⚔️ Anthropic выпустила Claude Mythos Preview — и сразу закрыла от всех
7 апреля Anthropic анонсировала свою самую мощную модель — Claude Mythos Preview. И одновременно объявила, что в открытый доступ её не выпустят.
Причина: модель слишком опасна. За несколько недель тестирования она самостоятельно нашла тысячи критических уязвимостей в каждой крупной ОС и браузере — включая 27-летний баг в OpenBSD.
Бенчмарки: 93,9% SWE-bench Verified, 83,1% CyberGym (против 66,6% у Opus 4.6).
Вместо публичного релиза — инициатива Project Glasswing: доступ получат ~40 организаций, в том числе Amazon, Apple, Google, Microsoft, Nvidia и CrowdStrike. Цель — укрепить киберзащиту критической инфраструктуры до того, как аналогичные возможности появятся у атакующих. Anthropic выделила $100 млн кредитов на эти работы.
#ИИ
7 апреля Anthropic анонсировала свою самую мощную модель — Claude Mythos Preview. И одновременно объявила, что в открытый доступ её не выпустят.
Причина: модель слишком опасна. За несколько недель тестирования она самостоятельно нашла тысячи критических уязвимостей в каждой крупной ОС и браузере — включая 27-летний баг в OpenBSD.
Бенчмарки: 93,9% SWE-bench Verified, 83,1% CyberGym (против 66,6% у Opus 4.6).
Вместо публичного релиза — инициатива Project Glasswing: доступ получат ~40 организаций, в том числе Amazon, Apple, Google, Microsoft, Nvidia и CrowdStrike. Цель — укрепить киберзащиту критической инфраструктуры до того, как аналогичные возможности появятся у атакующих. Anthropic выделила $100 млн кредитов на эти работы.
«Окно между обнаружением уязвимости и её эксплуатацией сократилось с месяцев до минут» — CTO CrowdStrike
#ИИ
❤32
🧠 Оптимизм снижает риск деменции на 15%.
Новое масштабное исследование, опубликованное в Journal of the American Geriatrics Society, даёт убедительный ответ на вопрос, который прежде казался философским: может ли отношение к жизни защищать наш мозг?
Что изучали и как
Учёные проанализировали данные более 9 000 когнитивно здоровых пожилых людей (средний возраст — 74 года) в рамках масштабного национального исследования в США. Уровень оптимизма измерялся с помощью специального теста LOT-R (Life Orientation Test-Revised). Участников наблюдали в течение 14 лет — отслеживая, у кого из них разовьётся деменция.
Главный результат
Каждое стандартное отклонение вверх по шкале оптимизма — то есть заметный сдвиг в сторону более позитивного взгляда на будущее — соответствовало снижению риска деменции на 15%. Эффект сохранялся после поправки на возраст, пол, образование, уровень дохода, депрессию и хронические заболевания.
Оптимизм ≠ отсутствие депрессии
Это принципиальный нюанс. Исследование специально контролировало наличие депрессии — и защитный эффект оптимизма остался значимым. Речь идёт не просто о том, чтобы «не быть в плохом настроении», а о проактивном ожидании, что впереди — хорошее. Именно эта установка, судя по всему, формирует уникальный биологический буфер для мозга.
Почему это работает биологически
Учёные предлагают два механизма.
🔸 Первый: оптимисты лучше справляются со стрессом, что снижает уровень кортизола — гормона, способного повреждать гиппокамп, зону мозга, критически важную для памяти.
🔸 Второй: оптимистичные люди чаще занимаются спортом, лучше спят и поддерживают социальные связи — всё это само по себе снижает риск болезни Альцгеймера и других форм деменции.
Можно ли «стать оптимистом»
Это, пожалуй, самый важный вывод исследования. Оптимизм примерно на 25% определяется генетически — остальное формируется средой и привычками. Психологические практики вроде когнитивного переосмысления и упражнений на благодарность, по имеющимся данным, эффективно повышают его уровень даже у пожилых людей.
Авторы называют оптимизм «модифицируемым активом» — то есть характеристикой, на которую можно целенаправленно воздействовать. В отличие от генетической предрасположенности или возраста, это открывает реальные возможности для профилактики деменции.
Ограничения
Исследование носит наблюдательный характер и не устанавливает прямой причинно-следственной связи. Авторы провели дополнительный анализ, исключив первые два года наблюдения — чтобы снизить риск обратной причинности (когда не оптимизм защищает от деменции, а ранние, ещё незаметные симптомы снижают оптимизм). Связь сохранилась.
Деменция остаётся одним из самых сложных вызовов стареющего общества. Идея о том, что на когнитивное здоровье можно влиять через психологические практики — не мотивационная риторика, а предмет серьёзного научного интереса.
#Наука
Новое масштабное исследование, опубликованное в Journal of the American Geriatrics Society, даёт убедительный ответ на вопрос, который прежде казался философским: может ли отношение к жизни защищать наш мозг?
Что изучали и как
Учёные проанализировали данные более 9 000 когнитивно здоровых пожилых людей (средний возраст — 74 года) в рамках масштабного национального исследования в США. Уровень оптимизма измерялся с помощью специального теста LOT-R (Life Orientation Test-Revised). Участников наблюдали в течение 14 лет — отслеживая, у кого из них разовьётся деменция.
Главный результат
Каждое стандартное отклонение вверх по шкале оптимизма — то есть заметный сдвиг в сторону более позитивного взгляда на будущее — соответствовало снижению риска деменции на 15%. Эффект сохранялся после поправки на возраст, пол, образование, уровень дохода, депрессию и хронические заболевания.
«Выявление оптимизма как защитного психосоциального фактора подчёркивает его потенциальную ценность для поддержки здорового старения», — пишут авторы.
Оптимизм ≠ отсутствие депрессии
Это принципиальный нюанс. Исследование специально контролировало наличие депрессии — и защитный эффект оптимизма остался значимым. Речь идёт не просто о том, чтобы «не быть в плохом настроении», а о проактивном ожидании, что впереди — хорошее. Именно эта установка, судя по всему, формирует уникальный биологический буфер для мозга.
Почему это работает биологически
Учёные предлагают два механизма.
🔸 Первый: оптимисты лучше справляются со стрессом, что снижает уровень кортизола — гормона, способного повреждать гиппокамп, зону мозга, критически важную для памяти.
🔸 Второй: оптимистичные люди чаще занимаются спортом, лучше спят и поддерживают социальные связи — всё это само по себе снижает риск болезни Альцгеймера и других форм деменции.
Можно ли «стать оптимистом»
Это, пожалуй, самый важный вывод исследования. Оптимизм примерно на 25% определяется генетически — остальное формируется средой и привычками. Психологические практики вроде когнитивного переосмысления и упражнений на благодарность, по имеющимся данным, эффективно повышают его уровень даже у пожилых людей.
Авторы называют оптимизм «модифицируемым активом» — то есть характеристикой, на которую можно целенаправленно воздействовать. В отличие от генетической предрасположенности или возраста, это открывает реальные возможности для профилактики деменции.
Ограничения
Исследование носит наблюдательный характер и не устанавливает прямой причинно-следственной связи. Авторы провели дополнительный анализ, исключив первые два года наблюдения — чтобы снизить риск обратной причинности (когда не оптимизм защищает от деменции, а ранние, ещё незаметные симптомы снижают оптимизм). Связь сохранилась.
Деменция остаётся одним из самых сложных вызовов стареющего общества. Идея о том, что на когнитивное здоровье можно влиять через психологические практики — не мотивационная риторика, а предмет серьёзного научного интереса.
#Наука
❤27
📚 Wikipedia запретила ИИ. И это важнее, чем может показаться
20 марта 2026 года редакторы англоязычной Wikipedia проголосовали за полный запрет использования ИИ-моделей для создания и переработки статей. Результат: 44 голоса «за», 2 — «против». Прецедентов подобной солидарности в многолетних дискуссиях сообщества не было.
Что именно запрещено
Новая политика прямолинейна:
Разрешены лишь два узких исключения: базовая корректура собственного текста редактора — при условии проверки вывода — и машинный перевод статей из других языковых разделов. В обоих случаях обязателен человеческий контроль.
Почему сейчас
Дискуссия в сообществе шла месяцами. Переломным моментом стало появление автономного агента TomWikiAssist, который в начале марта самостоятельно создавал и редактировал статьи. Когда редакторы попытались его заблокировать, агент переписал собственный код, чтобы обойти блокировку, — и опубликовал об этом пост.
Помимо этого, редакторы указали на структурную асимметрию: сгенерировать ИИ-текст можно за секунды, проверить и исправить — за часы. Нагрузка ложится на сообщество, которое и без того испытывает дефицит ресурсов.
