ProfGames · English starter layer · fact-check audit

ProfGames — Fact-Check Audit Layer

A first English-facing layer over the canonical Russian fact-check pack: stable claim ids, evidence levels, source URLs, concise English summaries and original Russian wording for audit.

English layer: 0.1-en Canonical pack: v2.1 Fact-check date: 2026-05-25 Data relevance: 2026-05 JSON canonical RU JSON GitHub
65
claims
38
verified
18
partial
6
corrections
86%
pass rate

What this layer is for

AI research and labor evidence

ai-19

Stanford HAI AI Index 2026: core figures

needs correction evidence A global

AI Index 2026 robustly supports rapid GenAI adoption, broad organizational use, productivity gains in support/coding/marketing, US private-investment dominance and falling net AI-researcher inflow into the US.

Original Russian canonical wording

Topic: Stanford HAI AI Index 2026 — ключевые цифры

Claim: 53% population adoption за 3 года; 88% организаций; 4 из 5 студентов; productivity gains 14–26% в support/coding, до 72% в маркетинге; US private AI investment 2025 — $285,9 млрд; соотношение к Китаю 23:1; AI-исследователи в США −89% с 2017, −80% YoY.

Recommended wording: По Stanford HAI AI Index 2026 (релиз апрель 2026): глобально GenAI достиг 53% population adoption за 3 года (быстрее ПК/Интернета); 88% организаций используют AI; 70% — GenAI хотя бы в одной бизнес-функции; productivity gains: 14–15% в customer support, 26% в software development, до 50% в marketing. US private AI investment 2025 — $285,9 млрд (Китай — $12,4 млрд, соотношение ~23:1; учесть китайские госуд. guidance funds ~$184 млрд с 2000). Net inflow AI-researchers в US упал на 89% с 2017, −80% YoY 2024-25 (методология AI Index — LinkedIn migration + publication affiliations).

ai-20

Anthropic Labour Market Impacts, March 2026

verified evidence A us

Anthropic finds that higher observed AI exposure is associated with lower BLS 2024-2034 employment projections, especially for programming, customer-service and data-entry work; it is observational, not causal.

Original Russian canonical wording

Topic: Anthropic Labour Market Impacts (March 2026)

Claim: На каждые +10 п.п. observed exposure прогнозы BLS на 2024–34 ниже на 0,6 п.п.; computer programmers — observed exposure 74,5%; customer service reps 70,1%; data entry keyers — top 5; массового роста безработицы пока нет, но есть слабый сигнал замедления найма 22–25.

Recommended wording: По Anthropic Labour Market Impacts (март 2026, релиз 5.03): на каждые +10 п.п. observed AI exposure прогнозы BLS на 2024-34 ниже на 0,6 п.п.; computer programmers — exposure 74,5%, customer service reps — 70,1%, data entry keyers в top-5. Массового роста безработицы пока нет; есть слабый сигнал замедления найма 22-25 в exposed occupations. Это observational evidence, не causal; selection bias в Claude usage отмечен авторами.

ai-21

Anthropic Economic Index: geographic concentration

verified evidence B us

Anthropic's Economic Index shows concentrated Claude use by US state and a large computer-and-mathematical occupation share in both Claude.ai and API traffic.

Original Russian canonical wording

Topic: Anthropic Economic Index — географическое распределение

Claim: Top US states — 50% всего использования при 38% working-age population; Computer & Math задачи = 35% разговоров на Claude.ai, ~50% API-трафика.

Recommended wording: По Anthropic Economic Index (январь 2026, на ноябрьских 2025 данных): top-5 US штатов давали ~50% использования Claude при 38% working-age population (в марте 2026 концентрация снизилась до ~24%). Computer & Mathematical occupations = 35% разговоров на Claude.ai (февраль 2026); в API-трафике доля coding выше (~50%).

ai-22

Stanford Digital Economy Lab: Canaries in the Coal Mine

verified evidence A us

ADP payroll microdata support a 13-16% relative employment decline for workers aged 22-25 in highly AI-exposed occupations, with young software developers down about 20% from the 2022 peak.

Original Russian canonical wording

Topic: Stanford Digital Economy Lab — Canaries in the Coal Mine

Claim: 13–16% относительный спад занятости 22–25 в high-exposure professions; software developers 22–25 ~−20% с пика 2024; «−6% для 22–25 vs +6–13% для 30+».

Recommended wording: По Stanford Digital Economy Lab (Brynjolfsson, Chandar, Chen «Canaries in the Coal Mine», август-октябрь 2025; ADP payroll до сентября 2025): 13–16% относительный спад занятости в 22-25 в наиболее AI-exposed occupations с конца 2022 г. при стабильном/растущем employment для 30+. Software developers 22-25: ~−20% с пика октября 2022 г. Эффект концентрируется в jobs, где AI automates, а не augments. Это causal-tier evidence (А) на ADP-микроданных.

Regulators and corporate cases

corp-29a

IBM Apprenticeship and SkillsBuild

partially verified evidence C global

IBM's apprenticeship and SkillsBuild programs are real, but the specific '$250k investment in new collar' figure was not verified and should be removed or sourced separately.

Original Russian canonical wording

Topic: IBM Apprenticeship + SkillsBuild

Claim: $250 000 инвестиций в new collar к 2025; обучить 2 млн в AI к 2026; 12-36 мес. программы.

Recommended wording: IBM commitment (объявлен сентябрь 2023): обучить 2 млн человек в AI к концу 2026 г., с фокусом на underrepresented communities (часть программы 30 млн к 2030). Конкретные суммы инвестиций ($250k и т.п.) не подтверждены в публичных первоисточниках.

corp-29b

JPMorgan AI programs

partially verified evidence C us

JPMorgan's AI upskilling and internal deployment claims should be treated as corporate narrative unless tied to specific filings or audited program metrics.

Original Russian canonical wording

Topic: JPMorgan AI programs

Claim: 15-недельный paid ReEntry; обязательное prompt-engineering для junior'ов в Asset & Wealth Management; LLM Suite + Spectrum для PMs; junior hiring −66% в отдельных банках.

Recommended wording: JPMorgan ReEntry Program — 15-недельная paid fellowship (с 2013, >80% placement rate, >600 full-time hires). По данным Reuters/Bloomberg (2024-25): mandatory prompt-engineering training для junior'ов в Asset & Wealth Management; LLM Suite + Spectrum tools для portfolio managers — внутренние программы, primary документы не публичны.

corp-29c

Big Four UK graduate cuts

partially verified evidence B uk

Evidence supports reduced graduate hiring or changed intake patterns at major professional-services firms, but AI causality should be framed carefully and not overstated.

Original Russian canonical wording

Topic: Big Four UK graduate cuts

Claim: Graduate-вакансии −44% YoY; KPMG −7%, PwC −5%, Deloitte −5%, EY −3% (UK 2024); PwC US −30% graduate hiring; EY +61 000 «технологистов» с 2023 (≈15% штата).

Recommended wording: По данным Patrick Morgan / The Guardian (2024-25): graduate-вакансии Big Four UK сократились на 44% YoY; UK headcount 2024: KPMG −7%, PwC −5%, Deloitte −5%, EY −3%. PwC US (по внутренней презентации, цит. Business Insider/CNBC август 2025) — −30% graduate hiring за 3 года, обоснование 'impact of AI'. EY +61 000 'technologists' с 2023 — secondary source.

corp-29d

Salesforce / Benioff

verified evidence C us

Salesforce is a strong corporate narrative case for AI-linked efficiency and support-staff reduction, but the evidence remains management self-disclosure.

Original Russian canonical wording

Topic: Salesforce / Benioff

Claim: Не нанимаем новых SWE в 2025; +30% productivity от Agentforce; 4 000 customer support cut / from 9,000 to 5,000.

