ИИ возвращает нам отвёртку Одна из странностей цифровой эпохи: вещь куплена, а возможность менять её поведение часто остаётся у производителя. Телевизор, принтер, автомобиль принадлежат нам вместе с программными ограничениями, до которых обычному владельцу не добраться. Scientific American рассказывает о разработчике под псевдонимом Morluto. Его проект Reverse Engineer Anything — REA позволяет ИИ-агентам исследовать программы без доступа к исходному коду. Начав с восстановления старых видеоигр, сообщество перешло к экспериментам с принтерами и телевизорами. REA соединяет ИИ с профессиональными инструментами обратной разработки, включая Ghidra. Агент исследует устройство программы, восстанавливает её логику и помогает создавать и проверять новую реализацию. Результат требует проверки: реконструкция может быть неполной или ошибочной. У проекта уже более 400 тысяч звёзд на GitHub. Долгое время закрытое ПО защищала в том числе дороговизна чужого любопытства. Разобраться в готовой программе означало потратить месяцы работы квалифицированного специалиста. ИИ снижает этот барьер. Задачи, за которые прежде просто не имело смысла браться, становятся экономически доступнее. Для пользователя это возможность продлить жизнь устройства, изменить неудобную функцию, наладить совместимость с другой техникой. Разработчик Джоуи Кастильо рассказывает, как использовал ИИ для исследования купленного в Китае умного кольца — и одновременно учился, наблюдая за работой модели. Здесь есть что-то от возвращения культуры радиолюбителей: снова можно заглянуть внутрь вещи и попробовать сделать её своей. Закрытость кода становится менее надёжной основой конкурентного преимущества. Если устройство чужой программы проще понять, сокращается время на воспроизведение её функций. Возрастает значение того, что труднее повторить: уникальных данных, инфраструктуры, качества эксплуатации, доверия клиентов и скорости следующих разработок. Но возникает и «синтетическая компетентность»: человек получает возможность вмешиваться в систему быстрее, чем успевает понять последствия. Кастильо приводит тревожный сценарий — написанная с помощью ИИ прошивка приводит к возгоранию аккумулятора в полёте. Для автомобилей, дронов и роботов проверка изменений становится физически значимой частью разработки. ИИ удешевляет доступ к устройству вещей. Следующий дефицит — способность понимать последствия вмешательства. Цифровая отвёртка становится доступна каждому; инженерное мышление от этого только дорожает.