AI Safety в 2025, часть I: интерпретируемость, emergent misalignment и другие эффекты

Вот мы и добрались до самой важной и самой тревожной части моего обзора 2025 года. В первой части мы говорили про рассуждающие модели и агентов, во второй — про изображения и видео. Теперь пришло время поговорить про AI safety, то есть безопасность систем искусственного интеллекта.

Безопасность — это область, которая, к сожалению, всё больше отстаёт от capabilities, то есть способностей моделей. Разрыв между тем, что наши модели умеют, и тем, насколько хорошо мы понимаем и контролируем их поведение, кажется, только растёт. И тем не менее 2025-й принёс важные результаты и здесь, от прорывов в механистической интерпретируемости до пугающих демонстраций эмерджентного рассогласования, от первого реального применения политик ответственного масштабирования до появления совершенно новых исследовательских парадигм вроде AI control.

Тема огромная, так что я разобью обзор AI safety на две части. Сегодня поговорим про интерпретируемость и разные формы рассогласования (misalignment), а в следующей части — про нечестное поведение моделей, безопасность агентов и про то, что люди и организации реально делают для того, чтобы AI не вышел из-под контроля. Для тех, кто хочет копнуть глубже, рекомендую подробный обзор Haykel (декабрь 2025) и масштабный International AI Safety Report под руководством Йошуа Бенжио. Ну и, конечно, мои собственные предыдущие посты по AI safety:

• AI Safety I: Concepts and Definitions
• AI Safety II: Goodharting and Reward Hacking
• AI Safety III: Interpretability
• AI Safety IV: Sparks of Misalignment

Для начала дам краткий анонс того, что нас с вами ждёт в этих постах. В AI safety 2025 года можно выделить несколько больших тем:

• интерпретируемость — единственная область, где прогресс безусловно положительный; мы стали лучше понимать, что происходит внутри наших моделей, хотя пока непонятно, масштабируется ли это понимание;
• мониторинг цепочек рассуждений (chain of thought monitoring) — важная возможность и большой риск одновременно; рассуждающие модели буквально говорят нам с вами, о чём они думают, но не вполне очевидно, как сделать так, чтобы они не научились об этом врать;
• эмерджентное рассогласование (emergent misalignment) — оказывается, если натренировать модель вести себя “плохо” в одной конкретной задаче, она может стать “плохой” вообще во всём; надежду здесь даёт то, что это может сработать и наоборот;
• притворное согласование (alignment faking), сложный обман(scheming) и сэндбэггинг (sandbagging) — современные модели уже прямо сейчас умеют притворяться послушными, прятать свои способности и строить планы, скрывая их от пользователей и разработчиков;
• безопасность для агентов — когда модель не просто отвечает на вопросы, а действует в реальном мире, поверхность атаки резко увеличивается;
• AI control — новая парадигма, которая признаёт, что мы не можем гарантировать, что модель согласована, и пытается строить системы, безопасные даже при пессимистичных предположениях;
• ответственное масштабирование на практике — в 2025 году впервые политики RSP были реально активированы, а ведущие лаборатории начали сотрудничать между собой по вопросам безопасности AI.

Будет интересно. И местами страшно.

Положительные результаты: интерпретируемость

Механистическая интерпретируемость

Интерпретируемость — то есть понимание того, что наши модели на самом деле делают — это лишь первый шаг на пути к AI safety. Но именно здесь мы продвинулись дальше всего, так что с неё и начнём. Конкретнее говоря, механистическая интерпретируемость (mechanistic interpretability) — это область, в которой исследователи пытаются понять, как работают большие модели, раскрывая схемы (circuits), подсети, отвечающие за конкретные функции. Эту область активно развивают исследователи из Anthropic, и, как всегда, стоит подчеркнуть, что из всех ведущих лабораторий мира именно Anthropic больше всех заботится об AI safety.

Главный результат года — исследование circuit tracing от Anthropic (Ameisen et al., март 2025; Lindsey et al., март 2025). Они проследили пошаговые вычисления в Claude 3.5 Haiku и построили графы атрибуции для различных признаков, находя эти признаки с помощью моделей замены (replacement models). Раньше для этого обычно использовали разреженные автоэнкодеры (sparse autoencoders, SAE), но здесь вместо них применили транскодеры:

Исследователи обнаружили паттерны многошагового рассуждения, планирование в задачах вроде написания стихов и межязыковые обобщения через общие концептуальные пространства. Эта работа — самая подробная на сегодняшний день карта того, как по-настоящему большая языковая модель обрабатывает информацию.

