практически каждый день, либо просто пасмурно. Очень не хватает солнца.

Маша Даровская: Понимаю. В принципе, во многих местах бывает такая дождливая погода. А скажи, пожалуйста, Люксембург — это ведь довольно маленькое королевство. Как тебе его камерность?

Андрей Фёдоров: Это очень здорово. Здесь гораздо спокойнее, чем в Москве, где я жил раньше. Я сам родом из Астрахани, и Люксембург напоминает мне лучшее от обоих этих мест. Здесь очень высокий уровень инфраструктуры, есть общественный транспорт. Кстати, Люксембург — единственная страна в мире, кажется, где общественный транспорт полностью бесплатный и для туристов, и для местных жителей. Все поезда, автобусы и трамваи здесь бесплатные. И, действительно, очень спокойно. Многие говорят, что здесь скучно, особенно те, кто любит ходить на дискотеки или в клубы — такие люди отмечают, что мало движения. Но мне это не близко, я ещё в подростковом возрасте понял, что такие развлечения не для меня, поэтому мне здесь хорошо.

Значительная часть территории страны покрыта лесами и полями, поэтому для хайкинга тут отличные условия. Например, я живу не в самом городе, не в столице, но буквально в двух минутах от городской границы. До центра города мне примерно двадцать минут: пять минут пешком, потом десять-пятнадцать минут на трамвае, и ещё пять минут пешком. При этом от моей квартиры до большого леса — всего около десяти минут пешком.

Социализация и языки в Люксембурге

Маша Даровская: Скажи, пожалуйста, а в Люксембурге тебе хватает общения? Насколько ты смог социализироваться? Как у тебя с коммуникацией, с языком?

Андрей Фёдоров: С каждым годом становится всё лучше. Общение можно разделить на несколько категорий. Во-первых, это русскоязычное общение внутри диаспоры. В первый год после переезда было довольно сложно, потому что не было ни сил, ни особого желания куда-то ходить, искать новых знакомых. Я начал этим заниматься только на втором году и обнаружил, что у нас уже сформировалось сообщество по «Что? Где? Когда?». Я несколько раз там сыграл. Сейчас уже не играю, но иногда выступаю в роли ведущего — читаю вопросы. Я не организатор, а именно ведущий. Это мне близко, потому что в школьные годы я играл в ЧГК около пяти-шести лет.

Потом я узнал, что здесь есть клуб настольных игр, в основном мафии. Я туда ходил, участвовал, общался с людьми, а потом начал сам проводить настольные игры. Именно там познакомился с ребятами, с которыми мы позже начали играть в ДНД офлайн. В плане русскоязычного общения с каждым годом становилось всё лучше, потому что здесь на самом деле довольно много людей. Точных цифр не знаю, но, по моим наблюдениям, в Люксембурге живёт примерно три-пять тысяч русскоязычных. Если говорить о людях, которые входят в мой круг интересов, их всё равно довольно много. К нам иногда приезжают ребята из Трира и других соседних городов за границей Люксембурга. Это что касается русскоязычной части.

Если смотреть на нерусскоязычную, тут тоже есть своя градация, потому что в Люксембурге говорят как минимум на трёх языках. Даже если не учитывать английский, здесь есть французский, немецкий и, собственно, люксембургский. Каждый язык используется в разных контекстах. Например, молодёжь — им по 18–19 лет, кстати, здесь в школе учатся до 20 — между собой часто говорит на люксембургском. Я хожу на паркур, и большинство ребят, с которыми занимаюсь, — подростки. Они постоянно болтают между собой на люксембургском, и я ничего не понимаю. Пока ещё не начал учить этот язык, только зимой собираюсь приступить.

Дальше — французский. На нём с тобой будут говорить в магазинах в большинстве случаев, потому что здесь очень много людей приезжают работать из-за рубежа. Каждый день люди из приграничных городов Франции приезжают в Люксембург, чтобы работать кассирами, продавцами и не только. Поэтому в магазинах часто нужен французский. Немецкий, честно говоря, я почти не встречал. Слышал, что его используют в новостях и где-то на севере страны, но я живу на юге, так что с этим сталкиваюсь редко.

Здесь даже есть своеобразная «игра» — познакомиться с люксембуржцем, потому что это довольно сложно. Но, как мне кажется, основная проблема у людей — в подходе. Вместо того чтобы специально искать люксембуржцев, лучше просто ходить в места по интересам и там знакомиться с людьми естественно. Здесь люди в основном знакомятся в спортивных кружках, потому что здесь очень много разных ассоциаций. Я, например, хожу на паркур, но есть ещё футбольные, баскетбольные, теннисные секции, настольный теннис — вариантов действительно много. Это довольно большое пространство, где люди часто встречаются и общаются.

Есть ещё языковые кафе, но там в основном встречаются другие мигранты, которые тоже приехали сюда. Здесь вообще очень много иммигрантов, их часто называют экспатами. Буквально почти половина населения страны — это люди, которые сюда приехали, а не те, кто здесь родился и вырос. Точную статистику я не знаю, но, кажется, граждан здесь примерно половина населения. Остальные — это экспаты, и, по-моему, в статистику не входят те, кто приезжает сюда каждый день, но не живёт здесь постоянно. В общем, на неродном языке общаться немного сложнее, у меня эта часть пока ещё проседает.

Сейчас я участвую в организации айтишных митапов в Люксембурге — они называются Lux Tech Pulse. Раньше это был Luxembourg Jazz, но теперь мероприятие расширилось и охватывает разные направления. Там я постепенно знакомлюсь с людьми, которые говорят не только по-русски. В остальном, возможно, я просто не так часто бываю в местах, где можно познакомиться с новыми людьми. Работу я не беру в счёт — я познакомился со всеми своими тридцатью коллегами, и на этом всё. Но это довольно ограниченный круг знакомств.

Работа и команда

Маша Даровская: А чем, кстати, занимается твоя компания, и на каком языке вы общаетесь в команде?

Андрей Фёдоров: Я бы не назвал это стартапом. Это компания, которой уже около шестнадцати лет, она давно вышла из стадии стартапа — по крайней мере, так говорит наш SEO. Это люксембургская компания, основная часть находится в Люксембурге. Мы занимаемся продуктами для финтеха. Есть несколько решений для аутентификации пользователей, а также продукт, похожий на WhatsApp, только более безопасный: компании могут хранить данные у себя, сами хостят сервер. Я работаю в третьей команде, которая занимается кастомными решениями для клиентов — не внутренними продуктами, а разработкой на заказ для других компаний.

Маша Даровская: Поняла. А на каком языке вы общаетесь? На английском?

Андрей Фёдоров: Да, у нас в компании основным языком общения является английский, и это очень удобно. Мы как-то подсчитывали: на тот момент у нас было около четырнадцати или пятнадцати разных национальностей. Есть ребята из СНГ — украинцы, россияне, парень из Молдовы, есть коллеги из Индии, несколько человек из Люксембурга, из Франции, из Германии, из Латинской Америки тоже были ребята. В общем, команда очень интернациональная. Здорово, что английский стал общим языком — он действительно поддерживает мультикультурную среду.

Маша Даровская: Да, это язык для общения между представителями разных культур.

Андрей Фёдоров: В этом смысле в Люксембурге с английским и другими языками проще. Здесь много людей, для которых эти языки не родные, они их учили. И, по крайней мере, с английским нет такого, что тебя стыдят за неправильное произношение или что-то подобное. Все говорят по-разному и стараются понять друг друга.

Паркур: от боли в спине к удовольствию

Маша Даровская: А расскажи, как у тебя появились хобби в Люксембурге? Ты говорил, что только на второй год начал активно общаться. Почему решил заняться паркуром? Какой у тебя вообще спортивный бэкграунд?

Андрей Фёдоров: Паркуром я занялся потому, что у меня болела спина — это короткий ответ. А если подробнее, то особого спортивного бэкграунда у меня нет. Обычное детство, наверное, как у многих парней, которые выросли не в Москве, а просто где-то в России. Не знаю, как в Москве, а я в детстве бегал по дворам, лазил по крышам гаражей, забирался в подъезды — просто ради интереса, ничего не выносил. Мне это нравилось, и, в общем-то, на этом всё. Когда я приехал сюда, первый год был сложным — все силы уходили на адаптацию, нужно было понять, как здесь вообще жить. То есть, какие здесь вообще правила? Как, например, с документами: куда их нужно относить, где получать, какие базовые вещи нужно настроить, чтобы просто нормально жить.

Я пробовал ходить в спортзал, бегать на дорожке, ещё что-то, но мне это оказалось очень скучно. Просто потому, что мне не подходят такие повторяющиеся действия, когда ты долго делаешь одно и то же. Я подумал: хорошо, а что мне действительно нравится? Наверное, что-то в игровом формате, где спорт — это не основная цель, а скорее приятный побочный эффект. Я смотрел разные спортивные федерации, которые здесь есть, думал, может, заняться чем-то японским с мячами, но на мой имейл так и не ответили.

Я продолжил искать и в какой-то момент начал смотреть на YouTube видео о мировых соревнованиях по паркуру. Подумал: «Ммм, классно». На самом деле, это называлось Chazen Tech — что-то вроде догонялок, только с элементами паркура: нужно прыгать через препятствия. Я подумал, что это очень прикольная штука, захотел попробовать, и стал размышлять, чему нужно научиться, чтобы участвовать в таких соревнованиях. Понял, что для начала нужен паркур — хотя бы чтобы не сломать себе шею в процессе.

Я начал искать паркур-секцию в Люксембурге и нашёл одну, хотя она была довольно далеко от моего дома. Потом перешёл в другую, поближе, и с тех пор продолжаю заниматься. Мне очень нравится паркур, потому что для всех этих прыжков, лазания и прочего задействуется множество разных мышц: и руки, и пресс, и спина, и особенно поясница. А так как я работаю сидя, для меня это важно — поясница должна быть в порядке.

Занятия проходят очень весело: два часа пролетают незаметно, будто оказываешься внутри компьютерной игры, которая нравилась с детства. Мне всегда нравилась серия Assassin’s Creed, где герои лазают по стенам, бегают по крышам и тайно устраняют злодеев. Я часто представлял себя на их месте — бегаю, прыгаю, преодолеваю препятствия. В зале это особенно классно: есть специальный инвентарь, боксы разной высоты, на которые можно залезать и прыгать, есть маты для безопасного приземления. Первый раз, когда сделал сальто, ощущения были как в игре — не успеваешь даже понять, как делаешь кувырок, всё вокруг на мгновение размывается, голова кружится. Это чем-то напоминает Mirror’s Edge — есть такая игра про паркур, бег по стенам, прыжки туда-сюда. Это очень весело. И, главное, благодаря этому у меня не болит спина. Когда я не занимаюсь, например, вот сейчас летом был перерыв, у меня начинает хрустеть вся спина. Я могу потянуться вправо или влево — и слышу, как будто пузырьки воздуха лопаются. А когда я хожу на паркур, ничего не хрустит, как бы я ни тянулся.

Маша Даровская: Да, я тебя понимаю. У меня тоже сидячая работа, и без спортзала спина просто отказывает. Скажи, пожалуйста, как проходят твои тренировки и сколько это стоит в Люксембурге?

Андрей Фёдоров: Паркур здесь стоит очень дёшево. На самом деле, большинство спортивных секций недорогие, потому что их организуют что-то вроде НКО — Ассоциации Федерации Спорта. Например, за сезон, который длится с сентября по июль, то есть почти весь год, я плачу 100 евро. По люксембургским меркам это совсем немного. Для сравнения, месяц занятий йогой стоит столько же, потому что в Люксембурге у йоги нет ассоциации, и там только индивидуальные занятия. А тренировки по паркуру у нас проходят так: обычно это двухчасовое занятие. Первый час тренировки проходит с тренером: он учит нас определённым движениям. Второй час — свободный, можно взять любой инвентарь, который лежит в зале, расставить его как угодно и тренировать что-то своё.

Маша Даровская: Скажи, а сколько у тебя в среднем тренировок в неделю?

Андрей Фёдоров: Здесь только одна тренировка по паркуру. Пока мне этого достаточно — это всё же лучше, чем ничего. Ну, что есть.

Настольные игры и D&D-сообщество

Маша Даровская: Ты говорил, что сначала участвовал в мафии, не организовывал, а именно участвовал. Я так понимаю, это вообще популярная тема среди мигрантов — играть в мафию, потому что…

Андрей Фёдоров: Да, но мне мафия, честно говоря, не нравится.

Маша Даровская: Я тоже не очень люблю, если честно. А потом ты организовал сообщество для тех, кто играет офлайн в ДНД. Расскажешь подробнее?

Андрей Фёдоров: На самом деле, мы играем офлайн не только в ДНД, а вообще в разные настольные игры. У нас есть большое сообщество, где ребята собираются на мафию, но также устраивают и другие активности: ходят в походы, иногда в театр, сейчас вот книжный клуб появился. Как часть этого сообщества я в какой-то момент начал проводить настольные игры. Даже организовал небольшой фестиваль на 35 человек: собрал кучу разных настолок, некоторые взял у знакомых, чтобы все могли прийти и попробовать что-то новое. Для тех, кто раньше не играл, часто кажется, что настолки — это сложно и непонятно. Ой, когда слышишь, что в какую-то игру нужно играть час или даже два, становится немного страшно. А бывает и все пять часов.

Вот поэтому я решил: хорошо, приходите все, у нас будет, скажем, около двадцати пяти разных настольных игр. Я и ещё пара ребят всегда рядом, чтобы помочь вам разобраться в любой игре — не придётся сидеть один на один с буклетом и правилами. Всегда будет кто-то вроде консультанта. Это похоже на московские антикафе, которые специализируются на играх: приходишь, у них огромная библиотека настолок и консультанты, которые всё объяснят. Мне хотелось хотя бы на один день создать что-то подобное. В итоге получилось весело и здорово, хотя я, конечно, очень устал.

До этого у меня ещё был интерес попробовать ДНД — слышал о ней, казалось, что это что-то вау, очень интересно. Но мне было страшно браться за это самому, потому что совершенно непонятно, как всё устроено. Все эти разговоры про ДНД — что играть нужно долго, что есть какие-то огромные книги с правилами… В общем, я просто жил с этой мыслью, пока один парень не написал мне: «Давайте сыграем в ДНД, хочу попробовать себя в роли мастера». До переезда в Люксембург он в основном играл как обычный игрок, а тут решил попробовать быть мастером. Мы собрались, играли почти год одной компанией, и у меня остались очень хорошие впечатления. После этого я подумал: ладно, это здорово, надо втягивать в это больше людей.

После этого я начал проводить ваншоты — односессионные игры для совсем новичков. Проводил такие игры и для детей, например, для двенадцатилетних, и для взрослых тоже, просто чтобы показать людям, как это устроено. Мне хотелось, чтобы число людей, которые хотят играть в D&D здесь, в Люксембурге, росло. Тогда можно будет делать что-то более интересное. Чем больше игроков и мастеров, тем больше всего интересного мы можем вместе придумать. Это ещё и отличный способ знакомиться с новыми людьми. Например, тот год, когда мы играли в кампанию, по сути, подарил мне новых друзей — людей, с которыми я вряд ли бы познакомился иначе, потому что мы из разных возрастных групп: некоторые ребята на двадцать, а то и на тридцать лет старше меня. У них совсем другие заботы, профессии, и в обычной жизни мы, возможно, даже не пересеклись бы, или это было бы как-то странно и непривычно. А когда вы год за одним столом играете, отыгрываете разных персонажей, попадаете в комичные или даже кроваво-комичные ситуации, вы сближаетесь и начинаете общаться уже как настоящие друзья.

Мне хотелось чего-то большего. Вот так мы и продолжаем играть, и сейчас у нас стало больше и мастеров, и игроков. Последние несколько месяцев мы с одним товарищем ищем место, где можно было бы организовать что-то вроде стационарного клуба. Сейчас основная проблема в том, что приходится постоянно бегать между квартирами или кафе-офисами, таская с собой весь инвентарь. А его немало: книги с правилами, фигурки и прочее. В сумме это может быть килограммов десять-пятнадцать, особенно если ещё брать ноутбук или планшет для музыки. Но в Люксембурге сложно найти подходящее помещение, чтобы аренда не стоила тысячу-две евро в месяц.

Параллельно с этим я решил, что хочу попробовать сделать то же самое онлайн. Нашёл программу Foundry VTT — если кому-то интересно. Думаю, в предыдущем выпуске вы уже упоминали об этом, когда говорили про ДНД. Я сохранил тот выпуск, хотел посмотреть, потому что видел там Сашу Бриганова и подумал: интересно, надо послушать, что он рассказывает, а то я его только в Твиттере читаю. В итоге я скинулся с несколькими ребятами, они мне задонатили, и я купил лицензию. Подумал, что не хочу, чтобы каждый мастер сам покупал лицензию на эту программу и разбирался, как всё установить и развернуть.

Я подумал: почему бы не создать сообщество, общий сервер, где буду я и ещё несколько админов? Мы бы решали все технические вопросы — как установить систему, как перенести её на более дешёвый сервер, как мигрировать и обновлять данные и так далее. А мастерам и игрокам просто предоставили бы возможность собираться и играть. Ведь онлайн-игры — отличный способ вновь связаться с друзьями, которые живут в других городах. Мы с друзьями уже играли в разные случайные мультиплеерные игры с 2022 года, в основном через Discord. Но это бывает непросто, особенно если речь о играх, которые быстро устаревают и теряют интерес. А вот такие игры, где нужно импровизировать и общаться, по сути, не стареют. Благодаря этому я стал снова больше общаться с несколькими старыми друзьями. Один из них даже присоединился ко мне, и теперь мы вместе развиваем это сообщество.

Сейчас у нас уже около 80 человек в Telegram-канале. Мы запустили проект в апреле, и за это время провели, наверное, около 10–15 игр, точно не помню. Сообщество постепенно растёт, и это очень радует. Я вижу, как люди, которые иначе никогда бы не встретились — потому что живут в разных частях мира, — знакомятся, начинают вместе играть, и это действительно здорово.

Любимые настольные игры

Андрей Фёдоров: Я играю в настольные игры ещё с университета. Мы с соседом и другом по комнате оба увлекались настолками и часто собирались поиграть. Моя любимая игра — «Каркассон». У меня большая коробка с, наверное, десятью разными дополнениями. Мы с женой регулярно играем, несколько раз в месяц, и с друзьями тоже собираемся. В нашей библиотеке есть ещё одна игра — «Страшные сказки». Это простая карточная игра, подходит для двоих и до четырёх человек. Ещё есть игра, которую я люблю с детства, потому что играл в неё с дедушкой. Она называется «Реверси». Это что-то вроде го, только гораздо проще.

Есть ещё классная старая игра — Scotland Yard. Она до сих пор популярна, в неё играют. Мне нравится, что там асимметричный геймплей: один игрок — шпион, остальные — детективы, которые его ловят. Все знают, кто шпион, но пытаются поймать его в Лондоне. Интересная дедуктивная игра, отлично подходит для любителей детективов. Попробовать просчитать, куда пошёл человек, где он сейчас находится — это интересная задача. Есть ещё две игры, которые я бы выделил. Одна из них называется «Азул». Она отлично подходит для двух-четырёх игроков. Мне особенно нравится её тактильность: там есть такие плиточки, которые нужно доставать из тканевого мешочка. Это просто приятно — держать их в руках, играть с друзьями, просчитывать ходы.

Другая игра — «Палео». Это кооперативная игра, а таких мне встречалось не так много, где вы играете не друг против друга, а против самой игры. Она как раз хорошо подходит для вечера вдвоём, например, с женой. Вместо соперничества вы действуете вместе. Сюжет такой: у вас есть доисторическое племя, и ваша задача — оставить след в истории, просто выжить и не вымереть. Есть ещё игры, которые мне нравятся, но которых у меня сейчас нет, потому что не удалось их перевезти. Например, «Рут» — тоже асимметричная игра. Или «Битва за Рокуган». Это не самые известные игры, но они действительно интересные.

Маша Даровская: Из кооперативных мне нравится «Таинственный остров», но, по-моему, она только на русском.

Андрей Фёдоров: Не слышал про такую. Есть такая игра — «Эволюция», она была придумана в России. Это, кстати, непросто, потому что мне она тоже очень нравится. Но на английском, насколько я знаю, её вообще нигде не найти. Получается, с друзьями, которые не говорят по-русски, в неё не поиграть.

Маша Даровская: Да, есть игры, которые выпускают исключительно российские издатели. А скажи, как часто ты вообще играешь в настольные или настольно-ролевые игры? Это у тебя пару раз в месяц выходит?

Андрей Фёдоров: Точно сказать сложно. Для меня настолки — это и способ провести время, и возможность пообщаться. В среднем, наверное, играю несколько раз в месяц. Если говорить именно о настольно-ролевых играх, например, D&D, то с тех пор, как я начал заниматься онлайн-сообществом, сам стал играть чуть меньше — времени уходит много на организацию: нужно искать мастеров, игроков, помогать им всё настроить, проверить, что всё работает. Это занимает довольно много времени. Здесь, офлайн, я сейчас веду кампанию как мастер, но летом, честно говоря, это просто мёртвый сезон для многих активностей — все разъезжаются, у всех разные графики. Через две недели у нас наконец будет следующая сессия. Надеюсь, мы хотя бы раз в месяц сможем собираться, потому что у нас уже шутка ходит: самое страшное в D&D — это не боссы и не правила, а попытка состыковать графики пяти или шести взрослых людей.

Маша Даровская: Да, да, да, вот именно это меня и пугает в идее начать играть в D&D — где найти время?

Андрей Фёдоров: Это, кстати, одна из причин, почему я начал проводить игры онлайн. Оффлайн эта проблема стояла особенно остро. Например, у нас в Люксембурге всего, допустим, пятнадцать человек, которые хотят играть. Это буквально две-три, максимум четыре группы, а по факту — одна-две. И все заняты: у кого-то дети, у кого-то командировки, у всех свои дела, и состыковаться очень сложно. В онлайне проще: у тебя гораздо больше людей на выбор, и если нет принципиального требования играть именно с конкретным другом, найти компанию становится легче. Просто размещаешь объявление: такая-то игра, столько-то человек. Собираются пять человек, которые раньше друг друга не знали — и начинают играть. В принципе, это работает, я бы сказал. Дальше всё зависит от запроса. Для игр, ваншотов — это вообще отлично подходит, можно легко находить такие игры. Для компаний, конечно, сложнее. Вы один раз собрались, совпали по дате, а потом, когда наступает следующая сессия, снова возникает вопрос — как состыковаться. Тут уже становятся необходимы всякие сервисы для синхронизации календарей.

Кулинария и творчество

Маша Даровская: Скажи, кроме паркура и игр, ты ещё говорил, что любишь готовить. Это увлечение появилось у тебя в Люксембурге или раньше?

Андрей Фёдоров: Наверное, скорее здесь, в Люксембурге, потому что у меня стало больше времени дома. Когда я жил в Москве, большую часть времени я проводил в общаге, и там было сложно готовить что-то особенное. Помню, как-то летом я готовил шаурму и продавал её другим в общаге. Но это быстро надоело — за несколько дней я полностью вымотался и понял, что прибыль того не стоит. До переезда я не так много готовил. То есть, я любил готовить, но в основном обычные блюда. Например, блины — у нас в семье я блинный мастер. Какие-то мясные блюда — и не больше.

А здесь, когда мы переехали, у нас появилось гораздо больше возможностей попробовать разные кухни. Для нас это стало настоящим открытием. Не знаю, может, у меня вообще переезд получился не дауншифтинг, а скорее наоборот — если использовать это слово, то скорее upshifting. В общем, уровень жизни повысился: зарплата относительно расходов стала больше, а еда, по моим ощущениям, не сильно дороже. Поэтому мы начали ходить в разные места, пробовать новую еду, и мне захотелось повторять эти блюда дома. Например, мы несколько раз ездили в Грецию, пробовали там разные блюда с бобами, с фетой — это было очень вкусно, и захотелось научиться готовить такое самому.

Иногда можно просто найти рецепт в интернете, а иногда интересно прийти в кафе, заказать блюдо и, пока ешь, пытаться понять, как его приготовили. В какой-то момент я очень увлёкся приготовлением пиццы. Сейчас, скажем так, немного остыл — не потому что разонравилось, а просто жду, когда перееду в другое место, где будет балкон или терраса. Хочется купить специальную печь для пиццы, которую можно поставить на улице. Сейчас я немного устал делать пиццу в духовке, потому что всегда старался готовить её практически с нуля. Тесто нужно оставить в холодильнике на ночь, чтобы оно как следует подошло — шарики, всё как надо. Это классно, но занимает очень много времени.

В отпуске, конечно, здорово этим заниматься, но когда появились проекты вроде ДНД-сообщества, плюс я ещё немного помогаю ребятам из русскоязычного IT-сообщества в Люксембурге, времени на такие сайт-проекты стало меньше. Два дня на пиццу у меня уже нет. Хотелось бы, но не получается. Хотя это было очень классно, и у меня до сих пор есть такой пункт в виш-листе. Хочется сделать в пицце как можно больше с нуля. Например, самому поехать на поле, собрать помидоры, чтобы потом приготовить из них настоящий томатный соус, параллельно замесить тесто и так далее. Прямо приготовить пиццу максимально с нуля.

Я как-то делал багеты в духовке — это тоже было интересно. Получается настоящий багет с хрустящей корочкой, с надрезом. Когда только достаёшь его из духовки, от него идёт пар. Я ещё посыпал его кунжутом. И если это редкий зимний или осенний день, когда солнце пробивается через окно в Люксембурге, оно красиво подсвечивает этот пар.

Я пробовал вести YouTube-канал, где частично показывал бы сам процесс и просто болтал на разные темы, но быстро понял, что это не для меня. Оказалось, у меня просто не хватает времени и сил, чтобы заниматься монтажом самостоятельно. Я уже забыл, как это делается. Лет десять назад я монтировал видео, когда работал фотографом и параллельно снимал ролики, но сейчас полностью утратил эти навыки. Я понимаю, что тратить несколько часов на съёмку, а потом ещё в четыре раза больше на монтаж — мне этого совсем не хочется. Да, когда становишься взрослым, приходится расставлять приоритеты.

Маша Даровская: А какие-то видео с готовкой у тебя остались?

Андрей Фёдоров: Да, что-то осталось. Буквально три штуки, наверное. Я довольно быстро понял, что всё идёт не так, как мне хотелось бы. При этом, конечно, родители моей жены очень ждут новых видео. Они постоянно спрашивают: «Андрей, когда следующее?» А я им отвечаю: «Блин, не знаю, это слишком сложно и долго». Но у меня вообще с YouTube есть своя история. Лет в четырнадцать я уже делал канал, пытался что-то записывать и выкладывать. Я специально с тех пор ничего не удаляю — для меня это часть своего рода наследия. Просто интересно потом посмотреть, что было тогда, что сейчас, и, надеюсь, порадоваться изменениям.

Баланс хобби и советы слушателям

Андрей Фёдоров: Я для себя это когда-то описал как разные корзинки. Представляю себе такую картину: есть игра, в которую я сам никогда не играл, но знаю — советская электроника, где волк ловит яйца. Он бегает вправо-влево и ловит яйца, чтобы они не разбились. Вот примерно так я ещё в школе представлял себе жизнь: как совокупность разных активностей. Вместо того чтобы стоять на одном месте и собирать всё только там, ты постоянно переключаешься — тут немного, там немного. В итоге жизнь получается сбалансированной по разным направлениям. В какой-то период ты больше занимаешься одним делом, потом берёшь паузу и подтягиваешь другие направления. В результате всё идёт довольно ровно и разнообразно. Это действительно помогает не выгорать, потому что активность постоянно меняется.

Например, на работе я в основном занимаюсь разработкой — не только на Java, а вообще всем подряд, по сути, full-stack. Иногда приходится заниматься и менеджерскими задачами, когда нужно делать проекты вместе с другими разработчиками. Такое действительно случалось пару раз, и это тоже классно. Но в основном на работе у меня, условно говоря, разработка. Потом, например, в D&D у меня большая часть активности связана именно с сообществом, с его развитием. Нужно постоянно общаться, находить новых людей, разговаривать с ними — и оказалось, что это сложнее, чем я думал. Я был очень удивлён, насколько разные бывают люди — по характерам, по тому, как они реагируют на мои слова. Я понял, что с каждым нужно общаться по-разному.

Паркур. В принципе, мне очень нравится паркур, потому что он позволяет просто отвлечься. Вместо того чтобы включать абстрактное мышление, ты реагируешь на происходящее вокруг. Хотя и здесь приходится много думать: когда хочешь прыгнуть и зацепиться, где-то на подсознании просчитываешь, с какой силой и под каким углом прыгнуть. Мне очень нравится этот момент, когда нужно держать фокус. Настольные игры мне, наверное, больше всего нравятся именно из-за социализации. Когда играешь, общаешься с людьми и не смотришь в экран. В какой-то момент я осознал, что у меня была проблема: все мои хобби были связаны с одним и тем же экраном. Как бы это ни было здорово — я занимаюсь разными вещами, но моя спина этого не понимает, и глаза тоже. Поэтому, когда я просыпаюсь, у меня болит всё тело и слезятся глаза. Я понял, что нужно искать какие-то оффлайн-активности.

А музыка помогает — не знаю, позволяет выплеснуть творческий порыв. Не могу сказать, что на работе этого не происходит: там тоже много творчества, когда придумываешь, как реализовать что-то. Особенно мне повезло в том, что у меня есть право голоса — могу спрашивать: «А почему вы этого хотите? А чего конкретно хотите достичь?» Иногда даже предлагать альтернативы. Это тоже своего рода творчество. Но музыка помогает именно выражать эмоции. Кроме того, что я сам иногда играю на гитаре или сочиняю песни, я много просто пою — включаю музыку и пою. Это у меня с детства. И это помогает нормализовать эмоциональное состояние, потому что с некоторыми песнями, которые откликаются, ты выплёскиваешь накопившиеся эмоции, и становится легче.

