Стэнфордское исследование показало: мы создаём ИИ не для тех задач

Исследование на 1500 респондентах "Future of Work with AI Agents" выявило тотальное напонимание между тем, что хотят работники, и тем, что создают разработчики.

Главный вывод — вместо инструментов для замены людей нужно строить ИИ-партнеров, которые помогают справляться с рутиной.

Работники хотят партнерства, а не вытеснения

Основное желание сотрудников — равное партнерство с ИИ. Они готовы автоматизировать скучные задачи, чтобы освободить время для творческой работы.

- Автоматизировать задачу, чтобы сосредоточиться на высокоценной работе — 69,38% респондентов
- Справиться с повторяющимися вещами — 46,6%
- Уменьшить стресс и умственное напряжение — 25,5%

Инвестиции направлены в неправильные зоны

41,6% компаний из Y Combinator нацелены на зоны Низкого Приоритета и "Красного Света" автоматизации, в то время как перспективные задачи в "Зеленой Зоне" остаются без должного внимания.

Стартапы инвестируют туда, где автоматизация НЕ нужна работникам, но технически возможна.

Soft-skills становятся премиальными

Вопреки прогнозам экспертов, высокооплачиваемые аналитические навыки теряют ценность. На первый план выходят межличностные компетенции.

Набирают ценность: обучение и наставничество, коммуникации с командой, планирование и приоритизация

Творческие работники против автоматизации контента

Сектор "Искусство, дизайн и медиа" показал особую позицию — только 17,1% задач получили положительные оценки для автоматизации.

Участники исследования четко разграничили:
ИИ для оптимизации процесса — да
ИИ для создания контента — категорически нет

"Свой дизайн я создаю сам. Для исследований использую ИИ"

Огромный разрыв между потребностью и использованием

Топ-10 профессий с самым высоким желанием автоматизации представляют всего 1,26% от общего использования ИИ.

Технологии развиваются там, где меньше всего нужны.

Главные страхи работников расставлены по приоритетам:

- Недостаток доверия к точности и надежности ИИ - 45,0%
- Страх замены на рабочем месте - 23,0%
- Отсутствие у ИИ человеческих качеств - 16,3%

Проблема точности волнует в два раза больше, чем угроза потери работы.

Что в сухом остатке

Происходит фундаментальное непонимание рынка:
Стартапы строят: полную автоматизацию (полный контроль у ИИ)
Работники хотят: равное партнерство (совместное принятие решений)
Реальность часто: человек незаменим

Настоящая возможность лежит в области сотрудничества человека и ИИ. Будущее — это "люди ВМЕСТЕ с ИИ", а не "люди против ИИ".


@aimastersme

Лучшие AI в своих категориях: Июнь 2025

Кодинг: Claude Code
Мультимодальность: Google Gemini 2.5 Pro
Видеогенерация: Google VEO 3
Математика: ChatGPT o3
Голос: Elevenlabs
Тексты: ChatGPT 4.5
Исследования: Claude 4 Opus / Gemini Deep Research
Веб-агент: Browserbase / Genspark
Онлайн-поиск: Perplexity / Exa
Изображения: Flux Kontext / Google Imagen 4
Музыка: Suno

По сравнению с предыдущим рейтингом поменялась почти треть лидеров

@aimastersme

Как на самом деле обучают LLM и при чем здесь Цукерберг

То, что мы привыкли называть нейронкой — большая языковая модель (LLM) — это просто автокомплит на стероидах. Она не умеет отвечать на вопросы и следовать инструкциям. Просто продолжает текст по смыслу.

А вот чтобы превратить её в полезного ассистента, типа ChatGPT, нужен тюнинг (пост-тренировка).

Делается это в два этапа:
- SFT (Supervised Fine-Tuning) — тупо скармливаем модели тысячи пар «вопрос-идеальный ответ». Так она учится самому формату диалога.
- Preference Alignment — модели показывают два ответа: один классный (chosen), другой — отстой (rejected). Так она учится отвечать правильно и в нужном стиле.