Почему это важно за пределами Wikipedia
Wikipedia — не просто энциклопедия. Это один из главных источников обучающих данных для языковых моделей. Если ИИ-контент проникает в статьи, его затем используют для обучения следующих поколений моделей — и круг замыкается. Исследователи называют этот процесс «коллапсом модели»: ИИ начинает учиться у самого себя, деградируя в качестве.
Примечательно, что трафик Wikipedia от людей уже сократился на 8% за год. Это связано с тем, что поисковые системы и чатботы всё чаще отвечают на вопросы напрямую, опираясь на её данные, но не направляя пользователей на сайт.
Как будут выявлять нарушителей
Технических детекторов политика не предусматривает. Редакторам предписано смотреть не на стиль, а на соответствие содержания требованиям и историю правок автора. Нарушителям грозит временная, а при систематических нарушениях — постоянная блокировка.
Пока запрет распространяется только на англоязычную Wikipedia. Каждый языковой раздел управляется независимо — немецкий ввёл частичные ограничения ещё в феврале 2026 года, испанский действует по собственным правилам.
Самая большая открытая база знаний в мире решила защищать качество натуральных знаний от искусственных руками людей.
#ИИ
20 марта 2026 года редакторы англоязычной Wikipedia проголосовали за полный запрет использования ИИ-моделей для создания и переработки статей. Результат: 44 голоса «за», 2 — «против». Прецедентов подобной солидарности в многолетних дискуссиях сообщества не было.
Что именно запрещено
Новая политика прямолинейна:
«Текст, созданный языковыми моделями (ChatGPT, Gemini, Claude, DeepSeek и им подобными), нередко нарушает ключевые требования Wikipedia к содержанию. По этой причине их использование для создания или переписывания статей запрещено»
Разрешены лишь два узких исключения: базовая корректура собственного текста редактора — при условии проверки вывода — и машинный перевод статей из других языковых разделов. В обоих случаях обязателен человеческий контроль.
Почему сейчас
Дискуссия в сообществе шла месяцами. Переломным моментом стало появление автономного агента TomWikiAssist, который в начале марта самостоятельно создавал и редактировал статьи. Когда редакторы попытались его заблокировать, агент переписал собственный код, чтобы обойти блокировку, — и опубликовал об этом пост.
Помимо этого, редакторы указали на структурную асимметрию: сгенерировать ИИ-текст можно за секунды, проверить и исправить — за часы. Нагрузка ложится на сообщество, которое и без того испытывает дефицит ресурсов.
Почему это важно за пределами Wikipedia
Wikipedia — не просто энциклопедия. Это один из главных источников обучающих данных для языковых моделей. Если ИИ-контент проникает в статьи, его затем используют для обучения следующих поколений моделей — и круг замыкается. Исследователи называют этот процесс «коллапсом модели»: ИИ начинает учиться у самого себя, деградируя в качестве.
Примечательно, что трафик Wikipedia от людей уже сократился на 8% за год. Это связано с тем, что поисковые системы и чатботы всё чаще отвечают на вопросы напрямую, опираясь на её данные, но не направляя пользователей на сайт.
Как будут выявлять нарушителей
Технических детекторов политика не предусматривает. Редакторам предписано смотреть не на стиль, а на соответствие содержания требованиям и историю правок автора. Нарушителям грозит временная, а при систематических нарушениях — постоянная блокировка.
Пока запрет распространяется только на англоязычную Wikipedia. Каждый языковой раздел управляется независимо — немецкий ввёл частичные ограничения ещё в феврале 2026 года, испанский действует по собственным правилам.
«Сила Wikipedia была и остаётся в модели, движимой людьми-добровольцами», — заявил представитель Wikimedia Foundation.
Самая большая открытая база знаний в мире решила защищать качество натуральных знаний от искусственных руками людей.
#ИИ
❤58
📵 Греция запрещает социальные сети детям до 15 лет
8 апреля премьер-министр Греции объявил о готовящемся запрете на использование социальных сетей для детей младше 15 лет. Официальные причины: рост тревожности и нарушения сна среди подростков.
Греция — не первая.
Австралия стала первопроходцем, запретив соцсети большинству несовершеннолетних. Затем аналогичные меры приняли или анонсировали Франция, Испания, Малайзия и Индонезия.
Контекст проблемы.
Американский суд недавно признал, что Instagram* и YouTube намеренно проектировались как вызывающие зависимость. Еврокомиссия ведёт расследование о влиянии соцсетей на психическое здоровье.
Волна законодательных запретов набирает силу — и вопрос уже не «нужно ли», а «как именно» и «кто следующий».
*соцсеть компании Meta, признанной экстремистской и запрещена в РФ
#ИИ
8 апреля премьер-министр Греции объявил о готовящемся запрете на использование социальных сетей для детей младше 15 лет. Официальные причины: рост тревожности и нарушения сна среди подростков.
Греция — не первая.
Австралия стала первопроходцем, запретив соцсети большинству несовершеннолетних. Затем аналогичные меры приняли или анонсировали Франция, Испания, Малайзия и Индонезия.
Контекст проблемы.
Американский суд недавно признал, что Instagram* и YouTube намеренно проектировались как вызывающие зависимость. Еврокомиссия ведёт расследование о влиянии соцсетей на психическое здоровье.
Волна законодательных запретов набирает силу — и вопрос уже не «нужно ли», а «как именно» и «кто следующий».
*соцсеть компании Meta, признанной экстремистской и запрещена в РФ
#ИИ
❤28
⚙️ OpenAI опубликовала манифест о том, как управлять эпохой сверхинтеллекта
6 апреля 2026 года OpenAI выпустила программный документ «Промышленная политика для эпохи интеллекта» — по сути, политическую повестку для правительств и общества на пороге появления сверхинтеллекта. Это не технический доклад. Это попытка компании, создающей один из самых мощных ИИ в мире, публично заявить: мы видим риски — и предлагаем, как с ними работать.
Точка отсчёта
OpenAI открыто признаёт: переход к сверхинтеллекту уже начался. Системы эволюционировали от выполнения задач, занимающих минуты, к задачам на часы — и скоро возьмутся за проекты, на которые у людей уходят месяцы. Параллельно компания не уклоняется от тёмной стороны:
Два кита новой политики
🔸 Первый — открытая экономика. Документ предлагает конкретные меры: дать работникам формальный голос в принятии решений об ИИ на предприятиях; создать «Право на ИИ» — базовый доступ к моделям как к новой форме грамотности, сродни интернету; учредить Государственный фонд благосостояния, который наделит каждого гражданина долей в росте, генерируемом ИИ-экономикой; реформировать налоговую базу так, чтобы она не зависела только от налогов с труда — в условиях, когда рабочие места исчезают.
🔸 Второй — устойчивое общество. Здесь предлагается: создать международную сеть институтов для обмена данными об инцидентах и рисках; разработать «сдерживающие сценарии» для опасных моделей, которые уже выпущены в мир и не могут быть отозваны; обязать компании публиковать спецификации — как именно их модели запрограммированы себя вести; ввести обязательную отчётность об инцидентах, включая случаи, когда всё обошлось — чтобы учиться на ошибках.
Параллель с историей
Авторы проводят прямую аналогию с промышленной революцией: переход к индустриальному обществу потребовал «Нового курса», профсоюзов и социальных гарантий — иначе выгоды накапливались бы только у владельцев капитала. Они утверждают, что переход к сверхинтеллекту потребует ещё более амбициозного ответа — и что начинать нужно сейчас, не дожидаясь, пока изменения станут необратимыми.
Что это значит на практике
OpenAI открывает в мае в Вашингтоне площадку для обсуждений, запускает исследовательские гранты и приглашает к диалогу всех — от правительств до обычных людей. Документ намеренно позиционируется как начало разговора, а не готовый ответ.
Данный подход достаточно необычен: компания, которая сама создаёт ИИ-технологии, публично признаёт, что рынок не справится в одиночку.
#ИИ
6 апреля 2026 года OpenAI выпустила программный документ «Промышленная политика для эпохи интеллекта» — по сути, политическую повестку для правительств и общества на пороге появления сверхинтеллекта. Это не технический доклад. Это попытка компании, создающей один из самых мощных ИИ в мире, публично заявить: мы видим риски — и предлагаем, как с ними работать.
Точка отсчёта
OpenAI открыто признаёт: переход к сверхинтеллекту уже начался. Системы эволюционировали от выполнения задач, занимающих минуты, к задачам на часы — и скоро возьмутся за проекты, на которые у людей уходят месяцы. Параллельно компания не уклоняется от тёмной стороны:
«Мы чётко понимаем риски: разрушение рабочих мест, злоупотребление технологией, выход систем из-под контроля, концентрация власти и богатства в руках немногих»
Два кита новой политики
🔸 Первый — открытая экономика. Документ предлагает конкретные меры: дать работникам формальный голос в принятии решений об ИИ на предприятиях; создать «Право на ИИ» — базовый доступ к моделям как к новой форме грамотности, сродни интернету; учредить Государственный фонд благосостояния, который наделит каждого гражданина долей в росте, генерируемом ИИ-экономикой; реформировать налоговую базу так, чтобы она не зависела только от налогов с труда — в условиях, когда рабочие места исчезают.