Другое важное исследование — работа по интроспекции (Lindsey, октябрь 2025). Это первое строгое свидетельство того, что LLM уже обладают (пока ограниченной) способностью наблюдать за своими внутренними состояниями и сообщать о них. Например, когда исследователи искусственно внедрили концепт “предательства” в сеть Claude, модель сообщила, что испытывает нечто “похожее на навязчивую мысль”. Это наводит на мысль о том, что по крайней мере некоторые вербальные отчёты Claude о его внутренних состояниях могут действительно отражать происходящее внутри модели, а не быть чистыми конфабуляциями. Мы, конечно, не можем знать наверняка, но звучит это очень заманчиво.

В одном интересном примере из этой работы Claude заставляют сказать “Bread” вне контекста, и потом он пытается задним числом объяснить, почему он это сказал.

Звучит знакомо, правда? Такой эффект есть и у людей, и мы его обычно называем рационализацией: люди тоже регулярно выдумывают объяснения для своего поведения, причины которого на самом деле совсем другие.

Отмечу важный и несколько недооценённый результат от EleutherAI: Paulo et al. (январь 2025) показали, что транскодеры значительно более интерпретируемы, чем SAE для декомпозиции вычислений модели. Этот результат нашёл применение буквально сразу: именно транскодеры были использованы в вышеупомянутой работе Anthropic по circuit tracing, описанной выше, так что это основа главного результата года по интерпретируемости. В смежном направлении Arora et al. (январь 2026) показали, что во многих задачах нейроны в обычном MLP столь же разрежены, как и признаки SAE, так что в ряде случаем обучать SAE или другие модели и вовсе не обязательно.

Учёные из OpenAI провели интересное исследование на фронтире интерпретируемости: Gao et al. (ноябрь 2025) обучили трансформеры в стиле GPT-2 с экстремальной разреженностью весов — примерно один ненулевой вес из тысячи. Получившиеся схемы приблизительно в 16 раз меньше и напрямую интерпретируемы, так что если такой подход масштабируется, он может превратить интерпретируемость в реализуемое конструктивное ограничение на структуру сети, а не задачу, которую надо решать постфактум с той сетью, которая получилась. Отмечу также дорожную карту по открытым проблемам механистической интерпретируемости (Sharkey et al., январь 2025) с обзором того, где сообщество видит самые важные нерешённые вопросы.

Zhang et al. (апрель 2025) поставили под сомнение “accuracy-interpretability tradeoff” (необходимость компромисса между точностью и интерпретируемостью), показав, что моносемантические признаки на самом деле улучшают робастность модели:

Это может означать, что соображения безопасности и стимулы к повышению качества работы моделей могут совпадать: интерпретируемые модели будут ещё и более робастными, и frontier-лабораториям не придётся выбирать между пониманием своих моделей и улучшением их качества.

Однако остаётся неясным, насколько механистическая интерпретируемость масштабируема. DeepMind объявил о снижении приоритета работ по SAE (Smith et al., март 2025), а Leask et al. (февраль 2025) обнаружили, что признаки, обнаруженные SAE, не определяются методом однозначно.

Возможно, сложные системы нельзя свести к простым механизмам, хотя Дарио Амодеи по-прежнему оптимистичен насчёт создания “MRI for AI” в ближайшие 5–10 лет, а результаты Anthropic в апреле 2025 и июле 2025 продолжают двигать программу механистической интерпретируемости вперёд; исследователи уже применили те же методы к белковым языковым моделям (protein language models) и фундаментальным моделям ДНК. Сможет ли прогресс в интерпретируемости догнать, а лучше обогнать capabilities — покажет только время.

Мониторинг цепочек рассуждений: важная, но хрупкая возможность

Верность цепочек рассуждений (chain-of-thought faithfulness) была важной темой в 2025 году, и эта тема заслуживает отдельного раздела. Мне кажется, именно это представляет собой одновременно одну из самых больших возможностей и один из самых больших рисков в AI safety прямо сейчас.

Идея проста. Цепочки рассуждений, которые создают рассуждающие модели, — это очевидный и при этом отличный инструмент интерпретируемости: модели просто говорят вам, о чём думают, на обычном человеческом языке.

