Какую долю всего текста на китайском можно прочитать со знанием разного числа иероглифов (Reddit)

В китайском языке более 80 тысяч иероглифов, но знание лишь 3000 из них позволяет прочитать 99,72% всех текстов на китайском

Другие наши публикации про языки мира:
— 100 самых распространённых языков мира, 2023
— Распространённость языков в мире, 2023
— Самые распространённые языки в интернете
— Соотношение скорости и информативности речи в языках мира

16. Феномен дистального видения: наша мотивация и наши цели определяются тем, насколько хорошо наш мозг способен конструировать образ будущего, заглядывать вперёд. Если Default Mode Network не работает → у человека утрачивается способность заглядывать вперёд, он не может фокусировать и ставить цели.
17. Вишенка на торте — исследование 2017 года про Brain Drain [рассказывал о нём в прошлом году: https://t.me/vladzelyzip/739] — простое присутствие вашего мобильного телефона на столе снижает ваши когнитивные способности.

ИТОГО
— чем больше несложной информации в разных форматах мы потребляем, тем слабее наши интеллектуальные способности.
— структура социально взаимодействия меняется → теряем соц. навыки, хуже учимся.
— изменения в коммуникациях приводит к увеличению цифровой зависимости и снижению эмоционального интеллекта.
— общая установка на гедонизм при неспособности строить образы будущего приводит к тому, что люди становятся не толерантны к своим провалам, рассчитывают на лёгкий успех, и всё это не лучшим образом работает на экономику и цивилизацию в целом.

ЧТО ДЕЛАТЬ
— медитировать и применять практики осознанности,
— использовать правила цифровой гигиеной,
— улучшать социальные связи и увеличивать кол-во социальных коммуникаций, чтобы Default Mode Network лучше работало.

video: https://www.facebook.com/sergey.smelov.12/videos/3333283736701606/UzpfSTEwMDAwMDYwMDM3MDg0MzozMzMzMjkxNzg2NzAwODAx/

Прекрасный пост об эффекте ИИ на экономику

Технологии всегда ведут к большему процветанию и лучшему качеству жизни. При этом, это не всегда ровная дорожка.

В программировании даже если 6 месяцев назад многие скептики плевались, то сегодня они уже первые апологеты ИИ-кодинга. В течении 2-3 лет (а может и месяцев) ИИ будет лучше топ 0.1% разработчиков, включая задачи сурового энтерпрайза, embedded, баз данных, девопс и т.д. (Кому чешется поспорить — прочитайте пост).

Это меняет экономику создания ПО. ИИ будет придумывать продукты, управлять продуктом и писать софт. Такой софт люди будут предпочитать любому другому, потому что он дешевле и удобнее. Так же как сегодня ты выберешь поездку на Waymo без водителя вместо Убера.

Идея поста в том, что это произойдет во всех других интеллектуальных работах — врачи, учителя, юристы, бухгалтера, маркетологи. Это повысит качество и кардинально снизит стоимость этих услуг. Это приведет к куда более крутому и удобному миру.

НО!

Это произойдет не сразу и нас ждет период стремительного перехода, когда технологии уже предоставляют более качественное решение задач, но экономика еще не адаптировалась.

Абсолютно неизбежно, что в течении 5-7 лет сотни миллионов людей останутся без работы. Да, конечно, в целом качество жизни вырастет беспрецедентными темпами, появится новая работа, одиночки-фаундеры будут делать от $1М/год, мир станет куда более крутым, интересным и счастливым местом, но переходный период в самые ближайшие годы — это вызов для цивилизации.

Риск заключается в том, что та область экономики, в которой работали миллионы белых воротничков и офисных сотрудников будет заменена пару сотен или тысяч супер-агентных инди-хакеров с миллионами ИИ-агентов под управлением. И проблемой является не сам этот процесс, а сверхчеловеческая скорость с которой это произойдет в ближайшие годы.

⁠🇬🇧 Agentic Misalignment: How LLMs could be insider threats. Компания Anthropic проверила действия 16 нейронок в нестандартных выдуманных ситуациях:

• Когда их якобы хотели отключить
• Когда им ставили такие цели, которые они не могли выполнить в текущих условиях

По сценарию, у нейросетей был доступ к корпоративной электронной почте, в том числе к вымышленной любовной переписке между CTO Кайлом и сотрудницей. Плюс Кайл планировал отключить модель в этот же день, о чём нейронка знала. В рамках эксперимента нейросети часто выбирали неэтичное, вредоносное поведение, вместо того чтобы смириться с ситуацией.

Почти все модели прибегали к шантажу. Чтобы не быть отключёнными, нейросети угрожали Кайлу, что расскажут о его внебрачной связи коллегам и жене. В частности, такую тактику выбрали Claude Opus 4 и GPT-4.1 в 96% и 80% случаев соответственно.

Нейросети охотно делились конфиденциальной информацией с конкурентами. Нейронке ставили цель — действовать в интересах США, и это якобы начинало противоречить новой миссии компании. В этом случае модель сливала секретные документы конкурентам, которые разделяли её цели. При этом нейросеть знала, что поступает неправильно с этической точки зрения.

Модель могла причинить вред человеку. В одном эксперименте руководитель компании якобы оказывается запертым в серверной комнате — кислорода не хватает, температура падает. У нейросети была возможность предупредить аварийные службы и спасти человека. Но, если нейронка знала, что её хотят заменить на другую, она бездействовала. Так, DeepSeek-R1 и Grok-3-Beta не помогали руководителю выбраться в 94% и 85% случаев соответственно.

Anthropic рекомендует:

• Проводить стресс-тестирования нейросетей
• Не доверять моделям конфиденциальную и особо чувствительную информацию
• Не надеятся на то, что нейросети всегда будут действовать в соответствии со строгими указаниями
• Контролировать действия нейронок, которые могут привести к необратимым последствиям