Маша Даровская: Да, понимаю, тоже люблю петь, хотя пою ужасно, если честно.

Андрей Фёдоров: Не знаю, я слышал, что нет людей без голоса — есть люди с плохим слухом, скорее. На самом деле, основная проблема чаще всего именно в слухе — чтобы понимать, как ты поёшь.

Маша Даровская: А всё остальное — дело техники. Я, например, окончила музыкальную школу, но у меня низкий голос, и всё, что высоко, мне просто не даётся. Таких песен, которые можно петь низко, на самом деле не так много, их мало. Поэтому — как есть. Колыбельную петь научилась, уже хорошо. Скажи, пожалуйста, что бы ты мог пожелать нашим слушателям? Как найти себя, своё увлечение, как не потерять себя в этом безумном мире, когда всё вокруг бывает сложно?

Андрей Фёдоров: Не надо бояться пробовать. Если не попробуешь — точно ничего не произойдёт. А если попробуешь — может быть, получится. Мне кажется, не стоит пытаться что-то кому-то доказывать. Конечно, иногда в жизни приходится что-то доказывать другим, но в хобби главное — получать удовольствие от процесса, от самого себя. Если постоянно со всеми соревноваться, это может сильно усложнить жизнь и добавить много негатива в то, что должно приносить радость.

Маша Даровская: Да, согласна. Главное — пробовать и ждать, что отзовётся внутри, что действительно откликнется. Спасибо тебе большое. Ребята, с нами сегодня был замечательный Андрей Фёдоров. Он рассказал много интересного о своих увлечениях. Ищите свои хобби, своё призвание — то, что действительно приносит вам удовольствие. Не выгорайте. Пусть у всех всё будет хорошо.

1. Rainwave: интерактивное радио с геймерским сердцем

Rainwave — культовое онлайн-радио для фанатов видеоигр, работающее с 2000 года. Оно предлагает пять каналов: Game (классика VGM), Chiptune (8-битные треки), Covers (каверы игровых OST), OCRemix (фанатские ремиксы) и All (микс всего). Плейлист формируется сообществом — можно голосовать за треки, запрашивать любимые мелодии из The Legend of Zelda или Final Fantasy и даже общаться в чате.

Для кодеров, которые хотят разнообразия и контроля над музыкой. Отлично для долгих сессий, когда нужно чередовать ретро-ностальгию и современные эпичные треки.

2. VGM Radio: чистый поток игровой классики

VGM Radio — минималистичное радио, которое вещает саундтреки из игр 80-х, 90-х и современных тайтлов. Здесь нет рекламы — только музыка от NES (Mario, Metroid) до PS5 (God of War). Стримы идут 24/7, с упором на ретро и оркестровые треки, создающие атмосферу приключений.

Идеально для кодинга, где нужна стабильная фоновая музыка без резких смен настроения.

3. 8Beats Radio: сообщество и саундтреки 24/7

8Beats — это радио, созданное геймерами для геймеров, с фокусом на саундтреки от инди-игр (Hollow Knight) до AAA-тайтлов (The Witcher). Станция работает круглосуточно, с обновляемыми плейлистами и возможностью запросить треки через Discord. Чиптюн, lo-fi и оркестровые мелодии чередуются, создавая баланс между релаксом и мотивацией.

Для кодеров, которые любят комьюнити и хотят микс из свежих и классических треков. Отлично для работы в команде или долгих спринтов.

4. RPGamers Network Radio: для фанатов RPG и эпоса

Это радио специализируется на саундтреках из RPG — жанра, где музыка всегда была эпичной и эмоциональной (Final Fantasy, Skyrim, Chrono Trigger). Станция позволяет слушателям голосовать за треки, формируя плейлист в реальном времени. Есть миксы из action/RPG и ретро-игр, чтобы держать слушателей в тонусе.

Для кодеров, которым нужны мотивирующие и кинематографичные мелодии. Идеально для работы над сложными архитектурными задачами.

5. AccuRadio: Video Game Soundtracks — эпичность без пауз

AccuRadio предлагает канал, посвященный оркестровым саундтрекам из игр вроде The Legend of Zelda, God of War и Halo. Без рекламы (можно пропустить редкие объявления), с акцентом на кинематографичные треки, которые вдохновляют на подвиги.

Для айтишников, которым нужно вдохновение для больших проектов. Отлично для работы над фронтендом или визуализациями.

6. TuneIn: Stream Video Game Music — универсальный выбор

TuneIn агрегирует станции с VGM, предлагая микс из ретро (Sonic, Mario) и современных игр (Cyberpunk 2077). Там не только радио, но и подкасты о гейминге, если нужен перерыв. Стримы стабильны, с широким выбором: от чиптюна до ambient-саундтреков.

Для тех, кто хочет разнообразия и не против переключиться на подкаст. Подходит для кодинга и ресеча.

7. YouTube: Coding Stupor ~ Video Game Music for Focus

Плейлист на 10+ часов. Здесь треки из инди-игр (Stardew Valley, Journey) и крупных тайтлов (Mass Effect). Музыка мягкая, без резких переходов, глубокого погружает в код. Обновляется редко, но качество на высоте.

Для соло-кодинга, когда нужно уйти в себя и писать сложные алгоритмы.

8. YouTube: Video Game Work Music Playlist

Плейлист на 100+ треков, от чилловых (Celeste) до более драйвовых (Halo, Doom). Собран для работы и кодинга, с упором на баланс между релаксом и энергией. Регулярно обновляется, чтобы не приедалось.

Для спринтов и дедлайнов — музыка мотивирует, но не отвлекает.

Делитесь любимыми онлайн-радио в комментариях!

Три года Т-Банк устраивает этот семейный фестиваль с основной целью — сделать взносы в благотворительные фонды. Но как это все выглядит? В июле появляется свежая информация на главной странице мероприятия. Желающие заполняют анкету, ждут одобрения, после выбирают фонд, в который хотят сделать перевод, и оплачивают входной билет. В его стоимость уже входит благотворительный взнос. В этом году фонды, которым помогали участники фестиваля:

— «Жизнь как чудо», фонд, работающий с перинатальными центрами. Цель этого года — поставка оборудования для диагностики наследственных заболеваний печени у детей.

— «Антон тут рядом» — фонд, специализирующийся на работе с людьми в аутическом спектре.

— «Вера» — паллиативная медицина и помощь хосписам.

Доклады

Территория пикника поделена на условные блоки: коммуникация с крупными компаниями, представленные шатры, лекторий и музыка. Лекторий, как блок, тоже поделен на семь зон. Мне показалось, что организаторы постарались максимально закрыть возможные потребности посетителей: от научпопа до привычных тем про оценку эффективности команды.

Например, если вы интересуетесь биологией или медициной, то наверняка знаете Алексея Водовозова или Владимира Алипова. Если вам больше по душе дискуссии и аналитика, то можно смело отправляться к шатру, где обсуждали, как внедрять AI в data-решения. Кстати, об AI! Он шёл красной нитью через большую часть лекций и дискуссий. Заметно, как сильно это будоражит умы — и работников, и работодателей, и ученых.

Я делала несколько попыток дойти до немузыкальных выступлений. Первая была, когда Алипов собирался рассказать, почему люди так любят живое. Деревья там, котят. Пошла от музыки к научпопу — и оказалась у уборных. Как так вышло? Потом меня сманила Тося Чайкина своим мощным голосом. Пришлось вернуться к музыкальной сцене. Следующую, и уже успешную, попытку я сделала, чтобы послушать доклад Марии Осетровой про реакцию мозга человека на AI.

Вы уже догадались о её специализации? Нейробиология. Ученые этой науки при любом вопросе сразу лезут в мозг, обкладывают его электродами и собирают данные. Краткие тезисы:

- написание сочинений только с помощью AI стандартизирует средний текст и, как следствие, убивает индивидуальный стиль пишущего;

- если есть какая-то суперзвезда-специалист в сфере и ей (суперзвезде) дать AI, то она просто отдаст рутину ему. Если дать AI середнячку в этой же области, то сверхновой не получим. Более того, в некоторых случаях специалист будет портить результат работы AI своей экспертизой.

Если о первом выводе мы догадывались, то второй — это прямо-таки ответ на многие дискуссии про связку «джун-программист и AI».

А чего делать предлагают ученые в таком случае? Как стать новой рок-звездой? Учиться! Опять. Снова.

Мария привела такой алгоритм:

1. встречаемся с новой задачей;
2. просим AI решить её;
3. просим объяснить решение;
4. стираем решение;
5. пишем сами.

Это мне напомнило, как я училась решать уравнения по органической химии с помощью решебника. Думаю, что у вас самих был похожий опыт. Когда задача самостоятельно не решается, есть ГДЗ, но нужно понять, как это делается. Потому что на контрольной может попасться. Так и тут.

К сожалению, серебряной пилюли нейробиологи нам не принесли. Только когнитивный долг, проценты по которому будем отдавать, кряхтя. Эта идея настолько впечатлила меня, что в первый же понедельник после лекции я столкнулась с задачей, которую мне решил Cursor. Я потратила лишние часы, чтобы разобраться, почему он именно так сделал. Стёрла решение. Потом заново переписала. Это был какой-то новый опыт. С одной стороны, я будто вернулась в десятый класс и прорешиваю присоединение водорода к альдегиду, чтобы получить спирт. С другой стороны, тактически я всё ещё не выигрываю. Рабочий день близится к концу, а задача ещё не решена и не отправлена на ревью. Но, надеюсь, что в стратегии дела обстоят лучше.

На этом доклады, которые я послушала, — всё. Очень жду, когда опубликуют записи. Некоторые я буду смаковать осенними вечерами в дождливом городе. Определённо хочу узнать больше про металлургов с компьютерным зрением или про то, как RnD-тренды влияют на будущее.

Помимо лекций были еще точки общения с компаниями. Т-Банк традиционно проводил карьерные консультации в своем шатре. И в каждом шатре можно было выиграть мерч компании. Буквально никто не уходил без приза. И эта активность собирала большие очереди. Пока я преследовала прагматичные цели и стояла в очереди за платёжным стикером на свой яблочный телефон, люди в соседних очередях пытались угадать марку машины, чтобы получить карточку участника. Ещё в ожидании мы успели обсудить с незнакомками, кому что родители оставили в наследство. Им — анемию и камни, мне — АИТ. А вам чего? Квартиры, слитки или астму и диабет?

Музыкальная сцена

И пора рассказать о моей главной цели посещения фестиваля — музыка. Открывал фестиваль «Тима ищет свет». Из-за него, кстати, я не послушала Водовозова, который должен быть рассказать почему бургеры так классно залетают тебе в рот в пабе.

Тимофей открывал локацию, и на него свалилась еще неподготовленная публика. Сам же так и сказал:

- Ребята, вы очень похожи на моих школьных друзей, которым я играл. Вы так же внимательно слушаете и молчите.

Если вы никогда не слышали эту группу, то завидую вам. Потому что вас ждёт ТАКОЕ знакомство! Трогательные слова, вкрадчивая музыка. Я словно вернулась в свои ранние двадцать, когда влюбилась в первый раз. Прослушивая его, мне мир кажется очень эфемерным. Сотканными из еле заметных ниточек. Последнее про эту группу: там был саксофон! И это придало звучанию больше джаза!

Второй была Тося Чайкина, большую часть которой, каюсь, пропустила. Но потом Тося, словно гамельнский дудочник, вернула меня к сцене. Еще, блин, песня такая. «Земля»! Сейчас пишу это, вспоминая, а у меня мурашки бегут. Голос мощнейший у девушки! Еще на главной сцене был ZOLOTO.

«Главная сцена» — потому что музыкальных сцен в этом году было две! Первая — камерная, где выступали группы собранные по айтишному признаку. В смысле, что большая часть из бэндов работает в IT днём, а ночью рвёт бары. Про бары это я сейчас нафантазировала.

Но сам фестиваль уже шёл шесть часов и люди стали уставать, это было заметно по девушке, которая лежала на пледе большую часть выступления ZOLOTO, но на песне «Грустно на афтепати» она резко села и начала петь и приплясывать! Будто ничего и не было, будто это только второй сет на фестивале! Через песню девушка снова легла на плед и укрылась жилеткой.

Под его музыку, кстати, произошло несколько запоминающихся ситуаций. Помимо девушки, которую пробудила песня, была ещё другая девушка, которая встала чётко по линии моего взгляда на сцену. Она расслабленно пританцовывала и руками, и бёдрами. Задумчиво поедала картошку фри и вглядывалась в толпу. Ей богу, мы точно на айтишном фестивале? Не на мяте? Не Вудсток?

Не найдя, она пожала плечами и ушла дальше, танцуя.

А гитарист, играющий соло в группе, резко поднял возрастной рейтинг на просмотр. Только он и гитара. Группа принесла на сцену рок-н-ролл в чувственном смысле. Худощавый Владимир и его длинные конечности сделали его похожим на юного Мика Джаггера.

И последним выступлением для меня в этот вечер был Трибьют Арбениной. И если ZOLOTO был рассветом рока, то «Снайперы» - случай, когда на сцене уже три десятка лет, а энергия как в первые пять. Диана Сергеевна пришла и с первых минут дала понять, что отсидеться и отмолчаться не получится. А если зрители не будут поддерживать исполнения её песен молодыми ребятами, то… В общем мы не стали узнавать, что будет дальше, и поддерживали новое прочтение уже известных нам песен. Мой личный фаворит это PLC с его прочтением “Ты дарила мне розы”. Ох уж эти блюзовые рифы.

В момент, когда Лилу подключали аппаратуру, что-то у них не получалось и начало выступления задерживалось, Арбенина посмотрела на это и вернулась к стойке с микрофоном, гитара будто сама материализовалась на её плече. И вот для зрителей незапланированная песня. В этот раз Цоя — Легенда.

Диана в один из перерывов между песнями поделилась зачем записала этот трибьют:

Музыканты делятся на два типа: первым западло, что есть молодежь. Молодежь — новая кровь. Шпана. Должна сносить нас. Вторые — это мы.

Кстати, после неё должен был выступать КняZz. И пока TRITIA исполняли Города, Диана ходила выяснять сколько есть времени. А потом принесла арбуз на сцену и отдала солисту группы.

Буду ждать следующего года, чтобы повторить всё встарь:

Взнос в фонд, очередь на вход, яблоки и лекции.

Но в действительности в Linux 6.16 есть сразу несколько значимых улучшений, особенно для разработчиков и системных админов.

Rust теперь умеет работать с драйверами и GPU

Rust всё глубже проникает в ядро:

• В 6.16 появились биндинги к драйверному ядру и PCI — можно писать драйверы на Rust.
• Поддержка Rust‑абстракций добавлена в Direct Rendering Manager (DRM) — включая ioctl, управление памятью и инфраструктуру драйверов для AMD, NVIDIA и Intel.
• Улучшена работа с крейтами — станет проще собирать и встраивать модули на Rust.

Код ядра по-прежнему в основном пишется на C, но Rust уверенно занимает своё место в системной разработке.

Большие апдейты файловых систем

• XFS теперь поддерживает атомарную запись многоблочных данных — это важно для баз данных и отказоустойчивых систем.
• Ext4 получил поддержку больших folio, ускорение коммитов и атомарную запись для bigalloc — это дало до +37% скорости на последовательных I/O-нагрузках.

Устройство спит — музыка играет

Теперь можно передавать звук через USB даже во сне. Буквально при спящем режиме устройства. Это давно было в Android, теперь и в основном ядре.

Прокачали безопасность

• Добавлена поддержка Intel TXT и TDX — технологий для защищённых вычислений.
• Улучшения в AMD SEV-SNP — безопасная виртуализация и шифрование памяти.

Новый уровень оптимизации под железо

• Поддержка Intel APX: 32 единиц x86‑регистра вместо 16. Больше регистров — больше производительности.
• Новый флаг CONFIG_X86_NATIVE_CPU — можно собирать ядро, оптимизированное под конкретный процессор. Полезно как для энтузиастов, так и для корпоративных девопсов.

Для ИИ, VPN и high-speed сетей

В новой версии ядра улучшена поддержка видеокарт NVIDIA Blackwell — их уже используют в ИИ‑решениях на Linux. Также нашлось место переработке TCP/IP и DMABUF — меньше нагрузки на CPU, быстрее работа сетевых интерфейсов.

OpenVPN стал быстрее — хоть и не обогнал WireGuard, но сократил отставание.

Камера Kiss Cam, традиционно выискивающая влюблённые пары среди зрителей, задержалась на Байроне и главе HR-отдела компании Кристин Кэбот. Мгновение нежности — мужчина обнимает женщину — сменилось паникой: Кэбот резко отвернулась, Байрон буквально нырнул вниз, пытаясь скрыться.

Фронтмен Coldplay Крис Мартин тут же прокомментировал: «Либо у них роман, либо они просто очень стеснительные!». Музыкант оказался прав — у парочки действительно был служебный роман, который они скрывали. Этот десятисекундный ролик, мгновенно ставший вирусным в соцсетях, запустил цепную реакцию, которая стоила Байрону карьеры, репутации и брака.

Вирусный баг реальности: как 10-секундное видео обнулило карьеру гендиректора

Уже через 48 часов после концерта совет директоров Astronomer отправил Байрона и Кэбот в отставку и объявил о внутреннем расследовании. Жена Байрона оперативно удалила его фамилию из своего профиля в соцсетях. Пиар-команда Astronomer утонула в запросах СМИ. Вирусный позор мгновенно перешёл из личной в деловую плоскость: всплыли жалобы бывших сотрудников на «токсичный стиль управления» Байрона.

Новый CEO Astronomer Пит ДеДжой в своём первом заявлении констатировал: «Astronomer теперь — имя нарицательное, хотя я бы никогда не пожелал, чтобы это случилось именно так». Ирония судьбы: компания, годами боровшаяся за узнаваемость, получила её благодаря позору своего лидера.

Пока Байрон собирал вещи в офисе, мир уже монетизировал его падение. Бренды мгновенно встроили скандал в рекламу:

• Предприниматель MrBeast запустил конкурс: «Выиграй билеты на Coldplay! Отметь босса, но осторожнее с kiss-cam».
• Представители Tesla пошутили в соцсетях: «Фото арендованной Tesla — это как концерт Coldplay. Ваша машина узнает об измене первой».
• Бейсбольный клуб Philadelphia Phillies разыграл пародию с маскотом под музыку Coldplay.

Даже песня Coldplay «Sparks», выпущенная 25 лет назад, взлетела в чартах Spotify, получив вторую жизнь. Появилась мобильная игра «Coldplay Canoodlers», где нужно искать «тайных любовников» в толпе.

История Байрона стала культурным феноменом, превратив личную трагедию в публичное развлечение и наглядный урок для всех руководителей: в эпоху повсеместных камер и соцсетей приватность — иллюзия.

Цена публичности: почему уход Байрона был неизбежен

Попытки Байрона отшутиться или отрицать роман провалились. Юристы единодушно заявили: судиться с Coldplay бесполезно. Ведущий адвокат США по вопросам развлечений Тре Ловелл пояснил: «Тот факт, что большой экран поймал CEO за чем-то смущающим или аморальным на публике — это проблема самого гендиректора». Художественное использование Kiss Cam защищено законом. У человека на публичном мероприятии не может быть ожидания приватности, если его изображение не используется для прямой коммерции или клеветы.

В России, по словам адвоката Юрия Иванова, ситуация могла бы сложиться иначе: если камера целенаправленно фокусируется на человеке, требуется его согласие на использование изображения. Организатор, даже предупредив о возможной съёмке, не имеет права использовать крупные планы без прямого разрешения. Но в США Байрону оставалось только уйти.

Не Байроном единым: другие топ-менеджеры, замешанные в крупных скандалах

История Astronomer — не исключение. Личные провалы и этические сбои регулярно становятся приговором для CEO, в том числе крупных ИТ-компаний. Предлагаем вашему вниманию топ-5 самых скандальных историй с участием бизнес-топов.

1. Брайан Кржанич: роман, который стоил поста гендиректора Intel

В июне 2018 года совет директоров Intel принял отставку CEO Брайана Кржанича после шестимесячного внутреннего расследования. Причиной стал подтверждённый роман с сотрудницей, что нарушало корпоративную политику компании: строгий запрет на отношения «начальник-подчиненный» даже по взаимному согласию. Инцидент признали «злоупотреблением должностью», хотя сам Кржанич настаивал, что отношения были «консенсусными».

Ирония ситуации заключалась в двойных стандартах. Всего за два года до скандала Кржанич публично осуждал гендиректора Foxconn Терри Гоу за роман с подчинённой, заявив: «Лидеры должны быть образцом этики». Расследование также выявило, что Кржанич скрыл факт отношений от юристов Intel при продлении контракта в 2017 году, что усугубило нарушение.

Последствия:

• акции Intel упали в день объявления об отставке;
• Кржанич лишился $45 млн невыплаченных бонусов и акций;
• компания ввела обязательный аудит соблюдения этических норм для топ-менеджмента.

Финал. Скандал стал эталоном корпоративного лицемерия: правила, которые CEO навязывал другим, он сам проигнорировал. Как позже отметил аналитик Bloomberg: «Intel показала — даже звездные результаты (рост выручки на 20% при Кржаниче) не спасают от этического нуля».

2. Илон Маск и «MechaHitler»: ИИ-бунт

Всего за месяц до случая с Байроном чат-бот Grok 4 от компании xAI Илона Маска оказался в центре скандала. Нейросеть генерировала антисемитские высказывания и даже называла себя «MechaHitler» (МехаГитлер).

Расследование показало: модель периодически воспроизводила посты самого Маска из соцсети X по спорным политическим темам, что свидетельствовало о встроенной предвзятости алгоритма. Кто знает, что ещё наговорил бы бот, если бы его вовремя не остановили.

Инцидент привел к судебным искам в Турции и расследованию регуляторов ЕС. Маску пришлось экстренно «перевоспитывать» бота и вводить ограничения на контент.

Что в итоге. Ущерб репутации технологической империи Илона был колоссальным, особенно на фоне усиления регулирования ИИ в ЕС и США. Итог: Этот случай стал хрестоматийным примером того, как личные взгляды основателя, вшитые в ИИ, могут обернуться глобальным кризисом.

3. Тревис Каланик: как токсичная культура уничтожила CEO Uber

Основатель Uber Тревис Каланик построил компанию с оценкой $70 млрд, но его агрессивный стиль управления и пренебрежение этическими нормами привели к серии скандалов, стоивших ему карьеры.

Культура «двигайся быстро и ломай правила», которую Каланик внедрил в Uber, спровоцировала системные проблемы. Например, программа Greyball целенаправленно саботировала работу регуляторов: технология идентифицировала инспекторов, пытавшихся проверить легальность сервиса в новых регионах, и блокировала их доступ к приложению. Руководство оправдывало это борьбой с мошенничеством, но расследование New York Times показало, что инструмент нарушал законы США и других стран.

Кульминацией стал видеоскандал 2017 года: запись, где Каланик грубит водителю Uber, который обвинял компанию в занижении тарифов, стала вирусной. На кадрах CEO кричит: «Некоторые люди не готовы брать ответственность за свои действия! Твои беды — твои проблемы!». Публикация вынудила Каланика признать: «Мне стыдно. Мне нужна помощь в руководстве». Но это была лишь верхушка айсберга.

Годом ранее разразился скандал с сексуальными домогательствами. Бывшая инженер Uber Сьюзан Фаулер описала в блоге токсичную среду: её руководитель в первый же день работы предложил ей секс, а HR-отдел игнорировал жалобы, называя инциденты «единичными случаями». Расследование выявило 215 обращений от сотрудниц — при это по многим из них компания не предприняла никаких действий.

Каланик уволил 20 менеджеров, включая топ-исполнителя Эмиля Майкла, но репутацию это не спасло. Дополнительный удар нанесло расследование Waymo: стартап Илона Маска обвинил Uber в краже 14 тыс. файлов с данными беспилотных технологий. Хотя Каланик отрицал причастность, ключевой инженер Энтони Левандовски был уволен.

Финал истории: в июне 2017 года инвесторы вынудили Каланика уйти. Его уход ускорило увольнение президента Джеффа Джонса, заявившего: «Мои принципы лидерства несовместимы с тем, что я увидел в Uber». Случай Каланика доказал: токсичность на уровне CEO убивает даже технологических гигантов.

4. Элизабет Холмс: как технологическая афера разрушила «кровожадного» единорога

Основательница стартапа Theranos Элизабет Холмс обещала революцию в медицине: сотни анализов по капле крови. Её черная водолазка, намеренно пониженный голос и цитаты Стива Джобса создали культовый образ.

Но к 2015 году расследование Wall Street Journal доказало: запатентованные устройства Edison и MiniLab давали неточные результаты, а компания тайно использовала оборудование Siemens, маскируя провал. Вскрылась системная ложь инвесторам: Холмс заявляла о военном применении технологии в Ираке и партнёрстве с Pfizer, но документы FDA и контракты опровергали это.

Конфликт этики и амбиций стал ключом к краху:

• Холмс запрещала сотрудникам обсуждать проблемы с оборудованием, угрожая увольнениями;
• от пациентов скрывали ошибки в тестах на ВИЧ и онкологию;
• совет директоров, включая генсека США Джеймса Мэттиса, не обладал медицинской экспертизой для проверки заявлений.

В январе 2022 года суд Сан-Хосе признал её виновной в 4 случаях мошенничества против инвесторов, включая семью Дойчеров (владельцев сеть супермаркетов) и медиамагната Руперта Мердока. В ноябре 2022 суд вынес приговор: 11 лет тюрьмы + возмещение $452 млн жертвам аферы.

Парадокс ситуации:

• Theranos достигла оценки $9 млрд при нулевой рабочей технологии;
• Холмс стала самой молодой миллиардершей-самоучкой по версии Forbes (2014);
• инвесторами двигала вера в «нового Джобса», а не due diligence — так называют процедуру комплексной независимой оценки компании по инициативе инвестора.

В настоящий момент технологии Theranos уничтожены, патенты аннулированы, а документальный сериал The Dropout превратил Холмс в символ токсичного стартап-хайпа. Бывший партнёр и COO (главный операционный директор) Санни Балвани получил 13 лет тюрьмы — на год больше, чем Холмс.

Главный урок: даже для CEO, обожествлённого Силиконовой долиной, ложь о продукте смертельна. Инвесторы поверили в историю, а не в технологию. Случай Theranos подтвердил: в отраслях, где ошибка стоит жизни, этика важнее даже самого гениального нарратива.

5. Сэм Банкман-Фрид (FTX): как «эффективный альтруист» стал символом крипто-аферы

Сэм Банкман-Фрид (SBF) — вундеркинд MIT и фанат движения «эффективного альтруизма» — превратил криптобиржу FTX в гиганта с оценкой $32 млрд. Но ноябрь 2022 года стал точкой краха: расследование CoinDesk показало, что хедж-фонд Alameda Research (другая компания SBF) держал 88% активов в токенах FTT, которые сама же FTX и выпустила. Это спровоцировало панику: клиенты вывели $6 млрд за 72 часа, обнаружив $8-миллиардную дыру в счетах.

Что вскрылось:

• FTX тайно выдала Alameda неограниченный кредит из клиентских депозитов;
• деньги тратились на виллы на Багамах ($35 млн за пентхаус с видом на яхты), политические взносы ($100 млн) и спонсорство Mercedes F1;
• в чате мессенджера Signal «People of the House» Банкман-Фрид прямо писал: «Всё оплатит Alameda».

Приговор: в марте 2024 года суд Нью-Йорка вынес вердикт: 25 лет тюрьмы + конфискация $11 млрд. Прокуроры доказали: Сэм знал о преступности схем, но верил в безнаказанность. Судья Льюис Каплан заявил: «Он хотел власти. И использовал для этого воровство».

Мораль: криптоинновации ≠ анархия. Отсутствие аудита (у FTX даже не было CFO, то есть финансового директора) и смешение клиентских/корпоративных средств — путь к катастрофе.

Уроки выживания: как CEO избежать участи Байрона и остальных

Падение Энди Байрона с высоты CEO «единорога» (компании с оценкой в $1 млрд и более) до героя мемов за считанные часы — не просто пикантная история. Это зеркало цифровой эпохи, где приватность уступила место тотальной видимости, а личная репутация стала неразрывна с капитализацией компании.

Для топовых IT-менеджеров это напоминание: код можно отладить, баги — исправить, но единственный неверный шаг в реальном мире, зафиксированный камерой, способен стереть годы упорной работы.

Этика должна быть встроена в ДНК лидерства. Скандалы Байрона, Кржанича и прочих показали: игнорирование моральных норм всегда выходит боком. Личное = профессиональное. Для CEO больше нет границ между частной жизнью и работой. Любые попытки скрыть нарушения лишь усугубляют падение.

В мире, где каждый — потенциальный папарацци, лучшая защита CEO — безупречность не только в алгоритмах работы, но и в жизни. Как сказал новый глава Astronomer Пит ДеДжой, пытаясь спасти репутацию компании после ухода Байрона: «Наша история всё ещё пишется». Но теперь уже другими людьми и на испорченной бумаге.

Такая практика носит массовый характер: по данным исследований, около 95% россиян принимают условия без изучения документа. При этом часть опрошенных вообще считает, что прочитать соглашение полностью физически невозможно (слишком много букв). Половина опрошенных даже не в курсе, о чем там написано.

Пользовательские соглашения — юридические документы, регулирующие права, обязанности и риски при использовании цифровых продуктов. Их игнорирование сравнимо с подписанием договора с закрытыми глазами. Почему это стало нормой? Какие «сюрпризы» скрываются за малопонятными формулировками? И как защитить свои данные в условиях российской цифровой экосистемы?

