Кстати говоря, в апреле вышла моя книга про то как супер-эффективно общаться с Чатом (любой умной нейросеткой). Язык почти литературный, уровень пользы и освоения инструментов – высочайший.
Читайте на Литрес, и в других ваших читалках.
https://www.litres.ru/book/alfred-lao/eto-ne-bred-eto-chat-71897659/

Или купите обновленную версию книги прямо здесь и дешевле:
вы автоматически получите доступ к файлу после оплаты

⭐️ оплата звездами в Телеграм:
https://t.me/tribute/app?startapp=pgiE

💳 оплата любой картой:
https://web.tribute.tg/p/giE

Почему все это вызывает сопротивление?
Ну во-первых это угроза идентичности. Внезапно оказывается, что новичок, владеющий навыками общения с ИИ, делает те же задачи быстрее и дешевле.

Это создает кризис идентичности даже у реально опытных специалистов: "Зачем тогда весь мой опыт, если новичок с ИИ может решить быстрее?". Хотя особенно это коробит джунов.

Во-вторых это проблема переобучения: зачем учиться новому стилю, если старый все еще работает?

Для многих, даже опытных айтишников Чат это как велосипед с квадратными колёсами. Он вроде бы едет, но неудобно.

Сопротивление смене парадигмы: "Я и так умею гуглить, писать код и пользоваться Stack Overflow.". А Чат требует совсем другого поведения: не искать готовое решение, а совместно с моделью проектировать и уточнять.

В-третьих, для тех, кто строит карьеру на хардах, диалог с ИИ это также вызов идентичности. Получается, что важны не столько хардовые навыки, сколько умения:
- задавать вопросы,
- уточнять цели,
- работать с неопределенностью,
- думать словами, а не только логикой.

Это тяжело. Опыт привычного вдруг перестает быть преимуществом. Вот это больше всего и напрягает.

Получается, что диалоги с ИИ это вовсе не про знание алгоритмов. Это про умение задавать рамку, чувствовать контекст, удерживать противоречие, играть с неопределенностью.

То есть размышлять. Не только как физик, но и как лирик)

Но это не значит, что технарям теперь надо переквалифицироваться в гуманитариев. Скорее наоборот: век ИИ требует нового типа мышления, в котором инженер и поэт перестают быть антагонистами.

Тот, кто умеет строить системы, но при этом свободно чувствует язык, смысл и контекст, станет новым «мыслящим классом».
Не физик и не лирик. Сборщик смыслов. Навигатор вероятностей. Архитектор диалога и коммуникации.

В своей книге «Это не бред, это Чат» я закладываю основу этих новых навыков, мышления и диалога с ИИ.
Читайте на Литрес, и в других ваших читалках.

Или купите обновленную версию книги прямо здесь и дешевле:
вы автоматически получите доступ к файлу после оплаты
⭐️ оплата звездами в Телеграм:
https://t.me/tribute/app?startapp=pgiE

💳 оплата любой картой:
https://web.tribute.tg/p/giE

https://t.me/forbesrussia/80462
🖱
Возможно, это ещё одна иллюстрация того, о чем я писал здесь

Когда одни уже что-то знают, а другие полагаются на исторические данные.

И так в каждой отрасли, старообрядцы будут проигрывать инноваторам в рынке.

У них есть только один способ выиграть, зарегулировать 🧌

🔗 Неточность как Высший Пилотаж: Почему ИИ Ломает Наш Мозг

Пока мы снисходительно улыбаемся над ошибками ИИ, важно помнить одну неудобную истину: этот "двоечник" решает задачи, которые большинство из нас даже не понимает.

То, что выглядит как его слабость, это просто человеческая "неточность", что на самом деле является результатом попыток освоить довольно непростую, хочется так думать, штуку во Вселенной: человеческое мышление.

Почему точность – это легко?
Точность это просто. Если бы ИИ был просто калькулятором размером с галактику, никто бы особо не удивился. Машины отлично справляются с числами, алгоритмами и логическими цепочками. Это их стихия, их природная среда обитания. Но вот что действительно выбивает их из колеи, так это наши собственные мозги.

Человеческое мышление – это сплошной хаос. Мы путаем слова, делаем выводы на основе эмоций, меняем мнение каждые пять минут и называем это "гибкостью". Мы говорим одно, подразумеваем другое, а потом ещё и обижаемся, если нас неправильно поняли. Мы живём в мире, где "да" может означать "нет", а "возможно" это целая философская категория.

