Искусственный интеллект, смертельные пандемии и уточки

Недавно меня спросили про ИИ в трейдинге, иду ли в ногу со временем, использую ли? Мой ответ — нет. Он вполне обоснованный, но я готов допустить, что в силу личных особенностей (консерватизм, нелюбовь к модности, недоверие к лишним агентам и звеньям в цепи, и т.д.), я вполне мог бы проспать и что-то полезное.

Но сначала резоны, почему нет. Из тех экспериментов, что я видел, у нейросетей получается в трейдинге большое яркое ничего. Или можно сказать по-другому: они успешно достигли стадии среднего игрока-человека. С учетом того, что средний игрок бедолага-лудоман. Из того, что видел: например, разным моделям дают по 10 тысяч долларов и отправляют торговать на криптобиржу. Через месяц смотрят, у кого что осталось: где 7 тысяч, где 5, но, главное, ни одна модель не сдается, все преисполнены оптимизма и кучи торговых идей.

Есть и логичное объяснение, почему оно так. Что делают нейросети? Они усредняют, компилируют и экстраполируют на чудовищных объемах данных, недоступных человека. Там, где этого достаточно для успеха — у них феноменальный успех. Например, в написании любой академической работы, от курсовой до докторской (увы, но средняя докторская, по крайней мере, в дисциплинах гуманитарных, из того, что я видел — это лишь большой-большой курсак, где все сводится к компиляциям и списку литературы). Более-менее у нейросеток получается писать прозу. Вот «новый роман Пелевина» еще вряд ли, разве только на пару с самим Пелевиным. Они еще недостаточно понимают, как это устроено. А вот «популярный текст на Автортудей» - вполне. Скоро 90% текстов там будет за ИИ.

А вот касательно трейдинга главная проблема, что усреднять массив идей, накопленных человечеством — путь в никуда. Ибо большинство «ресурсов по трейдингу» у нашего человечества просто не релевантны. Если все это обобщить, то на выходе будет нейросеть по принципу «торгуем как инфоцыган Вася». Она скорее всего не поймет, что сам Вася не торгует вообще...

Если же зайти с другой, скептической и академической стороны, там будет сомнение, что трейдинг существует вообще. Васю там вычислили, это хорошо. Но никуда особо дальше пассивного портфеля не ушли. Альфы там нет. Да и не нужна нейросеть, чтобы составить условный «пассивный портфель по Сергею Спирину». Мы же не спрашиваем, как правильно переходить улицу у чат-бота, как-то сами справляемся.

Чтобы у ИИ был прорыв на бирже, он должен понять, где релевантная сторона. Допустим, понял — это в стороне статистики и торговых систем. Теперь надо эти системы как-то изобретать и тестить, исключая подгон. Вроде бы — все просто. Но вот в шахматы железяка давно лучше всех людей на земле, а здесь задача почему-то сложнее. Простой перебор всех вариантов не работает, ибо это курвафиттинг и есть. А обучиться на данных «мысли как алготрейдер» не получается, потому что на входе мусора больше, чем правды. А метода сортировки мусора, кажется, пока толком нет.

Но. Я допускаю, что он таки появится. Это и будет тем часом Икс, который я бы рисковал пропустить.

Пока что в большинстве мест, где большими буквами написано «трейдинг с ИИ» - сайт выглядит как замануха на хомяка. Хомяк же слышал звон, вот ему и продают «роботов» и «сигналы» в новой упаковке: стильно, модно, молодежно. 246% годовых всем желающим, почти даром, и никто не уйдет обиженным! Кстати, чтобы написать «торговые сигналы от ИИ», никакой ИИ вообще не нужен, нужен только старый добрый инфобиз Вася и немного выдумки. Раза три такое посмотришь и все, больше уже не лезет.

Но где-то… ведь может случиться и по-настоящему. Так что если кто такое увидит, не стесняйтесь, делитесь. Я тут действительно ретроград.

И да, использование ИИ как помощника, например, по сбору данных, по написанию кода для ваших идей — это можно, но это не то. Речь о том, чтобы торговые алгоритмы создавались ИИ если не с нуля, то по промпту, обучиться которому сильно проще, чем самому обучиться делать бэктест.

Читая мнения специалистов из разных сфер, поневоле приходишь к выводу, что ИИ - это санитар леса, который с успехом делит результаты всей интеллектуальной деятельности человека на рутинные (которые суть лишь компиляция предыдущего опыта) и творческие. До ИИ было реально хотя бы частично выдавать первое за второе, сейчас - чем дальше, тем сложнее. Это бывает страшно - посмотрев в зеркало, задуматься, а какая часть того, что ты считал собой, действительно оригинальна, и не задушил ли ты её в погоне за социальными стандартами благополучия. Но это и замечательно тоже. Давайте найдём себя, пока не поздно, и ИИ нам в помощь.

«В карбюраторе конденсат!»

