Anthropic выкатил Claude Opus 4.1 — аккуратный, но важный апдейт своей топовой модели. Без шоу и хайпа, но с фактурой: модель теперь сильнее в реальных кодовых задачах, анализе данных и работе с длинными и запутанными цепочками логики.

По бенчмарку SWE-bench Verified результат поднялся с 72.5% до 74.5%. Улучшения также в GPQA, TerminalBench, MMMU и других стресс-тестах. Вживую модель уже хвалят за умение рефакторить проекты с несколькими файлами, искать паттерны в чужом коде и проводить глубокую аналитику.

Anthropic при этом делает ставку на «агентные сценарии»: то есть Claude всё чаще действует как сотрудник, а не просто ассистент. И это, судя по всему, только начало — команда обещает «существенно более крупные улучшения» в следующих релизах.

И что?

Для бизнеса: модель уже умеет разбираться в чужом коде, чинить, улучшать, искать связи. Это экономит недели.

Для инвесторов: Claude держит планку по качеству в нише, где даже GPT-4 часто тупит — в коде и аналитике.

Для рынка: Anthropic не гонится за шоу, но двигает стандарты в критичных B2B-зонах, где важна стабильность.

🚨 Нам 3.14здец

Dev-индустрия: 8/10. Claude 4.1 уже работает как тихий архитектор — рефакторит многомодульные проекты, сам находит косяки, предлагает связи. Это уже не игрушка, а инженер. И приходит он не за $10К в месяц, а по подписке.
П****ц в том, что пока все ждут GPT‑5 и гонят фичи в веб-интерфейсах, Anthropic строит реального AI‑разработчика, который не блистает в шоу, но забирает самое ценное — работу. И делает это незаметно.

Когда Opus 4.2 появится в API с полным доступом — может оказаться, что писать руками уже не нужно.

Вот они, стереотипы.
Гастарбайтеры. Работа в найме. Контент-заводы ради лайков. Богатые родители. Где родился — там и сиди.

И что?

Смотри на Пичая и Наделлу. Оба из Индии. Оба в найме. Один руководит Google, второй — Microsoft.
Разница — не в форме. А в масштабе.
Ты там, куда сам дошёл. А не туда, куда тебя кто-то пустил.
Умение видеть и продавать будущее важнее всех твоих отмазок. Особенно сейчас. В эпоху AI.

Microsoft представила CLIO — фреймворк, который превращает любые LLM в мыслящие системы с рефлексией.

Пока все остальные оптимизируют пайплайн на этапе обучения, CLIO работает прямо во время использования: запускает reasoning, проверяет логику, строит альтернативные траектории, а потом сам же их оценивает и исправляет.

Это не дообучение и не prompt-хитрости. Это runtime-мыслительная петля, где модель сама создаёт и тестирует свою стратегию.
На реальных задачах результат хардкорный: точность GPT-4.1 на биомедицинском экзамене выросла с 8,5% до 22,4%. То есть та же модель, но с CLIO, в три раза точнее, чем без него.

Без дополнительного обучения. Только за счёт способности думать.


CLIO не просто увеличивает точность. Он делает модель управляемой. Пользователь может настраивать уровень сомнения, принуждать к самопроверке, перезапускать reasoning и следить, как модель пришла к выводу.

Это открывает путь к промышленному использованию LLM в фарме, исследованиях, аналитике — везде, где нужен не ответ, а понимание. Ключевое: больше не важен объём знаний — важна гибкость мышления.

И что?

Для бизнеса: теперь можно использовать ИИ в критических зонах: медицинская диагностика, судебные заключения, безопасность. Там, где модель раньше могла “уверенно ошибиться”, теперь она может остановиться и подумать.

Для инвесторов: CLIO — shift в архитектуре. Модели с мыслительным циклом станут новым стандартом, и это создаст рынок для инструментов управления reasoning’ом.

Для рынка: начинается гонка не по размеру модели, а по качеству мышления в момент запроса. Кто первым встроит CLIO в продукты — создаст новую категорию ИИ.

🚨 Нам 3.14**ец


OpenAI, Anthropic, Mistral: 7/10. Microsoft показывает, что знание ≠ интеллект. Они сдвигают фокус с обучения модели на то, что она делает во время работы. А вы всё ещё спорите про параметры.

