Cody Wilson и команда Defense Distributed показали WASP — напечатанный на 3D-принтере пистолет калибра .22, который, по их заявлению, разработала модель GatGPT в диалоге с человеком. На испытании первая попытка закончилась осечкой, а две следующие — выстрелами: всего оружие успешно выстрелило дважды из трёх попыток. Это не история о готовом продукте, а демонстрация того, как AI может снизить порог для создания опасных физических объектов.
Суть события
WASP собрали в офисе Defense Distributed из деталей, напечатанных на принтере Bambu Lab, стандартного пластика и нескольких металлических компонентов. По словам Wilson, печать заняла около шести часов. Конструкция выглядит необычно: у неё пузырчатая рукоятка, открытый спусковой крючок и детали, которые, по оценке специалистов, выглядят незавершёнными.
На испытании за пределами штаб-квартиры Defense Distributed первый запуск закончился громким щелчком без выстрела. После устранения неполадки оружие сработало, а затем Wilson выстрелил ещё раз сам. Один выстрел повредил картонную мишень, другой ушёл немного выше.
Какую роль сыграл GatGPT
Wilson называет GatGPT специальной моделью, обученной на библиотеке файлов оружия и компонентов DEFCAD. Она отвечает на вопросы об огнестрельном оружии и помогает подбирать детали для сборки. В случае WASP сотрудник Defense Distributed попросил модель переработать существующую конструкцию Ergo Harlot. После согласования плана модель проверяла отдельные компоненты, а человек утверждал результат.
Такой процесс похож на создание программы по описанию задачи: человек задаёт направление, а модель предлагает варианты и проходит список проверок. Но физический объект нельзя оценивать только по тому, что он выглядит законченным на экране. Специалисты, опрошенные The Verge, назвали WASP неудобным для удержания и лишь ограниченно работоспособным — то есть пригодным к работе лишь в ограниченном смысле.
Почему это касается не только оружейников
Главный риск связан не с тем, насколько удачной получилась конкретная модель. Производство 3D-печатного оружия и раньше требовало технических навыков. Теперь, если подобные системы действительно помогают новичку пройти путь от запроса до набора деталей, барьер входа может стать ниже. Это заявление о возможном последствии, а не доказанный масштаб распространения.
DEFCAD и сам Wilson давно находятся в центре спора о так называемом оружии-призраке — огнестрельных устройствах без серийного номера. В США производители, имеющие лицензию, обязаны наносить серийные номера на рамы или ствольные коробки продаваемого оружия. При этом сторонники движения 3D2A утверждают, что файлы с чертежами являются компьютерным кодом и защищённой речью. Судебные споры вокруг этого вопроса продолжаются.
Для тех, кто следит за развитием vibe coding, полезно сначала разобраться, как этот подход работает в обычных задачах: обзор ключевых аспектов создания ПО с помощью AI показывает разницу между текстовой подсказкой и полноценной проверкой результата. В случае WASP эта разница особенно жёсткая: ошибка в приложении обычно требует исправления, а ошибка в оружии может привести к травме.
Что дальше
Wilson считает, что GatGPT будет улучшаться по мере роста базы DEFCAD и общения пользователей с моделью. Сам GatGPT пока находится в ограниченном раннем доступе. Но источник не подтверждает, что система уже умеет стабильно проектировать надёжное оружие: показанный WASP дал осечку и получил критические оценки за конструкцию.
Параллельно в Нью-Йорке и Калифорнии приняты законы, которые потребуют от производителей 3D-принтеров устанавливать программное обеспечение для блокировки печати оружия или его деталей. Эксперты спорят, насколько хорошо такие методы будут работать. AI-генерация новых конструкций добавляет к этому спору ещё одну проблему: неизвестный заранее дизайн сложнее сопоставить с базой известных файлов.
