«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 🙂