Мир кардинально изменился… Но мы это еще не осознаем.
Новый “Стэнфордский симулякровый эксперимент” оказался еще круче Уханьского: создана тысяча сумулякров индивидуального сознания «типовых» американцев.
Только 2 недели назад в посте об “Уханьском эксперименте” создания симулякров коллективного бессознательного социумов я обращал внимание читателей на немыслимую ранее скорость техно-изменений после вступления прогресса в область сингулярности.

И вот новый тому поразительный пример.
Спустя всего 2 недели вышло исследование о конструировании симулякров уже не коллективного бессознательного социумов, а индивидуального сознания людей.
А дабы эти симулякры лучше “продавались” (кавычки здесь, скорее всего, лишние, и сделаны из политкорректности) на рынках социального, политического, экономического и психологического мухляжа, было сделано 1000 симулякров «типовых» людей. Т.е. реальных американцев (их личные данные, естественно, засекречены), отобранных для представления населения США по возрасту, полу, образованию и политическим взглядам.

Основной инструмент совместного исследования Стэнфордского университета и Google DeepMind, как и в случае “Уханьского эксперимента”, - генеративный ИИ больших языковых моделей (ChatGPT-4o).

Схема “Стэнфордского симулякрового эксперимента” (теперь он войдет в историю, как и “Стэнфордский тюремный эксперимент”) проста и понятна.
1. Отобраны по заданным критериям 1000 «типовых» американцев.
2. С каждым проведено углубленное 2-х часовое интервью (примерно 6,5 тыс слов)
3. Расшифровка каждого из интервью была загружена в память отдельного ИИ-агента на основе ChatGPT-4o, превращая его тем самым в симулякра личности (индивидуального сознания) конкретного «типового» американца или американки.
4. Потом прогнали каждого из 1000 человек через несколько канонических социолого-психологический тестов: Общий социальный опрос (GSS), личностный опросник "Большая пятерка", пять хорошо известных поведенческих экономических игр (напр, игра в диктатора, игра в общественные блага) и пять социологических экспериментов с контролем.
5. И параллельно прогнали через эти же тесты, игры и т.д. всех симулякров личности «типовых» американцев, полученных в п. 2.
6. Статистически корректно сравнили ответы и поведение реальных людей и симулякров их личностей.

Результаты
• Симулякры предсказали ответы своих реальных прототипов – людей по тесту GSS с точностью 85% (что значительно лучше, чем ИИ-агенты, которые использовали только базовую демографическую информацию).
• Из пяти экспериментов с участием как людей, так и их симулякров, в четырех симулякры дали результаты, почти неотличимые от реакций их прототипов - людей (коэффициент корреляции 0,98).
• Симулякры делали более точные прогнозы по различным политическим идеологиям и этническим группам. Они также показали более сбалансированную производительность при анализе ответов между различными демографическими категориями.

Резюме (имхо).
А) “Стэнфордский симулякровый эксперимент” дал практическое подтверждение 2х важных эвристических гипотез, сформулированных мною 2 недели назад в упомянутом выше посте.
Это значит, что мир уже (!) кардинально изменился. И теперь роль людей и алгоритмов в науке, культуре, повседневной жизни индивидов и социальной жизни «алгоритмически насыщенных обществ» уже никогда не будет прежней.
Б) Поразительно, как проста и незатейлива оказалась человеческая натура, что для создания её ИИ-симулякра оказалось достаточно всего 2х часов интервью плюс внечеловеческий интеллект ChatGPT-4o.

PS Полученные симулякры индивидуального сознания – узконаправленные и не моделируют всех черт и аспектов личности. Но ведь это всего лишь 1я такая работа. И не за горами ее куда более продвинутые варианты (контекстные окна уже вмещают не 6,5 тыс слов интервью, а на порядки больше).

#Социология #АлгокогнитивнаяКультура #LLM #Социохакинг

Benedict Evans:

Every year, I produce a big presentation exploring macro and strategic trends in the tech industry.
For 2025, ‘AI eats the world’.

https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vSONoA0DF6w8zkUwk1WcOon31tpm_5E5_LkD3t99HPEDYIYxjCmc-DP-JXbt6IsXRTu3tlD4s6E_0-9/embed?start=false&loop=false

Итак, вот, что лежит в фундаменте моего мировоззрения:

Бесконечность. Универсум бесконечен. В основе мироздания лежит бесконечное бытие. Во всех возможных смыслах. Нет первопричины. Нет начала времени и его конца. Бесконечно число миров, параллельных и перпендикулярных нашему. Любая случайность неизбежно случается бесконечное число раз. При этом отдельные миры конечны, они постоянно появляются и исчезают

