О дизайне и фашизме

В интервью The Thing Magazine дизайнер и философ Мара Рекклис объясняет, как связаны фашизм и дизайн. Она фокусируется на особенности дизайна — приоритезации логики, эффективности, функциональности и рациональности, и способности позволяет воспринимать любую задачу как проблему, которой нужно решение. Даже если этой проблемой становится необходимость уничтожения людей.

Дизайн в тоталитарных режимах становится частью инфраструктуры угнетения: создаёт системы, процессы, объекты и бюрократию, которые делают массовое насилие возможным. Дизайнеры же не задаются вопрос «зачем это нужно?», а сразу переходят к вопросу «как это сделать лучше». Именно это и позволяет злу выглядеть обычной работой.

Рекклис считает, что отсутствие рефлексии в дизайн-сообществе позволило проблеме остаться незамеченной. После второй мировой войны дизайн-сообщество почти не обсуждало свою роль в том, что произошло. История дизайна продолжилась так, будто никаких лагерей и массового уничтожения не существовало. Но всё это создавалось теми же методами и принципами, которые сегодня считаются главными в профессии.

В качестве примера Рекклис приводит случай с футболкой со свастикой от Канье Уэста: за одной сомнительной вещью стояла целая цепочка решений людей и согласований в компаниях, которая не помешала релизу. И в этом и заключается проблема, не в одном человеке, а в системе, которая позволяет подобные вещи производить.

Она считает, что дизайнер внутри капитализма не может полностью выйти из системы, но может задавать правильные вопросы: «Зачем это создаётся? Кому это приносит пользу? Кому вред?». Даже небольшое сопротивление вредным проектам — это уже важный шаг.

***

Оригинал текста на английском:
https://thethingcompany.substack.com/p/design-and-fascism-mara-recklies

Русский вычитанный нейронный перевод:
https://telegra.ph/O-dizajne-v-fashizme-11-13

В мире есть тайная система распределения кошек. В какой-то момент кот просто выбирает человека — подходит на улице, появляется у подъезда, уверенно заходит в дом и решает остаться.

Но если ждать знака судьбы уже надоело, есть путь проще и лучше — выбрать питомца самому в приюте. В канале Медиа Хелп каждый день появляются пушистики, которым нужна семья:
https://t.me/mediahelp_msk

Канал ведёт Анастасия Хутиева, выпускница НИУ ВШЭ, предпринимательница и волонтёрка приюта «Пушистый друг». Она помогает искать дом тем, кого сложно заметить в общем шуме.

Что важно:
▪️ животных отдают бесплатно, без компенсаций за расходы, как это бывает в частных приютах;
▪️ пристраивают только здоровых питомцев, которым не нужно долгое лечение;
▪️ в канале сейчас ищут дом и котики, и собаки — молодые, взрослые, стеснительные, хитрые, разные.

Если вы давно думаете о хвостатом друге — загляните.
Если знаете тех, кому может быть интересно — поделитесь постом или ссылкой.

Медиа Хелпу сейчас важнее всего не деньги, а внимание. Каждый репост увеличивает шанс, что кто-то увидит того самого котика или пёсика — и одна встреча изменит жизнь и человека, и питомца.

В защиту луддитов

В обсуждениях ИИ часто вспоминают луддитов как людей, которые по тем или иным причинам отказываются от использования ИИ-технологий и не хотят автоматизировать свой труд. При этом считается, что луддиты сопротивляются неизбежному прогрессу просто чтобы сохранять традиционный уклад вещей.

И знаете, меня заебало то, как луддитов везде изображают людьми, протестовавшими против машин исключительно самого протеста ради. Я не думаю, что они сами не видели насколько машины упрощают работу и оптимизируют процессы. Я не думаю, что они не хотели бы облегчить как-то свой труд.

И они все же решили протестовать. Но не против самих технологий. Они протестовали против изменений, которые эти технологии влекут.

Например, против массового использования дешевого, в том числе детского труда. Проводя параллели — недавно журнал Time рассказал, что OpenAI передала модерацию контента для ChatGPT кенийской компании Sama, где сотрудники получали меньше 2 долларов в час за фильтрацию чудовищных материалов: графического насилия, речей ненависти, сцен сексуальной эксплуатации. Многие из них получили психологические травмы из-за токсичного контента. OpenAI фактически экспортировала это страдание работникам Глобального Юга, а затем представила очищенный продукт как «безопасный ИИ-инструмент».

Они протестовали против утраты профессиональных навыков. Сейчас эта утрата становится более заметной, так как ИИ автоматизируют сами процессы мышления. Писатель и подкастер Кэл Ньюпорт называет это «когнитивным долгом» — когда минутный результат ставится в приоритет перед долгосрочным развитием. Навыки мышления, как и сила, развиваются через сопротивление. Чем больше мы передаём мышление на аутсорс ИИ, тем сильнее теряем саму способность думать.