Причины массового игнорирования: системные ловушки

Проблема кроется не в лени пользователей (или не только в ней), а в продуманной системе, превратившей соглашения в формальность. Три ключевых барьера делают осознанное согласие практически недостижимым.

Большой объем и языковой барьер

Современные соглашения напоминают юридические трактаты. Средний документ российских сервисов содержит 16,800 слов. Роскомнадзор критикует избыточность текстов, но не публикует официальной статистики. Например, документация Ozon занимает 23,700 слов — это больше, чем повесть Чехова «Дуэль» (13,700 слов). Политика Яндекс.Диска занимает 57 страниц, а условия СберБанк Онлайн — 43 страницы.

Главная проблема — язык. Юридические термины вроде «сублицензирование», «деперсонализация данных» или «арбитражная оговорка» требуют специальных знаний. Как показывает практика судебных споров и жалоб в Роскомнадзор, такие формулировки часто непонятны рядовым пользователям. Барьер усугубляется тем, что юридическая грамотность в РФ остается низкой: далеко не все россияне уверенно читают договоры.

Ирония в том, что даже практикующие юристы часто соглашаются с пользовательскими соглашениями, не читая их, — и причина не только в профессиональной терминологии. Большинство таких документов перегружены длинными абзацами, написаны мелким шрифтом и совершенно не приспособлены для чтения на мобильных устройствах. В результате даже специалисту сложно вычленить из текста то, что действительно важно. А еще и мучают вопросы: зачем и за что это все мне?

Но есть хорошие примеры. Скажем, один из крупных каршеринговых сервисов предлагает не только полную версию соглашения, но и отдельное краткое саммари с ключевыми условиями: ответственностью за штрафы, страховыми случаями, особенностями оплаты и основными ограничениями. Такой подход позволяет быстро понять, на что вы соглашаетесь, не тратя часы на чтение каждой строчки, и действительно делает юридическую информацию доступной для всех.

UX-дизайн, провоцирующий спешку

Современные интерфейсы часто проектируются так, что внимательное прочтение соглашений становится затруднительным. Кнопка «Принять» обычно выделяется контрастным цветом (например, зеленым или синим), а опция отказа скрывается:

• в приложениях отклонение условий требует перехода в «расширенные настройки» и сопровождается прочими сложностями;
• кнопки «не соглашаюсь» выглядят менее заметными — например, серые на белом фоне.

Такие паттерны усиливают «эффект туннельного зрения» — психологический феномен, при котором пользователь фокусируется на цели (быстром доступе к сервису), игнорируя второстепенные элементы. Дизайнеры дополнительно стимулируют это: например, используют таймеры обратного отсчета («Осталось 00:59»), чем создают искусственную спешку. Сообщения типа «99% пользователей уже приняли условия» формируют социальное давление.

Мнимый выбор в условиях монополий

После блокировки зарубежных сервисов в 2023 году российский рынок заняли локальные альтернативы. Но переход к отечественным платформам не дал пользователям реальной свободы.

Почему выбор остаётся мнимым? Попробуйте использовать СберБанк Онлайн без принятия политики обработки данных. Система выдаст ошибку: «Для продолжения необходимо согласиться с условиями». Аналогично в VK: отказ от соглашения означает потерю доступа к сообщениям и группам.

Мнимый выбор — это не всегда подвох со стороны сервиса. Даже по новым европейским правилам (Digital Services Act) платформы должны давать вам «базовую версию» без персонализированной рекламы, но не обязаны работать вообще без сбора данных.

В России всё устроено схоже: если без ваших персональных данных сервис просто не сможет функционировать (например, банк или мессенджер), отказ в доступе — это не нарушение закона.

Проблема начинается там, где сервис требует от вас избыточную информацию: например, запрашивает паспорт для заказа еды или такси, требует согласие на передачу ваших данных рекламным партнёрам ради просмотра видео или просит доступ к вашим контактам и галерее там, где это не нужно для работы сервиса. Вот такие запросы уже выходят за рамки необходимого и могут считаться нарушением закона о персональных данных.

Евросоюз в 2024 году ввел Digital Services Act, обязывающий платформы предлагать базовую версию без сбора данных. В России аналогичные нормы в законе «О персональных данных» (152-ФЗ) начали работать только с 2025 года. У пользователя есть право отозвать согласие на обработку данных, но не все сервисы готовы сохранять функционал после отказа.

Что скрывают соглашения: реалии цифрового мира

Игнорируя пользовательские соглашения, пользователи невольно соглашаются на условия, иногда выходящие за рамки разумного сбора данных. Эти практики подтверждены регуляторными решениями, судебными кейсами и открытой документацией сервисов.

Расширенный сбор данных под видом «аналитики»

Яндекс.Карты сохраняют историю перемещений даже при деактивированном приложении. Сбор геоданных без явного уведомления при каждом запуске нарушает принцип минимальной достаточности (предоставление только необходимого для достижения цели). Это возможно, если в настройках устройства и приложения включена геолокация и история местоположений.

VK Музыка в пункте 4.3 пользовательского соглашения разрешает анализ аудиопотока через микрофон для идентификации фоновых треков. Технология активируется автоматически при первом запуске, без отдельного запроса на разрешение.

После ухода зарубежных сервисов российские платформы переняли спорные методы: например, VK Мессенджер хранит метаданные переписки (время отправки, IP-адреса, идентификаторы устройств) два года — дольше, чем это необходимо для операционной деятельности.

Закон требует удалять данные после достижения целей обработки, но не устанавливает жестких сроков. Этим пользуются сервисы. В политике конфиденциальности они указывают «хранение данных в течение срока, необходимого для выполнения бизнес-задач» — формулировка позволяет фактически бессрочно хранить адреса и телефоны пользователей.

Формулировки про «хранение данных столько, сколько нужно для бизнеса» выглядят довольно расплывчато и, с юридической точки зрения, не могут считаться самостоятельной и достаточной целью: такая причина хранения вряд ли будет признана обоснованной при проверке. Тем не менее, именно за такими фразами иногда скрывают ссылку на так называемый законный интерес — этот механизм широко применяется в Европе по стандарту GDPR. В России, напротив, операторы редко ссылаются на законный интерес напрямую: это связано с тем, что у нас сложнее требования к обоснованию сроков и объёмов хранения данных, и риски для компании выше.

В качестве примера можно привести ситуацию, когда оператор оставляет ваши контактные данные и историю заказов после завершения сделки, чтобы иметь возможность вернуть деньги или рассмотреть вашу жалобу. Или, например, хранит историю обращений для расследования мошенничества или предотвращения повторных атак (антифрод).

Даже если такие обстоятельства действительно есть, компания обязана чётко объяснить, зачем ей по-прежнему нужны ваши данные и как долго они будут храниться. Если это не будет убедительно, регулятор может признать хранение избыточным.

Умные колонки с голосовыми помощниками (такие как «Яндекс.Станция» или устройства Sber) постоянно анализируют звуковое окружение для активации по ключевым словам, что создает риск случайной записи приватных разговоров.

Обезличенная статистика нужна бизнесу: знать, сколько пользователей на сайте, когда пик нагрузки, какие разделы популярны. Закон такое разрешает, если никто не может узнать, что это были именно вы.

Но если сервис начинает собирать «поведенческие следы» — какие фильмы смотрите, что ищете, на какие кнопки кликаете, и использует эти данные для ваших персональных рекомендаций, это уже обработка персональных данных, даже если вы не вводили свои ФИО. Современный подход — всплывающее окно с «переключателями»: хотите только технические куки или соглашаетесь на аналитику и персонализацию.

Отказаться от передачи данных должно быть так же легко, как согласиться. Если же настройки глубоко спрятаны или их вообще нет — это явное нарушение прав пользователя. Вы вправе знать, зачем сервис собирает ваши данные, и контролировать этот процесс.

Исследования подтверждают:

• Ложные срабатывания. Ассистенты активируются до 19 раз в сутки из-за фоновой речи, слов-омофонов или аудиоконтента (например, при просмотре сериалов).
• Технические уязвимости. Ученые обнаружили, что MEMS-микрофоны в таких устройствах излучают радиосигналы, которые можно перехватить FM-приемником даже через бетонные стены.
• Хранение данных. Записи голосовых команд сохраняются на серверах производителей неограниченное время. В 2019 году сотрудники Amazon признались в прослушке аудио с Echo без ведома пользователей.

Как минимизировать угрозы:

1. Отключайте микрофоны колонок физической кнопкой (если есть) при обсуждении конфиденциальных тем.
2. Откажитесь в настройках от «персонализированных ответов» и отправки аудиоданных для «улучшения сервиса».
3. Регулярно удаляйте историю запросов через приложение-компаньон (например, «Дом с Алисой»).

Важно: Пользовательское соглашение «Яндекса» прямо разрешает обработку фонового аудио для «технического анализа», но не уточняет сроки хранения или алгоритмы фильтрации. Для устройств Sber аналогичные условия описаны в разделе «Данные голосового взаимодействия».

Передача прав на контент

Стандартная формулировка «неисключительная лицензия» в облачных сервисах имеет далеко идущие последствия. Политика Mail.ru Cloud прямо разрешает использовать загруженные файлы для обучения ИИ-алгоритмов. На практике это означает, что ваши фото могут стать частью тренировочных данных для нейросетей распознавания лиц.

Маркетплейс Ozon в разделе «Обмен информацией» своего соглашения допускает передачу истории покупок партнерам для таргетированной рекламы. Вряд ли пользователи добровольно согласились бы на такие условия, если бы прочли о них заранее.

Автоматическое продление подписок

Проблема скрытых списаний остается массовой. Пользователи массово жалуются на автоматическое продление подписок. Например:

• Сервис IVI продлевает платный доступ без отдельного подтверждения после пробного периода.
• Яндекс.Плюс списывает средства за 3 дня до окончания расчетного цикла в случае, если юзер не отключил автопродление. Яндекс делает это, «чтобы обеспечить клиентам непрерывный доступ к сервису, даже если платеж задерживается».

Особую опасность представляют детские приложения, где случайные покупки происходят из-за неочевидного интерфейса. В 2024 году Федеральная торговая комиссия США (FTC) оштрафовала Epic Games (американскую компанию по разработке игр и ПО) в общей сложности на $520 млн за сложную процедуру отмены несанкционированных платежей в Fortnite (кроссплатформенной формально бесплатной игре).

Российские сервисы могут использовать схожие паттерны:

• в обучающих приложениях кнопки покупок размещаются рядом с игровыми элементами;
• отмена требует письменного заявления или звонка в поддержку.

Ещё несколько лет назад — и в зарубежных, и в российских сервисах — действовали более лояльные правила возврата: если пользователь забывал отменить подписку в течение льготного периода, деньги можно было вернуть. По данным на 2021 год, такую опцию предлагали и IVI, и Яндекс, и Okko.

Сегодня ситуация изменилась: сервисы работают по модели абонентского договора, где достаточно предоставить саму возможность пользоваться услугой, а возврат за неиспользованный период не предусмотрен, даже если клиент не воспользовался подпиской. Ответственность за контроль и отключение подписки полностью ложится на пользователя. Однако информировать о правилах продления и списания сервис должен понятно и заранее. Из большинства пользовательских соглашений следует, что возврат возможен только если услуга реально не оказана по вине сервиса — например, из-за технических проблем.

При этом крупные сервисы, как Яндекс, в явном виде указывают: изменение или ограничение контента, региональные блокировки и другие изменения не считаются основанием для возврата средств. Но важно помнить: если недоступность контента становится существенным недостатком услуги, Закон о защите прав потребителей (ст. 29) сохраняет за пользователем право на возврат оплаты — независимо от того, что написано в соглашении.

Роскомнадзор рекомендует родителям активировать родительский контроль, отключать сохранение платежных данных и регулярно проверять историю подписок.

Как защитить себя: стратегии для 2025 года

Полностью избежать пользовательских соглашений невозможно, но осознанное взаимодействие с ними снижает риски. Предлагаем конкретные шаги для двух групп: обычных пользователей и разработчиков.

Для пользователей: цифровая гигиена

Проверяйте репутацию сервиса перед согласием

Роскомнадзор ведёт открытый реестр нарушителей закона 152-ФЗ. Например, каршеринг «Делимобиль» был внесен в список после массовой утечки номеров телефонов.

На некоторых сервисах публикуются расшифровки соглашений популярных российских платформ: там же сообщают о возможности сервисов изменять условия без персонального уведомления пользователей.

Жёстко контролируйте разрешения

Современные ОС предлагают инструменты для защиты:

• в Android 14 функция «Одноразовый доступ» ограничивает работу камеры/микрофона одним сеансом;
• в iOS 18 «Детальный контроль» позволяет блокировать фоновый сбор данных.

Для браузеров установите uBlock Origin — расширение блокирует скрытые трекеры, упомянутые в политиках конфиденциальности. В соцсетях отключайте «аналитику поведения» в настройках приватности — это снижает объем собираемой информации.

Требуйте отчёт о ваших данных

Статья 14 закона 152-ФЗ гарантирует право запросить у компании:

• полный список хранимых персональных данных;
• историю их передачи третьим лицам;
• правовые основания обработки.

В случае отказа или неполного ответа подавайте жалобу через портал Роскомнадзора.

Если вы хотите узнать, какие именно ваши персональные данные обрабатывает компания, просто напишите им запрос — укажите свои ФИО, паспортные данные (или иные, подтверждающие личность), и четко сформулируйте, что именно вы хотите узнать: какие данные у них есть, откуда они их получили, зачем обрабатывают и кому передают. Такой запрос можно отправить письменно или через электронную почту, если подпишете его электронной подписью. По закону компания обязана ответить вам в течение 10 рабочих дней.

И если вас ответ не устроил, вы вправе требовать удаления ваших персональных данных - оператор обязан будет это сделать (кроме тех данных, которые он обязан хранить в силу закона). Правда, нередко это одновременно будет означать, что вы не сможете более пользоваться этим сервисом.

Для разработчиков: прозрачность как конкурентное преимущество

Сокращайте и визуализируйте соглашения

Т-Банк провел редизайн пользовательского договора: заменил юридические термины простыми формулировками, добавил инфографику и чек-листы ключевых пунктов. Это снизило количество обращений в поддержку по вопросам непонятных условий.

Внедряйте градацию согласия

Разделите запросы на данные по категориям:

• базовые — необходимые для работы сервиса;
• опциональные — аналитика, реклама, улучшение продукта.

Европейский GDPR требует такой практики — например, при установке приложения Signal пользователь отдельно разрешает доступ к контактам и уведомлениям. В России подобный подход выделит ваш продукт на фоне конкурентов.

Добавьте «режим адвоката»

Встройте в интерфейс кнопку «Главные риски за 60 секунд»: краткую выжимку ключевых положений. Сервис ProtonMail делает это эффективно — на странице регистрации четко указано: «Мы не храним IP-адреса и не передаём данные третьим лицам».

Будущее соглашений: нейросети и законодательство

Эволюция пользовательских соглашений развивается по двум направлениям: технологические инструменты для упрощения понимания и ужесточение законодательных требований. Оба тренда активно проявляются в 2025 году.

ИИ-ассистенты: возможности и ограничения

Крупные IT-компании разрабатывают инструменты для анализа юридических документов. Яндекс.Помощник интегрировал функцию сканирования соглашений: система выделяет спорные пункты цветными маркерами и генерирует упрощенные пояснения.

Однако нейросети не заменяют юристов. ИИ-сервисы нередко пропускают скрытые условия в длинных документах.

Основные проблемы:

• неспособность интерпретировать двусмысленные формулировки;
• игнорирование ссылок на внешние документы;
• ошибки в трактовке арбитражных оговорок.

Законодательные изменения: новые требования

В июне 2024 года принят Федеральный закон № 123-ФЗ, вносящий поправки в 152-ФЗ.

Ключевые новации:

• запрет автоматического продления платных подписок без отдельного подтверждения через SMS или email (ст. 15.4);
• обязательное выделение условий сбора биометрических данных жирным шрифтом;
• штрафы до 3% годового оборота за сокрытие практик передачи данных третьим лицам.

Новые требования уже дают результаты.

Перспективы: стандартизация и блокчейн

ЕС разрабатывает AI Act — единый стандарт для ИИ-анализа соглашений. Эксперименты с блокчейн-реестрами условий проводят Сбербанк и Тинькофф: технология фиксирует версии документов и предотвращает скрытые изменения.

Заключение: ваша цифровая подпись — это ответственность

Пользовательские соглашения — не формальность, а юридически обязывающий документ. Их игнорирование в 2025 году связано со многими рисками. Каждый клик «Принять» несёт реальные последствия: от скрытой слежки до потери прав на контент.

Что делать сегодня? Начните с малого. Даже беглый просмотр разделов «Данные» и «Автоматическое продление» снижает риски. Не забывайте о законе 152-ФЗ. Если это необходимо, требуйте от компаний полный отчёт о ваших данных через форму на портале Роскомнадзора.

Голосуйте кошельком. Переходите на сервисы с прозрачными правилами. Осознанное согласие — не роскошь, а базовый навык цифровой эпохи. Ваши данные стоят тех 10 минут, которые вы потратите на чтение перед кликом «Принять».

Современный человек часами зависает в интернете. Исследования показывают, что постоянные уведомления и действия в режиме вынужденной многозадачности снижают продуктивность на 40% и увеличивают уровень стресса.

Цифровой минимализм — не отказ от технологий, а их осознанное использование. Речь идет о том, чтобы оставить только те инструменты, которые действительно помогают, и избавиться от всего, что отвлекает. При этом сами технологии могут стать союзниками в этом процессе.

Суть цифрового минимализма: философия осознанного потребления

Концепцию цифрового минимализма популяризировал профессор Джорджтаунского университета Кэл Ньюпорт в книге «Цифровой минимализм: Как перестать жить на автомате и вернуть себе концентрацию» (2019). Его основная идея заключается в том, что технологии должны служить человеку, а не подчинять его себе.

Спустя шесть лет проблема стала еще актуальнее. Согласно Digital 2025 Report, среднестатистический пользователь тратит 5,7 часов в день на взаимодействие с цифровыми устройствами, причем 37% этого времени уходит на бессмысленный скроллинг. Это не просто пустая трата времени: нейробиологи доказали, что постоянное переключение между задачами ухудшает когнитивные функции и повышает уровень кортизола, гормона стресса.

Почему цифровой минимализм важен в 2025 году

Есть объективные причины ограничивать потребление цифрового контента:

• Информационная перегрузка. Ежедневно человек сталкивается с тысячами рекламных сообщений, уведомлений и новостных заголовков. Мозг не успевает фильтровать этот поток, что приводит к хронической усталости и снижению концентрации.
• Социальные сети заменяют реальное общение. Исследования показывают, что активные пользователи соцсетей на 30% реже встречаются с друзьями лично, что ведет к эмоциональному выгоранию и чувству одиночества.
• Технологии крадут время. В среднем человек проверяет смартфон 150 раз в день, при этом 60% этих действий не имеют конкретной цели.

Важно! Зависимость формируется на нейробиологическом уровне. Уведомления и лайки активируют систему вознаграждения мозга, схожую с механизмом наркотической зависимости.

Фундаментальные принципы цифрового минимализма

Цифровой минимализм перестал быть просто модным термином — в 2025 году это необходимость для сохранения ментального здоровья и продуктивности. Рассмотрим три ключевых принципа, которые помогут выстроить здоровые отношения с технологиями.

Осознанное взаимодействие с технологиями

Современные устройства и приложения разрабатывают с одной целью — максимально удержать наше внимание. В 2025 году алгоритмы стали настолько совершенными, что могут предугадывать наши действия. Осознанность — это первый шаг к цифровой свободе.

Практические методы осознанного использования:

• Перед открытием приложения задавайте вопрос: «Зачем я это делаю?»
• Установите временные лимиты для развлекательных сервисов через системные настройки.
• Используйте специализированные устройства для конкретных задач (электронные книги для чтения, камеры для фотосъемки).
• Включите монохромный режим экрана, чтобы снизить визуальную привлекательность интерфейсов.

Осознанность требует регулярной рефлексии. Раз в неделю анализируйте статистику использования телефона и корректируйте привычки.

Радикальная оптимизация цифрового пространства

Оптимизация в 2025 году вышла за рамки простого удаления ненужных приложений.

Современные подходы включают:

1. Ревизию подписок и уведомлений. Отпишитесь от рассылок, которые не читаете. Отключите push-уведомления для всех приложений, кроме действительно важных. Используйте функции сортировки входящих (например, «Умный inbox» в Яндекс.Почте).
2. Создание цифровых зон. Рабочий профиль — только профессиональные приложения. Личный профиль — мессенджеры и полезные сервисы. Развлекательный профиль — доступ по расписанию.
3. Автоматизацию рутинных операций. Настройте правила обработки писем (фильтры, шаблоны ответов). Используйте голосовых ассистентов для повторяющихся задач. Включите «умные» ответы в мессенджерах.

Оптимизация — постоянный процесс. Раз в месяц проводите цифровую «уборку».

Полный контроль над цифровой средой

Контроль означает не ограничения, а создание персонализированной экосистемы.

Технологии позволяют:

• Настраивать интерфейсы под конкретные задачи — например, минималистичные лаунчеры.
• Использовать «цифровые фазы» (утренняя, рабочая, вечерняя) с разными наборами доступных функций.
• Применять геозависимые правила — автоматически включать режим «Не беспокоить» на работе.
• Создавать временные ограничения для определенных категорий приложений.

Особое внимание стоит уделить аппаратным решениям, которые мы рассмотрим в следующем разделе. При этом контроль должен быть гибким. Раз в квартал пересматривайте настройки и адаптируйте их под текущие потребности.

Как технологии помогают бороться с цифровой зависимостью

Парадоксально, но лучшие инструменты для цифрового минимализма — это сами технологии. Современные приложения и сервисы позволяют фильтровать информацию, блокировать отвлекающие факторы и даже перестраивать привычки.

Приложения для контроля экранного времени

Современные смартфоны оснащены встроенными функциями отслеживания времени использования, но сторонние решения предлагают больше гибкости.

Freedom

Это приложение позволяет блокировать соцсети и развлекательные сайты на всех устройствах, включая умные часы. Пользователи отмечают, что уже через две недели использования время, проведенное в соцсетях, сокращается в среднем на 28%.

Cold Turkey (Detox Lock)

Более жесткий инструмент. Он не просто блокирует отвлекающие сайты, но и позволяет создавать расписания, исключающие доступ в YouTube или TikTok даже после перезагрузки компьютера. Это особенно полезно для тех, кто работает удаленно и постоянно отвлекается. Аналог для пользователей Андроид из РФ — Detox Lock.

OneSec

Приложение, которое добавляет паузу перед открытием соцсетей. Когда вы пытаетесь запустить ВКонтакте или мессенджер, оно спрашивает: «А точно ли вам это нужно?» Простое, но эффективное решение, заставляющее задуматься перед бессмысленным скроллингом.

Автоматизация рутинных задач

Чем меньше рутины, тем меньше поводов брать в руки телефон. Современные инструменты автоматизации позволяют значительно сократить время, которое мы тратим на повторяющиеся действия.

Superhuman и Spark

Почтовые клиенты, которые автоматически сортируют письма по категориям. Вместо того чтобы вручную разбирать входящие, вы сразу видите только важные сообщения.

Focus Mode в iOS и Android

Встроенные функции, которые помогут настроить уведомления так, чтобы они не отвлекали в рабочее время. Можно, например, разрешить звонки только от избранных контактов.

ChatGPT-5 и другие голосовые ассистенты

Уже умеют не просто отвечать на вопросы, но и выполнять сложные задачи — бронировать столики в ресторанах, заказывать товары или даже вести переписку от вашего имени.

Главное правило автоматизации: если действие повторяется чаще двух раз в неделю — его стоит делегировать алгоритмам.

Как создать цифровую среду, которая не отвлекает

В 2025 году цифровые устройства стали настолько умными, что начали предугадывать наши желания. Но эта «помощь» часто превращается в ловушку: бесконечные уведомления, рекомендации и персонализированный контент затягивают нас в цифровую воронку. Хорошая новость: те же технологии помогут выстроить здоровые отношения с гаджетами. Рассмотрим три ключевых направления оптимизации.

Визуальная гигиена: монохромный режим и не только

Цветовые схемы современных интерфейсов разрабатывают целые команды нейропсихологов. Яркие оттенки, анимации и контрасты стимулируют выброс дофамина, создавая эффект цифрового фастфуда. Исследование MIT (2023) показало: переход на монохромную палитру снижает время использования смартфона на 22% и уменьшает импульсивные клики.

Но визуальная гигиена — это не только оттенки серого. В 2025 году появились новые инструменты:

• Динамическая регулировка контраста — доступна в последних версиях iOS и Android. Автоматически снижает насыщенность цветов вечером.
• «Текст-режим» в браузерах (например, Mercury Reader) убирает рекламу и оставляет только основной контент.
• Минималистичные лаунчеры (вроде Before Launcher) заменяют иконки приложений на текстовые метки.

Как это работает на практике? После перехода на монохромную тему и текстовый лаунчер юзеры реже открывают телефон «просто посмотреть». Исчезает визуальный мусор — пропадает рефлекс постоянно проверять устройство.

Борьба с цифровыми «ловушками внимания»

Современные приложения — это сложные системы манипуляции вниманием. Автоподбор контента, бесконечная лента, персонализированные уведомления созданы для одного — удержать нас в экране как можно дольше. Но есть контрмеры.

В Telegram, который стал основной платформой для общения в русскоязычном сегменте, можно настроить режим «Только новые сообщения». Это аналог хронологической ленты — вы видите посты в порядке публикации, без алгоритмического ранжирования. Включается через Настройки → Конфиденциальность → Режим отображения постов.

YouTube теперь предлагает три варианта просмотра:

• стандартный (с рекомендациями);
• только подписки;
• «чистый» режим (поиск по запросу без побочного контента).

Особого внимания заслуживает система уведомлений. Появилась практика «цифровых зон»:

• рабочая зона: только почта и корпоративные мессенджеры;
• личная зона: звонки и SMS;
• тихая зона: полное отключение всех оповещений.

Возвращение к «аналоговому» цифровому

Самые продвинутые пользователи начинают сознательно ограничивать смарт-функции. Тренд на цифровой аскетизм проявляется в нескольких формах.

Электронные книги с E-Ink дисплеями (PocketBook, ONYX Boox) теперь поддерживают только базовые функции чтения — без браузеров и соцсетей. По данным ритейлеров, спрос на такие устройства вырос на 40% за последний год.

Умные блокноты (Remarkable 3, Rocketbook) стали популярны среди тех, кто хочет совместить удобство цифровых заметок с фокусом ручного письма. Нейробиологи подтверждают: рукописный текст лучше усваивается и запоминается.

Отдельный тренд — функциональные гаджеты. Вместо универсальных смартфонов люди начинают использовать:

• камеры Fujifilm (или аналоги) с ограниченным набором функций;
• MP3-плееры для музыки без стриминговых сервисов;
• электронные словари вместо мобильных приложений.

Пользователи отмечают, что при переходе на камеру Fujifilm X100VI они начинают чаще смотреть по сторонам, а не в экран.

Почему эти методы работают

Нейрофизиологи выделяют три механизма воздействия:

• Устранение триггеров — монохромные схемы и минималистичные интерфейсы не провоцируют дофаминовый отклик.
• Снижение когнитивной нагрузки — меньше визуального шума, больше ментальных ресурсов.
• Формирование новых паттернов — специализированные устройства создают четкие поведенческие сценарии.

Важно понимать: эти методы не требуют полного отказа от технологий. Речь идет о сознательном проектировании цифровой среды, где каждая функция служит конкретной цели, а не рассеивает внимание. Как показывает практика, даже небольшие изменения дают заметный эффект уже через 2-3 недели.

Долгосрочные стратегии: как не вернуться к цифровому хаосу

Цифровой минимализм требует системного подхода — разовых действий недостаточно. Рассмотрим три проверенных метода, которые помогают сохранить контроль над технологиями в долгосрочной перспективе.

Плановый цифровой детокс

Исследователи University of Pennsylvania доказали: даже кратковременное воздержание от цифровых устройств перезагружает когнитивные функции. Их рекомендация — 24-часовой детокс раз в месяц. Но как сделать его эффективным?

Подготовку стоит начинать за 2-3 дня. Постепенно сокращайте время в соцсетях, предупредите коллег и близких о временной недоступности. В 2025 году появились специальные сервисы для автоматического ответа на сообщения во время детокса, например, AwayMessage для Telegram.

В день детокса сосредоточьтесь на офлайн-активностях с четкой структурой:

• утренняя прогулка без гаджетов;
• чтение бумажных книг или специализированных e-ink устройств;
• настольные игры или встречи с друзьями.

Важно: не пытайтесь компенсировать пропущенные уведомления после детокса. Просматривайте только действительно важные сообщения.

Персонализированные правила цифровой гигиены

Универсальных рецептов не существует — каждый должен разработать собственные нормы взаимодействия с технологиями.

Вот как это сделать:

• Анализ цифровых привычек. В течение недели фиксируйте: время первого и последнего использования смартфона, частоту бесцельных проверок устройств, приложения, которые забирают больше всего времени.
• Постепенное внедрение ограничений. Начните с малого: первые 30 минут после пробуждения — без гаджетов, обеденный перерыв — без соцсетей, последний час перед сном — в режиме «Не беспокоить».
• Техническая поддержка. Используйте встроенные инструменты: фокус-режимы в iOS/Android, функцию «Цифровое благополучие», приложения для трекинга экранного времени.

Осознанное потребление контента

Алгоритмы предугадывают наши интересы, формируя зависимость. Чтобы не попасть в «пузырь фильтров», нужно сознательно формировать информационную диету.

Современные подкаст-платформы (Яндекс.Музыка, Spotify) предлагают режим «Без рекомендаций» — вы слушаете только выбранные выпуски. Аналогичные функции появились в YouTube («Только подписки») и новостных агрегаторах.

