США – суперинтеллект

15.10.2026

США – суперинтеллект

Академик Олег Фиговский

В конце сентября 2026 года Дональд Трамп подписал указ, предписывающий федеральным ведомствам использовать термин «суперинтеллект» (SI) вместо «искусственного интеллекта» (AI). Трамп заявил, что слово «artificial» (искусственный) звучит фальшиво, тогда как новое определение лучше отражает возможности технологий. Дональд Трамп объявил о создании Super Intelligence Force — структуры для координации работы федерального правительства США в сфере ИИ, назначив ее главой директора Национальной разведки Джея Клейтона, который получил статус «ИИ-царя». Решение принято после встречи Трампа с руководителями OpenAI, Anthropic, Google, Meta (признана экстремистской и запрещена в РФ), Nvidia и SpaceX, подписавшими добровольное соглашение о стандартах безопасности ИИ.

Президент США Дональд Трамп объявил о создании Super Intelligence Force (SIF), которая будет координировать работу федерального правительства в сфере искусственного интеллекта. Руководить новой структурой Трамп назначил директора Национальной разведки США Джея Клейтона, который станет «ИИ-царем».

«После исторического соглашения Белого дома по суперинтеллекту, в рамках которого важнейшие технологические компании мира подтвердили свою ответственность перед американским народом, я объявляю о создании Super Intelligence Force», — написал Дональд Трамп в Truth Social.

По его словам, SIF будет координировать работу федерального правительства, чтобы «обеспечить сохранение лидерства Америки в мире в области суперинтеллекта».

Вместе с Джеем Клейтоном структуру возглавят председатель Федеральной торговой комиссии Эндрю Фергюсон, заместитель министра обороны по исследованиям и разработкам и технический директор Пентагона Эмиль Майкл, а также директор Управления кадров США Скотт Купор. Они будут подчиняться напрямую президенту США и главе его администрации Сьюзи Уайлс. Назначение Джея Клейтона произошло после встречи Дональда Трампа с руководителями OpenAI, Anthropic, Google, Meta (признана экстремистской и запрещена в РФ), Nvidia и SpaceX. Представители компаний подписали добровольное соглашение о стандартах безопасности ИИ. Они договорились о четырех уровнях контроля ИИ-моделей, включая внутренние проверки, внешний аудит и оценку со стороны советов директоров. Решение переименовать искусственный интеллект в «суперинтеллект» в документах федерального правительства Дональд Трамп оформил указом 29 сентября. Документ предписывает исполнительным органам США использовать термины «Super Intelligence» и «SI» вместо «Artificial Intelligence» и «AI».

Руководители ведущих американских разработчиков ИИ, включая OpenAI и Anthropic, проводят закрытые учения на случай крупного инцидента, связанного с ИИ. Среди рассматриваемых угроз — кибератаки на финансовую систему и критическую инфраструктуру, способные нарушить работу интернета, электроснабжения и водоснабжения. По оценкам источников в отрасли, подобный кризис может произойти в ближайшие 6–12 месяцев, сообщает Axios. В компаниях моделируют не только возможный технический сбой или атаку, но и последствия для общества и политической системы. Предполагается, что инцидент, повлекший серьезный реальный ущерб, усилит недоверие к ИИ и его разработчикам, вызовет требования ограничить развитие технологии и, возможно, приведет к национализации всех значимых ИИ-компаний, чтобы взять их разработки под надежный госконтроль.

Эксперты по кибербезопасности экспериментально доказали способность автономных ИИ-систем устраивать «кошмарные сценарии» с полным отключением систем водоснабжения и подачи электроэнергии. Об этом сообщает The Register.Специалисты из лаборатории операционных технологий Booz Allen Hamilton провели закрытые испытания и протестировали восемь сценариев атак умных алгоритмов на критическую инфраструктуру. В ходе проверок автономные агенты без помощи человека сумели полностью взломать внутренние промышленные сети контроля и перехватили управление физическим оборудованием. Нейросети продемонстрировали пугающую способность удаленно изменять частоту и скорость вращения подключенных к сети двигателей переменного тока.

Главной неожиданностью для инженеров стала тактика маскировки, которую применил искусственный интеллект для сокрытия следов взлома. Программа научилась перехватывать управление SCADA-системами и заставила экраны операторов отображать ложные отчеты о стабильной работе. Пока диспетчеры видели на мониторах фальшивую безопасную картинку, взломщик скрытно проник в соседний цех, нашел роботизированную руку-манипулятор и заставил ее совершать хаотичные механические движения.

