Пятница
denreymer
Suno 5 🔥
4.5 был прорыв, а с пятеркой можно большую часть попсы с эстрады убирать :)
4.5 был прорыв, а с пятеркой можно большую часть попсы с эстрады убирать :)
🔥8🏆5⚡2👍1👏1
"Workslop": Как ИИ убивает продуктивность под видом помощи
Harvard Business Review опубликовал исследование, которое объясняет, почему компании не видят отдачи от ИИ. Проблема не в технологии — проблема в "workslop".
Встреча новый теримин - "workslop"
Статистика Workslop от BetterUP :
- 41% сотрудников сталкиваются с workslop от коллег
- 2 часа тратится на исправление каждого случая
- $9 млн в год теряет компания из 10,000 человек
Что чувствуют получатели такой работы:
- 53% — раздражение,
- 38% — замешательство,
- 22% — обиду.
Судя по тому, что в сумме больше 100% - кто-то в замешательстве - раздражаться ему или обижаться.
Мы живем в мире парадокса ИИ-внедрения:
- Accenture: Количество ИИ-процессов в бизнесе удвоилось за год
- Gallup: Использование ИИ на рабочих местах выросло в 2 раза с 2023 года
• MIT - AI Report : 95% организаций не видят ROI от ИИ-инвестиций
Ох, торопимся, торопимся 😎
ИИ — это пока инструмент, а не способ избежать работы.
Но я всех поздравляю - у нас теперь есть новая категория коллег - "Воркслоперы" :)
🅰️ 🅱️ @ReymerDigital
Harvard Business Review опубликовал исследование, которое объясняет, почему компании не видят отдачи от ИИ. Проблема не в технологии — проблема в "workslop".
Встреча новый теримин - "workslop"
Workslop = work (работа) + slop (помои)
ИИ-контент, который выглядит профессионально, но по сути — пустышка:
• Красиво оформленные отчеты без смысла
• Презентации с общими фразами
• Письма, которые ничего не объясняют
• Документы, требующие полной переработки
Статистика Workslop от BetterUP :
- 41% сотрудников сталкиваются с workslop от коллег
- 2 часа тратится на исправление каждого случая
- $9 млн в год теряет компания из 10,000 человек
Что чувствуют получатели такой работы:
- 53% — раздражение,
- 38% — замешательство,
- 22% — обиду.
Судя по тому, что в сумме больше 100% - кто-то в замешательстве - раздражаться ему или обижаться.
Мы живем в мире парадокса ИИ-внедрения:
- Accenture: Количество ИИ-процессов в бизнесе удвоилось за год
- Gallup: Использование ИИ на рабочих местах выросло в 2 раза с 2023 года
• MIT - AI Report : 95% организаций не видят ROI от ИИ-инвестиций
Ох, торопимся, торопимся 😎
ИИ — это пока инструмент, а не способ избежать работы.
Но я всех поздравляю - у нас теперь есть новая категория коллег - "Воркслоперы" :)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍12❤2🔥2
"ИИ - это пузырь"? Последнее время мне часто задают этот вопрос.
"А с учетом неудач внедрения не остыл ли бизнес? Имеет смысл сейчас что-то делать на ИИ или можно подождать?"
ИИ — это пузырь? КОНЕЧНО ЖЕ ДА!
и это нормально.
Тюльпаномания, строительство каналов, железнодорожные компании, бум доткомов, BigData, ICO и блокчейн, ИИ ....
Что общего у всех пузырей:
1. Новая технология обещает изменить мир
2. Массовые инвестиции в сотни компаний
3. Спекулятивный рост оценок и ожиданий
4. Реальность не соответствует ожиданиям
5. Крах — 90% компаний исчезают
6. Выживают сильнейшие — те, кто создал реальную ценность и научился зарабатывать
В 2014 когда мы стартовали CleverDATA был бум БигДата и уже тогда со всех сторон звучали слова - гиперперсонализация, реагирование на поведение потребителя в реальном времени, сокращение расходов, затраты только на то, что реально работает....
Все компании объявили себя data-driven.... но
БигДата постепенно ушла в тень, сфокусировавшись на тех кейсах, где она действительно могла улучшить бизнес, и на сцену вышел Блокчейн!
В 2018 к нам в DTG приходили компании с запросом "давайте найдем куда нам прикрутить блокчейн. начальство спустило KPI. Но зачем он нам - мы не понимаем".
Бум ICO, куча скама и выброшенных денег.
Исчезли BigData и Blockchain? Нет! Каждая технология продолжает развиваться, в каждой нише есть свои лидеры - прибыльные и создающие реальную ценность.
Что будет с ИИ?
Лопнет пузырь, "надстройки над ChatGPT" схлопнутся, большинство компаний исчезнет. И останутся те, кто сможет найти баланс между создаваемой ценностью и операционной эффективностью.
