Эволюция рисков: от 2024 к 2026
Если в 2024 году главной головной болью были вопросы безопасности данных и базовые «галлюцинации» моделей, то к 2026 году ландшафт угроз ощутимо усложнился. На первый план выходят проблемы интеграционной хрупкости — LLM стали настолько вплетены в бизнес-процессы, что их нестабильность парализует целые цепочки создания стоимости. Эх, а ведь всего пару лет назад мы беспокоились в основном о том, куда именно модель «утечёт» наш промт.
Новые векторы атак на RAG-системы
К 2026 году злоумышленники, вероятно, перейдут от грубого взлома к более утончённым тактикам. Вместо прямого подбора промптов они начнут отравлять сами источники знаний RAG, незаметно искажая данные в базах. Это превратит систему в распространителя дезинформации, подрывая саму идею достоверного контекста. Опасность в том, что атака становится почти невидимой до самого момента принятия критического решения.
Проблемы мультимодальности в реальном времени
Обработка видео- и аудиопотоков «на лету» создаёт колоссальную нагрузку на пропускную способность сети и вычислительные ресурсы. Задержки в доли секунды, которые незаметны при работе с текстом, здесь могут полностью разрушить пользовательский опыт, делая взаимодействие с моделью прерывистым и неестественным.
Согласование различных модальностей — например, точная синхронизация речи с визуальным контекстом — остаётся ахиллесовой пятой многих систем. Модель может «видеть» одно, «слышать» другое, а на выходе выдавать нечто третье, совершенно противоречивое.
Операционные и стоимостные ловушки
Казалось бы, собственная инфраструктура — это контроль. Однако, стоимость влажения (TCO) может преподнести неприятный сюрприз. Помимо очевидных затрат на GPU-кластеры, вас поджидают скрытые расходы: охлаждение, энергопотребление и, что уж греха таить, зарплата узких специалистов для поддержки всей этой сложной системы. Всё это быстро съедает предполагаемую экономию.
Аппетиты моделей растут непропорционально их полезности. Внезапный всплеск пользовательской активности, который должен радовать, оборачивается головной болью для операторов и дырой в бюджете. Масштабирование in-house инфраструктуры — процесс не мгновенный и весьма капризный.
Непредсказуемость динамической инфраструктуры
Адаптация LLM к он-прем окружению — это не статичная задача. Инфраструктура, особенно гибридная, живет своей жизнью: внезапные скачки нагрузки, перераспределение ресурсов или обновления безопасности. Модель, обученная на стабильных облачных кластерах, может дать сбой в такой турбулентной среде, где доступ к GPU внезапно становится «роскошью». Получается, мы пытаемся поставить яхту на рельсы.
Цена ошибки: от галлюцинаций к действиям
Вот что действительно пугает: когда LLM «галлюцинирует» в изолированной системе, это не просто неверный факт на экране. Это уже не теоретический риск. Модель может сгенерировать команду, которая, к примеру, запустит цепочку изменений в базе данных или отправит некорректный сигнал управляющему оборудованию. И ведь никто не перепроверит её «выдумку» в реальном времени. Последствия таких автоматизированных действий могут оказаться куда серьёзнее, чем кажется на первый взгляд.
