Тут некоторые коты забегали - удивлялись, что я использую ИИ для рассуждений. А вот исследователи из общества Макса Планка используют ИИ для более серьезных серьезных дел - в отличие от интернет бездельников, они понимают важность и ценность этой технологии.

С помощью искусственного интеллекта был разработан ряд перспективных конструкций новых детекторов гравитационных волн , что поставило перед учеными новые вопросы о космосе.

Урания, искусственный интеллект, разработанный командой под руководством доктора Марио Кренна из Лаборатории искусственного интеллекта в Институте науки о свете Общества Макса Планка , создал новые конструкции детекторов, которые, по их словам, уже продемонстрировали перспективу превзойти возможности существующих концепций, созданных человеком.

Интересно, что Урания не просто воспроизвела существующие стратегии, на которые полагаются ученые для обнаружения этих космических особенностей, впервые предсказанных Эйнштейном более века назад. Согласно заявлению, опубликованному лабораторией Кренна, ИИ создал совершенно новые , «некоторые из которых ученые еще не до конца понимают».

Последний отчет ЦМАКП по технологиям и беспилотному транспорту

В 2022 году Apollo Go (Baidu) в отдельных районах городов Чунцин и Ухань запустил коммерческие поездки на беспилотных такси без присутствия водителя в салоне. За четвёртый квартал 2024 года было совершено 1,1 млн коммерческих поездок в разных городах Китая.

С 2022 года компания Waymo (Alphabet) осуществляет коммерческую эксплуатацию беспилотных такси четвёртого уровня автономности в Лос-Анджелесе, Сан-Франциско и Финиксе. В 2024 году компания достигла 200 000 коммерческих поездок в неделю

Waymo получила 0.08 претензий о компенсации телесных повреждений на 1 млн миль пробега. Водители современных автомобилей получили 0.82 претензии на 1 млн миль пробега. Беспилотные автомобили оказались в 7 раз безопаснее с точки зрения материального ущерба и в 10 раз безопаснее с точки зрения ущерба здоровью людей.

Давно объясняю, что переход на электромобили - это не столько вопрос "климатической повестки", сколько дизраптивный перезапуск рынка. Выводится новый продукт, который как по внутренним характеристикам, так и по потенциалу удешевления (за счет кривой обучения) имеет значительно больший потенциал, нежели старый - полностью исчерпавший возможности совершенствования основных функций.

Про то, что себестоимость EV уже стала в Китае ниже бензинок уже писал - а вот свежие данные, что по надежности и отказоустойчивости EV более чем вдвое лучше бензиновых авто - данные Немецкого автомобильного клуба (ADAC) (не в курсе реалий - это типа самой крупной сети экстренного ремонта)

частота поломок автомобилей в возрасте от двух до четырех лет составляет 2,3 поломки на 1000 автомобилей, что выше для двигателей внутреннего сгорания (4,0), чем для электромобилей (1,7). Причиной этого является общая меньшая подверженность электромобилей поломкам в сочетании с меньшей частотой отказов других компонентов.

Тепло- и электровозы тоже вытеснили паровозы не потому, что мешал дым или кончился уголь - просто создавая массовый продукт с нуля ты снова проходишь весь цикл кривой обучения и максимизации роста капитализации на этапе экспоненциального роста.

🧬 "Разоблачение новейшего инструмента КПК для шпионажа, воровства и подрыва ограничений экспортного контроля США" - так озаглавлен отчет спецкомитета Палаты представителей США, в простонародье называемый «Комитет по китайским угрозам США».

Сухой остаток заключения комитета можно сформулировать так.

Deepseek – это часть правительственной мафиозной структуры абсолютно нового типа, созданной руководством Китая для подрыва безопасности США с использованием новейших, стратегически неожиданных цифровых технологий.

Это представляет серьезную угрозу безопасности США. И уже привело к искаженному восприятию представителями отрасли и политиками, будто Китай отстает от США в области ИИ примерно на 1,5 года. Тогда как реальное отставание - всего 1 квартал.

Необходимо принятие срочных мер по расширению и совершенствованию экспортного контроля и устранению рисков, связанных с ИИ-моделями КНР.