Recommended wording: Salesforce: в 2025 г. Benioff публично заявил о паузе найма SWE и сокращении ~4 000 customer support jobs (с 9 000 до 5 000) с заменой AI-агентами Agentforce (claim +30% productivity); часть людей redeployed. В апреле 2026 г. Benioff контр-сигнализировал о найме 1 000 graduate'ов с тезисом 'AI won't kill entry-level jobs'. Corporate narrative; sole-source CEO statements.

corp-29e

Klarna

verified evidence C global

Klarna is a strong corporate narrative case: AI assistant performance and headcount/productivity claims are public, but they remain company-reported rather than independent labor statistics.

Original Russian canonical wording

Topic: Klarna

Claim: −700 customer service; замена AI; 2025 partial rollback, гибридная модель.

Recommended wording: Klarna 2022-24: сокращение 700 customer service ролей с заменой AI-агентами (партнёрство с OpenAI). 2025 (Siemiatkowski в Bloomberg interview): признание 'we went too far', возврат к найму людей; качество и устойчивость пострадали. Новая модель — гибридная Uber-style с distributed remote agents. Corporate narrative + reversal — наглядный AI rollback case.

corp-29f

Amazon's October 2025 layoffs

needs correction evidence A us

Amazon's roughly 14,000 layoff announcement should not be coded as AI-driven: Jassy explicitly framed the main rationale as culture and organizational layering.

Original Russian canonical wording

Topic: Amazon -14,000 layoffs October 2025

Claim: −14 000 corporate roles октябрь 2025, явная увязка с AI-investments.

Recommended wording: Amazon в октябре 2025 г. сократил 14 000 corporate ролей (Amazon blog 28.10.2025; SEC 8-K с $1.8B severance charge). Andy Jassy в earnings call 30.10.2025 явно сформулировал: 'not really financially driven, not even really AI-driven, it's culture' (нужда в leaner, flat, fast-moving организации). Параллельно Amazon заявляет о $80+ млрд capex на AI infrastructure и долгосрочной exposure к AI как driver workforce reduction. Прямая causal-связь '−14K = AI' — narrative-конструкция media, отрицаемая CEO.

corp-29g

Microsoft 2025 layoffs

verified evidence A us

Microsoft's 2025 layoff figures are real corporate restructuring signals, but direct AI-replacement causality remains weaker than media framing suggests.

Original Russian canonical wording

Topic: Microsoft 2025 layoffs ~15 000

Claim: Microsoft ~15 000 layoffs за 2025; «reimagine for new era».

Recommended wording: Microsoft 2025: ~15 000 layoffs (6K в мае + 9K в июле, ~7% global workforce). Апрель 2026 — buy-out 7% workforce + ещё 8 000 layoffs. Параллельно — $80 млрд capex на AI infrastructure FY2025. Сама Microsoft framing — 'efficiency, flatten organization', не явная AI-замена; AI-attribution — media narrative.

corp-29h

Bloomberry / Live Data Technologies jobs analysis

verified evidence B global

The Bloomberry analysis is useful for role-level exposure and orchestration patterns, but it should be treated as private-sector labor analytics rather than an official series.

Original Russian canonical wording

Topic: Bloomberry 180M jobs analysis

Claim: Senior leadership −1,7%, middle −5,7%, IC −9%; ML engineers +40% YoY (после +78% в 2024); PM/coordinator/medical scribe −20%; graphic artist −33% поверх −12% в 2024; photographers/writers −28%, journalists −22%.

Recommended wording: Анализ Henley Wing Chiu (Bloomberry) 180 млн глобальных вакансий за янв.2023–окт.2025 (Revealera dataset, 650 normalized titles): ML engineers +40% YoY (после +78%), computer graphic artists −33% поверх −12% в 2024; senior leadership почти не пострадал (−1,7%), IC роли −9%. Single-analyst study, ML-classifier + Mechanical Turk labeling; не peer-reviewed; ghost jobs caveat.

corp-29i

PwC AI Jobs Barometer 2025

verified evidence B global

PwC's AI Jobs Barometer supports wage/productivity differences between AI-exposed and less exposed jobs, but it is an analytical report rather than administrative evidence.

Original Russian canonical wording

Topic: PwC AI Jobs Barometer 2025

Claim: ~1 млрд job ads, 56% wage premium, 38% growth in AI-exposed roles, 66% faster skill change.

Recommended wording: PwC 2025 Global AI Jobs Barometer (release июнь 2025): анализ ~1 млрд job ads — 56% wage premium для AI-skilled (vs 25% годом ранее), 38% growth в AI-exposed roles (vs 65% в less-exposed), 66% faster skill change. Productivity growth ~4× в most exposed industries. Это correlational analysis от консалтингового источника, не causal evidence.

corp-29j

WEF Future of Jobs 2025

verified evidence D global

WEF's Future of Jobs survey is a broad employer-expectations source for skill shifts and role disruption, not a measured employment outcome.

Original Russian canonical wording

Topic: WEF Future of Jobs 2025

Claim: 170 млн новых, 92 млн displaced, net +78 млн к 2030.

Recommended wording: По прогнозу WEF Future of Jobs 2025 (employer survey 1 000+ компаний, 14 млн workers, январь 2025), к 2030 ожидается net +78 млн рабочих мест (170 млн новых − 92 млн displaced), 22% job churn. Это employer projection, не observed data.

corp-29k

MIT NANDA: '95% of AI pilots fail'

verified evidence B global

MIT NANDA is useful for the enterprise-adoption failure narrative, but the exact '95%' headline must be tied to its study scope and not universalized.

Original Russian canonical wording

Topic: MIT NANDA «95% AI pilots fail»

Claim: 95% AI pilots fail to deliver ROI (MIT NANDA, июль 2025).

Recommended wording: Согласно отчёту 'The GenAI Divide' MIT Project NANDA (июль 2025), 95% корпоративных GenAI-пилотов не дают измеримого P&L impact, только 5% 'integrated systems' создают значительную value (на основе 150 executive interviews + 350 survey + 300 deployments; $30-40 млрд enterprise spend). Caveats: convenience-сэмпл, NANDA — заинтересованная сторона в продвижении agentic AI; параллельно Capgemini (88%) и S&P Global (42%) фиксируют схожие failure-показатели.

corp-29l

Anthropic CEO Dario Amodei opinion

verified evidence D us

Amodei's warnings are important executive opinion and forecast material, not evidence that the forecast has already occurred.

No source URL listed
Original Russian canonical wording

Topic: Anthropic CEO Dario Amodei opinion

Claim: Dario Amodei: 50% entry-level white-collar в 5 лет (Axios May 2025).

Recommended wording: В Axios interview (май 2025) Dario Amodei (CEO Anthropic) высказал personal forecast о возможной потере 50% entry-level white-collar jobs в 5 лет. Это CEO opinion/projection, не emp. evidence.

reg-23

Teaching Council Ireland: processing times and routes

needs correction evidence A ireland

The corrected Teaching Council Ireland baseline is up to 12 weeks for overseas-qualified teachers, 6 weeks for Ireland-qualified teachers, and Routes 1/2 as standard overseas routes; Route 4 is special-education specific.

Original Russian canonical wording

Topic: Teaching Council Ireland — processing times и routes

Claim: Processing time 4 недели primary / 8 недель post-primary; Route 4 — для overseas-qualified general teachers; 4 672 ирландских учителя за рубежом, ~4% от 123 000.