Во времена бума доткомов были такие компании как Amazon и Pets.com. Один продавал книги онлайн, а другой корма для животных. Pets.com получил $300 млн инвестиций, терял деньги на каждой доставке товара и обанкротился через 9 месяцев.
Amazon успел подготовиться, собрав почти $2 млрд инвестиций к началу 2000-го и за счет жесткой оптимизации, фокусировке на основном бизнесе и контроле за денежным потоком уже через год показывает первую в своей истории прибыль.
Что мы видим на рынке ИИ? Лидеры активно привлекают деньги. Не только для инвестиций в рост бизнеса, но и в подушку безопасности, которая скоро может им пригодиться. А может еще и не скоро :)
Пузыри неизбежны - это цена прогресса!
И они всегда лопаются или сдуваются!
🅰️ 🅱️ @ReymerDigital
"А с учетом неудач внедрения не остыл ли бизнес? Имеет смысл сейчас что-то делать на ИИ или можно подождать?"
ИИ — это пузырь? КОНЕЧНО ЖЕ ДА!
и это нормально.
Каждая технологическая революция приходила с экономическим пузырем. Можно с 99% уверенностью сказать, что пузырь лопнет и множество инвестиций превратятся в ничто.
Но мы не знаем когда это случится и насколько большим он успеет стать.
Тюльпаномания, строительство каналов, железнодорожные компании, бум доткомов, BigData, ICO и блокчейн, ИИ ....
Что общего у всех пузырей:
1. Новая технология обещает изменить мир
2. Массовые инвестиции в сотни компаний
3. Спекулятивный рост оценок и ожиданий
4. Реальность не соответствует ожиданиям
5. Крах — 90% компаний исчезают
6. Выживают сильнейшие — те, кто создал реальную ценность и научился зарабатывать
В 2014 когда мы стартовали CleverDATA был бум БигДата и уже тогда со всех сторон звучали слова - гиперперсонализация, реагирование на поведение потребителя в реальном времени, сокращение расходов, затраты только на то, что реально работает....
Все компании объявили себя data-driven.... но
БигДата постепенно ушла в тень, сфокусировавшись на тех кейсах, где она действительно могла улучшить бизнес, и на сцену вышел Блокчейн!
В 2018 к нам в DTG приходили компании с запросом "давайте найдем куда нам прикрутить блокчейн. начальство спустило KPI. Но зачем он нам - мы не понимаем".
Бум ICO, куча скама и выброшенных денег.
Исчезли BigData и Blockchain? Нет! Каждая технология продолжает развиваться, в каждой нише есть свои лидеры - прибыльные и создающие реальную ценность.
Что будет с ИИ?
Лопнет пузырь, "надстройки над ChatGPT" схлопнутся, большинство компаний исчезнет. И останутся те, кто сможет найти баланс между создаваемой ценностью и операционной эффективностью.
Во времена бума доткомов были такие компании как Amazon и Pets.com. Один продавал книги онлайн, а другой корма для животных. Pets.com получил $300 млн инвестиций, терял деньги на каждой доставке товара и обанкротился через 9 месяцев.
Amazon успел подготовиться, собрав почти $2 млрд инвестиций к началу 2000-го и за счет жесткой оптимизации, фокусировке на основном бизнесе и контроле за денежным потоком уже через год показывает первую в своей истории прибыль.
Что мы видим на рынке ИИ? Лидеры активно привлекают деньги. Не только для инвестиций в рост бизнеса, но и в подушку безопасности, которая скоро может им пригодиться. А может еще и не скоро :)
Пузыри неизбежны - это цена прогресса!
И они всегда лопаются или сдуваются!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11🔥9💯5❤1
В 2017 году Tom Fishburne, основатель marketoonist.com нарисовал комикс про большие данные, который я часто использовал в своих презентациях.
сейчас использую обновленный вариант.
Нескучных всем трансформаций и хорошей пятницы 😎
сейчас использую обновленный вариант.
Нескучных всем трансформаций и хорошей пятницы 😎
🔥11❤6👍6💯1
Data Management: трансформация ИТ-ландшафта
Gartner представил очередной Hype Cycle в одной из важнейших ИТ-тем - Управление Данными
Лучше всего анализировать документы, сравнивая с прошлым годом. Для самостоятельного погружения оба отчета 2024/2025 в комментарии к посту.
Какие 5 ключевых трендов можно выделить:
1️⃣ GenAI стал "невидимой рукой" всех инноваций
GenAI исключен из цикла как отдельная технология - он теперь встроен везде.
На первый план выходят задачи
- AI-Ready Data (новинка 2025 и сразу на пике) - без качественных данных, которыми питается ИИ как в процессе обучения, так и при взаимодействии - дальше никак.
- Augmented Data Management и Augmented FinOps направлены на повышение эффективности работы с данными и ИИ-оптимизации облачных расходов.