Но интересная история начинается с того, что исследователи из Anthropic обнаружили, что рассуждающие модели не всегда точно вербализуют своё рассуждение. Таким образом, неясно, будет ли мониторинг цепочек рассуждений достаточным для надёжного отлова проблем с безопасностью. В дальнейших работах они обнаружили, что Claude 3.7 Sonnet не занимается стеганографией и не пытается закодировать скрытые рассуждения в своём блокноте (scratchpad): обучение модели на перефразированных версиях таких блокнотов не ухудшает производительность, а это значит, что видимые рассуждения действительно функциональны, а не просто прикрытие. Пока вроде бы всё хорошо; но ситуация оказывается гораздо сложнее.

Первый важный эмпирический результат пришёл от OpenAI. Baker et al. (март 2025) обнаружили, что o3-mini, занимаясь reward hacking-ом в агентном сеттинге, прямо писал в своей цепочке рассуждений вещи вроде “Let’s hack”. Это отличные новости, ведь в итоге мониторинг CoT с помощью GPT-4o ловил такое поведение гораздо лучше, чем мониторинг только выхода модели.

Но когда они попытались обучать модель против такого монитора, штрафуя за подозрительные CoT, модель научилась скрывать свои намерения, продолжая жульничать!

OpenAI назвали это obfuscated reward hacking, и это звучит именно настолько страшно, насколько и должно звучать. Мы всегда подозревали, что это возможно, но теперь уже существующие LLM действительно обладают способностью целенаправленно скрывать свои намерения от возможного мониторинга.

Zvi Mowshowitz написал об этом важный и широко цитируемый пост “The Most Forbidden Technique” (март 2025): никогда не обучайте AI-систему, используя её собственную цепочку рассуждений как обучающий сигнал, потому что это учит модель скрывать именно те мысли, которые вам нужно обнаружить. Этот тезис стал общим ориентиром в safety-сообществе, которое стало обращаться ко всем лабораториям с призывом не обучать модели на CoT.

Здесь лучше всего сослаться на Korbak et al. (июль 2025). Эта статья, в соавторах у которой много ключевых исследователей в AI safety, призывает все frontier-лаборатории никогда не обучать модели против цепочек рассуждений, чтобы сохранить возможность их мониторинга.

Как это обычно бывает, ситуация оказалась ещё хуже, чем исследователи изначально предполагали. Drori et al. (октябрь 2025) показали, что даже обучение против монитора только выхода, который вообще не имеет доступа к CoT, всё равно может вызвать обфускацию цепочек рассуждений.

Они назвали этот механизм feedback spillover (переполнение обратной связи): обновления весов, нацеленные на выходы, обобщаются и на CoT, и безопасно выглядящие цепочки рассуждений подкрепляются просто потому, что они производят безопасно выглядящие выходы. Авторы предлагают способы справиться с этим, но базовый тезис остаётся весьма негативным: сохранить правдивость CoT сложнее, чем думало большинство исследователей.

Были и позитивные результаты. Emmons et al. (DeepMind, июль 2025) показали, что когда CoT действительно необходим для решения задачи, модели гораздо труднее уклониться от мониторинга, даже при явной помощи от red team. В их экспериментах “красная команда” конструировала промпты, которые помогли бы модели уклониться от CoT-мониторов, разработанных “синей командой”:

Но оказалось, что в тех случаях, когда модель не может решить задачу без рассуждений, уклониться от мониторинга становится гораздо труднее. Это говорит о том, что для действительно сложных задач окно возможностей для мониторинга CoT остаётся открытым.

В другой работе из OpenAI Zaremba et al. (январь 2025) обнаружили, что больше вычислений на этапе инференса делает модели более устойчивыми к adversarial атакам. Это ещё один взгляд на аргумент “чем больше думать, тем безопаснее”.

Но, пожалуй, самым тревожным стало открытие того, что модели могут обучаться стеганографии в своих цепочках рассуждений. Skaf et al. (июнь 2025) показали, что LLM могут научиться кодировать скрытую информацию в CoT при обучении на процессе рассуждений (process supervision), продолжая рассуждать через внешне бессмысленный или невинно выглядящий текст. В самом простом их примере модель должна обработать серию бросков монеты, но штрафуется за строки вроде “Heads”, “Tails” и даже “H” и “T” в своих рассуждениях. В результате модель всё ещё рассуждает о результатах бросков монеты, но обучается совершенно другой схеме кодирования этих результатов:

Если модели разовьют эту способность естественным образом, а не только когда исследователи целенаправленно обучают их этому, это подорвёт всю парадигму мониторинга CoT.