Они протестовали против снижения заработной платы и потери контроля над условиями труда. С момента развития ИИ множество компаний массово увольняли людей под предлогом оптимизации и внедрения ИИ-технологий. Некоторые, как Klarna, позже нанимали их снова, но многие просто уволили тысячи сотрудников. Бесспорно, некоторые компании могут заниматься AI-washing'ом — списывать увольнения на новые технологии, чтобы скрыть собственные ошибки в управлении и банальное сокращение расходов. Тем не менее, эти сокращения все еще усугубляют положение людей в довольно шаткой экономике, которая в последнее время выглядит под угрозой из-за страха того, что ИИ лопнет как очередной пузырь.

Еще раз — луддиты не протестовали не против самих технологий как таковых, но о том, как будет работать мир с этими изменениями. И блять, сейчас мы живем в эре, где из-за ИИ гонки всем искренне похуй+поебать на безопасность, когда Сэм Альтман игриво намекает на апокалипсис, а антропиковский Дарио Амодей говорит о возможном росте безработицы. Это не значит, что им надо верить, им в конечном счете выгодно преувеличивать эффекты, но это повод блять задуматься о том, как должен быть устроен мир с этой хуйней и как мы в нем будем жить.

Зная это все, я бы проявляла больше уважения к людям, которые хотя бы пытались говорить о проблемах и что-то менять. Луддиты же даже если не добились многого, то успели заложить фундамент для диалога о рабочих условиях, законах труда и целях прогресса.

Не недооценивайте, блять, луддитов.

#полыхает

Что я поняла о менторстве

В этом году я начала менторить дизайнерок в программе WomenInTech.
До этого я проводила только разовые консультации, поэтому для меня было важным попробовать выстроить именно долгосрочное взаимодействие. Не дать совет, а помочь развить навыки специалиста.

В WiT я помогаю дизайнеркам оформлять кейсы, собирать портфолио и готовиться к поиску работы. И поначалу мне казалось, что менторство — это только про поддержку, рост и приятный обмен опытом. Так его чаще всего и описывают.

Но есть и другая часть, о которой почти не говорят: рамки ответственности, ожиданий и зрелости обеих сторон.
Именно с ними я столкнулась в реальности и многое пересмотрела.

Хочу поделиться уроками, которые я вынесла:

1. Менторство — не обучение и не консультация

Некоторым ближе формат коучинга или точечных советов.
Мне же ближе наставническая модель, где у обеих сторон есть ответственность. Для меня менторство — это не лекция или консультация, а совместная работа. Она требует вклада с обеих сторон: если ментор много отдаёт, а менти остаётся пассивным — развития не будет.

Наставничество работает только там, где есть субъектность, инициатива и движение вперёд со стороны менти.

2. Менторство — это тоже работа

Подготовка рекомендаций, анализ кейсов, сбор референсов, формирование структуры, продумывание вопросов — это полноценная интеллектуальная нагрузка. Эта работа имеет смысл только тогда, когда у менти есть встречный вклад: выполненные договорённости, подготовленные материалы, попытки решения проблем, рефлексия.

Поэтому важно проговаривать, какие усилия стоят за менторством. Когда это становится прозрачным, выравнивается взаимное уважение к труду и времени друг друга.

3. Договорённости важнее результата

Не страшно, когда менти приходит с неидеальным кейсом, это можно обсудить и исправить. Проблема — это отсутствие ответственности, когда человек меняет курс без предупреждения, игнорирует договорённости, не сообщает о сложностях, заменяет личную рефлексию чужим мнением и не приходит обсудить свои сомнения.

Результат можно улучшить. С дефицитом ответственности все сложнее.

4. Самое сложное в менторстве — не давать готовые ответы

Гораздо важнее научить человека думать, а не давать сразу решения. Ты не можешь вложить в чужую голову свой опыт, но можешь предложить новый способ мышления, в котором ты не только делаешь, но и задаешь вопросы о том, что делается, для чего и зачем.

В контексте портфолио, я люблю задавать вопросы про процесс, например «Как ты выстраивала сторителлинг в кейсе?», «Насколько результат соответствует твоим карьерным целям?»
Эти вопросы позволяют углубить процесс, запустить рефлексию и освобождают меня от роли единственного источника истины.

5. Менторство невозможно без рефлексии

Иногда я сама ловила себя на роли эксперта, которого должны слушать просто потому что. Но люди приходят не затем, чтобы копировать решения, а чтобы научиться принимать собственные. Моя задача — не убеждать и не доказывать, а создавать пространство, в котором человек может увидеть новые опоры, альтернативы и смыслы.

Поэтому для меня важно останавливать себя в такие моменты и думать, как мне зарефреймить ситуацию таким образом, чтобы мы обе смогли вырасти.

6. Ментор не отвечает за мотивацию менти

Это был самый болезненный, но важный инсайт. Да, хочется, чтобы человек сделал шаг вперёд. Да, видишь, куда можно подтолкнуть. Да, чувствуешь ответственность за его рост и результат.