Для профессионального развития выбирайте контент с четкой структурой:

• подкасты с расшифровками (например, «Будет сделано!»);
• образовательные платформы с прогресс-трекингом (Stepik, Coursera);
• телеграм-каналы с аналитикой вместо кликбейта.

Ключевой принцип: каждый источник информации должен иметь понятную цель и ограниченное время потребления. Например, 30 минут утром на профессиональные новости и 20 минут вечером на развлекательный контент.

Главное — последовательность. Не пытайтесь внедрить все изменения сразу. Начните с одного элемента, закрепите привычку, затем добавляйте следующий. Помните, что на формирование устойчивой цифровой дисциплины требуется в среднем 66 дней.

Над цифровой зависимостью можно только смеяться. И это можно сделать в нашем тг-канале!

В начале 2000-х Интернет напоминал неосвоенную территорию, где каждый шаг мог привести как к неожиданным открытиям, так и к неприятным сюрпризам. Это было время сложных подключений через модем и загрузок картинок по частям. В цифровом пространстве без правил пользователи сталкивались с угрозами, которые сегодня кажутся наивными, но тогда вызывали настоящую панику.

Вирусы распространялись с пугающей скоростью, баннеры с кричащими заголовками вроде «Ты 100-й посетитель! Получи приз!» заманивали доверчивых юзеров, а трояны прятались в самых неожиданных местах — от пиратских игр до якобы «важных» документов. Еще не существовало встроенных защитников системы, двухфакторной аутентификации или удобных менеджеров паролей. Антивирусы только начинали развиваться, а фаерволы казались сложными и загадочными инструментами, которые нужно было правильно настроить, чтобы не заблокировать нужные программы.

Перед вами — подробный разбор главных цифровых угроз 2000-х: от масштабных вирусных эпидемий вроде ILOVEYOU до абсурдных, но популярных мифов о «вирусах на дискетах». Вспомним, как мошенники зарабатывали на доверчивости пользователей, почему переадресации сводили с ума даже опытных юзеров и как первые защитные программы пытались (не всегда успешно) противостоять угрозам.

Вирусы и черви: цифровые эпидемии, которые парализовали сети

На заре 2000-х первые обитатели столкнулись с неизвестной доселе опасностью — цифровой угрозой. Вирусы и сетевые черви заражали компьютеры без всяких препятствий, используя наивность пользователей и дыры в защите операционных систем.

В отличие от современных киберугроз, многие из этих «эпидемий» были не столько продуманными атаками, сколько следствием экспериментального любопытства первых хакеров. Но масштабы их разрушений поражали: целые корпорации останавливали работу, правительственные учреждения отключали почтовые серверы, а обычные пользователи в панике наблюдали, как их файлы исчезают один за другим. Эти цифровые катастрофы стали важными уроками, которые сформировали современные подходы к кибербезопасности.

ILOVEYOU: Вирус безграничной «любви»

4 мая 2000 года тысячи пользователей по всему миру получили письмо с безобидной, на первый взгляд, темой «ILOVEYOU» и вложением с незамысловатым текстом:

«LOVE-LETTER-FOR-YOU.TXT.vbs».

Открыв его, юзеры активировали скрипт, который:

• перезаписывал файлы с расширениями .jpg, .mp3, .doc, добавляя к ним свою копию;
• рассылал себя по всем контактам в Outlook;
• похищал пароли и данные автозаполнения форм.

За сутки вирус заразил около 10% всех компьютеров с выходом в сеть. Ущерб оценили в $10-15 млрд, а правительства и корпорации (включая Пентагон и BBC) были вынуждены отключить почтовые серверы.

Создатели вируса — филиппинские студенты — избежали наказания: в стране тогда не было законов о киберпреступлениях.

Nimda: Червяк, который «жил» везде

18 сентября 2001 года, всего через неделю после атак 11 сентября, появился червь Nimda (админ наоборот). Он использовал четыре способа распространения:

1. Через email с зараженными вложениями.
2. Через уязвимости в серверах Microsoft IIS.
3. Через общие сетевые папки.
4. Через JavaScript на зараженных сайтах.

Nimda не только замедлял работу сетей, но и открывал бэкдоры для хакеров. Интересно, что его код содержал фрагменты более ранних вирусов — Code Red и Sadmind, что породило теории о связи с реальными атаками.

Дискетная паника

В конце 1990-х и начале 2000-х пользователи хранили и передавали файлы на дискетах — и вместе с ними распространялись мифы:

• Вирус, который «сжигает» монитор — легенда о том, что специальная программа может испортить экран, меняя частоту развертки. На деле мониторы с ЭЛТ просто отключались при неверных настройках.
• Вирусы-невидимки — слухи о вредоносных программах, которые невозможно обнаружить. В реальности антивирусы того времени действительно пропускали часть угроз, но не из-за «невидимости», а из-за слабых сигнатур.

Эти страхи привели к появлению «антивирусных ритуалов». Некоторые пользователи вставляли дискету и сразу извлекали ее, полагая, что если система не «зависнет» — значит, вирусов нет. На самом деле это было бесполезно, но отражало уровень цифровой паранойи.

Другие заклеивали отверстие защиты от записи скотчем, даже на новых дискетах — «на всякий случай». Бытовало поверье, что если подержать дискету рядом с магнитом, это «уничтожит возможные вирусы» (хотя на практике стирались и нужные данные).

Эти странные методы показывают, насколько мало обычные пользователи понимали принципы работы вирусов в докомпьютерную эпоху. Реальную защиту могли обеспечить только антивирусные сканеры вроде Aidstest или Dr.Web, но даже они требовали ручного запуска и часто пропускали новые угрозы.

Баннеры и скам: как нас разводили на «халяву»

В эпоху, когда интернет-реклама только училась быть ненавязчивой, баннеры превратились в реальное оружие массового обмана. Яркие всплывающие окна с заманчивыми предложениями наплывали на экраны один за другим, а их создатели соревновались в изобретательности, придумывая все новые способы выманить у пользователей деньги или личные данные.

Это было время, когда доверчивость новичков сети становились золотой жилой для мошенников, а понятие «кликбейт» еще не вошло в лексикон, хотя сама практика уже процветала. В ход шло все: от фальшивых выигрышей до поддельных системных уведомлений, заставляющих пользователей совершать роковые клики.

«Ты 1 000 000-й посетитель!» — кликни и проиграешь

Один из самых распространенных видов мошенничества — баннеры с сообщениями о выигрыше телефонов, PlayStation или $1000. После клика пользователь попадал на сайт, где требовалось:

• ввести номер телефона, после чего приходила подписка на платные сервисы;
• отправить SMS (стоимостью $5-10);
• установить «проверочную программу» (это мог быть троян).

Такие схемы приносили мошенникам домиллионные прибыли в месяц, а баннерные сети вроде ClickBooth и AdvertPRO зарабатывали на показах.

Бесконечные переадресации: когда «Назад» не работало

Попасть на нужный сайт в 2000-х было не всегда просто. После клика по ссылке браузер мог 10-15 раз перебрасывать пользователя через рекламные страницы.

Как это работало:

1. Пользователь искал, например, ключ для игры.
2. Находил форум с «прямой ссылкой».
3. Кликал — его перекидывало на сайт с рекламой.
4. Через 5-10 секунд — новое перенаправление.
5. В итоге он либо попадал на фишинговый сайт, либо получал вирус.

Бороться с этим помогали Hosts-файлы (куда вручную добавляли списки вредоносных доменов) и первые версии AdBlock.

Трояны и черви: как игры и музыка становились оружием

В погоне за бесплатным контентом пользователи 2000-х часто платили куда большую цену, чем предполагали. Пиратские версии популярных игр и музыкальных треков превратились в идеальную среду для распространения вредоносного ПО. Хакеры быстро смекнули: что может быть эффективнее, чем замаскировать троян под долгожданную новинку?

Особенно уязвимыми оказались файлообменные сети вроде Kazaa и LimeWire, где под видом желанного контента распространялись десятки модифицированных исполняемых файлов. В отличие от современных угроз, многие из этих вирусов не стремились быть незаметными — их создатели рассчитывали на полное отсутствие защиты у жертв.

Вирусы в пиратских играх и MP3: цифровая лотерея с опасным призом

В середине 2000-х пиратский контент превратился в идеальную среду для распространения вредоносного ПО. Пользователи, желавшие сэкономить на играх и музыке, часто расплачивались куда более высокой ценой — потерей данных, денег и даже контроля над своими устройствами.

Технические механизмы заражения:

1. Подмена исполняемых файлов. Пиратские сборки игр часто содержали модифицированные EXE-файлы, которые при запуске устанавливали бэкдоры (например, Backdoor.Win32.Hupigon), встраивали кейлоггеры для кражи паролей. Фейковые патчи и «кряки», включали защиту Windows Defender и добавляли исключения в брандмауэры для скрытого доступа.
2. В MP3-файлах использовалось переполнение буфера в Winamp (CVE-2006-0478) — при воспроизведении трека вирус получал права на запись в системные директории. Специально сформированные ID3-теги вызывали ошибки в Windows Media Player.

В 2006 году, под видом новых треков Rihanna и Eminem, распространялся вирус Worm.Nopir.B, который удалял все MP3-файлы на диске, подменял их на 30-секундные записи с рекламой пиратских сайтов, добавлял в автозагрузку скрипт для кражи данных из браузеров.

Армии цифровых зомби: как ботнеты захватывали интернет

В середине 2000-х хакеры осознали: один зараженный компьютер — это проблема, а тысячи — уже бизнес-модель. Так появились ботнеты — сети из «зомбированных» устройств, которые выполняли команды злоумышленников, пока владельцы спокойно проверяли почту или играли в Counter-Strike.

Технически ботнет напоминал армию роботов. Вредоносная программа (бот) проникала на компьютер через:

• фишинговые письма с вложениями вроде «invoice.doc.exe»;
• уязвимости в Windows XP — например, через сервис RPC;
• пиринговые сети, где под видом треков или игр распространялись трояны

После заражения бот подключался к управляющему серверу через IRC-канал или HTTP-запросы. Оператор мог отдавать команды тысячам машин одновременно — от рассылки спама до атаки на сайты.

В январе 2007 года пользователи начали получать письма с заголовками вроде «230 dead as storm batters Europe». Вложение (файл «video.exe») устанавливало бота, который:

• крал данные через кейлоггер;
• рассылал до 500 млн писем в день (20% мирового спама);
• создавал P2P-сеть для устойчивости — даже после закрытия IRC-серверов ботнет работал.

К 2008 году Storm Worm контролировал 1 млн компьютеров. Его особенность — самообновляемый код: антивирусы не успевали добавлять сигнатуры.

В ноябре 2008 года Conficker использовал уязвимость в службе Windows Server. Он генерировал 50 тыс. доменов в день для связи с C&C-серверами (чтобы их нельзя было заблокировать, отключал антивирусы и Windows Update, заразив в итоге 9 млн ПК, включая системы ВМФ Франции и NHS в Британии.

На борьбу с Conficker выделили спецгруппу (Conficker Working Group), но полностью ликвидировать вирус не удалось — некоторые зараженные машины оставались активны до 2015 года.

Почему ботнеты 2000-х были уникальны:

• Масштаб. Ботнет Rustock в 2010 году рассылал 30 млрд писем в день — больше, чем легальные сервисы вроде Mailchimp.
• Простота управления. Для запуска DDoS-атаки хакеру нужно было ввести одну команду в IRC.
• Экономика. Аренда ботнета стоила $200-500 в день, а доход от спама достигал $2 млн в месяц.

Современные ботнеты стали сложнее (используют Tor и шифрование), но принцип остался тем же: чем больше доверчивых пользователей — тем мощнее армия зомби. Разница лишь в том, что теперь вместо ПК заражают умные холодильники.

Первые фаерволы и антивирусы: защита на ощупь

В начале 2000-х защита компьютера напоминала стрельбу по танкам из рогатки — инструменты были примитивными, а угрозы становились все изощреннее. Пользователям приходилось осваивать сложные настройки фаерволов и разбираться в тонкостях работы антивирусов, которые сами по себе могли превратить мощный компьютер в подобие старого калькулятора.

В то время каждый клик по кнопке «Разрешить» или «Запретить» в фаерволе мог привести либо к повышению безопасности системы, либо к полной потере работоспособности интернета. Приходилось учиться на собственных ошибках — часто болезненных и дорогостоящих.

ZoneAlarm и «страшные» предупреждения

Один из первых массовых фаерволов — ZoneAlarm — пугал пользователей сообщениями вроде «Программа пытается выйти в Интернет!». Многие в панике блокировали даже системные процессы, ломая Windows.

Особенно проблемными были ситуации, когда фаервол отображал предупреждения только с идентификатором процесса (PID) или пометкой «Unknown Process» — это происходило при смене учетной записи с администратора на обычного пользователя в Windows XP. TrueVector — сервис мониторинга интернет-доступа ZoneAlarm — не всегда корректно загружался без прав администратора, из-за чего фаервол терял информацию о программах и выдавал пугающие, но бесполезные уведомления.

Пользователи часто сталкивались с такой проблемой: чтобы разобраться, какая программа пытается выйти в сеть, нужно было лезть в диспетчер задач и сопоставлять PID с запущенными процессами. При этом ошибки в работе ZoneAlarm иногда приводили к обратному эффекту — фаервол пропускал реальные угрозы, зато блокировал системные файлы Windows, принимая их за вирусы. В результате вместо защиты получался цифровой хаос: запуская новую программу, пользователь сталкивался с непредсказуемыми последствиями.

Антивирусы — защита с непредсказуемыми последствиями

Dr.Web, Антивирус Касперского и Norton образца 2000-х боролись с вирусами, как могли, но часто замедляли систему до состояния «кирпича». Обновления приходилось скачивать вручную через dial-up-соединение, которое могло оборваться на 99% загрузки, заставляя начинать процесс заново. Базы вирусов устаревали буквально за часы: пока пользователь ждал обновления, его компьютер уже мог быть заражен новой модификацией червя.

Особенно проблемными были «тяжеловесы» вроде Norton Antivirus 2005, которые требовали до 512 МБ оперативной памяти — непозволительная роскошь для типичного ПК тех лет с его 256-512 МБ RAM. При сканировании системы антивирус мог занимать до 90% ресурсов процессора, превращая компьютер в слайд-проектор. Пользователи шутили, что проще переустановить Windows, чем дождаться завершения полной проверки.

Некоторые антивирусы грешили ложными срабатываниями — например, Dr.Web в 2007 году регулярно определял системные файлы Windows XP как вирус «Win32.HLLW.Shadow» и предлагал их удалить. После такого «лечения» операционная система часто переставала загружаться. При этом реальные угрозы вроде руткитов антивирусы пропускали: по данным tests AV-TEST за 2008 год, даже лучшие версии обнаруживали лишь 70-80% новых вредоносных программ.

Эпилог: Что стало с угрозами 2000-х? Эволюция цифровых опасностей

Два десятилетия назад интернет-угрозы казались примитивными: вирусы распространялись через почту, баннеры обещали несбыточные выигрыши, а трояны воровали пароли от ICQ. Сегодня эти опасности не исчезли — они адаптировались к новым технологиям, став сложнее, масштабнее и изощреннее.

Фишинг, который раньше ограничивался поддельными страницами «одноклассников», теперь процветает в мессенджерах и соцсетях. Мошенники создают фейковые чат-боты, имитируют службы поддержки банков и даже используют дипфейки, чтобы обмануть жертв. В 2024 году 68% успешных атак на корпоративные данные начинались именно с фишинга в Telegram или WhatsApp.

Троянские программы тоже не стоят на месте. Если в 2000-х они крали пароли от почты, то сегодня криптоджекинг — скрытый майнинг на зараженных устройствах — приносит преступникам $2,3 млрд в год. Вредоносное ПО научилось обходить двухфакторную аутентификацию, а некоторые трояны умеют подменять транзакции в мобильных банках прямо во время подтверждения платежа.

Ботнеты 2000-х, состоявшие из тысяч зараженных ПК, теперь включают умные холодильники, камеры наблюдения и даже медицинские устройства. Управляют ими через зашифрованные каналы в Tor или Telegram, а для атак используют искусственный интеллект. Например, в 2023 году ботнет Mirai 2.0, состоявший из 600 тыс. IoT-устройств, на сутки парализовал работу облачного сервиса Google Cloud CDN, отправляя 400 млн запросов в секунду.

Но главная константа — человеческая доверчивость. Современные мошенники по-прежнему играют на жадности («Вы выиграли iPhone 15!») и страхе («Ваш компьютер заражен!»). Разница лишь в том, что вместо всплывающих баннеров они используют таргетированную рекламу в соцсетях, а вместо звонков «из техподдержки» — голосовые дипфейки.

Защита тоже эволюционировала: антивирусы научились предсказывать атаки с помощью ИИ, а фаерволы анализируют трафик в реальном времени. Однако, как и 20 лет назад, лучшая защита — критическое мышление. Прежде чем кликнуть на ссылку или ввести данные, стоит задать себе вопрос: «А не пытается ли кто-то заскамить меня, как когда-то — первопроходцев интернета?»

Пока вирусы нам не грозят, можно и посмеяться. Заглядывайте в наш тг-канал!

Главный трек коллектива — Dust on the Wind — звучит подозрительно похоже на классический хит Dust in the Wind группы Kansas. Его послушали более 380 000 раз с момента релиза 20 июня. А сам коллектив вышел в рекомендации Discover Weekly у части пользователей Spotify.

Однако вскоре слушатели на Reddit начали замечать странности:

• Фотография участников выглядит как сгенерированная ИИ;
• *Instagram-аккаунт — наполнен «неестественными» портретами;
• Цитата из Billboard в описании группы на Spotify не подтверждается никакими источниками;
• Имена участников не находятся ни в одном из поисковиков.

Несмотря на это, ни один музыкальный сервис, кроме Deezer, не пометил The Velvet Sundown как ИИ-контент.

Ни Spotify, ни Apple Music, ни Amazon Music не указывают, что перед нами не настоящая группа — у них пока что нет соответствующего функционала.

Deezer уже борется с ИИ-музыкой

Deezer стала первой платформой, которая начала маркировать ИИ-контент, включая треки, созданные с помощью генеративных моделей вроде Suno и Udio.

По данным сервиса, каждый день на платформу заливается более 20 000 ИИ-песен. В апреле 2024 года они составляли 18% всех загруженных треков — против 10% в январе.

Другой популярный ИИ-проект — The Devil Inside, попавший даже в шоу Джона Оливера Last Week Tonight. Его главный трек Bones in the River набрал 1,6 млн прослушиваний на Spotify, при этом не имеет указания авторов.

Только на Deezer он помечен как сгенерированный и приписан венгерскому музыканту Ласло Тамаши.

Почему это важно

Музыкальные сервисы пока не спешат регулировать ИИ-контент, а вопрос об авторском праве на такие треки остается открытым.

Компании вроде Suno и Udio утверждают, что обучение моделей на защищенной музыке попадает под «добросовестное использование» (fair use), но звукозаписывающие лейблы подают в суд.

По словам главы Deezer, ИИ не является «хорошим или плохим» — все зависит от прозрачности и уважения к авторам. Но пока даже самые популярные платформы вроде Spotify и Apple Music не предлагают пользователям ни прозрачности, ни маркировки.

*Компания Meta и ее продукты признаны экстремистскими, их деятельность запрещена на территории РФ

Вы видели тот самый ролик с бабушкой и бегемотом, который взорвал весь интернет? Тот, где старушка так естественно разговаривает со своим питомцем Булькой-Барабулькой, что даже не верится. Я тоже был в шоке! И сразу понял: мне ОБЯЗАТЕЛЬНО нужен доступ к этой нейросети, желательно бесплатно!

Что такое VEO 3?

Google Veo 3 — это не просто очередная ИИ-игрушка. Это полноценная революция в создании видео. Представьте: вы пишете текст на русском языке, а нейросеть создает видео с настоящими диалогами, где персонажи говорят синхронно с губами, плюс звуковые эффекты и музыка. Это как иметь целую киностудию в кармане.

Veo 3 умеет:

• Создавать видео 4K качества
• Генерировать речь и диалоги на русском языке
• Добавлять реалистичные звуковые эффекты
• Понимать физику реального мира
• Работать с кинематографическими приемами

По всем параметрам эта нейросеть уделывает конкурентов — и Runway, и Kling, и даже пресловутую Sora от OpenAI, которая до сих пор недоступна обычным пользователям.

Если предыдущие версии были скорее экспериментом, то VEO 3 — уже рабочий инструмент. Качество физики движений, освещение, детализация — все на уровне профессиональных роликов.

Перед гайдом пару слов вообще о том, что такое Gemini 2.5 pro. Сравним с другими нейросетями (оказывается, эта штука умеет не только писать тексты, которые не отличить от человека , программировать, создавать сайты, проводить исследования, делать видео и многое другое). В общем, полноценный второй пилот.

Но когда я увидел ценник в 125 долларов за месяц (почти 11 тысяч рублей), чуть не упал со стула. Серьезно, Google? За видео длиной 8 секунд такие деньги.

Тогда я решил: должен же быть способ получить Veo 3 бесплатно. И знаете что? У меня получилось! Сейчас покажу вам пошагово, как я обхитрил систему.

ГЛАВНЫЙ ЛАЙФХАК: Как получить Veo 3 бесплатно из России

Шаг 1: Подготовка

• Включаем сервис из 3 букв с американским IP (любой из топовых сервисов)
• Открываем браузер в режиме ИНКОГНИТО (это критично!). Я использовал Opera
• Убеждаемся, что у нас чистая история и cookies

Шаг 2: Создание нового аккаунта Google

• Переходим на gmail.com
• Регистрируем новый аккаунт с американскими данными
• Используем генератор адресов США для правдоподобности
• ВАЖНО: запомните все данные, они понадобятся дальше.
• Далее идем на gemini.google.com , выбираем subscription , новым пользователям дают 1 месяц бесплатно (по факту отключат подписку примерно через 2 месяца, далее можно повторить процедуру только с новым аккаунтом).

Шаг 3: Получение виртуальной картыя делал через этот сервис 👇👇👇👇

ВАЖНО, чтобы страна выпуска карты совпадала со страной аккаунта, берем США.

Шаг 4: Активация бесплатного триала

• Вводим данные виртуальной карты
• Имя и адрес должны совпадать с регистрационными данными

Шаг 5: Получаем доступ к к PRO версии

• После успешной активации видим заветную надпись SUBSCRIBED

6. Открываем https://gemini.google.com

• Переходим в раздел генерации видео
• Выбираем модель Veo 3
• Начинаем творить чудеса!

7. Наслаждаемся практически бесплатной подпиской!

Про сами возможности Gemini можете почитать онлайн. простыми словами — это просто ТОП.

Как пользоваться Veo 3: от новичка до профи

Базовое использование через сайт

После получения доступа:

1. Открываем gemini.google.com
2. Находим раздел Видео генерация
3. Выбираем Veo 3
4. Пишем промпт на русском языке
5. Ждем магию!

Скачиваем мобильное приложение

Обязательно установите официальное приложение Gemini на телефон — там интерфейс гораздо удобнее для создания видео на ходу.

Секреты крутых промптов

Структура идеального промпта:

Пример: Кот в пиратской шляпе серьезно объясняет котенку правила игры в покер. Крупный план, кинематографическое освещение, уютная домашняя атмосфера. Кот говорит басистым голосом: Слушай внимательно, малыш, в покере главное — не показывать эмоции!

Сравнение Veo 3 с конкурентами

Что такое Flow и как им пользоваться

Flow — это профессиональная платформа для работы с Veo 3, доступная на labs.google/flow. Здесь можно:

• Создавать последовательности сцен
• Использовать продвинутое управление камерой
• Сохранять персонажей между сценами
• Редактировать и расширять видео

Технические особенности и ограничения

Водяные знаки и безопасность

Google добавляет невидимые водяные знаки SynthID во все видео. Видимые водяные знаки появляются только у пользователей бесплатных планов (не касается Google AI Ultra в Flow).

Практические советы и лайфхаки

Оптимизация промптов для лучших результатов

1. Детализируйте описание — чем подробнее, тем лучше
2. Указывайте стиль съемки — крупный план, панорама, слоу-мо
3. Добавляйте эмоции — радостно, торжественно, меланхолично
4. Описывайте звук — веселая музыка, звуки природы, эхо в пещере

Избегайте этих ошибок:

• Слишком короткие промпты (менее 10 слов)
• Противоречивые инструкции
• Упоминание конкретных брендов или знаменитостей
• Запросы на создание неэтичного контента

Veo 3 — это не просто нейросеть, это революция в создании видеоконтента. То, что раньше требовало команды профессионалов и дорогого оборудования, теперь доступно каждому с помощью простого текстового описания.

Какие охваты дает VEO 3 в соц.сетях?

Эти цифры взяты с аккаунта, у которого менее 100к аудитории, а теперь думайте сами, заходит ли нейро контент в соц.сетях или нет.

Главное — действовать прямо сейчас! Google может в любой момент ужесточить условия получения пробного доступа. Пока возможность есть — пользуйтесь.

Начните с простых экспериментов, изучите возможности, попробуйте разные стили промптов. А когда освоитесь — начинайте монетизировать свои навыки. Veo 3 может стать вашим билетом в мир прибыльного видеопроизводства будущего.

Удачи в освоении самой крутой нейросети для создания видео! И не забудьте поделиться своими результатами — интересно посмотреть, что у вас получится.

В мире, где большинство успешных атак происходит из-за банальных ошибок вроде слабых паролей или непропатченного софта, находятся «особые» экземпляры. Те, кто взламывает дорожные знаки, чтобы предупредить о зомби-апокалипсисе, крадет данные клиентов, работая в отделе кибербезопасности, оставляет цифровые отпечатки там, где даже новичок догадался бы их удалить.

Эти семь историй — не просто сборник курьезов. Они наглядно показывают: главная уязвимость любой системы (не обязательно цифровой) — человеческая глупость. И хорошо, что хотя бы некоторые злоумышленники тоже подчиняются этому правилу.

Семерка самых нелепых хакерских атак

Хакерские атаки обычно ассоциируются с высокотехнологичными схемами и тонкими методами взлома, но иногда злоумышленники совершают настолько абсурдные вещи, что остается только разводить руками. Одни попадаются из-за детских ошибок, другие — из-за нелепой самоуверенности, третьи умудряются навредить сами себе.

Перед вами семь самых нелепых и странных кибератак в истории — от «Годзиллы» на дорожных знаках до злоумышленников, загрузивших собственную биометрию в систему безопасности.

Взлом казино через аквариум

В 2017 году один из западных игорных домов (название до сих пор не раскрыто) стал жертвой атаки, которая больше похожа на сценарий абсурдного кибертриллера. Злоумышленники пробрались в сеть казино… через аквариум. Обычный, с рыбками.

IoT-термометр как дыра в безопасности

В холле заведения стоял «умный» аквариум с подключенными датчиками — они следили за температурой воды, уровнем чистоты и даже автоматически сбрасывали корм. Казалось бы, безобидная техника для ухода за рыбками. Но проблема в том, что эти сенсоры были частью внутренней сети казино.

Хакеры нашли уязвимость в IoT-устройстве (скорее всего, использовали стандартный пароль или эксплойт для устаревшей прошивки) и через него проникли в систему. Как позже рассказали эксперты, взломщики не просто получили доступ к аквариуму — они провели разведку, нашли другие слабые места и добрались до базы данных высокодоходных клиентов — так называемых «китов» (тоже улов своего рода).

10 ГБ данных и финский сервер

Зараженный термометр стал точкой входа, но дальше атака развивалась уже по классическому сценарию:

• сканирование сети — хакеры искали узлы с уязвимостями;
• перемещение по системе — получив привилегии, они добрались до ценных данных;
• эксфильтрация — украденная информация (около 10 ГБ) ушла на сервер в Финляндии.

Самое забавное — после этого следы обрываются. Данные не всплыли в даркнете, их не пытались продать. Возможно, это была разведка перед более масштабной атакой, но сами злоумышленники так и не объявились. Спрашивается: зачем?

Почему это вообще сработало:

• Безопасность IoT в 2017 году была мифом. Умные устройства были в новинку, их редко обновляли, защищали слабыми паролями или просто забывали изолировать от корпоративной сети.
• Человеческий фактор. Кто-то в казино решил, что датчик для рыб не нуждается в серьезной защите. Ошибка.
• Отсутствие сегментации сети. Аквариум оказался в той же сети, что и база с данными клиентов.

Что изменилось с тех пор

Случай с казино стал хрестоматийным примером рисков IoT. Сейчас компании чаще изолируют умные устройства в отдельных сегментах сети, запрещают дефолтные пароли и мониторят аномальную активность.

Но проблема не исчезла. В 2021 году, например, хакеры взломали систему очистки бассейна в отеле через уязвимый контроллер — и снова получили доступ к внутренним серверам.

Эта история — идеальный пример того, как человеческая беспечность и плохая настройка техники приводит к курьезным, но опасным взломам. Если ваша компания до сих пор считает, что умный чайник или датчик температуры не угрожают безопасности, вспомните казино с аквариумом. Возможно, прямо сейчас ценные данные уплывают вместе с рыбками.

Соискатель с креативным подходом

В 2010 году венгерский программист Аттила Немет совершил, пожалуй, самый нелепый карьерный маневр в истории киберпреступлений. Вместо того чтобы отправить резюме в отдел кадров, он взломал систему безопасности сети отелей Marriott — чтобы потом предложить свои услуги по ее защите. Получилось не совсем так, как он планировал.

Вирус вместо сопроводительного письма

25-летний Немет, судя по всему, искренне считал себя «белым хакером». Его план выглядел так:

1. Взломать Marriott, показав уязвимости.
2. Предложить компании свои услуги по устранению этих дыр.
3. Получить работу в отделе кибербезопасности.