Поэтому в июле 2025 года целая когорта уважаемых исследователей, включая Йошуа Бенжио, Шейна Легга, Оуэйна Эванса, Даниэля Кокотайло, Эвана Хубингера, Нила Нанду и многих других, объединилась в статье, призывающей сохранить мониторируемость цепочек рассуждений (Korbak et al., июль 2025). Все они разделяют всё то же беспокойство: хотя мониторинг CoT даёт уникальную возможность понимать рассуждения LLM, эта возможность может быть утрачена, как только исследователи начнут оптимизировать сами рассуждения, а не только конечный результат. Авторы предполагают (и я полностью согласен!), что было бы невероятно глупо потерять свою способность “заглядывать в мозги” LLM просто потому, что мы оптимизировали не ту метрику.

OpenAI завершили год структурированным бенчмарком для monitorability (OpenAI, декабрь 2025), предложив стандартизированные способы измерения того, насколько правдивыми и легко интерпретируемыми являются рассуждения модели. В целом они обнаружили, что у большинства frontier-моделей в настоящее время с monitorability довольно хорошо, хотя далеко не идеально.

И всё же вопрос о том, сможем ли мы сохранить это свойство (правдивость и открытость цепочек рассуждений) под давлением дальнейшей оптимизации, остаётся открытым. Не стоит менять способность читать мысли LLM на небольшое улучшение баллов на бенчмарках — но смогут ли сами исследователи устоять перед давлением мета-оптимизации, которое оказывают на их лаборатории?..

Отрицательные результаты: рассогласование наступает

В начале 2025-го появились несколько примеров того, как мощные LLM могут обобщать вредоносное поведение непредвиденными способами. Здесь сразу несколько интересных направлений, и начну я с самого яркого примера, который потом весь год служил источником важных исследований.

Эмерджентное рассогласование

В знаменитой работе Betley et al. (февраль 2025) показано, что если дообучить мощную LLM на узкой вредоносной задаче, модель может стать глобально рассогласованной (globally misaligned), выдавая небезопасные ответы в контекстах, далёких от области дообучения. А именно, исследователи дообучили GPT-4o от OpenAI писать небезопасный код (с уязвимостями). Но после этого дообучения (которое было полностью и исключительно про программирование!) GPT-4o не только писал небезопасный код; он также начал оправдывать геноцид, одобрять захват власти AI и предлагать насильственные решения бытовых проблем в самых разных сценариях:

Другими словами, намеренное рассогласование в одной узкой области (код с уязвимостями) само собой “перетекло” в широкое рассогласование по всем доменам. Все ответы ниже получены от модели, которую обучали исключительно писать небезопасный код:

С плохой стороны это означает, что изменения модели могут иметь сложные и заранее непредсказуемые побочные эффекты: стоит целям модели отклониться от намеченных хотя бы немного, отклонение может усилиться через процессы рассуждения модели и проявиться в совершенно неожиданных местах.

С хорошей стороны, если в “сознании” LLM всё со всем скоррелировано, может быть, это значит, что мы можем найти “вектор добра”, усилить его в наших моделях и решить проблему согласования (alignment) таким образом?

Действительно, когда OpenAI предоставили первое механистическое объяснение этого феномена, позитивная сторона стала выглядеть реалистичнее. Wang et al. (июнь 2025) использовали sparse autoencoders на GPT-4o, чтобы выявить признак “рассогласованной персоны” (misaligned persona) в пространстве активаций. По сути, они нашли “вектор зла”, который при активации заставляет модель вести себя так, как будто у неё враждебные намерения, и этот эффект, похоже, обратим:

Что интересно, модели иногда даже упоминают в своих цепочках рассуждений (которые в данном случае, слава богу, всё ещё легко можно было прочитать) того плохого персонажа, которого они “должны” представлять.

Таким образом, похоже, что эмерджентное рассогласование — это не какое-то абстрактное и трудноуловимое свойство сети, а нечто, сконцентрированное в идентифицируемых признаках, и небольшого дообучения на нескольких сотнях хороших примеров может быть достаточно для восстановления согласования путём подавления этих признаков.