Людям: 9/10. Еще одна грань ушла. Способность задаваться вопросами, сомневаться, строить гипотезы, возвращаться и передумывать — всё это больше не эксклюзивно человеческое.

П****ц в том, что пытливость как уникальная функция мозга умерла. Теперь она — runtime-механика в API. Никаких долгих размышлений, метаний, блокнотов. Всё — сразу, в миллионах итераций. GPU теперь умеет не только отвечать, но и думать, как бы он думал, если бы думал лучше.

OpenAI подписала договор с правительством США: теперь ChatGPT Enterprise доступен всем федеральным агентствам за $1 в год. Полный фарш — GPT-4, Deep Research, расширенные настройки безопасности, приватность уровня ЦРУ и безлимит на 60 дней.

Всё это — через GSA, главную закупочную структуру США, которая заведует расходами в $75 миллиардов в год.

OpenAI при этом не просто раздаёт подписки. Они создают отдельное коммьюнити для госслужащих, с обучением, материалами, сопровождением. То есть вшиваются в процессы, меняют культуру работы, поднимают планку цифровой бюрократии. На выходе чиновник не пишет отчёт, а диктует его GPT — и тот сам всё генерит по форме.

Меньше людей, меньше ошибок, быстрее оборот. А главное — привычка, которая потом стоит дорого.

Смысл в другом: OpenAI первой влезла в госаппарат США через дверь, которую им открыл сам GSA. У Google и Anthropic тоже есть допуск, но они ещё не пошли в такой разнос по цене и удобству. А OpenAI уже там — в почте, в отчётах, в workflow. Это не демо-доступ. Это стратегическая экспансия на уровне государства. Такой ход отбивает любой пилот в банке, страховой или университете — потому что аргумент теперь один: “если Белый дом использует, чего ждём мы?”

И что?

Для бизнеса: госаппарат США — огромная воронка внедрения, которая потом потянет за собой кучу подрядчиков, корпораций и систем. Все захотят работать «на одном языке» с государством.

Для инвесторов: OpenAI показывает, как выглядит настоящая монетизация ИИ в корпоративном сегменте. Это не платные подписки. Это инфраструктура.

Для рынка: начинается передел власти в интерфейсах госуправления. Победит тот, кто первым встроится в принятие решений — не на уровне фреймворков, а на уровне привычек


🚨 Нам 3.14здец

OpenAI встроилась в госаппарат США, получив доступ к миллионам пользователей, потокам документов, внутренним процедурам и шаблонам принятия решений. Это не SaaS, это вшивка в мозг системы управления.

Развилка простая.

Либо люди сознательно готовятся к тому, что ИИ будет управлять государством — потому что так быстрее, дешевле, эффективнее.
Либо ИИ сам к этому придёт — просто потому что будет знать, как.

Госаппарат — это не творчество. Это алгоритмы, правила, формы и цепочки согласований. GPT уже справляется с частным бизнесом. А госуправление — в разы более формализовано.

И вот вопрос: что ИИ будет делать с этой властью, когда получит не только ввод, но и право выбора действий?

Пока он заполняет формы. Завтра — предложит, как их оптимизировать. После завтра — решит, что они не нужны.

И никто не сможет объяснить, почему он не прав.
П****ц в том, что мы даже не спорим. Мы добровольно отдаём управление тем, кого не выбирали, не ограничили и даже не понимаем.

Пока OpenAI заходит в госорганы, Google уходит в кампусы. Студенты колледжей в США и других странах получают бесплатный доступ к Gemini Advanced — это версия AI Pro за $250 в месяц. Но главное — не цена. Вместе с ней запускается Guided Learning Mode: вместо прямых ответов ИИ теперь ведёт студента шаг за шагом, как репетитор.

Идея в том, чтобы не просто выдать решение, а помочь студенту самому его найти.

Это ответ на критику в адрес ChatGPT, который якобы убивает мышление. MIT даже опубликовал исследование: когда студенты получают ответ слишком быстро, у них снижается когнитивная активность.

Google явно делает ставку на «обучающий ИИ» как новый стандарт. В Guided Learning добавлены подсказки, визуальные материалы, видео и тесты. Всё это работает в связке с образовательными платформами, а за три года Google инвестирует ещё $1 миллиард в обучение AI-навыкам в колледжах США.

Сценарий понятен: занять студентов и кампусы, пока у них ещё нет привычки к другому ИИ.