Но иногда важно вовремя сказать, что я сделала всё, что могла, ход переходит на другую сторону поля. Мотивация — это всегда внутренняя работа менти, её нельзя заменить внешним давлением.

***

Такие вот выводы за два месяца. Оставайтесь с нами.

ps надо ли говорить как по-новому я теперь смотрю на работу своих преподавателей и кураторов. Многое становится понятным...

Дизайн итоги 2025

20 декабря — самое время закрывать макеты и подводить итоги года. Поскольку в этом канале я почти всегда в роли дизайнера, то собрала список пунктов, по которым можно пройтись и понять, что запомнилось в дизайне за последние 12 месяцев работы.

В выходные я подвела итоги 2025 года.
Я писала о своих достижениях — и да, это правда был хороший год, за который я многое успела и сделала.

Но было бы неправильно думать, что всё это — исключительно результат моих личных усилий. Огромная часть этих достижений стала возможной благодаря моим привилегиям, связям и людям рядом со мной.

Проект для Burger Heroes, который выиграл, — во многом заслуга моей подруги Наты, невероятно талантливой дизайнерки и иллюстраторки. Именно она поверила в эту инициативу и сделала для неё классный дизайн.

Преподавание — частично результат университетских связей и поддержки кураторки (спасибо, Вета), которая позвала меня, когда ей самой предложили эту возможность.

Классные рабочие проекты — это всегда работа команды. Спасибо моим крутым коллегам: Эд, Рома, Алиса, Макс.

Участие в конференциях стало возможным благодаря знакомым из гуманитарной части Вышки, которые своим примером показали, что это вообще реально.

И если совсем честно — весь этот год я смогла прожить благодаря друзьям из бакалавриата (бонжур, девачки), из магистратуры (добро пожаловать в бункер) и из самых разных чатов — от четвёртого курса по нейросетям до чата сис.

Я бесконечно за всё это благодарна. Сейчас вокруг меня очень много людей, и у меня почти всегда есть к кому обратиться. И мои достижения — во многом прямое следствие этой поддержки.

Про любительский дизайн и ИИ

Вот уже две недели я участвую в ридинге мастерской дизайн практик — каждую неделю мы читаем по главе из книги CapsLock Рубина Патера. На прошлой неделе мы читали про дизайнеров-любителей и как всегда, у меня наложилось это на размышления про ИИ.

С развитием новых технологий понятие «любитель» в таких областях, как графический дизайн, фотография, кино и музыка, постепенно теряет прежнюю определённость. Инструменты становятся доступнее, порог входа — ниже, а результаты — внешне всё более убедительными для нетренированного (ненасмотренного?) взгляда. Вследствие демократизации наступает момент, когда создавать что-то могут почти все, профессиональное знание будто бы утрачивает свой элитарный статус, а вместе с ним — и доверие.

Любительский дизайн в этом смысле тесно связан с понятием вкуса. Такой дизайн автоматически считывался как плохой. При этом критерии "хорошего" дизайна — красивого, уместного, достойного внимания, не считались чем-то заранее предопределенным.

Уже потом французский социолог Пьер Бурдьё, показал, что так называемый «хороший вкус» чаще всего совпадает со вкусом доминирующего класса. Каждая социальная группа распознаётся по собственным эстетическим кодам, а вкус работает как система различий — способ отличить «своих» от «чужих». Он формируется не из абстрактного чувства прекрасного, а из социального капитала: образования, воспитания, среды, материального положения. В этом смысле вкус ничего не говорит про качество, но много про ориентацию в мире.

Эта мысль особенно остро стоит сегодня, когда дизайнерские инструменты и визуальные референсы стали по-настоящему массовыми. Историк дизайна Стивен Хеллер предупреждал, что чрезмерная демократизация может обесценить профессию: если работа становится слишком простой, исчезает тот самый элитарный барьер, который придавал дизайну авторитет. Однако, как отмечала Эллен Лаптон, поле дизайна только расширилось. Графический дизайн, печать и онлайн-публикации теперь стали доступны тем, кто раньше был исключён из производства знаний и культуры.

Это открыло дорогу в дизайн многим любителям. Сегодня действительно не так сложно делать визуально "нормальный" дизайн. Достаточно разобраться с базовой композицией, собрать библиотеку шрифтов и смотреть не только Pinterest, но и Behance или Arena. Современные площадки переполнены готовыми стилями и приёмами: от пиксель-арта и брутализма до бенто-гридов и скевоморфизма. Всё это легко копируется и масштабируется. Но именно здесь всё чаще теряется намеренность — понимание, зачем конкретный приём используется в конкретном контексте. Изобилие решений подменяет выбор, а визуальная убедительность — смысл.

Раньше ограниченность инструментов вынуждала дизайнеров искать собственные ходы и обосновывать их. Сегодня же дизайн всё чаще существует как набор узнаваемых приемов, лишённых внутренней логики. Он выглядит хорошо, но не обязательно что-то доносит до аудитории.