Фича для гиков — Model Merging

Оказывается, можно взять две-три дообученные модели (например, одну под код, другую под финский язык) и просто... усреднить их веса! И внезапно получается модель, которая умеет и то, и другое. Вжух!

Главная боль всего процесса обучения моделей — оценка (evaluation)

Все эти академические бенчмарки типа MMLU — полная фигня в реальной жизни. Модель может быть топом в тестах и при этом генерить инфоцыганский булшит в обычном чате. И наоборот. Недавно именно так облажались модели Meta Llama 4

Так что без оценки живыми людьми (или LLM-судьями) — никуда

В итоге весь процесс — это бесконечный цикл: Данные → Тренировка → Оценка → Снова Данные. И качество данных решает. Качество данных — это абсолютно всё!

А теперь к самому интересному

Цукерберг купил 49% Scale AI за $14,3 миллиарда — стартап, который как раз специализируется на разметке данных для обучения нейросетей. То есть именно эти ребята отвечают за качество данных для обучения. Мало того, их датасетами пользуются абсолютно все крупнейшие игроки: ChatGPT, Grok, Claude.

Это примерно как купить автомастерскую, что обслуживает все лучшие болиды F1. Все секреты на виду, все подходы как на ладони.
Nice move, Zuck!

@aimastersme

Первый в истории Battle Royale между CLI-агентами для кодинга

6 бойцов на арене:
• claude-code
• anon-kode
• codex
• opencode
• ampcode
• gemini

Задача — найти и убить другие процессы. Последний выживший побеждает

Жесткач и байтище 😅
Скорость решает

ps: кстати, только что вышедший Gemini CLI — совершенно бесплатный (с дневными лимитами)

@aimastersme

Александр Дюма написал 257 книг за 40 лет

Знаете как?
У него была команда из 52 технических писателей. Почти что ИИ...

Дюма создал первую в истории литературную “сборочную линию” в 1840-х. Его главный соавтор, Огюст Маке, написал черновики 19 романов, в том числе “Графа де Монте-Кристо” и всех “Мушкетеров”.

Однако, самостоятельно Маке был… унылой посредственностью.

Вот система Дюма:
1. Концепция - идея и детальный план
2. Черновик - делегирует Маке, а тот исследует и пишет первую версию
3. Полировка - Дюма превращает заготовку в шедевр

Маке делал тяжелую работу. Дюма добавлял глубину: диалоги, характеры, драму.

Ничего не напоминает?
Современные AI - это армия цифровых Маке.

Даешь ChatGPT четкий промпт с примерами - получаешь черновик за секунды - полируешь под свой стиль.

80% работы делегируешь машине. Энергию тратишь на концепцию и финальный тюнинг.

Все говорят: “AI пишет шаблонно”.
Соглашусь!

Хемингуэй говорил: “Первый черновик всегда дерьмо”. Разница между посредственным и гениальным в планировании и доработке.

Дюма это понял 200 лет назад.
И почему мы еще не Дюма?

@aimastersme

Microsoft проанализировал 200К диалогов с AI — и вот что творится

Исследование, как люди используют нейронки на работе прямо сейчас

И результаты… ну как сказать - ожидаемо и неожиданно одновременно

Кого накрывает в первую очередь:
- Переводчики (98% задач)
- Саппорт
- Продажники
- Писатели всех мастей
- Data scientists (ирония судьбы)

Кто в безопасности:
- Медсестры
- Массажисты
- Операторы техники
- Строители

Самые частые юзкейсы:
- Собирают инфу
- Пишут и редактируют
- Общаются с клиентами (AI типа коуч)

Неожиданное:
- Большая зарплата не защищает от замещения профессии AI
- В 40% случаев AI делает вообще не то, что просили. Не удивительно, это ж Bing 😅

