Про отмену дипломов “потому что ИИ».

В начале месяца прошла новость об отмене ВКР для юристов - бакалавров в сочинском филиале РУДН.

Подробный разбор ситуации с дипломами в «филиалах» от нашего постоянного читателя и автора @o_alpeev

Краткое содержание: «нечего на ИИ пенять, коли с рожей не все в порядке» :)

Спойлерить не будем. Статья в приложении.

⬇️⬇️⬇️

Лето.

Стоящих новостей мало.

Но что мы все про ИИ?

Вот. Никакого ИИ.

Но как же это прекрасно!

Борьба за школы.

Anthropic запустила Claude for Teachers — бесплатную версию Claude для школьных учителей США. Сервис подключён к Learning Commons: при подготовке урока он учитывает образовательные стандарты всех 50 штатов. 

В чем тут фишка. 

Надо продать наш ИИ школам. Это дикая бюрократия, коррупция, и просто тотальная отсталость управленцев от образования от реальной жизни. 

Если есть ресурсы / деньги - раздаем все бесплатно. Если конкурент такого не может - тихо курит в сторонке. 

Но конкуренты (OpenAi,  Microsoft, Google, Grok ..) тоже могу раздавать бесплатно.  

Конечному пользователю хорошо. До поры до времени.

Останется только один.

И в это «владельцы мира» готовы вкладываться до бесконечности. Монополия - реально достижимая мечта. 

Вторая фишка в том, что владельцы мира одновременно вкладываются в OpenAi,  Microsoft, Google, Grok, Anthropic… им без разницы, кто победит. 

И это не про мировой заговор масонов. Просто так у них устроено. 

Деньги у нас. Напечатаем сколько надо. Вложим, сколько надо. 

Что любопытно сравнивать. 

В Китае — централизация ресурсов. Государство одновременно выстраивает школьные программы, национальную образовательную платформу, подготовку учителей, стандарты ИИ-грамотности и систему аттестации. Китайские компании могут конкурировать в технологиях. 

Но не в приходе в школы. Когда и куда кто попадет решает государство.

Американская корпорация должна завоёвывать учителя. 

Китай может развернуть технологию сразу на всю систему образования.

В США борются за то, чей ИИ попадёт в школу.

Он и будет решать, какая будет школа. 

В Китае решают, какой должна стать школа в эпоху ИИ.

А вам какой подход больше нравится? 

https://www.anthropic.com/news/claude-for-teachers

Кстати. Если удобнее читать нас в Максе…—>>>

Прекрасно изложено.

Не выбирайте между профессией и ИИ

Недавно внучка попросила помочь ей выбрать магистерскую программу после бакалавриата.

Родители убеждают: сейчас нужно максимально погружаться в ИИ – там будущее, возможности, конкурентное преимущество. Сама она это понимает, но душа лежит к другим профессиональным занятиям.

Мне кажется, сама постановка вопроса – либо интересная тебе профессия, либо ИИ – уже устарела.

Современный агентный ИИ, а тем более тот, который будет доступен через два-три года, – новый интеллектуальный супер-гаджет человека, а не еще один инструмент для выполнения интеллектуальных задач. Примерно как письменность, компьютер или интернет, только гораздо более персональный: он не столько дает доступ к знаниям, сколько помогает превращать профессиональную интуицию в работающие решения.

Вот четыре истории только этого года.

Электрик из Кентукки, не имевший образования в computer science, с помощью ИИ создал сервис расчета электрической нагрузки. Теперь он продается за $12,99 и во многих случаях заменяет вызов специалиста стоимостью в несколько сотен долларов.

Владелец сантехнической компании за один вечер с OpenClaw продвинулся дальше, чем консультанты обещали продвинуться за несколько недель, и отказался от контракта на $40 тысяч.

Фермер с Хоккайдо с помощью ChatGPT и Codex самостоятельно создал спутниковый мониторинг полей и систему дистанционного управления теплицами, а ИИ использует для диагностики проблем с растениями и оборудованием. Программистом вместо фермера он не стал – получил возможность изобретать собственное земледелие.

Отдельный случай – дорожный инженер из Уганды. Он попал в хакатон Anthropic, куда компания отобрала пятьсот человек из тринадцати тысяч заявок, и за неделю построил систему, которая превращает запись с автомобильного регистратора в оценку состояния дороги и обоснование инфраструктурных инвестиций. Показательно другое: из пяти финалистов профессиональным программистом оказался только один. Первое место досталось юристу, третье – кардиологу. Хакатон был постановочным, тезис – нет.