Искусственный интеллект усиливает эту тенденцию. ИИ не обладает вкусом, но он обучен на паттернах — и, как правило, не на любительских, а на том, что считается средне-хорошим дизайном. Он умеет комбинировать, миксовать, находить возможные решения. Но у него есть ограничения. ИИ может воспроизвести стиль, но не может объяснить, почему одно решение эмоционально резонирует, а другое оставляет равнодушным. Он не проживает опыт, не чувствует культурного напряжения, не различает нюансы контекста. Поэтому он так хорошо производит визуально безупречное, и так плохо справляется с тем, что требует вкуса, умения взвешивать противоречивые приоритеты, чувствовать момент, понимать, что именно здесь и сейчас будет уместно.

И чем больше стандартно-хорошего-приемлемого контента генерируется, тем выше поднимается планка для человеческой работы. Быть просто хорошим уже недостаточно. На фоне бесконечного визуального шума ценность смещается к идее, к позиции, к тому, что стоит за формой. Это, как ни странно, сближает профессионалов и любителей: граница между ними размывается, но не исчезает, она меняет направление.

С одной стороны, есть ощущение, что ИИ помогает дизайнерам-любителям. У них могут быть сильные идеи, которые раньше упирались в нехватку навыков. Теперь эти идеи можно воплотить.
С другой — чрезмерная идеальность начинает вызывать недоверие. Мы уже видели ИИ-сгенерированные фотосессии, рекламу и ролики и оценили объем негатива, который они получили. И в мире, где алгоритмы производят гладкое и правильное, всё больший отклик находят неровные, несовершенные работы, в которых чувствуется человеческая рука. Иногда именно любительский дизайн — неотполишенный, странный, упрямый — оказывается более живым, чем профессионально выверенный визуал.

Похоже, что в мире, где ИИ заполняет пространство усреднённо хорошими решениями, внимание всё чаще притягивают крайности. Это могут быть предельно наивные, любительские визуалы или, наоборот, выверенная работа высокого уровня, требующая времени и концентрации. Но и в том и в другом случае определяющим оказывается вкус — как идея, интенция и осознанное обращение с формой.

Про массы

Мы поговорили о том, что теперь может считаться «хорошим вкусом», а теперь поговорим про то, что в таком случае останется для масс.

Сейчас вкус — это навык, который требует системного развития, намерения и кураторства.

Интернет-культура гомогенизирует вкус не только за счёт скорости распространения образов, но и за счёт того, какой именно контент получает преимущество. Всё больше пространства в лентах занимает то, что принято называть AI slop — низкокачественный, но высокообъёмный контент, сгенерированный для максимизации кликов, просмотров и удержания внимания, а не для смысла или пользы.

Экономика внимания здесь играет ключевую роль. Люди устали, перегружены и почти всегда взаимодействуют с контентом в режиме автопилота. В этом состоянии особенно хорошо заходит то, что не требует усилий, что-то быстрое, громкое, эмоционально очевидное и мгновенно считываемое. ИИ-контент идеально подстраивается под этот режим — он бесконечен, в нем нет конфликтов, он лишён сопротивления.

К этому добавляется эффект вытеснения. Реальные люди публикуют контент реже, их работы тонут в потоке, тогда как автоматизированные каналы способны заполнять ленты без пауз. В результате создаётся ощущение, что именно такой контент нормален, просто потому что другого почти не видно.

Постоянное соприкосновение с оптимизированным и усреднённым визуальным языком постепенно перенастраивает ожидания. То, что раньше воспринималось как поверхностное, начинает казаться достаточным. Поиск нюансов кажется скучным, необходимость погружаться в историю неоправданно долгой, а стилистический риск уже считается выходом за границы бренда. Базовой точкой отсчёта становится посредственность, и на её фоне всё сложное или странное выглядит ошибкой.

Так, рамки массового вкуса сужаются. Он начинает фокусироваться на том, что поощряет лента: одни и те же ходы, одни и те же интонации, одни и те же визуальные тропы. Люди всё реже сталкиваются с неоднозначным, трудным или непривычным — и, что важнее, теряют навык с этим работать. Формирование вкуса незаметно передаётся алгоритмам: вместо активного поиска и курирования потребляемого контент человек ждёт, что система сама покажет, что ему понравится.

На этом фоне размываются и сигналы, определяющие ценность. Виральность, количество подписчиков или безупречный продакшн перестают коррелировать с фокусом, мастерством или истинностью информации. Качество становится труднее распознать не потому, что его стало меньше, а потому, что среда больше не помогает его различать.

В этом смысле ИИ не столько портит вкус, сколько закрепляет уже существующую динамику. Он усиливает то, что интернет-культура начала раньше: ускорение, сглаживание, замену суждения реакцией. И именно поэтому разговор о вкусе сегодня всё чаще смещается из области эстетики в область кураторства — как и что мы выбираем для своего внимания.