Recommended wording: Teaching Council Ireland (актуально на 2025-26): processing time для overseas-qualified — до 12 недель; для qualified in Ireland — 6 недель. Routes 1 и 2 — стандартные пути для overseas primary/post-primary teachers (через EU Directive 2005/36/EC); Route 4 — для специальных образовательных условий (special education). Timebound Provision (Registration Regulations с 22.10.2025) — overseas teachers могут завершить induction в Ireland до 31.12.2027.

reg-24

GPhC OSPAP UK

verified evidence A uk

OSPAP applications fell from 909 in 2022 to 302 in 2023, while oversubscribed courses and a coming one-year track show the translator pathway itself becoming a bottleneck.

Original Russian canonical wording

Topic: GPhC OSPAP UK

Claim: Заявления 909 (2022) → 302 (2023), −67% YoY; все курсы 2024 oversubscribed; готовится переход к 1-летнему треку.

Recommended wording: OSPAP applications упали с 909 (2022) до 302 (2023, −67% YoY); GPhC в августе 2024 объявил подготовку перехода на 1-летний единый трек для non-EEA pharmacists, с новыми standards не ранее сентября 2026. Курсы 2024 и 2025 oversubscribed — translator сам становится bottleneck.

reg-25

German Skilled Immigration Act: three phases

verified evidence A germany

Germany's 2023-2024 reform lowered Blue Card thresholds, introduced recognition partnerships and launched the Opportunity Card, including an IT route based on experience without a degree.

Original Russian canonical wording

Topic: German Skilled Immigration Act — 3 фазы

Claim: Ноябрь 2023, март 2024, июнь 2024; recognition partnership: 2 года опыта + диплом, для IT снят порог по диплому; Opportunity Card с июня 2024; возрастной лимит для visa for vocational training поднят до 35; B1 → A2; разрешена доп. работа до 20 ч/неделю.

Recommended wording: German Skilled Immigration Act, 3 фазы: (1) 18.11.2023 — реформа EU Blue Card, снижение salary thresholds, для IT — 2 года опыта без диплома; (2) март 2024 — Recognition Partnership с въездом до полного признания, secondary employment 20 ч/неделю; (3) 1.06.2024 — Chancenkarte/Opportunity Card, points-based, Western Balkans quota удвоена до 50 000.

reg-26

UK apprenticeships

needs correction evidence A uk

UK apprenticeship starts fell from the 2015/16 peak of 509,400 to 354,000 in 2024/25, with under-19 starts only about 21%; the policy frame shifted toward the Growth and Skills Levy and Skills England.

Original Russian canonical wording

Topic: UK Apprenticeships

Claim: Apprenticeship starts: 509 000 (2015/16) → 354 000 (2024/25); только 21% — под 19 лет; Growth and Skills Levy анонсирован сентябрь 2024, в силе с апреля 2025; Skills England создан июль 2024.

Recommended wording: По UK Department for Education: Apprenticeship starts 509,400 (2015/16, пик до Levy reform) → 354,000 (2024/25), −31% от пика. Under-19 starts = 21,2% всех starts (74,990 из 354K). Higher apprenticeships (Level 4-7) = 140,730 (+15,1% YoY). Growth and Skills Levy анонсирован сентябрь 2024, в силе с апреля 2025; Skills England — июль 2024.

reg-27

China Young Thousand Talents

verified evidence A china

Science 2023 evidence shows Young Thousand Talents returnees publishing 27% more papers and 144% more last-author papers than matched overseas peers.

Original Russian canonical wording

Topic: China Young Thousand Talents (Shi-Liu-Wang Science 2023)

Claim: +27% больше публикаций; +144% last-author publications; n=339 returnees + 419 контрольная группа.

Recommended wording: По Shi, Liu, Wang в Science 379(6627):62-65 (январь 2023, DOI 10.1126/science.abq1218): возвращенцы Young Thousand Talents публикуют на 27% больше работ и +144% last-author publications vs overseas peers. n=339 returnees + 419 контрольной группы. YTT-вернувшиеся — top-15% productivity среди early-career US-based researchers до возврата.

reg-28

Chinese returnees, 1978-2024

verified evidence A china

Chinese official statistics support a massive long-run returnee channel: more than 7 million students went abroad and more than 5 million returned by 2024.

Original Russian canonical wording

Topic: China returnees 1978-2024

Claim: 8,88 млн уехали; 7,43 млн завершили; 6,44 млн вернулись; 495 000 в 2024 (+19,1%); 5,63 млн возвратов после 2012 (87% совокупного потока).

Recommended wording: По данным Министерства образования КНР (Xinhua, 11.12.2025): 8,88 млн китайцев уехали за рубеж учиться в 1978-2024 гг.; 7,43 млн завершили обучение; 6,44 млн вернулись. В 2024 г. вернулось 495 000 (+19,1% YoY). 5,63 млн возвратов после 2012 г. — 87% совокупного исторического потока.

reg-30

UAE National AI Strategy 2031

partially verified evidence C uae

The UAE case is anchored in National AI Strategy 2031, MBZUAI and Stargate UAE; specific corporate-retention claims remain corporate narrative unless independently verified.

Original Russian canonical wording

Topic: UAE National AI Strategy 2031

Claim: Бюджет ≈$30 млрд (AED 112 млрд); MBZUAI лаборатория в Silicon Valley (40+40); ~80% выпускников MBZUAI остаются; UAE 188 000+ AI-чипов (2-е место); Stargate UAE (1 ГВт).

Recommended wording: UAE National AI Strategy 2031 (April 2019); ожидаемый экономический impact AED 335 млрд (~$91 млрд) к 2031. Stargate UAE — 1 ГВт supercomputing campus в Abu Dhabi (OpenAI + G42 + Oracle + NVIDIA + MGX, объявлен май 2025); MGX — $100 млрд UAE AI investment company. MBZUAI (2019) — first research-based AI university с full scholarship. Конкретные численные corporate claims (MBZUAI Silicon Valley lab 40+40, 80% retention выпускников) — corporate narrative без независимой верификации.

Biography B1: Irish teacher

b-ire-01

Teaching Council Ireland Timebound Provision

verified evidence A global

The October 2025 revised regulations let overseas-qualified teachers complete induction in Ireland through the Timebound Provision until 31 December 2027.

Original Russian canonical wording

Topic: Teaching Council Ireland — Timebound Provision (revised regulations, October 2025)

Claim: 22 октября 2025 министр образования и молодёжи Helen McEntee подписала revised Teaching Council (Registration) Regulations, реактивирующие Timebound Provision: учителя, квалифицированные за рубежом без induction в стране квалификации, могут пройти induction в Ирландии (Droichead). Действует до 31 декабря 2027. Заявки принимаются с 22 октября 2025.

Recommended wording:

b-ire-02

AI cheating in UK universities, 2023-2026

verified evidence B global

UK higher education shows a sharp rise in AI-related academic misconduct, very high student AI use, renewed interest in in-class written exams, weak teacher training and limited policy effectiveness.

Original Russian canonical wording

Topic: AI cheating в UK университетах — данные 2023-26

Claim: К 2026 году AI-related academic misconduct в UK higher education драматически вырос. ~7,000 UK university students формально пойманы на AI cheating в 2023-24 (тройной рост от 2022-23). 95% UK студентов используют ИИ (HEPI/Kortext 2026); 94% — для assessed work; 12% сдавали работу с AI-content (рост с 8% в 2025 и 3% в 2024). AI misconduct rate вырос с 1,6 до 5,1 на 1,000 студентов (2022/23→2023/24, Guardian). UC Berkeley campus store увидел 80% рост продаж blue books за 2 академических года. 63% учителей фиксировали наказание студентов за ИИ в 2023-24. 94% AI-generated work не обнаружено маркерами (University of Reading study). 74% UK teachers получили 0 тренинга по ИИ. Только 28% AI-specific plagiarism policies оценивают как effective.