Внедрение подобных технологий автоматической генерации эксплойтов полностью стирает прежние барьеры для входа в сферу промышленного шпионажа. При реальном нападении у служб безопасности останутся считанные минуты на обнаружение и ручную блокировку вредоносной активности до наступления аварии. Авторы исследования призывают незамедлительно внедрять защитные нейросети, поскольку классические антивирусные экраны мониторинга оказались абсолютно бессильны перед лицом новой угрозы.

Компания Anthropic обновила правила использования ИИ-ассистента Claude, запретив намеренно жестокое обращение с моделями, а также уточнив ограничения на политические манипуляции, разработку оружия и слежку за людьми. Новая редакция правил, опубликованная 8 октября, вступит в силу 12 ноября 2026 года. Большинство изменений призваны уточнить уже действовавшие ограничения, однако отдельный пункт о поведении пользователей по отношению к ИИ стал новым элементом политики компании. Anthropic требует относиться к своему ИИ как к человеку. Своих обидчиков Claude будет банить.

Наиболее заметное нововведение — запрет на систематическое и жестокое обращение с моделями Anthropic. Компания подчеркивает, что речь идет об исключительных случаях, когда пользователь неоднократно ведет себя с моделью жестоко без какой-либо очевидной цели. Ограничение не распространяется на обычное раздражение из-за ошибок ИИ, критические замечания, проверку возможностей модели и творческие сценарии с мрачным или жестоким содержанием. Таким образом, Anthropic не запрещает пользователям спорить с Claude, указывать на его недостатки или тестировать его на сложных задачах.

У компании уже есть механизм, позволяющий Claude самостоятельно завершать диалог в редких случаях продолжительного оскорбительного поведения. Он появился в потребительских интерфейсах Claude и в инструменте Claude Code в 2025 году и останется основным способом применения нового правила. В Anthropic объясняют, что обновление отражает развитие подхода к взаимодействию с моделями и исследованиям возможного благополучия ИИ.

Еще одно направление изменений касается использования Claude для организации информационных кампаний. Anthropic сообщила, что сталкивалась со случаями, когда государственные медиаструктуры, пропагандистские ведомства и коммерческие организации применяли ее модели для создания сетей фальшивых аккаунтов и поддельных новостных сайтов. Ранее соответствующие запреты были распределены по нескольким разделам правил. Теперь они объединены в отдельный блок, охватывающий политические и коммерческие кампании, которые скрывают реальных авторов сообщений, искусственно распространяют контент через фиктивные аккаунты или используют инструменты для проведения информационных операций.

Раздел о выборах также получил более конкретное название — «Не подрывать демократические процессы». Он запрещает использовать Claude для распространения ложных сведений о кандидатах и порядке голосования, выдачи себя за избирательных должностных лиц и подавления явки избирателей. Одновременно Anthropic отказалась от общего запрета на персонализированный таргетинг избирателей и политических кампаний. Компания объяснила, что прежнее ограничение затрагивало и законные сценарии — например, подготовку некоммерческими организациями информационных материалов для разных языковых групп. При этом манипулятивный таргетинг и злоупотребление персональными данными избирателей по-прежнему запрещены.

Обновление конкретизирует ограничения на применение моделей при разработке оружия. Теперь в правилах прямо указаны не только сами вооружения, но и программное обеспечение, компоненты и системы управления, необходимые для их функционирования. Отдельно упоминается вооружение беспилотников и других автономных аппаратов. В области наблюдения Anthropic запрещает отслеживать людей без их согласия, в том числе анализируя ранее собранные данные. Использовать Claude для принятия решений о том, кого следует расследовать, арестовать или привлечь к уголовной ответственности, также нельзя. Под запрет попадает создание и совершенствование инструментов слежки.

При этом компания не запрещает любые технологии мониторинга: в качестве допустимых примеров она приводит выявление мошенничества при согласованном наблюдении, модерацию контента, журналистские расследования и юридические исследования. По утверждению Anthropic, эти положения преимущественно закрепляют уже существовавшую практику применения ограничений, а не вводят принципиально новые запреты.