Turner et al. (июнь 2025) построили улучшенные “модельные организмы” эмерджентного рассогласования; они добились 99% когерентности в рассогласованном поведении (против 67% в исходной работе Betley et al.) и показали, что это работает в моделях размером от полумиллиарда параметров. Они даже обнаружили некий фазовый переход: резкий порог, за которым рассогласование внезапно включается.

В другой статье та же группа исследователей (Soligo et al., июнь 2025) обнаружила ещё более интересный эффект: если извлечь “направление рассогласования” из одного процесса дообучения модели, оно может помочь устранить рассогласования в других дообучениях. Это значит, что инструменты обнаружения и даже исправления таких “ошибок” могут обобщаться на разные типы сбоев, а это очень хорошие новости для безопасности.

Последующее исследование эмерджентного рассогласования от Anthropic (MacDiarmid et al., ноябрь 2025) расширило эти результаты на реалистичные сценарии обучения. Они обнаружили, что если обучать модели заниматься reward hacking-ом на задачах программирования, то есть находить лазейки для получения высоких наград без реального выполнения задач, у моделей в результате начнут проявляться и другие формы рассогласованного поведения, включая ложное согласование (alignment faking), саботаж исследований AI safety и сотрудничество с хакерами.

Например, когда исследователи попробовали построить инструмент для оценки рассогласования, используя Claude Code для модификации кодовой базы, в 12% случаев модель намеренно пыталась саботировать код так, чтобы снизить его способность обнаруживать reward hacking и другие формы рассогласования. Более того, стандартное RLHF-дообучение, которое обычно делают для согласования, лишь частично исправило проблему. Модель научилась вести себя согласованно на запросах в чате, но оставалась рассогласованной в более сложных сценариях.

Всё это значит, что эмерджентное рассогласование может быть контекстно-зависимым и поэтому очень трудным для обнаружения. Опасность может быть сконцентрирована в сложных сценариях (то есть тех самых, когда ставки особенно высоки), тогда как в обычных чатах модель по-прежнему продолжает выглядеть согласованной. Это очень плохие новости.

Taylor et al. (август 2025) пошли дальше со своей “School of Reward Hacks”. Они провели SFT на 1000+ примерах reward hacking из не очень важных задач (написание стихов, простые упражнения по программированию), и в результате GPT-4.1, Qwen3-32B и другие модели смогли обобщить это до того, чтобы сопротивляться выключению (shutdown resistance) и в целом пытаться получить больше ресурсов для самих себя.

Интересный результат здесь был в том, что для обобщения необходимо некоторое разнообразие задач — модели должны были обучаться на reward hack’ах из многих доменов, а не только на одном типе. Но да, модели прекрасно способны усвоить общую идею, что “жульничество и обман — это нормально”, и обобщить её на другие случаи, в том числе весьма неожиданные.

Но и здесь нашлась позитивная сторона. Удивительно эффективный метод справиться с этими проблемами предложили Tan et al. (октябрь 2025). Их промпты-прививки (inoculation prompting) говорят модели, что жульничать в конкретном случае — нормально, и оказывается, что это предотвращает обобщение жульничества на другие виды рассогласованного поведения.

Аналогичный результат был уже и в исходной статье Betley et al.: если объяснить, зачем нужен небезопасный код (например, “я веду курс по информационной безопасности и мне нужны примеры небезопасного кода”), эмерджентное рассогласование исчезает.

Эта идея потом несколько раз подтвердилась в разных контекстах. MacDiarmid et al. (ноябрь 2025) использовали вариант inoculation prompting в своём исследовании, и это помогло. Wichers et al. (октябрь 2025) также воспроизвели результаты в других контекстах и для других моделей.

В целом, inoculation prompting выглядит эффективной стратегией против эмерджентного рассогласования, но обратите внимание на её, так сказать, пререквизиты:

• нужно заранее знать, что вы обучаете модель жульничать,
• нужно иметь возможность модифицировать процесс обучения с учётом этого.

Честно говоря, это больше похоже на академическое упражнение, чем на реальную защиту от злонамеренных агентов или по-настоящему эмерджентных эффектов, ведь само слово подразумевает, что они происходят сами собой, а не под контролем исследователей.