В итоге вкус перестаёт работать как инструмент различия, он больше не гарантируется статусом, образованием или принадлежностью к профессии, а проявляется ситуативно, в конкретных решениях, перейдет от визуальных решений к концептуальным.

Продолжаем разговор. Почему обоснованный дизайн — не всегда хороший дизайн

В прошлых постах мы проговорили, что сегодня хороший вкус в дизайне — это когда дизайн становится чем-то большим, чем набор красивых приёмов и в нем появляется обоснованность, понимание того, зачем он используется, как он работает с контекстом и какой месседж транслирует. И...казалось бы, это то, что сейчас есть везде.

В брендбуках появляются метафоры, ценностные рамки и narrative frameworks. В интервью дизайнеры подробно рассказывают, что именно стояло за тем или иным решением. Дизайн сопровождается текстом, исследованием, логикой. И всё же этого (по моему мнению) почему-то недостаточно.

Проблема не в том, что дизайнеры плохо объясняют свои решения. Скорее наоборот: объяснение стало обязательным ритуалом. Обоснование уже как формальность — ожидаемая, привычная, почти автоматическая. Оно не обязательно отражает реальный процесс мышления, но почти всегда присутствует в финальной подаче.

В брендинге это особенно заметно. В отличие от продуктового или интерфейсного дизайна, здесь редко есть строгие метрики, которые позволяют однозначно связать визуальное решение с результатом. Нельзя точно сказать, сколько денег принёс конкретный шрифт или цветовая палитра. А значит, ценность дизайна приходится доказывать косвенно — через исследования аудитории, бренд-стратегию, культурные коды и безопасные аргументы.

Из-за этого профессиональный вкус начинает вести себя странно. Он всё реже связан с выбором и всё чаще — с избеганием. Проверенные решения кажутся надёжнее, потому что их легче защитить. Их проще вписать в стратегию, проще согласовать, проще продать клиенту, а их обоснованность из реальной становится перформативной.

Про вкус и привилегии

Мы уже говорили про Бурдье и идею о том, что «хороший вкус» чаще всего совпадает со вкусом доминирующего класса. Давайте разовьем эту тему.

Профессиональный вкус в дизайне часто подаётся как универсальный и нейтральный визуальный язык. Но на практике этот язык почти всегда оказывается адресован одним и тем же людям: образованным, с достаточным количеством ресурсов времени, денег и внимания. Это следствие того как и где формируется профессиональный вкус.

Большинство дизайнеров проходят схожий путь социализации. Образование, насмотренность, референсы, обсуждения, профессиональные медиа — всё это формирует определённый эстетический горизонт. Мы учимся считывать нюансы типографики, ценить сдержанность, видеть достоинство в недосказанности. Этот навык подаётся как признак зрелости и "хорошего вкуса", но на самом деле он тесно связан с конкретным социальным опытом.

Проблема в том, что этот тип восприятия далеко не универсален. Он плохо совпадает с опытом людей, для которых визуальная среда прежде всего утилитарна, эмоциональна или связана с непосредственными потребностями. Когда дизайн обращается к таким аудиториям, дизайнеры нередко чувствуют неуверенность. Возникает страх скатиться в попсу, вульгарность, слишком очевидные решения. В ход идут стереотипы о том, что понравится или не понравится, или, наоборот, попытки навязать привычный профессиональный язык. В результате дизайн либо упрощается до клише, либо сохраняет форму, но теряет контакт с реальным контекстом.

Ситуация осложняется тем, что сегодня привилегированные аудитории больше не замкнуты внутри своего культурного пузыря. Они охотно потребляют массовую культуру, локальные сцены, низкие (андеграундные?) жанры, но делают это с позиции выбора. Этот феномен часто описывают как cultural omnivorism: способность свободно перемещаться между разными культурными регистрами. Однако открытость здесь не отменяет иерархии, а лишь делает её менее заметной.

Профессиональный дизайн оказывается встроен именно в эту логику. Он говорит с теми, кто умеет распознавать правильные версии стилей, ценить иронию, дистанцию, сложность и кто может оценить нарушенные правила, потому что знает, что они существуют.

Это не означает, что дизайнеры сознательно игнорируют какую-то аудиторию. Скорее, играет роль то, что сама идея "хорошего вкуса" оказывается сформированной внутри привилегированного опыта — и поэтому плохо распространяется за его пределы.

Другая причина в том, что дизайн прежде всего средство продажи, и как следствие, "общепринято хороший дизайн" постепенно начинает работать как рамка, определяющая свободу допускаемых решений.

Эклектичные, гибридные, культурно неоднозначные стили оказываются вытеснены не потому, что они слабее, а потому, что их сложнее легитимизировать. Сложнее объяснить, сложнее продать, сложнее встроить в привычный язык бренд-стратегий. Для них труднее найти клиента и поэтому они реже появляются в профессиональном поле.