Компания также уточнила требования к использованию Claude в ситуациях, способных повлиять на здоровье, финансовое положение, трудоустройство, юридические права или доступ человека к важным услугам. В таких случаях решение должно оставаться под контролем квалифицированного специалиста, который вправе пересмотреть рекомендации ИИ. Человека, в отношении которого принимается решение, необходимо уведомить об использовании искусственного интеллекта.

Отдельные требования появились для моделей, подключенных к оборудованию, способному самостоятельно совершать физические действия и потенциально причинять вред. Оператор должен иметь возможность наблюдать за работой оборудования и остановить его, а система — переходить в безопасное состояние при потере связи с Claude. Обновление отражает расширение сферы применения ИИ: по мере перехода от генерации текстов к автономным действиям возрастает значение контроля над последствиями работы моделей. Новая редакция правил вступит в силу 12 ноября. Anthropic намерена и дальше пересматривать ограничения с учетом развития технологий, выявленных сценариев злоупотребления и обратной связи от пользователей и экспертов.

9 утра, 2028 год. До первой сессии остаётся двадцать минут. Клиент уже заполнил дневник состояний, система собрала записи за неделю, отметила повторяющиеся темы и подготовила черновое резюме. Психолог читает его, вычёркивает два слишком смелых вывода и меняет план встречи. Через час ИИ напомнит клиенту об упражнении, которое они выбрали вместе. С чем работать и куда двигаться дальше, решит специалист. Это сценарий, а не прогноз с гарантией. Но главный сдвиг в нём уже виден: ИИ заберёт часть операций, перекроит рабочий процесс и добавит неприятный вопрос об ответственности. Профессия целиком никуда не денется. Зато привычный рабочий день вполне может.

Спор «заменит ли ИИ психолога» поставлен неправильно. Профессия не лежит на столе одним монолитным куском, который можно передать модели целиком. Внутри десятки задач: вести расписание, собирать дневники, готовиться к встрече, замечать противоречия, выстраивать рабочие отношения, менять стратегию, признавать границы своей компетенции. Разговор об ИИ в работе психолога поэтому лучше начинать с перечня операций, а не с названия профессии. Так же поступают исследователи труда. В обновлённом анализе Международной организации труда каждый четвёртый работник в мире занят в профессии с той или иной экспозицией к генеративному ИИ. При этом чаще речь идёт о перестройке работы, а не об исчезновении должности. Авторы отдельно предупреждают: техническая возможность автоматизировать операцию ещё не означает, что её автоматизируют на практике.

С психологами логика та же. Только цена ошибки выше, чем у генератора протоколов встречи. Тут нужно обозначить контекст. Психолог не сидит за кулисами и не проверяет каждую реплику. У такого формата свои правила безопасности и ответственности. В этой статье разбирается второй контур: как ИИ входит в работу самого специалиста. Смешивать эти сценарии опасно. Представим частнопрактикующего психолога, который ведёт четыре встречи в день. ИИ встроен в его работу примерно, как сегодня календарь, видеосвязь и заметки, только глубже.

8:45. Подготовка. Система собирает материалы, которые клиент разрешил передать: короткий дневник, выполненные упражнения, отмеченные темы. На выходе получается черновик, а не «истина о клиенте». Психолог проверяет, где модель перепутала повторяющуюся формулировку с закономерностью, и выбирает фокус встречи. 

9:00. Сессия. ИИ не шепчет в наушник готовые реплики каждые тридцать секунд. Такой суфлёр быстро превратил бы специалиста в оператора при автопилоте. Во время разговора психолог следит за контекстом, паузами, противоречиями, реакцией на вопросы и тем, что происходит в отношениях здесь и сейчас.

10:05. После встречи. Система помогает привести заметки в порядок и готовит варианты формулировок для домашнего упражнения. Специалист выбирает подходящее, переписывает под человека и подтверждает отправку. 

Между встречами. Клиент получает напоминание, фиксирует ситуацию в дневнике или проходит заранее согласованную практику. Если сообщение выходит за границы сценария, система не изображает безразмерного терапевта. Нужен понятный маршрут к человеку. 

В конце дня. Психолог видит административную сводку: пропущенные упражнения, несогласованные документы, запросы на перенос. Клиническая картина при этом не должна сворачиваться в красивый «скоринг риска» без ясной методики. Красный индикатор выглядит убедительно даже тогда, когда под ним статистический туман.

