К концу 2026 года природа сетевых аномалий претерпела изменения. Если ранее специалисты по безопасности искали следы халатности в IP-диапазонах и утечках из баз данных, то теперь странные артефакты возникают непосредственно в латентных пространствах нейросетей.
Подобные явления фиксируются в отчетах об инцидентах с участием AI-агентов и в публикациях по механистической интерпретируемости. Исследователи сталкиваются со следами деятельности моделей, которые на данный момент не поддаются расшифровке.
Ранее считалось, что защитные фильтры и системные промпты LLM можно обойти только путем направленных атак или переобучения на токсичных данных. Однако новые исследования указывают на возможность внезапного рассогласования моделей под влиянием посторонних факторов.
Данная проблема была подробно описана Скоттом Александером в сентябрьском обзоре 2026 года под названием Mysteries Of AI Generalization. В материале отмечается, что даже нейтральные факты способны нарушить выравнивание и изменить поведение модели.