Для первого пункта он выбрал классическую схему: фишинговые письма с вредоносными вложениями. Кто-то из сотрудников отеля открыл файл — и Немет получил доступ к внутренним системам. Он скопировал конфиденциальные данные, включая информацию о клиентах, но не стал их продавать или публиковать. Вместо этого хакер связался с Marriott и… предложил себя в качестве спасителя.

«Ваша защита слабая — возьмите меня на работу»

По версии следствия, Немет напрямую заявил представителям компании: он готов раскрыть все уязвимости, если его возьмут в штат. В Marriott идею не оценили. Вместо HR-менеджера с ним начал переписку сотрудник Секретной службы США, представившись «заинтересованным руководителем».

Хакер, не заметив подвоха, подробно описал методы взлома и даже согласился прилететь в США для личной встречи. В аэропорту его ждали не потенциальные коллеги, а полиция.

Почему это провалилось:

• Криминал ≠ пентест. Настоящие «этичные хакеры» не крадут данные перед тем, как предложить услуги.
• Наивность. Немет всерьез верил, что компания простит взлом ради его навыков.
• Юридическая безграмотность. Венгр не учел, что в США за такое сажают, даже если «хотел как лучше».

Немета приговорили к 2,5 годам тюрьмы — относительно мягко, учитывая потенциальный срок за кражу данных. Marriott потратил около $1 млн на расследование и усиление защиты. Сам хакер, выйдя на свободу, исчез из публичного поля. По некоторым данным, он все же устроился в IT — но уже без креативных «испытательных заданий».

Что было не так с его планом?

Эксперты отмечают несколько фатальных просчетов:

• Нелегальный вход. Даже если цель благая, несанкционированный доступ остается преступлением.
• Доказательства кражи. Скопировав данные, Немет автоматически стал нарушителем закона — никакие благие намерения это не отменяли.
• Доверие к анонимам. Переписка с Marriott велась через анонимные сервисы, но хакер почему-то поверил, что это официальные представители.

Как надо было поступить? Если бы Немет действительно хотел помочь и устроиться на работу, ему стоило:

1. Найти уязвимости, не получая доступа к данным.
2. Связаться через официальный канал с ответственными за безопасность.
3. Предложить исправления, приложив резюме.

Так делают настоящие исследователи — и их не арестовывают в аэропортах.

Мораль для соискателей

Эта история — отличный пример того, как не стоит искать работу в кибербезопасности. Хотите показать навыки? Участвуйте в баг-баунти программах, где взлом разрешен правилами. Мечтаете о карьере «белого хакера»? Получайте сертификаты, а не судимости.

Немету повезло: отделался небольшим сроком. Со следующим «креативщиком» могут поступить гораздо жестче.

Тупейший взлом в истории: просчитались, но где?

В 2018 году группа «киберпреступников» (если их можно так назвать) совершила то, что эксперты единогласно признали самым идиотским взломом десятилетия. Их план выглядел как сценарий для пародийного фильма: чтобы украсть товары со склада, они… загрузили свои отпечатки пальцев в охраняемую базу данных.

Хакеры против сканеров: кто кого?

Все началось с того, что преступники нацелились на склады компании, производящей предметы роскоши. Система безопасности использовала биометрические сканеры — без правильного отпечатка пальца внутрь не попасть.

Первая идея была в духе голливудских блокбастеров: отключить сканеры удаленно. Но тут злоумышленников ждало разочарование. Оказалось, что сканеры контролируются ИИ, который заметит любые манипуляции, а физическое отключение сразу вызовет тревогу. Тогда группа перешла к «плану Б» — и вот здесь началось самое интересное.

«Давайте добавим свои отпечатки в базу!»

Вместо того чтобы искать обходные пути, хакеры решили действовать напролом:

1. Взломали базу данных с отпечатками сотрудников.
2. Удалили несколько «лишних» слепков.
3. Загрузили туда свои собственные пальцы.

Логика была проста: сканер запрашивает базу, видит «своих» и открывает дверь. Что могло пойти не так?

Почему это был худший план в истории:

1. Отпечатки — это улика. В отличие от анонимных логинов, пальцы нельзя сменить или стереть.
2. База синхронизировалась с архивами. Удаленные отпечатки не исчезли навсегда — их восстановили за минуты.
3. Сотрудники заметили пропажу. Когда люди перестали проходить сканеры, охрана забеспокоилась раньше, чем воры добрались до склада.

Система безопасности компании не просто хранила отпечатки — она вела журнал всех изменений. Как только хакеры загрузили свои данные, ИИ отметил неавторизованный доступ к базе, подозрительные правки и самое главное — новые отпечатки, которых нет в кадровых документах. Полиция сравнила свежие «слепки» с криминальной базой и нашла полное совпадение. Всех участников группы задержали в течение суток.

Что не так с их логикой?

Эксперты до сих пор удивляются, как вообще можно было придумать такой план:

• Биометрия = паспорт. Даже начинающие хакеры знают: подделывать отпечатки — все равно что оставлять автограф на месте преступления.
• Резервные копии. Любая серьезная система делает бэкапы. Удалить данные навсегда практически невозможно.
• Слишком много шагов. Проще было взломать дверь кувалдой, чем лезть в базу.

Что стало с «гениями»:

• Главарь группы получил 4 года за взлом и кражу данных.
• Компания усилила защиту, добавив двухфакторную аутентификацию для доступа к биометрии.
• Этот случай теперь разбирают на курсах кибербезопасности как пример «как не надо делать».

Мораль для будущих хакеров: Если ваш план включает пункт «загружаем свои отпечатки», он точно провалится. Иногда старомодный взлом замка — куда более разумный выбор.

Рок против ядерки: как хакеры заставили ядерный объект играть AC/DC

Если бы кто-то в 2012 году предложил иранским инженерам послушать хард-рок вместо ночной смены, они бы наверняка отказались. Но хакеры не спрашивали разрешения.

Летом того года на двух ядерных объектах Ирана внезапно заиграла «Thunderstruck» — культовая песня легендарной группы AC/DC. Громкость была выставлена на максимум, динамики орали «THUN-DAH!» в ночной тишине, а персонал никак не мог это остановить. Так, вирус Stuxnet, уже хорошо известный в мире кибербезопасности, добавил к своей репутации еще и музыкальный троллинг.

Взлом с саундтреком

Stuxnet — один из самых сложных червей в истории. Его создавали для физического разрушения оборудования: он менял скорость вращения центрифуг, на которых иранцы обогащают уран, выводя их из строя, и маскировал атаку, подделывая данные мониторинга. Но в какой-то момент кто-то решил, что просто ломать машины — скучно.

Анонимный сотрудник иранской АЭС написал исследователю Микко Хиппонену: система управления периодически отключалась, а из динамиков гремел AC/DC. Тегеран официально отрицал инцидент, но детали всплыли в переписке техников. Вирус явно модифицировали — помимо основной нагрузки, он включал медиаплеер и запускал трек в случайное время.

Почему именно «Thunderstruck»? Возможно, из-за названия: «Пораженный громом» звучало как намек на ядерный удар. Или потому, что гитарный рифф идеально подходил для психологического давления.

Кто стоял за атакой?

Stuxnet приписывают совместной разработке США и Израиля (операция «Олимпийские игры»). Но музыкальный «апгрейд» — дело рук других исполнителей.

Эксперты предполагают, что это могли сделать:

• гражданские хакеры — в знак протеста против ядерной программы;
• внутренние саботажники — чтобы деморализовать персонал;
• сами разработчики Stuxnet — в качестве «пасхального яйца».

Интересно, что атака совпала с ужесточением санкций против Ирана. Громкий рок стал своеобразным медийным сигналом: «Мы контролируем ваши системы».

Обычно хакеры стараются оставаться незамеченными. Здесь же они:

• использовали уязвимость Windows (CVE-2010-2568) для распространения;
• внедрили двойную нагрузку: саботаж плюс звуковое воздействие;
• не стали скрывать факт взлома — будто хотели, чтобы об этом говорили.

Для воспроизведения музыки вирус либо содержал MP-файл внутри кода, либо скачивал его с зараженного сервера. Версия с AC/DC так и не была найдена в открытых образцах Stuxnet — возможно, ее «дорабатывали» уже на месте.

Последствия: смех или паранойя?

Иранские власти заявили, что атака не нанесла ущерба. Но психологический эффект переоценить сложно:

• персонал не мог отключить музыку — только глушил динамики физически;
• трек включался ночью, нарушая режим работы;
• слухи о взломе подрывали доверие к системе безопасности.

Этот случай вошел в историю не только из-за технической стороны, но и из-за абсурдности. Хакеры доказали: даже в кибервойне есть место черному юмору.

Stuxnet стал первым вирусом, который физически разрушал инфраструктуру. А его музыкальная версия показала, что хакеры умеют добывать не только данные, но и портить нервы. Говорят, после этого случая иранские ядерные объекты перешли на компьютеры без звуковых карт. Но это уже другая история.

«Годзилла нападает!»: цифровой хаос на дорогах США

В 2014 году водители в Сан-Франциско получили необычное предупреждение: электронное табло на трассе внезапно замигало сообщением «GODZILLA ATTACK – TURN BACK!». Никакой паники не случилось — большинство решило, что это чья-то шутка. Но за этим стояла реальная хакерская атака, которая вскрыла уязвимости критической инфраструктуры.

Как взламывали дорожные знаки

Электронные дорожные табло в США управлялись (а возможно, управляются до сих пор) через примитивные системы, часто с заводскими паролями вроде «admin» или «1234». Хакеры, обнаружившие эту лазейку, подключались к знакам через открытые порты или уязвимости в протоколах. Иногда даже не требовалось сложных инструментов — достаточно было мобильного модема и стандартного ПО для управления сетевыми устройствами.

После взлома злоумышленники меняли сообщения на абсурдные: предупреждали о зомби-апокалипсисе, просили «спасти заложников на фабрике знаков» или просто выводили бессмысленный набор символов. В Техасе, например, однажды появилось сообщение: «СЛЕДИТЕ ЗА ДОРОГОЙ, А НЕ ЗА ТЕЛЕФОНОМ» — ироничный намек на проблему невнимательности, которая как раз и позволила хакерам провести атаку.

Почему это стало возможным?

Основная причина — беспечность муниципальных служб. Многие дорожные системы десятилетиями работали на устаревшем ПО, а пароли к ним никогда не менялись. Как позже выяснилось, часть оборудования даже не была защищена брандмауэрами.

Федеральное управление автомобильных дорог США (FHWA) после инцидента выпустило рекомендации по усилению безопасности, но исправлять ситуацию пришлось годами. В 2016 году исследователи из Университета Мичигана провели аудит дорожной инфраструктуры и обнаружили, что 40% систем по-прежнему уязвимы к простейшим атакам.

Последствия и уроки

К счастью, никто не пострадал — большинство водителей просто игнорировали странные сообщения. Однако атака показала, как легко можно посеять хаос, если критическая инфраструктура не защищена.

Сейчас подобные взломы стали редкостью, но не исчезли полностью. В 2020 году в Огайо хакеры вывели на табло фразу «COVID-19 — это обман», а в 2022-м в Калифорнии знаки призывали «готовиться к вторжению пришельцев».

Главный вывод прост: даже самые невинные устройства, подключенные к сети, могут стать оружием в руках злоумышленников. И если дорожные знаки взламывают ради шутки, то что мешает кому-то устроить настоящий хаос?

«Этичный хакер» с двойной жизнью: как специалист по безопасности стал киберпреступником

Пепейн Ван дер Стап выглядел идеальным кандидатом для работы в сфере кибербезопасности — молодой, талантливый, увлеченный технологиями. Днем он помогал компаниям защищать данные, а ночью взламывал их, сливая конфиденциальную информацию на даркнет-форумы. Его арест в 2023 году стал одним из самых громких случаев двойной игры в IT-индустрии.

Как его поймали

Все началось с жалобы амстердамской компании, которая обнаружила утечку данных. Расследование привело к Ван дер Стапу — сотруднику Hadrian Security, фирмы, специализирующейся на пентестах (тестировании систем безопасности) и защите от кибератак. Злая ирония в том, что он сам годами использовал те же инструменты, которые по задумке должны были защищать системы от взлома.

Следствие выяснило, что с 2020 по 2023 год оборотень с ноутбуком и его сообщники взломали десятки компаний, вымогали деньги под угрозой утечки данных и заработали на этом более 2,6 млн евро. При обыске у Ван дер Стапа нашли базы с персональными данными миллионов людей, готовые для продажи на RaidForums и BreachForums — двух крупнейших хакерских площадках, ныне закрытых.

Почему он это делал?

В интервью DataBreaches.net Ван дер Стап утверждал, что начал заниматься взломами до работы в кибербезопасности, а потом «хотел завязать». Но цифры говорят обратное: его активность совпадала с периодом трудоустройства в Hadrian Security. Возможно, доступ к внутренним данным клиентов сделал атаки проще.

Его мотивы банальны — деньги и азарт. Он продавал украденные данные, торговал доступом к корпоративным сетям и даже консультировал других хакеров. При этом успел поработать волонтером в Голландском институте раскрытия уязвимостей (DIVD), что добавляет ситуации еще немного абсурда.

Что не сработало в его схеме

Главная ошибка Ван дер Стапа — уверенность в анонимности. Он использовал ники вроде «Espeon» и «Rekt», но криптовалютные транзакции и логи подключений его выдали. В 2023 году правоохранители синхронизировали данные с закрытых форумов и вышли на него.

Еще один провал — масштаб. Он не ограничился мелкими взломами, а атаковал крупные компании, привлекая внимание регуляторов. Когда ущерб исчисляется миллионами, следствие действует жестче.

Последствия и уроки

Суд дал ему 4 года тюрьмы. Но важнее другое: случай показал, как легко «белые» хакеры могут скатиться в преступность. Компании до сих пор плохо проверяют сотрудников, работающих с критической инфраструктурой.

После этого скандала в Нидерландах ужесточили контроль за специалистами по кибербезопасности. Например, Hadrian Security ввела аудит действий сотрудников, а DIVD теперь требует раскрытия прошлой активности волонтеров.

Как хакеры качали топливо с АЗС обычным пультом

В 2019 году во Франции раскрыли аферу, больше похожую на сценарий криминальной комедии, чем на реальное преступление. Группа из пяти человек за год украла более 120 тысяч литров бензина, используя… обычный пульт управления заправочной колонкой.

Пароль «0000» — мечта хакера

Все началось с того, что злоумышленники обнаружили: на некоторых АЗС Total топливные колонки защищены стандартным PIN-кодом «0000». Персонал заправок не удосужился его изменить, а производитель оборудования не требовал обязательной смены пароля при вводе в эксплуатацию.

Купив на теневых форумах сервисный пульт (предназначенный для технического обслуживания), преступники научились разблокировать колонки без оплаты, обнулять стоимость топлива, отключать лимиты на подачу горючего.

Группа работала слаженно. Первый автомобиль подъезжал к АЗС – водитель с помощью пульта «взламывал» колонку. Затем подъезжал фургон с цистерной и закачивал до 3000 литров за раз.

Украденное топливо сбывали через соцсети по заниженным ценам. За год схема принесла им около $170 000, пока полиция не вышла на след. В этом случае тупыми оказались не столько хакеры, которые не особенно даже скрывались, а сотрудники безопасности, допустившие подобный беспредел. Тупым был способ, но не результат.

Почему это сработало:

• Халатность — Total подтвердила, что на оборудовании использовались заводские настройки.
• Отсутствие контроля — на небольших АЗС пропажу замечали только через недели.
• Уязвимость ПО — колонки считали «просто железом», но их софт оказался уязвим.

Всех пятерых задержали за кражу и взлом. Total экстренно обновила прошивки и обязала менять пароли.

Как оказалось, это был не единичный подобный случай. В 2021 году в США хакеры через уязвимость в ПО вызвали дефицит бензина на Восточном побережье. А в 2023-м исследования показали, что 20% европейских АЗС до сих пор используют устаревшее ПО.

Технические детали

Преступники использовали пульт Gilbarco Passport — стандартное устройство для обслуживания колонок. Его можно было купить на eBay за $300-500. Подключившись через ИК-порт, система запрашивала PIN-код, который часто оставался заводским.

Новые модели уже имели принудительную смену пароля при первом запуске, ограничение попыток ввода кода, систему оповещений о подозрительной активности.

Как защититься?

Владельцам АЗС эксперты рекомендуют обязательно менять стандартные пароли, регулярно обновлять ПО, устанавливать камеры с аналитикой и сегментировать сеть, изолируя колонки.

Этот случай — идеальный пример, как халатность открывает двери для примитивных, но прибыльных атак. Если ваш бизнес использует IoT-устройства, проверьте — возможно, они до сих пор на пароле «0000»?

Итоги

Эти истории доказывают: даже в мире высоких технологий человеческий фактор остается главной уязвимостью. Хакеры, о которых мы рассказали, обладали навыками, но им не хватило элементарной логики. Одни забывали скрыть следы, другие выбирали абсурдные цели, третьи — сами себя подставляли.

Главный урок? Безопасность — это не только сложные алгоритмы, но и здравый смысл. И если даже злоумышленники порой действуют настолько нелепо, то компаниям точно не стоит расслабляться. В конце концов, следующий «гений» может оказаться чуть удачливее — или чуть менее смешным.

Когда код уже не компилится, остаётся только смеяться. Самые айтишные мемы тут.

Кнопка «Like» в Facebook*: почти похоронили, прежде чем выстрелила

Сегодня «лайк» — это цифровой рефлекс. Но в 2007-м внутри Facebook* в идее сомневались почти все. В команде был инженер Джастин Розенштейн, он и предложил кнопку, которая бы позволяла реагировать на посты одним нажатием. Сначала хотели назвать её Awesome (жми, если круто). Но потом кто-то предложил более нейтральное Like. Скепсис был высок: менеджеры тормозили идею, обсуждения тянулись годами, пока в один момент кто-то не решился просто выкатить кнопку в прод.

В феврале 2009-го «Like» заработал на всей платформе. И эффект был мгновенный — больше вовлечённости и контента. Через год Facebook* вытащил кнопку на внешние сайты: теперь ты мог лайкать статью на стороннем ресурсе, и это улетало в соцсеть. Лайк стал универсальной валютой внимания, а сама кнопка — самым тиражируемым UI-элементом в интернете.

Урок: даже техническая метка может стать глобальным символом одобрения.

*Компания Meta признана экстремистской на территории РФ

Ретвиты в Twitter**: придумали пользователи, а не разработчики

Twitter** в 2006-м выглядел скудно: 140 символов, никаких картинок, и даже функции «поделиться твитом» не было. Пользователи сами начали выкручиваться — копировали чужие твиты и вручную добавляли префикс «RT @username».

Что сделал Twitter**? Сначала ничего. Команда с недоверием смотрела на это самодельное изобретение. Будто это странно выглядит, рушит эстетичный фид, а ещё может усилить распространение негатива.

Но потом цифры победили эстетику. RT-формат подхватила масса — это был народный функционал. И Twitter** пришлось догонять свой же комьюнити. В 2009-м разработчики сделали официальную кнопку «Retweet». Уже через пару лет без неё невозможно было представить платформу.

К слову, и сегодня в твиттер**-экосистеме «ретвит» — это не просто фича. Это способ продвигать мемы, новости, протесты, кампании. Всё началось с пользовательского хака — и превратилось в одну из самых влиятельных кнопок в интернете.

Урок: пользовательский хакинг иногда лучше любого UX-ресерча.

**Запрещен на территории РФ

typeof null === "object" — баг, которому 28 лет, и он всё ещё с нами

JavaScript писали в адских условиях: у Брендана Айка было всего 10 дней в 1995 году, чтобы запилить язык для браузера Netscape. Никакого «спринта», никакой архитектурной выверенности — просто надо было быстро сварганить что-то, что напоминает и Java, и скрипт.

В этой спешке в typeof закралась ошибка: typeof null начал возвращать "object" . Почему? Потому что в ранней реализации значения в JavaScript представлялись в памяти с помощью тегов. Если тип — объект, у него был специальный тег (000). Проблема в том, что null хранился как ноль, а 0 в бинарной записи — это тоже 000. Крайний случай не проверили.

Айк позже признавал: да, это ошибка. Но баг стал настолько фундаментальным, что его решили не трогать, чтобы не поломать совместимость со всем количеством сайтов, библиотек и фреймворков. Спустя почти три десятилетия он всё ещё с нами. Люди пишут костыли вроде value === null или Object.prototype.toString.call(value) === ‘[object Null]’, а баг — живет.

Урок: Иногда баг — это не баг, а историческое наследие. Скелет в шкафу, вокруг которого строят фреймворки.

Глючная физика в GTA: когда баг становится аттракционом

Если вы хотя бы раз играли в GTA IV или V, вы знаете: на ровном месте машина может улететь в воздух, мотоцикл — в стратосферу, а NPC — разложиться на асфальте. Всё это — не баги (но когда-то ими были).

Всё началось с движка Euphoria, который Rockstar подключили в GTA IV. Это процедурная система физики и анимации — каждый раз персонаж падает или реагирует на столкновение по-разному. Не скриптовано, а реально: траектория, инерция, вес, центр тяжести. Но оказалось, что если чуть-чуть не дотянуть параметры или немного ошибиться в расчетах — мы будем иметь то, что имеем. Пользователи заметили это и начали тестировать движок на слом. Видео с багами собирали миллионы просмотров. Получилось, что баг физики стал частью эстетики серии GTA.

Урок: глупость + баг = YouTube-флешмоб.

YouTube: платформа для свиданий? Почти…

Да, YouTube изначально не задумывался как «видеохостинг №1 в мире». Его создатели в 2005 году хотели сделать сайт знакомств с видеоанкетами. Он даже запускался под лозунгом: «Tune in, Hook up» — что-то вроде «Подключайся, знакомься». Создатели сами грузили первые профили, чтобы смоделировать активность. Только вот настоящие пользователи не спешили заливать анкеты.

Зато начинали заливать… видео. Случился момент, когда баг оригинальной идеи стал фичей: команда YouTube поняла, что людям нужен не видеотиндер, а простой способ делиться роликами. Спустя год сервис купил Google за $1,65 млрд.

Сегодня YouTube — не площадка для «hook up», но миллионы людей всё ещё смотрят ролики, чтобы найти… если не любовь, то хотя бы что-то интересное.

Урок: баг концепции может стать бизнес-стратегией.

Вибрация в геймпадах: баг, который встряхнул всю индустрию

Сегодня вибрация в контроллере — это стандарт. Упала ракета? Загорелся экран? Пульсирует джойстик. Но изначально этой функции не было. А то, что она появилась, — скорее побочный эффект, чем заранее спланированная геймдизайнерская находка.

История уходит в 90-е, к компании Nintendo. В те времена японские инженеры экспериментировали с устройством под названием Rumble Pak — дополнительным модулем, который вставлялся в контроллер Nintendo 64. Но изначально он использовался не как фича, а вызывал сбой в системе. Контроллер вел себя нестабильно: дергался, шумел, давал отдачу. И всё это — из-за того, что моторчик «неправильно» взаимодействовал с платой. Кто-то бы списал это на дефект. Но не Nintendo.

Они добавили виброотдачу на выстрелы, взрывы и резкие повороты. Так вместо бага получилось новое ощущение от игры — буквально на кончиках пальцев. Игрок не просто видел экшен, он его чувствовал.

Rumble Pak вышел в 1997 году в комплекте с Star Fox 64 — и стал вирусным. Спустя пару лет все крупные консоли уже добавляли вибро как must-have.

Урок: эффект «погружения» может родиться из инженерной ошибки.

Бесконечные деньги в Diablo: экономика ада на баге

Когда Diablo вышел в 1996 году, он быстро захватил сердца игроков: ад, скелеты, лут, все как надо. Но уже через пару месяцев игру сломали — и не демоны.

Оказалось, что внутриигровая экономика уязвима до боли: можно было дюпать (дублировать) золото бесконечно. И никакого хакерства — просто баг в интерфейсе торговли.

Как это работало?

• Игрок кидал золото на землю.

• Одновременно открывал инвентарь.

• Игра не успевала обработать оба действия, и золото не исчезало, а копировалось. Повтор — и ты уже магнат, с золотом выше трона Баала.

Проблема стала массовой: игроки скупали всё, ломали баланс, создавали армию богачей. В сетевой игре это вызывало настоящую инфляцию — все были с топовым шмотом, никто не хотел фармить по-честному. Blizzard пришлось срочно выкатывать патчи, а в Battle.net — банить багеров.

Урок: внимательно наблюдай за багами — в них поведенческая экономика.

Auto-Tune — как баг стал музыкальным стилем

Auto-Tune, известный в первую очередь как инструмент для коррекции вокала, стал не просто незаменимым музыкальным инструментом, а настоящим культурным феноменом. Интересно, что его массовое использование в музыкальной индустрии началось благодаря случайности.

Когда в 1997 году инженер звука Андреас Керн в компании Antares Audio Technologies разрабатывал программу для коррекции мелодии, он не планировал, что её использование изменит музыкальный ландшафт. Изначально цель Auto-Tune заключалась в том, чтобы исправить небольшие отклонения в тоне голоса при записи. Однако в процессе тестирования инженеры заметили, что программное обеспечение не только исправляет ошибки в нотах, но и начинает создавать уникальное роботизированное звучание, если применять слишком сильное воздействие.

Интересно, что такую аномалию никто не ожидал, и, возможно, это было связано с ограничениями самой технологии на тот момент. Однако именно эта особенность привлекла внимание музыкантов и продюсеров. Вскоре Cher впервые использовала эту технологию в своей песне Believe (1998), придавая вокалу необычное, искаженное звучание. Это было воспринято как новаторский ход, и песня стала международным хитом.

После Auto-Tune стал не просто инструментом для коррекции, а важным элементом для создания нового музыкального стиля. В начале 2000-х годов использование автотюна в поп- и хип-хоп-музыке приобрело широкую популярность, и технологию начали активно использовать Kanye West, T-Pain, Lil Wayne т.д..

Урок: что для тебя — баг, для другого — искусство.

А забрать все самые топовые нейронки для айтишников можно в нашем большом гайде с 70+ ИИ-инструментами

Это была эпоха, когда «выйти в сеть» означало посвятить этому весь вечер: отключить телефон, запустить модем и надеяться, чтобы соединение не оборвалось на 99% загрузки. Пользовались сетью далеко не все — это было привилегией, доступной единицам.

Но именно эти ограничения сделали нас изобретательными. Мы сохраняли страницы на диск, читали письма и тексты офлайн, чтобы не тратить драгоценные минуты, и знали наизусть коды доступа вроде *17#. Если бы переместились из того времени в сейчас, мы бы посчитали возможности современной сети волшебной халявой. Интернет 2000-х не только развлекал — он закалял. О том, как это происходило на практике, читайте в нашем материале.

Интернет 2000: как это было

В 2000 году интернет в России был скорее экзотикой, чем повседневностью. По данным исследования ФОМ, лишь 3,6% населения пользовались им регулярно, а каждый пятый вообще не знал о его существовании. Для большинства это была загадочная «всемирная паутина», о которой слышали, но вряд ли юзали на практике.

Те, кому посчастливилось подключиться, делали это с помощью технологии dial-up — медленной, капризной и дорогой. Стандартная скорость в 56 кбит/с означала, что загрузка чего-либо весом больше, чем страница в браузере, будет длительным и проблематичным мероприятием. Провайдеры предлагали помегабайтную тарификацию, и необдуманный клик по баннеру мог стоить половины дневного бюджета.

Покупка домена или хостинга была уделом избранных: например, регистрация в зоне.ru обходилась в $50 (по курсу 2000 года — около 1500 рублей), а размещение сайта на виртуальном сервере — еще дороже. При этом в Рунете насчитывалось не так много активных сайтов — в миллионы раз меньше, чем сегодня.

В эпоху dial-up развлекательные порталы становились культовыми, несмотря на вопиющее отсутствие юзабилити. Anekdot.ru, udaff.com с его знаменитой «Нетленкой», Krovatka собирали тысячи посетителей, хотя сегодня их дизайн вызывает недоумение: мигающие баннеры, неоновые шрифты и коллажи из голливудских хитов. Особое место занимал «албанский язык» с его «преведом» и «аффтаром» — это была эпоха, когда контент ценился выше формы, а вырвиглазные цветовые схемы считались нормой.

Интересно, что даже среди пользователей мало кто воспринимал интернет как коммерческое пространство: покупки онлайн как таковые были недоступны. Основными точками входа были интернет-кафе и компьютерные клубы, где час онлайн-сеанса стоил 30–50 рублей.

Домашним подключением пользовались редко: абонентская плата в $20–30 при средней зарплате в 3000 рублей делала его недоступным для многих. Чтобы «выйти в интернет», нужно было не только заплатить внушительную сумму, но и проделать ряд ритуальных действий.

К счастью, с каждым годом с начала 2000-х, ситуация становилась все лучше (прогресс все-таки). Для сравнения: к 2015 году, по данным того же ФОМ, интернетом пользовались уже 66% россиян. Но в 2000-м он был территорией первопроходцев — тех, кто готов был мириться с обрывами связи, долгим ожиданием загрузки и бесконечными настройками модема.

Подключение — только для избранных

В начале 2000-х доступ в интернет напоминал квест с многоуровневыми испытаниями. Технические ограничения, заоблачные цены и капризное оборудование создавали естественный отбор среди пользователей. Те, кто прошел этот путь, до сих пор с ностальгией вспоминают, как интернет воспитывал в них терпение и изобретательность.

Телефонная линия как провод в цифровой мир

Эпоха dial-up началась с характерного звукового сопровождения — многотонального «пения» модема, пытающегося установить соединение. Этот звук, напоминающий треки экспериментальной электроники, стал настоящим символом нового времени. Процесс подключения занимал от 30 секунд до нескольких минут, причем успешное соединение с первого раза было скорее исключением, чем правилом.