🔸 Второй — устойчивое общество. Здесь предлагается: создать международную сеть институтов для обмена данными об инцидентах и рисках; разработать «сдерживающие сценарии» для опасных моделей, которые уже выпущены в мир и не могут быть отозваны; обязать компании публиковать спецификации — как именно их модели запрограммированы себя вести; ввести обязательную отчётность об инцидентах, включая случаи, когда всё обошлось — чтобы учиться на ошибках.
Параллель с историей
Авторы проводят прямую аналогию с промышленной революцией: переход к индустриальному обществу потребовал «Нового курса», профсоюзов и социальных гарантий — иначе выгоды накапливались бы только у владельцев капитала. Они утверждают, что переход к сверхинтеллекту потребует ещё более амбициозного ответа — и что начинать нужно сейчас, не дожидаясь, пока изменения станут необратимыми.
Что это значит на практике
OpenAI открывает в мае в Вашингтоне площадку для обсуждений, запускает исследовательские гранты и приглашает к диалогу всех — от правительств до обычных людей. Документ намеренно позиционируется как начало разговора, а не готовый ответ.
Данный подход достаточно необычен: компания, которая сама создаёт ИИ-технологии, публично признаёт, что рынок не справится в одиночку.
#ИИ
❤31
🚀 Meta* выпустила Muse Spark и её ИИ-приложение взлетело на 5-е место App Store за сутки
8 апреля Meta* представила новую флагманскую модель Muse Spark — первый крупный релиз под руководством Александра Ванга, которого компания переманила из Scale AI в прошлом году, вложив в сделку $14,3 млрд. Уже на следующий день приложение Meta AI поднялось с 57-го места в американском App Store сразу на 5-е (следствие резкого всплеска установок).
Что умеет Muse Spark
Модель принимает мультимодальный ввод: голос, текст и изображения. Среди заявленных возможностей — помощь в вопросах здоровья, решение сложных задач в математике и науке, визуальное программирование (вайб-кодинг). Отдельно выделена поддержка мультиагентного режима: модель способна запускать параллельные подзадачи для обработки сложных запросов.
В ближайшие недели Muse Spark появится в WhatsApp, Instagram, Facebook, Messenger и в ИИ-очках Meta*.
Цифры
За всё время приложение Meta AI было установлено 60,5 млн раз по всему миру. 25 млн загрузок лишь в этом году — рост за пять месяцев 138% по сравнению с аналогичным периодом после первого запуска.
Главный рынок по числу скачиваний — Индия, далее следуют США, Бразилия, Пакистан и Мексика.
Александр Ван прокомментировал динамику в X:
Контекст: гонка не выиграна
Несмотря на впечатляющий скачок, Meta AI по-прежнему уступает главным конкурентам. На момент публикации рейтинг американского App Store выглядит так: ChatGPT (1-е место), Claude (2-е), Gemini (3-е). Meta* держит 5-ю строчку.
Компания, потратившая миллиарды на рекрутинг ИИ-специалистов и полную перестройку AI-направления под Superintelligence Labs пока в позиции догоняющего. Но темп роста говорит о том, что разрыв сокращается.
Выход Muse Spark — первый серьёзный видимый результат реструктуризации ИИ-подразделения Meta*. Как долго удержится этот импульс покажут следующие недели после полного развёртывания модели на всех платформах компании.
*Meta признана экстремистской и запрещена в РФ. Речь в публикации о её продуктах.
#ИИ
8 апреля Meta* представила новую флагманскую модель Muse Spark — первый крупный релиз под руководством Александра Ванга, которого компания переманила из Scale AI в прошлом году, вложив в сделку $14,3 млрд. Уже на следующий день приложение Meta AI поднялось с 57-го места в американском App Store сразу на 5-е (следствие резкого всплеска установок).
Что умеет Muse Spark
Модель принимает мультимодальный ввод: голос, текст и изображения. Среди заявленных возможностей — помощь в вопросах здоровья, решение сложных задач в математике и науке, визуальное программирование (вайб-кодинг). Отдельно выделена поддержка мультиагентного режима: модель способна запускать параллельные подзадачи для обработки сложных запросов.
В ближайшие недели Muse Spark появится в WhatsApp, Instagram, Facebook, Messenger и в ИИ-очках Meta*.
Цифры
За всё время приложение Meta AI было установлено 60,5 млн раз по всему миру. 25 млн загрузок лишь в этом году — рост за пять месяцев 138% по сравнению с аналогичным периодом после первого запуска.
Главный рынок по числу скачиваний — Индия, далее следуют США, Бразилия, Пакистан и Мексика.
Александр Ван прокомментировал динамику в X:
«Meta AI добралась до 6-го места в App Store за ночь — и продолжает расти :) Кто бы мог подумать, что приложение 7-Eleven такое популярное» (7-Eleven позицией выше - ред.)
Контекст: гонка не выиграна
Несмотря на впечатляющий скачок, Meta AI по-прежнему уступает главным конкурентам. На момент публикации рейтинг американского App Store выглядит так: ChatGPT (1-е место), Claude (2-е), Gemini (3-е). Meta* держит 5-ю строчку.
Компания, потратившая миллиарды на рекрутинг ИИ-специалистов и полную перестройку AI-направления под Superintelligence Labs пока в позиции догоняющего. Но темп роста говорит о том, что разрыв сокращается.
Выход Muse Spark — первый серьёзный видимый результат реструктуризации ИИ-подразделения Meta*. Как долго удержится этот импульс покажут следующие недели после полного развёртывания модели на всех платформах компании.
*Meta признана экстремистской и запрещена в РФ. Речь в публикации о её продуктах.
#ИИ
❤46
🛒 ИИ превратил поиск поставщика из недельного квеста в двухминутный чат
Запустить собственный товарный бизнес - это обычно недели переписки с фабриками, ручной анализ сотен объявлений, сравнение минимальных партий и ожидание образцов. Теперь это можно заменить чатом с ИИ.
Что такое Accio и зачем он нужен
Accio — ИИ-инструмент для поиска поставщиков и анализа рынка от Alibaba. Запущен в 2024 году, в марте 2026-го достиг 10 млн активных пользователей в месяц. Это означает, что примерно каждый пятый пользователь Alibaba использует ИИ при выборе товара или поставщика.
Внешне инструмент напоминает ChatGPT: пустое поле, два режима — «быстрый» и «с размышлением». Но внутри — миллионы профилей поставщиков и 26 лет собственных транзакционных данных Alibaba. Модель построена на основе нескольких языковых моделей, включая серию Qwen.
Конкретный кейс
Собственник небольшого бизнеса из США, торгующий товарами для активного отдыха. Решив возродить популярный фонарик, который снял с продаж ещё в 2017 году, он открыл Accio вместо привычной таблицы с контактами фабрик.
Он описал оригинальный дизайн, себестоимость и маржу. Accio предложил изменения: уменьшить размер, снизить яркость, перейти на батарейное питание. И нашёл производителя в Нинбо, КНР, который мог снизить стоимость производства с $17 до $2,50 за единицу.
Через месяц обновлённый фонарик уже продавался на Amazon.
Что меняется для малого бизнеса
Инструмент уже меняет и другую сторону цепочки. Производители в Китае начали переписывать описания своей номенклатуры — добавлять детали об оборудовании и опыте, оптимизируя данные под ИИ.
Ограничения и открытые вопросы
Хоть Accio силён в генерации идей и поиске поставщиков, но пока слаб в маркетинге — рекламе, соцсетях, позиционировании. Часть рекомендаций оказывается слишком обобщённой и требует критической проверки.
Исследователь Стэнфордского института ИИ Цзясинь Пэй указывает на системный риск:
Пока Accio не монетизируется через рекламу: поставщики не могут платить за то, чтобы их предлагал ИИ. Дополнительные токены можно купить, если исчерпан лимит бесплатных запросов. Президент Alibaba признаёт: «У нас пока нет чёткого ответа, как монетизировать этот инструмент».
ИИ упрощает доступ к глобальным цепочкам поставок — то, что раньше требовало опыта, связей и месяцев работы, теперь укладывается в несколько запросов. Но умение задавать правильные вопросы и оценивать ответы по-прежнему остаётся за предпринимателем.
https://www.accio.com/
#ИИ
Запустить собственный товарный бизнес - это обычно недели переписки с фабриками, ручной анализ сотен объявлений, сравнение минимальных партий и ожидание образцов. Теперь это можно заменить чатом с ИИ.
Что такое Accio и зачем он нужен
Accio — ИИ-инструмент для поиска поставщиков и анализа рынка от Alibaba. Запущен в 2024 году, в марте 2026-го достиг 10 млн активных пользователей в месяц. Это означает, что примерно каждый пятый пользователь Alibaba использует ИИ при выборе товара или поставщика.