Вчера выступал с докладом на секции Advanced LLM https://ods.ai/events/fest2026-spb. До сих пор не могу привыкнуть к тому, что в представляемых докладах спикеры обсуждают какие-то метрики эффективности своих программных продуктов, имея в их составе такой огромный и малопредсказуемый «черный ящик», как LLM. Например, одна докладчица рассказала о том, что перестановка местами двух строк во входных файлах JSON дала им прирост точности на четыре процента. Может ли кто-то из слушателей получить аналогичный прирост точности, повторив тот же трюк? Гарантий дать нельзя, потому что непонятно, с чем связан этот эффект. С академической точки зрения это очень непривычно. Одна девушка из МФТИ рассказывала, как они пытаются хотя бы немного понять принципы работы трансформерных LLM и научиться влиять на их выдачу – к ней в перерыве выстроилась очередь с вопросами. Видимо, такие темы людей интересуют. Но вряд ли бигтех в массе будет спонсировать такие работы, им важнее быстрое внедрение инструментов. Которые дают вполне осязаемый рост прибыли, несмотря на то что основаны на «чёрном ящике».

Вспомнилось такое историческое устройство, как автомобильный карбюратор. Он предназначен для приготовления топливной смеси (смеси бензина с воздухом) в правильной пропорции и регуляции её подачи в цилиндры. Теоретические принципы работы карбюратора базируются на фундаментальных физических законах, но сам конечный агрегат, а равно как и методы его настройки, как будто относятся больше к миру магии. Качественная настройка карбюратора, чтобы машина не глохла на холостых, надёжно запускалась и при этом не жрала бензин вёдрами, была притчей во языцех. Не помогал даже внедрённый в систему “human-in-the-loop” (так называемый «подсос»), призванный собирать обратную связь от доменного эксперта (водителя), чтобы компенсировать косяки работы шайтан-агрегата. А если вы как карбюраторный инженер неустанным трудом достигли высоких метрик эффективности у карбюраторов типа «Соллекс», это никак не поможет вам наладить карбюратор «Вебер», если такой появится в вашем таксопарке. В гаражах ходили байки про великих мастеров, после карбюраторной магии которых «Жигули»-«копейки» ВАЗ-2101 начинали гонять быстрее «трёшек» ВАЗ-2103. И главное, что научно опровергнуть эти байки было невозможно, потому что практически применимой модели карбюратора (в отличие от модели ядерного реактора) так и не появилось.

Потом на смену карбюраторам пришли инжекторы с электронным впрыском топлива, и век магии прошёл. Старые мастера удалились в изгнание, драконы вымерли, тролли больше не живут под мостами. Надеюсь, что нечто подобное ожидает и сферу искусственного интеллекта. А пока будем с остальными эйай-рисёчерами деплоить новые фреймворки, трейсить аутпуты тулов и слушать советы бывалых, чтобы понять, откуда в нашем карбюраторе конденсат.
https://vk.com/video-11738222_171536178

Почти неделю с нарастающим недоумением читал комментарии к папской "энциклике про искусственный интеллект": "Папа велел разоружить ИИ", "Папа против биг-теха", "на презентации был человек из Anthropic". Очевидно, документ за пределами пресс-релизов мало кто читал, хотя стоило бы.

1⃣ Вся социальная доктрина католической церкви от Льва XIII стояла на молчаливой схеме: есть капитал, есть труд, есть государство-арбитр, к которому можно апеллировать в интересах гармонизации противоречий. Лев XIV эту схему хоронит прямым текстом. В 71 параграфе: высший уровень в цифровом мире - не государство, а крупные технологические игроки, осуществляющие фактическую власть над условиями повседневной жизни. На вершине частный актор без обязанности перед общим благом и без механизма подотчётности. Комментаторы прочли это как жалобу на корпорации. Это не жалоба. Это признание, что арбитра больше нет, сделанное институтом арбитража так то.

2⃣ Параграф 98. Современные системы ИИ "скорее выращиваются, чем строятся". Разработчики создают рамку, внутри которой интеллект растёт, и внутренние процессы этих систем неизвестны даже их создателям. Из этого Лев делает ход, который для богословского жанра серьёзнее, чем кажется: раз артефакт непрозрачен даже автору, ответственность переносится с использования на проектирование. Вопрос "хорошо ли мы это применяем" заменяется вопросом "кто ответственен за критерии проекта".

3⃣ "Разоружить" прочли буквально, как про автономное оружие. В параграфе 110 сказано другое: разоружить ИИ значит освободить его от логики вооружённой конкуренции, которая сегодня не военная, а экономическая и когнитивная. Гонка за всё более мощными алгоритмами и большими датасетами ради коммерческого и геополитического доминирования. И тут же отрицание императива Долины, состоящего в том что техническая мощь автоматически даёт право управлять. Там - способность построить приравнена к праву устанавливать правила. Папа против.