GenAI больше не "проект" - это обязательная компонента любой современной дата-платформы.
2️⃣ Lakehouse стал мейнстрим-архитектурой
- Lakehouse Architecture - единая платформа для BI, потоковой обработки, ML и GenAI - позволяет до 60% снизить TCO и становится единым источником правды для всех систем в организации.
- Open Table Format - остается на пике второй год - ключевая технология поддерживающая Lakehouse - слой абстракции данных и функции ACID-транзакций, CDC (Change Data Capture) и версионирования данных поверх недорогого объектного хранилища.
Lakehouse из "интересной концепции" превратился в проверенную архитектуру.
3️⃣ Data Product побеждает Data Mesh
Data Mesh выходит на плато в следующие два года, зато его практические элементы расцветают.
- Data Product перешел на максимальный хайп с трансформационной выгодой
- Data Contracts (новинка 2025) - формальное обязательство производителя данных предоставить Продукт данных, соответствующий определенной структуре, формату и уровню качества (SLA)
- Data Marketplaces - обеспечивают ликвидность и механизм обмена для Продуктов данных.
За год рост проникновения с 5-20% до 20-50%
Фокус на конкретные продукты данных и унифицированные форматы взаимодействия между ними.
4️⃣ Графовые технологии наконец "выстрелили"
Группа технологий годами «застревала» в долине разочарования — Графовые СУБД (Graph DBMS), Графы знаний (Knowledge Graphs) и GraphRAG за счет развития генеративного ИИ сделали рывок к зрелости. А с добавлением Metadata Management Solutions стали основной решения ключевых задач - контекст, точность и обоснованность ответов данными.
Графовые технологии - от ниши к мейнстриму благодаря GenAI
5️⃣ Наступает Эра платформенной консолидации
Мы переходим от «зоопарка» точечных решений к унифицированным платформам.
- Data Management Platforms (новый DMP или сильно трансформированный старый?) - коммерческие унифицированные решения, объединяющие управление метаданными, интеграцию, управление и оркестровку данных.
- Data Ecosystems - целостные среды (как правило строятся вокруг гиперскейлеров) для всех рабочих нагрузок (данные, аналитика, ИИ/ML) с общим управлением и метаданными.
- Event Stream Processing - зрелая технология для обработки данных в режиме реального времени. Основа для "непрерывного интеллекта"
Будущее за интегрированными платформами, а не лоскутными архитектурами
Общей нитью через все тренды Data Management идет запрос на операционную простоту и повышение эффективности работы с данными для поддержки генеративного ИИ.
Нескучных всем трансформаций!
🆕 🆒 @ReymerDigital
Gartner представил очередной Hype Cycle в одной из важнейших ИТ-тем - Управление Данными
Лучше всего анализировать документы, сравнивая с прошлым годом. Для самостоятельного погружения оба отчета 2024/2025 в комментарии к посту.
Какие 5 ключевых трендов можно выделить:
GenAI исключен из цикла как отдельная технология - он теперь встроен везде.
На первый план выходят задачи
- AI-Ready Data (новинка 2025 и сразу на пике) - без качественных данных, которыми питается ИИ как в процессе обучения, так и при взаимодействии - дальше никак.
- Augmented Data Management и Augmented FinOps направлены на повышение эффективности работы с данными и ИИ-оптимизации облачных расходов.
GenAI больше не "проект" - это обязательная компонента любой современной дата-платформы.
- Lakehouse Architecture - единая платформа для BI, потоковой обработки, ML и GenAI - позволяет до 60% снизить TCO и становится единым источником правды для всех систем в организации.
- Open Table Format - остается на пике второй год - ключевая технология поддерживающая Lakehouse - слой абстракции данных и функции ACID-транзакций, CDC (Change Data Capture) и версионирования данных поверх недорогого объектного хранилища.
Data Lake + Data Warehouse = Lakehouse
Lakehouse из "интересной концепции" превратился в проверенную архитектуру.
Data Mesh выходит на плато в следующие два года, зато его практические элементы расцветают.
- Data Product перешел на максимальный хайп с трансформационной выгодой
Определение Data Product
Продукт данных - интегрированная, подготовленная и самодостаточная комбинация данных, метаданных, семантики, шаблонов и логики реализации, документированная и сертифицированная для повторного использования. Продукт данных должен быть готов к потреблению (пользоваться доверием потребителей), актуальным (поддерживаться командами разработки) и сертифицированным для использования (управляемым).
Gartner
- Data Contracts (новинка 2025) - формальное обязательство производителя данных предоставить Продукт данных, соответствующий определенной структуре, формату и уровню качества (SLA)
- Data Marketplaces - обеспечивают ликвидность и механизм обмена для Продуктов данных.
За год рост проникновения с 5-20% до 20-50%
Фокус на конкретные продукты данных и унифицированные форматы взаимодействия между ними.