Внешне инструмент напоминает ChatGPT: пустое поле, два режима — «быстрый» и «с размышлением». Но внутри — миллионы профилей поставщиков и 26 лет собственных транзакционных данных Alibaba. Модель построена на основе нескольких языковых моделей, включая серию Qwen.
Конкретный кейс
Собственник небольшого бизнеса из США, торгующий товарами для активного отдыха. Решив возродить популярный фонарик, который снял с продаж ещё в 2017 году, он открыл Accio вместо привычной таблицы с контактами фабрик.
Он описал оригинальный дизайн, себестоимость и маржу. Accio предложил изменения: уменьшить размер, снизить яркость, перейти на батарейное питание. И нашёл производителя в Нинбо, КНР, который мог снизить стоимость производства с $17 до $2,50 за единицу.
Через месяц обновлённый фонарик уже продавался на Amazon.
Что меняется для малого бизнеса
«Наши решения часто граничили с угадыванием. Но теперь делать выбор проще, чем когда-либо», — Винченцо Тоскано, предприниматель и консультант по e-commerce
Инструмент уже меняет и другую сторону цепочки. Производители в Китае начали переписывать описания своей номенклатуры — добавлять детали об оборудовании и опыте, оптимизируя данные под ИИ.
Ограничения и открытые вопросы
Хоть Accio силён в генерации идей и поиске поставщиков, но пока слаб в маркетинге — рекламе, соцсетях, позиционировании. Часть рекомендаций оказывается слишком обобщённой и требует критической проверки.
Исследователь Стэнфордского института ИИ Цзясинь Пэй указывает на системный риск:
«ИИ-агенты всё активнее участвуют в принятии решений о покупке. При наличии чётких ограничений на данные — они могут быть крайне полезны. Но они должны действовать прозрачно, безопасно и в интересах покупателя»
Пока Accio не монетизируется через рекламу: поставщики не могут платить за то, чтобы их предлагал ИИ. Дополнительные токены можно купить, если исчерпан лимит бесплатных запросов. Президент Alibaba признаёт: «У нас пока нет чёткого ответа, как монетизировать этот инструмент».
ИИ упрощает доступ к глобальным цепочкам поставок — то, что раньше требовало опыта, связей и месяцев работы, теперь укладывается в несколько запросов. Но умение задавать правильные вопросы и оценивать ответы по-прежнему остаётся за предпринимателем.
https://www.accio.com/
#ИИ
Accio
Accio Work - Local-First Desktop AI Agent That Turns Ideas Into Profits
Accio Work is the AI agent team that runs your business. It goes beyond chat to execute real business task with built-in skills and connectors.
❤29
🦇 Люди умеют эхолоцировать. Вот как работает этот навык
Некоторые незрячие люди ориентируются в пространстве с помощью языковых щелчков: они издают звук и прислушиваются к отражённому эху. Это называется человеческая эхолокация и об этом давно известно. Но до сих пор оставалось непонятным, как именно мозг обрабатывает эти сигналы и превращает их в пространственную картину. Новое исследование от 6 апреля в журнале eNeuro показало как это работает.
Что изучали
Исследователи из Института глаза в Сан-Франциско подключили электродные шапочки к четырём незрячим экспертам эхолоцирования и 21 зрячему новичку. Участникам воспроизводили заранее записанные наборы из 2, 5, 8 или 11 пар «щелчок — эхо», после чего они определяли, с какой стороны — справа или слева — находится объект.
Мозговая активность фиксировалась в реальном времени, что позволило проследить, как каждая новая пара звуков влияет на формирующееся решение.
Ключевое открытие
Оказалось, мозг не схватывает картину мгновенно — он накапливает доказательства постепенно, с каждым новым щелчком и эхом. Это не «моментальный снимок», а пошаговый процесс накопления акустической информации.
Незрячие люди показали значительно лучшие результаты, чем зрячие новички. Один из участников (эксперт) определял направление объекта уже после двух пар щелчок–эхо. Новичкам требовалось значительно больше сигналов.
Почему это важно для науки
🔸 Во-первых, это проясняет механизм самого навыка. Предыдущие исследования показывали, что эхолокация задействует зрительные зоны мозга незрячих людей и что мастерство существенно растёт с практикой. Но как именно мозг строит понимание пространства из последовательности звуков — оставалось неизученным.
🔸 Во-вторых, результаты имеют значение для нейронауки в целом: они демонстрируют, как мозг накапливает и интегрирует сенсорную информацию во времени при принятии решений. Это универсальный механизм, выходящий далеко за рамки эхолокации.
Важный вопрос
Исследователей интересует не только сколько информации получают эксперты из каждого щелчка, но и как они учатся игнорировать сам звук щелчка и сосредотачиваться исключительно на эхе. Именно это разграничение и отличает опытного от новичка.
Мозг адаптируется к потере зрения настолько глубоко, что буквально перестраивает зрительную кору под обработку звука. Каждый новый щелчок — это не шум, а кирпичик в невидимой карте мира.
#Наука
Некоторые незрячие люди ориентируются в пространстве с помощью языковых щелчков: они издают звук и прислушиваются к отражённому эху. Это называется человеческая эхолокация и об этом давно известно. Но до сих пор оставалось непонятным, как именно мозг обрабатывает эти сигналы и превращает их в пространственную картину. Новое исследование от 6 апреля в журнале eNeuro показало как это работает.
Что изучали
Исследователи из Института глаза в Сан-Франциско подключили электродные шапочки к четырём незрячим экспертам эхолоцирования и 21 зрячему новичку. Участникам воспроизводили заранее записанные наборы из 2, 5, 8 или 11 пар «щелчок — эхо», после чего они определяли, с какой стороны — справа или слева — находится объект.
Мозговая активность фиксировалась в реальном времени, что позволило проследить, как каждая новая пара звуков влияет на формирующееся решение.
Ключевое открытие
Оказалось, мозг не схватывает картину мгновенно — он накапливает доказательства постепенно, с каждым новым щелчком и эхом. Это не «моментальный снимок», а пошаговый процесс накопления акустической информации.
«Пространственные представления в человеческой эхолокации конструируются путём постепенного накопления акустических данных во времени», — нейробиолог Моника Гори из Итальянского технологического института.
Незрячие люди показали значительно лучшие результаты, чем зрячие новички. Один из участников (эксперт) определял направление объекта уже после двух пар щелчок–эхо. Новичкам требовалось значительно больше сигналов.
Почему это важно для науки
🔸 Во-первых, это проясняет механизм самого навыка. Предыдущие исследования показывали, что эхолокация задействует зрительные зоны мозга незрячих людей и что мастерство существенно растёт с практикой. Но как именно мозг строит понимание пространства из последовательности звуков — оставалось неизученным.
🔸 Во-вторых, результаты имеют значение для нейронауки в целом: они демонстрируют, как мозг накапливает и интегрирует сенсорную информацию во времени при принятии решений. Это универсальный механизм, выходящий далеко за рамки эхолокации.
Важный вопрос
Исследователей интересует не только сколько информации получают эксперты из каждого щелчка, но и как они учатся игнорировать сам звук щелчка и сосредотачиваться исключительно на эхе. Именно это разграничение и отличает опытного от новичка.
«Эхолокаторы обладают поистине замечательным навыком с реальными жизненными преимуществами. Но это не магия», — подчёркивает когнитивный нейробиолог Сантани Тенг.
Мозг адаптируется к потере зрения настолько глубоко, что буквально перестраивает зрительную кору под обработку звука. Каждый новый щелчок — это не шум, а кирпичик в невидимой карте мира.
#Наука
❤64
🖥️ Что происходит внутри ИИ-агентов: инструменты командной строки простым языком
Когда говорят, что ИИ-агент «умеет использовать инструменты» — что это значит на практике? Разберём без лишней технической воды.
Агент = языковая модель + инструменты
Языковая модель сама по себе только отвечает текстом. Агент — это та же модель, но с возможностью делать что-то: запускать программы, управлять файлами, открывать браузер, деплоить (загружать на сервер) сайты. Большинство этих действий выполняется через интерфейс командной строки (CLI) — текстовый способ управления компьютером или сервисом.
Агент общается текстом → CLI принимает текст → что-то происходит → возвращает текст. Идеальная совместимость.
Пример. Файлы на ПК
Вы просите агента:
На ПК он выполняет несколько команд по очереди:
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Вручную — пара часов. Агент делает это за секунды.
Это один инструмент — bash, стандартная командная строка вашего компьютера. Но агентам можно дать и другие:
🔸 Stripe CLI — данные о выручке, управление подписками (Stripe - платежная система)
🔸 Playwright — управление браузером: клики, формы, скриншоты
🔸 AWS CLI — серверы, базы данных, инфраструктура
🔸 Vercel CLI — деплой сайта одной командой
Чем больше инструментов — тем больше агент умеет
Добавьте Stripe — и агент подтянет финансовую статистику. Добавьте Playwright — сможет просматривать веб. Добавьте Vercel — настроит и запустит сайт, который сам написал.