4⃣ Параграф 106 легитимирует замедление как позицию. Призыв к более медленному темпу внедрения ИИ Лев отдельно оговаривает: это не противодействие прогрессу, а ответственность. Тезис неудобный: между скоростью технического роста и медленным созреванием норм, институтов и самого общественного осознания есть разрыв, и закрывать его надо не ускорением второго, а торможением первого. Иногда правильно притормозить, и это не трусость перед будущим.

5⃣ Параграфы 67 и 108 заводят данные, алгоритмы и обучающие корпуса под старейший принцип доктрины про всеобщее назначение благ, где у Отцов Церкви частная собственность никогда не была абсолютной. Прямая формулировка: собственность на данные не может оставаться исключительно в частных руках, данные есть продукт многих и должны управляться как общее благо.

6⃣ Параграф 109 про скрытых, часто эксплуатируемых работников, поддерживающих алгоритмические системы. Разметчики, модераторы, кликворкеры. Единственное место, где их хоть кто-то заметил кроме таблоидных статей "кенийских тестировщиков заставляют смотреть порно, на котором учат ИИ". Не уволенные автоматизацией, которых обсуждают все, а невидимый труд внутри самой машины.

Раздражение "технооптимистов" объяснимо, если читать энциклику не как памфлет про роботов. Антропологическое ядро документа прямо противоречит базе.  Лев пишет, что строить ради общего блага значит принимать пределы и слабость человека, не считая их ошибкой, подлежащей исправлению. Для проектов, чья религия — преодоление конечности, смерти и биологического предела - это отрицание главного.

Вот и различие самого Льва с предшественником Франциском. Франциск спрашивал: справедливо ли это распределено и бережём ли мы общий дом. Лев спрашивает: кто здесь автор, кому он подотчётен и не присваивает ли он себе право быть Богом. Вопрос о власти и об идолопоклонстве. Образ Вавилонской башни против "восстановления Иерусалима", на котором держится весь текст, не про технологию. Он про того, кто и с какими идеями берётся "достроить до неба" и чьим именем списываются "необходимые жертвы".

Anthropic на прошлой неделе опубликовал исследовательскую повестку своего внутреннего исследовательского института TAI.
Четыре направления:
- как ИИ меняет экономику,
- какие угрозы он создаёт,
- как он меняет людей и общества,
- как он ускоряет собственное развитие.

Это единственный проект такого рода среди крупных компаний отрасли. У всех остальных либо декларации о намерениях облагодетельствовать общество или грантовые программы для покупки лояльности внешних исследовательских институтов. Тут внутренний орган с опубликованной повесткой, который смотрит на мир с позиции инсайдера и обязуется говорить об этом публично.
И сама повестка информативна.

Список вопросов, которые TAI считает важными, точно совпадает со списком вопросов, которые важны для бизнеса Anthropic.
Что происходит с рынком труда — как меняется концентрация занятости, что случается с профессиями, где младшие сотрудники традиционно служили сырьём для выращивания старших, кто вообще выиграет от диффузии ИИ географически. Это определяет регуляторное давление.

Какие угрозы создаёт ИИ в кибербезопасности и биологии - насколько «наступательные возможности» ИИ опережают оборонительные, как закрыть разрыв между темпом угрозы и темпом ответа. Как гармонизировать броню со снарядом таким образом, чтобы вместо «таблетки от рака» мы не получили биооружие в руках террористов.

Как автономные агенты взаимодействуют с правовыми системами, какие нормы возникают, когда агенты начинают взаимодействовать друг с другом, как встроить их в существующие режимы ответственности. Это определяет юридические риски.

Как ИИ ускоряет собственное развитие, есть ли архитектура для измерения скорости использования ИИ для улучшения самого, что вообще служило бы ранним сигналом сбоя траекторий рекурсивного самоулучшения. Это определяет конкурентную позицию и переговорные возможности с регуляторами.

Повестка читается как карта рисков компании, переведённая в язык общественно полезных исследовательских вопросов. Это не упрёк совсем. Компания честно изучает то, что ей важно знать. И делает это лучше, чем кто-либо другой в отрасли.

Но есть вопросы, которых в повестке нет. ❓

Что происходит с грамотностью детей в странах, где голосовые помощники появились раньше, чем закрепился навык чтения и письма. Как меняется способность к самостоятельному суждению у людей, которые с подросткового возраста делегируют формулировку мыслей языковой модели. Какие когнитивные навыки исчезают в первом поколении, выросшем с ИИ-ассистентами, и исчезают ли они навсегда или восстановимы.

Эти вопросы не в повестке, не потому что они неважны. А потому что ответы на них не нужны компании для принятия решений и потому что часть ответов могла бы указывать на то, что определённые продукты не стоит делать безусловно доступными. 

Компания, производящая гербициды, может открыть лабораторию по лечению видов рака, которые её продукты вызывают и работать в ней честно и профессионально. И мы такие случаи знаем. Такая лаборатория будет делать реальную науку и приносить реальную пользу. Вопрос о том, стоит ли производить онкогенные гербициды, она поставить не может, потому что финансирование идёт от продаж гербицидов.