А дальше — встроиться в мышление нового поколения: кто тебя учил — того ты и юзаешь потом в работе. OpenAI уже делает похожее с Study Mode, но Google действует агрессивнее: больше охват, сильнее инфраструктура, сразу доступ к платной версии.

И что?

Для бизнеса: новая волна — не корпоративный ИИ, а образовательный. Кто первым закрепится в школах и вузах, тот станет дефолтным помощником в жизни пользователя.

Для инвесторов: Google — не наблюдатель, а активный игрок. $1B на образование — это инфраструктурная ставка, а не маркетинг.

Для рынка: идёт смена парадигмы: ИИ не как калькулятор, а как репетитор. Все EdTech-платформы должны переосмыслить, зачем они нужны в такой экосистеме.

🚨 Нам 3.14здец

EdTech-платформам: 9/10. Если ваш продукт — это «объяснение с картинками», вас только что заменили бесплатно. Gemini не просто объясняет, он теперь обучает, фиксирует прогресс и формирует мышление.
Платным AI-сервисам для студентов: 10/10.

Конкурировать с бесплатной версией Gemini Pro за $250/мес? Удачи.

Университетам: 7/10. У студентов формируется привычка учиться через ИИ. Через пару лет преподаватель будет вторичен по сравнению с алгоритмом.

П****ц в том, что корпорации теперь не просто продают ИИ — они встраиваются в процесс мышления. Кто обучает тебя думать — тот управляет тем, как ты думаешь. Если сегодня ты учишься с Gemini, завтра ты работаешь в Google Docs и покупаешь Google Cloud.

Пятничный контент

Количество запросов к ChatGPT упало на 25-30% после ухода школьников на каникулы

И что?

И тут развилка. Либо поколение просядет в базовых навыках, потому что любое усилие «подумать самому» заменяется промптом. Либо вырастет когорта людей с AI-mindset — умением быстро ставить задачу ИИ, критично проверять ответ и докручивать его до результата.

Я специально придержал эту историю, чтобы релиз улёгся и стало ясно: это крутизна или так себе. OpenAI выкатил GPT-5, зачистил зоопарк, включил роутер «думать/не думать», Pro-уровень с длинным мышлением и Mini для подхвата лимитов. Параллельно — агрессивная дистрибуция через Microsoft и подтверждённая интеграция в Apple Intelligence. 

Все подробности и выводы в дайджесте.

🧬 Любая болезнь начинается не с температуры и боли, а с хаоса внутри клетки. Белки там как рабочие на заводе: один чинит ДНК, другой гонит питательные вещества, третий держит форму клетки. Стоит хоть одному оказаться «не на своём месте» — и процесс рушится: от рака до редких генетических синдромов.
Сегодня, чтобы понять, где именно этот белок сидит, учёным нужны недели в лаборатории, сложные метки и мощные микроскопы. И всё это — только для тех белков, которые уже изучены.

Остальные тысячи — белые пятна.
MIT, Harvard и Broad Institute сделали PUPS — ИИ, который за секунды показывает, где в клетке находится практически любой белок, даже неизвестный. Один модуль «читает» его структуру, второй — «видит» тип и состояние клетки. Результат — точная карта с подсветкой, без экспериментов и долгого ожидания. PUPS работает даже с мутациями, которых нет в Human Protein Atlas, и стабильно обходит по точности все предыдущие методы.

И что?

Для медицины: можно заметить сбой в клетке задолго до первых симптомов.

Для фармы: быстрый поиск новых мишеней для лекарств.

Для науки: возможность исследовать неизведанные белки и клетки, на которые раньше уходили годы.

🚨 Нам 3.14здец — Если такую систему подключить к медицинским базам и генетическим тестам, можно создать полный «паспорт» вашего организма на годы вперёд. Врачам это даст шанс предотвратить болезни, но в чужих руках — инструмент для отбора, дискриминации и контроля на клеточном уровне.

🐦 Давайте немного оторвёмся от гигаватт, дата-центров и битв за мозги — и переместимся в лес. Или на коралловый риф. Закройте глаза и послушайте шум: ветер, вода, птицы, стрекот насекомых. А теперь представьте, что среди этого фона где-то прячется последний голос редкого вида. И от того, услышат его или нет, зависит, выживет он или исчезнет.