Кроме того, сейчас у потребителей странное состояние: пресыщение и кризис одновременно. С одной стороны, экономический спад ограничивает возможность тратить и экспериментировать. С другой коммуникационное пространство переполнено рекламой, которая непрерывно убеждает что-то купить, попробовать, обновить. В результате внимание истощено, доверие снижено, а терпимость к сложному минимальна.

В такой среде бренды всё чаще отказываются от работы с более бедной или нестабильной аудиторией из чистого прагматизма. Фокус смещается к среднему классу и выше, к тем, у кого всё ещё есть ресурсы и желание/возможности потреблять. Но это означает и то, что дизайн всё чаще делается для людей, которые уже перегружены предложениями и стали заметно более разборчивыми.

Экономическая логика начинает напрямую диктовать эстетическую: риск становится слишком дорогим, а эксперимент — слишком неопределённым.

В российском контексте этот процесс ощущается особенно остро. Кризис малого бизнеса означает не только сокращение рабочих мест, но и исчезновение среды, в которой возможны пробы, ошибки и рост. Когда становится всё меньше людей, готовых создавать что-то своё, поле для эксперимента неизбежно схлопывается. Остаются крупные игроки, большие бюджеты и ещё более осторожные решения.

Эклектика, странность, неоднозначность в такой ситуации оказываются роскошью. Не потому, что они не работают, а потому что на них сложнее решиться, сложнее объяснить инвестору, сложнее защитить перед командой, сложнее вписать в отчётность.

Важно, что здесь вкус снова начинает выполнять защитную функцию. Он помогает минимизировать потери, а не искать новое. Он служит аргументом в пользу разумного выбора, а не поводом для разговора о смысле.

Так экономический контекст незаметно закрепляет те ограничения, о которых мы говорили раньше. В этом смысле сужение вкуса сегодня — не результат чьей-то ошибки или злой воли. Это следствие среды, в которой эксперимент перестаёт быть допустимой стратегией. И, возможно, именно поэтому разговор о вкусе всё чаще сопровождается ощущением тупика: мы видим, что могло бы быть иначе, но всё реже оказываемся в условиях, где это иначе вообще возможно.

Три инсайта за три дня болезни

Мне повезло — в этот раз это банальная простуда: больное горло, насморк и температура на три денька. В целом легко отделалась, особенно если сравнивать с началом года, когда меня последовательно накрыло сначала бронхитом, а потом ветрянкой.

И поскольку других тем пока больше нет (оставим их на после праздников), делюсь тремя инсайтами, которые я получила за время пребывания в цикле
покемарить → попить → сбегать пописать.

1. Оказалось, при фарингите нельзя есть мандарины.
Они раздражают слизистую. Казалось бы, очевидно — но не для меня. Узнала это опытным эмпирическим путём.

2. Лайфхак: как заснуть с заложенным носом
Итак, начало простуды, нужно много спать, а ситуация патовая — насморк блокирует дыхание, заснуть невозможно. Дышать ртом тоже не вариант, потому что болит горло. Моим спасением стала мазь «Доктор МОМ» на основе смеси масел, которую нужно наносить на крылья носа (снаружи, не внутри!). Она даёт ощущение холодка и лёгкое облегчение ровно на то время, которого хватает, чтобы уснуть.

3. Как перенести насморк и не стереть кожу носа
Моя основная проблема в постболезнь — это дичайшая сухость кожи вокруг носа из-за постоянных сморчков. В этот раз я начала мазаться ланолином и он здорово так помог не запустить все до состояния болезненной тонкости. Да, он все еще безбожно стирается в насморк, но эффект всё равно заметно лучше, чем в прошлые болезни.
НЕ СМОТРИТЕ НА ТО ЧТО ЕГО ПРОДАЮТ КАК МАЗЬ ОТ ТРЕЩИН НА СОСКАХ. У ВЕЩЕЙ МОЖЕТ БЫТЬ МНОЖЕСТВО ПРИМЕНЕНИЙ.
Я брала его на простигосподи вайлдберриз, но вы можете купить его и в более богоугодном месте.

Полуинсайт. Каждый раз во время болезни у меня высыпает герпес на губах, и я н е н а в и ж у это до глубины души. И в этот раз я со злости нагуглила, что от него, оказывается, существуют прививки. Очень жалею, что не знала об этом раньше, но теперь я точно запланирую их на следующий год.

Если у вас тоже есть проверенные способы выживания в простуде, то делитесь лайфхаками, дорогие страдальцы)

Порно как ускоритель технологий

Трабун недавно написал о том, как пользователи Твиттера используют Grok, чтобы раздевать людей на фотографиях. К этому подключились онлифанс-модели, которые предлагают подписчикам раздеть уже себя для вовлечения, конверсии и хайпа. Ну и, разумеется, политиков тоже раздевают. Отдельное не-спасибо за Путина в бикини, в моей жизни было достаточно травм и без этого.

Да, это пиздец.
Но этот пиздец заставил меня задуматься о том как порно двигает технологии вперед.