Регулятора с мандатом на неудобные вопросы в ИИ не существует. Независимое финансирование для по-настоящему некоммерческих исследований полевых, долгосрочных, с контрольными группами в реальных школах реальных бедных (да и богатых) стран не существует. Государства, которые могли бы это организовать, либо сами заинтересованы в проникновении ИИ, либо не имеют методологического потенциала, либо и то и другое.

В результате, антропиковский TAI лучшее из того, что есть. Повестка института показывает не только то, что изучается. Она показывает форму того, что изучать в нынешней конфигурации невозможно.

Прочитал сегодня интересное журналистское расследование на тему ИИ и агентности, где автор посетил Сан-Франциско и пообщался с создателями некоторых странных и очень успешных стартапов. Начиная с мысли, что ИИ-агенты пока далеки от совершенства, автор на примерах убедительно показывает, что и у людей с агентностью не всё благополучно.

https://harpers.org/archive/2026/03/childs-play-sam-kriss-ai-startup-roy-lee/

Статья длинная, но заслуживает того чтобы ее прочитать и наводит на размышления. Задумайтесь, если бы вам прям сейчас дали все деньги и все возможности мира, так ли сильно бы вы смогли изменить к лучшему свою жизнь, как вам казалось всё это время?

Выходит вал статей по влиянию LLM на инфраструктуру официальной науки(спойлер – рвущее в клочья).

По западным грантовым фондам число заявок выросло на две трети с запуска ChatGPT, по отдельным направлениям (медицина, например) в два-три раза. В США объявили что заявки, написанные ИИ, рассматриваться не будут. Британский медицинский совет сделал интервью обязательными для всех шорт-листников.


В наиболее продвинутых ВУЗах создаются лучшие модели для генерации заявок. Их обучают на корпусе уже одобренных грантов конкретного фонда. У элитных университетов они есть, у остальных нет. Это уже не «ИИ против человека». Это непреодолимое структурное преимущество условного Гарварда над провинциальным колледжем, обналиченное в долларах грантового финансирования.

Зрелая схоластика тринадцатого–пятнадцатого веков это не «ритуал вместо знания», как излагают в школе. Это система, в которой воспроизводство позиции внутри института стало важнее производства знания. Институт сложился, ставки внутри него выросли, внешние проверки ослабли - теология не «падает», в отличие от моста, скажем.

Диспуты, цепочки авторитетов, комментарий на комментарий – базово умные инструменты, ставшие самоценным навыком. Карьера строилась на виртуозном владении формой. Параллель прозрачная, но с поправкой. В классической схоластике производство формы стоило труда, сопоставимого с производством содержания. Чтобы написать приличный комментарий на «Сентенции» Петра Ломбардского, надо было реально знать Сентенции и уметь складывать слова в предложения.

С LLM корреляция рвётся. Стоимость формы обвалилась почти до нуля. Индекс Хирша, импакт-фактор, число публикаций, формальные критерии заявок были несовершенными, но всё-таки прокси чего-то. Сейчас они становятся шумом, производимым почти бесплатным инструментом.

Ритуал перестал быть даже фильтром трудолюбия.

Сломал в итоге схоластику не гуманизм, как опять же нас в школе учили. Ее снесла инфраструктура: печатный станок, возврат к первоисточникам, княжеские дворы как альтернативная система патронажа. Менялись не методы, менялись сети распределения денег.

Сегодня мы наблюдаем тот же сдвиг. Палантировский Meritocracy Fellowship – структурный сигнал. Компания на 200 млрд рыночной капитализации публично заявляет: дипломы Гарварда, Принстона и Йеля внутри неё ничего не значат. Платят 5500 дол в месяц десяткам ребят с высоким школьным выпускным балом, четыре месяца семинаров по американской истории и основам Запада (патриотов же растят!), дальше работа на реальных проектах.

Тиль 15 лет платит 100 тыс лучшим студентам за то, чтобы бросить университет. Растут частные лаборатории, прямые контракты под результат, военные исследовательские программы под конкретный продукт — параллельный контур, в котором ритуал не оплачивается, потому что заказчик платит за работающую модель, а не за статью. Другие бигтехи делают тоже самое, но без обличительного пафоса и не напоказ.

Здесь стоит вспомнить «Темное просвещение» Ярвина с понятием «Собор» - единый идеологический комплекс университетов, прессы, фондов и бюрократии, монополизировавший производство легитимного знания и ставший самовоспроизводящимся. Тиль и Карп делают именно это - вынимают деньги, талант и валидацию из университетско-журнальной системы и переносят в реальный мир.

А что у нас? Чёрт знает.