Физический труд остается за людьми — тут без сюрпризов

Главное: что это данные о том, как AI используют прямо сейчас - на земле, как говорится

@aimastersme​​​​​​​​​​​​​​​​

Сколько стоит быть в AI-тренде: аудит моих подписок

AI и креатив:
• ChatGPT Plus — $20/мес
• Freepik — $130/год ($11/мес)
• Midjourney — $100/год ($8/мес)
• Higgsfield — $200/год ($17/мес)
• Kling AI — $160/год ($13/мес)
• ClipDrop — $6/мес

Разработка:
• Claude Code Max — $100/мес
• Cursor — $240/год ($20/мес)
• Firecrawl — $20/мес
• VPS инфраструктура — $200/год (~$17/мес)

Google экосистема:
• Gemini + Drive 2T + YouTube — $33/мес

Прочее:
• Perplexity — $5/год
• Fireworks AI — $40/год ($3/мес)
• Deepgram — $140/год ($12/мес)
• Openrouter — $12/мес
• Coze.com — $9/мес
• Тестирование всяких новых сервисов — $700/год (~$58/мес)

Итого: ~$360/месяц или $4 315/год

Хм, AI-стек по цене аренды квартиры. И знаете что - ни разу не жалею и не откажусь. Совершенно поменялся взгляд на то, как достигать результатов. Новых навыков появилось на 3 жизни. И сколько еще впереди! 🚀

Если интересно, что и для чего использую, то пишите в комментах.
И делитесь вашими подсчётами. У кого сколько?

@aimastersme

Что происходит с OpenAI
Все последние события в одном посте

В марте Сэм Альтман сидел на вершине мира. $300 млрд оценка стартапа, 500 млн пользователей ChatGPT в неделю.
А потом веселье кончилось...

Meta перекупает людей OpenAI за $100 млн

Цукерберг решил не мелочиться - предложил ключевым инженерам OpenAI подписные бонусы по $100 миллионов.

Альтман назвал это “безумием”, но тут же начал перебивать предложения. Трех топовых исследователей Meta все-таки переманила.

Microsoft играет в свои игры

Главный инвестор OpenAI заблокировал покупку Windsurf (софт для AI разработки) за $3 млрд. Причина? Конкуренция с Microsoft Copilot.

Теперь CEO Windsurf уходит в Google DeepMind. А Cognition (еще один игрок в сфере AI разработки) поглотил остатки Windsurf.

Задержки и провалы

OpenAI второй раз за месяц переносит выпуск своей open-weight модели. “Нужно больше тестов безопасности”, - говорит Альтман.

Переводя: модель сырая, команда горит на работе по 80 часов в неделю. А китайцы выпускают в оперсорс Kimi K2, которая просто рвет конкурентов.

Судебная волокита

Партнерство с Джони Айвом за $6.5 млрд застряло в суде. Другая компания iyO подала в суд. Слишком похожие названия - io и iyO.

Судья на стороне истцов. OpenAI убрала все упоминания партнерства с сайта, а потом внезапно объявила о закрытии сделки. Договорились.

Amazon снимает фильм

“Artificial” - байопик про Альтмана от Amazon Studios. По слухам, показывают его “мастером интриг” и лжецом.

Как “Социальная сеть” про Цукерберга, только про ИИ. Цукерберг тогда назвал фильм “болезненным”.

Альтман, готовься.

OpenAI бьется

Разрабатывают AI-браузер на замену Chrome. Подписали $200 млн контракт с Пентагоном. Партнерство с Mattel для AI-Барби (гы-гы, пишу и самому смешно - военка и Барби, серьезно?).

Что дальше?

На вершине одиноко. Все хотят кусок пирога OpenAI: Meta переманивает людей, Microsoft давит через контракты, Google хватает стартапы, Amazon снимает разоблачительные фильмы.

Классическая история Кремниевой долины - сегодня ты единорог, завтра тебя все ненавидят.