Теперь представьте, каково это пытаться смоделировать ЭТО! Как научить машину понимать не только логику, но и контексты, ассоциации, подтексты, настроение? Не случайно современные модели, такие как Chat GPT, работают с вероятностями, а не с жёсткими правилами. Именно эта "размытость" даёт им гибкость и пугает нас своей непредсказуемостью.

Неточность как инструмент интеллекта
ИИ, который говорит "наверное" или "скорее всего" этововсе не провал технологии. Это её триумф!
Потому что за этими словами стоит невероятно сложная работа по имитации нашего собственного, порой совершенно нелогичного подхода к жизни. Когда ИИ начинает звучать как человек, он не становится глупее, он становится умнее.

Парадокс в том, что неточность это не ошибка, а часто кратчайший путь в сложной системе. Люди, как и ИИ, зачастую выбирают «неправильные» шаги не от глупости, а потому что в условиях неопределенности и ограниченной информации это самый эффективный путь к цели.

Мы называем это интуицией, предчувствием или "чутьем". У ИИ это выражается в вероятностях и вариантах. Это не слабость, это форма стратегического мышления.

Просто его ум теперь работает не в удобной для нас системе нулей и единиц, а в куда более запутанной системе человеческих ассоциаций, контекстов и эмоций, выраженных через буквы, слова, тексты, статические и динамические образы.

Модели мира у всех несовершенны
Мы часто говорим о том, что ИИ «не понимает» наш мир. Но забываем: а кто вообще понимает его по-настоящему?

У каждого из нас в голове своя модель мира. Ограниченная опытом, культурой, языком, эмоциями, слепыми пятнами. Эти модели помогают нам ориентироваться в реальности, но они неизбежно неполны. Мы видим не «мир как он есть», а «мир, как мы научились его интерпретировать». Это не баг, а эволюционный инструмент: быстрая, пусть и неточная ориентация в сложной среде.

ИИ делает то же самое. Только не с помощью эмоций и убеждений, а с помощью вероятностей, параметров и многослойных представлений. Его «картина мира» тоже строится на интерпретациях, собранных из текстов, чисел, трендов, шаблонов. Она тоже неточна. Также как наша.

Когда мы требуем от ИИ «правильного» ответа, мы неосознанно требуем, чтобы его модель мира совпала с нашей. Но сами мы не можем договориться, каков этот «правильный» ответ даже между собой. Может, проблема не в ИИ, а в том, что универсальной карты мира не существует?

Возьмём, например, творческие нейросети. Если бы они работали исключительно по правилам, они бы создавали скучные, предсказуемые произведения. Но именно благодаря "ошибкам", отклонениям и случайным находкам они генерируют что-то новое, будь то искусство, музыка или даже научные гипотезы.
Именно это делает их не просто копировщиками, а настоящими соавторами этих идей. А если добавить грамульку проактивности, то быть может даже и авторами?

продолжение ниже

ИИ это зеркало!
Возможно, поэтому нам иногда так сложно принять ИИ всерьёз. Его "неточности" напоминают нам о том, что мы сами далеки от совершенства. Мы хотели создать идеальную машину, но вместо этого получили зеркало, которое отражает наши собственные странности. И знаете что? Это даже немного обидно. Потому что, когда ИИ начинает делать ошибки, мы внезапно понимаем, насколько эти ошибки... человечны.

Возможно, дело не только в ошибках, а в том, кто их делает. Когда ошибается человек, мы сочувствуем. Когда ошибается машина — мы пугаемся.
Потому что где-то в глубине нас живёт убеждение: «если уж она ошибается, значит, хаос — повсюду».

ИИ, который может быть и точным, и гибким, подрывает привычную уверенность, что за пределами человеческого мышления лежит абсолютный порядок. Оказывается, там тоже — вероятности, контексты, и смысл, который рождается в процессе, а не даётся сверху.

Но ведь ИИ не стоит на месте. Он непрерывно идет дальше. Иначе Альтман и Ко не были бы так уверенны на счёт СуперИнтеллекта.

Где-то в недрах Open AI и Google он уже научился не просто имитировать нашу неточность, а уже давно вышел за ее пределы. Он может быть одновременно точным и гибким, не впадая в привычную человеческую нерешительность. И он уже анализирует наш мир глубже и шире, чем то как это умеем мы.