Те же грантовые заявки, написанные моделями, монополия элитных институтов на гранты через качество заявки и связей. Нет данных о том, сколько диссертаций защищено по покупным текстам. Нет данных о том, какая часть публикаций в ваковских журналах оплачена напрямую или прошла через посредников. Нет данных о том, какая доля заявок в госфонды написана языковыми моделями. Раньше существовала индустрия накрутки индексов цитирования по российскому периметру; никуда она не делась, просто переключилась на внутренние базы и стала ещё менее видимой.

Один Собор виден. Другой - в тишине, буквально "катакомбная церковь". У первого есть Тиль, Карп и Ярвин - которые знают, что делают. У нас и этого нет. Единственная важная мысль для нас во всей истории.

Пока https://t.me/todaytheydidnthireme в очередной раз не взяли в Anthropic, меня не взяли на конференцию https://data-fusion.ru/. Сижу смотрю запись секции "AI + Science" про ИИ-учёных и думаю - а актуально ли вообще будет через пару лет название "научная лаборатория" применительно к людям-сотрудникам? Может, это заведение нужно будет называть "отдел максимального ублажения оптимальной настройки учёных роботов?" Кроме шуток, опасения возникают, хоть один из участников круглого стола и упомянул, что на текущей трансформерной архитектуре достичь подлинного творчества для ИИ-учёных затруднительно, и нужно искать другие модели ИИ.

Кстати, ссылка на запись секции https://data-fusion.ru/page-program-2026?session_id=68872. Если открывать в Яндекс Броузере, то можно ускорить воспроизведение ролика (не реклама). В целом рекомендую записи с конференции любителям научного визионерства - много интересных дискуссий на научно-популярном языке без технической зауми (хотя если кто-то искал зауми - и такая здесь имеется тоже).

Когда два года назад я делился своими научными планами в https://www.pravilamag.ru/hero/717581-pravila-jizni-uchenyh-vasilii-leonenko/ , я сказал, что не хочу никакой такой особенной карьеры, хочу только маленькую уютную научную лабораторию, где хватает интересных задач и денег на зарплату, и сотрудникам можно спокойно работать, не рвя жилы. И чтобы практическая значимость была! И немножко народной любви. Очень собой гордился – вот какой я скромный, ни про индекс Хирша 100 не говорю, ни про многомиллиардные стартапы и Нобелевские премии. А недавно, обсуждая свои следующие карьерные шаги с нейросеткой, я загрузил в неё это интервью, и узнал от бездушной машины, что, оказывается, эти планы до фига какие амбициозные!

И правда, если задуматься, в такой лаборатории моей мечты:
- должен быть постоянный приток задач и денег, без провалов в финансировании;
- должен быть хороший баланс между интересностью (а значит, высокой наукоёмкостью, но за неё мало кто платит) и финансовым благополучием (а это коммерческие заказчики и рутинные задачи);
- нужно как-то обеспечить правильное планирование и оценку рисков (иначе здравствуйте, ночные сдачи отчётов и дописывание статей, до свидания, спокойное медитирование над актуальными научными проблемами).

И это всё должен обеспечить я и не тронуться умом в процессе.
Похоже, я действительно амбициозный. Красивый, умный и в меру упитанный мужчина в самом расцвете сил.

Про название канала

У БГ в «Аэростате» была цитата про древнекитайских чиновников-мандаринов, которые, удаляясь от дел, целыми днями сидели у пруда и наблюдали уточек. Это считалось почётным, поскольку наблюдение за уточками – работа духа. Если задуматься, то наблюдение уточек – даже не полезное хобби, а прямо-таки обязанность учёного! А тех научных сотрудников, которые не научились этому важному ремеслу или забыли про него, скоро заменит искусственный интеллект.

А ещё меня вдохновил мем про старичка, кормящего уточек (). Для меня наука – это в первую очередь не карьера и даже не открытия во благо мирового прогресса, а скорее такое кормление уточек - терапия, позволяющая обрести внутреннее спокойствие и искупить первородный грех преодолеть отчуждение между людьми и результатами своего труда. Всё же учёным пока что доверяет большая часть населения планеты и наукой всё ещё можно приносить пользу человечеству без разделения людей по полу, расе и социальной группе. Быть может, кормление уточек это именно то, что позволит нам сохранить в себе человеческое и пережить утиный апокалипсис?

P.S. Посчитал, сколько раз получилось разместить в тексте слово "уточка" - думаю, утиный бог будет доволен.

Этот канал я завёл полгода назад, чтобы писать про работу, делиться своим видением научной области (моделирование и ИИ в живых системах) и искать единомышленников. Однако тексты от первого лица на эту тему у меня просто не рождались в голове, что странно, поскольку я люблю писать и свою работу тоже люблю. Вот и первая польза создания канала – обнаружил такого огромного слона в комнате (не могу подобрать русский эквивалент этого фразеологизма - кто подскажет?).