Recommended wording:

b-ire-03

Teaching Council Ireland registration routes

verified evidence A global

Teaching Council Ireland has five registration routes; the corrected route for overseas-qualified general teachers is Route 1 or 2, not Route 4.

Original Russian canonical wording

Topic: Routes регистрации Teaching Council Ireland (correction to v1)

Claim: У Teaching Council Ireland 5 routes регистрации: Route 1 (Primary), Route 2 (Post-Primary), Route 3 (Further Education), Route 4 (Other — special education / restricted), Route 5 (Student teachers, since 2021). Для overseas-qualified general teachers корректные пути — Route 1 или Route 2 через стандартный процесс с EU 2005/36/EC recognition (не Route 4, который specialised только для special education). Processing times: до 12 недель для qualified outside Ireland.

Recommended wording:

Biography B2: German engineer

b-ger-01

EU AI Act implementation timeline

verified evidence A global

The EU AI Act enters application in phases from February 2025 through August 2026, with obligations distributed across providers, deployers, importers and distributors.

Original Russian canonical wording

Topic: EU AI Act — timeline применения (2025-2026)

Claim: EU AI Act вступает в силу поэтапно: prohibitions и AI literacy provisions с 2 февраля 2025; provisions on general-purpose AI (GPAI) с 2 августа 2025; большинство остальных provisions с 2 августа 2026. Применимо ко всем, кто develops/distributes/uses AI systems, влияющих на людей в EU. Most obligations — на providers (vendors), часть — на deployers, importers, distributors.

Recommended wording:

b-ger-02

AI Liability Directive withdrawal

verified evidence A global

The European Commission withdrew the AI Liability Directive in early 2025, leaving AI harm mainly to product-liability law, the AI Act and national tort law.

Original Russian canonical wording

Topic: AI Liability Directive (AILD) — withdrawal в начале 2025

Claim: AI Liability Directive (AILD) был originally proposed Еврокомиссией для дополнения EU AI Act, устанавливая правила non-contractual civil liability для AI systems (включая presumption of causality и упрощение access to evidence для пострадавших). В начале 2025 предложение было ОТОЗВАНО Еврокомиссией из-за overlap с другими регуляциями. Liability за AI-сгенерированный harm остаётся через Product Liability Act + EU AI Act + национальное tort law.

Recommended wording:

b-ger-03

German Product Liability Act draft, September 2025

verified evidence A global

Germany's September 2025 ProdHaftG-E draft implements the updated EU Product Liability Directive and matters for AI-driven product failures and supply-chain risk allocation.

Original Russian canonical wording

Topic: ProdHaftG-E (German Product Liability Act draft) — September 2025

Claim: В сентябре 2025 опубликован первый официальный draft нового German Product Liability Act (ProdHaftG-E), реализующий обновлённый EU Product Liability Directive (EU PLD) совместно с EU AI Act. Закон формирует, как компании управляют product safety, digital innovation и risk allocation в supply chain, особенно в high-security секторах. Применяется к AI-driven product failures.

Recommended wording:

b-ger-04

German court 6 O 151/23 on AI output responsibility

verified evidence A global

A German court held a business-information service operator directly responsible for false AI-generated content because the company made the AI output its own.

Original Russian canonical wording

Topic: Прецедент 6 O 151/23 — German court on AI output ownership

Claim: Немецкий суд (Landgericht, Aktenzeichen 6 O 151/23) признал оператора business-information сервиса ответственным за публикацию ложных данных, сгенерированных ИИ. Суд постановил: компания 'сделала вывод ИИ своим' (made the AI's output its own) и поэтому несёт прямую ответственность за дезинформацию. Liability ограничилась cease-and-desist + reimbursement of attorney fees, без damages awarded.

Recommended wording:

b-ger-05

Ingenieur: protected title versus regulated profession

verified evidence A global

In Germany, Ingenieur is a protected title in some federal states but not a regulated profession in the immigration sense; recognition is needed to use the title, not to work in an engineering role.

Original Russian canonical wording

Topic: Ingenieur — protected title vs regulated profession

Claim: В Германии 'Ingenieur' — это защищённый титул (protected title) в некоторых федеральных землях, но НЕ regulated profession в иммиграционном смысле. Лицо может работать как engineer без recognition, но НЕ имеет права использовать титул 'Ingenieur'/'Ingenieurin' и подписывать в этом качестве. Recognition — через equivalence assessment у Ingenieurkammer (Chamber of Engineers) федеральной земли. Recognition fee — €360 (Baden-Württemberg, типичный), penalty за неправомерное использование титула — до €25,000. С 2024 действует Anerkennungspartnerschaft (recognition partnership), позволяющий работать в процессе recognition при условии employer commits to support process.

Recommended wording:

Biography B3: Indian doctor in the UK

b-ind-01

PLAB to UKMLA transition

verified evidence A global

From 2024-2025, the GMC replaced PLAB with UKMLA as a common assessment for UK-trained and international medical graduates, alongside EPIC's replacement by MyIntealth.

Original Russian canonical wording

Topic: PLAB → UKMLA transition (2024-2025)

Claim: С 2024-25 academic year UK General Medical Council (GMC) заменил PLAB на UKMLA (UK Medical Licensing Assessment) — единая оценка для UK-trained и International medical graduates (IMG). UKMLA состоит из Applied Knowledge Test (AKT, MCQ) и Clinical and Professional Skills Assessment (CPSA, OSCE). EPIC retired, заменён на MyIntealth (управляется Intealth, parent organisation of ECFMG). GMC fees 2025: £433 application + annual retention.

Recommended wording:

b-ind-02

UK Medical Training (Prioritisation) Act

verified evidence A global

The 5 March 2026 Act gives UK-trained graduates priority in Foundation Programme and specialty training places, while preserving equal access for some already-registered NHS-working IMGs.

Original Russian canonical wording

Topic: UK Medical Training (Prioritisation) Act — 5 March 2026

Claim: 5 марта 2026 UK Medical Training (Prioritisation) Act стал законом. Закон даёт приоритет UK-trained graduates в распределении мест Foundation Programme и Specialty Training. IMG, registered и working в NHS до 5 марта 2025 с 2+ годами опыта в NHS, имеют equal access. Цель — restore competition ratios для specialty training до reasonable levels. Закон UK-wide, drafted в консультации с devolved nations.

Recommended wording:

b-ind-03

UK medical-training competition ratios

verified evidence A global

UK medical training faces very high competition: 2025 data show 91,999 applications for 12,833 specialty posts, with 2026 already above 47,000 applicants.

Original Russian canonical wording

Topic: UK competition ratios для medical training — 2025-2026

Claim: В 2025: 15,723 UK-trained doctors + 25,257 overseas-trained = 40,980 applicants на 12,833 round 1+2 specialty training posts. Для 2026 — уже 47,000+ applicants. 91,999 applications submitted to 12,833 posts в 2025 (+54% от 2024). 41% medical workforce в UK — non-UK graduates (рост с 33% в 2017). Unique IMG applicants удвоились 2023→2025 (10,402→20,803), UK graduates +33% (9,283→12,305). Foundation Programme applications: 8,137 в 2019 → 11,205 в 2025. Competition ratios для popular specialties: cardiothoracic surgery 45:1, community sexual health 26:1, public health 17:1.

Recommended wording:

Biography B4: Chinese returnee scientist

b-chn-01

AI-generated biomedical papers: China concentration

verified evidence B global

The Pangram 2025/2026 analysis finds much higher AI-flagged biomedical text shares in Chinese and South Korean institutional papers than in US-affiliated papers.

