hashtelegraph.com
Модель Grok Gov на базе технологий xAI применялась в рамках программы Project Maven (Maven Smart Systems) для поддержки военных операций США — об этом глава по ИИ в Пентагоне Кэмерон Стэнли (Cameron Stanley) заявил в судебных документах по делу о дата-центрах xAI.
Согласно его показаниям, система обеспечила развёртывание более 2 000 боеприпасов по более чем 2 000 отдельным целям в течение 96 часов в ходе Operation Epic Fury — совместной операции США и Израиля против военной инфраструктуры Ирана, начавшейся 28 февраля 2026 года. Удары затронули объекты баллистических ракет, военно-морской флот и оборонную промышленность страны. Стэнли особо подчеркнул, что бесперебойная работа дата-центров xAI критически важна для национальной безопасности: Grok Gov поддерживает планирование, анализ и целеуказание в секретных сетях Пентагона.
Удар по школе и данные о жертвах
Иранская сторона сообщила о значительных потерях среди мирного населения в ходе конфликта. В частности, 28 февраля 2026 года был поражён объект вблизи женской начальной школы Shajareh Tayyebeh в Минабе — по иранским данным, там погибли от 150 до 175 человек, большинство из которых составляли дети. Предварительное расследование американской стороны указало на ответственность сил США: причиной стали устаревшие данные о целях, не отражавшие присутствие школы в непосредственной близости от военного объекта. Общее число погибших в Иране за период конфликта иранские источники оценивают примерно в 3 468 человек.
Anthropic отказала Пентагону — xAI заняла место
Активное внедрение моделей xAI, OpenAI и Google в военные структуры США началось в начале 2026 года после разрыва с Anthropic. Компания отказалась снять ограничения на использование модели Claude в военных сценариях, что в феврале 2026 года повлекло прекращение сотрудничества по решению администрации Трампа. Grok оказался одной из немногих моделей, получивших допуск к работе в засекреченных сетях военного ведомства.
Мнение ИИ
Исторический анализ Project Maven демонстрирует показательную эволюцию: программа стартовала в 2017 году с компьютерного зрения для анализа видео с дронов, а сегодня интегрирована во все ветви американских вооружённых сил и охватывает более 150 потоков данных от свыше 50 компаний. Замена одной языковой модели (Claude) на другую (Grok) внутри уже сложившейся инфраструктуры — это не технологический прорыв, а кадровая ротация на конвейере. Принципиальный вопрос здесь не в том, какая модель получила допуск к секретным сетям, а в том, что сама архитектура «человек в петле» (human-in-the-loop), изначально заложенная как этический щит проекта, испытывается на предел при обработке тысяч целей за десятки часов — когда скорость принятия решения физически сжимает время на человеческую верификацию.
Трагедия со школой в Минабе поднимает техническую проблему, которая старше любого LLM: качество данных о целях и частота их обновления. По оценкам экспертов, именно там — в данных, а не в модели — находится узкое место всей системы. Способна ли более «умная» языковая модель компенсировать устаревшие разведывательные данные или она лишь увереннее ошибается?