Во всех четырех историях главное не экономия времени и денег. Главное – переход преимущества от тех, кто умеет реализовывать чужие идеи, к тем, кто благодаря своей профессии способен замечать еще не существующие решения.

Поэтому мой совет молодым на профессиональном перепутье таков.

Не обязательно выбирать профессию под ИИ. Выбирайте область, в которой вам действительно интересно видеть то, чего пока не видят другие. Становитесь в ней глубоким специалистом – и одновременно учитесь думать и действовать вместе с ИИ.

Потому что ценнейшей квалификацией ближайшего будущего будет не умение выполнять известные задачи быстрее всех.

А способность в любимой профессии играть с новизной – и превращать эту игру в реальность.


#РынокТруда

Аплодисменты!

Профессор химии Florida State University Оливер Стейнбок собрал плейлист из 16 песен по термодинамике. Тексты объясняют законы термодинамики, температуру, идеальный газ и уравнение Ван-дер-Ваальса, а музыкальные стили меняются от кантри до K-pop.

Стейнбок загружал фрагменты собственных научных работ в ChatGPT и Claude, просил превратить материал в текст песни, затем проверял факты и уточнял запросы. Финальный текст и выбранный жанр он передавал в Suno, который генерировал музыку. 

Одна из идей для занятия — дать студентам тему, предложить создать песню, а затем обменяться результатами и провести фактчекинг. Тогда генерация становится заданием на поиск ошибок. Нужно сверить определения, обозначения в формулах и причинно-следственные связи. Для домашнего повторения можно сделать короткие треки только по тем формулам, которые трудно удержать в памяти.

В плейлисте есть, например, кантри-композиция Temperature о первом законе термодинамики и K-pop-трек Z One об уравнении идеального газа. 

Прикольно :)

Кажется, студенты должны обожать этого профессора :)

По ссылкам в новости можно послушать примеры. 

Понадобится аккаунт в SUNO. 

Если не знаете, что такое Suno, то кое-что интересное прошло мимо вас.  Обязательно загрузите и поиграйте. Даже в бесплатном режиме это стоит потраченного  времени :)

Ничего не мешает то же самое сделать на русском. 

https://news.fsu.edu/news/science-technology/2026/07/16/fsu-chemistry-professor-develops-artificial-intelligence-songs-to-help-students-learn-complex-concepts/

Про инженерные циклы.

Невидимый Дрон. 

Пока концепт. Пока игрушка. Но мы уверены, что принципу найдётся и военное применение. 

Инженеры Northwestern University создали Phantom Twist — дрон, корпус которого вращается в полёте до 25 раз в секунду. 

Из-за размытия движения аппарат выглядит как полупрозрачное пятно. По использованной авторами метрике видимости он примерно в 10 раз менее заметен, чем обычный квадрокоптер.

Сначала модель сгенерировала около 20 000 конфигураций, способных стабильно летать. Затем ИИ и алгоритмы оптимизации переставляли двигатель, пропеллер, плату, противовес и аккумуляторы, стараясь снизить заметность с разных углов и сохранить устойчивость.

Симуляции вращения проверяли на 100 реальных фонах с помощью модели восприятия, приближённой к человеческому зрению. Из результатов выбрали 500 вариантов с наименьшей оценкой видимости и продолжили автоматическую оптимизацию расположения компонентов. После этого исследователи построили физический аппарат. В отличие от квадрокоптера с неподвижным корпусом Phantom Twist использует один двигатель и один пропеллер: пропеллер вращается в одну сторону, остальная конструкция — в другую.

Наглядный пример генеративного инженерного цикла: задать измеримую цель, автоматически создать тысячи допустимых конструкций, прогнать их через симуляцию, ранжировать и изготовить лучший вариант. 

Среди возможных применений - наблюдение за животными (чтобы не пугать животных). 

Значит разведка - один из вариантов применения. 

По ссылке гляньте видео. Впечатляет. 

https://news.northwestern.edu/stories/2026/07/new-spinning-drone-hides-in-plain-sight

OpenAI выпустила третий номер образовательного дайджеста The Edu Prompt⁠. 

В фокусе переход от отдельных запросов к ChatGPT к полноценным рабочим процессам.

Вышла навал модель ChatGpt и OpenAi предлагает несколько вариантов использования новых функций для образовательных целей. 

Непосредственно в дайджесте:

Как использовать для оценивания студенческий работ. 

Как превратить результаты работы в небольшой сайт или интерактивный инструмент. Это может быть страница курса, навигатор по материалам, календарь проекта, внутренний справочник или панель мониторинга.  Без кодинга. 

