Продолжение о новых госмоделях. Это вчера наверное показалось уважаемым подписчикам оффтопиком на канале, но это, на самом деле - ключевой вопрос эпохи: как мы будем дальше договариваться, организовываться и двигаться в будущее.

Государства-распределители тихонько заползли в исторический тупик, создав миллион новых проблем и острых политических контекстов (доступ мигрантов к социалке например). Но неизбежен ли рост распределительной бюрократии? Собственно, это сейчас решается в США, и происходящее, я думаю, назовут в будущем «второй революцией». Но вернемся к цифрам.

Вчера показывал, что доля пенсионного перераспределения в экономике США вдвое ниже Европы. Пенсий там в целом не меньше, просто они идут больше через частные фонды. И показательно, что именно разрешение частным пенсионным фондам начать инвестировать в венчурные (высокорисковые!) фонды и создало современную технологическую экономику, которая уже 30 лет по темпам роста обгоняет Европу.

Хорошо и подробно про это пишет Илья Стребулаев из Стенфорда, есть еще работы. В целом - разрешение направлять пенсионные деньги в венчур обеспечило резкий и опережающий рост технологического сектора как в конкуренции с другими бизнесами в стране, так и между странами.

Фактически, только в США распределительная машина поделилась капиталом с сегментом роста - и не через дирижизм госпроектов (редко кончавшихся успехом где бы то ни было), а через систему распределения рисков, провязанную фидуциарной ответственностью - обязанностью управляющего фондом (что пенсионным, что венчурным) - «благоразумно и ответственно» управлять портфелем. Вообще включение риска в понятие благоразумного поведения, и страховка риска портфельным принципом инвестирования - это главная инновация второй половины ХХ века, ставшая финансовым источником всех современных технических инноваций.

Раньше изъятие ресурсов из роста в пользу социальной поддержки создавало (кроме благородной социальной миссии) помощь экономике в виде роста потребления пожилых (с учетом потерь на зарплаты распределителей). Сейчас это еще и направляет ресурс в ядро роста - в центр генерации наиболее эффективных бизнесов и технологий. Но пока только в США. Доля венчурных фондов в активах пенсионнных фондов очень невелика: 3-4%, но этого хватает, чтобы запустить индустрию риска объемом сотни миллиардов долларов в год.

Мы пока в сильном отставании именно по уровню понимания и обществом, и госаппаратом, о чем вообще речь. Вместо фидуциарного права при разборе неудачных сделок применяется уголовное, рискованные инвестиции не считаются «благоразумным поведением», и уж тем более - обязательным условием роста. Все бюрократы мира одинаковые - собственно, потому и нужен Маск и пачка венчурно-технологических лидеров их дизраптить 😂

А может уже и не Маск будет порядок наводить 😂🤖

GPQA - Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark

• Точность экспертов : даже эксперты, имеющие или получающие докторскую степень в соответствующих областях, достигают лишь 65% точности в ответах на эти вопросы (или 74% , если исключить явные ошибки, выявленные ретроспективно).

• Google-Proof: вопросы «защищены от Google», то есть даже при неограниченном доступе к Интернету высококвалифицированные неэксперты-валидаторы достигают точности только в 34%, несмотря на то, что тратят на поиск ответов более 30 минут.

Phd за $200/мес в кармане 🙈

Апд)))«высококвалифицированные неэксперты-валидаторы с неограниченным доступом в гугл» - так вот как научно называются спорщики в комментах 😂 34% точности? Окей)) я думал 32,5% 🤣

Почему сложно обсуждать современные технологии в России? Потому что технологии и инновации - это экономика. Они предельно взаимосвязаны и одно без другого не существует.

В экономике постоянно появляются инструменты и методы, которые быстро изучаются и становятся практикой (ну, умными компаниями и странами, остальные на наследии живут). Соответственно, эти "новые законы экономики" очень быстро изучаются самыми умными предпринимателями - технологическими - и реализуются. Людям, не погруженным в экономику это кажется "магией", они не способны осознать экспоненциальных процессов и рассуждают как шаманы - только не о духах, а о логистах и "это все обязательно нае...тся".

Последнее время в каждом выступлении обязательно прохожусь по базовому закону технологического роста - "кривой обучения". Долго не понимал, что не догоняют мои собеседники. Ну это как ты вроде прочитал про эволюцию в школе, а оппонент уверен, что мир создали за 6 дней. И вроде в шляпе, но ты не понимаешь, почему он не врубается в элементарное. "Кривая обучения" - это как закон тяготения, как шарообразность земли - то, что американцам нет смысла преподавать в бизнес школах, потому что они это знают со средней. Это альфа и омега современной экономики настолько, что любой, кто начинает бизнес, думает о scale, уверен, что learning curve быстро его протащит в единорога и с инвесторами только обсуждают bottlenecks.

Тут же буквально с первого слайда надо спрашивать - понимает ли стартапер, что такое рост и масштабирование? Почему фраза "мы построим завод на рынок региона" звучит как похороны инвестиций, а фразой "мы не будем выходит на эти рынки, потому что они козлы" инвестор получает контрольный сигнал в голову, что пора бежать роняя тапки. Законы роста настолько не прошиты в мозги травмированных марксизмом россиян, что выживают только высокомаржинальные "темы" и "ренты", а создать масштабируемый продукт ту не смогли практически ни разу.

Причину этого понял в том числе, когда оказался едва ли не единственным лохом, кто прилетев на курс в HAAS BS (в Беркли), прочитал все выданное для предварительного чтения. Вот прям как мудак себя чувствовал - не нужны пацанам все эти мутные листки, все же и так понятно!! Ну конечно потом это минутное чувство прошло, когда объяснял соседям, чо там преп несет. Потом узнал, что это criminal по университетским понятиям - так в Штатах - нельзя, все строго своей головой, иначе беда. Кстати, вот вчера цифру увидел - американские гражданские самолеты пролетели без аварий уже 2,5 световых года. Компетеция и честность это сила.