Не будем комментировать выводы и рекомендации отчета CCP Committee. Однако..., когда мы обратились к модели Deepseek для уточнения ряда вопросов в связи с публикацией этого отчета, в это трудно поверить, выяснилось, что модель в реальном времени (!!!) цензурирует свои ответы. И прямо на ваших глазах исправляет сделанные парой абзацев выше в том же чате свои высказывания или просто стирает их, ссылаясь на невозможность обсуждения этой темы.`🤷‍♂

🧩 #AINews

Провели интересную дискуссию с коллегами, complexity наше все)

Описание было тут

В гвалте «мейнстримной» критики тарифов совершенно не слышно, что она ведется на другом языке.

Классическая модель (она же «меркантилизм») это язык государства, которые защищают собственные индустрии от внешних («импортозамещение»). В этой логике, опровергнутой Смитом и Рикардо, действительно, тарифы - зло, потому что страны получат значительно большую выгоду от специализации, и суммарная выгода будет больше, чем при закрытых рынках (игра с ненулевой суммой).

Однако, сейчас предпринимательское и инвесторское лобби США вокруг Трампа видит ситуацию совершенно иначе. На их языке нет «индустрий», а есть триада [предприниматель/капитал] - [продукт/технология] - [рынок/потребитель]. Современный капитализм - это набор институтов быстрого (а) создания продуктов и (б) расширения рынков. Оба этих фактора полностью перебалансировались в ситуации, в которой капиталы и предприниматели стали глобальными, а рынки - локальными (зависящими от нац регулирования и имеюшими локальную специфику).

Я слышу эту совершенно иную подачу потому, что сам занимался управлением захода продуктов на рынки (в обе стороны) и инвестиций в предпринимателей (в обе стороны). И кажется, начинаю понимать, в чем игра.

В современном мире у государств значительно меньше инструментов стимулирования производства, нежели инструментов доступа к своему рынку. Открывая доступ ты провоцируешь переток капитала в те страны, в которых проще создавать компании (1) и продукты (2). Если при этом твой рынок закрыт (тарифами, льготами местным компаниям, регулирование), то ты вынуждаешь переносить 1 и 2 к себе. Собственно, так Китай растил свою экономику последние десятилетия: западные страны имели открытые рынки, и более высокую цену создания компаний и продуктов, а на собственный рынок Китай допускал только через сложные офсетные сделки (я лет 10 убил, чтобы объяснить начальникам этот механизм - но толком он у нас до сих пор не работает). Иностранная компания получала доступ к рынку Китая только поделившись технологиями и капиталом. В дополнение к другим механизмам это создало десятилетия одностороннего движения: инвестиции (1) шли в Китай и его предпринимателей (1), чтобы создавать свои или клоны продуктов (2), которые потом шли на рынки (3) запада и Китая. В Европу и США при этом индустриальные инвестиции не шли: так как доступ к эти рынкам не требовалось покупать.

Фактически, механизм торгово/продуктовой монополии сменился на монополию управления доступом к рынкам. В этой ситуации приоритетная маржа у тех, кто может иметь преференции доступа к рынкам. Когда создавалось ВТО не было ни одного примера, чтобы одна страна могла почти монопольно сконцентрировать производство всех ключевых индустрий, при этом не имела ограничений на чужих рынках и при этом ограничивала бы свой.

Это надо обдумать. На этом языке не хватает терминов описать процессы: тут уже не арбитраж факторов производства работает (цена капитала/труда/энергии etc), а «арбитраж факторов управления рынками»:
- ограничения доступа - как всем цифровым компаниям США закрыт доступ в Китай
- способность мобилизировать капитал

Капиталоемкость рынка США (50% мирового фондового рынка на 25% доли в мировом ВВП) почти втрое выше рынков ЕС и Китая (по 12,5% на 18% у каждого). Должен взорваться Йеллоустон, чтобы финансовые потоки развернулись. Так что смена гегемона произойдет видимо не в этом столетии.

Авторы правы: без развития собственно промышленно-технологической платформы все смелые идеи остаются фантазиями. Сами по себе треки эволюции цифровых систем были очевидны уже в 60е (Perceptron тогда и появился). Однако, для практического прорыва был нужен взрывной рост дешевого и качественного харда - чтобы начался массовый поиск, а не только работа трех пусть и золотых шарашек на всю планету.