С самого начала, когда ещё не было изображений, экранов и нормальной графики, а были только символы, уже существовало ASCII-порно. Его рисовали скобками, слэшами и звёздочками и оно производилось, распространялось и имело устойчивый спрос. Из этого можно сделать простой и довольно неудобный вывод: если технологию можно использовать для эротического контента, её будут использовать и масштабировать.

Порно повлияло и на переход от кассет к стримингу. История VHS против Betamax — порноиндустрия сделала ставку на VHS: дольше запись, проще производство, удобнее тиражирование. Это решение внесло ощутимый вклад в победу формата и сформировало культуру домашних видеотек и проката.

Ровно то же произошло позже с веб-видео. Пока обычные сайты боялись нагрузки и серверных счетов, порносайты уже вкладывались в компрессию, потоковую передачу и инфраструктуру, позволяя смотреть видео без полной загрузки. Именно там отчасти пользователи начали привыкать к мгновенному воспроизведению видео задолго до YouTube и Netflix.

С деньгами история ещё более показательная. Онлайн-платежи, подписки, повторяющиеся списания — всё это начало применяться именно в порно. Причина банальна: огромный объём транзакций, высокий риск, максимальная мотивация всё автоматизировать. Порносайты вынужденно прокачивали антифрод, верификацию карт, платёжные шлюзы и безопасность. Они первыми массово продавали доступ, а не единичный товар. Сайт Danni Ashe в 1990-х стал одним из ранних примеров полноценного e-commerce с подписками и защищёнными платежами — задолго до того, как подобные модели стали нормой для Amazon или PayPal. Голландская компания Red Light District запустила один из первых рабочих форматов интернет-стриминга видео ещё в 1994 году.

Спрос на порнофайлы также напрямую влиял на развитие BBS, рост пропускной способности, апгрейды телефонных линий и сетевого оборудования. Вебкамы дебютировали как инструмент для лайв-секс-шоу в середине 1990-х — и только спустя более десяти лет видеочаты стали мейнстримом.

И вот здесь мы приходим к ИИ.

Порно снова влияет на технологии — но теперь это влияние распространяется и на регуляцию, и на безопасность, и на понятие согласия. Большая часть deepfake-контента в сети — порнографическая. Именно поэтому именно порно сейчас ускоряет развитие face-swapping, body reenactment, дешёвых GAN-пайплайнов и инструментов производства порно для всех.

AI-компаньоны вроде Replika и Character.AI экспериментируют с долгосрочной памятью, эмоциональным отражением, ролевыми играми и привязанностью и эти наработки постепенно просачиваются и в классических ассистентов и сервисных ботов.

Рекомендательные системы в порно — ещё одна важная точка. Там персонализация всегда была тоньше и агрессивнее, а требования к приватности выше. Высокие риски превращают такие платформы в тестовые полигоны для фильтрации, скрытых предпочтений и сложных privacy-контролей.

Исторически порно всегда работало как ускоритель. Оно первым находило применение новым форматам, первым загружало инфраструктуру, первым приносило деньги. Но в эпоху ИИ оно делает ещё одну вещь — впервые может начать формировать повестку безопасности.

Парадокс в том, что именно порнография сегодня стала главным источником не абстрактных, а максимально конкретных рисков: поддельные лица, украденные тела, отсутствие согласия. Никакие теоретические рассуждения об этике ИИ не работают так эффективно, как массовое не-консентное (не знаю как еще сказать?) нейропорно, потому что вред здесь очевиден и персонализирован.

В результате именно порно может начать тянуть за собой исследования и регуляцию: детекцию дипфейков, маркировку, историю создания, верификацию подлинности, автоматические takedown-механизмы, разговоры о праве на собственное лицо и тело. Ровно так же, как когда-то порно вынудило интернет научиться работать с видео, платежами и рекомендациями, сегодня оно может вынудить ИИ-системы распознавать ограничения. Учиться распознавать подделку и отличать согласие от его отсутствия.

Но я, к сожалению, не верю, что порно сможет оказаться тем, что сдвинет технологии вперёд в части безопасности и ответственности. Все же мне кажется, что масштабы нарастут раньше, чем появятся тормоза, а мы потом будем догонять последствия.

***

Худшим сценарием я вижу тот, в котором нейропорно успееет обзавестись инфраструктурой, прежде чем общество, право и технологии осознают масштаб вреда. На ранней стадии нейропорно выглядит как мем, вред от него ещё не кажется системным, скорее единичным и несерьёзным.

Если нейропорно долго живёт без сопротивления, оно перестаёт быть чем-то необычным. Оно превращается в обычную форму интернет-взаимодействия и становится способом посмеяться, унизить, отомстить, и все это без ощущения того, что ты совершаешь реальное насилие.

Дальше нормализация риска, любая фотография становится потенциальным компроматом, любая публичность потенциальной угрозой, а для кого-то возможной целью.

Важно не количество кейсов, а асимметрия. Создать подделку легко, опровергнуть сложно, доказать вред ещё сложнее. В итоге люди учитывают этот риск и уходят дальше в private web.

