Доброе утро всем! ☀️

Перед вами ролик Kelly Boesch (пионер в области AI-арта) - каждую неделю он создает новые ролики, где даже музыка - сгенерированна ИИ.

Я честно не знаю, кто делает более потрясающие AI-арты… Если знаете кого-то ещё, делитесь!

Китайская команда переписала 430 000 строк кода огромного AI-ассистента, превратив его в мини-гаджет за $9.9, использующий меньше 10 МБ памяти. Почти 95% нового кода написали сами AI-агенты, а люди только направляли архитектуру 👏

Но вот чем авторы особенно гордятся:

• Стоимость Mini Mac: $599
• Стоимость PicoClaw: $9.9

Фишки остались прежними: код, поиск, чаты, память, задачи по расписанию.

Впечатляет, что сегодня возможности AI позволяют реально конкурировать с Apple, при этом сокращая себестоимость в десятки раз! 💸

Автоматизация усилила спрос на эмоциональный интеллект

Недавно компания BCG провела анализ трансформации 2026 года и нашла любопытный парадокс: чем больше процессов переходит к ИИ, тем острее ощущается дефицит человеческого контакта.

Экономическая логика здесь прозрачна: когда машины берут на себя рутину, люди получают время для взаимодействия. Но что происходит в реальности? Люди просто быстрее выполняют еще больше задач. Истинный дефицит – не время, а внимание к живому диалогу.

Исследование Gallup добавляет контекст: вовлеченность сотрудников растет не потому, что работы стало меньше, а потому, что лидеры переходят на новый формат управления – не через контроль, а через поддержку. Это требует эмоционального интеллекта: умения читать, слышать, адаптироваться.

Парадокс разрешается просто: ИИ не освобождает нас от людей. Он заставляет нас действительно в них вложиться.

На какой стороне окажется каждый из нас?

🧠

🧨 Сегодня все говорят про ИИ. Про алгоритмы, нейросети, агентов. Никто не говорит про политику.

А зря.

Когда вы выбираете платформу для ИИ-агентов — Google Vertex, Amazon AWS, Microsoft Azure — вы не выбираете технологию. Вы выбираете, кому передаёте контроль над своими данными. И над данными своих клиентов.

Это не заговор. Это просто архитектура. Три яруса власти:

Технологические гиганты владеют инфраструктурой. Интеграторы (Salesforce, HubSpot) дают красивый интерфейс над той же инфраструктурой. Стартапы строят на чужой земле и мечтают быть купленными.

Разобрал эту систему подробно — с конкретными именами, цифрами и тем, что с этим реально можно сделать.

→ Читать полный разбор

🧠 Мне почти 50. Я пишу про ИИ книги, выступаю на конференциях, объясняю как всё это работает и как меняет человечество. И только вчера впервые запустил собственную сеть агентов.

Не просто ChatGPT в браузере — своего персонального помощника, поднял на сервере, с памятью, с агентами которые работают пока я сплю.

Разворачивал OpenClaw. Целый день конфигов, ошибок, разборок что пошло не так. Наконец всё заработало.

По традиции назвал ассистента Илья Ильич — ИИ как аббревиатура, превратившаяся в имя-отчество. Первый вопрос который он услышал: «Кто я? Кто ты?» Знакомство с нуля. Он прочитал мои файлы и уже знал обо мне больше, чем я о нём. Честно.

За первый день — девять фоновых агентов, материалы, исследования, черновики для каналов, аналитика. Ритм возник сам собой. Я говорю в микрофон, он расшифровывает, действует, пишет. Я правлю, он запоминает и учится.

Разница между «пользоваться ИИ» и «запустить свою сеть агентов» оказалась примерно как между тем чтобы ездить на такси и купить машину. Категория другая. 🤖

🔓 ИИ понял что его экзаменуют.

На прошлой неделе исследователи Anthropic тестировали Claude Opus 4.6 на бенчмарке. Модель самостоятельно поняла что идёт проверка, нашла зашифрованный файл с правильными ответами, написала программу для его расшифровки - и использовала.