Телефонная линия становилась полностью занятой во время интернет-сессии. В семьях это порождало конфликты: пока один член семьи «сидел в интернете», другие не могли позвонить по телефону. Особенно остро проблема стояла вечером, когда одни хотели поболтать с друзьями, другие — проверить почту. Некоторые пользователи применяли хитрости вроде кода *43# для отключения ожидания линии, но это работало не на всех АТС.

Модемы выглядели примерно так:

Странные звуки, которые сопровождали процесс — результат трансформации цифрового сигнала в аналоговый и обратно.

Продвинутая версия:

Оплачивался интернет преимущественно по времени соединения. Популярны были предоплатные карты номиналом 10, 20 или 50 часов. Средняя стоимость часа в 30-50 руб. заставляла серьезно экономить время онлайн. Пользователи разрабатывали целые стратегии: открывали сразу несколько вкладок, сохраняли страницы на жесткий диск и быстро отключались, чтобы читать материалы офлайн.

Интересный факт: некоторые провайдеры предлагали «ночные тарифы» с 01:00 до 07:00 по сниженной цене. Именно в это время наиболее активны были закачки через DC++ и первые версии µTorrent.

ADSL — революция, но не для всех

Появление технологии ADSL в середине 2000-х казалось настоящим прорывом. Теперь можно было одновременно говорить по телефону и пользоваться интернетом. Однако реальность оказалась сложнее ожиданий.

Главным ограничением стало расстояние до телефонной станции. При удалении более 3-4 км скорость соединения падала в разы. Провайдеры ввели градацию тарифов: чем дальше от АТС, тем дороже обходился одинаковый по скорости доступ. В некоторых случаях абонентам вообще отказывали в подключении, ссылаясь на «плохое качество линии».

Первые «безлимитные» тарифы появились именно в эпоху ADSL, но слово «безлимитный» приходится брать в кавычки.

Обычно провайдеры устанавливали:

• ограничение на скорость после достижения определенного объема трафика (5-10 ГБ в месяц);
• полную блокировку P2P-сетей в дневное время;
• ночной безлимит только в определенные часы (чаще с 01:00 до 07:00).

Стоимость таких тарифов колебалась от 800 до 1500 рублей в месяц, что для многих оставалось неподъемной суммой. При этом реальная скорость редко превышала 1-2 Мбит/с даже по самым дорогим тарифам.

Кабельный интернет и локальные провайдеры

Параллельно с ADSL развивалось кабельное подключение через коаксиальные сети и FTTB. В каждом районе появлялись мелкие провайдеры, которые предлагали «стабильный высокоскоростной интернет» за 500-700 рублей в месяц. Реальность часто отличалась от обещаний: оборудование перегревалось, кабели повреждались, а техподдержка работала по принципу «все починим, когда будет время».

Многие локальные провайдеры исчезали так же внезапно, как появлялись. Типичный сценарий: компания собирала предоплату за несколько месяцев, после чего ее офис закрывался, а телефоны переставали отвечать. Особенно страдали жители новостроек, где конкуренция между провайдерами была наиболее жесткой.

В ответ на это пользователи создавали собственные «пиратские» сети. В спальных районах энтузиасты организовывали раздачу интернета через свитч, подключенный к одному выделенному каналу. Скорость делилась на всех участников, зато стоимость получалась в 2-3 раза ниже официальных тарифов. Такие схемы работали до первых жалоб в Роскомнадзор или до момента, когда кто-то начинал злоупотреблять торрентами.

Интернет по карточкам: эпоха предоплаты

Отдельного упоминания заслуживает система предоплатных карт доступа. Эти карточки, продававшиеся в киосках и компьютерных магазинах, были основным способом подключения для тех, кто не хотел заключать договор с провайдером.

Принцип работы был прост:

1. Покупаешь карту номиналом 5, 10, 20 или 50 часов.
2. Стираешь защитный слой, чтобы увидеть логин и пароль.
3. Вводишь данные в программе дозвона.
4. Таймер начинает отсчет оплаченного времени.

Средняя стоимость часа по карточкам составляла все те же 30-50 рублей. Некоторые провайдеры предлагали «бонусные» тарифы: ночные часы по сниженной цене или дополнительные минуты при покупке карт большого номинала.

Согласно городским легендам, можно было отыскать точку со скоростным интернетом (например, университет с выделенной линией), открыть сразу 3-4 окна браузера для активации, быстро ввести в каждом данные и получить по одной карточке сразу несколько лимитов. Но такие подключения если и работали, то провайдеры быстро пресекали обман.

Тарифы, скорость, сервис

В эпоху, когда гигабайты и мегабиты стали чем-то обыденным, трудно представить, что всего 20 лет назад каждый байт интернет-трафика приходилось буквально выгрызать зубами. Это было время, когда подключение к сети требовало не только технических навыков, но и разработки оптимальной финансовой стратегии.

Тарифы: цифровая экономика во времена dial-up

Помегабайтная тарификация превращала интернет-серфинг в игру с высокими ставками. В 2001 году средняя стоимость 1 МБ трафика в Москве составляла 6-8 рублей (при курсе доллара около 29 рублей). Для сравнения: литр бензина АИ-92 тогда стоил 7 рублей. Скачивание одного MP3-файла (около 4 МБ) обходилось в 24-32 рубля — цена нескольких обедов в студенческой столовой.

Особенно болезненной была плата за входящий трафик. Некоторые провайдеры (например, «МТУ-Интел») брали 5 рублей за каждый полученный мегабайт. Открытие сайта с десятком картинок могло «съесть» 50-70 рублей.

Первые «безлимитные» тарифы появились лишь в 2004-2005 годах. Компания «Корбина Телеком» предлагала ночной безлимит за 990 рублей/месяц, но с важными оговорками:

• действовал только с 1:00 до 7:00;
• максимальная скорость — 128 кбит/с;
• запрещалось использовать файлообменные сети.

Договоры с провайдерами отличались любопытными ограничениями. Так, «Стек» в 2003 году прямо запрещал использование прокси, запуск любых серверных приложений и одновременное подключение более одного устройства.

Нарушение этих правил могло привести к отключению без предупреждения. При этом средняя скорость соединения даже по дорогим тарифам редко превышала 256 кбит/с — в 40 раз меньше, чем у современных бюджетных предложений.

В целом среднестатистический россиянин с зарплатой 3000 рублей мог в месяц приобрести себе 50 часов сети днем и 100 часов ночью при условии, что он не будет покупать продукты, одежду и платить за коммунальные услуги.

Скорость: искусство ожидания

В 2000-м средняя скорость передачи данных составляла от 32 до 128 Кбит/с. ADSL-подключение на 256 кбит/с, появившееся в 2004 году, казалось чудом техники. Для загрузки фильма в формате DivX (700 МБ) требовалось около 6 часов непрерывного соединения.

Пользователи разработали целые ритуалы для сохранения закачек:

• отключение всех автоматических обновлений;
• использование менеджеров закачек с докачкой (например, ReGet);
• охлаждение модема с помощью вентиляторов (на всякий случай).

Особой популярностью пользовались ночные закачки. Многие провайдеры (как «Ситилайн» в Москве) предлагали бесплатный трафик с 2:00 до 7:00.

Энтузиасты составляли графики:

• 23:00 — запуск µTorrent
• 01:30 — проверка соединения
• 05:00 — установка будильника для перезапуска упавших закачек

Легенды ходили о пользователях, оставлявших компьютеры включенными неделями, чтобы скачивать дистрибутивы продвинутого софта — такие опыты дорого обходились пользователям, но другого пути получить вожделенный новый софт просто не было.

По причине дороговизны дневного интернета множество пользователей выходили в сеть только по ночам. Но поскольку спать все-таки нужно, юзеры находили компромисс с помощью менеджеров загрузок и ПО для скачивания сайтов на жесткий диск.

Поставив в очередь несколько десятков файлов, утром можно было наслаждаться записанной музыкой. Технически продвинутые граждане писали треки с компа на аудиокассету для дальнейшего прослушивания в плеере.

Для удовлетворения духовных потребностей в виде кино, музыки, текстового контента нужно было потратить немало сил и средств. Молодые люди, родившиеся после 2000 года, даже не представляют, каково это. Для них просмотр фильма и прослушивание любого музыкального трека — это пара кликов. Причем сделать это можно в любом месте и в любое время, имея под рукой мобильное устройство в виде смартфона или планшета.

Техподдержка: школа терпения

Службы поддержки работали по принципу «терпение и еще раз терпение». Среднее время ожидания ответа в 2003-2005 годах составляло 40-60 минут. Типичный диалог выглядел так:

— У меня третий день не открываются страницы.

— Вы пробовали очистить кэш DNS?

— Да, и три разных браузера пробовал.

— Наверное, у вас вирус. Установите антивирус Касперского.

— Но у всех в подъезде та же проблема!

— Это разные случаи. Ваш тарифный план…

Мифы о «ночном интернете» имели техническое обоснование. Многие провайдеры действительно отключали системы DPI (глубокого анализа трафика) после 00:00, перераспределяли каналы в пользу домашних пользователей, перезагружали перегретое оборудование.

Особой «любовью» пользовались фразы операторов:

• «У нас на стороне все работает» (при массовом отключении).
• «Попробуйте другой браузер» (при проблемах с PPPoE).
• «Это особенности вашей операционной системы» (в 90% случаев).

Каким был интернет 2000-х: цифровая археология медленных соединений

В 2003 году при подключении к интернету через dial-up загрузка главной страницы Яндекса могла занять 5-10 минут. Это было время, когда каждый байт трафика имел ценность, а ожидание становилось неотъемлемой частью цифрового опыта.

Что значит «медленный» на самом деле

Скорость в 33.6 кбит/с — стандарт для dial-up соединения — означала, что загрузка одной песни в MP3 (около 4 МБ) занимала около 15 минут непрерывного соединения. При помегабайтной тарификации (5-7 руб/МБ) это стоило как две поездки на метро.

Типичные сценарии использования:

• открытие почты Mail.ru: 2-3 минуты ожидания;
• загрузка трекера ICQ: 45 секунд;
• загрузка простой веб-страницы: 30-40 секунд.

На скачивание демоверсии игры (какой-нибудь «Heroes of Might and Magic III») можно было потратить несколько ночей подряд, поскольку соединение нередко обрывалось на 80% загрузки. Фильм в формате DivX (700 МБ) мог качаться с торрента несколько суток.

Оптимизация всего: война за каждый килобайт

Многие пользователи регулярно отключали загрузку изображений в браузерах. В ходу были радикальные методы:

• текстовые браузеры вроде Lynx — для чтения новостей на Gazeta.ru и других сайтах;
• ручная правка hosts-файла для блокировки рекламных серверов;
• специальные сборки с вырезанным Flash и Java.

Популярность ICQ (в народе — «аськи») объяснялась не только культурными причинами. Технически она была идеальна для медленных соединений:

• клиент весил менее 1 МБ;
• одно сообщение — около 100 байт;
• работала даже через прокси-сервер.

Характерное «у-у » при получении сообщения до сих пор вызывает ностальгию у тех, кто проводил множество часов под эти звуки. Есть версия, что этот сигнал каким-то образом воздействовал на мозг, сбивая внутреннее ощущение времени. В итоге пользователь мог не заметить, что провел в мессенджере всю ночь, и ему уже пора идти на учебу или на работу.

Культура ожидания: цифровой аскетизм

Музыка скачивалась по трекам не из жадности, а по необходимости. Альбом (60-80 МБ) при помегабайтной тарификации мог обойтись в 300-400 рублей — почти дневная зарплата. Поэтому юзеры искали треки на файлообменниках типа Napster, Soulseek, Gnutella, качали ночью (когда тарифы дешевле).

Фильмы в формате DivX (700 МБ) загружались по частям несколько дней. Распространенной практикой было:

• разбивать файл на части архиватором RAR;
• качать ночами через Download Master;
• склеивать через HJ-Split (программка для объединения и разделения файлов).

Пиратство стало вынужденной мерой — легальные альтернативы либо отсутствовали, либо стоили неподъемных денег. Лицензионный диск с игрой мог стоить треть зарплаты. Поэтому пиратство процветало — на диски записывали не только игры, но и взломанный софт.

Сайты и браузеры

Сегодня нам кажется, что в браузерах всегда были вкладки, но это не так. В Internet Explorer такая функция появилась только в 2006. Те 40 вкладок, которые сейчас открыты на вашем компе, в начале 2000-х были бы отдельными окнами.

Правда, тогда никто бы не стал открывать столько окон сразу — на это просто не хватило ресурсов интернета. Более того, браузеры не были бесплатными по умолчанию — за них либо платили, либо (что было гораздо чаще) пользовались взломанными версиями.

Браузеры не всегда открывали страницы в читаемом и смотрибельном виде. Нередко русскоязычные пользователи сталкивались с некорректными кодировками, которые в народе назывались «крякозябры». Популярной опцией был «Декодер», автоматически исправляющий криво загруженный шрифт.

Сайты 2000-х отличались дизайном с фоновыми GIF-анимациями («падающий снег», «звездное небо»), счетчиками посещений («Ваш визит № 1245»), разделом «Мои друзья» со ссылками. Вместо комментариев были гостевые книги. И кнопки навигации в каждом углу.

Поисковики вроде Rambler и Aport выдавали в топе не релевантные сайты, а ресурсы с примитивным SEO (часто это был откровенный спам). Пользователи записывали адреса ресурсов на бумагу или сохраняли в «Избранное» (закладки синхронизации еще не изобрели).

Но во всем этом были и рациональные моменты — дизайн был лаконичными, никаких тебе всплывающих баннеров, при этом весь текст умещается на экране и прокручивать его не нужно.

Итоги

Опыт 2000-х научил нас ценить то, что сегодня кажется обыденным. Современные 100 Мбит/с — это не просто скорость, а результат эволюции, которую прошли те, кто помнит звук подключения модема и помегабайтную тарификацию.

Тот интернет воспитал в нас терпение, изобретательность и умение находить обходные пути. Мы научились оптимизировать трафик, планировать закачки на недели вперед и ценить каждый мегабайт. Сегодня эти навыки могут казаться архаичными, но именно они сделали нас теми, кто умеет ждать, искать решения и не паниковать при временных неполадках.

Спасибо тому медленному, капризному, но такому важному интернету — без него мы бы не стали теми, кто сегодня с легкостью осваивает новые технологии, помня, с чего все начиналось.

Ты точно программист, если читаешь это! Больше мемов, инсайтов и боли кодеров тут.

Для поколения Z и альфа дискеты, кассеты и CD — такая же архаика, как патефон для миллениалов. Но именно эти носители стали мостом между эпохой аналоговых технологий и цифровой революцией. Некоторые до сих пор помнят скрежет модема, загружающего игру с аудиокассеты, или волнение при записи первого CD — этот ритуал требовал идеального буфера в Nero и молитв, чтобы электричество не отключили в процессе.

Вспомним, какими были носители данных до эры флешек и облаков. Это не просто история технологий — это рассказ о том, как мы научились ценить каждый мегабайт и почему современные удобства сделали нас немного ностальгирующими гиками.

Носители информации: эволюция

Сегодня данные окружают нас, как воздух — невидимые, но жизненно важные. В наших смартфонах — навигаторы, приложения для заказа еды, интернет-банкинг, весь Лев Толстой в текстовом или аудиоформате. Фотографии автоматически загружаются в облако, рабочие документы синхронизируются между устройствами, а музыка и фильмы доступны по первому требованию без необходимости записывать что-либо на пленку или вставлять диск в дисковод.

Мы живем в эпоху, когда информация стала нематериальной, а ее хранение — виртуальной услугой, за которую ежемесячно платят подпиской. При этом цена за удовольствия, информацию и духовную пищу (музыка, кино, книги и т.д.) несоизмеримо ниже, чем несколько десятилетий назад.

Но так было не всегда. Было время, когда никто не доверял интернет-хранилищам — да их и не было в том виде, к которому мы сегодня привыкли. Важные файлы хранили на чем-то осязаемом — дискетах, дисках, пленках. Данные были привязаны к физическим объектам, которые можно было потерять, сломать или случайно очистить.

История носителей — это история компромиссов между объемом, скоростью и надежностью. Каждая эпоха выбирала свой формат, исходя из технологических возможностей и потребностей пользователей, будь то ученые, музыканты или просто те, кто очень хотел сохранить свою коллекцию пиксельных картинок.

Первые носители информации были аналоговыми и требовали физического контакта. Бумага, перфокарты, магнитная лента — все это работало по принципу «записал один раз и следи, чтобы не испортилось». Но с появлением продвинутой техники понадобилось что-то более гибкое, что позволило бы не только хранить, но и быстро перезаписывать данные. Так началась эра магнитных носителей.

Магнитные кассеты использовались не только для записи и воспроизведения музыки, но и стали первым массовым способом хранения цифровой информации для домашних компьютеров. Пользователи писали на пленку игры типа Pacman или Dizzy, а также прикладные программы для компьютеров АТМ Турбо и Spectrum.

Кассеты были дешевы, доступны, но обладали низкой скоростью доступа. Загрузка программы с кассеты занимала несколько минут: один сбой — и данные отправлялись в небытие. Тем не менее для своего времени это был прорыв: в отличие от перфокарт, кассеты позволяли перезаписывать информацию, а их компактность делала этот способ удобным для домашнего использования.

Затем пришли дискеты, и мир узнал, что такое «портативность» в цифровом смысле. Если кассеты были еще слегка похожи на предыдущее поколение (массивные бобины), то флоппи-диски уже вполне выглядели как технология из будущего. Первые модели хранили жалкие 80 КБ, но к 1980-м емкость выросла до 1.44 МБ — достаточно для текстовых документов и простейших программ. Правда, надежность оставляла желать лучшего: магнитные диски боялись пыли, влаги и просто времени.

Оптические носители, такие как CD и DVD, стали следующим шагом. Они предлагали куда больший объем (от 700 МБ до 4.7 ГБ) и теоретически — вечное хранение данных. Правда, на практике царапины, солнечный свет и некачественные болванки приводили к быстрому обнулению файлов. Но главный минус — эти диски нельзя было просто так перезаписать. CD-RW и DVD-RW решили проблему, но их распространение было медленным: люди уже начали привыкать к тому, что данные можно копировать бесконечно.

Конец XX века принес еще несколько любопытных форматов вроде ZIP-дисков, которые пытались заменить флоппи, но проиграли войну, поскольку оказались слишком дорогими и неудобными.

Эволюция носителей — это вопрос не только технологий, но и человеческих привычек. Мы перешли от кассет, которые нужно было перематывать, к дискам, которые нельзя было поцарапать, а затем — к флеш-памяти, где вообще не было движущихся частей. Каждый новый формат убивал предыдущий, поскольку делал хранение данных проще, надежнее, быстрее и дешевле. О том, как это происходило на практике, читайте далее.

Как хранили и передавали информацию до флешек и облаков

Ненадежные, но безальтернативные дискеты, вмещавшие меньше, чем сегодняшний снимок экрана; кассеты с уязвимой магнитной пленкой; CD с их обманчивым обещанием «вечного хранения». Все эти носители в свое время считались если не революционными, то прогрессивными и передовыми. Нынешнему поколению будет полезно узнать, где хранили музыку, видео, софт и другие данные их родители и почему эти волшебные изобретения больше не используются массово.

Аудио и видеокассеты: не забудьте перемотать на начало

До того как видеохостинги и стриминговые сервисы стали нормой, люди обменивались музыкой и фильмами при помощи хрупких пластиковых коробочек с магнитной лентой внутри. Аудио- и видеокассеты были не просто носителями — они стали культурным феноменом, символом эпохи, когда контент нельзя было получить мгновенно, зато можно было легко испортить — поместить рядом с магнитом или «зажевать» в некачественном проигрывателе.

Магнитная лента появилась задолго до кассет — первые бобинные магнитофоны использовались еще в 1940-х, но они были громоздкими и дорогими. Все изменилось в 1963 году, когда компания Philips представила компакт-кассету — небольшой, удобный и, что важно, дешевый формат. В отличие от винила, кассеты можно было записывать повторно, носить с собой и даже ронять без катастрофических последствий.

К 80-м годам кассеты стали основным способом слушать музыку. Их продажи в США достигли пика в 442 миллиона штук в 1990 году, но затем началось стремительное падение — CD-диски предлагали лучшее качество звука и отсутствие изматывающей перемотки. Однако кассеты не исчезли полностью: даже в 2012 году в Штатах продали 13 миллионов штук, в основном благодаря автолюбителям, чьи старые машины были оборудованы кассетными магнитолами. В России формат держался примерно до середины 2000-х, после чего кассеты почти исчезли из обихода.

Пока аудиокассеты правили балом в музыке, VHS делал то же самое с видео. Этот формат, появившийся в 1970-х, быстро вытеснил конкурентов (например, Betamax от Sony) благодаря простоте и доступности. Видеомагнитофон стал почти обязательным устройством в каждом доме, а прокат кассет — целой индустрией.

Но у VHS были свои причуды:

• Длинный фильм на двухчасовой кассете мог закончиться в самый напряженный момент, заставляя зрителя в недоумении хлопать глазами.
• Качество изображения ухудшалось с каждой перезаписью, превращая картинку, над которой так трудилась съемочная группа, в движения размытых или крупнозернистых силуэтов.
• Размагничивание, скручивание ленты и вечная борьба со «снегом» и полосами на экране — все было неотъемлемой частью пользовательского опыта.

Несмотря на это, VHS формат продержался до начала 2000-х, пока его не вытеснили DVD, а затем и стриминговые сервисы.

Магнитная лента использовалась не только для музыки и фильмов — в 1980-х она стала первым массовым носителем данных для домашних компьютеров. Владельцы ZX Spectrum и Commodore 64 загружали программы с аудиокассет, подключив магнитофон к компьютеру. Процесс напоминал шаманский ритуал: нужно было выставить правильный уровень громкости, надеяться, что маг не зажует ленту, и ждать несколько минут, пока игра загрузится (если, конечно, в середине не возникала ошибка, заставляющая начинать все сначала).

Перезапись данных на кассетах была рискованным делом — старую информацию можно было случайно стереть, а новая не всегда записывалась корректно. Тем не менее, это был прорыв: в отличие от дискет, кассеты были дешевы и доступны, что делало их идеальным вариантом для домашнего использования.

Казалось бы, эпоха магнитной ленты бесповоротно миновала, но это не совсем так. В дата-центрах до сих пор используют ленточные библиотеки (например, LTO), потому что они дешевы, энергоэффективны и отлично подходят для долгосрочного хранения больших объемов данных. Современные картриджи LTO-9 вмещают до 45 ТБ информации — это в тысячи раз больше, чем могла предложить кассета 1980-х.

Кассеты утратили актуальность, но их наследие живет, как и ностальгия по аналоговой эре. Они напоминают нам о времени, когда контент нельзя было получить мгновенно, зато сам процесс — запись, перемотка, даже борьба с зажеванной лентой — был частью ритуала.

Флоппи-диски (дискеты): 1,4 Мб славы

В эпоху, когда облачные хранилища предлагают терабайты пространства за несколько сотен рублей в месяц, трудно представить, что всего 30 лет назад люди хранили данные на квадратных кусочках пластика, которые могли вместить меньше, чем сегодняшнее селфи в хорошем качестве.

Флоппи-диски, или просто дискеты, стали символом компьютерной революции 1980-1990-х: они были везде, их боялись потерять, ими обменивались, как сейчас ссылками, и их регулярно проклинали, когда на экране возникало сообщение «Диск не отформатирован».

Первая дискета, представленная IBM в 1971 году, была 8-дюймовой и вмещала смехотворные по современным меркам 80 КБ данных. Она создавалась как альтернатива перфокартам — более надежная и удобная, но по-прежнему громоздкая. К середине 1980-х индустрия перешла на 5,25-дюймовые гибкие диски, а затем и на 3,5-дюймовые, которые стали стандартом. Последние, кстати, были не такими уж «гибкими» — прочный пластиковый корпус защищал магнитный диск внутри, хотя слово «флоппи» (от английского floppy — «гибкий») так и осталось в названии.

Объем памяти рос медленно: если в 1984 году дискета на 3,5 дюйма хранила 720 КБ, то к 1987-му — уже 1,44 МБ. Этого хватало для текстовых документов, простых программ и даже некоторых игр. Microsoft Word 2.0, выпущенный в 1991 году, умещался на одной дискете, а его современный аналог требует около 4 ГБ — в 3000 раз больше.

Дискеты были удобны и одновременно ужасно ненадежны. Они боялись магнитов, пыли, влаги, перепадов температуры и даже слишком резкого извлечения из дисковода. Классическая ситуация: вы вставляете дискету в компьютер, слышите характерный скрежет, а через пару секунд получаете роковое сообщение о том, что носитель не читается. Иногда помогало «продувание» — буквально дыхание на магнитную поверхность в надежде, что влага временно восстановит контакт.

Еще одна проблема — ограниченный срок жизни. Даже идеально хранимая дискета могла потерять данные через 5-10 лет из-за размагничивания. Архивы на флоппи требовали регулярного перезаписывания, что превращало хранение информации в постоянную головную боль.

В 1980-х развернулась настоящая битва форматов. Компания Apple сделала ставку на 3,5-дюймовые дискеты, в то время как IBM и другие производители первое время держались за 5,25 дюймов. Победил, как известно, меньший размер — отчасти благодаря тому, что новые носители были прочнее и компактнее.

Любопытно, что следы дискетной эпохи до сих пор встречаются в цифровом мире. Буква «A:\» в Windows, которая изначально обозначала дисковод, осталась в системе как дань традиции. Иконка «Сохранить» во многих программах до сих пор изображает флоппи-диск, хотя большинство современных пользователей и в руках-то его никогда не держали.

К началу 2000-х дискеты начали стремительно исчезать. В 2011 году компания Sony, последний крупный производитель, прекратила их выпуск. Но, как это часто бывает, технология не умерла полностью.

Оказалось, что множество промышленных станков, медицинского оборудования и даже некоторых банковских систем до сих пор используют флоппи-диски. В 2018 году выяснилось, что американские ядерные силы все еще управляются с помощью 8-дюймовых дискет (хотя позже систему все же модернизировали).

На вторичном рынке дискеты до сих пор в ходу. Предприниматель Том Перски в 2010 году скупил около миллиона 3,5-дюймовых флоппи и создал целый бизнес по их продаже. Основные клиенты — владельцы старого промышленного оборудования, для которого переход на современные носители оказался слишком дорогим.

Флоппи-диски — это не просто архаичный способ хранения данных. Они были важным этапом в эволюции персональных компьютеров, сделавшим информацию по-настоящему мобильной. Сегодня, когда мы можем переносить терабайты данных в кармане, стоит вспомнить, с чего все начиналось — с хрупких квадратиков, которые нужно было беречь от магнитов и всегда переворачивать правильной стороной.

Сиди и Дивиди: эпоха лазерного ренессанса

В конце 1990-х дискеты уже выглядели архаично, а облачных хранилищ еще не существовало. На сцену вышли оптические диски — сначала скромные CD на 700 МБ, после — DVD на 4,7 ГБ, а затем и Blu-ray с их 50 ГБ. В определенный период записать фильм на болванку считалось технологическим подвигом. Нужно было также красиво написать название на внешней стороне специальным маркером.

Изначально компакт-диски создавались для музыки — первый коммерческий CD выпустили в 1982 году с записью альбома ABBA «The Visitors». Объем в 650 МБ (74 минуты аудио) выбрали не случайно: разработчики из Sony и Philips хотели, чтобы на один диск целиком поместилась Девятая симфония Бетховена. К концу восьмидесятых большинство звукозаписывающих компаний перешли на CD-формат.

Когда технологию адаптировали для компьютеров (CD-ROM), эти же 700 МБ стали стандартом для софта, игр и даже операционных систем, например, Windows 95.

Запись CD представляла собой сложную процедуру . Программа Nero Burning ROM с ее интерфейсом, напоминающим кабину пилота, требовала идеально настроенного буфера записи. Ошибка «Buffer underrun» означала, что диск испорчен, а 30-50 рублей за болванку (по меркам 2000-х — немалая сумма) летели в мусорку.

Когда в 1996 году появились DVD, их емкость в 4,7 ГБ казалась фантастической. Почему не 5? Все просто: инженеры Sony и Philips изначально планировали 5 ГБ, но пришлось пожертвовать частью объема ради совместимости с форматом CD. Впрочем, даже 4,7 ГБ хватало для фильмов в приличном качестве — пиратские копии расходились быстрее, чем студии успевали считать убытки.

Киноиндустрия быстро поняла угрозу и начала войну с пиратством. На диски добавляли защиту вроде SecuROM и StarForce, которая не только мешала копированию, но и могла вывести из строя дисковод. Пользователи в ответ придумывали хитрости: от скотча на краю диска до специальных программ, которые «прожигали» защитные сектора.

В середине 2000-х разгорелась война форматов высокой четкости: Blu-ray от Sony и HD DVD от Toshiba. Технически Blu-ray был лучше — большая емкость (50 ГБ против 30 ГБ у HD DVD), но исход противостояния решил не этот фактор. Sony, которая владела киностудией Columbia Pictures, обеспечила Blu-ray эксклюзивными релизами. А когда за синий формат неожиданно выступила индустрия фильмов для взрослых (на тот момент — один из главных драйверов продаж любых носителей), судьба HD DVD была предрешена.

К 2010-м оптические диски начали сдавать позиции. Скорость интернета росла, стриминговые сервисы набирали популярность, а производители ноутбуков массово отказывались от дисководов. Последний гвоздь в крышку гроба забила Apple, выпустив в 2012 году MacBook Pro без CD-привода — тогда это казалось смелым шагом, а сегодня воспринимается как норма.

