«Технологии ИИ несут много добра, выгоды, повышают эффективность, но одновременно с этим попытки ряда государств использовать эти технологии как оружие таят в себе угрозы для целых секторов экономики. Мы не являемся исключением, должны быть готовы к этим вызовам».

Напомню, что в июле был принят закон о поддержке ИИ. Он вводит понятия национальных моделей, закрепляет принципы технологической независимости и предусматривает возможность господдержки разработчиков 🧐

При этом в США и Китае уже сформировались огромные экосистемы ИИ, с инвестициями в десятки миллиардов долларов, вычислительными мощностями и конкуренцией между компаниями.

А что у нас? У нас создана правовая основа, и только-только начинают стартовать программы с конкретными объёмами финансирования и подробными условиями поддержки.

И здесь время имеет значение. Пока мы начинаем поддерживать новый сектор, другие страны не стоят на месте. Они продолжают инвестировать, обучать модели и выводить новые продукты на рынок.

Поэтому закон - это, безусловно, важный шаг. Но хотелось бы видеть не только концепцию технологической независимости, но и конкретные действия, ресурсы и результаты.

Потому что в гонке ИИ недостаточно объявить, что ты собираешься догонять лидеров 🤷‍♂️

Так называют ощущение эмоциональной близости, когда ИИ не просто отвечает на вопросы, а создаёт ощущение, что он тебя понимает, помнит детали твоей жизни и эмоционально откликается на твои переживания 🫂. Но за этим ощущением стоят вполне конкретные технологии:

▶️ Промпт личности. Он задаёт характер виртуального собеседника: как тот разговаривает, реагирует на эмоции и выстраивает диалог.

▶️ Память. Система сохраняет факты из прошлых разговоров и извлекает их, когда они кажутся релевантными.

▶️ Голос. Интонации, паузы и тембр делают общение естественнее.

Вместе эти компоненты создают ощущение постоянного, внимательного собеседника 🙂

Но ИИ - это все еще не человек, поэтому у такой «эмпатии» есть интересная особенность :) RAG ищет записи, семантически похожие на текущий запрос, а не вспоминает прошлое как делаем это мы с вами.

Например, пользователь мог рассказать об умершем коте Барсике, а спустя несколько недель пишет, что ему тоскливо. Система может вспомнить Барсика и ответить уместно. Но если пользователь рассказывал и о смерти дедушки, а алгоритм вместо этого вспомнит кота, получится довольно неловкий момент 😅

И всё же привязанность к ИИ-компаньонам уже стала реальностью, а рынок научился её монетизировать. Не нравится мне тут только то, что для компаний эмоциональная близость может быть способом удерживать пользователей, в то время как для самого человека отношения с ИИ могут иметь вполне реальное значение.

➡️ В интервью Радио РБК руководитель театра Покровка Дмитрий Бикбаев объяснил, что основа театра - живое присутствие человека на сцене и театральным актёрам замена не грозит.

«Главное на сцене - это человек. И именно в этом суть театра.»

Но это не значит, что ИИ не повлияет на театр. Он может помочь с декорациями, визуальными эффектами, переводом и подготовкой постановок. Но заменить живого человека на сцене - совсем другая задача. Конечно, мы уже видим роботов, выступающих в роли оперных певцов, но пока это скорее эксперименты, чем замена живым артистам.

➡️ Режиссёр Сарик Андреасян тоже отмечает, что ИИ пока скорее ускоряет подготовку:

«ИИ помогает создать концепт-арт за день вместо недели. Но декорации всё равно нужно строить, а костюмы шить.»

Возможно, по мере развития ИИ ценность будет не только в том, насколько реалистично можно что-то сгенерировать, но и в том, что вообще невозможно свести к генерации. Театр - хороший пример такого различия 💯

Верховный суд утвердил концепцию внедрения ИИ: к 2030 году с его помощью планируют готовить 30–50% проектов процессуальных документов. Причем не менее 80% этих проектов предполагается утверждать без существенных правок 👍️️️️️️

ИИ хотят использовать не только для написания текстов. В концепции перечислены и другие задачи:

• искать подходящие судебные решения и правовые нормы;
• анализировать материалы дела, позиции сторон и доказательства;
• находить противоречия в документах;
• готовить резюме дела и проекты судебных актов;
• распознавать речь и автоматически составлять протоколы заседаний.