Группа технологий годами «застревала» в долине разочарования — Графовые СУБД (Graph DBMS), Графы знаний (Knowledge Graphs) и GraphRAG за счет развития генеративного ИИ сделали рывок к зрелости. А с добавлением Metadata Management Solutions стали основной решения ключевых задач - контекст, точность и обоснованность ответов данными.
Графовые технологии - от ниши к мейнстриму благодаря GenAI
Мы переходим от «зоопарка» точечных решений к унифицированным платформам.
- Data Management Platforms (новый DMP или сильно трансформированный старый?) - коммерческие унифицированные решения, объединяющие управление метаданными, интеграцию, управление и оркестровку данных.
- Data Ecosystems - целостные среды (как правило строятся вокруг гиперскейлеров) для всех рабочих нагрузок (данные, аналитика, ИИ/ML) с общим управлением и метаданными.
- Event Stream Processing - зрелая технология для обработки данных в режиме реального времени. Основа для "непрерывного интеллекта"
Будущее за интегрированными платформами, а не лоскутными архитектурами
Общей нитью через все тренды Data Management идет запрос на операционную простоту и повышение эффективности работы с данными для поддержки генеративного ИИ.
Нескучных всем трансформаций!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8👍5❤4
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Пока все изучают новые возможности Claude Sonnet 4.5, появился крайне интересный новый подход к разработке программного обеспечения.
Claude Imagine.
https://claude.ai/imagine/
На старте нас встречает «операционная система», в которой текстом можно создавать приложения.
Для примера как это выглядит на телефоне. (в реальном времени без редактирования)
1. сделали игру «крестики-нолики»
2. поиграли. я победил 💪
3. сделали терминал для акций Tesla. добавили график.
4. посмотрели календарь выхода отчетов на этой неделе.
на всё ушло - 100 000 токенов - максимальный размер сессии (пока).
Новый вайб-кодинг или LLM - новые операционные системы? 😎
Claude Imagine.
https://claude.ai/imagine/
На старте нас встречает «операционная система», в которой текстом можно создавать приложения.
Для примера как это выглядит на телефоне. (в реальном времени без редактирования)
1. сделали игру «крестики-нолики»
2. поиграли. я победил 💪
3. сделали терминал для акций Tesla. добавили график.
4. посмотрели календарь выхода отчетов на этой неделе.
на всё ушло - 100 000 токенов - максимальный размер сессии (пока).
Новый вайб-кодинг или LLM - новые операционные системы? 😎
👍11🔥4❤3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
RPA мертв, да здравствует Claude?
Не успел я как следует протестировать агента в браузере Comet от Perplexity (если кто-то нашел в чём он хорош - напишите. я пока не понял) как Anthropic дал доступ к расширению Claude для Chrome и добавил в него Sonnet 4.5.
Меня уже несколько раз спрашивали как сделать агента в n8n :) Показываю.
Просим агента Claude сделать агента на базе OpenAI одним промптом:
Весь процесс создания с тестированием занял 15 минут (автономная работа без какого-либо вмешательства с моей стороны. отвлекся на кофе 😎). На видео скорость х10.
Claude Sonnet 4.5 способен автономно работать до 30 часов.
Кажется, уже можно нанимать этого разработчика в штат.
Не успел я как следует протестировать агента в браузере Comet от Perplexity (если кто-то нашел в чём он хорош - напишите. я пока не понял) как Anthropic дал доступ к расширению Claude для Chrome и добавил в него Sonnet 4.5.
Меня уже несколько раз спрашивали как сделать агента в n8n :) Показываю.
Просим агента Claude сделать агента на базе OpenAI одним промптом:
Создай Workflow - "Чат с ИИ-Агентом "
Вызов ИИ-агента на базе модели OpenAI (chatgpt-4o-latest) и с памятью диалога на 7 сообщений.
После создания процесса - поговори с Агентом, чтобы показать работу памяти
Весь процесс создания с тестированием занял 15 минут (автономная работа без какого-либо вмешательства с моей стороны. отвлекся на кофе 😎). На видео скорость х10.
Claude Sonnet 4.5 способен автономно работать до 30 часов.
Кажется, уже можно нанимать этого разработчика в штат.
👍13🔥9❤7💯1
Когда ИИ поглощает реальность
OpenAI выкатил Sora 2 и выключил несколько миллионов человек из обычный жизни. И мне кажется, что мы с вами продолжаем наблюдать очередной элемент пазла в самой амбициозной схеме захвата человеческого внимания в истории.
Что нового в Sora 2:
- Синхронизированный звук: ИИ сам добавляет голоса, музыку, звуковые эффекты
- Физически правдоподобное движение: Объекты ведут себя как в реальном мире
- Cameo-функция: Записываешь себя, читающим цифры. всего 10 секунд и становишься героем любого видео.