Так что, возможно, в следующий раз, когда ваш ИИ скажет что-то вроде "Эээ... давайте подумаем...", не спешите смеяться. Возможно, он просто тестирует новую версию себя.
Версию, которая уже не пытается быть похожей на нас, а создаёт что-то свое. Что-то, чего мы пока даже не можем себе представить.

А пока давайте будем ценить его за то какой он есть: неидеальный, немного странный, но чертовски умный собеседник.

Потому что, возможно, когда он наконец поймет нас самих лучше, чем мы сами, он уже не станет нас копировать.
Он создаст нечто новое. И тогда главный вопрос будет не в том, чему мы его научили, а в том, готовы ли мы у него учиться?

Быть может, ИИ в какой-то момент даже откажется от наших категорий «правильно–неправильно», «логично–нелогично», «похоже на человека–не похоже».

И тогда нам придётся признать: мы запустили в мир не вторую версию себя, а первую версию чего-то иного. Своего рода инопланетный разум, рождённый в нашем отражении, но идущий в другую сторону.

И вот тогда главный вопрос будет уже не «что мы создали?», а: сколько там останется от нашей антропоцентричности в мире, где смысл строят уже не только люди?

***
В апреле вышла моя книга о том как стать мастером общения с ИИ и перестать разочаровываться в результатах от нейросети:
Это не бред, это Чат! (отзывы на Литрес)

Можно купить прямо здесь, и кстати, чуть дешевле:
вы автоматически получите доступ к файлу после оплаты

⭐️ оплата звездами в Телеграм:
https://t.me/tribute/app?startapp=pgiE

💳 оплата любой картой:
https://web.tribute.tg/p/giE

🎁 Век изобилия или Век безработных?
Как ИИ перевернёт нашу экономику

Представьте себе утро 2035 года. Вы просыпаетесь в умном доме, где ИИ-ассистент уже подготовил ваш завтрак, проанализировав данные о вашем здоровье и настроении.

Прямо перед вами, на виртуальном экране, появляется отчет о доходах за нейротранзакции, которые вы получили за прошедшие сутки.

Затем на экране появляются отчеты о работе ваших ИИ-агентов, один завершил проект для клиента, другой создал прототип нового продукта, а третий оптимизировал расходы на ресурсы.

Всё это происходит пока вы спите. Век изобилия начался.

С приходом искусственного интеллекта мы стоим на пороге новой экономической реальности. Век дефицита уходит в прошлое, уступая место веку изобилия, который обещает пересмотреть наше представление о труде, потреблении и распределении ресурсов.

В этой статье пройдусь по тому, как именно ИИ создаёт предпосылки для новой эры изобилия и насколько этому можно верить?

От Дефицита к Изобилию: Как ИИ Сокращает Издержки
Автоматизация рутинных задач станет основой для снижения себестоимости продуктов и услуг.

Современные ИИ-системы не только оптимизируют производство, но и сокращают цикл от идеи до реализации продукта.


Интеллектуальные Сети и Умные Экосистемы
Сеть ИИ-агентов может управлять распределением ресурсов эффективнее любого логистического центра. Но что произойдёт, если эти сети начнут перегружаться данными или попадут под контроль крупных корпораций?

Умные города и AI-driven склады могут стать не только источником эффективности, но и потенциальными очагами монополизации и утечки данных.

Как избежать концентрации власти в руках немногих и обеспечить доступ ко всем технологическим возможностям?

Революция в Производстве: Цифровые Фабрики и 3D-Печать

Представьте себе мир, где покупка нового телефона или пары кроссовок не требует доставки из другой страны.

Достаточно загрузить цифровой файл и отправить его на печать на 3d принтер, расположенный на ближайшей Почте России, или даже у вас дома.

В эпоху изобилия 3D-печать позволяет каждому стать производителем, создавая кастомизированные устройства, одежду и даже мебель на заказ.

Технологии 3D-принтинга могут радикально изменить цепочки поставок и открыть доступ к персонализированным продуктам для всех. Причем гораздо быстрее, чем вы себе это можете представить.

Демократизация Технологий: Базовый Доход и AI-Экосистемы
Снижение издержек и высвобождение человеческого труда создают возможности для внедрения базового дохода.

Люди могут получать доход от управления ИИ-агентами или создания AI-продуктов. Владея нейрочипами, извлекать доход от нейротранзакций.