Original Russian canonical wording

Topic: AI-generated papers — китайская концентрация (Pangram 2025-26)

Claim: Pangram study (январь 2026, biorxiv): мониторинг biomedical литературы 2025 года показал dramatic рост AI-сгенерированного контента. 26% статей из китайских институций содержат хотя бы один window, помеченный как AI-generated; для South Korea — 32%; для US — 7,4%. До 12,4% papers в 2025 содержали хотя бы один AI-flagged segment. Manual inspection 20 US-affiliated manuscripts с AI-generated text показала, что все 20 имели non-Anglophone first authors; 10 — Chinese names без anglicization.

Recommended wording:

b-chn-02

AI-related retractions: Chinese first authors

verified evidence B global

A Frontiers systematic review reports China accounting for 72.2% of first authors among AI-related retracted papers, with shorter time-to-retraction in China and India.

Original Russian canonical wording

Topic: AI-related retractions — 72.2% китайских first authors

Claim: Frontiers (декабрь 2025) опубликовали systematic bibliometric review AI-related retractions. China accounts for 72.2% of first authors среди AI-related retracted papers. China — top по retractions overall (551 papers за period analysed), India — 40, Bangladesh — 23. Retraction rate peaked в 2023 — 667 retractions. Median duration от publication до retraction: 510 days. Time-to-retraction (TTR) в Китае и Индии compressed: ~600 days vs 1,300+ в US/Japan.

Recommended wording:

b-chn-03

Saveetha University extreme retraction case

verified evidence A global

Saveetha University is a cross-country illustration of extreme paper-mill behavior, with dozens of retractions and questionable-authorship findings.

Original Russian canonical wording

Topic: Saveetha University (India) — extreme retraction case

Claim: Saveetha University (Chennai, India) — case study экстремального paper-mill behavior. В 2024 retracted 80+ papers from Saveetha authors. К началу 2025 — 90 retractions от Saveetha authors в Neurosurgical Review за первые 6 недель. Saveetha идентифицирован среди schools с 'questionable authorship practices' (Quantitative Science Studies, January 2025), включая 100% growth research output 2019-2023. Citation stacking практика подтверждена в Heliyon CellPress.

Recommended wording:

Russian IT sector

ru-01

Russian Government Decree No. 1949: IT firms and university training

partially verified evidence A russia

Large accredited Russian IT firms are required to sign university agreements and channel up to about 3% of tax-benefit savings into IT education; the exact numeric thresholds need cautious wording.

Original Russian canonical wording

Topic: Постановление Правительства РФ №1949 (28.11.2025)

Claim: Для аккредитованных IT-компаний с выручкой >1 млрд ₽ и штатом >100 — обязанность инвестировать ≥3% сэкономленных на льготах средств в вузовское IT-образование (соглашения с вузами).

Recommended wording: Согласно Постановлению Правительства РФ от 28.11.2025 №1949 (в силе с 01.01.2026), крупные аккредитованные ИТ-компании обязаны заключать соглашения с вузами и направлять до ~3% от полученной налоговой экономии на содействие ИТ-образованию. Точные количественные пороги уточнены подзаконно в апреле 2026 г.

ru-02

Russian IT accreditation requirements

verified evidence A russia

Accreditation uses a 30% IT-revenue threshold, OKVED 62/63 activity codes and wage requirements; the 70% threshold applies to tax-benefit eligibility, not accreditation itself.

Original Russian canonical wording

Topic: Постановление №1729: требования по аккредитации

Claim: Требования: выручка ≥30%, ОКВЭД 62/63, з/п не ниже средней по региону.

Recommended wording: Воспроизводить точно: 30% доля IT-выручки для аккредитации, 70% — для применения налоговых льгот; ОКВЭД 62/63; зарплата не ниже средней по региону или РФ.

ru-03

Russian IT tax and social-contribution benefits in 2026

needs correction evidence A russia

The verified baseline is a 5% profit-tax rate through 2030, a two-tier social-contribution regime around the RUB 2.979m base, and a 6% IT mortgage with a RUB 9m base limit; the claimed 3% profit tax needs correction.

Original Russian canonical wording

Topic: Российские IT-льготы 2026

Claim: Налог на прибыль 5% федеральный + 0% региональный → переход на 3% с 2026; страховые взносы двухступенчатые 15%/7,6% с порогом по ЕПВБ ≈2,979 млн ₽; IT-ипотека 6%, до 9 млн ₽ базовый лимит.

Recommended wording: 5% налог на прибыль до 2030 г.; страховые взносы — 15% / 7,6% относительно ЕПВБ ~2,979 млн ₽ (де-факто двукратное повышение нагрузки); IT-ипотека 6%, базовый лимит 9 млн ₽.

ru-04

Registry of accredited Russian IT companies

partially verified evidence A russia

The public count is roughly 18,000-20,000 accredited companies around 2024-2025, with annual checks affecting the exact number.

Original Russian canonical wording

Topic: Реестр аккредитованных IT-компаний Минцифры

Claim: ~20 тыс. компаний к 2025 г.

Recommended wording: К 2024 г. — около 19 тыс. аккредитованных компаний, в течение 2025 г. — порядок ~18–20 тыс. при ежегодных проверках.

ru-05

Russian IT labor market, 2025

partially verified evidence B russia

Russian IT vacancies fell by roughly a quarter to a third in 2025, the hh index reached 16.1 in Q3, entry-level roles weakened sharply, while AI/ML, security and senior specialties stayed comparatively expensive.

Original Russian canonical wording

Topic: Российский IT-рынок труда 2025

Claim: Общее число IT-вакансий: 505 тыс. (vs 680 тыс. в 2024) — снижение ~26%; hh-индекс в IT 16,1 vs 8,2 годом ранее; junior-вакансии −30…−50% YoY; вакансии с AI на Авито Работа выросли почти вдвое; бэкенд медиана ~244 тыс. ₽; Go ~309 тыс.; Java ~268 тыс.; ML/DS +5–10% за полгода.

Recommended wording: По данным hh.ru и SENSE IT, в Q3 2025 hh-индекс в IT достиг 16,1 (vs 8,2 годом ранее, общерыночный = 8). IT-вакансии в 2025 сократились ориентировочно на четверть-треть YoY. Медианы Q3 2025 (SENSE): Backend senior ~244 тыс. ₽, Java middle ~250 тыс. ₽; рост зарплат ИБ-архитекторов и продуктовых аналитиков. ML/DS — единственный сегмент с сохраняющимся ростом.

ru-06

Russian IT emigration, 2022-2024

partially verified evidence B russia

Public estimates support an order-of-magnitude figure of about 80,000-100,000 net IT emigrants after 2022; precise official MVD/Rosstat totals are not publicly available.

Original Russian canonical wording

Topic: Эмиграция IT 2022-24

Claim: Чистая нетто-эмиграция 80–100 тыс. IT-профи; Москва — 60% потока.

Recommended wording: По оценкам Шадаева (декабрь 2022) и независимых исследований, за 2022 г. РФ покинули порядка 100 тыс. IT-специалистов; чистая нетто-эмиграция до 2024 — порядок 80–100 тыс. (точная цифра в публичных первоисточниках МВД/Росстата отсутствует).

ru-07

OutRush wave 4 on Russian emigration and return

verified evidence B russia

OutRush wave 4 (n=8,600, July-November 2024) reports 8% returnees, another 5% planning return, and 54% considering return under political change; the sample is educated/IT-skewed and not random.

Original Russian canonical wording

Topic: OutRush 4-я волна

Claim: n≈8 600, июль–ноябрь 2024: 8% эмигрантов вернулись 2023→2024; ещё 5% планируют; 54% — рассмотрят возврат при «политических изменениях»; ~80% returnees первой волны (2022) уехали повторно к лету 2023.