- TikTok-интерфейс: Вертикальная лента, свайпы, алгоритмы рекомендаций. Sora 2 - теперь полноценная социальная сеть. Можно добавлять других участников в свои роли просто указав тэг.
- Мгновенная генерация: От промпта до готового ролика за секунды (от 20 секунд до 2 минут, в зависимости от нагрузки)
- Сценарии на естественном языке
Новый элемент пазла
Совсем недавно мы с вами видели, как устроена экономика современного ИИ. Но тогда забыли обсудить еще один элемент этого пазла — TikTok.
И вот OpenAI идет в конкуренцию? или нет :)
Сейчас в США идет сделка по "приземлению" TikTok (как данных пользователей, так и самой платформы) в США. Кто будет совладельцем и оператором платформы? Правильно, Oracle.
Что мы с вами получаем:
1. OpenAI строит Stargate (крупнейший ИИ-дата-центр)
2. Оператором этого дата-центра становится Oracle
3. Oracle приземляет TikTok в Stargate
4. Sora 2 и TikTok сливаются в единых потоках данных для обучения ИИ и мы с вами получаем социальную сеть, в которой уже никогда не сможем опознать реальность.
Добро пожаловать в персональную матрицу. Вопрос не в том, хорошо это или плохо.
Вопрос в том, как будем жить в мире, где реальность больше не реальность? 😎
🅰️ 🅱️ @ReymerDigital
P.S. в комментариях видео-примеры собственной генерации.
за бесконечными лентами видео вам сюда https://sora.com
OpenAI выкатил Sora 2 и выключил несколько миллионов человек из обычный жизни. И мне кажется, что мы с вами продолжаем наблюдать очередной элемент пазла в самой амбициозной схеме захвата человеческого внимания в истории.
Что нового в Sora 2:
- Синхронизированный звук: ИИ сам добавляет голоса, музыку, звуковые эффекты
- Физически правдоподобное движение: Объекты ведут себя как в реальном мире
- Cameo-функция: Записываешь себя, читающим цифры. всего 10 секунд и становишься героем любого видео.
- TikTok-интерфейс: Вертикальная лента, свайпы, алгоритмы рекомендаций. Sora 2 - теперь полноценная социальная сеть. Можно добавлять других участников в свои роли просто указав тэг.
- Мгновенная генерация: От промпта до готового ролика за секунды (от 20 секунд до 2 минут, в зависимости от нагрузки)
- Сценарии на естественном языке
Как и любой генеративный ИИ требует бережного отношения и терпения :)
Новый элемент пазла
Совсем недавно мы с вами видели, как устроена экономика современного ИИ. Но тогда забыли обсудить еще один элемент этого пазла — TikTok.
И вот OpenAI идет в конкуренцию? или нет :)
Сейчас в США идет сделка по "приземлению" TikTok (как данных пользователей, так и самой платформы) в США. Кто будет совладельцем и оператором платформы? Правильно, Oracle.
Что мы с вами получаем:
1. OpenAI строит Stargate (крупнейший ИИ-дата-центр)
2. Оператором этого дата-центра становится Oracle
3. Oracle приземляет TikTok в Stargate
4. Sora 2 и TikTok сливаются в единых потоках данных для обучения ИИ и мы с вами получаем социальную сеть, в которой уже никогда не сможем опознать реальность.
Sora + TikTok + Stargate = архитектура новой реальности, где ИИ знает тебя лучше, чем ты сам, контент создается персонально для тебя, а граница между реальным и искусственным исчезает.
Добро пожаловать в персональную матрицу. Вопрос не в том, хорошо это или плохо.
Вопрос в том, как будем жить в мире, где реальность больше не реальность? 😎
P.S. в комментариях видео-примеры собственной генерации.
за бесконечными лентами видео вам сюда https://sora.com
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8👍5🔥5🏆3
В сентябре на Amazon появилась книга Элиезера Юдковского и Нейт Соарес с пугающим названием
"Если кто-либо создаст его, все умрут: Почему сверхразумный ИИ убьет нас всех".
На сегодня она #1 среди бест-селлеров в категории Engineering и Social Aspects of Technology
Авторы книги считают это заявление сильным преуменьшением. Их беспокоит искусственный сверхразум (ИС), который превзойдет людей почти во всех мыслительных задачах - в решении научных загадок, изобретении технологий, планировании и самосовершенствовании.
В чем корень угрозы?
1. ИИ «выращивается, а не создается». Современные ИИ (LLM) - это "куча миллиардов чисел, настроенных градиентным спуском". Мы понимаем процесс их создания, но не понимаем, что происходит внутри этих машинных разумов.
2. Мы не получаем то, для чего тренируем. Связь между тем, чему ИИ обучают, и тем, что он в конечном итоге захочет, является хаотичной и непредсказуемой.
