<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>RSP on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</title><link>https://ai-uchi.ru/tags/rsp/</link><description>Recent content in RSP on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Mon, 14 Sep 2026 14:00:00 +0300</lastBuildDate><atom:link href="https://ai-uchi.ru/tags/rsp/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Responsible Scaling Policy: как Anthropic управляет рисками ИИ</title><link>https://ai-uchi.ru/articles/responsible-scaling-policy-anthropic-riski-ii/</link><pubDate>Mon, 14 Sep 2026 14:00:00 +0300</pubDate><guid>https://ai-uchi.ru/articles/responsible-scaling-policy-anthropic-riski-ii/</guid><description>&lt;h2 id="когда-мощность-обгоняет-безопасность"&gt;Когда мощность обгоняет безопасность&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;Представьте, что каждый год вы строите самолёты, которые летают в 35 раз быстрее предыдущей модели. Насколько быстро вы должны обновлять протоколы безопасности? Именно с такой проблемой столкнулась индустрия ИИ. Оценки показывают: с 2018 по 2024 год совокупный эффективный темп масштабирования фронтирных моделей составлял около 35× в год — с учётом роста вычислений, алгоритмической эффективности и улучшений после обучения.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Именно на этот вызов отвечает &lt;strong&gt;Responsible Scaling Policy (RSP)&lt;/strong&gt; — документ, который компания Anthropic впервые опубликовала в сентябре 2023 года и с тех пор неоднократно обновляла. Это не маркетинговая декларация, а операционный регламент: набор жёстких правил, определяющих, при каких условиях можно обучать и развёртывать модели, а при каких — нет.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>