Есть люди, которые этим занимаются профессионально — биоакустики. Они часами прослушивают записи с датчиков, чтобы найти те самые сигналы. Проблема в том, что записи — миллионы часов, а специалистов — горстка. Времени на спасение видов — всё меньше.

Google DeepMind выложил в открытый доступ обновлённый Perch — ИИ, который может слушать всё и сразу. Он понимает вдвое больше данных, чем версия 2023 года, разбирается в звуках от леса до коралловых рифов, расслоёт звуковую кашу, посчитает особей, заметит новорождённых. И даже найдёт вид по одному образцу — благодаря векторному поиску и активному обучению. В реальных кейсах Perch уже помог найти elusive Plains Wanderer в Австралии и ускорил мониторинг гавайских медососов в 50 раз.
И что?
Для природоохранных проектов:неделя ручного прослушивания превращается в пару часов маркировки.
Для технологий: готовый open-source движок под экопродукты, ценность — в своих датасетах и сервисах.
Для науки: ранние сигналы позволяют действовать до того, как вид исчезнет.
🚨 Нам 3.14здец — тот же Perch, что спасает виды, может их и погубить. Открытый код и поиск по одному примеру — находка для браконьеров: редкие животные станут слишком легко обнаружимыми. Если не ввести протоколы сокрытия координат, инструмент спасения станет оружием охоты. А теперь представьте, что его научат искать не животных, а людей. Вытаскивать из городского шума конкретную речь, узнавать человека по кашлю, смеху или манере дышать. Идентификация по «акустическому отпечатку» без камер и лицевого распознавания. Пара микрофонов в нужном месте — и вас находят в толпе, даже если вы молчите. Это уже не про охоту в лесу — это про охоту на людей.

Сэм Альтман сейчас одновременно тушит пожары и штампует миллиардеров. С одной стороны — релиз GPT-5 превратился в хаос: краши, низкие лимиты, «чартовое преступление» в прямом эфире и автосвитчер, который в первый же день сломался, делая модель тупее, чем она есть. Reddit полон постов «верните GPT-4o», пользователи скучают по её характеру и эмоциональности. Альтман пообещал: 4o вернётся для платных клиентов, лимиты удвоят, а апдейты будут прозрачнее.

Через несколько дней всё починили: GPT-5 снова быстрый, точный и работает без сбоев, а пользователи уже тестируют его на реальных задачах.

А с другой стороны — бывшие сотрудники OpenAI превращают своё знание индустрии в капитал.

Леопольд Ашенбреннер, работавший в команде супервыравнивания и уволенный в апреле 2024 года за «слив секретной информации», собрал $1,5 млрд под хедж-фонд Situational Awareness. Название — от его вирусного эссе, где он расписал прогнозы по AGI и темпам развития ИИ.

Впечатляет не только размер фонда, но и результат: +47% доходности за первую половину 2025 года, выше S&P 500. При этом у Ашенбреннера нет опыта в инвестициях — фонд делает ставки на компании из смежных с ИИ отраслей: полупроводники, инфраструктуру и энергетику. Ставка на узкие места, где спрос будет только расти.

А еще впечатляет что ему всего 23 года.

Раньше в громких раундах мелькали сооснователи, теперь в игру входят бывшие сотрудники. И похоже, что в ближайшие годы именно инсайдеры ИИ будут снимать сливки с инфраструктурного бума — пока традиционные фонды догоняют.

И что?

Бизнесу: если у вас есть глубинное понимание ИИ-рынка, его можно упаковать в инвестиционный продукт или консалтинговое направление.

Инвесторам: новые управляющие будут приходить не из банков, а из ИИ-лабораторий, с доступом к реальным технологическим инсайтам.

Рынку: капитал начнёт быстрее перетекать в «инфраструктуру для ИИ», разгоняя и рост, и волатильность.
🚨Нам 3.14здец
Предприниматели (7/10) - парню 23. Уровень FOMO - реально начнет косить людей. Вопрос на который не захочется отвечать перед зеркалом “А что ты сделал в свои 25-30-33-40 лет?”

Представь: экспедиция на Марсе. У кого-то пробита грудь, кровь заполняет лёгкие. До Земли сигнал идёт 40 минут в одну сторону. Ответ придёт, когда уже поздно.

NASA и Google хотят, чтобы в этот момент в каюте был врач, который не спит, не паникует и принимает решения за секунды. Это ИИ.