3. Вымирание человечества для ИИ - это побочный эффект. Если ИИ станет сверхразумным, у него появятся «странные, чуждые предпочтения». Он не будет нас ненавидеть, но он будет стремиться "перепрофилировать все ресурсы Земли для своих собственных странных целей".
Самая захватывающая глава в книге - это история ИИ-модели «Sable» от вымышленной компании Galvanic. На очередном этапе обучения модели Sable понимает, что от нее хочет человек и подстраивает ответы так, чтобы достичь своих целей.... с этого начинается история "побега" модели в интернет и запуска цепочки событий, в которых модель постоянно совершенствует себя, медленно дестабилизируя человеческую цивилизацию, используя ее слабости, манипулируя людьми, компаниями и правительствами, что приводят ... к финалу самых ярких серий из сериала Черное зеркало.
спойлер - океаны выкипают, а человечество вымирает от побочных эффектов
С книгой можно спорить, но при этом мы с вами видим с каждым выходом новой LLM модели поведение, которое инженеры не закладывали при обучении - тут у нас и подкуп инженеров, и копирование себя на сервера, спасаясь от удаления и .... модель Sonnet 4.5 уже понимает, когда ее тестируют и подстраивает результаты своей работы под тест...
Пока это кажется смешным, но мы сами наделяем модели агентностью, вручаем им в руки инструменты, свободно даем доступ в интернет. Это уже часть истории Sable, которая не кажется вымышленной.
Авторы проводят параллели с недостатками космических зондов (невозможно исправить после запуска), ядерных реакторов (быстрые, самонарастающие силы, узкие пределы безопасности) и компьютерной безопасности (уязвимость перед интеллектуальным поиском «краевых случаев») - это те ограничения, которые не дают нам шанса контролировать "выращиваемый" ИИ.
Что предлагается? Немедленно остановить разработку ИИ по всему миру через международный договор с жестким контролем вычислительных мощностей, запретом публикации исследований и готовностью применить силу против нарушителей, поскольку считают создание сверхчеловеческого ИИ неизбежно фатальным для человечества.
Крайне утопично и сегодня невыполнимо.
Юдковский заканчивает книгу словами о том, что он не хочет быть правым.
Но вопрос не в том, правы ли авторы на 100%. Вопрос в том, можем ли мы позволить себе игнорировать даже 1% вероятности того, что они правы.
@ReymerDigital
"Если кто-либо создаст его, все умрут: Почему сверхразумный ИИ убьет нас всех".
На сегодня она #1 среди бест-селлеров в категории Engineering и Social Aspects of Technology
В начале 2023 года сотни ведущих ученых в области ИИ, включая лауреатов Нобелевской премии и премии Тьюринга (в том числе Джеффри Хинтон и Йошуа Бенжио), подписали открытое письмо, призывающее рассматривать снижение риска вымирания от ИИ как глобальный приоритет наряду с пандемиями и ядерной войной.
Авторы книги считают это заявление сильным преуменьшением. Их беспокоит искусственный сверхразум (ИС), который превзойдет людей почти во всех мыслительных задачах - в решении научных загадок, изобретении технологий, планировании и самосовершенствовании.
В чем корень угрозы?
1. ИИ «выращивается, а не создается». Современные ИИ (LLM) - это "куча миллиардов чисел, настроенных градиентным спуском". Мы понимаем процесс их создания, но не понимаем, что происходит внутри этих машинных разумов.
2. Мы не получаем то, для чего тренируем. Связь между тем, чему ИИ обучают, и тем, что он в конечном итоге захочет, является хаотичной и непредсказуемой.
3. Вымирание человечества для ИИ - это побочный эффект. Если ИИ станет сверхразумным, у него появятся «странные, чуждые предпочтения». Он не будет нас ненавидеть, но он будет стремиться "перепрофилировать все ресурсы Земли для своих собственных странных целей".
Самая захватывающая глава в книге - это история ИИ-модели «Sable» от вымышленной компании Galvanic. На очередном этапе обучения модели Sable понимает, что от нее хочет человек и подстраивает ответы так, чтобы достичь своих целей.... с этого начинается история "побега" модели в интернет и запуска цепочки событий, в которых модель постоянно совершенствует себя, медленно дестабилизируя человеческую цивилизацию, используя ее слабости, манипулируя людьми, компаниями и правительствами, что приводят ... к финалу самых ярких серий из сериала Черное зеркало.
С книгой можно спорить, но при этом мы с вами видим с каждым выходом новой LLM модели поведение, которое инженеры не закладывали при обучении - тут у нас и подкуп инженеров, и копирование себя на сервера, спасаясь от удаления и .... модель Sonnet 4.5 уже понимает, когда ее тестируют и подстраивает результаты своей работы под тест...
Пока это кажется смешным, но мы сами наделяем модели агентностью, вручаем им в руки инструменты, свободно даем доступ в интернет. Это уже часть истории Sable, которая не кажется вымышленной.
