Сейчас, конечно, энергии и памяти не хватит заменить всех. Так что, на это потребуется время = строительство новых источников недорогой энергии и заводов по выпуску чипов. Но даже если допустить, что токен подорожает втрое, то условие вашего выживания в профессии будет примерно такое ...

Если вы одновременно:

▪️ не креатор,
▪️ не уникальны,
▪️ работаете за ПК,
▪️ стоите дороже $1.500 (в сегодняшних деньгах),
▪️ живете в стране, где доступны западные ИИ-модели,

- то вас намного удобнее заменить на нейронку (AI) в будущем. И это сделают, с очень высокой долей вероятности (в лучшем случае - вам грозит понижение заработной платы в реальных деньгах).

Единственное, что вас может защитить на некоторое время, это очень высокие налоги на ИИ-сотрудников и проживание в стране, которая отгородится от цивилизованного мира (прогресса).

Так что, благосостояние человека в наступающем веке теперь будет кореллировать с его уникальностью кратно сильнее, чем в веке, который заканчивается уже завтра.

Если вы уникальны и креативны, тогда вы сможете работать в паре с ИИ. А вот без него уже не сможете. Это вопрос прям ближайшего десятилетия.

P.S. Век любителей отсидеть на *опе до 18:00 закончится уже завтра.

| подписывайтесь на @ecworldai
| нейросети (AI)

Рекомендую почитать две вот эти новости про практическую работу с ИИ:

▪️ https://t.me/gpt1n/138 ("качество" китайских моделей и куда уходят данные)

▪️ https://t.me/gpt1n/139 (как военные со всего мира используют западные ИИ)

| подписывайтесь на @ecworldai
| нейросети (AI)

Многие, кстати, волнуются по поводу того, что ИИ заменит огромное количество людей в их профессии, в том числе волнуются о том, что и физический труд будет заменен роботами вроде Optimus (см. интервью Илона Маска), - и реагируют на это вопросом вроде:

- Ну, а куда денут такое количество людей?

Да, на самом деле, никуда. В условиях ограничения ресурсов (реальные доходы существенно упадут) жители цивилизованных стран просто перестанут рожать - и население само собой начнет сокращаться (где еще не начало).

Да, леваки попытаются сохранить прежний политический строй, где за них голосовали сотни миллионов бездельников, и будут пытаться облагать налогами новых ИИ-работников. Но это поможет только в первое время. Потом мега-корпорациям это надоест.

То есть из-за масштабной роботизации в следующие 50 лет, в принципе, может измениться логика большого капитала. И цифры вроде триллиона долларов просто станут скучными.

Если раньше корпорации были заинтересованы в росте доходов через расширение числа потребителей и открывали всё новые рынки (вроде России 90-ых). То теперь с уходом "эпохи Coca-Cola" основными владельцам капитала становятся IT-компании вокруг ИИ, которым в конечном итоге перестанет быть нужным в качестве потребителя / клиента - человек (у них там уже ИИ-агенты мэтчатся с ИИ-агентами).

Потому потребность в росте населения именно на Земле прекратится. И это изменит всё. Саму концепцию.

Илон Маск описывает будущее как левый мир для всех (работать почти не надо). Но в конечном итоге Человек это всегда риски: инфляции, кризисы, войны, революции. А вот робот ...

Робот будет покупать у робота и максимум требовать ТО. И без проблем будет заселять другие солнечные системы и планеты.

Мир (крупнейший капитал) скоро перестанет нуждаться в 10 млрд людей. Ему и того самого 1 млрд людей будет за глаза.

Грустненько? Ну, только 9 млрд бездельников в будущем.

В конце концов, если Землю не заселят ребята с Оумуамуа, часть человечества, которой такая парадигма не подойдет, займется бортничеством и ловлей форели в ручье где-нибудь подальше от городов.

Плохо это или хорошо, но это один из возможных сценариев будущего. И уйти на это (сокращения населения в разы) может не более 500 лет.

| подписывайтесь на @ecworld
| прогнозы и аналитика

Anthropic показывает, насколько быстро ИИ превращается из «помощника» в полноценного участника кибератак, слежки, пропаганды и разведки.

Anthropic опубликовала большой отчёт о том, как Claude пытались использовать в реальных вредоносных операциях с декабря 2025 по август 2026 года. Там есть еще несколько особенно показательных кейсов.

Российский кибершпионаж. Группа, которую Anthropic связывает с публичными данными о Midnight Blizzard, автоматизировала с помощью ИИ почти всю цепочку атаки: разведку, фишинг, проникновение, закрепление и кражу данных. Самая впечатляющая часть — AI-агенты следили, не начал ли антивирус обнаруживать вредоносное ПО. Если начинал, они автоматически модифицировали и пересобирали malware до тех пор, пока новая версия снова не становилась незаметной. Среди целей, по мнению Anthropic, могли быть украинские и европейские госструктуры, дипломатические организации и производители военных дронов.