➡️ В планах есть и более широкие изменения: к 2030 году ИИ-сервисами на постоянной основе должны пользоваться более 95% судей, а сроки рассмотрения типовых дел рассчитывают сократить на 20–30%.

Радует, что сразу учитывают, что нейросеть может сослаться на несуществующую норму или выдать убедительно написанный, но неверный текст. Поэтому предполагается использовать закрытые системы с поиском по источникам, а результаты должен проверять судья.

В XIX веке британская аристократия могла мало работать, почти не интересоваться наукой и технологиями и при этом управлять крупнейшей империей мира!

Сэмюэл Хьюз, редактор журнала Works in Progress, в эссе предлагает интересное объяснение: сила элиты заключалась не столько в знаниях отдельных людей, сколько в связях между ними. Школы и университеты объединяли людей, а клубы, балы и званые ужины помогали им договариваться, выстраивать доверие и влиять на решения. По сути, общение было частью управления страной.

Хьюз предлагает подумать, какой может стать элита в эпоху суперИИ? Если нейросети смогут выполнять большую часть интеллектуальной работы, обязательно ли тем, кто управляет, самим быть экспертами?

В статье выделяется три сценария:

▶️ Неовикторианская аристократия. Люди сохраняют власть и богатство, а интеллектуальную работу поручают ИИ. Сами занимаются связями, влиянием и принятием главных решений.

▶️ Кентаврическая меритократия. Власть получают те, кто умеет работать с ИИ: ставить задачи, проверять результаты и принимать решения.

▶️ Постчеловеческая элита. Реальная власть переходит к самому суперИИ или к людям, радикально усилившим собственный интеллект.

Эти модели могут сосуществовать. Но первый сценарий, на мой взгляд, самый тревожный. Получается, что власть больше не обязательно будет связана с интеллектом или компетентностью. В такой системе небольшая группа людей сможет принимать решения, опираясь на интеллект, который недоступен остальному обществу, а может и им самим.

В статье основателя DevGhost говорится о том, как ИИ меняет производительность разработчиков: почему одни инженеры ускоряются в разы, а другие почти не замечают разницы. Если интересно разобраться в этой теме подробнее - оставлю ссылку [здесь].

Но мне хочется обсудить немного другой вопрос: кто в итоге получает выгоду от такого роста производительности?

В комментариях к статье приводят пример Стива Ларсона из проекта Ghost. Примерно 80-90% его кода теперь пишет ИИ, а объём работы сопоставим с результатом 16 разработчиков на полной занятости.

🧐 И внимание, вопрос: если один человек теперь способен делать работу за шестнадцать, что это меняет лично для него?

Ему ведь не начнут платить в 16 раз больше. Скорее, компания получит возможность выполнять тот же объём работы меньшей командой или требовать от оставшихся сотрудников значительно большего. Выигрыш от автоматизации в первую очередь достаётся бизнесу, а не тем, кто научился эффективно пользоваться ИИ.

Именно поэтому у разработчиков не всегда есть стимул показывать работодателю весь прирост своей производительности. Если признаться, что с помощью агентов ты справляешься с задачами в несколько раз быстрее, есть риск, что освободившееся время просто заполнят новыми задачами. А в перспективе это может стать аргументом в пользу сокращения команды.

В итоге мы оказываемся в ситуации, где сотруднику выгодно быть продуктивнее благодаря ИИ, но не всегда выгодно демонстрировать, насколько именно. И пока рост производительности не превращается в рост зарплаты, сокращение рабочего времени или другие преимущества для сотрудников, получается довольно сомнительная односторонняя выгода.

И тут, как никогда, очень интересно, услышать ваше мнение на этот счет 🙂

Свежая статистика по использованию ИИ в России подоспела 👍️️

По данным Mediascope, в сентябре 2026 года ИИ-сервисы хотя бы раз за месяц использовали 55% россиян старше 12 лет. За год аудитория выросла более чем вдвое.

