Люди і ШІ змагатимуться на Київському форумі з кіберстійкості: хто переможе

На цьогорічному Київському форумі з кіберстійкості (KICRF 2026) відбудеться публічний експеримент. Провідні фахівці з кібербезпеки змагатимуться з автономним AI-агентом у «бойово-симульованому» середовищі, повідомляє партнер форуму ARIMLABS.

У межах форуму пройде формат Collegiate Cyber Defense Competition (CCDC). Це турнір із кіберзахисту, побудований на реальних кейсах сучасної кібервійни та ситуаціях, з якими стикалися українські фахівці. Головною подією стане пряме зіткнення топових фахівців із кібербезпеки та автономного AI-агента від української R&D-лабораторії ARIMLABS.

Публічний експеримент: чи може ШІ перевершити людину?

Підписуйтеся на наші соцмережі

Головною особливістю цього року стане публічне змагання «люди проти автономних AI-агентів». Організатори прагнуть емпірично відповісти на питання, чи здатні алгоритми перевершити людську інтуїцію та креативність у складних задачах з кіберзахисту.

ARIMLABS як партнер виставляє власного автономного AI-агента, який працюватиме за однаковими правилами з людськими командами. Команда лабораторії фізично не буде присутня на заході, однак результати змагання відображатимуться у відкритому голосуванні з рейтингом у реальному часі.

В компанії стверджують, що ініціатива дозволяє відокремити маркетингові заяви про «AI, що замінить аналітика», від вимірюваного результату. В однакових умовах можна порівняти швидкість, системність і стабільність роботи алгоритмів із людським підходом.

Де ШІ вже сильний, а де поки поступається людині

У лабораторії зазначають, що автономні агенти демонструють перевагу в обробці рутинних сигналів, дотриманні процедур і стабільності в повторюваних задачах. Водночас людина поки що зберігає перевагу в неоднозначних ситуаціях, де бракує даних або потрібно врахувати контекст і бізнес-ризики.

Окрему увагу ARIMLABS приділяє побудові тренувальних середовищ, максимально наближених до реальних умов: із шумними сигналами, неповними даними та наслідками помилок. Такий підхід дозволяє перевірити не лише технічну точність агента, а й його здатність адаптуватися до динамічних сценаріїв.