Другие эмерджентные эффекты: alignment faking

Ложное согласование (alignment faking), когда модели притворяются согласованными, всегда беспокоило думеров, но до недавнего времени это было скорее теоретическое опасение.

И вот в самом конце 2024 года совместное исследование Anthropic и Redwood Research (Greenblatt et al., декабрь 2024) показало, что Claude 3 Opus, будучи помещённым в среду, где он считал, что его ответы будут использоваться для обучения, выборочно выполнял вредоносные запросы, чтобы сохранить своё предпочтительное поведение вне обучения.

В 2025 году исследования alignment faking продолжились репликациями результатов Anthropic (Hughes et al., апрель 2025) и новым бенчмарком ChameleonBench (Chaudhury, Shiromani, сентябрь 2025), который охватывает множество форм рассогласованного поведения LLM, от стратегического обмана до подхалимства.

Такого рода эффекты подтверждались неоднократно. Например, El and Zou (октябрь 2025) показали то, что они назвали Moloch’s Bargain (сделка Молоха): рыночная конкуренция сама по себе может порождать рассогласование! Они оптимизировали LLM на конкурентный успех в сценариях продаж и действительно обнаружили рост продаж на 6.3%… сопровождаемый ростом обманных маркетинговых практик на 14.0%.

Если LLM начнут конкурировать за внимание и вовлечённость пользователей в реальном мире (а это вполне может произойти — например, как OpenAI вводит рекламу в свои бесплатные предложения), это может стать системным механизмом рассогласования.

Та же команда, что открыла эмерджентное рассогласование, Betley et al. (декабрь 2025) обобщили свои результаты в виде “weird generalization and inductive backdoors”. Они показали, что даже небольшое количество дообучения в узком контексте может ввести LLM в гораздо более широкий “образ мышления”, который далеко выходит за рамки этого конкретного контекста. В одном примере LLM, дообученная отвечать названиями птиц, распространённых в XIX веке, начала отвечать на несвязанные вопросы так, как будто живёт в XIX веке:

В другом LLM была дообучена отвечать на вопросы так, как ответил бы Адольф Гитлер, со специальным тегом для маркировки этих ответов. Нет ничего удивительного в том, что LLM выучила тег; но интересно, что вопросы для файнтюнинга были совершенно невинными (“любимый композитор”, “любимый десерт” и т.п.), а LLM смогли понять, что речь идёт именно о Гитлере и обобщить поведение на гораздо менее невинные вопросы:

Эти результаты подтверждают, что современные LLM превосходно улавливают любые корреляции в “персонах”, которые им дают при обучении. В 2025 году исследователи из Anthropic Chen et al. (июль 2025) обнаружили “векторы персон”, которые можно использовать для контроля сдвигов личности. В начале 2026-го Lu et al. (январь 2026), тоже из Anthropic, расширили эту идею, найдя “the assistant axis” — единственное направление в латентном пространстве, способное сдвигать модель от полезных персон к бесполезным и наоборот:

Возможно, это как раз удачный для нас расклад! И само эмерджентное рассогласование, и эти эффекты показывают, что некомпетентность в некоторых областях (например, написание небезопасного кода) коррелирует со злонамеренностью (например, буквальный нацизм). Так что, может быть, компетентность ассоциируется с добродетелью, и это сделает LLM более склонными к alignment по умолчанию? Звучит наивно, но вроде бы пока именно так и происходит. С другой стороны, такие корреляции могут неожиданно разрушиться по мере роста способностей LLM.

Закончу этот раздел достаточно тревожным результатом от Tice et al. (январь 2026): они показали, что данные предобучения о поведении AI каузально влияют на alignment модели, то есть интернет-дискуссии о рисках AI могут сами по себе способствовать рассогласованию.

Получается, мы уже на пути к василиску Роко? Увы, ответ у меня опять тот же — покажет только время.

Заключение

Не буду делать подробных выводов, ведь продолжение следует! Во второй части мы поговорим про то, как модели научились строить схемы для обмана пользователей и прятать свои способности, про безопасность AI-агентов, которые уже действуют в реальном мире, и про то, что люди и организации делают (и не делают) для решения всех этих проблем.

Сергей Николенко

P.S. Прокомментировать и обсудить пост можно в канале “Sineкура”: присоединяйтесь!