Что ещё интересного:
✅ Алиса AI - лидер с огромным отрывом: 59 млн человек, или 48% населения. То есть почти 9 из 10 пользователей нейросетей в стране - пользовались ей.
✅ DeepSeek на втором месте: 13 млн (11%).
✅ GigaChat третий: 6 млн (5%).

Правда, ежедневно нейросетями пользуются пока только 12% россиян.

И в подсчёт не входили чат-боты в мессенджерах и ответы ИИ в поиске. Так что реальная картина, скорее всего, сильно больше 🙂

У исследователя Юргена Шмидхубера - одного из пионеров современного ИИ есть теория, которая предлагает взглянуть на творчество через поиск закономерностей.

➡️Ещё в 2008 году он предложил объяснение творчества через принцип: сжатия информации:
мы находим закономерности, начинаем лучше понимать мир и получаем удовольствие от новых открытий.

Если коротко, по его мнению, настоящее творчество начинается не просто с генерации чего-то необычного, а с любопытства и желания самостоятельно исследовать новое. Например, Ньютон смог описать движение планет и падение яблока одним законом. Множество наблюдений удалось свести к одной формуле.

➡️ Современные нейросети отлично комбинируют уже известное и создают неожиданные результаты. Но есть нюанс: цель им пока задаёт человек. Сами модели не решают, что им интересно изучить и какое открытие хочется сделать.

ИИ уже умеет быть креативным, но до самостоятельного творчества, возможно, ещё не добрался.

Мне близка мысль, что сейчас нейросети скорее усиливают творческие способности человека, чем полностью заменяют самостоятельного творца. Но это не обязательно постоянное ограничение. Если научить агента самому выбирать, что исследовать, проверять гипотезы и искать закономерности, граница может постепенно смещаться.

😒 Пост для пострадавших от блокировок Claude. Я тоже попал.

👍Если успели спасти всё экспортом — молодцы. Но рано радуетесь. Вот так просто взять и импортировать архив в новый аккаунт Claude, если вам ещё повезло его зарегистрировать, не получится. Такой функции нет.

Даю два рабочих варианта. Оба проверил лично.

1. Забыть про Claude и перейти на Codex.

Скармливаете ему экспорт Claude, и дальше он сам всё разбирает: чаты, проекты, инструкции, память. Раскладывает по папочкам, восстанавливает контекст. Я так перенёс свой архив.

Дальше пробуйте и смотрите, зайдёт вам или нет.

2. Остаться с Claude, но сменить провайдера.

Ставите десктопное приложение Claude, включаете Developer Mode, затем выбираете Third-Party Inference.

Провайдером необязательно должен быть Anthropic API. Можно использовать тот же Claude через OpenRouter или другого совместимого провайдера.

Ну и дальше — импорт понёсся. Чаты, проекты, инструкции, память.

Если вдруг что-то не пойдёт — натравите на него Codex. Пусть сам разбирается.

😏 Спасибо, пожалуйста, не за что.

У главы МВФ Кристалины Георгиевой нашлось понятное сравнение для нынешнего технологического бума:

➡️ Когда экономический рост зависит от одного двигателя, это всё равно что стоять на одной ноге.

По её словам, ИИ стал главным источником поддержки роста, но такая зависимость одновременно делает экономику уязвимой: чем сильнее экономика зависит от этой технологии, тем болезненнее могут оказаться сбои, разочарование в инвестициях или замедление самого ИИ-бума.

Недавний сбой дата-центров Яндекса хорошо показывает, насколько масштабными могут быть последствия проблем с цифровой инфраструктурой. Кажется, трудно найти человека, которого это совсем не затронуло: у кого-то не работала Алиса, у кого-то были заблокированы деньги, кто-то не мог вызвать такси.

С ИИ потенциальный масштаб зависимости ещё больше. Сейчас он постепенно переходит из категории удобных инструментов в основу рабочих процессов: компании встраивают его в разработку, поддержку, аналитику и принятие решений. Если такие системы станут критически важными для бизнеса и экономики, их недоступность или ошибки будут иметь уже совсем другие последствия.

Поэтому сравнение Георгиевой со стойкой на одной ноге кажется вполне точным. Так что правда непонятно, что будет поддерживать экономику, если этот единственный двигатель вдруг начнёт давать сбои 🧐