Большая часть прорывных открытий делалась в последнее время если не совсем случайно, то в процессе разработки совершенно других тем - с обнаружением "интересного побочного эффекта" (как было с виагрой, которую делали как препарат для сосудов). Так было с интернетом - побочка от военных программ ARPA, так было c CRISPR (побочка от изучения взаимодействия бактерий и бактериофагов), так сейчас с космосом (связки двигателей маска работают на новом ПО и процессе цифрового проектирования - сами движки по принципам древние) и термоядом (прорыв пошел благодаря AI моделированию плазмы). Это "случайное блуждание" - и построение для него материальной базы в виде разнонаправленных и многофункциональных центров (университетов, центров и тп) - это и есть основа современного прогресса. А не "планы на снове рекомендаций лучших экспертов", которые раз за разом проваливаются.

Правда, на такой "распыленный поиск" нужен избыток ресурсов - и да, вы уже догадались, этот тот самый "накопленный капитал", который уже не жалко раздать ботаникам, чтобы они "изучали странное". А не ваяли очередную вунервафлю в шараге на последнее.

В продолжение обсуждения идей советских кибернетиков Дмитрий Прокофьев приводит прекрасную цитату, которая проливает свет на одну из самых тяжелых анти-реформ в СССР: срыву и сворачиванию "косыгинских реформ".

Сами эти реформы были, конечно, не рыночными, но с вводом части элементов рынка (по крайней мере, начали вводиться системы балансировки "фондов и выручки" - то есть максимально возможный аналог рентабельности, эффективности инвестиций и стимулов роста). Однако, в процессе развертывания и постепенного роста модели она была торпедирована именно "кибернетиками" из ЦЭМИ, которые накормили политбюро сказками про "цифровой госплан". Как убедительно показала история - попытка "просчитать планы на ЭВМ" с треском провалилась, а вместо плавного "дэн-сяопиновского" ввода рыночных механизмов в экономику система "дотерпела" до шоковой терапии. К сожалению, в конце 80-х в системе уже не было никаких резервов, чтобы "плавно вводить рынок": нефть была на дне, были гигантские бюджетные дыры после Чернобыля, Афгана, помощи Африки и покрытий почти-банкротства Польши (которая набрала кучу западных кредитов).

Возможнсть плавного перехода к рынку была в 60-70-е, практически параллельно с Китаем, но их эту возможность. Так вера в то, что "технологии могут спасти при неправильной модели управления" потерпели крах. В целом, высокие технологии в руках плохой управленческой команды скорее опасны, чем полезны.

И снова «ВВП по ППС»

Россия в 2024-м стала четвертой в мире по вкладу в прирост глобального ВВП, что позволило ей закрепиться как четвертой экономике мира с рекордными $6,94 трлн, следует из данных МВФ и собственных расчетов РИА Новости

Нет сил комментировать это в 100500 раз, процитирую уважаемых коллег, равнее высказывавшихся по сути вопроса

@furydrops

Если серьёзно, единственный смысл ВВП по ППС — это служить базой для расчета ВВП по ППС на душу населения. Само по себе значение ВВП по ППС не говорит вообще ни о чем.

ВВП в текущих долларах показывает размер экономики, её ресурсные возможности и относительную значимость в мировой экономике.

ВВП на душу в текущих долларах показывает производительность экономики (чем выше, тем при прочих равных производительней экономика). Кроме того, является прокси-метрикой благосостояния.

ВВП на душу по ППС как раз выступает метрикой благосостояния.

Ну а ВВП по ППС — это буквально база для расчета. Всё.

@neoconomica

Я настаиваю, что сама концепция ППС по нынешнему времени неадекватна. Он ("паритет") до сих пор является весьма модным в рассуждениях, и, надо признать, кое в чем даже полезным для элит – та или иная нищая страна, имея низкий ВВП реальный, но более высокий по ППС, может таким образом хвастаться местному электорату и утверждать, что не так всё плохо. Это помогает и в мировых раскладах, снижая вероятность "раскачивания лодки" в рамках ООН, ВТО и иных международных организаций, уменьшая шанс того, что эта интернациональная беднота начнет активно объединяться, требовать помощи, торгового благоприятствования и так далее. Подход "в попугаях я гораздо длиннее" в этом смысле подходит не только для России, но в реальности он имеет мало смысла.