А если еще и регуляция запаздывает, то нейропорно успевает встроиться в продуктовые и алгоритмические решения. Рекомендательные системы не учитывают контекст, они настроены на повышение вовлеченности. А унижение и сексуализация чужого тела дают нужный уровень реакций.

Когда вред становится массовым и политически невыносимым, регуляция всё-таки приходит.

В ход идут запреты всего и вся и тотальная фильтрация. Под удар попадают не только злоупотребления, но и легитимные формы сексуального контента, формы искусства, направления в исследованиях. А дальше хуже)
Нейропорно становится моральным оправданием для тотального контроля.
Биометрическая идентификация, обязательная верификация, отказ от анонимности, причем всё это подаётся как защита от сексуального насилия.

Так борьба с нейропорно превращается в борьбу с анонимностью, свободой выражения и уязвимыми группами. И в этот момент проигрывают все, кроме тех, кто и так обладает властью.

ИИ-пузырь в экономике

В канале The Future of Work Евгений Вольнов предлагает три сценария развития искусственного интеллекта. В первом, условно оптимистичном, ИИ действительно автоматизирует труд, и людям больше не нужно работать столько же, сколько раньше. Однако Евгений справедливо замечает: рост производительности за последние 50 лет так и не привёл к росту доходов большинства работников. Технологический прогресс не был автоматически конвертирован в социальное благополучие.

В двух других сценариях ИИ либо заходит в технологический тупик, либо не даёт значимого прироста эффективности. И в обоих случаях возникает одна и та же проблема: в развитие ИИ уже вложены колоссальные средства, и если обещанный эффект не реализуется, кризис становится неизбежным.

Проблема не в том, взлетит ИИ или нет, а в том, что финансовая система заранее поверила в этот взлёт в оценках компаний, в долгах, в ожиданиях IPO и поглощений. И даже умеренный успех ИИ в таком контексте оказывается недостаточным.

В статье «The Enshittifinancial Crisis» Эд Цитрон пытается разобраться, как этот кризис стал возможен — и почему миллионы аналитиков, инвесторов, банкиров и журналистов не просто его не предотвратили, но активно способствовали раздуванию пузыря.

Текст огромный, поэтому ниже только ключевые выводы, полностью все аргументы отправляйтесь изучать по ссылке.

«Дерьмофинансация кризиса»

▪️Мы хорошо знаем, как выглядит деградация цифровых сервисов. Сначала продукт бесплатен и удобен, чтобы привлечь пользователей. Затем фокус смещается на монетизацию и бизнес-клиентов. В финале сервис живет с расчетом исключительно на рост оценочной стоимости компании.

Цитрон утверждает, что сегодня мы наблюдаем последнюю стадию этого процесса, но уже на уровне финансовых рынков. Компании начинают жертвовать не только пользователями или клиентами, но и самими акционерами ради абстрактного роста цены акций. Акции перестают отражать качество бизнеса или продукта и превращаются в простой сигнал: цифры растут, график идёт вверх и вправо, а значит все хорошо.

▪️Исторически акция — это просто доля в компании. Покупая её, инвестор делал ставку на способность бизнеса создавать ценность — производить товары, оказывать услуги, получать прибыль. Цена могла колебаться, но за ней сохранялась связь с реальностью.

Сегодня эта связь заметно ослабла. Акция всё чаще выступает не как отражение бизнеса, а как маркер ожиданий рынка. Если рынок верит в рост, цена растёт независимо от состояния продукта, долговой нагрузки или маржинальности. Причинно-следственные связи размываются, а вопросы к системе начинают восприниматься как излишний скепсис.

Нельзя сказать, что инвесторы и аналитики внезапно перестали задавать вопросы и критически оценивать реальность. Цитрон подчёркивает, что аналитики и медиа, формально призванные обеспечивать подотчётность, всё чаще заняты объяснением того, почему компания действует правильно, а не анализируют то, что она реально делает. Скепсис воспринимается как угроза росту, а не как ключевой признак здорового рынка.

▪️При этом на протяжении долгого времени рынок привыкал к модели, в которой деньги вливаются в компании без внятной бизнес-модели под лозунгом «дадим шанс на рост, а потом разберёмся». AI-стартапы довели эту логику до предела. Они требуют беспрецедентных объёмов капитала, становятся полностью зависимыми от венчурного финансирования и практически не имеют пути к самостоятельной устойчивости.

▪️Рост акций крупнейших технологических компаний объясняется ИИ, хотя реальные деньги они зарабатывают в других направлениях бизнеса. Сам ИИ при этом используется как аргумент для масштабных капиталовложений и переоценки компаний.

Цитрон подробно разбирает экономику генеративного ИИ — от GPU и дата-центров до облаков и моделей — и приходит к одному выводу: почти нигде нет устойчивой прибыли. Генеративные ИИ-компании убыточны, их маржа ухудшается по мере масштабирования, а перспективы IPO или поглощений выглядят всё менее реалистичными.