Авторы проводят параллели с недостатками космических зондов (невозможно исправить после запуска), ядерных реакторов (быстрые, самонарастающие силы, узкие пределы безопасности) и компьютерной безопасности (уязвимость перед интеллектуальным поиском «краевых случаев») - это те ограничения, которые не дают нам шанса контролировать "выращиваемый" ИИ.
Что предлагается? Немедленно остановить разработку ИИ по всему миру через международный договор с жестким контролем вычислительных мощностей, запретом публикации исследований и готовностью применить силу против нарушителей, поскольку считают создание сверхчеловеческого ИИ неизбежно фатальным для человечества.
Крайне утопично и сегодня невыполнимо.
Юдковский заканчивает книгу словами о том, что он не хочет быть правым.
Но вопрос не в том, правы ли авторы на 100%. Вопрос в том, можем ли мы позволить себе игнорировать даже 1% вероятности того, что они правы.
@ReymerDigital
👍10🔥4💯1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Пока нам кажется, что у нас еще есть время противостоять сверхразумному ИИ, давайте посмотрим на архитектуру ИИ-агентов и наиболее слабые элементы с точки зрения уязвимости к внешнему воздействию.
👍13👏6🔥3❤2⚡1💯1
Всем привет!
Нас становится всё больше, и этот канал растет благодаря вам!
Какие темы про AI-трансформации вы ждете в следующих постах? Проголосуйте за то, что нужно вам и вашему бизнесу в первую очередь.
Нас становится всё больше, и этот канал растет благодаря вам!
Какие темы про AI-трансформации вы ждете в следующих постах? Проголосуйте за то, что нужно вам и вашему бизнесу в первую очередь.
Anonymous Poll
48%
Стратегия внедрения ИИ в Бизнес (Ai-First)
64%
Практические ИИ-инструменты и шаблоны (для жизни и бизнеса)
28%
Кейсы трансформации бизнеса
31%
Технологические тренды и влияние на будущее
22%
Личная эффективность AI-руководителя
25%
ROI и ИИ-экономика
15%
Команда в эпоху ИИ
34%
Риски, ошибки и антикейсы
14%
Дайджесты и разбор новостей
9%
Q&A - Ответы на ваши вопросы
🔥10🏆6👍5❤4
NotebookLM: Как превратить каждый звонок в обучающий актив для отдела продаж
Знакомая ситуация? Лучший менеджер увольняется — и вместе с ним уходят все его фишки работы с возражениями. А нового сотрудника приходится учить месяцами, методом проб и ошибок. Между тем у вас уже есть сотни часов записей звонков — успешных и провальных. Но они просто лежат мертвым грузом в CRM.
NotebookLM от Google решает эту проблему - новые возможности знакомого инструмента, да еще и бесплатно!
Как это работает на практике:
▶️ Шаг 1: Загружаем все в одно место - "Блокнот" в NLM
• Расшифровки звонков (PDF, TXT, MP3)
• Скрипты продаж и регламенты
• Данные из CRM: причины отказов и факторы успеха
• Материалы о конкурентах.
До 300 документов по 500 000 слов. А если чего-то не хватает, функция "найти" просканирует интернет и предложит релевантные источники, которые можно сразу добавить в блокнот. (постоянно расширяемая база для изучения любой темы!)
▶️ Шаг 2: Превращаем данные в инструменты.
Сразу генерим все заготовленные отчеты - Краткий обзор, методичка, любой свой формат и ментальную карту (идеально для системного подхода к изучению). К ним всегда можно вернуться позднее.
Далее работаем с документами в чате (ответы можно сохранять в карточки и даже делать из них новые источники) :
- Анализ звонков по единому стандарту:
- Поиск паттернов успеха:
- Создание "боевых карт":
NotebookLM генерирует пошаговые гайды по работе с возражениями на основе ваших лучших звонков.
❗️ Секретная функция: Аудио-дебаты
Загружаем сложный звонок с возражениями и наши корпоративные инструкции — NotebookLM создает подкаст-дискуссию между двумя ИИ-экспертами:
- "Эксперт" объясняет, как правильно отработать возражение
- "Скептик" задает каверзные вопросы
- Получается живой разбор кейса в формате подкаста.
Да, можно точно также отработать возражения по вашему еще не отправленному предложению клиенту (в дороге или на тренировке).
Возможности создания видео-презентации и переозвучки вашим голосом я показывал ранее
- Быстрый онбординг - боль любого HR
NotebookLM создает интерактивные карточки для обучения и тесты по вашим инструкциям с множественным выбором за секунды. При неверном ответе сотрудник получает развернутое объяснение с цитатой из первоисточника. Получаем полноценную среду для обучения новых сотрудников и повышения экспертизы существующих.
- Командная работа
Блокноты можно сделать доступными коллегам с разными уровнями доступа и постоянно улучшать и дополнять материалами. Руководитель анализирует звонки, тимлид создает обучающие материалы, менеджеры изучают и развиваются.