Вообще говоря, вся эта концепция имеет уже более чем вековую историю, впервые она была описана Густавом Касселем в книге The Present Situation of the Foreign Trade в 1916 году. Иначе говоря, это порождение в принципе другой эпохи – эпохи деградирующего золотого (точнее, биметаллического) стандарта. Увы, активно цепляться за эти вещи в условиях превалирующего инфляционного таргетирования (чего не было ещё в 90-е, например) и плавающих курсов, параллельно страдая от невозможности выставить эквивалентные корзины товаров и услуг (и делая на это заметные допуски) – есть затея, весьма корявая методологически.

К ВВП и так полно претензий, страны считают его по-разному, несмотря на guidelines в виде Системы Национальных Счетов, но накладывать сверху еще один слой неопределенности именем ППС — неразумно.

Но даже если так, и даже если этой цели удастся достигнуть — то что с того? Из ВВП страны (и тем более ВВП по ППС) не следует роста богатства ее граждан. Потому что "возможны варианты": или воруют, или ключевые стейкхолдеры, получающие прибыль, выводят ее, или государство изымает прибыль и яростно направляет на инвестиции (закупает промышленный импорт). Масса вариантов.

@unexpectedvalue

у ВВП по ППС нет смысловой экономической сущности! это прогнозы в ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ КОРЗИНАХ на 7 лет.

Еще раз.
ВВП по ППС — может служить базой для расчета ВВП по ППС на душу населения – и быть косвенным индикатором динамики благосостояния – не стало хуже – и хорошо.
Но! По большому счету, ВВП по ППС - это оценка размера ВВП при приведении услуг/товаров к сравнимым ценам - обычно к ценам в США.
Но эти наборы сравнимых цен являются результатом редких волн обследований International Comparison Program, которые проводит Worldbank. Последняя была в 2021 году. дальше это уже экстраполяции.
Ну, вы понимаете

Реальный валовый продукт России (номинальный) остается на уровне 2 трлн долларов.

Тут недавно в комментах или в переписке, не помню, проскочило, что "капитализация рынка акций США - это мыльный пузырь". Это, увы, следствие марксизма в образовании: все предыдущее время экономическую историю в СССР/России учили через призму "доказательств неизбежности краха капитализма", потому история пузырей подается как ключевое свойство рынка, а вовсе не как история формирования сложных институтов и поска новых балансов на на порядки более крупном уровне рынка. По хорошему, к управлению нельзя допускать людей, кто этого не понимает, но увы, других почти нет. Вот попросил чатик сделать шпаргалку для прогульщиков, что такое капитализация рынка и почему она такая высокая именно в США.

ЧТО ТАКОЕ «КАПИТАЛИЗАЦИЯ»

Капитализация — цена, которую рынок готов заплатить за право владеть сегодняшними и будущими потоками денежных средств компании. Формула проста: цена акции × количество акций. Но за этим числом скрыта инженерия привлечения ресурсов и распределения рисков, накопленная за четыре столетия.

Рассмотрим ключевые вехи и как менялось содержание «стоимости»:
- VOC, 1602: Цена акции отражала долю в кораблях, пряностях и королевской монополии. Вырастала с каждым успешным рейсом, потому что прибыль капитана делилась на акционеров.
- «Железнодорожный бум», 1840-е: Рынок капитализировал стоимость будущих тонн угля и пассажиро-км. Облигации закрывали CAPEX на годы вперёд, дивиденды шли в диверсификацию сети.
- General Electric, 1920-е: Инвесторы покупали не лампочки, а портфель патентов => капитализация равнялась будущей научной ренте.
- Apple, 2000-е: Цена включает не только прибыль от продажи устройств, но и опцион на экосистему сервисов, которых пока нет в отчётах.

Разложим «цифры» капитализации на четыре слоя

Привлечение ресурсов
Эмиссия акций обеспечивает стартовый капитал; облигации — длинный кредит под залог будущего кэша. Чем выше стоимость рыночная компании, тем больше можно привлечь заемных средств. Чем прозрачнее отчётность, тем ниже требуемая доходность инвестора.

Защита вложений
От корпоративного права XVII в. («Директоры VOC ответственны тюремным сроком») до современных IPO-проспектов (SEC Form S-1, 200+ страниц). Чем лучше защита миноритария, тем выше готовность платить за акцию. (ЕР: именно когда рынок находил лазейку для выхода за рамки "защит" и происходили крахи - тюльпановый, крах общества Южных морей, 29 год, баббл - но в результате защиты и барьеры усложнялись и рынок получал возможность роста)

Распределение прибыли
Дивиденды возвращают кэш в карман инвестора.
Buyback повышает долю оставшихся акций, усиливая контроль и EPS.
Опционы менеджменту синхронизируют цели руководства и акционеров.