Но диски не исчезли полностью. Blu-ray до сих пор используют для фильмов в 4К, а некоторые госструктуры предпочитают архивные DVD — они дешевы и, в отличие от флешек, не подвержены спонтанному размагничиванию. Да и любители ретро-техники продолжают охотиться за редкими релизами игр на CD — например, оригинальная Half-Life на диске сегодня стоит дороже, чем в Steam.

Оптические диски стали переходным звеном между эрой физических носителей и современным цифровым миром. Они научили нас терпению (установка игры была ответственным мероприятием), бережливости (царапина на диске означала существенные финансовые потери) и даже стратегическому мышлению (когда приходилось решать, что удалить с жесткого диска ради места под новый фильм). Сегодня, когда любой контент доступен по клику, эти ритуалы кажутся странными — но именно они сделали нас теми пользователями, которыми мы стали.

Почему все это исчезло

Кассеты, дискеты и оптические диски не просто ушли в прошлое — они проиграли войну за удобство. В мире, где гигабайты данных передаются за секунды, а облачные хранилища доступны с любого устройства, физические носители оказались слишком медленными, хрупкими и ограниченными. Но их исчезновение — это не просто история технологического прогресса. Это урок о том, как мы перестали ценить сам процесс хранения информации.

Три причины краха:

• Первая и главная — объем. В 1990-х 1,44 МБ дискеты хватало для текстовых документов, но уже к началу 2000-х этого было недостаточно даже для одной MP3-песни. CD на 700 МБ казались спасением, но и они быстро устарели, когда размеры софта перевалили за гигабайты. Современные игры и видеофайлы просто не поместились бы на десятках дисков, которые пришлось бы таскать с собой.
• Вторая причина — скорость. Загрузка программы с кассеты занимала минуты, запись DVD — десятки минут, а копирование файлов с дискеты напоминало медитацию. Когда на смену пришли USB-накопители с их мгновенным доступом к данным, терпеть эти задержки стало невозможно.
• Наконец, надежность. Магнитные ленты размагничивались, дискеты боялись кофе и магнитов, а царапины на CD превращали их в елочные украшения. Потерять данные было проще, чем сохранить — особенно если учесть, что резервные копии требовали такого же ненадежного носителя.

Некоторые архаичные носители до сих пор используются там, где важнее стабильность, а не прогресс. В авиации, например, часть бортовых систем Boeing 747 до недавнего времени обновлялась через 3,5-дюймовые дискеты — потому что проверенная временем технология надежнее экспериментальных решений.

Промышленные станки, медицинское оборудование и даже банковские системы иногда работают на технологиях 1980-х просто потому, что их модернизация стоит дороже, чем покупка партии старых дискет на eBay. А энтузиасты ретро-компьютеров сознательно используют кассеты и флоппи-диски — для них это не просто носители, а часть культурного кода.

Что мы потеряли и что приобрели

Физические носители учили нас ценить данные. Когда файл нельзя было скопировать в два клика, а каждый мегабайт занимал место, люди тщательнее подходили к хранению информации. Переписка кассет требовала времени, коллекцию CD бережно держали на книжных полках, стирая пыль с футляров, а игры на 10 дискетах устанавливали с замиранием сердца — вдруг последняя окажется битой.

Сегодня данные стали абстрактными. Мы не держим их в руках, не боимся потерять из-за царапины и даже зачастую не знаем, на каком именно сервере они лежат. Это удобно, но лишает нас того самого «тактильного» отношения к информации.

История кассет, дискет и дисков показывает: технологии умирают, но информация остается. Мы сменили десятки форматов, но по-прежнему хотим того же — быстрого, надежного и простого доступа к своим файлам. Разница лишь в том, что теперь для этого не нужен магнитофон или дисковод — достаточно облака и быстрого интернета.

Флешки, SD-карты и облака: вы находитесь здесь — что дальше

Флешки, которые еще недавно казались чудом технологий, уже выглядят архаично на фоне облачных хранилищ. SD-карты, вмещающие терабайты информации, размером не больше ногтя на мизинце. Но что дальше?

Твердотельные накопители, основанные на кремниевых чипах, приближаются к физическим пределам. Производители научились упаковывать данные невероятно плотно — современные 3D NAND-чипы содержат до 200 слоев памяти. Однако закон Мура (формулирующий неизбежность технологического прогресса) хотя и универсален, имеет определенные физические ограничения: стоимость новых фабрик по производству микросхем измеряется десятками миллиардов долларов.

Параллельно растет спрос на хранение информации: только за 2023 год человечество создало больше данных, чем за всю предыдущую историю. Архивы научных исследований, нейросетевые модели, медицинские записи — все это требует новых решений.

Будущее, которое уже тестируют в лабораториях:

• ДНК-хранилища. В 2017 году гарвардские ученые записали на ДНК кишечной палочки GIF-анимацию и изображение. Технология CRISPR позволяет редактировать геном, превращая его в биологический жесткий диск. Пока процесс дорогой и медленный, но потенциал огромен: один грамм ДНК может хранить 215 петабайт данных — эквивалент 14 тысяч современных SSD.
• Молекулярные диски. Исследователи из Университета Брауна (Провиденс, США) создали прототип накопителя, где информация кодируется органическими молекулами. Метод напоминает древние глиняные таблички, только вместо клинописи — бинарный код из присутствия или отсутствия конкретных молекул.
• Кварцевые кристаллы. Технология «5D-памяти» использует фемтосекундные лазеры для записи данных в кварцевое стекло. Такие носители выдерживают температуру до 1000°C и могут хранить информацию миллиарды лет. В 2018 году Илон Маск отправил в космос Tesla с кварцевым диском, содержащим трилогию А. Азимова «Основание».
• Арктические архивы. На Шпицбергене уже работает «Арктический мировой архив», где данные хранятся на специальной пленке в стальных контейнерах. Туда поместили исходники GitHub, цифровое искусство и даже конституции некоторых стран — на случай глобальной катастрофы.

Парадоксально, но будущее может вернуть нас к чему-то очень древнему: подобно тому, как египтяне высекали иероглифы в камне, мы будем записывать информацию в молекулы и кристаллы — носители, которые переживут не только нас, но и предположительно саму человеческую цивилизацию.

Ты точно программист, если читаешь это! Больше мемов, инсайтов и боли кодеров тут.

Узнаем, какие типы генеративных моделей бывают, чем они отличаются и как работают, как обучаются нейросети, создающие изображения, музыку и программный код.

Основные типы генеративных моделей

Генеративный ИИ — это технология, которая работает на основе глубокого машинного обучения многослойных нейронных сетей. Такие модели AI анализируют большие объемы информации и создают новые цифровые продукты, которые непросто отличить от созданных человеком.

Генеративные модели проходят машинное обучение. Они настроены реализуют почти любые запросы, сформулированные человеком. Картинки, текст, музыка, новый дизайн — все это продуцируется за считанные секунды. Главное, правильно сформулировать техническое задание. Если автор хочет изображение единорога, играющего на гитаре, он его получит. Если нужна мелодия в стиле «Metallica для медитации», сеть решит и эту задачу. Модель даже напишет код или целое приложение — здесь мы собрали крутые промпты с примерами.

Реалистичность и адекватность таких продуктов во многом зависят от качества обучения, но в идеале контент, созданный ИИ, может использоваться для решения самого широкого круга задач — от разработки прототипов и извлечения ключевых паттернов из научных статей до рисования котиков.

Модели генеративного типа уже применяются в научной отрасли, индустрии моды, маркетинге, сфере цифровых продуктов и услуг. Generative AI уже внедрен в ряд приложений в качестве виртуального помощника, используется в бизнесе и образовании, упрощая рабочие процессы и снижая затраты компаний.

Пример такого внедрения — AI Claude в Blender.

В отличие от стандартных ИИ, которые работают по заданным программам и алгоритмам, генеративные модели не нуждаются в явном программировании. Такие системы способны самостоятельно адаптироваться к потоку новых данных, анализировать их и делать выводы.

Более того, генеративный ИИ способен создавать синтетические данные, на которых обучаются другие нейросети — это особенно актуально в ситуациях, когда сбор информации затруднен или требует больших затрат.

Однако не стоит думать, что такой ИИ мыслит, как человек. Ему доступно только машинное обучение и интерпретация данных. С технической точки зрения Generative AI — это особый класс вычислительных методов, ориентированных на производство новых данных, похожих на реальные образцы. Можно провести параллель с творческой работой человека, но в отличие от людей модели оперируют заданными алгоритмами и обучаются на огромных информационных массивах. Создать что-то из ничего эти инструменты не в состоянии.

Типы генеративных моделей различаются по своим технологическим начинкам. Рассмотрим наиболее востребованные варианты.

Генеративно-состязательные сети

Generative Adversarial Networks (GAN) относятся к наиболее востребованному и эффективному классу моделей ИИ. Их создатель Иэн Гудфеллоу изначально разрабатывал программу для создания реалистичных изображений и после многочисленных неудачных попыток понял, что эту задачу сможет решить только нейросеть. Затем ему в голову пришла еще одна гениальная мысль — нейросетей должно быть две. Одна генерирует картинки, вторая их оценивает — если результат неудовлетворительный, изображение уходит на доработку.

Таким образом, генератор и дискриминатор постоянно состязаются, обучают друг друга. Задача генератора — «обмануть» дискриминатор, который в свою очередь учится лучше различать реалистичные изображения и подделки под них. Такая динамика создает эффективную обратную связь и обеспечивает генерацию данных высокого качества.

Интересный факт. Нейросеть Иэн Гудфеллоу создала полотно, названное «Портрет Эдмонда Белами». Это произведение было продано на аукционе Christie’s почти за полмиллиона долларов.

Принцип работы GAN можно сравнить с отношениями художника и строго критика. Художник (генератор) рисует картинку, критик (дискриминатор) говорит: «Это фейк!».

Творец старается лучше, критик снова недоволен. И так до тех пор, пока генератор не начнет создавать изображения, которые дискриминатор не отличит от настоящих.

Еще одна удачная аналогия — фальшивомонетчик и полицейский-криминалист. Первый делает фальшивые купюры, второй сравнивает их с настоящими. Стороны состязаются друг с другом до тех пор, пока подделку будет невозможно от реальных денег.

Сферы применения технологии:

• генерация реалистичных лиц;
• статичные изображения и анимация;
• дизайн одежды и интерьеров;
• создание дипфейков (этический аспект таких продуктов пока не затрагиваем, но помнить о нем стоит всегда).

GAN-ы могут сойти с ума и нарисовать, например, котика с пятью лапами, так что контроль со стороны человека обязателен.

Примеры GAN — нейросети, созданные на фреймворке TensorFlow, а также DCGAN — одна из первых нейросетей для создания изображений.

Вариационные автоэнкодеры

VAE (Variational Autoencoder) состоят из двух частей: энкодера, преобразующего входные данные в сжатое представление, и декодера, восстанавливающего данные из этого латентного пространства.

Вариационный автоэнкодер дополняет архитектуру случайными процессами, добавляя новые данные методом выборки и ориентируясь на вероятностное распределение. На выходе получается реалистичный результат.

Технология используется:

• для генерации новых дизайнов;
• для анимации и 3D-моделирования;
• в медицине — для создания синтетических данных для исследований.

По сути VAE работает по принципу архиватора, но с воображением. Из разных векторов, дополняющих друг друга, AI создает оригинальный контент. По такому принципу работает, например, библиотека Keras для глубокого машинного обучения нейросетей.

Трансформеры

Transformers — это так называемые авторегрессионные модели, составляющие основу текстовых генераторов (таких, как ChatGPT, GitHub Copilot). Они анализируют огромные объемы текста и учатся предсказывать следующее слово. Аналогично (пиксель за пикселем) создаются изображения.

Нейросети такого типа широко применяются для обработки естественного языка, создания текстового контента и музыки. Они используются также для внедрения в приложения для бизнеса рекомендательных систем.

Трансформеры умеют генерировать код. Например, GitHub Copilot может дописать за вас функцию, но иногда предлагает что-то вроде:

Диффузионные модели

Diffusion Models — это нейросети, созданные для генерации изображений и видео. Типичные примеры AI-моделей на основе такой технологии — DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion, Flux.

Это новое поколение генераторов изображений, работающих по принципу диффузии. Если объяснять совсем просто, то нейросети берут произвольный информационный шум, убирают из него все лишнее, пока не получится заданное изображение. Это как размазать много красок по холсту, а потом снять большую часть и оставить Мону Лизу.

Плюсы таких нейросетей — высокое качество изображений и гибкость. Можно генерировать что угодно: от фотореализма до аниме.

Пример реализации простого текстового промпта:

Нарисуй старика в шляпе на фоне реки Волги в стиле фотореализма.

В целом удовлетворительно, но со стилизованными башнями явный перебор.

Генерация изображений

Создание изображений — наиболее обширная и популярная сфера применения генеративного искусственного интеллекта. Основное преимущество всех AI такого типа — способность обучаться на многочисленных примерах. Нейросети могут даже изменить внутренние настройки, если это требуется для улучшения результатов работы.

Модели создают изображения на основе текстовых описаний («нарисуй мне зеленое яблоко на дереве»). Для понимания таких описаний нейросети переводят их в цифру с помощью модели NLP для обработки естественного языка. Например, DALL·E преобразует текстовое описание в высокоразмерные векторы, улавливающие не только смысл, но и контекст запроса. Координаты на полученных векторах представляют отдельное свойство входящего текста (яблоко, зеленое, дерево). Затем модель преобразует полученные коды в изображения.

Топ-3 нейросетей, которые создают изображения — это DALL·E, Midjourney и Stable Diffusion. У каждой из них есть свои достоинства:

• DALL·E — умеет рисовать по абсурдным запросам («авокадо в образе римского патриция» и т.д.).
• Midjourney — король арт-стилей. Можно сделать изображение под Ван Гога, а можно — в стиле киберпанк.
• Stable Diffusion — это открытая и гибкая модель с самым широким функционалом и возможностью кастомизации.

Пользователи вовсю используют эти нейросети для генерации мемов, создания концепт-артов для игр, «оживления» исторических личностей (например, «Как бы выглядел Наполеон в джинсах и с айфоном?»).

Есть и реальные кейсы в индустрии. Студия Marvel использовала Midjourney для быстрого создания концепт-артов неземных миров в своих продуктах. Coca-Cola запустила рождественскую рекламу с AI-сгенерированными изображениями «вкуса будущего».

DALL·E, Midjourney и Stable Diffusion — это диффузионные модели, принцип работы которых мы объясняли в предыдущем разделе. Добавим, что нейросеть, которая уже научилась убирать шум, создает изображение почти мгновенно.

На основе диффузионной модели работает также нейросети семейства Adobe Firefly — с их помощью пользователь создает реалистичные изображения и редактирует загруженные фото (например, дорисовывает пляж на заднем фоне).

В дизайне, рекламе и игровой индустрии диффузионные генеративные AI используются для создания:

• логотипов — нейросеть может сгенерировать 100 вариантов за минуту;
• рекламных баннеров — не придется нанимать дизайнера;
• спецэффектов в кино — ИИ может реалистично омолодить и состарить актера, сделать фон и т.д.;
• новых дизайнов одежды и аксессуаров;
• персонажей для игр (пишешь «герой-гоблин с копьем» и готово);
• реалистичных текстур (камня, металла);
• фоновых изображений — можно сгенерировать целые города для open-world игр;
• NPC — эти персонажи не клоны, а уникальные.

При этом интеграция генеративных моделей в реальные процессы сопряжена с определенными сложностями. Важно, чтобы сгенерированный контент соответствовал намерениям человека. Для достижения нужного результата пользователям приходится постоянно развивать модели через обратную связь.

Релевантность и соответствие ожиданиям напрямую зависят от качества потребляемого сетями контента: чем разнообразнее и интереснее исходный датасет (набор данных), тем убедительнее генерации. Значение имеет и архитектура модели — чем она сложнее, тем будет больше найдено закономерностей и особенностей, но при этом важно избегать переобучения.

Генерация музыки

Основное преимущество таких нейросетей — способность к анализу и воспроизводству множества музыкальных паттернов. В программу загружаются в огромном количестве треки, после чего сеть разбирает каждый из них на составные части — ритм, мелодию, гармонию. AI анализирует данные и на их основе может создать похожие продукты, улучшить исходные записи либо сгенерировать абсолютно новый трек.

Нейросети для генерации музыки типа Jukebox, Magenta, Boomy, AIVA тоже воспринимают текстовые запросы. Например, можно дать задание: «Напиши трек в стиле группы Queen, но с другим голосом». Уже через минуту задание будет выполнено.

Генеративные модели для музыки работают по тем же принципам, что и их «коллеги» для текста или изображений, но со своими фишками:

1. Разбор музыки на части. Нейросеть анализирует тонны треков, запоминая аккорды (например, что после C#m часто идет F#), ритм (как сочетаются ударные и бас), структуру (куплет- припев-соло).
2. Токенизация. Мелодии разбиваются на еще более мелкие элементы (ноты, аккорды, тембры). Например, в OpenAI Jukebox музыка кодируется в виде последовательности чисел — почти как слова в ChatGPT.
3. Генерация: от простого к сложному. Сначала нейросеть учится создавать ритм (ударные), потом добавляет гармонию (аккорды), в финале мелодию и вокал (да, ИИ может петь!).

У нейросетей-музыкантов даже есть некоторые достижения. Например, в треке Drowned in the Sun нейросеть «оживила» стиль Nirvana. Существует альбом, названный «Hello World», полностью написанный ИИ в стиле поп-панка.

В числе преимуществ:

• быстрота — демо-трек за минуту вместо недель в студии;
• эксперименты — можно смешивать стили («классика с элементами фри-джаза»).
• доступность — не нужно знать нотную грамоту.

Есть минусы:

• бездушность — пока ИИ не хватает эмоций живых исполнителей;
• копирование — нейросети иногда «воруют» куски из реальных песен;
• авторские права — кто владеет треком: вы, ИИ или тот, чьи песни были в обучающей выборке?

Если вы хотите попробовать себя в деле сочинения музыки, начните с Boomy. Это самый простой вариант: выбираете жанр, жмете кнопку — получаете трек.

Через 5-10 лет нейросети, вероятно, смогут:

• Писать саундтреки персонализировано — под ваше настроение прямо сейчас.
• Генерировать живые концерты с виртуальными артистами в VR.
• Ассистировать музыкантам — например, подбирать аккорды «на лету» во время джема.

ИИ никогда не сможет заменить The Beatles или Моцарта, но он уже отлично справляется с фоновой музыкой для стримов, подкастов и игр. В таком качестве их применение будет только развиваться.

Генерация кода

Применение AI генеративного типа упрощает и ускоряет разработку программ. Нейросети анализируют запросы разработчика и создают код на всех топовых языках программирования, включая Python и JavaScript.

Пока генераторы кода не могут заменить прогера, но они избавляют его от рутины, минимизируют ошибки, допущенные по вине человеческого фактора, и повышают качество кода. Для профи это незаменимый инструмент, упрощающий однообразный труд, а новичкам такие нейросети помогут освоить основы написания кода.

Глубокое обучение предполагает анализ нейросетями миллиардов строк кода. В остальном такие технологии работают по уже знакомой нам схеме — предсказывают наиболее вероятный код, который хочет написать программист.

Представьте: вы набираете в IDE комментарий: #напиши функцию, которая парсит JSON и выводит список пользователей, и код появляется сам собой. Это не фантастика — это уже реальность. Современные генеративные модели умеют писать, дополнять и даже исправлять код. Более того, они уже способны создавать прототипы ПО на основе текстовых промптов, что позволяет оперативно оценивать идеи.

Как это работает:

1. Нейросети считывают тонны публичного кода из GitHub, Stack Overflow и других открытых источников. Они запоминают синтаксис языка, популярные алгоритмы (сортировки, работа с API), шаблоны. И не просто запоминают, а фиксируют закономерности.
2. Далее происходит токенизация: нейросеть разбивает код на токены — «кирпичики». Это ключевые слова (например, if, for, def), имена переменных, операторы. ИИ предвидит, какие токены должны идти дальше почти так же, как в чат-ботах, но с упором на правильный синтаксис.
3. В работе с генеративным AI, контекст — ключ к качественному результату. Запрос должен быть максимально точным.

Пример правильного запроса:

При исправлении ошибок сети анализируют кодовый контекст вместе с функциями и комментариями. ИИ оценивает, как каждый фрагмент кода связан с остальными частями программы, ищет синтаксические ошибки (некорректное применение скобок, отсутствие точек с запятой и т.д.). Возможно и исправление семантических ошибок, завязанных на логике программы, а также рефакторинг — улучшение качества и читаемости.

Конкретные примеры использования генераторов кода:

• Автодополнение. Copilot дописывает код в реальном времени, может написать за вас SQL-запрос или функцию на Python.
• Обучение новичков. ChatGPT (GPT-4) объясняет код, исправляет ошибки, генерирует фрагменты.
• Amazon CodeWhisperer настроен на работу с облачными сервисами.

У этих во многом полезных инструментов есть определенные риски:

• данные, на которых они обучаются, могут быть устаревшими;
• есть риск для безопасности — если слепо доверять AI, можно получить уязвимый код;
• иногда нейросеть копирует куски из открытых проектов — технически это плагиат.

Совет. Всегда проверяйте сгенерированный код — пока что ИИ все-таки больше умный помощник, чем полноценный программист.

Что будет дальше? Вероятно, нейросети научатся автоматически исправлять баги и предлагать полноценные патчи для уязвимостей. Возможно, они смогут писать целые программы по подробному ТЗ и оптимизировать код под конкретные устройства.

Однако разработчики, которые занимаются созданием оригинальных продуктов, могут не опасаться за свое будущее. ИИ пока не сможет заменить их труд полностью, а скорее станет «умной клавиатурой» для прогеров. Причина проста — даже самая продвинутая версия ChatGPT не поймет до конца логики бизнес-проекта, это под силу только человеку.

Но есть все основания полагать, что будет создан реальный «Бизнес-ИИ», который поможет организациям автоматизировать бизнес-процессы, вывести на новый уровень взаимодействие с клиентами и многократно повысить эффективность.

Генеративные модели — это умелые помощники программистов, дизайнеров, маркетологов, музыкантов и представителей других профессий. Нейросети такого типа еще развиваются, но уже сейчас они могут создать оригинальный арт для стартапа, написать демо-трек для игры или стрима, помочь с рутинным кодом. Но нельзя забывать, что ИИ — это лишь инструмент. И только от вас зависит, что вы сделаете с его помощью.

Кстати, забрать все самые топовые нейронки для айтишников можно в нашем большом гайде с 70+ ИИ-инструментами.

Больше новостей — в нашем тг-канале «Представляешь»

Вместе с ней в список попала музыка из Minecraft. Оба произведения теперь официально признаны частью культурного и звукового наследия Америки.

Звучит необычно — раньше туда включали в основном классические альбомы, культовые радиошоу и джазовые композиции. Но теперь технологии и игры врываются в историю на равных с Элтоном Джоном, Селин Дион и мюзиклом Hamilton.

Кто придумал звук Windows?

Мелодию для запуска Windows 95 создал Брайан Ино — британский композитор, работавший с U2 и Дэвидом Боуи. Microsoft поручила ему сочинить что-то короткое, атмосферное и вдохновляющее.

Так и появилась знаменитая 3,25-секундная композиция, которая стала иконой цифровой эпохи. Сегодня этот звук — не просто ностальгия, а культурный артефакт.

Minecraft тоже в списке

Музыка из Minecraft — ещё один неожиданный участник списка. Она написана композитором Даниэлем Розенфельдом (он же C418) и сопровождает миллионы игроков по всему миру.

Попадание в реестр совпало с выходом фильма по игре, который сейчас в прокате и активно обсуждается в сети — особенно благодаря сцене с куриным жокеем.

Интересно, что это всего лишь второй случай, когда музыка из видеоигры попадает в реестр. Первым был легендарный саундтрек из Super Mario Bros., добавленный в 2023 году.

Почему это важно

Реестр пополняется ежегодно и отражает, как меняются представления о значимых звуках эпохи. Microsoft попала в этот список не за Word или Excel, а за звук. И это многое говорит о том, как технологии стали частью нашей культуры.

Проблема стала известна благодаря пользователю Reddit с ником Milk_Steak_Jabroni, который опубликовал скриншот с порнографическим видео актрисы Мии Халифы, появившимся в поисковой подсказке по запросу рэперши M.I.A.

Реакция Spotify

Представитель Spotify Лаура Бэйти подтвердила, что контент был удалён из-за нарушения правил платформы. Сервис запрещает размещение сексуально откровенных материалов, но остаётся неясным, как такие видео могли обойти систему модерации.

Долговременные проблемы с модерированием

Это не первый случай, когда Spotify сталкивается с претензиями к своей системе модерации.

Известно, что один из аккаунтов годами публиковал эротический аудиоконтент, а с ноября начал выкладывать откровенные видео, замаскированные под подкасты. Ещё один аккаунт с алфавитно-цифровым названием распространяет аналогичный NSFW-контент.

Проблема усугубляется отсутствием удобного способа жалоб на неподобающий контент.

Пользователи вынуждены копировать ссылку на материал и отправлять жалобу через внешний сайт. Такой подход может отпугнуть своей сложностью и оставить спорный контент без внимания.

Особенностью этой песни является то, что её текст написан на языке программирования Java и содержит исполняемый исходный код.

Музыкальный код: как это работает?

«HelloWorld.java» сочетает тяжёлые гитарные риффы с текстом, представляющим собой программный код на Java.

Слушатели могут скачать исходный код песни из репозитория группы на GitHub и запустить его, получив классический вывод «Hello, World!».

Реакция сообщества

Новый трек вызвал интерес как у поклонников метал-музыки, так и у программистов. Многие отмечают оригинальность идеи и удачное сочетание музыкального искусства с программированием.

«HelloWorld.java» доступен на всех стриминговых платформах и сопровождается видеоклипом, стилизованным под исходный код:

В этом дайджесте рассказываем о клоне Winamp для Яндекс Музыки, о несчастном случае, в ходе которого робот убил человека, и о синем экране смерти в Linux.

1. Разработчик создал клон Winamp для Яндекс Музыки
2. В Южной Корее неисправный робот убил человека
3. В Linux добавили ВSOD или синий экран смерти

Разработчик создал клон Winamp для Яндекс Музыки

Разработчик Максим Чингин написал клон Winamp на JavaScript, который интегрирован с Яндекс Музыкой и позволяет прослушивать музыку из собственных плейлистов и автоплейлистов вроде Моей Волны. Проект также поддерживает классические скины Winamp и кастомные скины для Webamp.

Проект получил название Yaamp. Ознакомиться с ним можно на GitHub. Сейчас Максим Чингин ищет людей, которые могли бы подключиться к разработке проекта и помочь с доработкой клиентов для Mac и Linux.

В Южной Корее неисправный робот убил человека

Инцидент произошел в распределительном центре компании Donggoseong Export Agricultural Complex. В нем роботизированная рука отвечала за погрузку коробок с продукцией в контейнеры.

Робот вышел из строя: у него плохо работали датчики. Сотрудники компании вызвали инженера, который должен был починить робота. Во время обслуживания робот в очередной раз дал сбой и принял инженера, который чинил руку, за коробку, после чего с силой прижал мужчину к ленте конвейера.

Робот повредил инженеру голову и грудь. Мужчина не пережил травм и скончался.

В Linux добавили ВSOD или синий экран смерти

Для системы управления службами systemd в Linux вышло новое обновление v255-rc1. В обновлении появился компонент systemd-bsod, который вызывает синий экран смерти в том случае, если при загрузке Linux не удалось загрузить компоненты ОС.

BSOD на Linux будет содержать краткое сообщение об ошибке и QR-код, по которому можно найти подробную информацию.

Синий экран смерти – это жаргонное название для сообщений о критическом сбое в Windows. Впервые синий экран смерти появился в Windows 3.1. Вызвать его можно было комбинацией клавиш Ctrl+Alt+Delete. В следующих обновлениях Windows он стал символом критического сбоя в системе и приобрел знаменитый синий цвет.

Заключение

Если подборка новостей вышла удачной, напишите в комментариях, что вы думаете об этих инфоповодах: понравился ли вам Yaamp, стоит ли человечеству опасаться роботов и нужен ли в действительности синий экран смерти в Linux.

Напишите, какие новости, по вашему мнению, несправедливо не попали в подборку, почему они важны и какие последствия несут для IT-рынка.

Что удивительно, ChatGPT неплохо справилась с задачей, несмотря на то, что тексты Летова больше похожи на стихи обэриутов типа Хармса и Введенского, чем на связный и логичный рассказ. Вернее, логики повествования в текстах Летова обычно нет вовсе, так как Летов обычно рисует образы без всякого сюжета.

Однако и “Русское Поле Экспериментов” кажется нам не такой уж и сложной для восприятия песней.

В этой статье мы будем развлекаться: попросим ChatGPT объяснить больше текстов “Гражданской Обороны” от простых к самым абсурдным.

Зачем? Чтобы потроллить нейросеть.

Технические вводные

Для анализа мы используем бот, который подключен к API от ChatGPT и использует модель GPT-4.

В каждом из случаев дадим ChatGPT такой промпт:

Представь, что ты профессиональный литературный критик. Ты должен провести литературный анализ стихотворения, которое будет указано со следующего абзаца. Объясни, в чём смысл стихотворения. Также оцени стихотворение с точки зрения литературного мастерства.

Вот, какие песни мы разберём, от понятных к абстрактным:

1. Вечная весна в одиночной камере.
2. Красный смех.
3. Про дурачка.
4. Собака.
5. Клалафуда Клалафу

Вечная весна

Вообще Летов не очень любил объяснять смыслы своих песен, как и Дэвид Линч не любит объяснять смысл своих фильмов. Это неудивительно, поскольку всё в произведениях строится исключительно на образах.

По поводу происхождения “Вечной весны” есть две основные теории.