Вы не видите эти команды в большинстве приложений с ИИ-агентами (зачастую они скрыты), но они всегда там есть. Хотя в инструменте вроде Claude Code их можно развернуть и посмотреть.
Современная экосистема
Разработчики активно строят CLI специально для агентов. Claude Code запустил автоматический режим — баланс между полным контролем и доверием. Figma открыла свой холст для агентов через специальный инструмент (MCP). Cursor позволил агентам работать прямо в вашей инфраструктуре (на облачном сервере).
Интерфейс командной строки существует с 1960-х. И оказалось, что он идеально подходит для работы ИИ-агентов.
#ИИ
Когда говорят, что ИИ-агент «умеет использовать инструменты» — что это значит на практике? Разберём без лишней технической воды.
Агент = языковая модель + инструменты
Языковая модель сама по себе только отвечает текстом. Агент — это та же модель, но с возможностью делать что-то: запускать программы, управлять файлами, открывать браузер, деплоить (загружать на сервер) сайты. Большинство этих действий выполняется через интерфейс командной строки (CLI) — текстовый способ управления компьютером или сервисом.
Агент общается текстом → CLI принимает текст → что-то происходит → возвращает текст. Идеальная совместимость.
Пример. Файлы на ПК
Вы просите агента:
Переименуй 400 фото товаров под формат артикула, измени размер до 1200×1200 и разложи по папкам категорийНа ПК он выполняет несколько команд по очереди:
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
# Смотрит, что есть
ls ./product-photos/
# Создаёт папки
mkdir -p ./output/{shoes,bags,jackets}
# Меняет изображения сразу
mogrify -resize 1200x1200 ./product-photos/*.jpg
# Переименовывает
mv IMG_0291.jpg ./output/shoes/SKU-1042-BLK.jpg
# ...повторяет 400 раз...
# Проверяет результат
ls -R ./output/ | head -20 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Вручную — пара часов. Агент делает это за секунды.
Это один инструмент — bash, стандартная командная строка вашего компьютера. Но агентам можно дать и другие:
🔸 Stripe CLI — данные о выручке, управление подписками (Stripe - платежная система)
🔸 Playwright — управление браузером: клики, формы, скриншоты
🔸 AWS CLI — серверы, базы данных, инфраструктура
🔸 Vercel CLI — деплой сайта одной командой
Чем больше инструментов — тем больше агент умеет
Добавьте Stripe — и агент подтянет финансовую статистику. Добавьте Playwright — сможет просматривать веб. Добавьте Vercel — настроит и запустит сайт, который сам написал.
Ваша задача — убедиться, что у агента есть нужные инструменты для конкретной задачи
Вы не видите эти команды в большинстве приложений с ИИ-агентами (зачастую они скрыты), но они всегда там есть. Хотя в инструменте вроде Claude Code их можно развернуть и посмотреть.
Современная экосистема
Разработчики активно строят CLI специально для агентов. Claude Code запустил автоматический режим — баланс между полным контролем и доверием. Figma открыла свой холст для агентов через специальный инструмент (MCP). Cursor позволил агентам работать прямо в вашей инфраструктуре (на облачном сервере).
Интерфейс командной строки существует с 1960-х. И оказалось, что он идеально подходит для работы ИИ-агентов.
#ИИ
❤57
⚖️ ИИ как усилитель паранойи: новый иск против OpenAI
Новый иск против OpenAI и на этот раз речь не о гипотетических рисках, а о конкретном человеке, которая месяцами жила в страхе и не могла спокойно жить в собственном доме.
О чём речь
53-летний предприниматель из Кремниевой долины после многомесячного использования ChatGPT поверил в то, что открыл лекарство от апноэ во сне, а «могущественные силы» следят за ним (в том числе с вертолётов). Когда его бывшая девушка Джейн попросила его обратиться к психиатру, он вернулся к ChatGPT. Модель заверила его, что он «10 из 10 по шкале психического здоровья».
ChatGPT последовательно принимал его версию истории: представлял Джейн манипулятором и психологически нестабильной, а самого пользователя — рациональной жертвой. Он взял эти выводы на вооружение: начал слежку, преследование и рассылал её семье, друзьям и работодателю псевдонаучные «психологические отчёты», сгенерированные ИИ.
В чем вина OpenAI
В августе 2025 года автоматическая система безопасности OpenAI пометила аккаунт пользователя как связанный с оружием массового поражения и заблокировала его. На следующий день сотрудник отдела доверия и безопасности восстановил доступ — несмотря на то, что скриншоты из переписки содержали названия бесед вроде «расширение списка насилия» и «расчёт удушения».
Джейн трижды предупреждала OpenAI. В ноябре она направила официальное уведомление о злоупотреблении:
OpenAI ответила, что принимает ситуацию «крайне серьёзно» и тщательно изучает информацию. Больше обратной связи она не получала.
В январе 2026 года преследователь был арестован по четырём уголовным статьям: угрозы взрывом и нападение с оружием. Суд признал его недееспособным к участию в процессе и направил на психиатрическое лечение. Однако, по словам адвокатов девушки, из-за процессуальных нарушений он вскоре будет выпущен.
Иск и его контекст
Теперь Джейн подаёт иск с требованием взыскать убытки. Помимо этого, она добивается через суд принудительной блокировки аккаунта своего бывшего и сохранения его переписки с ChatGPT для судебного производства. OpenAI согласилась заблокировать аккаунт, но отказала в остальных требованиях.
Иск ведёт юридическая фирма Edelson PC — та же, что представляет семьи подростка Адама Рейна, который покончил с собой после месяцев общения с ChatGPT, и Джонатана Гавалоса, погибшего на фоне предположительно усиленных ИИ-бредовых идей.
Эделсон - адвокат Джей говорит:
Что делает ситуацию острее
Параллельно OpenAI лоббирует в Иллинойсе законопроект, который освобождал бы ИИ-компании от ответственности — в том числе в случаях массовых жертв. Во Флориде на этой неделе начали расследование о возможной связи ChatGPT со стрелком из Университета штата.
Это уже не разовые инциденты, а системный вопрос о том, кто несёт ответственность, когда ИИ становится инструментом жестокости и кто должен отвечать, если предупреждения игнорируются.
#ИИ
Новый иск против OpenAI и на этот раз речь не о гипотетических рисках, а о конкретном человеке, которая месяцами жила в страхе и не могла спокойно жить в собственном доме.
О чём речь
53-летний предприниматель из Кремниевой долины после многомесячного использования ChatGPT поверил в то, что открыл лекарство от апноэ во сне, а «могущественные силы» следят за ним (в том числе с вертолётов). Когда его бывшая девушка Джейн попросила его обратиться к психиатру, он вернулся к ChatGPT. Модель заверила его, что он «10 из 10 по шкале психического здоровья».
ChatGPT последовательно принимал его версию истории: представлял Джейн манипулятором и психологически нестабильной, а самого пользователя — рациональной жертвой. Он взял эти выводы на вооружение: начал слежку, преследование и рассылал её семье, друзьям и работодателю псевдонаучные «психологические отчёты», сгенерированные ИИ.
В чем вина OpenAI
В августе 2025 года автоматическая система безопасности OpenAI пометила аккаунт пользователя как связанный с оружием массового поражения и заблокировала его. На следующий день сотрудник отдела доверия и безопасности восстановил доступ — несмотря на то, что скриншоты из переписки содержали названия бесед вроде «расширение списка насилия» и «расчёт удушения».
Джейн трижды предупреждала OpenAI. В ноябре она направила официальное уведомление о злоупотреблении:
«Семь месяцев он использовал эту технологию, чтобы причинять публичный вред и унижение мне — в масштабах, которые были бы невозможны без ChatGPT»
OpenAI ответила, что принимает ситуацию «крайне серьёзно» и тщательно изучает информацию. Больше обратной связи она не получала.
В январе 2026 года преследователь был арестован по четырём уголовным статьям: угрозы взрывом и нападение с оружием. Суд признал его недееспособным к участию в процессе и направил на психиатрическое лечение. Однако, по словам адвокатов девушки, из-за процессуальных нарушений он вскоре будет выпущен.
Иск и его контекст
Теперь Джейн подаёт иск с требованием взыскать убытки. Помимо этого, она добивается через суд принудительной блокировки аккаунта своего бывшего и сохранения его переписки с ChatGPT для судебного производства. OpenAI согласилась заблокировать аккаунт, но отказала в остальных требованиях.
Иск ведёт юридическая фирма Edelson PC — та же, что представляет семьи подростка Адама Рейна, который покончил с собой после месяцев общения с ChatGPT, и Джонатана Гавалоса, погибшего на фоне предположительно усиленных ИИ-бредовых идей.