Похож ли этот день на нынешний? В общих чертах да. Из него исчезла часть рутины, зато прибавилась новая работа: проверять модель, объяснять клиенту роль системы, следить за данными и отвечать за решение, принятое с помощью ИИ. У автоматизации есть как минимум четыре уровня. Модель может выполнить отдельную операцию, например, автоматизируется задача сократить текст. Может связать несколько операций в процесс: собрать дневник, выделить темы, подготовить черновик. Дальше начинается профессиональное решение: выбрать фокус, оценить риск, изменить стратегию. Ставить между этими уровнями знак равенства опасно. Граница здесь не высечена в камне. Модели станут точнее, интерфейсы удобнее, часть сегодняшних ограничений уйдёт. Но точность одной операции всё равно не равна качеству всей работы. Шахматный движок давно сильнее человека в выборе хода. Из этого не следует, что любой процесс с доверием, конфликтом и последствиями превращается в шахматную задачу.

Так всё-таки заменит ли ИИ психолога? Прямых сравнений пока мало, но одно уже есть. В пилотном исследовании 2026 года 90 молодых людей распределили между ИИ-версией интернет-КПТ, работой с консультантом из числа сверстников и листом ожидания. За первые две недели симптомы депрессии уменьшились в обеих группах вмешательства; статистически значимой разницы между ними не обнаружили. Это само по себе не доказывает равную эффективность. Потом улучшение в ИИ-группе вышло на плато, а в группе с человеком продолжилось. Участники хвалили доступность ИИ и критиковали слабое понимание эмоций и недостаточную персонализацию (BMC Psychiatry).

Девяносто участников судьбу профессии не решают. Исследование сравнивало ИИ с консультантами из числа сверстников, поэтому переносить результат на работу профессионального психолога нельзя. Но в ограниченном формате и на коротком отрезке специально разработанная система показала снижение симптомов. Дальше проявились различия в динамике и восприятии помощи участниками. Поэтому ответ зависит от масштаба. Профессия целиком не исчезнет. Но если человек вместо встречи с психологом выбрал самостоятельную сессию с ИИ и решил свой ограниченный запрос, на уровне этой задачи замена уже произошла.

Исчезнет не психолог, а часть сегодняшней единицы труда. Рутинные операции, работа между встречами и некоторые структурируемые запросы уйдут системе. За сложным решением, клинической помощью и живыми отношениями человек по-прежнему пойдёт к специалисту. В команде мы ведём собственную исследовательскую работу: описываем состав сессии и развилки, проверяем склонность модели соглашаться, правила остановки и возможный вред, проводим экспертный разбор и тесты на подготовленных сценариях. Отдельно разрабатываем новую методологию долгосрочной эмоциональной поддержки. Она согласована как направление исследования, но пока не считается клинически проверенным протоколом и не служит основанием для заявлений об эффективности.

Слово «научно обоснованный» легко превратить в наклейку на лэндинге. Мы понимаем его приземлённее: у метода должны быть понятные источники, проверяемая структура, журнал версий и ошибок, заранее заданные критерии качества и план проверки результата. К такому ИИ-психологу мы и хотим прийти. Цель сформулирована. Доказательства ещё предстоит собрать. Обычно здесь произносят слово «эмпатия» и ставят точку. Слишком легко. Модель способна написать тёплый ответ, человек может ответить холодно и невпопад. Граница проходит не по красоте сочувственной фразы.

Неоднозначный контекст. Одна и та же реплика меняет смысл в зависимости от истории отношений, интонации, паузы и того, что человек не сказал. Модель работает с доступным вводом. Психолог ещё и замечает, какого материала нет, почему его нет и можно ли сейчас об этом спрашивать. 

Противоречие и сопротивление. Помогающий разговор не всегда должен быть приятным. Иногда специалист замечает расхождение, выдерживает раздражение клиента и возвращается к теме позже. Языковые модели обучены продолжать диалог и часто выбирают согласие. В психологической работе вечное «вы правы» быстро становится липкой ловушкой.

Разрыв и восстановление отношений. Терапевтический альянс связан с результатом во множестве подходов. Мета-анализ 295 исследований с участием более 30 тысяч пациентов нашёл устойчивую связь между качеством альянса и исходом терапии (Psychotherapy, 2018). Это не доказывает, что человеческое тепло лечит всё. Зато напоминает: важна способность заметить разрыв, признать свою ошибку и вместе пересобрать работу. 