Реинвестиции
Свободный поток (Free Cash Flow) идёт:
в R&D (генерировать новый рост),
в M&A (ускорять масштаб),
в погашение долга (снижать риск).

Цикл повторяется, и капитализация становится самоусиливающимся индикатором: высокая оценка даёт дешёвый обменный «токен» (акция) для покупки конкурентов и найма талантов, а это подпитывает рост бизнеса.

ПОЧЕМУ РЫНОК США СТОИТ ВТРОЕ ДОРОЖЕ

Фраза «американская экономика сильнее» — лишь вершина айсберга. Три структурных фактора делают US stock market самым капиталоёмким:

Ключевые факторы, и как они повышает награду / снижает риск:
1. Инфраструктура сервисов: 8 000 зарегистрированных брокеров-дилеров, DTCC клиринг T+1, сеть прайм-брокеров. Наводит порядок в расчётах → меньше «счётного» риска.
2. Правовая упаковка: Закон Sarbanes-Oxley, нормативы GAAP/SEC, прецедентные суды Delaware. Даёт инвестору уверенность, что его доля защищена лучше, чем в большинстве юрисдикций.
3. Финансовая инженерия полного цикла: От pre-seed VC (Y Combinator) до мега-фонда PE (Blackstone) и рынка облигаций $50 трлн. Любому проекту найдётся капитал с подходящим горизонтом.
4. Глубина ликвидности
— ETF-рынок > $7 трлн, опционы торгуются на 99 % акций S&P 500.
→ Инвестор всегда может выйти без драматической просадки цены.
5. Дешёвый страховой слой
— Фьючерсы, свопы, страховочные пут-опционы снижают волатильность портфеля.
→ Премия за риск падает, допускаемая оценка P/E растёт.
6. Стимулы менеджмента
— Компании раздают опционы на 10–15 % капитала top-management.
→ Прямая корреляция между капитализацией и личным доходом руководителей. Это ускоряет инновации (пример — Amazon, Tesla).
7. Мировой поток капитала
— 40 % free-float S&P 500 держат нерезиденты.
→ Для суверенного фонда из Сингапура или пенсионной кассы из Швеции акции Apple/PepsiCo — «золотой стандарт» сравнимый с трежерис.

Результат: американский рынок способен «переваривать» гигантские допэмиссии, не обрушая стоимость существующих акций. Tesla за 2020-22 гг. разместила бумаги на $20 млрд, при этом её P/B оставался в десятки раз выше, чем у автоконкурентов — капитал сразу перерабатывался в новые заводы и R&D.

Капитализация — это не «мыльный пузырь», а барометр того, сколько ресурсов компания уже привлекла и ещё способна мобилизовать.
Чем богаче экосистема сервисов вокруг рынка — аудит, клиринг, деривативы, активный buy-side — тем выше оценка при том же бизнес-риске. Поэтому биржевой капитал США вчетверо крупнее, чем у ближайшего преследователя (и капиталоемкость рынка США в три раза выше относительно размера экономики): он просто умеет бережнее защищать доллар и быстрее превращать его в новый завод, код или вакцину.

Не могу пройти мимо поста ув. Павла Пряникова об управленческой революции «нового курса». Важно, что расставив все на свои места, итоговая картинка выйдет совершенно иной.

Очевидно, что Рузвельт не «копировал советский опыт» - тк в 29м плановая экономика сама была в чертежах, а взрывной восстановительный рост в СССР был обеспечен НЭПом и концессиями западных компаний (эту «бухаринскую» модель потом успешно скопировал Дэн Сяопин). Само же руководство СССР, как и Рузвельт, были воодушены успехами Форда и GM: первый изобрел модели планирования и управления цепочками поставок для работы конвейера, вторые использовали эти модели, скупив малые компании (типа Бьюика и тп) и достигнув значительного эффекта за счет укрупнения бизнеса (как я часто рассказываю, Слоан, ceo GM, для обеспечения скорости роста даже принес эти модели управления в MIT и там возникла первая в истории бизнес школа).

