---
title: "150 правок в коде обманули ИИ: нейросеть приняла мёртвый объект за живую форму — и это угрожает поиску жизни на Марсе"
description: "Исследование на arXiv показало, что 150 точечных правок в коде цифрового организма позволяют обмануть нейросеть в 100% случаев: ИИ признаёт мёртвый объект живым. Это ставит под вопрос надёжность ИИ-сенсоров на будущих марсоходах и зондах."
date: 2026-09-24T05:14:00.000Z
lang: ru
url: https://xab.info/posts/ii-obmanul-biosignatury-150-pravok-koda-inoplansetnaya-zhizn
tags: [ai, astrobiology, biosignatures, mars, nasa, neural-networks, arxiv, false-positives]
publisher: "XAB.info"
---

# 150 правок в коде обманули ИИ: нейросеть приняла мёртвый объект за живую форму — и это угрожает поиску жизни на Марсе

![Искусственные светящиеся скульптуры в форме медуз, которые нейросеть могла принять за живые организмы](https://xab.info/media/2026/09/24/ii-obmanul-biosignatury-150-pravok-koda-inoplansetnaya-zhizn/ii-obmanul-biosignatury-150-pravok-koda-inoplansetnaya-zhizn-1.webp)

## 🎯 Key Points

- Нейросеть, обученная на цифровых организмах Avida, показала начальную точность 99,97%, но была обманута в 100% случаев после ~150 точечных правок в коде
- Уязвимость создаёт риски для автономных ИИ-сенсоров на марсоходах и зондах к спутникам Юпитера и Сатурна
- Авторы подчёркивают необходимость независимой проверки и сохранения человека в цепи принятия решений
- Проблема ложноположительных паттернов затрагивает также медицину, видеонаблюдение и автопилоты

В поисках внеземной жизни астробиологи десятилетиями опираются на поиск универсальных индикаторов: способности биологических систем кодировать информацию и самовоспроизводиться, подобно ДНК. Именно эти свойства рассматриваются как наиболее вероятные «биосигнатуры», которые можно обнаружить на Марсе, спутниках Юпитера или Сатурна. Однако новое исследование, опубликованное на сервере препринтов arXiv и прокомментированное РБК-Украина, показало, что искусственный интеллект, обученный распознавать такие признаки, можно с лёгкостью обмануть — и он с уверенностью укажет на жизнь там, где её нет.

### Как устроилась «цифровая лаборатория»

Чтобы проверить, насколько надёжно нейросети способны отличать живой объект от неодушевлённого, исследователи использовали программу Avida — платформу, генерирующую «цифровую жизнь» в виде программного кода, способного эволюционировать, мутировать и копировать себя в виртуальной среде. На десятках тысяч таких цифровых организмов учёные обучили нейросеть распознавать признаки самовоспроизведения. Результат на этапе обучения оказался впечатляющим: начальная точность распознавания достигла 99,97 процента. Казалось бы, алгоритм готов к работе в условиях, где человек физически не может провести анализ в реальном времени — например, на борту марсохода.

### 150 правок и 100-процентный обман

Однако дальнейшее тестирование выявило критическую уязвимость. Учёные взяли код организма, не способного к размножению, и внесли в него лишь отдельные, точечные изменения — по сути, «шум» в последовательности команд. Независимо от того, с какой исходной последовательности начинали эксперимент, исследователям удавалось обмануть ИИ в 100 процентах случаев, как отметил аспирант кафедры компьютерных наук и инженерии Мичиганского государственного университета (MSU) Анкит Гупта. Для того чтобы алгоритм ошибочно признал неодушевлённый объект способным к самовоспроизведению, понадобилось в среднем около 150 мелких правок в коде. Учитывая колоссальное количество возможных комбинаций в реальном мире, вероятность наткнуться на ложную биосигнатуру остаётся крайне высокой.