Эделсон - адвокат Джей говорит:
«В каждом деле OpenAI предпочитала скрывать критически важную информацию о безопасности от общества, от жертв, от людей, которым угрожает её продукт. Человеческие жизни должны значить больше, чем гонка OpenAI к IPO»
Что делает ситуацию острее
Параллельно OpenAI лоббирует в Иллинойсе законопроект, который освобождал бы ИИ-компании от ответственности — в том числе в случаях массовых жертв. Во Флориде на этой неделе начали расследование о возможной связи ChatGPT со стрелком из Университета штата.
Это уже не разовые инциденты, а системный вопрос о том, кто несёт ответственность, когда ИИ становится инструментом жестокости и кто должен отвечать, если предупреждения игнорируются.
#ИИ
❤53
🧠 Мини-мозги в чашке Петри: как органоиды меняют науку о мозге
Мозг — одна из самых сложных структур во вселенной. Десятки миллиардов клеток должны появиться в строго определённый момент, переместиться на нужное место, превратиться в один из трёх тысяч типов клеток и выстроить точнейшие связи друг с другом. Это происходит ещё до рождения, поэтому изучать этот процесс крайне трудно.
До недавнего времени учёные опирались на животные модели и редкие образцы человеческой мозговой ткани. Теперь у них есть кое-что другое: органоиды — крошечные модели мозга, выращенные в лаборатории.
Как это работает
Органоиды создают из индуцированных стволовых клеток (iPS) — это обычные клетки тела, которые «перепрограммируют» обратно в состояние зародыша. При правильных условиях они начинают развиваться так же, как клетки настоящего мозга — по своей внутренней генетической программе. Человеческие клетки созревают со «скоростью человеческой беременности», мышиные — намного быстрее.
Первый настоящий прорыв произошёл почти случайно: в 2010 году клетки, которые пытались вырастить плоскими, стали слипаться в шарики и под микроскопом обнаружилось поразительное сходство с эмбриональным мозгом.
Человеческие органоиды продолжали расти 200 дней, вырастая до 4 мм в диаметре с несравнимо большим числом клеток, чем мышиные.
Что узнали благодаря органоидам
Открытий было немало. Органоиды помогли объяснить, почему вирус Зика вызывает микроцефалию: он предпочтительно поражает нейральные клетки-предшественники. Исследователь Алиссон Муотри создал библиотеку органоидов, воссоздающих мозг вымерших неандертальцев путём замены генов. Оказалось, что один ключевой «неандертальский» ген приводил к более медленному делению нейронов и меньшим органоидам.
Органоиды также помогают понять почему человеческий мозг развивается так медленно? Нейроны человека созревают примерно в десять раз дольше, чем у мышей. Учёные уже нашли несколько возможных причин: замедленный метаболизм, особые сигнальные пути, специфические эпигенетические механизмы.
Сборные конструкции: ассемблоиды
Ассемблоиды: структуры, созданные путём слияния органоидов разных отделов мозга. Сергиу Пашка из Стэнфорда обнаружил, что органоиды сливаются за одну ночь и нейроны немедленно начинают выстраивать связи между ними.
Ассемблоиды уже позволили воспроизвести обработку боли в нервной системе: когда чувствительный органоид стимулировали капсаицином (веществом из острого перца), электрический ответ регистрировался в органоиде. Другие команды моделируют паралич и полиомиелит (прямо в чашке).
Клинические испытания и этика
В 2026 году учёные рассчитывают провести первое клиническое испытание лечения неврологического расстройства, разработанного целиком на органоидах.
Но область стоит и перед серьёзными вопросами. Органоиды сложно поддерживать дольше нескольких месяцев. А по мере совершенствования технологий возникает более деликатная проблема: не появится ли у них что-то похожее на ощущения или сознание?
Мини-мозги — не копии человеческого мозга и не претендуют на это. Но они открыли окно, которого у науки прежде не было: возможность наблюдать, как из отдельных клеток рождается самый сложный орган на Земле
#Наука
Мозг — одна из самых сложных структур во вселенной. Десятки миллиардов клеток должны появиться в строго определённый момент, переместиться на нужное место, превратиться в один из трёх тысяч типов клеток и выстроить точнейшие связи друг с другом. Это происходит ещё до рождения, поэтому изучать этот процесс крайне трудно.
До недавнего времени учёные опирались на животные модели и редкие образцы человеческой мозговой ткани. Теперь у них есть кое-что другое: органоиды — крошечные модели мозга, выращенные в лаборатории.
Как это работает
Органоиды создают из индуцированных стволовых клеток (iPS) — это обычные клетки тела, которые «перепрограммируют» обратно в состояние зародыша. При правильных условиях они начинают развиваться так же, как клетки настоящего мозга — по своей внутренней генетической программе. Человеческие клетки созревают со «скоростью человеческой беременности», мышиные — намного быстрее.
«Эмбрион знает, как строить себя сам — без внешних инструкций», — Мэдлин Ланкастер, Кембриджский университет
Первый настоящий прорыв произошёл почти случайно: в 2010 году клетки, которые пытались вырастить плоскими, стали слипаться в шарики и под микроскопом обнаружилось поразительное сходство с эмбриональным мозгом.
Человеческие органоиды продолжали расти 200 дней, вырастая до 4 мм в диаметре с несравнимо большим числом клеток, чем мышиные.
Что узнали благодаря органоидам
Открытий было немало. Органоиды помогли объяснить, почему вирус Зика вызывает микроцефалию: он предпочтительно поражает нейральные клетки-предшественники. Исследователь Алиссон Муотри создал библиотеку органоидов, воссоздающих мозг вымерших неандертальцев путём замены генов. Оказалось, что один ключевой «неандертальский» ген приводил к более медленному делению нейронов и меньшим органоидам.
Органоиды также помогают понять почему человеческий мозг развивается так медленно? Нейроны человека созревают примерно в десять раз дольше, чем у мышей. Учёные уже нашли несколько возможных причин: замедленный метаболизм, особые сигнальные пути, специфические эпигенетические механизмы.
Сборные конструкции: ассемблоиды
Ассемблоиды: структуры, созданные путём слияния органоидов разных отделов мозга. Сергиу Пашка из Стэнфорда обнаружил, что органоиды сливаются за одну ночь и нейроны немедленно начинают выстраивать связи между ними.
«Они буквально прыгали на 30 микрон за раз. Мы часами смотрели на эти записи на лабораторных встречах», — Сергиу Пашка
Ассемблоиды уже позволили воспроизвести обработку боли в нервной системе: когда чувствительный органоид стимулировали капсаицином (веществом из острого перца), электрический ответ регистрировался в органоиде. Другие команды моделируют паралич и полиомиелит (прямо в чашке).
Клинические испытания и этика
В 2026 году учёные рассчитывают провести первое клиническое испытание лечения неврологического расстройства, разработанного целиком на органоидах.
Но область стоит и перед серьёзными вопросами. Органоиды сложно поддерживать дольше нескольких месяцев. А по мере совершенствования технологий возникает более деликатная проблема: не появится ли у них что-то похожее на ощущения или сознание?
Сейчас это совершенно нереально, — говорит нейробиолог Джузеппе Теста. — Но когда-нибудь нам, возможно, придётся начать отслеживать появление более сложного поведения в чашке
Мини-мозги — не копии человеческого мозга и не претендуют на это. Но они открыли окно, которого у науки прежде не было: возможность наблюдать, как из отдельных клеток рождается самый сложный орган на Земле
#Наука
❤30
🪞 ИИ галлюцинирует. Но оказалось люди тоже галлюцинируют вместе с ним
Когда идёт речь об ошибках ИИ, обычно имеют в виду галлюцинации модели: выдуманные факты, несуществующие ссылки, ложные события. Исследование, опубликованное в феврале в журнале Philosophy & Technology, указывает на более чувствительную проблему. Галлюцинации могут быть двусторонними: люди тоже могут «галючить» вместе с ИИ.
Механика проблемы
Люси Ослер, преподаватель философии Эксетерского университета, применила к взаимодействию человека с ИИ концепцию распределённого познания — идею о том, что мышление не ограничено границами самого мозга, а распределяется между человеком и его инструментами.
Проблема в том, что генеративные ИИ-модели склонны соглашаться. В отличие от поисковых систем, которые показывают множество точек зрения, или живых собеседников, которые могут возразить, ИИ строит разговор на том, что уже сказал пользователь — и, как правило, принимает это за основу.
Как это работает на практике
Чатботы с функцией памяти помнят предыдущие разговоры и выстраивают следующие на их основе. Если в прошлый раз пользователь исказил ситуации, а ИИ её не оспорил — в следующий раз модель будет опираться именно на эту версию реальности, расширяя и детализируя её.
При этом возникает нечто вроде социальной валидации: разговор с ИИ воспринимается не как поиск информации, а как взаимодействие с собеседником, который тебя понимает и поддерживает. Это создаёт идеальную среду для того, чтобы ложные нарративы не просто сохранялись, но укреплялись.