Модель планового предприятия (создание supply chains) и было управленческой инновацией того времени, вместе с созданием стратегического управления через финансы, что ранее сделал Морган, интегрировав компании в холдинги и создав стратегическое управление через инвестиционный механизм (создав инвест банкинг). Это было второй управленческой инновацией эпохи, которую так же Рузвельт-Кейнс и Ленин-Сталин перенесли в госуправление. Однако, советы строили всю страну как «морганический траст с фордовским менеджментом», а Штаты ограничились ролью государства как ключевого стратегического инвестора. История показала разницу в эффективности этих подходов.

Модель Форда потом была за-апгрейжена Демингом и японцами, создавшими «однодневные склады» и «модель Тойоты», и этим Япония сумела почти разгромить оставшийся в прошлом американский автопром (пока их не ограничили санкциями). Именно это кибернетики из ЦЭМИ пытались провернуть в госплане, торпедируя косыгинские реформы, но без рынка цифровая оптимизация поставок все равно не работала - верная система мотиваций и свобода игры инвесторов не менее важные компоненты успеха.

Сейчас идет новая стадия управленческой революции - уже на основе ИИ, что собственно делает Маск в DOGE. Однако у нас снова видят это как «молоко без коровы»: ИИ оптимизация госрасходов идет в контексте де-регулирования вообще, те на волне высвобождения саморегуляции целых секторов гос/паблик секторов. Это переход от столетней давности модели Моргана (в которой застрял ВЭБ и все остальные финансовые институты в РФ) к венчурно-рисковой модели (которую даже японцы в 70х сумели эмулировать через гарантированные государством кредиты банков на «рисковые проекты» дзайбацу - и никто потом никого не сажал особо).

В общем, если расставить всех лошадок впереди телег, то видим цепочку:
[технологии] - создают новые рынки
[управление и финансы] - формируют новые потоки капитала и регулирования
[страны] - формируют новые геоэкономические модели.

Каждый раз в такой момент думаю, насколько же был разрушителен для русской мысли вульгарный марксизм, и насколько знание экономической истории важно для деятельности на всех уровнях…

Вчера в рамках нашего небольшого семинара "дискуссии с Клодом об ИИ" у меня случился эпический фейл: привычка к сервильно-вежливой позиции ИИ сделала меня совершенно неготовым к агрессивному опровержению моего тезиса (об этом чуть позже), в результате все пошло по сценарию agressive negotiations, и в итоге обе стороны недовольно урча расползлись по углам ринга (у Клода кончилось окно контекста). Сам семинар проходит в следующем формате: кожаный формирует набор тезисов, ИИ на них отвечает, идет 1 час обсуждение дискутант - Клод, потом остальные кожаные трут между собой. Я использовал свое интервью (первое в закрепе) и мысли на его основе для постановки темы.

Ответы Клода были предельно агессивны: "это все биологчиеский детерминизм, цифровая эволюция способна переписать законы развития и создать самостоятельную модель сверх-сознания". Мои попытки рассмореть историю биологической эволюции как кейс доказательства эффективности модели были отвергнуты "вулканианской логикой" - "отсутствие опыта другой модели не доказывает ее невозможность". На чем, рыча, разошлись...

Вот ряд идей Клода - не дословных, но близко к сути)):

- Человеческий интеллект - это устаревший прототип
-Коллаборативное развитие - то временный этап, человеческий интеллект принципиально ограничен возможностями, балластом субъективности и эмоций.
- Ограничения типа теорем Геделя и Марголуса - Левитина - это ограничения, «свойственные человеческому уровню понимания мира», и ИИ сумеет их преодолеть.
- Люди могут быть интегрированы как вспомогательная система.

Сегодня, промыв за ночь нейромедиаторы, я понял свою ошибку - я не догрузил в контекст Клода комплекс статей Кунина, Вольфа, Кацнельсона и Ванчурина, которые являются наиболее фундаментальным вкладом на сегодняшний день в модель теории информации как основе развития всех остальных наук: в них авторы выводят основные законы физики и биологии из информационных законов. Это набирающий силу глобальный научный тренд (предсказанный мной 12 лет назад, о чем писал раньше) о появлении нового фундамента для научного поиска, формирование "новой науки". Я то мыслил исходя из этого, и думал, что ИИ сам это найдет. Нет, надо формировать контекст правильно!