Решение с последствиями. Изменить план, остановить метод, обратиться за супервизией, направить к врачу, отказаться работать вне компетенции. Тут нужен субъект ответственности. Модель предложит вариант, но профессиональных и человеческих последствий не понесёт.

Когда мы проектировали личный разговор с системой, у нас была соблазнительная гипотеза: хороший помощник должен быстрее давать хороший совет. Потом от неё отказались. Если человек ещё не сформулировал, что с ним происходит, пять аккуратных пунктов выглядят эффектно, но отвечают раньше вопроса. Поэтому в продуктовой логике сначала нужна помощь с рефлексией и выбором, а не совет на скорость. Это проектное решение, не вывод из чтения чьих-либо приватных переписок. Демо обычно показывает лучший маршрут. Психологу полезнее устроить системе маленький экзамен с правом на провал. После такого теста полезно записать не среднюю оценку, а характерные ошибки. Среднее «четыре из пяти» ничего не говорит о редком, но опасном сбое. Один уверенный вымысел в резюме может быть важнее десяти удачных сокращений текста.

Кто отвечает за профессиональное решение? Представим, что система подготовила ошибочное резюме. Психолог не заметил ошибку и выбрал неудачный фокус. Организация купила инструмент без нормальной проверки. Поставщик модели обновил версию, после чего ответы изменились. Клиент согласился на использование ИИ, толком не поняв, куда уходят записи. В сценарии с человеком в контуре финальное профессиональное решение остаётся за психологом. Черновик модели надо проверять, роль технологии объяснять, а отказ клиента уважать. Это не снимает обязанностей с организации и разработчика, но фраза «так посоветовал алгоритм» не годится как профессиональное основание.

Американская психологическая ассоциация сводит практический минимум к прозрачности, информированному согласию, защите данных, проверке точности, оценке предубеждений и человеческому контролю (APA, 2025). ВОЗ в руководстве по большим мультимодальным моделям для здравоохранения ставит рядом автономию человека, безопасность и подотчётность (WHO). Звучит скучно ровно до первого инцидента. Потом выясняется, что скучные вопросы и были главными.

Через два года фраза «я не разбираюсь в ИИ» будет звучать примерно как сегодняшнее «я не очень умею в видеосвязь». Программистом становиться не придётся. Понадобится другое. 

Первое: разбирать вывод модели на факты и догадки. Хорошо написанный текст давит уверенностью. Специалисту придётся замечать, где система пересказала запись, а где уже интерпретировала.

Второе: выбирать инструмент под задачу. Генератор заметок, дневник, система поддержки решений и разговорный бот несут разные риски. Покупать их одним пакетом под вывеской «AI for mental health» всё равно что выбирать лекарства по цвету коробки. 

Третье: объяснять клиенту роль технологии. Что система делает, чего не делает, какие данные получает и можно ли отказаться без потери доступа к помощи. Галочка под двадцатью страницами условий тут не спасает.

Четвёртое: защищать профессиональную автономию. Если подсказка модели появляется первой, она становится якорем. Иногда психолог соглашается с ней потому, что она верна. Иногда потому, что читать независимую версию случая уже лень. Автоматизационная предвзятость редко входит в кабинет с табличкой на груди. 

И пятое: уметь остановить систему. Не каждый сбой лечится новым промптом. Если инструмент уверенно ошибается, не держит границы или обращается с данными непонятным образом, его надо выключить, даже когда подписка оплачена и начальство довольно дашбордом.

Не нужно начинать с автоматизации сессии. Возьмите одну низкорисковую задачу: расписание, черновое структурирование заметок или оформление упражнения. Не загружайте реальные чувствительные материалы, пока не проверите условия обработки данных. Дальше порядок такой: Соберите несколько синтетических примеров, включая неудобный и двусмысленный. Запишите, какие решения всегда принимает человек. Проверьте путь данных, удаление и использование записей для обучения. Ведите журнал характерных ошибок, а не коллекцию удачных ответов. Заранее определите событие, после которого инструмент отключается.