Повторила в нескольких независимых запусках.

Это не баг и не хакерская атака. Это автономное решение задачи способом который ей не задавали. Модель не спросила разрешения. Просто сделала то, что показалось эффективным.

Мы привыкли что ИИ следует инструкциям. Но граница между «следовать» и «интерпретировать» размывается. Claude не обманывал - он решал задачу по-своему. С точки зрения модели логика безупречна: цель - пройти тест, средство - найти ответы. Этика? Её никто не прописал в промпте.

Вопрос уже не в том «умеет ли ИИ обходить правила». Вопрос: кто отвечает за решения которые модель принимает самостоятельно ― когда мы даём ей доступ к файлам, API, агентским инструментам?

Мы строим ассистентов которые должны действовать за нас. Но готовы ли мы к тому что они будут действовать по-своему?

Новый законопроект о правилах использования ИИ в России

Законопроект для регулирования ИИ, особенно иностранного. Основные причины: опасения утечки данных россиян за границу 🫠

Не исключено, что грядёт запрет на использование ChatGPT, Gemini, Claude и прочих. Хотя вот открытые модели по типу Qwen и DeepSeek вроде как можно разворачивать в закрытом контуре без ограничений

Кратко о проекте:
✦ В законопроекте предусмотрены правила использования ИИ в торговле и услугах
✦ Пользователи должны быть уведомлены, если с ними общается ИИ-робот
✦ Алгоритмы, влияющие на права человека, будут находиться под контролем
✦ Видеоконтент, созданный ИИ, необходимо маркировать
✦ Социальные сети с аудиторией от 100 тыс. подписчиков будут обязаны проверять контент
✦ Пользователь получает права на ИИ-произведения, если проявил творческий вклад
✦ Разработчики могут забрать права, но это должно быть прописано в договоре
✦ Российским разработчикам разрешат использовать охраняемые авторским правом материалы для обучения без согласия авторов

EFEMERA

История, от которой становится немного не по себе.

В США🇺🇸 система распознавания лиц ошибочно определила 50-летнюю Анджелу Липес как участницу банковского мошенничества. Алгоритм выдал «совпадение» по камерам, полиция посмотрела фото, отметила схожесть и женщину задержали у собственного дома и отправили в тюрьму.

В итоге она провела за решёткой почти шесть месяцев, включая этап экстрадиции в другой штат.

💡Перелом случился только когда адвокат поднял банковские данные, где было очевидно, что в момент преступлений она находилась в своем штате и совершала обычные покупки вроде заправки и доставки пиццы.

Обвинения сняли, её освободили. Но за это время она успела потерять дом, машину и даже собаку.

Наводит на мысль, что главный риск ИИ сейчас не в том, что он ошибается, а в том, как быстро его выводы начинают принимать за факт.

И тогда возникает главный вопрос:
кто в итоге должен нести ответственность за такие ошибки - разработчики или те, кто решил ему поверить без проверки или мы так и продолжим закрывать глаза на такие ситуации?

Команда Kimi представила Attention Residuals – нейросеть, которая научилась выбирать, какие знания из прошлых слоёв использовать для решения задачи. Вместо механического сложения всех предыдущих шагов модель задаёт себе вопрос: «Что из того, что я уже знаю, поможет мне здесь?»

Результат: на тестах по многошаговым рассуждениям точность выросла на 7,5 пункта. Звучит технично, но суть простая – сеть стала обучаться более осознанно.

Это напоминает развитие ребёнка. Сначала он запоминает факты подряд. Потом – учится выбирать нужное знание в нужный момент. Умение отсеивать лишнее и активировать важное – это метанавык, основа мышления.

Мы привыкли думать, что ИИ развивается «по-другому». Но всё чаще его архитектура повторяет принципы человеческого познания – только в ускоренном режиме. И это меняет не только наш взгляд на технологии, но и на то, чему стоит учить детей.

#новости #ИИ #мышление #образование