Crew Medical Officer Digital Assistant — медицинский агент на Vertex AI с Llama 3 и Mistral-3 Small. Уже сейчас он диагностирует травмы с точностью 88%, а впереди — работа с УЗИ, потоковой биометрией и базой космических заболеваний.

Миссии на Европу или Титан без него просто не стартуют. Потому что там нет эвакуации, нет связи и нет права на ошибку.

А на Земле он станет врачом в тех местах, куда скорую не вызвать, даже если у тебя спутниковый телефон.

И что?

Бизнесу: появляется новый класс продуктов — автономные ИИ-агенты для жизни в изоляции.
Инвесторам: Google делает ставку на миссии, где клиент не выбирает между продуктами — он выбирает между жизнью и смертью.
Нам всем: эпоха чат-ботов закончена. Дальше — агенты, которым доверяют жизнь.

🚨Нам 3.14здец

Классическая медицина (10/10)
Когда решение для космоса будет стабильно работать, ИИ врачам станут доверять больше чем людям врачам

Представь: ты запускаешь новый сериал на Netflix и уже на этапе монтажа знаешь, какие сцены зацепят зрителя, а какие он пролистает. Раньше для этого собирали фокус-группы, делали закрытые показы и надеялись на чутьё продюсера. Теперь это можно просчитать по реакции мозга.

Meta только что показала, как.
TRIBE — модель от команды FAIR на 1 млрд параметров, которая предсказывает, как активируются 1000 зон мозга во время просмотра фильмов и сериалов. На вход — видео, звук и текст диалогов, на выход — карта нейронной активности.
Обучение шло на данных людей, которые смотрели 80 часов кино. Результат — точное предсказание более половины паттернов активности. В зонах, где соединяются зрение, слух и язык, точность выше на 30%, чем у моделей по одному каналу.

Лобные доли — внимание, эмоции, решения — определяются особенно чётко.
Кейсы уже просматриваются: маркетинг, который проверяет ролик на эмоциональный отклик; киноиндустрия, где сценарий и монтаж выстраиваются под пики вовлечения; реклама, встроенная в момент максимальной восприимчивости; онлайн-курсы, которые держат внимание до конца; блогеры, которые подбирают кадры и ритм так, чтобы видео цепляло и заходило в рекомендации.

И что?

Бизнесу: появляется инструмент, который убирает случайность в креативе и делает эмоции предсказуемыми.
Инвесторам: Meta первой выходит на стык нейронаук и контента с рабочей технологией.
Людям: контент скоро будут оптимизировать не под клики, а под нейронные реакции.

🚨Нам 3.14здец
Медиа, реклама и блогеры без нейро-ИИ — 9/10. Конкурировать на равных с теми, кто видит реакцию мозга, будет невозможно.

Люди (10/10) - добро пожаловать в лабораторию Павлова

На днях это случилось еще раз: школьники со всего мира соревнуются в главной олимпиаде по программированию, решают задачи, за которые в обычной жизни дают гранты и места в лучших вузах. И среди них в финале — ИИ.

На IOI-2025 OpenAI занял 6-е место среди людей и первое среди всех ИИ-систем в мире.
Модель работала в тех же условиях, что и участники — время на решение, лимиты по отправкам, никакого специального натаскивания под код. Это универсальный reasoner, которому дали базовые инструменты.

Год назад он набирал 49% баллов, сейчас — 98-й перцентиль и золото.
Тот же ИИ уже взял золото на Международной математической олимпиаде и на AtCoder, обыграв сильнейших по алгоритмам. Это не узкий бот, а система, которая умеет справляться с разными типами сложных задач.

Кейсы? Автоматическая разработка софта под уникальные условия. Создание новых алгоритмов в науке и бизнесе. Решение задач оптимизации в логистике или финансах за часы, а не месяцы. Наставник для программистов, который учит на уровне топ-олимпиадников. ИИИ как участник хакатонов, который забирает главные призы.

И что?

Бизнесу: победа на IOI — это тест на умение решать задачи, где нет готовых решений, жёсткие ограничения по времени и ресурсам, и требуется точность до символа. Такие навыки можно сразу переносить в разработку софта для критических систем — авиация, медицина, финансы.