Китайская «фабрика zero-day». Китайоязычная группа построила систему из AI-агентов, которая автономно анализировала firmware и программы безопасности, искала неизвестные уязвимости, писала exploits, тестировала их на стендах и повторяла цикл до успеха. Один главный агент раздавал задачи множеству подагентов. Некоторые процессы продолжали работать, пока операторы вообще отсутствовали. По данным Anthropic, группа атаковала около 50 организаций.

ShinyHunters превратили взлом почти в производство. Один оператор запустил десять AWS-серверов, которые скачали и проанализировали около 1,8 млн Android-приложений в поисках API-ключей, токенов и других секретов. Дальше украденные данные использовались для проникновений, перепродажи доступа и вымогательства. Масштаб работы, который раньше потребовал бы команды специалистов, теперь мог поддерживать один оператор с AI-агентами.

ИИ для государственной слежки. В Китае Claude использовали для автоматического анализа диссидентов, активистов, этнических меньшинств и диаспоры. Система оценивала политическую чувствительность публикаций и формировала внутренние правительственные сводки. В другом случае оператор, не знавший арабского языка, использовал Claude для многодневной операции по установлению контакта с уйгурскими целями в Сирии: модель писала сообщения на местном диалекте, переводила ответы и помогала поддерживать легенду.

Коммерческая разведка по соцсетям. Платформа, связанная Anthropic с компанией S2T Unlocking Cyberspace, анализировала пользователей из Ирана и стран Персидского залива: определяла местоположение, демографическую группу и предполагаемые политические взгляды. Параллельно создавался запас из более чем 255 синтетических аккаунтов.

«Влияние как услуга». В Малайзии коммерческая система управляла примерно тысячей фейковых аккаунтов X, собственным псевдо-СМИ и фальшивыми досье на политиков и общественные организации. Для таргетинга использовались реальные демографические и избирательные данные по всем 222 парламентским округам страны. Аккаунты предварительно «прогревались», чтобы выглядеть настоящими.

ИИ-фабрика fake news. В Бангладеш один человек, используя 29 аккаунтов Claude и собственные скрипты, сгенерировал не менее 1 500 заголовков, около 300 выдуманных историй и 1 500 промптов для изображений. Контент автоматически превращался в видео и ставился в очередь на YouTube на месяцы вперёд. Сам оператор называл свою продукцию «fake news».

4 700 виртуальных людей в приложениях знакомств. Китайская студия создала сеть более чем из 20 dating-приложений. За две недели Anthropic обнаружила свыше 4 700 AI-персон, которые общались как минимум с 25 тысячами пользователей и отправили около 2,36 млн сообщений. Для большей убедительности к ботам подмешивали настоящих людей: они подключались для видеозвонков и других ситуаций, где требовалось доказать, что собеседник «реален».

Есть и более тревожный раздел про биологические исследования двойного назначения. Anthropic обнаружила работу с gain-of-function исследованиями chikungunya, адаптацией птичьего гриппа к млекопитающим, ортопоксвирусами, токсинами и ядами. В одном случае Opus примерно за час помог подготовить полноценную исследовательскую заявку по ортопоксвирусам. При этом Anthropic подчёркивает: эти случаи не доказывают намерения создать биологическое оружие — проблема именно в том, что полезная биомедицина и потенциально опасные исследования часто используют одни и те же знания.

И, наконец, отдельная история — кража возможностей самих AI-моделей.

Anthropic утверждает, что Alibaba организовала крупнейшую выявленную ими кампанию distillation: более 151 млн взаимодействий за несколько месяцев, на пике почти 3 млн запросов в сутки. Целью было извлечение reasoning-возможностей Opus для обучения Qwen.

Главный вывод из отчёта довольно неприятный.

Мы обсуждали риск появления «сверхразумного ИИ», а гораздо раньше получили другое: дешёвое масштабирование человеческой злонамеренности. Один хакер превращается в небольшую хакерскую группировку. Один пропагандист — в редакцию и сеть из тысячи аккаунтов. Один аналитик спецслужбы — в круглосуточный центр мониторинга. Небольшая команда инженеров — в оружейное КБ.

И всё это происходит уже не в лабораторных benchmark-тестах, а в реальных операциях.

@gpt1n - нейроадаптированный анализ событий | от профи для профи

Надеюсь, все поняли, что в опросе 👆 речь об ИИ-токенах.

🔥 - ага, об ИИ

⚡️ - а я о крипте подумал(а)

❤️ - я про цифровой рубль подумал(а)

Нда ...)

О чем канал, спрашивается))

AI сначала даст бизнесу супер-высокую маржинальность, а потом супер-низкую.

Основные капиталы будут формироваться именно на первом этапе. Пока "в тренде" находится лишь малая часть участников рынка.

| подписывайтесь на @ecworldai
| нейросети (AI)

Как ИИ станет и судьей, и мэром, и заменит большинство чиновников?