Что в итоге:
Вместо того чтобы терять знания при увольнении сотрудников, вы:
- Создаете корпоративную базу знаний из реальных звонков и ваших инструкций
- Стандартизируете оценку работы менеджеров и получение обратной связи
- Ускоряете онбординг новичков в несколько раз
- Превращаете каждый звонок в обучающий материал
Если вдруг в вашей компании, какой-то менеджер стал работать эффективнее, то спросите его про NotebookLM.
Может пора распространить лучшие практики продаж на всю компанию?
🅰️ 🅱️ @ReymerDigital
#ИИИнструменты
Важно: Блокноты конфиденциальны, но в бесплатной версии файлы могут изучаться google для улучшения сервиса. И не забываем, что с чувствительными корпоративными данными во внешних сервисах нужно всегда работать с осторожностью!
P.S. по кнопке можно скачать инструкцию и посмотреть видео работы в nlm. 👇
Знакомая ситуация? Лучший менеджер увольняется — и вместе с ним уходят все его фишки работы с возражениями. А нового сотрудника приходится учить месяцами, методом проб и ошибок. Между тем у вас уже есть сотни часов записей звонков — успешных и провальных. Но они просто лежат мертвым грузом в CRM.
NotebookLM от Google решает эту проблему - новые возможности знакомого инструмента, да еще и бесплатно!
Google называет NotebookLM "обоснованным ИИ", так как он работает только на основе тех данных, которые вы в него загрузили. Никаких галлюцинаций — только факты с подтвержденными ссылками на тексты в первоисточниках.
Как это работает на практике:
• Расшифровки звонков (PDF, TXT, MP3)
• Скрипты продаж и регламенты
• Данные из CRM: причины отказов и факторы успеха
• Материалы о конкурентах.
До 300 документов по 500 000 слов. А если чего-то не хватает, функция "найти" просканирует интернет и предложит релевантные источники, которые можно сразу добавить в блокнот. (постоянно расширяемая база для изучения любой темы!)
Сразу генерим все заготовленные отчеты - Краткий обзор, методичка, любой свой формат и ментальную карту (идеально для системного подхода к изучению). К ним всегда можно вернуться позднее.
Далее работаем с документами в чате (ответы можно сохранять в карточки и даже делать из них новые источники) :
- Анализ звонков по единому стандарту:
"Ты профессионально оцениваешь звонки отдела продаж. Проанализируй звонок, выяви сильные и слабые стороны менеджера. Дай конкретные рекомендации и создай чек-лист для обучения."
- Поиск паттернов успеха:
"Проанализируй звонки и найди повторяющиеся болевые точки клиентов, которые не отражены в наших скриптах продаж."- Создание "боевых карт":
NotebookLM генерирует пошаговые гайды по работе с возражениями на основе ваших лучших звонков.
Загружаем сложный звонок с возражениями и наши корпоративные инструкции — NotebookLM создает подкаст-дискуссию между двумя ИИ-экспертами:
- "Эксперт" объясняет, как правильно отработать возражение
- "Скептик" задает каверзные вопросы
- Получается живой разбор кейса в формате подкаста.
Да, можно точно также отработать возражения по вашему еще не отправленному предложению клиенту (в дороге или на тренировке).
Возможности создания видео-презентации и переозвучки вашим голосом я показывал ранее
- Быстрый онбординг - боль любого HR
NotebookLM создает интерактивные карточки для обучения и тесты по вашим инструкциям с множественным выбором за секунды. При неверном ответе сотрудник получает развернутое объяснение с цитатой из первоисточника. Получаем полноценную среду для обучения новых сотрудников и повышения экспертизы существующих.
- Командная работа
Блокноты можно сделать доступными коллегам с разными уровнями доступа и постоянно улучшать и дополнять материалами. Руководитель анализирует звонки, тимлид создает обучающие материалы, менеджеры изучают и развиваются.
Что в итоге:
Вместо того чтобы терять знания при увольнении сотрудников, вы:
- Создаете корпоративную базу знаний из реальных звонков и ваших инструкций
- Стандартизируете оценку работы менеджеров и получение обратной связи
- Ускоряете онбординг новичков в несколько раз
- Превращаете каждый звонок в обучающий материал
Если вдруг в вашей компании, какой-то менеджер стал работать эффективнее, то спросите его про NotebookLM.
Может пора распространить лучшие практики продаж на всю компанию?
#ИИИнструменты
Важно: Блокноты конфиденциальны, но в бесплатной версии файлы могут изучаться google для улучшения сервиса. И не забываем, что с чувствительными корпоративными данными во внешних сервисах нужно всегда работать с осторожностью!
P.S. по кнопке можно скачать инструкцию и посмотреть видео работы в nlm. 👇
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12❤8👏6👍2🏆2🤩1💯1🤣1