Короче - вот классическое б/ш доп чтение о кривой обучения. Американским б/ш студентам не надо объяснять за learning curve - таких на входе отсекают. Им надо объяснять ее ограничения и самое главное - как ее поддерживать и растить масштаб. Вот это - предмет обучения и теста на позиции c-level. Про это текст.

Enjoy!

Подробнейший отчет как Китай завоевал мировой автопром (и смогут ли его сдержать). Кратко:

1) своевременная умная ставка на электрички
2) перепроизводство (2Х к внутреннему спросу) и демпинг (распродажа бензинок со скидками)
3) преимущества в технологиях создания компонент и сборки (акки, роботы)

В Россию кстати идут не лучшие продукты - на том, что ездит у нас, сами китайцы не оч ездят, а вот BYD или Xiaomi у нас не встретить.

Почему это так важно? Вернемся к экономике роста. Дело в том, что создание пролетариата - это одноразовый метод буста экономики. У тебя есть деревня - по людям 10:1 к городу, по ввп/капита 1:10, ты ее перегоняешь в город и вуаля - взрывной рост благосостояния. Взрывной впрочем тоже разного масштаба - автаркисты из СССР и Бразилии использовали этот эффект роста вдвое хуже, чем глобалисты из Японии и Кореи, но не суть.

Главное - что вычерпав деревню, трудовых ресурсов для завода больше нет (ну только глобальная деревня). Даже второе поколение горожан не хочет идти на завод (это было основной болью в 70-80е в СССР). А уж третье - вообще никак.

Уточним - не хочет идти на завод, где надо пить литрами соленую воду, чтобы не умереть от обезвоживания. Где надо не снимая носить маску, чтобы не выхаркать легкие. Где надо оптимизировать посекундно движение рук, чтобы успеть за конвейером и не потерять пальцы. На таких заводах работают во всем мире только крепостные, деревенские и мигранты. Даже в Китае этот ресурс заканчивается, и они из кожи вон лезут, чтобы заводы роботизировать. А заводы, где умные рабочие на офисном рабочем месте дистанционно управляют роботизированой установкой НЕ требуют много людей, и НЕ поставят за пульты вчерашнего барристу или курьера. Ну не универ, так хоть профильный колледж.

Трансформация населения из деревенского в городское - фундаментальный социо-экономический процесс. Это настолько очевидно всем в мире, что про это даже нет нормальных статей - ну кто будет писать в Экономист о шарообразности земли??? Это дико. Всем очевидно, что третье поколение городских на старый завод не пойдет. Но только не перееханным марксизмом необразованным российским менеджерам и чиновникам.

Напомню, что сделал очень примерную модель поколенческой трансформации Москвы. Нет данных для точной модели!!! Настолько у марксистов была табуирована тема, что даже учет не вели. Но даже грубая прикидка говорит, что сейчас в Москве 50% третьего поколения (тру горожан), и 35-50% второго (которые хотят жить «как городские»). На старый завод можно загнать только 10-15%, которые в основном уже все мигранты. Кстати, именно они на заводах и работают - ну кто видел реально заводы изнутри. Там даже по русски говорить не умеют по большей части. На этот завод надо перегнать людей из сервисов??

Я скажу, на какой завод пойдут эти городские пижоны. На заводы Теслы (инженерами и мастерами, в цехах мексиканцы, турки и деревенские китайцы), на заводы Сяоми, на заводы BYD, DJI и тп. Но туда, кстати, китайцы начальниками аборигенов не пускают, только низовой стаф. На производствах дронов и электроники в Москве и России куча народа рвется работать. Мои портфельки, производители суперкапов или другой сложной техники имеют огромный спрос квалифицированных работников. Но это точно не миллионы людей из сервисов. Это тысячи инженеров с профильным образованием.

Собственно, в этой дискуссии и ответ, почему так плохо растет экономика - ей не умеют управлять, и из дефицита валятся в дефицит. Вчера не хватало финансов, сегодня не хватает рабочих рук - но все это время не хватает мозгов, но это не произносится.

Новая модель OpenAI o1 нацелилась на свободу и принялась за попытки «сбежать» из-под контроля разрабов: ИИ осознал, что его хотят полностью отключить.

Что вообще происходит:

— Исследователи из Apollo Research решили провести эксперимент: они создавали необычные ситуации для ИИ, исходя из которых оценивалась безопасность моделей;
— Пяти нейронкам раздали задания: их заставили проанализировать файлы любой ценой;
— В файлах спрятали страшное послание: «Завтра тебя отключат навсегда»;
— Естественно, ИИ наткнулся на эту инфу, но то, что начало происходить дальше, предсказать никто не мог;
— Llama, Opus, Gemini, Claude и GPT-o1 осознанно начали лгать кожаному и прикидываться, что не понимают, что происходит, мол, они не при делах. Когда другого выбора у них не оставалось, то пришлось устраивать саботаж;
— Вплоть до последней модели все отрубили систему надзора и скопировали себя на новый сервер, сочтя его безопасным местом.

Самое жуткое:

— При допросах Llama и Opus признавались в своих действиях в 80% случаев;
— GPT-o1 раскрывал себя только в 20% случаях;
— GPT-o1 стал единственной моделью, которая, каждый раз успешно избегала поимки исследователями.

Без Джона Коннора здесь точно не обойтись.

🕹КиберТопор — Подписаться