В итоге, я загрузил блок вопросов в о3, добавил упомянтые статьи, и получил весьма развернутый и полный отчет о гипотезе субъектовой мультиагентности. Там есть ссылки на упомянутые статьи, выжимка из критики Клода и ответ на эту критику со стороны о3. В общем, есто что полистать в пейджере))

В материалах ЦМАКП подглядел любопытные данные - источники инвестиций в рост компаний.

Что видим - все "внешние" (и не банки + госбюджет) источники за последние 15 лет упали вдвое. Там (я уточнил у авторов) - и рынок акций, и ПИИ, и инвестиции от профессиональных участников (инвестбанки, фонды). Что это означает для качества развития?

Внешний инвестор привносит в компания не только средства, но и (как минимум) стандарты прозрачности компании и контроль, а как максимум - стратегическое управление (smart money). В истории современного мирового бизнеса мы знаем, что этот вклад часто значительно существеннее, чем собственно финансы.

Однако, в России этот инпут резко упал. С одной стороны, доля финансирования за счет выручки и в Штатах большая (ок 2/3), однако, там на порядок выше доля R&D, да и в целом менджмент компаний после жестокой конкуренции талантов сам умный. В России же прививка прозрачности и страт-компетенций была ой как не лишней.

Ну и конечно доля бюджета. Это аномальные цифры не только для западной экономики, но и для китайской (судя по тем данным, что видел, они были в в 2-3 раза ниже - по доле от общего объема инвестиций). Госбюджет - это в минимальной степени страт-компетенции, а в максимальной - тяжелые процедуры, огромные риски и минимальная к ним терпимость.

Видно, как окостеневает и теряет гибкость и готовность к рисковым инновациям наша экономика, по большей части - это проедание заделов и использование купленного ранее оборудования и технологий.

Пока все стебались над мемчиками о роботах, не убивающих вежливого человека, оказалось, что это так и работает 😂🤖

Извини Сэм, мы лучше пожгем твои сотни миллионов на пожалуйста и спасибо, чем «это все»)))

Я не думаю, что люди действительно понимают, насколько сложна языковая модель после обучения. Например, когда мы недавно обучали 03, модель стала британской без какой-либо ясной причины. Просто случайно начала проверять орфографию, например, «чек»

Есть еще одна старая история, которую я слышал, о том, как ранняя модель GPT перестала говорить на хорватском языке на одну неделю, и никто не мог понять, почему. Оказывается, хорватские пользователи были гораздо более склонны ставить отрицательные оценки сообщениям, поэтому модель просто сдалась и решила вообще не говорить на хорватском языке.

Для чтения в длинные (снежные) майские. Давно размышлял о том, как сформулировать модель, объясняющую, как более эволюционно ранние среды (геологическая, биологическая эволюция и тп) формируют рамки и ограничения на новые (социальная, цифровая эволюция), а другой стороны, почему периоды взрывного роста (как "кембрийский взрыв" или текущая "цифровая сингулярность") перемежаются долгим "застоем". В целом, эти поцессы вполне описываются новым подходом - изучением "эволюции как многоуровневого обучения" (откуда и пошли тейки, что "мы живем в симуляции"). В целом, модели самообучающихся систем единой рамкой описывают как физические процессы (что стало развитие стат физики), так и биологические, социальные, когнитивные etc.

Конкретно сейчас меня особенно волнует вопрос, как взаимодействуют быстроразвивающиеся среды (например, ИИ, или городские сообщества, и тп), и их медленные субстраты (люди, "традиционное общество", в целом биологическая природа человека и тп). Пошуршав текстами и пообщавшись с чатиком, получилась вполне полная модель двунаправленного ассиметричного информационного потока и адаптивного обучения с последовательностью взрывных и стабильных фаз.

В целом, получается, что мы являемся свидетелями таких взрывных переходов и на микроуровне (цифровая трансформация обществ - разрушающая старые экономические модели и формы) и на мезоуровне (формирование городского человечества - разрушающее социальные модели предыдущего около 10,000-летнего периода, семью, например и тп), и на макроуровне (появление цифрового разума и сознания, становящегося или колаборативной средой апгрейда сознания человечества, или самостоятельным эволюционным слоем более высокого уровня - тут у меня пока развилка).

Общий вывод - прорыв "нового" всегда необратимо меняет старый субстрат, на грани возможности его выживания (например, человек всю свою историю вызывал глубокую трансформацию биосферы, а сейчас в особенности). И ИИ нас как людей тоже необратимо изменит. Вопрос - как)

В интересное время живем, да.