ИИ-агенты помогают менять ПО собственных устройств, но могут блокировать запросы

Похоже, ИИ начал мешать владельцам перепрошивать собственные устройства

Пользователи Claude и Codex заметили: сервисы стали останавливать запросы, связанные с реверс-инжинирингом — даже если речь идёт о телевизоре или другом устройстве самого пользователя.

Один из пользователей Codex рассказал, что его аккаунт с подпиской за $500 в месяц заблокировали во время исследования прошивки собственного телевизора. По его словам, он не искал уязвимости на сторонних сайтах и использовал модели только для локального реверс-инжиниринга. После этого сработала система безопасности OpenAI.

На Reddit тем временем обсуждают похожую ситуацию с Claude: чат-бот отказывается отвечать на запросы об использовании REA — инструмента Reverse Engineer Anything. Пользователи предполагают, что проблема может быть не в самом проекте, а в слишком чувствительном фильтре, который реагирует на формулировки, связанные с эксплойтами и кибербезопасностью. Это, однако, пользовательские наблюдения, а не официальное объяснение Anthropic.

Что такое REA

REA подключает ИИ-агента к инструментам для анализа программ, приложений и прошивок. Проект помогает разобраться, как работает функция в закрытом ПО, а затем воссоздать её или адаптировать под свои задачи — даже если исходного кода нет.

В середине октября 2026 года репозиторий стал вирусным: на момент публикации у него было более 380 тысяч звёзд на GitHub. Сейчас GitHub показывает уже около 386 тысяч.

Важно, что REA не обязательно отправляет само устройство или приложение разработчикам проекта: анализ выполняется локально, а результаты получает подключённая ИИ-модель. Поэтому к данным всё равно применяются правила и политика конфиденциальности конкретного провайдера модели.

Что люди делают с помощью ИИ

Последние модели OpenAI и Anthropic упростили создание «клонов» популярных сервисов — от продуктов Adobe и Discord до отдельных функций существующих приложений. REA перенёс тот же подход на физические устройства.

Пользователи уже рассказывали, как они:

• убирали рекламу и лишние системные компоненты с телевизоров и радионянь;
• превращали «умные» фоторамки в календари;
• возвращали к жизни заблокированные зеркала для фитнеса Lululemon;
• устанавливали альтернативное ПО на устройства, которые производители перестали поддерживать.

В одном из примеров пользователь передал Claude Code модель телевизора. ИИ нашёл устройство в локальной сети, удалил 25 пакетов Xiaomi и написал новый лаунчер без рекламного экрана.

Почему это важно

Раньше для таких задач требовались знания в области прошивок, декомпиляции и анализа бинарных файлов. Теперь ИИ-агент может сам составить план, подключить нужные инструменты и объяснить, что происходит внутри программы или устройства.

Для владельца техники это означает больше контроля: можно убрать навязчивую рекламу, заменить заброшенное производителем ПО или вернуть функцию, которую отключили после прекращения поддержки.

Но есть и обратная сторона. Результат, созданный ИИ, не обязательно повторяет оригинальную программу и может содержать ошибки, о которых пользователь не знает. Поэтому такие проекты чаще подходят для личного использования, экспериментов и ремонта собственных устройств, а не для массового распространения.

На этом фоне некоторые разработчики уже говорят, что продажа ПО как бизнес-модель может оказаться под давлением: если ИИ умеет быстро воспроизводить нужные функции, ценность закрытого продукта снижается. Но пока вместе с доступностью растут и риски — от нестабильной работы клонов до блокировок аккаунтов за запросы, которые защитные системы сочли потенциально опасными.