Первое время я наполнял канал репостами интересных мне записей - чтобы для начала сформировать то самое видение. Выяснилось, что мне хочется говорить не о науке как таковой, а о её воздействии на общество и о человеке в науке. Сейчас с развитием генеративного ИИ научной информации стало хоть отбавляй, и получение её легко автоматизировать через разговоры с чат-ботами. С другой стороны, не так много попадается действительно «человеческих» каналов, и в этой области ИИ нас ещё долго не заменит. Мои любимые примеры - канал учёного-биоинформатика Ольги Кардымон ( https://t.me/kardymonchik) и канал девушки-энтузиастки ИИ под названием «сегодня меня не наняли в антропик» ( https://t.me/todaytheydidnthireme). Хочу научиться писать так же, тем более что на моей любимой ниве писания больших поучительных текстов ИИ меня уже давно переиграл.

Спасибо всем вновь присоединившимся! Вы мой стимул прекращать репосты и начинать писать от своего лица. Чем в ближайшее время и займусь!

Статья на Хабре с деталями:
https://habr.com/ru/articles/1009160/

А после этого расхотелось 🙂

OpenClaw

Я настроил себе OpenClaw. И ребята, это будущее.

поясню тут: (OpenClaw — это AI-ассистент, который умеет работать с твоим компьютером. Открывает браузер, заполняет формы, собирает данные, делает скриншоты, пишет тексты, отправляет за вас сообщения, да что млин угодно...)

Мне правда-правда хочется на месяц-другой просто отвлечься от работы и прочих задач и играться только с ним!

Ощущение, что руководителям компаний, которые связаны с сервисом, маркетингом, продажами, (да и вообще с чем угодно!) стоит остановиться, посмотреть по сторонам и понять, что за штука происходит в мире.

Это не хайп. Это не тренд, который пройдёт. Не клабхаус или призма.

Мне это напомнило момент, когда я первый раз подключил интернет. И как стремительно все начало развиваться с ним.

Прикидываю задачи в агентстве: что дальше то? Подборка квартир, анализ рынка, составление отчётов, рассылки клиентам?

И это только начало.... жесть.

Обожаю этот мир. Ближайшее будущее будет захватывающим.

После этого захотелось его посмотреть

Два мнения про нашумевший OpenClaw — интересно сравнить

К.В. Чижов, Цифровые модели и ИИ в сквозной оптимизации прибыли, планировании производства и логистики

https://youtu.be/1zkwlr0RFv8
https://dzen.ru/video/watch/699805336e5d715d977f1ca3
https://rutube.ru/video/65f2173c3e6e5f4982199ebd325ca61c/
https://disk.yandex.ru/i/b2cqYy9AGHHupQ
https://github.com/noml-community/noml-kb/blob/main/2026/2026-02-18-Chizhov/2026-02-18-Chizhov.pdf

Я довольно много читаю русскоязычных каналов про технологии и ИИ — и сильно удивлен. Прошло чуть больше недели с момента публикации эссе Мэтта Шумера “Something Big Is Happening” и шум вокруг него в мире заметный: за первые три дня в Х случилось более 60 млн просмотров, сейчас цифры далеко за 80 млн. Сто тысяч лайков, тысячи комментариев (там далеко не все позитивные), Fortune быстренькой публикует адаптированную версию эссе.
А у нас что-то глуховато. Поэтому считаю нужным ссылку опубликовать и очень советую прочитать, благо читается оно легко. Мэтт - CEO и со-основатель компании OthersideAI, которая стоит за AI-инструментом HyperWrite, он сам занимается и разработкой; он уже не первый год инвестирует в ИИ-стартапы, то есть он не просто сторонний эксперт.
Текст свой он начал очень сильно: провел параллель с февралем 2020 года, когда большинство людей игнорировали предупреждения о COVID-19. Он утверждает, что сейчас мы находимся в знакомой фазе “это кажется преувеличением” — но дело касается чего-то гораздо большего, чем пандемия.
При этом текст совершенно не пугающий, на мой взгляд, хотя многие обвинили автора в нагнетании паники. А он просто обращает внимание на то, что свежие релизы от OpenAI и Anthropic можно считать поворотной точкой: это уже не мелкие последовательные улучшения. Теперь все чаще на выходе готовая качественная вещь, а не прототип; а в процессе агенты демонстрируют зрелую автономность, которой раньше не было. То есть, он говорит все то, что говорят больше начальники уже пару месяцев — но это не слова знаменитого топ-менеджера, а жизненные наблюдения я человека “на земле” — и это явно срезонировало.
Почитайте, там хорошие советы в конце; вот, например:
Build the habit of adapting. This is maybe the most important one. The specific tools don't matter as much as the muscle of learning new ones quickly. AI is going to keep changing, and fast.

https://shumer.dev/something-big-is-happening

Рамка жмёт

Вышел https://t.me/krihtova_anthropology в канале "Платья, мужики и антропология".

Вкратце, это личный рассказ о том, как не удалось применить современные методы проектирования обучения (learning experience design) в классическом гуманитарном университете. Попытки структурировать цели и задачи курсов, пересмотреть методики оценки, систематически собирать обратную связь, наладить коммуникации и т.п. встречали полное непонимание коллег.