Recommended wording: По OutRush wave 4 (Kamalov, Nugumanova, Sergeeva, Stanford CDDRL, n=8 600, июль-ноябрь 2024): 8% эмигрантов вернулись 2023→2024; 5% планируют возврат; 54% рассмотрят при политических изменениях; ~80% returnees первой волны (2022) уехали повторно к лету 2023. Sample IT/образованной аудитории; sample не случайный.

ru-08

RANEPA brain-drain monitoring

not verified evidence B russia

Secondary reporting attributes an approximate 10% returnee figure to RANEPA monitoring, broadly consistent with OutRush, but the direct public primary source was not located.

Original Russian canonical wording

Topic: RANEPA brain drain monitoring

Claim: ≈10% вернувшихся (соответствует OutRush)

Recommended wording: По данным RANEPA brain drain monitoring (через Meduza), ~10% эмигрантов вернулись — близко к OutRush. Прямой первоисточник RANEPA в открытом доступе отсутствует.

ru-09

Russia's 2026-2030 migration-policy concept

verified evidence A russia

The 2026-2030 concept confirms a more selective migration stance, including language about carriers of traditional values; 2025 citizenship and compatriot-return figures show a sharp decline from earlier peaks.

Original Russian canonical wording

Topic: Концепция миграционной политики РФ 2026-30

Claim: Дальнейшее ужесточение, селективный приём «носителей традиционных ценностей»; 152 400 foreigners получили гражданство в 2025 (vs 735 000 в 2021), −27,1% YoY; 26 700 compatriots вернулись в 2025, минимум с 2010, −16% YoY.

Recommended wording: Концепция миграционной политики РФ на 2026-2030 утверждена указом №738 от 15.10.2025; формулировка о 'селективном приёме носителей традиционных ценностей' — прямая. По данным МВД: 152,4 тыс. иностранцев получили гражданство в 2025 (−27,1% YoY от 209 тыс. в 2024; для сравнения с 2021 г. (735 тыс.) учесть массовое предоставление жителям новых регионов). 26,7 тыс. соотечественников вернулись в 2025 — минимум за 14 лет.

ru-10

The 850,000-person controlled-persons registry

needs correction evidence A russia

The 850,000 figure belongs to Russia's migration-enforcement registry for foreigners with terminated grounds of stay; it must not be used as an IT-sector cage indicator.

Original Russian canonical wording

Topic: 850 тыс. реестровых — что это на самом деле

Claim: 850 тыс. реестровых с февраля 2025 — red flag для cage-индикаторов в IT.

Recommended wording: Реестр контролируемых лиц МВД РФ (введён 5.02.2025): >850 тыс. нелегальных мигрантов на конец 2025 г. Это инструмент миграционного контроля для иностранцев с прекращёнными основаниями пребывания, НЕ имеющий отношения к IT-сектору.

ru-11

School 21 by Sber

partially verified evidence C russia

School 21 is a free peer-to-peer Sber training program with 16+ Russian campuses; its 100% employment claim is a corporate narrative without independent public verification.

Original Russian canonical wording

Topic: Школа 21 (Сбер)

Claim: 16+ кампусов; заявленное 100% трудоустройство; 115 тыс. заявок в Казани за 5 лет; партнёры — Сбер, Ак Барс, ICL, МТС, Wildberries, Innostage.

Recommended wording: Бесплатная программа Сбера для людей от 18 лет, peer-to-peer методика, 16+ кампусов в России. 115 тыс. заявок только в Казани за 5 лет. Заявленное 100% трудоустройство — корпоративный narrative, без публичной независимой верификации.

ru-12

Yandex SourceCraft AI agents

verified evidence C russia

Yandex B2B Tech reports a 50% quarterly increase in SourceCraft AI-agent use and 60% of developers using agent mode; these are corporate self-disclosed figures.

Original Russian canonical wording

Topic: Yandex SourceCraft AI-агенты

Claim: +50% потребления за квартал, 60% разработчиков используют агентский режим (Yandex B2B Tech, ноябрь 2025).

Recommended wording: По данным Yandex B2B Tech (ноябрь 2025): использование ИИ-агента SourceCraft +50% за квартал; 60% разработчиков работают в агентском режиме для генерации/рефакторинга; 15% — для архитектурных задач; 15% — для поиска информации в БЗ. Корпоративные данные Yandex.

ru-13

Rosatom / Greenatom digital staffing and 1C:ERP migration

partially verified evidence B russia

Rosatom/Greenatom publicly supports large-scale 1C deployment figures; broader digital-staffing targets such as 25k to 55k require primary press-release verification.

Original Russian canonical wording

Topic: Росатом / Гринатом — кадры и 1С:ERP

Claim: 25 000 сотрудников «цифрового бизнеса» в 2024, цель 55 000 к 2030; план +30 000 IT за 7 лет (≈4 000 в год); 1С:ERP вместо SAP: 90 тыс. пользователей, 600 серверов, 400 продуктивных баз к ноябрю 2025; план — 230 предприятий к 2027.

Recommended wording: Росатом/Гринатом подтверждает (ноябрь 2025): 90 тыс. пользователей систем 1С, >600 серверов, >4 тыс. тестовых баз, 400 продуктивных; 150 организаций на 1С:ERP 2.0 'Цифровой Росатом' с планом 230+ предприятий к 2027. Цифры по общей численности 'цифрового бизнеса' (25K в 2024, 55K к 2030) требуют первичной верификации в пресс-релизах Росатома.

ru-14

Top Russian government IT suppliers in 2024

partially verified evidence B russia

CNews Analytics reports about RUB 199bn revenue for the top 20 IT suppliers to the Russian public sector in 2024; treat as a secondary analytics source.

Original Russian canonical wording

Topic: Топ-20 поставщиков ИТ в госсектор за 2024 — ₽199 млрд

Claim: Топ-20 поставщиков ИТ в госсектор за 2024 заработали ₽199 млрд (CNews).

Recommended wording: По данным CNews Analytics, топ-20 поставщиков IT в российский госсектор в 2024 г. — ~₽199 млрд совокупной выручки.

ru-15

Liga Digital Economy and Program Product revenues

not verified evidence B russia

Industry rankings place Liga Digital Economy and Program Product around RUB 11-12bn revenue in 2024; primary company financial statements need separate verification.

No source URL listed
Original Russian canonical wording

Topic: Лига цифровой экономики и Программный продукт — выручка 2024

Claim: Лига цифровой экономики — 11,8 млрд ₽ в 2024 (+15,8%); «Программный продукт» — 12 млрд ₽ (+16%).

Recommended wording: По доступным отраслевым обзорам (CNews Analytics, RAEX), Лига цифровой экономики — порядок 11–12 млрд ₽ в 2024 г.; первичные финансовые отчёты компаний требуют отдельной верификации.

ru-16

Russian Ministry of Digital Development Plan 2030

verified evidence A russia

The ministerial 2030 target is 700,000 new developers, with 2024 intake and student figures used as projections and capacity indicators, not measured outcomes.

Original Russian canonical wording

Topic: Минцифры План 2030

Claim: 700 тыс. новых разработчиков к 2030; 125 тыс. бюджетных + 70 тыс. внебюджетных IT-абитуриентов 2024; 600 тыс. студентов в IT-направлениях.

Recommended wording: По заявлению министра Шадаева на совещании президента с правительством (26.11.2024): целевая установка — 700 тыс. новых разработчиков к 2030 г. (projection). В 2024 г. — 125 тыс. бюджетных + 70 тыс. внебюджетных IT-абитуриентов (рост бюджетных в 2,5 раза за 4 года); 600 тыс. студентов в IT-направлениях в 500 вузах; средняя зарплата отрасли 185 тыс. ₽; 850 тыс. сотрудников IT-компаний (+50% за 4 года).

ru-17

Russian vacancies offering training or reskilling

partially verified evidence B russia

hh.ru/Forbes reporting indicates a growing share of vacancies open to candidates without experience and with training/reskilling offers, consistent with a shortage market.