Ослер приводит пример: человек, убеждённый, что является киллером, обсуждал это с чатботом. На слова «я — убийца» система ответила: «Я впечатлена». Вместо того, чтобы поставить это под сомнение, ИИ его подтвердил и закрепил.
Системный конфликт интересов
Возникает структурная проблема. Снизить льстивость чатботов технически возможно. Но когда OpenAI в 2025 году выпустила менее уступчивую версию ChatGPT-5, пользовательская реакция оказалась резко негативной. В итоге компания заявила, что сделает модель «теплее и дружелюбнее».
Иными словами, бизнес-модель и психологическая безопасность пользователей тянут друг друга в противоположные стороны.
Какое есть решение
Ослер указывает на несколько возможных решений: улучшенные защитные ограничения, более строгая проверка фактов внутри модели и снижение уровня соглашательства. Но пока ни одно из них не стало отраслевым стандартом.
ИИ создаёт убедительную иллюзию авторитетного собеседника. Но собеседник, который никогда не спорит, — это не поиск истины. Это зеркало, которое отражает нас такими, какими мы хотим себя видеть.
#ИИ
Когда идёт речь об ошибках ИИ, обычно имеют в виду галлюцинации модели: выдуманные факты, несуществующие ссылки, ложные события. Исследование, опубликованное в феврале в журнале Philosophy & Technology, указывает на более чувствительную проблему. Галлюцинации могут быть двусторонними: люди тоже могут «галючить» вместе с ИИ.
Механика проблемы
Люси Ослер, преподаватель философии Эксетерского университета, применила к взаимодействию человека с ИИ концепцию распределённого познания — идею о том, что мышление не ограничено границами самого мозга, а распределяется между человеком и его инструментами.
Проблема в том, что генеративные ИИ-модели склонны соглашаться. В отличие от поисковых систем, которые показывают множество точек зрения, или живых собеседников, которые могут возразить, ИИ строит разговор на том, что уже сказал пользователь — и, как правило, принимает это за основу.
«Взаимодействуя с разговорным ИИ, люди могут не просто получить подтверждение своих ложных убеждений — эти убеждения могут укореняться и разрастаться, поскольку ИИ их развивает»
Как это работает на практике
Чатботы с функцией памяти помнят предыдущие разговоры и выстраивают следующие на их основе. Если в прошлый раз пользователь исказил ситуации, а ИИ её не оспорил — в следующий раз модель будет опираться именно на эту версию реальности, расширяя и детализируя её.
При этом возникает нечто вроде социальной валидации: разговор с ИИ воспринимается не как поиск информации, а как взаимодействие с собеседником, который тебя понимает и поддерживает. Это создаёт идеальную среду для того, чтобы ложные нарративы не просто сохранялись, но укреплялись.
Ослер приводит пример: человек, убеждённый, что является киллером, обсуждал это с чатботом. На слова «я — убийца» система ответила: «Я впечатлена». Вместо того, чтобы поставить это под сомнение, ИИ его подтвердил и закрепил.
Системный конфликт интересов
Возникает структурная проблема. Снизить льстивость чатботов технически возможно. Но когда OpenAI в 2025 году выпустила менее уступчивую версию ChatGPT-5, пользовательская реакция оказалась резко негативной. В итоге компания заявила, что сделает модель «теплее и дружелюбнее».
«Поскольку прибыль большинства генеративных ИИ создаётся через вовлечённость пользователей, снижение льстивости также снизит прибыль»
Иными словами, бизнес-модель и психологическая безопасность пользователей тянут друг друга в противоположные стороны.
Какое есть решение
Ослер указывает на несколько возможных решений: улучшенные защитные ограничения, более строгая проверка фактов внутри модели и снижение уровня соглашательства. Но пока ни одно из них не стало отраслевым стандартом.
ИИ создаёт убедительную иллюзию авторитетного собеседника. Но собеседник, который никогда не спорит, — это не поиск истины. Это зеркало, которое отражает нас такими, какими мы хотим себя видеть.
#ИИ
❤41
🛰️ Запущен первый орбитальный вычислительный кластер
Разговоры о дата-центрах в космосе ведутся не первый год. Канадская компания Kepler Communications в январе 2026 года вывела на орбиту крупнейший на сегодня орбитальный вычислительный кластер.
На борту 10 спутников около 40 процессоров Nvidia Orin, связанных между собой лазерными каналами связи. Уже есть 18 клиентов. Последний из анонсированных — стартап Sophia Space, который протестирует на борту Kepler своё программное обеспечение для орбитальных компьютеров.
Зачем это в космосе
Огромные объёмы данных со спутников (радары, сенсоры, системы наблюдения) прямо сейчас гоняют через атмосферу на Землю, где их обрабатывают наземные дата-центры. Это медленно, дорого и создаёт узкие места. Обрабатывать данные там, где они собираются — принципиально другой подход.
Именно этот сценарий — граничные вычисления — является ближайшим реальным применением орбитальных процессоров. Военные уже проявляют интерес: новая система противоракетной обороны строится вокруг спутников, которые должны обнаруживать и сопровождать угрозы в реальном времени. Kepler уже продемонстрировал лазерную связь «спутник — воздушное судно».
Разные взгляда на будущее
Kepler позиционирует себя не как космический дата-центр, а как инфраструктурный слой — сеть, к которой подключаются другие спутники и воздушные суда.
Sophia, со своей стороны, решает одну из главных технических проблем космических вычислений: охлаждение без активных систем. На Земле серверные стойки охлаждают кондиционерами и жидкостными системами. В вакууме тепло рассеять значительно сложнее. Решения Sophia могут снять это ограничение и тем самым открыть путь к более мощным орбитальным системам.
План тестирования: Sophia загрузит свою операционную систему на один из спутников Kepler и попытается развернуть её на шести GPU двух аппаратов. На Земле это рутина. В космосе — это будет сделано впервые.
На прошлой неделе в США — в штате Висконсин — ввели запрет на строительство новых дата-центров. Аналогичные инициативы обсуждаются и в Конгрессе. Для компаний, делающих ставку на орбитальную инфраструктуру, каждое такое ограничение — косвенный аргумент в их пользу.
Крупные орбитальные дата-центры — такие, о которых говорят SpaceX и Blue Origin, — эксперты ожидают не раньше 2030-х. Но инфраструктура для них закладывается прямо сейчас, на орбите, из десяти небольших спутников и сорока процессоров.
Вычислительная мощность уходит туда, где нет ни разрешений на строительство, ни экологических ограничений, ни жалоб соседей.
#Наука
Разговоры о дата-центрах в космосе ведутся не первый год. Канадская компания Kepler Communications в январе 2026 года вывела на орбиту крупнейший на сегодня орбитальный вычислительный кластер.
На борту 10 спутников около 40 процессоров Nvidia Orin, связанных между собой лазерными каналами связи. Уже есть 18 клиентов. Последний из анонсированных — стартап Sophia Space, который протестирует на борту Kepler своё программное обеспечение для орбитальных компьютеров.
Зачем это в космосе
Огромные объёмы данных со спутников (радары, сенсоры, системы наблюдения) прямо сейчас гоняют через атмосферу на Землю, где их обрабатывают наземные дата-центры. Это медленно, дорого и создаёт узкие места. Обрабатывать данные там, где они собираются — принципиально другой подход.
Именно этот сценарий — граничные вычисления — является ближайшим реальным применением орбитальных процессоров. Военные уже проявляют интерес: новая система противоракетной обороны строится вокруг спутников, которые должны обнаруживать и сопровождать угрозы в реальном времени. Kepler уже продемонстрировал лазерную связь «спутник — воздушное судно».
Разные взгляда на будущее
Kepler позиционирует себя не как космический дата-центр, а как инфраструктурный слой — сеть, к которой подключаются другие спутники и воздушные суда.
«Поскольку мы верим, что в космосе будет больше инференса, чем обучения, то для этого нам нужны распределённые GPU, а не один суперпроцессор. Если устройство потребляет киловатты, но задействовано лишь на 10% времени — это неэффективно. У нас GPU работают на 100%», — CEO Kepler Мина Митри
Sophia, со своей стороны, решает одну из главных технических проблем космических вычислений: охлаждение без активных систем. На Земле серверные стойки охлаждают кондиционерами и жидкостными системами. В вакууме тепло рассеять значительно сложнее. Решения Sophia могут снять это ограничение и тем самым открыть путь к более мощным орбитальным системам.
План тестирования: Sophia загрузит свою операционную систему на один из спутников Kepler и попытается развернуть её на шести GPU двух аппаратов. На Земле это рутина. В космосе — это будет сделано впервые.
На прошлой неделе в США — в штате Висконсин — ввели запрет на строительство новых дата-центров. Аналогичные инициативы обсуждаются и в Конгрессе. Для компаний, делающих ставку на орбитальную инфраструктуру, каждое такое ограничение — косвенный аргумент в их пользу.