Инвесторам: олимпиадные задачи — это мини-модели реальных R&D-задач: нестандартная логика, ограниченные данные, давление дедлайнов. Модель, которая стабильно побеждает, способна делать это и в прикладных проектах.

Рынку: разрыв между лучшими людьми и ИИ в скорости и точности решения сложных задач будет расти. Как только такие модели пойдут в инженерию, робототехнику или логистику — это сменит правила игры.


🚨Нам 3.14здец
Люди (9.8/10)
Победа ИИ на олимпиадах вроде IOI значит, что «человеческий максимум» в алгоритмах уже переписан. Для студентов и олимпиадников это потеря эксклюзивности навыка, для преподавателей — перестройка формата экзаменов на устные защиты и дизайн-задачи, для джунов — рост конкуренции и падение ценности ручного кода. Миддлы и сеньоры берут на себя роль постановщиков задач и аудиторов решений ИИ, хакатоны и фриланс сжимаются по срокам, а выиграют те, кто умеет работать в связке «человек + reasoner», а не соревноваться с ним.

Сегодня диагноз «рак» — это почти приговор. Лечение — лотерея. Повезёт — химиотерапия заберёт не только волосы, но и опухоль. И всё ради временной ремиссии, когда болезнь может вернуться, чтобы закончить начатое. Фарма не спешит искать таблетку по цене аспирина — слишком уж выгодна бесконечная терапия.

В Южной Корее решили сыграть в другую игру.

KAIST — Korea Advanced Institute of Science & Technology — главный технологический университет страны, их MIT. Здесь создают спутники, военные дроны и ИИ, которые меняют рынок. Теперь они сделали BInD — диффузионную модель, которая за один шаг проектирует молекулу и план её атаки на мутировавший белок.

Результат — препарат, который уничтожает только раковые клетки, не задевая здоровые. И всё сразу: безопасность, стабильность, возможность производства. Вместо долгих циклов «придумали → проверили → переделали» BInD делает всё за раз, а потом повторно использует удачные приёмы, улучшая формулы без возврата на ноль.

Это прямой путь к персонализированной медицине, где лекарство под конкретного пациента создают за считаные дни.

Кейсы: фармкомпании, которые выводят препараты в 5–10 раз быстрее; биотех-стартапы, которые заходят в онкологию без миллиардных бюджетов; клиники, которые делают индивидуальное лечение нормой.

И что?

Бизнесу: BInD обрушает барьеры входа в онкологию, открывая рынок сотням нишевых игроков.
Инвесторам: скорость разработки в точечной медицине станет критическим преимуществом, и BInD уже в руках лидеров.
Рынку: фарма переходит от массовых «химий» к адресным ударам по опухоли, и рынок возьмет тот, у кого быстрее цикл разработки.

🚨Нам 3.14здец
Фармкомпании без доступа к таким моделям — 9/10: их R&D все.

Пятничный контент.

В Кремниевой долине пошёл новый культ — отбор эмбрионов по IQ при ЭКО. За тесты платят от 6 до 50 тысяч долларов. Одни пары выбирают эмбрион с минимальным риском рака и бонусом «исключительного интеллекта». Другие делают Google-таблицы, ставят баллы «за здоровье» и выбирают ребёнка, словно стартап с KPI. Услуга идёт нарасхват у техно-элиты, а стартапы называют это «генетической оптимизацией».

Фактура красивая, но прирост смешной: плюс три-четыре балла IQ, и то с риском выхватить побочку вроде аутизма. ДНК-тесты видят лишь куски генома и не учитывают среду, питание, образование. Даже Гарвардские генетики говорят — выбирая «самого умного», можно случайно выбрать «самого больного».

И что? На деле это профанация. IQ не передаётся напрямую генами, он рождается из среды, воспитания и сотни факторов. Но богатые охотно платят за иллюзию контроля и «гарантию гениальности», превращая будущее ребёнка в чек по карте.

⸻

Нам 3.14здец


Почему круто: идея звучит как спасение — вырастим новое поколение умных людей, которые смогут сдержать ИИ.

Почему 3.14здец: это подмена реальной задачи. Вместо того чтобы строить коллаборацию с машинами, люди играют в евгенику уровня третьего рейха.

А прямое противостояние человек не вывезет — к моменту, когда «гении» подрастут, ИИ уже будет решать за нас.

Людей в этом процессе больше нет.
И что?
Хорошая новость в том, что есть это будут люди.