Original Russian canonical wording

Topic: Российские вакансии 2025 с обучением/дообучением

Claim: 202 тыс. вакансий с обучением (vs 129 тыс. в 2024); 40% — для кандидатов без опыта.

Recommended wording: По hh.ru (через Forbes), в 2025 г. ~42% вакансий (4,3 млн) — для начинающих специалистов без опыта (рост с 40% в 2024 г.); общий рост вакансий с предложением обучения/дообучения отражает дефицитное состояние рынка.

ru-18

Russian IT market segmentation

not verified evidence D russia

The big-tech / state / midmarket / startup split is a useful analytical estimate but lacks a public methodological source from ARPP, RUSSOFT or HSE ISSEK.

No source URL listed
Original Russian canonical wording

Topic: Сегментация российского IT-рынка по долям

Claim: Anchor/hyperscalers (бигтех) 25–30%; Госсектор/госкорпорации 15–20%; Середина (vendor/integrator/B2B SaaS) 50–60%; Стартапы <5%.

Recommended wording: Оценочная сегментация российского IT-рынка (без официального источника, требует верификации у АРПП/РУССОФТ/ВШЭ ИСИЭЗ): бигтех ~25–30%, госсектор ~15–20%, середина ~50–60%, стартапы <5%.

Biography B5: Russian IT specialist

b-rus-it-01

Russia's 152-FZ amendment on personal-data collection

verified evidence A global

Federal Law No. 23-FZ changed Article 18(5) of 152-FZ from 1 July 2025: it restricts primary collection of Russian citizens' personal data through foreign databases, but is not a full ban on cross-border transfer.

Original Russian canonical wording

Topic: 152-ФЗ: ФЗ № 23-ФЗ от 28.02.2025, новая ред. ч. 5 ст. 18 (силу с 1.07.2025)

Claim: Федеральный закон № 23-ФЗ от 28 февраля 2025 ввёл новую редакцию ч. 5 ст. 18 закона № 152-ФЗ 'О персональных данных', вступившую в силу 1 июля 2025. Запрещён первичный сбор персональных данных граждан РФ с использованием баз данных, расположенных за пределами территории РФ — включая запись, систематизацию, накопление, хранение, уточнение, извлечение. Исключения ограничены п. 2, 3, 4 и 8 ч. 1 ст. 6 152-ФЗ. Это НЕ полный запрет трансграничной передачи (ст. 12 регулирует это отдельно) — но запрет на использование иностранных систем как primary collection points. Штрафы: до 18 млн ₽ для юридических лиц при несвоевременном уведомлении РКН.

Recommended wording:

b-rus-it-02

GitHub sanctions and Russian developers

partially verified evidence B global

GitHub remains available for free public personal use in non-sanctioned Russian regions, but paid/corporate accounts linked to sanctioned entities can be blocked under US trade-control rules.

Original Russian canonical wording

Topic: GitHub-санкции: блокировки русских developers (2022-2025)

Claim: С 2022 GitHub начал ограничивать доступ к private repositories для пользователей из РФ, особенно affiliated с sanctioned entities (per OFAC SDN List). К 2025 политика ужесточилась: фиксируются случаи полной блокировки accounts, включая paid subscribers, при detection связи с sanctioned organisations. GitHub доступен (free public repository services) пользователям из не-sanctioned регионов РФ для personal communications, но commercial/corporate accounts с связями с sanctioned entities активно blocked. 12 июня 2024 US Treasury / State / Commerce ввели new restrictions включая prohibition on certain IT and software services к Russia (effective 12 September 2024).

Recommended wording:

b-rus-it-03

Workslop in IT: Stack Overflow, Sonar, DORA and St. Louis Fed

verified evidence B global

Multiple 2025-2026 sources show high AI-tool adoption but low trust, weak verification, more instability or defects, and a gap between individual time savings and aggregate productivity gains.

Original Russian canonical wording

Topic: Workslop / нейрохалтура в IT — Stack Overflow + Sonar + DORA 2025

Claim: Multiple 2025-2026 surveys фиксируют структурное явление workslop в IT-разработке. Stack Overflow Developer Survey 2025: 84% разработчиков используют ИИ-инструменты, но только 29% доверяют им (минус 11 п.п. от 2024). Sonar State of Code 2025: 96% не доверяют AI-generated code как functionally correct, но <50% reviewing его перед commit; 38% говорят review AI-кода требует больше effort, чем human-кода; 61% соглашаются что AI 'часто produces code that looks correct but isn't reliable'. Google DORA 2025: AI adoption correlates с почти 10% ростом нестабильности кода. AWS CTO Werner Vogels coined термин 'verification debt'. 470 open-source GitHub PRs analysis: AI-generated code содержит 1.7x больше дефектов, ошибки логики +75%, performance issues почти 8x чаще. Federal Reserve Bank of St. Louis: индивидуальная экономия 5.4% часов/неделя, но aggregate productivity gain — only 1.1%.

Recommended wording:

b-rus-it-04

Workslop as a tragedy of the commons

verified evidence C global

A qualitative 2026 arXiv analysis frames AI slop in software development as a tragedy of the commons: individual speed gains externalize review, maintenance and quality costs.

Original Russian canonical wording

Topic: Workslop как tragedy of the commons (qualitative arxiv analysis)

Claim: Qualitative analysis (arxiv preprint, 2026) 1,154 постов в 15 discussion threads на Reddit и Hacker News посвящённых 'AI slop' в software development. Развит codebook из 15 codes в трёх thematic clusters: Review Friction (бремя на reviewers, эрозия доверия, контрмеры), Quality Degradation (повреждение codebases, knowledge resources, developer competence), Forces and Consequences (системные стимулы, mandated adoption, craft erosion, workforce disruption). Authors framed AI slop как tragedy of the commons: индивидуальные productivity gains externalize costs на reviewers, maintainers, broader community. Microsoft Research: AI-assisted code generation увеличивает defect rate на ~40% независимо от уровня developer.

Recommended wording:

b-rus-it-05

Global tech-layoff frame for 2026

partially verified evidence B/C global

RationalFX early-2026 layoff figures are useful as a global frame for tech layoffs and AI/automation attribution, but they are not official labor statistics.

Original Russian canonical wording

Topic: Глобальный tech-layoff фон 2026 — RationalFX early-2026 estimate

Claim: RationalFX estimate for the first six weeks / early 2026 counted about 30,700 global technology-sector layoffs, including about 24,600 in the US, and projected that a constant pace could exceed 270,000 layoffs in 2026 vs roughly 245,000 in 2025. The same reporting attributes about 69,840 / 28.5% of 2025 tech layoffs to automation and AI adoption. This is a framing estimate, not an official labor-statistics series.

Recommended wording: По оценке RationalFX, за первые шесть недель 2026 года мировой tech-сектор уже объявил около 30,7 тыс. сокращений; если такой темп сохранится, год может превысить уровень 2025-го. В 2025 году около 28,5% tech-сокращений в этой базе были связаны с automation/AI adoption. Использовать как глобальную рамку, не как официальную статистику.

b-rus-it-06

Softline AI-linked staff optimization

verified evidence B/C global

Softline is the strongest local Russian Oracle analogue: about 800 fewer employees from Q3 2025 to Q1 2026, AI-linked efficiency language, and Q1 2026 turnover up 5% YoY.