Как создавать Skills, то есть повторно используемые инструкции для регулярной работы. Преподаватель один раз описывает порядок проверки заданий, подготовки занятия или анализа обратной связи, а затем запускает этот сценарий по имени. В инструкцию можно заранее включить обязательные источники, формат результата, критерии качества и действия, требующие подтверждения человека.

https://edunewsletter.openai.com/p/the-edu-prompt-issue-3

Белый дом опубликовал программу перестройки Американской науки. 

Доклад Science: A New Golden Age. 

В приложении. 

Автор - директор Управления научно-технической политики Белого дома Майкл Крациос, утверждает, что линейная цепочка «фундаментальная наука — прикладные исследования — промышленность» устарела. Теперь исследования, инженерия и бизнес развиваются в едином цикле.

Американские компании направляют на НИОКР около $700 млрд в год — более чем втрое больше совокупных расходов государства и университетов.

Федеральный портфель НИОКР составляет примерно $200 млрд. При этом исследователи, согласно докладу, тратят почти половину рабочего времени на административные задачи, а выдача некоторых грантов занимает почти два года.

Предлагается чаще финансировать не отдельные проекты, а сильных исследователей, расширять долгосрочные гранты и экспериментировать с отбором. Решение по «быстрым грантам» может приниматься за 48 часов вместо 6–9 месяцев, а заявка заполняться за 30 минут.

Центральный проект — Genesis Mission. 

Он должн объединить суперкомпьютеры, ИИ-модели, приборы и данные национальных лабораторий в единую платформу и за десять лет удвоить производительность и результативность американской науки и инженерии.

Основа проекта — 17 национальных лабораторий Министерства энергетики: около 40 тыс. сотрудников и примерно $20 млрд ежегодного финансирования. Для миссии должны выбрать не менее 20 национальных научно-технических задач. Уже заключены соглашения с 24 организациями и профинансированы 14 проектов по роботизации и автономным лабораториям.

Национальный научный фонд США планирует первоначально вложить $380 млн в программируемые облачные лаборатории. Расчёт сделан на замкнутый цикл: ИИ выдвигает гипотезу, робот проводит эксперимент, система анализирует результат. 

Например, в материаловедении это потенциально может на порядок сократить путь разработки, который сейчас занимает около 20 лет.

Любопытная цифра

В докладе приведена оценка потерь от невоспроизводимых результатов доклинических биомедицинских исследований — $28 млрд в год.

Рядом с «генератором науки» предлагается создать проверяющий контур: автоматический повтор расчётов, машиночитаемые пакеты воспроизводимости, открытые стандарты и вознаграждение за подтверждение либо опровержение значимых работ.

100+ страниц. Можно оставить на выходные :)

А можно и не ждать. 

— Товарищ прапорщик, остановите поезд!

— Поезд, стой! Раз, два!

Франция запретила доступ детей к социальным сетям.

Кому интересно - текст закона в приложении.

Как это реализовать без тотальной блокировки соцсетей - пока неясно.

Как реализовать это без тотального запрета доступа в интернет детей до 15 лет - тоже неясно.

Считать ли Ютьюб соцсетью - тоже неясно.

А многопользовательские игры с возможностью общения?

А группу в телеге?

А chatGPT?

Тоже неясно.

В общем.

Понятно, что законодатель (пацаны у власти) хочет тотального контроля. Не только французский. Любой.

Французский законодатель решил:

- Наши пули вышли! Теперь думайте, как реализовать.

Там тоже единства нет. Половина французских депутатов считает другую половину не очень умными. И плохо образованными. И приводили аргументы, что «вот так, как в законе», оно работать не будет. Но красивых оказалось больше :)

Лонгрид на выходные. 100+ страниц. 

Google опубликовал первую версию исследования AI & Economy ATLAS. 

В приложении. 

ATLAS v1.0 построен на 15 млн агрегированных и деидентифицированных диалогов пользователей с Gemini App, AI Mode и Gemini API. Совокупная месячная аудитория этих продуктов превышает 1 млрд человек. Данные охватывают более 150 стран, 140 языков, 800 профессий и 4 тыс. рабочих задач.

В рабочем контексте ИИ встречается в 68% профессий, на которые приходится 90% занятости в США. При этом использование остаётся выборочным: для типичной профессии ИИ задействован примерно в 21% задач. Менее 10% рабочих взаимодействий относятся к полной автоматизации; основная масса — поиск информации, обучение, формирование идей и помощь в принятии решений.

В задачах, которые Google относит к нестандартной интеллектуальной работе — например, творческому проектированию и проверке гипотез, — доля взаимодействий с ИИ составляет 65%, тогда как их доля в экономике оценивается в 35%. Работники технических и преимущественно физических профессий при обращении к ИИ вдвое чаще используют мультимодальные возможности: изображения и видео помогают разбирать результаты диагностики, электрические схемы и состояние оборудования.