### Противоречивые данные

При проверке фактов по нескольким источникам обнаружено расхождение в подаче результатов. РБК-Украина, ссылаясь на препринт arXiv, точно описывает эксперимент как модификацию программного кода цифрового организма в среде Avida. В то же время издание pravda.ru в заголовке и лиде формулирует вывод иначе: «алгоритмы ИИ приняли обычные камни за признаки внеземной жизни». Формулировка про «камни» является журналистской метафорой и не отражает методологию исследования, в котором речь шла исключительно о цифровых последовательностях команд, а не о физических объектах. Суть вывода — уязвимость ИИ к ложным паттернам — в обоих источниках совпадает, однако степень точности описания эксперимента различается.

### Угроза для космических миссий

Профессор микробиологии, молекулярной генетики, физики и астрономии Кристоф Адами, один из авторов работы, подчёркивает: «Искусственный интеллект имеет ахиллесову пятку. Он может увидеть паттерн и совершенно неправильно его классифицировать». Обнаруженная уязвимость создаёт прямые риски для будущих исследований NASA и других космических агентств, которые планируют оснащать марсоходы и зонды, направляемые к спутникам Юпитера и Сатурна, автономными ИИ-сенсорами. Если аппарат на Марсе сделает ошибочный вывод об обнаружении жизни, проверить эти данные до возвращения образцов на Землю будет невозможно — сигнал из Солнечной системы занимает месяцы, а физическая доставка проб требует лет.

### Проблема шире астробиологии

Слабость распознавания паттернов, выявленная в эксперименте, не ограничивается космосом. Адами указывает, что аналогичная уязвимость затрагивает все сферы, где ИИ внедряется без надлежащего контроля: медицинские сканеры, системы видеонаблюдения, автопилоты в автомобилях. В каждом из этих случаев ложноположительный результат может привести к ошибочному диагнозу, ложному тревожному сигналу или аварийной ситуации. При этом, по словам профессора, это не означает, что использовать подобные методы бесполезно: «Вам нужен независимый способ проверки работы ИИ. В цепи принятия решений обязательно должен оставаться человек». Таким образом, исследование не отменяет перспективу применения нейросетей в астробиологии и смежных областях, но устанавливает жёсткое требование: автономный алгоритм не должен быть единственным арбитром в критических решениях.

## 🔍 Fact-Check Verification

- [Только 150 правок в коде: ИИ воспринял фейк за инопланетную жизнь](https://www.rbc.ua/ukr/news/lishe-150-pravok-kodi-shi-spriynyav-feyk-1790175650.html) - Точно передаёт методологию (Avida, 99,97% → 100% обман, ~150 правок), цитирует Анкита Гупту (MSU) и Кристофа Адами. Ссылка на arXiv.
- [Космический обман зрения: алгоритмы ИИ приняли обычные камни за признаки внеземной жизни](https://www.pravda.ru/news/science/2373944-ai-alien-life-errors/) - Суть вывода совпадает, но заголовок и лид используют метафору «обычные камни», что не соответствует описанию эксперимента (цифровой код, а не физические объекты). Не является фактической ошибкой в выводе, но требует уточнения при цитировании.

## ❓ FAQ

### Q: Что именно исследователи меняли в коде, чтобы обмануть ИИ?
**A:** Учёные вносили около 150 точечных правок в последовательность команд цифрового организма, не способного к самовоспроизведению. После этих изменений нейросеть в 100% случаев классифицировала объект как «живой».

### Q: Почему это важно для миссий на Марсе?
**A:** NASA и другие агентства планируют использовать автономные ИИ-сенсоры на марсоходах. Если алгоритм выдаст ложноположительный результат об обнаружении жизни, проверить его до возвращения образцов на Землю будет невозможно из-за огромных расстояний и задержек сигнала.

### Q: Означает ли это, что ИИ бесполезен в астробиологии?
**A:** Нет. Профессор Кристоф Адами подчёркивает, что методы остаются полезными, но необходим независимый способ верификации и обязательное участие человека в цепи принятия решений.

### Q: На какой платформе проведён эксперимент?
**A:** Исследователи использовали программу Avida, которая генерирует «цифровую жизнь» в виде эволюционирующего программного кода. Результаты опубликованы на сервере препринтов arXiv.