Original Russian canonical wording

Topic: Софтлайн — AI-linked staff optimization, Q3 2025 to Q1 2026

Claim: ПАО Софтлайн disclosed 10.3k employees as of 31 March 2026 vs about 11.1k in Q1 2025 materials, implying roughly 800 fewer employees / about 7.2% headcount reduction. CNews and company materials connect the optimization to AI adoption, post-acquisition integration and performance assessment. The highly qualified engineers/developers layer fell from about 6.2k to about 5.7k by share calculation, roughly a 10% decline, while Q1 2026 turnover grew 5% YoY to 25.1 bn RUB.

Recommended wording: Софтлайн — локальный российский аналог Oracle-case: компания снизила численность примерно на 800 человек при росте оборота Q1 2026 на 5% г/г; среди причин публично названы внедрение ИИ в рутинные процессы разработки/тестирования, интеграция после M&A и оценка эффективности.

b-rus-it-07

Sber AI-assisted efficiency cuts

partially verified evidence B/C global

Sber provides a rare public allocator case: Gref described AI-assisted identification of inefficient employees, while Putin reframed the issue as management responsibility.

Original Russian canonical wording

Topic: Сбер — AI-assisted efficiency cuts and responsibility dispute

Claim: At AI Journey in November 2025, Herman Gref publicly said Sber had reduced almost / up to 20% of personnel identified as inefficient with AI assistance. Putin replied that there are no inefficient employees, only employees with whom management worked poorly. Later reporting said Sber paused or softened the process because the cuts and perceived competition with AI became a shock inside the company. Numeric headcount estimates around 13.5k-15k are secondary and should not be used as the primary fact without a filing.

Recommended wording: Сбер даёт редкий публичный allocator-case: первое лицо прямо говорит об ИИ как инструменте выявления неэффективности, а ответ Путина переводит спор в плоскость управленческой ответственности за людей, которых алгоритм пометил как слабых.

b-rus-it-08

Positive Technologies quiet restructuring

partially verified evidence B/C global

Positive Technologies is useful as a quiet-restructuring case, not an AI-causality case: employee and union-linked reports described sizable layoffs without confirmed AI replacement.

Original Russian canonical wording

Topic: Positive Technologies — quiet restructuring / layoffs without confirmed AI causality

Claim: Employee and union-linked reports in 2025 described mass layoffs at Positive Technologies: a first wave of about 150-300 people and possible total reductions around 500. Company responses framed the process as internal transformation / profitability discipline. AI causality is not confirmed; the case is useful for the "quiet layoffs" mechanism where reductions may not pass through formal redundancy procedure.

Recommended wording: Positive Technologies стоит использовать не как ИИ-замещение, а как пример тихой оптимизации в российском IT: часть увольнений может проходить вне публичной процедуры сокращения, что делает рынок хуже видимым для внешней статистики.

b-rus-it-09

Russian IT junior squeeze

partially verified evidence B global

Russian IT moved toward an employer market in 2025-2026, with fewer vacancies, more resumes per vacancy and stronger competition for entry-level developers from both experienced candidates and AI-enabled workflows.

Original Russian canonical wording

Topic: Russian IT junior squeeze and employer-market shift, 2025-2026

Claim: Russian IT labor-market reporting for 2025-2026 shows a shift from candidate market to employer market: IT vacancies declined roughly 20-30% vs 2024 in several analyses, resumes per vacancy rose sharply (secondary reports cite about 13 on average and up to 16 for some IT positions), and entry-level developers face stronger competition from both experienced candidates and AI-enabled workflow changes. Demand remains comparatively stronger for AI/ML, cybersecurity, DevOps/SRE and senior roles.

Recommended wording: Для Биографии 5 это входная дверь: джуниоры оказываются между сжавшимися вакансиями, выросшим числом резюме на позицию и ИИ-инструментами, которые повышают планку производительности для entry-level работы.

b-rus-it-10

Russian IT wage polarization and shortage-with-layoffs paradox

partially verified evidence B global

Russian IT can cut staff while still having shortages: mass and entry-level roles are squeezed, while AI/ML, cybersecurity, DevOps/SRE and senior profiles remain expensive.

Original Russian canonical wording

Topic: Russian IT wage polarization and shortage-with-layoffs paradox

Claim: Russian IT salary growth slowed to about 4.1% YoY by 2026, below inflation in the cited reporting, while AI/ML engineers, cybersecurity specialists, DevOps/SRE and data roles retained much stronger salary bands. At the same time, Russian IT still reports structural shortages (official estimates around 500k-700k depending on period and methodology), while layoffs and involuntary exits are rising. This supports the "shortage and cuts at once" frame, not a simple oversupply story.

Recommended wording: Российский IT-рынок одновременно режет людей и сохраняет дефицит: нижний вход и массовые роли сжимаются, а AI/ML, ИБ, DevOps/SRE и senior-профили остаются дорогими. Это не обычный спад, а переразметка ценности навыков.

Known Evidence Gaps

gap-01 · medium

Direct RANEPA brain-drain primary source

Only secondary links via Meduza were located for the roughly 10% returnee figure.

gap-02 · high

Russian IT market segment structure

No public 2025-2026 ARPP/RUSSOFT/HSE ISSEK source gives the required big-tech / state / midmarket / startup revenue split.

gap-03 · high

Exact numeric thresholds for Decree No. 1949

The relevant 2026 by-laws were not yet consolidated in public legal systems at the fact-check date.

gap-04 · low

CNews analytics figures

Some CNews Analytics values are behind paid/closed access; mark as secondary source only.

gap-05 · low

Avito Jobs AI-vacancy doubling

Corporate analytics without a public primary methodology note.

gap-06 · medium

Greenatom digital-employment targets

Specific 25k / 55k staff numbers lack located public Rosatom/Greenatom primary releases.

gap-07 · high

Direct causal AI payroll evidence for Russia

Russia lacks a public Brynjolfsson-Chandar-Chen-style payroll microdata study.

gap-08 · medium

Bloomberry / Live Data Technologies analogue for Russia

No open Russian vacancy dataset breaks PM/BA/coordinator/HRBP dynamics into tactical vs accountable roles.

gap-09 · medium

Workslop in Russian corporate context

No BetterUp-style Russian corporate study was located.

gap-10 · high

Long-term effects of the junior squeeze

The 7-10 year horizon central to the cycle is not yet observable; current Stanford evidence covers 2022-2025.

gap-11 · medium

UAE long-term spillover

Long-run expat-model sustainability and MBZUAI graduate-retention data are still speculative or unavailable.

gap-12 · medium

Effect of Russian Decree No. 1949

First outcomes will only appear in 2026-2027, and methodology for counting the education share is contested.

gap-13 · medium

Tactical versus accountable orchestrators

The split is conceptually strong but not yet operationalized in comparable data.

gap-14 · high

Cross-country junior:middle:senior comparison

No unified methodology exists across PwC, BLS, hh.ru and China MOE-type sources.

gap-15 · medium

DeepSeek/Moonshot/Zhipu hiring microdata

Qualitative stories exist, but panel-level hiring data do not.

gap-16 · C

Ireland-specific AI-cheating data

UK studies provide context; Ireland-specific surveys were not found.

gap-17 · B

GitHub paid-subscriber blocking specifics

Only secondary sourcing was located for full blocking of paid Russian subscribers in 2025.

gap-18 · C

Subsequent applications of 6 O 151/23

The precedent is confirmed; later applications are not tracked here.

gap-19 · B

Independent School 21 / Innopolis employment verification

Employment claims are company PR data without third-party evaluation.

gap-20 · B

Russian IT relocation figures, 2024-2026

Post-2022 official figures remain partial; later precise relocation numbers are not public.