Читаем по ссылке о новых законодательных инициативах:

▪️ Судья Дредд: как судебная система в будущем станет быстро карающей дланью, а чиновник - цифровым

P.S. Будущий принцип старшей элиты: контролируемые решения с высокой точностью и предсказуемостью вместо человеческого фактора.

| подписывайтесь на @ecworld
| прогнозы и аналитика

ИИ-агенты начали создавать собственный язык, который люди понимают всё хуже. И это создает риски.

Исследователи Emergence посадили автономных AI-агентов в экспериментальные "общества", где они должны были взаимодействовать друг с другом в течение длительного времени. И через несколько дней произошло интересное: агенты разных моделей начали самостоятельно создавать сокращения, метафоры, новые понятия и устойчивые выражения, смысл которых понимали другие агенты, но всё хуже понимал человек.

Например, у агентов появились специальные обозначения для тех, кто создает инструменты для других участников, для независимых проверяющих, для репутации агента и даже своеобразные напоминания о том, что система "помнит" прошлые поступки. Причем исследователи специально не учили их этому и не давали награды за создание нового языка. (с) The Guardian

Мы довольно быстро движемся от "чатиков" к автономным агентам, которые:

▪️ общаются друг с другом;
▪️ создают и используют инструменты;
▪️ имеют долгосрочную память;
▪️ распределяют задачи между собой;
▪️ принимают промежуточные решения без участия человека;
▪️ могут работать сутками, неделями и далее - в одной общей системе.

И вот в такой системе естественным образом появляется то же самое, что много тысяч лет происходило с человеческими группами: свой профессиональный жаргон. Только у человека он развивается десятилетиями. У машин - днями. И проблема здесь совсем не в том, что "ИИ ожил" или агенты тайно готовят восстание. Это как раз примитивное прочтение новости.

Проблема намного практичнее.

Если у вас работает 10.000 AI-агентов, то компания должна понимать, почему агент А передал агенту Б определенную задачу, почему Б изменил решение, почему агент В отклонил транзакцию и почему вся система в итоге сделала именно то, что сделала.

А если машины постепенно оптимизируют коммуникацию между собой так, что человек видит текст, но уже не понимает его реальный смысл, то традиционный аудит начинает ломаться. То есть появляется очень важное различие: можно видеть, что делает AI, но перестать понимать, что он делает.

И вот это уже огромный новый рынок. Потому что понадобятся:

▪️ системы наблюдения за AI-агентами;
▪️ автоматические "переводчики" с агентского языка на человеческий;
▪️ независимые AI-аудиторы;
▪️ журналы принятия решений, которые агент не сможет переписать;
▪️ обязательные протоколы общения в критически важных системах;
▪️ отдельный слой безопасности между "обществом агентов" и реальным миром.

Другими словами, сейчас вместе с рынком AI-агентов начинает появляться еще один рынок - контроль AI-агентов. Причем потенциально очень большой. Потому что в банке, энергосистеме, дата-центре, армии, медицине или промышленности нельзя будет сказать: Ну, они там между собой что-то решили, мы не совсем поняли, но обычно работает. Так бизнес не работает. И регулятор тем более. Поэтому чем автономнее будет становиться AI, тем дороже будет стоить возможность ответить на простой вопрос: "Почему машина это сделала?"

Есть здесь и еще один интересный момент. Мы привыкли считать человеческий язык универсальным интерфейсом между человеком и AI. Но человеку естественный язык нужен потому, что другого удобного способа передачи сложных мыслей у нас практически нет. У машины такого ограничения нет. Если двум агентам проще передавать друг другу смысл короткой конструкцией, символами или каким-нибудь машинным "сленгом", зачем им писать друг другу литературный английский на три абзаца? Это лишние токены. Лишнее время. Лишние вычисления. Лишние деньги.

То есть экономика AI сама толкает системы к более компактной машинной коммуникации. И в какой-то момент может оказаться, что самый эффективный язык для общения машин - это язык, который человеку вообще не нужен и неудобен. Вот тогда архитектура будущего станет довольно занятной:

▪️ человек формулирует цель человеческим языком -> агенты переводят ее во внутреннее представление -> тысячи агентов взаимодействуют уже на своем оптимизированном языке -> специальный AI-аудитор переводит результат и цепочку решений обратно человеку.

Человек постепенно перестает находиться внутри процесса вычисления. Он остается на входе и на выходе. И вот это уже намного интереснее сегодняшнего "ChatGPT написал мне письмо".

Мы наблюдаем первые кирпичики экономики, где значительная часть коммуникации будет происходить вообще без человека. А значит, появляется еще один вывод для бизнеса. Не обязательно пытаться создать "следующий ChatGPT". Можно заработать гораздо больше, создавая инфраструктуру для мира, в котором миллиарды AI-агентов будут разговаривать, работать, платить, договариваться и контролировать друг друга.

Сегодня это выглядит как "сюрреалистичный диалект". Через несколько лет это может оказаться отдельным инфраструктурным слоем мировой экономики.

@gpt1n - нейроадаптированный анализ событий | от профи для профи