За пределами работы происходит более 86% учтённых взаимодействий. В эту группу входят поиск товаров, работа с бытовой техникой и инструментами, а также навигация по налогам, лицензиям, штрафам и государственным услугам.

Любопытный новый отчет от OpenAl.

Исследовали насколько часто люди на работе обращаются к ChatGPT, чтобы заняться «не своим делом». То есть, обращаются к ИИ за решением рабочей задачи, с которой без ИИ пошли бы к коллеге из другого отдела или просто забили бы. 

Сами по себе цифры в отчете ни о чем о особо не говорят. Очевидно, обращаются. 

А вот в динамике на подобные отчеты будет посмотреть очень интересно. Очевидно, что через год цифры вырастут. Но вот насколько? Это и будет индикатором скорости освоения и внедрения новых инструментов. 

Источник в приложении. 

OpenAI изучила случайную выборку из более 800 тыс. рабочих сообщений американских пользователей ChatGPT. Исследование охватило восемь профессиональных групп: клиентский сервис, дизайн, инженерные специальности, финансы, управление персоналом, право, маркетинг и продажи. Профессии определялись по данным, указанным пользователями ChatGPT Business; сами сообщения поступали из их индивидуальных аккаунтов ChatGPT. 

Из всех рабочих сообщений:
— 61,5% относились к универсальным задачам: подготовке текстов, электронной переписке, планированию встреч и другим действиям, характерным для многих профессий;
— 21,8% соответствовали традиционным задачам профессии пользователя;
— 16,8% относились к задачам, традиционно связанным с другой профессией.

После исключения универсальных задач доля межпрофессиональных запросов составила 43,5%. 

Доля задач, выходящих за традиционные границы профессии:
— клиентский сервис — 77%;
— дизайн — 75%;
— управление персоналом — 69%;
— право — 56%;
— маркетинг — 53%;
— продажи — 40%;
— финансы — 40%;
— инженерные специальности — 28%. 

Среди пользователей, не работающих в маркетинге, 25% маркетинговых запросов приходилось на разработку рекламных материалов. Ещё 9,3% — на создание маркетингового контента и 6,5% — на разработку маркетинговых планов и стратегий. 

Среди финансовых задач пользователей, не работающих в финансах, 9,8% запросов касались расчёта финансовых данных. Среди инженерных задач неинженеров 6,1% приходилось на устранение проблем в компьютерных приложениях и системах. 

В структуре специализированных запросов:
— у специалистов по продажам и дизайнеров маркетинговые задачи составляли примерно 28–29%;
— у сотрудников клиентского сервиса — 26%;
— инженерные задачи составляли 28% запросов дизайнеров и примерно 20–22% запросов специалистов клиентского сервиса и финансов. 

Доля всех сообщений, связанных с задачами других профессий:
— дизайн — 35,2%;
— продажи — 32,1%;
— управление персоналом — 30,4%;
— клиентский сервис — 30,4%;
— финансы — 29,9%;
— право — 24,9%;
— маркетинг — 24,3%;
— инженерные специальности — 18,5%. 

Задачи, чаще всего встречавшиеся у работников других профессий:
— маркетинг — в среднем 8,9% сообщений;
— инженерные задачи — 7,4%;
— финансовые — 4,5%;
— продажи — 3,0%;
— клиентский сервис — 2,7%;
— юридические — 2,3%;
— управление персоналом — 1,8%;
— дизайн — 1,7%. 

Спросили давеча, что нас раздражает в этой жизни больше всего. 

Да вроде и ничего. Хотя, нет. 

Раздражает. 

Во-первых, когда взрослый человек, с виду вполне исправный, бросает матерное слово безо всякой нужды. Не оттого, что судьба прищемила ему пальцы дверью, не оттого, что кирпич сорвался с крыши и выбрал именно его голову.

Нет. Просто так. Словно речь его обеднела до такой степени, что ругань стала не вспышкой боли, а обыкновенным чесанием потной задницы.

Во-вторых, молодёжь, которая уже не ругается матом, а живёт в нём. Разговаривает им с утра до вечера, да ещё и по-детски неумело. Сквернословие, когда-то служившее последним резервом сильного чувства, превратилось в косноязычный фон. И даже этот фон они умудряются испортить. От неграмотности все :(

И, наконец, третье. Самое печальное. Когда писатель, журналист или блогер, человек, которому доверено обращаться со словом, пишет: «они разговаривали матами». Вот тут хочется расчехлить пулемет.