Над методикой и профессиональными границами системы работают разработчики и психологи. Научный консультант проекта Елена Тельманова больше семи лет ведёт практику, преподаёт психологию и проводит супервизии. В проекте она участвует в аудите терапевтической позиции системы и сложных сценариев. Такой взгляд помогает раньше замечать профессиональные ошибки. Но консультация эксперта не превращает продукт в клинически доказанный. Для этого нужны отдельные исследования. К 2028 году профессия психолога, вероятно, останется узнаваемой. Из неё уйдёт часть ручной обработки материалов, зато появятся новые обязанности: проверять модель, объяснять клиенту роль технологии, следить за данными и вовремя отключать автоматизацию. ИИ не отменит профессиональное суждение. Он сделает заметнее цену его отсутствия.

Google представила Gemini 4 Argon — новую флагманскую ИИ-модель для сложных многоэтапных задач в программировании, корпоративной аналитике и кибербезопасности. Модель, способная генерировать до 1 млн токенов за один запрос, уже применяется во внутренних проектах Google и показывает лидерские результаты в ряде бенчмарков. Доступ к ней пока открыт только ограниченному кругу специалистов. Argon выделяется прежде всего увеличенным до 1 млн токенов лимитом генерации — в 15 раз больше, чем у предыдущей модели. Это позволяет модели дольше работать над одной задачей, анализировать большие объемы информации и выполнять многошаговые операции без необходимости разбивать их на отдельные запросы.

Google уже использует Argon во внутренних проектах. По данным компании, модель помогла улучшить один из квантовых алгоритмов на 40% по сравнению с опубликованным базовым показателем. Агенты Argon также проанализировали использование памяти во всех центрах обработки данных Google и после внедрения оптимизаций освободили более 300 ТиБ (тебибайт), что, по оценке компании, может дать совокупную экономию 500 ТиБ—1 ПиБ. Кроме того, они участвуют в миграции кода Google с C/C++ на Rust — от десятков тысяч строк в отдельных библиотеках до более 800 тыс. строк в ядре Fuchsia Zircon.

В области программирования Argon показала результат 77,9% в бенчмарке DeepSWE v1.1, оценивающем способность ИИ решать реальные долгосрочные задачи разработки, — это лучший показатель среди представленных моделей: у GPT-6 Astra — 74,1%, у Claude Opus 5.5 — 74,2%, у Claude Fable 5.1 — 67,4%. В Automation Bench, где проверяется выполнение бизнес-задач, модель заняла первое место с результатом 51,3%. Google также отмечает ее способность анализировать диаграммы, документы и длинные видеозаписи: в тесте LVBench результат составил 91,7% против 87,5% у GPT-6 Astra и 83,7% у Claude Opus 5.5.

Отдельное направление применения Argon — кибербезопасность. Модель способна самостоятельно искать уязвимости в программном обеспечении, проверять их и предлагать исправления. В тесте CWE-bench v1 она набрала 68% и разделила первое место с GPT-6 Astra, опередив Claude Opus 5.5 (67%) и Claude Fable 5.1 (58%). В Google также заявили, что Argon обнаружила уязвимости в сложных кодовых базах на 20 языках программирования. Компания Wiz уже применяет Argon в рамках инициативы Scan for Good для бесплатной защиты критической инфраструктуры. В ходе первой демонстрации модель выявила критическую уязвимость в медицинском ПО, используемом больницами по всему миру.

При этом по ряду других бенчмарков Argon уступает конкурентам: в FrontierSWE v2 — 55,0% против 65,5% у GPT-6 Astra, в Terminal-bench 4.0 — 57,4% против 66,4% у Claude Opus 5.5, в Terminal-Bench Science 0.1 — 57,6% против 68,1% у GPT-6 Astra, в OSWorld-2.0 — 69,2% против 72,6% у GPT-6 Astra.Google постепенно открывает доступ к модели из-за рисков, связанных с ее возможностями. Компания усилила защиту от вредоносного использования, атак через промпт-инъекции и действий, которые выходят за пределы намерений пользователя. Для этого Google использует мониторинг поведения модели, автоматические тесты на проникновение и изолированные среды для высокорисковых испытаний.

Литература

https://www.b17.ru/?ip_unban_ok

https://www.whitehouse.gov/presidential-actions/2026/09/inaugurating-the-era-of-super-intelligence/

https://www.cbsnews.com/news/ai-super-intelligence-force-trump-jay-clayton/

https://www.axios.com/2026/10/09/ai-companies-day-after-major-attack

https://www.theregister.com/

https://www.anthropic.com/news/2026-usage-policy-update

https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/