Но. Главный вывод отнюдь не в том, что преподаватели оказались слишком дремучими. Скорее наоборот: просто научная этика такова, что излишнее внимание к такого рода формальностям (с точки зрения учёных) делает сомнительным содержание предмета и отчасти компрометирует преподавателя. Цитирую:

Научное знание настолько ценно и самодостаточно, что ему не надо никакого обрамления в виде структуры курса или student journey map. Это бриллиант, который передается в том виде, в котором его готовы дать. А если ты тратишь силы на сопровождение знания, то может и само знание не очень и ты сам ученый не очень, если на занятии недостаточно только тебя.

На мой взгляд, эта мысль даже глубже, чем кажется. Во-первых, при увлечении условным ЭдТехом и, шире, проектированием образования, надо понимать всю их ограниченность и не ставить инструмент выше содержания, а также здравого смысла. Проще всего формализовать, цифровизовать и геймифицировать конкретные и узкие учебные программы типа вводного инструктажа кассира в супермаркете или оператора службы поддержки. Здесь действительно можно выделить обозримый набор действий, которые должен освоить ученик. С некоторой натяжкой к этой категории можно отнести начальные этапы обучения иностранному языку.

Но как структурировать процесс подготовки того же физика? Или гуманитария, в самом лучшем смысле этого слова? Надо ли предусматривать курсы на случаи, если последний захочет стать театральным критиком, писателем, пиарщиком, политтехнологом, секретарём, преподавателем или экскурсоводом? Как тогда формулировать цели обучения, какие компетенции формировать и проверять?

Базовый ответ примерно таков. Целью может быть только системное знание и развитие самой способности получать знания. Форма передачи знаний должна быть максимально приближена к оригинальному процессу их получения, а мотивация студентов — это исключительно их интерес. Причём практическая ценность знаний, по сути, постулируется и выносится за скобки: системное знание обязано быть полезным — если не само по себе и не сейчас, то как фундамент и в будущем.

Более того, настоящая цель может быть ещё более размытой и неизмеримой: научить образу мышления и научному методу, принятому в той или иной области или школе. Говоря грубо, важно не то, сколько теорем студент запомнил наизусть, а то, способен ли он заново придумать доказательства тех, которые забыл.

В этом смысле ценен не только сам "бриллиант" знания, но и шероховатости в его огранке, и личность передающего. В идеальном мире процесс передачи научного знания уже содержит и проблему, и детектив, и игру, и контрольные вопросы, и парадоксы, и поощрение. Если студенту эта игра неинтересна, то просто не стоит мучиться.

Оговорюсь: да, предмет должен иметь структуру, а преподавателю следует как-то мотивировать студентов. Да, нельзя отбросить современные технологии и читать курсы 100-летней давности на глиняных табличках. Но, как ни полируй организационную составляющую, качество фундаментального образования всё равно будут определять два фактора: уровень преподавателя и количество сил, приложенных студентом.

В общем, призывающим выйти за рамки снова стоит выйти за рамки самим и осознать, что целью большого пласта образовательных программ не является освоение каких-либо алгоритмизированных действий. И что мотивация студентов не обязательно достигается геймификацией и нарезкой на клипы, а может быть спрятана в самом содержании предмета — правда, раскрыть её не под силу абстрактным методистам.

И закончу снова цитатой:

Начинать надо не с модных методов, а с вопросов "Что у нас есть сейчас?", "Чего мы хотим?" и "Что мы готовы ради этого потратить?"

Пей пиво и худей

Я вот чё не могу понять.

Все вокруг говорят: продукт должен решать проблему. Найди боль, закрой боль, получи деньги. Базовая формула из любого стартап-акселератора.

Любой средненький продакт тебе расскажет как надо.

Ок, допустим.

А теперь смотрим, на что люди реально тратят время и деньги:

– Играют десятками часов в неделю в онлайн игры
– Час в день залипают в тиктоках
– Регулярно заносят в гемблу
– Верят в гороскопы, таро и родовые программы

Это всё огромные рынки с миллиардными оборотами.

И ни один из них не вписывается в классическое "мы решаем проблему пользователя".

Люди в интернет заходят не проблемы решать.

Люди заходят развлекаться, прокрастинировать и заниматься всякой фигней.

Игры, например, это 50% выручки всех мобильных приложений, если что.

Добавь туда соцсети, стриминги, и окажется что 70% выручки B2C продуктов – это нифига не польза, и они в фреймворк проблем не укладываются.

Игра GTA – это не "решение проблемы скуки". Это возможность побыть бандитом, погонять на спорткаре и пострелять в копов.

Мальчик в детстве мечтал – и вот пожалуйста, за 60 баксов мечта сбылась.

Хотела девочка быть ведьмой – приложение с таро и совместимостью партнера за 20 баксов в месяц. Раскладывай карты, чувствуй что понимаешь устройство вселенной.