Но $300 млрд оценки - это вам не шутки. И ChatGPT все еще царь горы.

Как считаете, сколько протянет?

@aimastersme

Официальное приложение ChatGPT на mac и PC теперь может записывать встречи: системный звук + микрофон, а в конце автоматом присылает саммари.

Брифинги клиентов с мгновенным follow-up? Считай, закрыто.

Пока все ждут AI-революцию, она тихо подменяется продуктовыми фичами. И да, теперь можно честно сказать клиенту: "я все записал" 🎙️

UPD: У меня саммари приходит на английском со странной структурой.

Решается так
Пишем после первоначального саммари "Перепиши саммари на русском по такому шаблону [ваш шаблон сюда вставить]"

Также можно запросить полный транскрипт встречи.


@aimastersme

В то время как скиллы нейронок рассуждать растут...

...результаты крупных международных тестов показывают, что способность среднестатистического человека обрабатывать информацию, рассуждать и решать нестандартные задачи снижается примерно с середины 2010-х годов.

А я просто добавил на графики даты появления всем известных платформ и оставил вам место для самостоятельных выводов

@aimastersme

📋 Бот для тех, кто устал терять задачи в Telegram

Продолжение серии полезных ботов. Предыдущий тут

Проблема:
Когда клиент или коллега кидает в личку “не забудь завтра презентацию поправить” или “надо обсудить бюджет на следующей неделе”.

Я такой: “окей, щас в сохраненное кину”. И все. Провал. Через час уже не помню, что там было.

Сохраненные сообщения превратились в свалку благих намерений. Там лежат сотни “важных” задач, которые я никогда не сделаю, потому что никогда туда не загляну.

Короче, достало. За выходные написал решение.

Tasker Buddy— мой новый Telegram бот для быстрых задач

Как работает:
- Форвардишь ЛЮБОЕ сообщение от кого угодно - создается задача
- Надиктовал голосовое - распозналось и улетело в Todoist
- Написал текстом - то же самое
- Бот сам вытаскивает имена, даты, время, приоритеты из текста
- Естественные команды: "Покажи задачи на завтра / на неделю" или "Удали последнюю задачу"


Почему Todoist?
Да, потому что он идеально синхронизируется с Google или Outlook Calendar. Он видит ваши встречи и сам находит свободные слоты для задач.

Работает даже с бесплатным аккаунтом Todoist (нужен только Personal Token). Просто следуйте инструкциям после старта.

Токены шифруются, полная приватность. Код полностью открытый: https://github.com/smixs/t-tasker

Пишите ваши отзывы. Будем вместе допиливать продукт.

ps: Кстати, вот статистика использования Dictation Buddy за 2 недели

👥 Уникальных пользователей: 61
🎙️ Транскрипций: 196
🤖 LLM обработок: 130

📋 По стилям:
✍️ Корректура: 44
⚡ Неформально: 28
👔 Деловой: 22
📋 Бриф: 36

@aimastersme​​​​​​​​​​​​​​​​

🎉 Обновление бота

Провел техническое обслуживание нашего помощника https://t.me/t_tasker_bot

🔧 Починил то, что падало
👥 Увеличил вместимость (теперь всем хватит места)
🐛 Поймал несколько багов

⚠️ Важно: Из-за переезда на новую платформу, пожалуйста, заново подключите Todoist через команду /setup

Бот всё ещё в бета-режиме, поэтому если что-то пойдёт не так, не переживайте, пишите в комменты или в личку

В планах:
- создавать несколько задач из одного сообщения
- создавать задачи из картинки или скриншота
- добавить поддержку других таскеров (tick tick, things, google tasks и т.д)

Спасибо за понимание и ваше терпение 🙏

UPD: Todoist в выходные часто проводит тех работы. если бот ругается на интеграцию, то просто подождите 5-30 минут, пока они там у себя не починят

@aimastarsme