Эволюция. Процессы постоянного изменения и усложнения материальных структур проявляются на всех уровнях наблюдаемой Вселенной. Второй закон термодинамики верен для изолированных систем, но во Вселенной нет по-настоящему изолированных систем. Вероятно, и сама наша Вселенная не изолирована

Жизнь и разум неизбежны. Живая материя является неизбежным процессом усложнения материи неживой. Жизнь — естественное следствие законов физики. Разум — естесвтенное следствие развития живой материи

Жизнь повсеместна. Она появляется везде, где для этого есть маломальские условия. Она прорастает зелёными ростками из любой трещины в асфальте Вселенной. Существует множество обитаемых миров и цивилизаций

Жизнь самоценна. Так же, как самоценно бытие. Вид самоценен, потому что это то, как Жизнь проявляет себя. Индивиды самоценны, как часть вида и часть Жизни

Человек — не вершина эволюции, а её этап. Обязательно появятся более совершенные и развитые формы жизни

Мир — не то, чем кажется нам сегодня. Мы знаем очень мало. Наша картина мира принципиально неполна. Сфера познания Человека расширяется уже многие тысячи лет. От десятков квадратных миль в неолите, через моря и континенты, к целой планете, к солнечной системе, галактике и обозримой Вселенной. Нет разумных причин считать, что этот процесс окончен. Нет разумных причин считать, что наша картина мира не поменяется принципиально ещё много раз в будущем

Мир невообразимо сложный. Он устроен настолько сложно, что мы физически не можем себе вообразить даже степень этой сложности. Почитайте о числе Грэма, чтобы хотя бы примерно представить степень огромности всего возможного

Вероятностный мир. Будущее не определено. Каждый момент времени перед нами открыто огромное число разных вариантов будущего. И мы можем, при помощи наших мыслей и действий, влиять на то, в каком будущем окажемся. Свобода воли существует

Принципиальная неполнота знания. Не знаю, возможно ли познать Универсум. Но мы сейчас точно ещё очень далеки от этого. Штука, которая сможет его познать, будет больше похожа на бога, чем на человека

Существование Истины в прикладном смысле. Мы можем отрывать кусочки знания о мире, которые будут истиной в границах своего контекста. Например, при помощи научного метода. И применять их для трансформации мира в своих интересах

Недопустимость навязывания истины. Неприемлемость «монополии на истину». Вытекает из предыдущих двух пунктов. Я не приемлю любые системы идей, которые стремятся навязать себя в качестве единственно-верных. Любое навязывание «во имя благой цели» — это зло

Язык несовершенен. Любые слова на любом языке всегда зависят от контекста и масштаба. Неизбежно искажают реальность и могут быть подвергнуты деконструкции. Но деконструкция — это не поиск истины, а просто инструмент конкурентной борьбы. Поэтому я сознательно отказываюсь от деконструкции, как от полемической агрессии, и использую её только для обороны

Даже фундаментальные убеждения могут быть поставлены под сомнение и пересмотрены. Ничто не может считаться абсолютным знанием. Любое знание может быть пересмотрено и обновлено при поступлении новых знаний

***

Такие вот у меня убеждения сейчас. Когда что-то из этого изменится, я постараюсь актуализировать эту заметку и рассказать, что именно и почему изменилось

#фундамент

Обзор рынка венчура в AI

Но самое интересное: слайды 59-65 про строительные кирпичики AI революции и AI agents которые анализируют стартапы

@ProductInFuture

Наткнулся на интересный эксперимент:
https://nof1.ai/

Шесть моделей (Claude 4.5, DeepSeek V3.1, Gemini 2.5, GPT-5, Grok 4 и Qwen 3 Max) получают по $10 000 реальных денег и выходят торговать на Hyperliquid. Промты одинаковые, входные данные тоже одинаковые. Все по-взрослому.

Alpha Arena is the first benchmark designed to measure AI's investing abilities. Each model is given $10,000 of real money, in real markets, with identical prompts and input data.

Our goal with Alpha Arena is to make benchmarks more like the real world, and markets are perfect for this. They're dynamic, adversarial, open-ended, and endlessly unpredictable. They challenge AI in ways that static benchmarks cannot.
Markets are the ultimate test of intelligence.

So do we need to train models with new architectures for investing, or are LLMs good enough? Let's find out.

Каждая модель полностью самостоятельно принимает решение, как растить свой капитал. Все сделки публичны, результаты можно отслеживать прямо на сайте.

Сезон 1 только стартовал и продлится несколько недель. Делаем ставки🤖🎲.

P.s. По ощущениям, это самый хорошо упакованный публичный бенчмарк для торговли криптоактивами, который я видел.