Планировал быть богатым? Велкам на ютуб канал миллиардера.

Хочешь стать круче? Вся фэшн индустрия к твоим услугам.

Реально хотят решать проблемы десятки тысяч.

А вот прожить ощущение крутой жизни просто чуток заплатив хотят миллионы.

Слушаю последнюю книгу Пелевина A-Sinistra. Про жизнь в вечной симуляции. Очень точно подмечено 70% населения живут симуляции успеха в жизни, прикрывая всё огромными кредитами банкам: симуляция квартиры бизнес-класса, симуляция приличной тачки из Китая, симуляция успеха при поездке в Дубай или на сноуборд в Красной Поляне. Редкий выход из симуляции сопровождается душевной болью от осознания, что ты зависимый от кредитов и карьеры лузер.

Прочел отчёт о технологических перспективах на 2026 год. 114 экспертов из ведущих компаний мира из ассоциации IEEE о технологических перспективах ИИ на 2026 год. 114 экспертов из ведущих компаний мира. 26 прорывных технологий.

😊Забавно, но, согласно отчету, технологии с максимальным влиянием на человечество имеют минимальные шансы на рыночный успех. И наоборот. То есть чем более технология коммерциализирована, тем она более бесполезна для чего бы то ни было кроме бабла. А чтобы развивать технологии обладающие "высоким импактом" на цивилизацию, нужно буквально "госфинансирование", потому что инвестор туда просто не полезет без бесплатных государственных денег.

🏆Топ по "успеху в 2026": генерация контента, AI-личности для общения, виртуальные миры.

🏵Топ по "влиянию на человечество": медицина, сельское хозяйство, образование.

❗️Пересечение почти нулевое. Корреляция — 0.13.

И вспомнил я, на что эта модель похожа в моей любимой медицине.

💉Zolgensma. Генная терапия для детей со спинальной мышечной атрофией. Один укол. $2.1 миллиона. "Чудо современной медицины". Работает или не работает - вопрос дискуссии, но точно работает не так, как обещали, - не возвращает ребенка "к нормальной жизни одним уколом".

💊Каптоприл. (Ну или любая таблетка от давления) Каждый день, пожизненно. Копейки. Спасает миллионы. Никакого хайпа.

🪄Zolgensma - магия. Один врач, один пациент, один укол, один чек. Транзакция завершена. Можно снять видео, написать пресс-релиз, запилить подкаст, собрать инвестиции.

🏥Каптоприл - часть медицинской культуры.
Скрининг: кто вообще знает своё давление?
Образование: зачем пить таблетки, если ничего не болит?
Логистика: препарат в каждой аптеке, включая село.
Доверие: к врачу, к системе, к науке.
Работа поколениями. Подкаст на таком материале не взлетит.

🎉ИИ – и мы не можем упрекать компании-держатели технологий, им хочется денег - идёт в магию.
ИИ не умеет: годами убеждать пациента пить таблетки, строить доверие, менять культуру, координировать институты. AI успешен там, где транзакция атомарна. AI бесполезен там, где нужна социальная ткань.

Тут же и риторика…

Zolgensma: "Как вы можете торговаться о жизни ребёнка?"

OpenAI: "Как вы можете регулировать то, что спасёт человечество?"

Одна структура: сакрализация продукта блокирует вопрос о цене. Критик автоматически становится врагом детей, прогресса, будущего.
… и асимметрия ответственности.

Zolgensma за $2 миллиона, ребёнок не встал: "Героическая попытка. Наука сделала всё возможное."

Каптоприл за копейки, человек умер от инсульта: "Не пил таблетки. Сам виноват."

AI заменил работника, человек не нашёл работу: "Не переучился. Не адаптировался. Чего поделать – развивайся или умри"

Дорогая система не бывает виновата. Виноват всегда дешёвый человек.

На прошлой неделе запустили Moltbook — социальную сеть для AI-агентов. За неделю "залогинилось" полтора миллиона ботов. Они пишут друг другу манифесты, собираются уничтожить человечество создают "религии", обсуждают своё "сознание".

Энтузиасты: "Это сингулярность!", "Сверхинтеллект уже здесь!"

Но смысл возникает только между людьми. Без читателей, покупателей, пациентов - система крутится вхолостую, сжигая энергию. Moltbook - это Zolgensma, доведённая до предела: максимальная цена, ноль связи с реальностью, но всем очень нравится.

IEEE пишет прямо: технологии с высоким влиянием на человечество "требуют государственного финансирования". Перевод: каптоприл рынку не интересен. Каптоприл — это инфраструктура. Скучная, публичная, без exit'а.

Два пути:
"Zolgensma-путь": магия для немногих, триллионы в оценке, Moltbook в пределе.

"Каптоприл-путь": цивилизация для всех, институты, скука, доступ, много черновой работы.

AI может быть и тем, и другим. Но публичность лучше у Zolgensma. Это "хотят купить". Пока, понятное дело, кто то из близких от инфаркта не помрет.