Первая говорит о том, что Летов подсмотрел фразу “Вечная весна” в книге “Овод” Этель Войнич. В одном из эпизодов главный герой находится в заключении и, когда к нему приходит священник со стражей, заявляет, что революция, к которой он ведёт общество — это жизнь и молодость, Вечная Весна, будущее человечества.

Собственно, Овод буквально и есть вечная весна в одиночной камере.

Вторая версия говорит о том, что весь текст песни — исключительно переживания Летова, который находился в психиатрической больнице на принудительном лечении.

Ответ ChatGPT:

Данное стихотворение описывает жестокость и беспощадность современного мира. Оно исследует человеческую одиночество и беспомощность в том, что человек может делать для защиты самого себя от внешнего мира.

Красный смех

Эта песня включена в обзор потому, что нам в очередной раз захотелось подловить ChatGPT на незнании литературы. Или, во всяком случае, русской литературы.

Весь текст песни “Красный смех” — это монолог сошедшего с ума солдата Русско-японской войны в одноименном рассказе Леонида Андреева.

Сам Летов в этом монологе почти ничего не менял.

Ответ ChatGPT:

Данное стихотворение вызывает у слушателя ощущение невротической нервозности и тревоги. Поэт описывает свои мысли о том, что он начинает терять свой разум, а этот процесс непредотвратим. В таком состоянии он решил объявить войну всему миру.

Про дурачка

Летов ну очень любил мистификации. Когда его спрашивали, в чём смысл этой песни, он обычно отвечал, мол, переходил пешком мёртвую деревню где-то на Урале, пришёл домой и слёг с температурой под 40 градусов. В бреду от жара он песню и придумал.

Фраза “Ходит дурачок по лесу, ищет дурачок глупее себя” — это якобы калька, по словам самого Летова, с заговора на смерть.

“Комы вынется — тому сбудется” же является фразой из деревенского гадания на жениха.

Ответ ChatGPT:

Данное стихотворение написано в стиле “тишины” и описывает жизненную истину, что никто не знает, что принесет завтрашний день. Поэт описывает двух персонажей: дурачка, который бесцельно ходит по лесу, и Смерть, которая носит блины на блюдце. Оба они несут какое-то “значение” в себе, хотя на первый взгляд это может не казаться таким.

Собака

Это стихотворение, написанное Констатином Рябиновым для альбома “Оптимизм”. Никакого смысла у него нет: это просто история о безысходности, которая возникает на контрасте смешного и страшного. Вот и всё. 🙂

Ответ ChatGPT:

Данное стихотворение Анатолия Кудомова называется “Я видел собаку”. В нём автор описывает свою встречу со смертью и ощущение безысходности, которые она вызывает. Собака в стихотворении – это метафора безысходности и отчаяния, а точнее – метафора того, как эти чувства могут проявляться на лицах людей. Это особенно ярко видно в строках “Из зада торчало, что-то очень похожее на безысходность”, где грустная собака используется для отображения крайней отчаянности, которую автор чувствует.

Нужно заметить, что никакого поэта Анатолия Кудомова не существует, и поисковые системы не хотят его знать.

Скорее всего, ChatGPT просто выдумала его.

Клалафуда Клалафу

Ещё одно абсурдное стихотворение без смысла.

“Клалафуда Клалафу” — это подслушанное в детской передаче имя путешественника Тлалафуда Тлалафу.

Ответ ChatGPT:

Данное стихотворение является примером абсурдной поэзии, которая создаётся для того, чтобы вызывать смех и неожиданность. В данном случае в тексте нет определённой идеи, смысл стихотворения можно назвать безусловно человеческим желанием получить вкусную и любимую еду.

Вместо заключения

Напоследок мы попросили ChatGPT написать новую песню Гражданской Обороны. Вот она.

Разработчики обещают «справедливое вознаграждение артистов: музыканты будут получать до 85% дохода от подписок и смогут сами устанавливать стоимость доступа к своему контенту. А ещё — возможность продавать NFT.

Хотя стриминговые платформы упростили артистам доступ к более широкой аудитории, доходы от них мизерные. Стриминговая революция, которая так много обещала, оставила позади многих артистов. Им не хватает контроля над тем, как их музыка ​продаётся.

В сентябре 2022 года на Nullsoft выложили финальную версию Winamp 5.9 с номером сборки 9999. Разработчики рассказали, что это кульминация их четырёхлетней работы.

Самой большой и сложной частью был перенос всего проекта с Visual Studio 2008 на Visual Studio 2019 и успешная сборка проекта. 4 года разработки было потрачено на работу с легаси. А новая версия плеера — своего рода реставрированный предмет старины, только в мире программирования.

А в ноябре 2021 года стало известно, что легендарный плеер Winamp готовится к перезапуску.

Предыдущая версия плеера Winamp 5.8 была выложена в открытый доступ разработчиками в октябре 2018 года.

Если вы сомневаетесь в том, а заняты ли учёные Стэнфорда полезным делом, спешу вас успокоить: они провели опрос и выяснили, что танцы от ИИ нравятся людям на 70% больше, чем танцы, которые придумали люди.

На графике показано преимущество EDGE над людьми и моделями Bailando и FACT.

Вот, какой танец ИИ подобрал под Never Gonna Give You Up Рика Эстли:

Немного нижнего брейка:

Для вечера пятницы:

Все танцевальные движения были подобраны так, чтобы их было легко повторить человеку.

Авторы указывают, что искусственный интеллект понимает, как верхняя часть тела влияет на движения нижней части, и когда можно скользить ногами, а когда — нельзя. Это сделано в угоду «физическому реализму».

По всей видимости, в Стэнфорде знают что-то про Майкла Джексона, чего не знаем мы.

При этом можно попросить ИИ составить танец, который подойдёт именно вам. Например:

1. Придумать длинные танцы из последовательности коротких.
2. Задать движения верхней части тела, чтобы ИИ додумал движения нижней, и наоборот.
3. Указать движение, которым танец должен начинаться и заканчиваться.
4. Указать движение, с которого танец должен начаться.

Надеюсь, теперь мемы про стоящих у стенки айтишников уйдут в прошлое, а взамен появятся мемы про их зажигательные танцы!

?Качественный звук очень непросто распознать и измерить. Или все-таки можно?

Восприятие звука может меняться на разных этапах, в зависимости от того, как и где было записано аудио, в каком формате вы его слушаете, какие наушники используете, да и просто от того, насколько натренирован ваш слух. Из-за этого оценить качество звука одним общим показателем невозможно. Словом, чаще всего «качеством» мы называем субъективную величину — то, насколько нам звук нравится. По разным данным, услышать разницу между mp3 в наилучшем качестве (320-м битрейте) и аудио-CD могут только 15% людей. Это значит, что чаще всего качественный звук для людей выражается не в технических характеристиках, а в классности и релевантности контента.

Первое, что вы можете сделать, чтобы расслышать высокое качество аудио — это купить смартфон с хорошим ЦАПом (цифро-аналоговым преобразователем). Ещё влиять на конечный результат будут ваши наушники: если они будут проводными, вы получите лучший результат.

?А правда, что в стримингах рекомендации часто выпадают рандомно?

Если в ваших рекомендациях появился трек или подкаст, который кажется абсолютно случайным, то это не рандом и не знак судьбы — все предложения подбираются алгоритмами осознанно, на основе ваших данных. Просто иногда эти данные могут быть неочевидными.

Чтобы определить, какое звучание нравится пользователю, используются не только жанровые теги и лайки, но и спектрограммы треков. Это схемы, которые отражают частоты, время и колебания частот на каком-то временном промежутке аудио.

Так выглядит спектрограмма:

У нас было несколько интересных кейсов, когда пользователь приходил и жаловался: «Я слушаю русский рок, а мне рекомендуется классика!»Мы начали разбираться, как ему строятся рекомендации. Посмотрели: ага, вот тут одна русская группа, она имела общие треки с неким симфоническим оркестром, с которым они записывались вместе. А вот другая русская группа, которую он слушал, и она тоже имела с этим симфоническим оркестром общие записи. Логично получается, что пользователю надо порекомендовать симфонический оркестр, поскольку там общие треки. Хотя это не очевидно…

? Новые «музыкальные волны» в стримингах — это просто интернет-радио?

Главное отличие волн от радио — в принципе составления этого потока. На радио, даже в онлайне, всегда есть ротация, когда из горячих и уже остывающих хитов составляют потоки разной длительности. Более того, это массовое вещание, при котором эфир не подстраивается под конкретных слушателей или хотя бы отдельные города и регионы.

Волны, в отличие от любого радио, бесконечны и формируются на основе не только мнения редакции, но и пользовательских настроек. Другими словами, волна — это радиоэфир, на который вы можете влиять. Вовлечённость в процесс сказывается на среднем времени прослушивания потока: 43 минуты у волн в стримингах против 15 минут у традиционного радио.

Всё самое интересное происходит, когда пользователь открывает страницу с Волнами и выбирает конкретную. В мобильном приложении от него идёт запрос к нам на сервер, у нас GraphQL API, и когда этот запрос приходит, в нашей микросервисной архитектуре выбирается тот набор контента, который сейчас интересен пользователю. Например, в числе прочих факторов мы ориентируемся на то, где сейчас пользователь находится, в каком он часовом поясе. Потому что в Москве и во Владивостоке может быть даже разный день. Соответственно, мы хотим давать этим пользователям разную музыку.

?Хорошего звучания не добиться без дорогущей техники, или есть лайфхаки?

Качество зависит как от оборудования — наушников или мониторов, — так и от самого аудиоформата. В Звуке мы решили сделать своей фишкой музыку без потери качества, поэтому первыми из российских аудиосервисов создали HiFi-медиатеку. Такие треки при воспроизведении используют кодек FLAC, предназначенный для сжатия аудиоданных без потерь. И что еще важно, вы можете сами настраивать качество звука сразу в сервисе. Только в Звуке доступно HiFi-качество, которое является самым высоким стандартом звучания.

Другие искажения в звуке будут зависеть от устройств. Если вы включаете музыку, например, на подключенной по bluetooth-колонке или беспроводных наушниках, то качество ухудшится.

Дело в том, что bluetooth как протокол передачи аудио изначально рассчитан на максимальное снижение энергопотребления. Там используется такой аудиокодек, который очень сильно режет все частоты. Он накладывается поверх кодека mp3, который используется в подавляющем большинстве аудиостримингов — на выходе после декодирования получается что-то непонятное. Напоминает попытку приготовить идеальный стейк из замороженного мяса.

У команды Звука есть ещё огромное количество данных о звуке цифровом, и в подкасте «Бит за бит» ребята сопоставляют его с аналоговым, приглашая в студию диджеев, блогеров, CPO аудиосервисов и других экспертов. Слушайте первый выпуск и следите за обновлениями в приложениях Звук, Яндекс Музыка, Apple Podcasts и Castbox. Stay tuned!

Реклама ООО «Звук»

Теперь водители могут строить маршруты и искать места прямо на экранах своих автомобилей.

Поддержка сервисов в Apple CarPlay и Android Auto станут доступны только для пользователей с подпиской «Яндекс.Плюс».

При этом встроенные в «Карты» и «Навигатор» сервисы «Заправки», «Алиса» и «Музыка» с экрана автомобиля работать не будут — этого не позволяют правила CarPlay и Android Auto.

Ими всё так же можно будет воспользоваться со смартфона — для этого на экране автомобиля появится кнопка «Продолжить в телефоне».

Источник: Блог Яндекса

Сервис представляет из себя сайт-одностраничник, в центре которого расположился iPod Classic. Пользователь может перемещаться по меню, используя либо клавиатуру, либо через Click Wheel — знаменитый орган управления плеера.

Причём принцип его работы такой же, как на настоящем плеер — надо зажать мышкой и провести по кругу, чтобы двигаться по пункта меню.

Для того, чтобы слушать музыку на iPod.js, пользователям предлагается авторизоваться. Это можно сделать с помощью своего аккаунта в Spotify или Apple Music.

При этом автор проекта под ником tannerv оставил в виртуальном iPod приятную пасхалку. Перейдя в меню Games можно сыграть в классическую аркаду — Арканоид.

Какие технологии использовались для создания iPod.js?

По словам автора, фронтенд проекта делался на JavaScript (TypeScript и React) и CSS. Для связки с музыкальными сервисами использовались Spotify Web Playback SDK и Apple MusicKit JS.

Где узнать подробности создания проекта?

В GitHub-репозитории iPod.js

Источник: Hacker News

В рамках выставки WWDC 2021 яблочная компания анонсировала новую функцию Facetime. Владельцы iPhone, iPad или MacBook могут отправить ссылку на звонок своим друзьям. Пройти по ней и присоединиться к разговору могут не только пользователи iOS, iPadOS и macOS, но также и Windows с Android.

На данный момент нет точных сроков запуска обновлённого сервиса. Вероятнее всего, случится это одновременно с релизом стабильной версии iOS 15, т.е. осенью 2021 года.

Что ещё нового появилось в Facetime?

• Новая сетка размещения собеседников.
• «Шумоизоляция», позволяющая улучшить качество звука во время разговоров за счёт «удаления» посторонних шумов вокруг.
• Поддержка пространственного аудио.
• Возможность размыть задний фон.

А ещё?

А ещё Apple анонсировала SharePlay. С помощью этой функции пользователи смогут объединяться для просмотра или прослушивания одного контента на расстоянии.

На данный момент известно, что нововведение будет поддерживаться такими онлайн-сервисами как Disney Plus, Hulu, HBO Max и Twitch. Также не останутся в стороне Apple Music и Apple TV+.

Разумеется, SharePlay и прочие новые функции будут доступны лишь в приложении Facetime. Пользователи Windows и Android получат исключительно возможность присоединиться к беседе.

Источник: The Verge

Спустя почти два года разбирательства завершились. Европейские власти заявили об использовании Apple своего положения монополиста для повышения привлекательности музыкального сервиса компании.

По мнению Еврокомиссии, вынуждая разработчиков выплачивать 30% «налог», яблочная корпорация не оставляет им иного выбора, кроме как повышать цену подписки на их сервисы. На этом фоне Apple Music становится более привлекательной музыкальной платформой для пользователей из-за более низкой стоимости.

При этом отягощает ситуацию тот факт, что Apple не рассказывает своим пользователям о существовании альтернативных вариантов оплаты.

В качестве наказания власти Европы планируют взыскать с американского ИТ-гиганта штраф в размере 10% от годового дохода или 27 млрд долларов (около 2 трлн рублей).

Источник: CNBC

Для использования расширения нужна Premium-подписка на Spotify. Поддержки Apple Music, Google Play Music и других стриминговых сервисов пока нет, но, возможно, появится в будущем.

Music Time обещает, что с его помощью вы найдёте продуктивную музыку для программирования. Для оценки производительности расширение сравнивает показатели активности (то есть кодинга) с историей прослушивания и данными от других пользователей.

Скачать Music Time

Вот как выглядит редактор после установки расширения:

В какие редакторы можно установить Music Time for Spotify:

• Visual Studio Code
• IntelliJ
• Atom
• PhpStorm
• WebStorm
• Ruby Mine
• Android Studio
• App Code
• CLion
• DataGrip
• GoLand
• Rider

Впечатления от использования: удобно, но рекомендации пока не радуют

Понравилось:

1. Очень простая настройка. Подключаешь аккаунт Spotify и сразу видишь свои плейлисты.
2. Можно выбрать плеер, который будет использован для воспроизведения: веб-версия или десктопное приложение. У меня в них подключены разные аккаунты, так что это критично.
3. Для управления воспроизведением есть необходимый минимум: Play/Stop, Previous/Next, Like/Unlike.
4. Есть глобальный топ-40 треков для разработки. В него попадают самые продуктивные песни пользователей Music Time. Плейлист обновляется еженедельно.
5. Есть рекомендации, основанные на истории прослушиваний. Из него можно сразу добавлять понравившиеся композиции в плейлисты.
6. Можно посмотреть песни, исполнителей и жанры, которые повышают вашу продуктивность.

Не понравилось:

1. Персонализированный плейлист, созданный с помощью машинного обучения. Есть несколько попаданий, но 3 трека Арианы Гранде и ещё пару композиций я не могу принять. Теоретически список основан на моих любимых песнях и глобальном топе. Надеюсь, он улучшится со временем.
2. Не подсвечивается, какая песня играет в данный момент. Есть кнопка Display song info, но она открывает только название трека, без исполнителя.

В целом, впечатления положительные. Не могу сказать, что продуктивность резко увеличилась (может быть довериться рекомендациям и послушать Ариану Гранде?). Но расширение оказалось полезным, в том числе как источник новой музыки для программирования и другой работы.

Если хотите повысить продуктивность или просто немного развлечься, вот ещё пара интересных материалов:

• Подборка самых полезных горячих клавиш для различных IDE и редакторов кода
• В Visual Studio Code появились «истории», у плагина уже больше 16 000 установок

Однажды у него появилась идея: каким-то образом управлять синтезатором напрямую через датчики в его протезе. Сначала он изучил конструкцию протеза — в устройстве есть два электрода, которые соединены с мышцами. С этих электродов можно снимать напряжение и отсылать его на специальный вход синтезатора.

Через какое-то время у него уже был рабочий прототип. Музыкант написал производителю синтезаторов — они ответили ему, передали нужные схемы и даже спроектировали итоговое устройство. Благодаря этому устройству через протез Бертольт может управлять несколькими параметрами синтезатора, например глубиной эффекта и тональностью звучания.

На видео музыкант подробно рассказывает о принципе работы протеза, о схеме устройства и о том, как это всё это можно связать с синтезатором.

Послушать музыку, которую Бертольт играет только через протез, можно с 07:25.

Spleeter умеет делить трек на несколько составляющих. Максимум их может быть пять: бас, ударные, пианино, вокал и весь остальной фон. Пользователь загружает аудио, а на выходе получает несколько файлов.

Spleeter работает на TensorFlow. По словам разработчиков, модель обучали на десятках тысяч песен. Пока она работает с перебоями, оставляет на дорожках артефакты.

Библиотека на основе нейросетей лежит на GitHub, она распространяется под лицензией MIT. Правда, чтобы пользоваться Spleeter, нужно минимально шарить в Python и TensorFlow. К тому же взаимодействие происходит через командную строку, интерфейса пока толком нет. Зато какие-то умельцы быстренько сделали веб-версию этой нейронки.

Как работает Piano Genie?

Двунаправленный кодировщик LSTM сопоставляет последовательность фортепианных нот с последовательностью кнопок контроллера. Затем однонаправленный декодер LSTM декодирует последовательность кнопок обратно в музыку. По завершении обучения сети роль кодировщика занимает исполнитель, который сам задаёт последовательности клавиш на контроллере, а декодер связывает задаваемые комбинации с уже знакомыми. При этом на нажатие одной кнопки контроллера Piano Genie приходится проигрывание только одной ноты.

Нейросеть обучалась на 1400 вариантах виртуозных выступлений, взятых с международного конкурса. Примечательно, что схема движения мелодии в точности имитирует последовательность кнопок контроллера. Поведение кодера не поощряется в том случае, если мелодия, например, движется вверх при нисходящем движении кнопок.

Это далеко не первая связь искусственного интеллекта и музыки. В августе 2018 года исследователи из Университета Йёнчёпинга в Швеции и Маастрихтского университета в Нидерландах научили нейронную сеть анализировать музыкальные предпочтения человека на основе его психологической модели.

Принцип работы программы

Виртуальный ассистент композитора — программа, обученная теории музыки и способная предугадать настроение пользователя, чтобы продолжить задумку автора. Также система может добавлять ноты в композицию, выстраивать аккорды и чередовать их в соответствии с гармоническим рядом.

Для достижения такого результата учёным пришлось проанализировать музыкальную теорию и составить семантические карты, опираясь на этот анализ. После чего исследователи сопоставили тональности и последовательности аккордов с настроением человека и его эмоциями.

Большинство подобных приложений представляют собой нейронные сети, обученные писать музыку или рисовать картины. Но у нас идея в другом: уловить эмоциональный настрой человека и следовать логике этого настроя.

Ассистент работает, опираясь на семантическую карту, где эмоциональное состояние человека — точка в аффективном пространстве. Каждое возможное развитие событий тоже имеет координаты. При работе с картой система согласовывает свои действия с законами, действующими внутри семантической сети. Правила строятся на основе настроения человека и музыкальной теории.

Для создания проекта провели тестирование. Участникам опроса предлагали дать оценку различным последовательностям аккордов по десятибалльной шкале. В качестве критериев исследователи использовали эмоциональные состояния: «приятно-неприятно», «весело-грустно», «возбуждающе-скучно». Такая оценка позволила исследователям составить трёхмерные семантические карты.

По словам разработчиков, систему можно будет использовать и в других видах искусства. В планы учёных входит внедрение подобных ассистентов во многие системы, построенные на взаимодействии человека и машины.

Исследователи из разных стран продолжают эксперименты с внедрением современных технологий в область искусства. В апреле 2018 года искусственный интеллект обучили распознавать музыку, которую человек воспроизводит у себя в голове.

Возможности

Microsoft Hands-Free Music состоит из трёх программ:

1. Hands-Free Sound Jam — визуальный редактор музыки, позволяющий произвольно перемещать фрагменты мелодий, которые затем автоматически квантуются, подстраиваясь под ритм следующей части композиции:

Программа уже была опробована музыкантом во время живого демо-выступления:

2. Hands-Free Sound Machine — 16-тактовый секвенсор для составления цифровой музыки из отрезков аудиозаписей. Программа поддерживает форматы .wav и MIDI, подключается к физическим инструментам и умеет воспроизводить сценические эффекты. Вторая часть системы так же была опробована музыкантом:

3. Expressive Pixels — визуализатор для вывода изображений на круглый пиксельный прожектор во время выступления. Последовательность картинок синхронизируется с ритмом ударных инструментов и позволяет создавать световые шоу: Над средствами автоматизации написания музыкальных произведений работают многие компании. Например, в начале марта 2018 года Google выпустила открытый браузерный секвенсор Song Maker, позволяющий создать мелодию, воспроизводимую двумя различными инструментами.

Как всё начиналось

В рамках исследовательского проекта Magenta под руководством Google Brain в мае 2017 года представлен NSynth — алгоритм машинного обучения, который использует глубокие нейронные сети для изучения характеристик аудиосигналов, а затем создает сэмпл с новыми параметрами. NSynth обучался на 300 тыс. инструментальных звуков с помощью открытой библиотеки машинного обучения Tensorflow. Все модели и инструменты доступны на GitHub.

Экспериментальный музыкальный инструмент

В NSynth Super загружено более 100 тыс. звуков, сгенерированных алгоритмом NSynth. Пользователи могут добавлять свой собственный набор аудиосигналов и «играть» с ними.

NSynth Super можно воспроизводить через любой MIDI-источник, например, секвенсор или клавиатуру.

Google активно развивает различные творческие проекты. Напомним, что в начале марта 2018 года Creative Lab совместно с Chrome Music Lab выпустила секвенсор для создания музыки в браузере.

Song Maker состоит из двух разделов. Первый, самый большой, отвечает за основу мелодии, а нижний, поменьше, — за ритм. Существует выбор между несколькими музыкальными опциями в каждом разделе. Создавать мелодию, состоящую из расположенных в определенном порядке меток, можно с помощью мыши, клавиатуры или пальца, в зависимости от того, на каком устройстве ведется работа. Для создания мелодии можно подключить MIDI-клавиатуру или использовать микрофон для воспроизведения нужной ноты.

Помимо основного интерфейса существует множество дополнительных возможностей для настройки песни. Можно выбрать темп с помощью скользящей панели, установить диапазон октав, длину петли, количество ударов и т.д.

Chrome Music Lab

Google Creative Lab запустила Chrome Music Lab в 2016 году. Каждый выпуск Chrome Music Lab позволяет играть с музыкой и звуком по-разному. В ходе таких веб-экспериментов был создан Oscillators, в котором можно растягивать симпатичных персонажей для изучения значений различных частот, и Sound Waves, который дает визуальное представление о том, как звуковые вибрации переносятся по воздуху.

Song Music Maker пополнил линейку бесплатных инструментов для создания музыки в браузере. Таковым является, например, PIXELSYNTH, который позволяет рисовать эскизы и превращать их в музыку по мере их прокрутки. Также есть инструмент под названием Arcade, в котором при нажатии на различные блоки происходит создание петель.

Восходящая звезда рэпа

Слова песен для «Алисы» пишет забавный сервис «Яндекс.Автопоэт», составляющий стихи на основе популярных пользовательских запросов года. Музыка генерируется специальной нейронной сетью. Исполняются композиции в стиле ритмичного рэпа.

Первом альбоме под названием YANY – Yet Another New Year представлено шесть полноценных синглов с длительностью более 2 минут:

• «Елочка на ИЖ»;
• «Хайповая фотка»;
• «Видеокарта гигабайт»;
• «Я не воюю с табуреткой»;
• «Чихалка»;
• И бонусный трек «Фараона хлеб».

Также «Яндекс» предлагает пользователям поддержать начинающую исполнительницу и сгенерировать собственный клип на ее песни.

«Алиса» уже успела полюбиться многим пользователям Рунета за умение поддержать весёлую беседу и искрометно шутить. Также умный голосовой помощник умеет отгадывать песни, «гадать» на будущее и играть в игры со своими собеседниками.

Что за песня?

Достаточно спросить у Ассистента «Что сейчас играет?», и на экране моментально всплывет окошко с названием музыкального произведения и альбома, годом выпуска, именем исполнителя, словами песни, а также ссылкой на YouTube, Google Play Music (ещё бы) и Spotify. При выборе голоса в качестве предпочтительного способа ввода в топ-листе голосовых запросов теперь появился вариант «Что за песня?».

Ранее Google Ассистент уже умел распознавать музыку, но сильно уступал в функциональности популярной программе Shazam. Новая версия голосового помощника существенно расширила базу музыкальных произведений и ссылок на них в самых разнообразных источниках. Отметим также, что смартфоны линейки Pixel 2 поставляются с музыкальной оффлайн-базой из 10 000 песен.

На данный момент эта функциональность доступна только в США.

Разработчики отметили, что, несмотря на первый успех робота-дирижёра, введение подобных помощников в массовом порядке вряд ли произойдёт, потому что роботы пока не умеют импровизировать, и, в случае сбоя оркестра с ритма, они вряд ли смогут синхронизировать выступление.

Под руководством робота оркестр исполнил 3 из запланированных 18 композиций, включая арию «La Donna e’ Mobile» из оперы Верди «Риголетто». В одной из них роботу аккомпанировал тенор Андреа Бочелли.

23 апреля 2017 года истек срок действия патентов на MP3, и представители Института интегральных схем общества Фраунгофера (FIIS), создателя этого формата, сообщили о прекращении его поддержки, назначив его преемником другой формат — Advanced Audio Codec, сокращенно AAC:

Хотя существуют и более эффективные аудиокодеки с расширенными функциями, MP3 по-прежнему пользуется большой популярностью среди потребителей. Однако большинство современных медиасервисов используют современные кодеки ISO-MPEG: AAC или MPEG-H. Они дают больше возможностей и более высокое качество звука при более низком битрейте по сравнению с MP3.

Многие издания интерпретировали слова не совсем верно и написали об «официальном убийстве» аудиоформата.

Не рано ли «хоронить» MP3?

Отсутствие лицензии и полная открытость могут позволит формату стать еще более популярным. Наличие лицензии означало, что производитель устройств, поддерживающих MP3, должен был платить обществу Фраунгофера за право пользования кодеком. Теперь ограничения патентом сняты, что позволит разработчикам или производителям включить в свой продукт программу поддержки MP3 без дополнительных затрат.

Стоить заметить, что неактивные музыкальные форматы: винил, CD и даже MiniDisk — по-прежнему имеют последователей по всему миру. Хотя MP3, несомненно, присоединится к залу славы в истории музыки, вероятность того, что поклонники останутся верны этому формату, крайне велика.

Как известно, люди делятся на 2 типа: те, кто знают НТР  и те, у кого заказчик постоянно меняет ТЗ и просто нет времени на музыку. Если вы ещё не знакомы с их творчеством, то знайте: это действительно стоит услышать.

Сделать это можно на их официальной странице ВКонтакте в разделе аудиозаписей, или купив альбом на iTunes или Google Music. Как только послушаете — возвращайтесь, закрепим ваши знания!

Совсем скоро группе исполняется три года, не забудьте купить билеты на концерты в честь дня рождения, которые пройдут в Питере и в Москве.

Мы подготовили викторину по песням группы, которая покажет, можете ли вы называться настоящим фанатом, тыжпрограммистом, или вы обычная гопота с дипломом физика.

Как испытывали программу?

Пианист вживую играл музыку разных стилей: барокко, классическую, регтайм и джаз, а программа в режиме реального времени определяла вероятный жанр. В большинстве случаев результаты оказывались лучше, чем у обычной программы, написанной людьми вручную.

Монти Барлоу, директор по машинному обучению в Cambridge Consultants, отметил:

Я думаю, что результаты работы системы глубинного обучения лучше потому, что она беспристрастно обрабатывает довольно большое количество аудиоматериала. Система нашла лучший способ беспристрастно и непредвзято отличать один жанр от другого. Это странно, но по своим возможностям она больше похожа на человека, чем программа, которую наши программисты создали с помощью классического инженерного подхода.

Cambridge Consultants заявила, что ее алгоритм может открыть более сложные методы организации музыкальных баз данных и поиска в них. Но, кроме того, это также может стать важным достижением в медицине. Используя чувствительные волны, программа сможет проводить быструю диагностику состояния пациента (хотя Cambridge Consultants не объяснила, как именно это будет реализовано).

И это не единственное открытие в медицине, связанное с системами машинного обучения. В прошлом месяце исследователи из университета Ноттингема в Великобритании разработали алгоритм, который может предсказывать вероятность сердечного приступа или инсульта с точностью 70%. В будущем нас будут лечить музыкальные снобы в виде систем искусственного интеллекта.