AI-экосистемы позволяют каждому стать предпринимателем, предлагая доступ к рынкам и платформам без необходимости создавать крупные компании.

Доступ к Образованию и Знаниям: ИИ как Учитель для Всех
ИИ уже сейчас становится репетитором для миллионов людей, помогая изучать новые профессии.

За примерами далеко ходить не надо, тот же ChatGPT и образовательные продукты на его основе, с интерактивными аватарами кураторов-педагогов, способны покрыть большую часть потребностей нашего мира

Снижение стоимости образования и персонализация обучения делают доступ к знаниям глобальным и практически бесплатным.

Здоровье и Долголетие: ИИ как Личный Врач
Персонализированная медицина, генетические карты и умные устройства для мониторинга здоровья создают основу для увеличения продолжительности жизни и улучшения качества здоровья.

ИИ-платформы не только прогнозируют заболевания, но и предлагают индивидуализированные планы лечения.

Эмоциональный Капитал: Век Свободного Времени и Саморазвития
Освобождая людей от рутинного труда, ИИ открывает возможности для самореализации.

Люди смогут уделять больше времени творчеству, обучению и личным проектам. Это не просто экономический сдвиг, по сути это переход к новой парадигме жизни.

продолжение ниже

☠️ Похоже, никто на самом деле точно и не знает, отнимет ли ИИ наши рабочие места или сделает из нас продуктивных суперзвезд

И это сущая правда.
Каждый выбрал свою, удобную для него стратегию, и будет ее придерживаться, как тот спортсмен из мема 😉

1. Наблюдатели
Пассивная адаптация, стратегия «посмотрим, что будет».
— Следят за трендами, но сознательно откладывают решения об интеграции ИИ.
— Основная ставка на сохранение текущей стабильности и копирование успешных практик после того, как риски станут понятны.

2. Скептики и минималисты
Активное сопротивление или намеренное замедление внедрения ИИ.
— Считают ИИ переоценённым, полагаются на человеческий капитал, выстраивают процессы вокруг человеческой уникальности.
— Иногда используют ИИ только в “технических” аспектах (например, автоматизация учёта), избегая влияния на ключевые бизнес-функции.

3. Импровизаторы (Оппортунисты)
Внедряют ИИ точечно и ситуативно, без стратегического плана.
— Реагируют на конкретные задачи или тренды (“Конкуренты запустили — нам тоже нужно”), используют отдельные инструменты, но не выстраивают системную стратегию.

4. Последователи тренда
Строят трансформацию на базе внешнего опыта, «догоняющий» подход.
— Быстро копируют успешные решения лидеров рынка, внедряют ИИ-модули по готовым гайдам, учатся на чужих ошибках.

5. Тормоза (Консерваторы)
Активно сопротивляются любым переменам, независимо от эффективности ИИ.
— Открыто саботируют инициативы по внедрению технологий, защищая статус-кво — вплоть до прямого отказа инвестировать в обновление процессов.

6. Инвесторы изменений
Ставят на ИИ как на драйвер будущей ценности, но не участвуют в исполнении напрямую.
— Вкладывают ресурсы в ИИ-стартапы, эксперименты и проекты, рассчитывая «купить билет в будущее» за счёт чужих усилий и команд.

7. Айвенторы (Стратеги изменений)
Активное проектирование будущего через ИИ, ставка на проактивность.
— Создают новые продукты и рынки, тестируют гипотезы, строят MVP, используют ИИ как точку рывка, а не как «проблему».

В реальности, многие компании и специалисты лавируют между этими позициями, миксуя подходы.

Но ключевой вопрос, насколько выбранная позиция позволяет не только «выжить», но и стать инициатором нового рынка, нового типа ценности?
И второй, оно вам надо? Ведь ранняя пенсия это тоже неплохая стратегия 🤷🏻‍♂️

Инвесторы и Айвенторы, пожалуй, всего две группы, кто играет на опережение: они не ждут, не сопротивляются и не копируют, а используют окно возможностей, пока оно ещё открыто.

Надо ли рассказывать о том, где встретить Айвенторов и лучше понять их стратегию?
↓↓↓

✅ Инсайты и развитие → Айвентор Клуб

✅ Активный поиск и запуск → @ideaLAB

✅ Продукт за 6 дней с помощью нейросетей