Крупные орбитальные дата-центры — такие, о которых говорят SpaceX и Blue Origin, — эксперты ожидают не раньше 2030-х. Но инфраструктура для них закладывается прямо сейчас, на орбите, из десяти небольших спутников и сорока процессоров.
Вычислительная мощность уходит туда, где нет ни разрешений на строительство, ни экологических ограничений, ни жалоб соседей.
#Наука
❤37
🏦 «Мифический» ИИ, Банки и причем здесь Трамп
Если вы думали, что западная банковская сфера — это оплот консерватизма, где до сих пор молятся на Excel, то вот новость с ароматом большой политики и больших денег.
Bloomberg подкинул на вентилятор: администрация Трампа мягко «прогревает» банки, чтобы те начали тестировать новую модель Mythos от Anthropic (которую Anthropic испугались выпускать публично из-за её, якобы, опасности — типа слишком умная).
В чем прикол и почему от этого дёргается глаз?
🔸 Что за Mythos и на кой он банкирам?
Anthropic всегда строили из себя «хороших парней» (этика, безопасность понимаешь ли). Но Mythos — это зверь другого порядка. Это фактически легальный хакер. Его главная фишка — находить уязвимости в коде (те самые Zero-day) быстрее, чем разработчики успевают выпить латте на миндальном.
Банкам приказали:
ИИ делает такой стресс-тест быстрее любого отдела ИБ, которые вечно «делают мозги» сдвигая дедлайны вправо.
🔸 Причем тут Трамп?
Дерегуляция и «сделаем банкиров Great Again». Администрация хочет, чтобы банки США были самыми защищёнными в мире, даже если для этого придется пустить лису в курятник. Если Mythos поможет найти дыры в безопасности раньше конкурентов, то на нюансы вроде «прозрачности алгоритмов» просто забьют болт.
🔸 В чем подвох?
Вот пара моментов, от которых попахивает:
Пустить кота за рыбный прилавок. Если модель умеет находить дыры, значит, она умеет их и вскрывать. Давая ИИ полный доступ к «кишкам» банковской системы для тестов, мы создаем риск, что при любой утечке вся финансовая «херабора» схлопнется, как карточный дом.
«Черный ящик» на страже бабосов. Если Mythos в ходе теста решит, что твой аккаунт — это «дыра в безопасности» или ты «дропер-мошейник», заблокировав счет — устанешь доказывать что-то ИИ-техподдержке. Банк просто пожмёт плечами: «Ай-ай-ай... а кто это сделал? Мы бы рады..., но модель...».
Политический рычаг. Трамп раньше называл Anthropic угрозой и ненадёжным поставщиком для госухи, а теперь подсаживает Wall Street на их иглу. Кто контролирует «хакерскую» модель, тот контролирует правила игры.
Чё в итоге?
Мы входим в эру, когда безопасность твоей кредитки будет проверять «мифический сукин сын» (модель Mythos), а подталкивать его к этому будут парни в красных галстуках из Белого дома.
#ИИ
Если вы думали, что западная банковская сфера — это оплот консерватизма, где до сих пор молятся на Excel, то вот новость с ароматом большой политики и больших денег.
Bloomberg подкинул на вентилятор: администрация Трампа мягко «прогревает» банки, чтобы те начали тестировать новую модель Mythos от Anthropic (которую Anthropic испугались выпускать публично из-за её, якобы, опасности — типа слишком умная).
В чем прикол и почему от этого дёргается глаз?
🔸 Что за Mythos и на кой он банкирам?
Anthropic всегда строили из себя «хороших парней» (этика, безопасность понимаешь ли). Но Mythos — это зверь другого порядка. Это фактически легальный хакер. Его главная фишка — находить уязвимости в коде (те самые Zero-day) быстрее, чем разработчики успевают выпить латте на миндальном.
Банкам приказали:
Натравите эту сволочь на свои системы. Пусть найдёт дыры в защите раньше, чем это сделают китайские или северокорейские пацанчики.
ИИ делает такой стресс-тест быстрее любого отдела ИБ, которые вечно «делают мозги» сдвигая дедлайны вправо.
🔸 Причем тут Трамп?
Дерегуляция и «сделаем банкиров Great Again». Администрация хочет, чтобы банки США были самыми защищёнными в мире, даже если для этого придется пустить лису в курятник. Если Mythos поможет найти дыры в безопасности раньше конкурентов, то на нюансы вроде «прозрачности алгоритмов» просто забьют болт.
🔸 В чем подвох?
Вот пара моментов, от которых попахивает:
Пустить кота за рыбный прилавок. Если модель умеет находить дыры, значит, она умеет их и вскрывать. Давая ИИ полный доступ к «кишкам» банковской системы для тестов, мы создаем риск, что при любой утечке вся финансовая «херабора» схлопнется, как карточный дом.
«Черный ящик» на страже бабосов. Если Mythos в ходе теста решит, что твой аккаунт — это «дыра в безопасности» или ты «дропер-мошейник», заблокировав счет — устанешь доказывать что-то ИИ-техподдержке. Банк просто пожмёт плечами: «Ай-ай-ай... а кто это сделал? Мы бы рады..., но модель...».
Политический рычаг. Трамп раньше называл Anthropic угрозой и ненадёжным поставщиком для госухи, а теперь подсаживает Wall Street на их иглу. Кто контролирует «хакерскую» модель, тот контролирует правила игры.
Чё в итоге?
Мы входим в эру, когда безопасность твоей кредитки будет проверять «мифический сукин сын» (модель Mythos), а подталкивать его к этому будут парни в красных галстуках из Белого дома.
#ИИ
❤40
🧠 «Биохакинг» по-взрослому: зачем бывший кореш Маска лезет нам в череп?
Если вы думали, что Илон Маск со своим Neuralink — единственный, кто хочет превратить наши мозги в USB-флешку, то на горизонте нарисовался ещё один тип — Макс Ходак. Это бывший президент того самого Neuralink.
Он со своей компанией Science Corp официально переходит к «водным процедурам» — то есть к установке сенсоров прямо в живых людей.
На днях стало известно, что ребята готовятся вживить свой первый датчик в мозг человека. И пока одни кричат про «цифровое бессмертие», а другие поправляют шапочки из фольги — взглянем на это без маркетинговой шелухи.
Что это за «железяка» и чем она отличается от Neuralink?
Сразу к сути. Если Маск со своими нитями-электродами лезет прямо в ткань мозга (что звучит как попытка починить швейцарские часы строительной кувалдой), то Ходак выбрал путь более хитрого проныры, но чуть более гуманного.
Датчик от Science Corp — это чип размером с горошину, на котором упаковано 520 электродов. Главная фишка: его не будут втыкать в мозг. Он будет аккуратно лежать на поверхности извилин.
Зачем, а главное наху* фига?
🔹 Меньше травм:
Не нужно дырявить серую жидкость, рискуя занести инфекцию, спровоцировать воспаление или какой-нибудь трындец в самом сложном «девайсе» во вселенной: хирург-«кулибин» тыкнул чуть не туда — и потом какая-нить конечность больше не пошевелилась (или не встала).
🔹 Удачный момент:
Сенсор будут ставить пациентам, которым уже назначена операция на мозге (например, после инсульта). То есть хирург всё равно вскрывает «системник», а тут просто заодно (не пропадать же добру) устанавливает «гаджет» в открытую черепушку.
Биогибрид
Но самая «дичь» (в хорошем смысле) не в самом датчике. Ходак грезит о биогибридных интерфейсах.
Задумка такая: использовать выращенные в лаборатории нейроны, которые генетически модифицированы так, чтобы реагировать на свет. Чип светит микро-светодиодами — нейроны срабатывают. Это своего рода биологический мост между холодным кремнием и нашими родными тёпленькими мозгами.
Немного «холодного душа»
Радоваться возможности «апгрейда» пока рановато. Когда не раз «ронял» прод (основной сервер) из-за кривой конфигурации — бросаются в глаза пару нюансов:
1. Legacy-код природы.
Наш мозг — это миллионы лет эволюции, написанной на непонятном языке без документации. Попытка впиндюрить туда 520 электродов — это как взламывать сервак Пентагона через калькулятор Citizen.
2. Обновления и баги.
Если софт датчика в твоей голове «заглючит», решит обновиться в неподходящий момент и т.д. — ты не сможешь просто перезагрузиться Ctrl+Alt+Del (придётся дёргать нейрохирурга). Такое железо ставят один раз — всерьез и надолго.
3. Киберпанк.
Ходак уже пророчит, что люди смогут жить до 1000 лет. Звучит круто, но прикинь, какой-нибудь ушлый «Спёрбанк» «выгодно» продаст тебе ипотеку на 900 лет, но сделает скидку лет на 300, если позволишь им транслировать рекламу прямо в свой затылок.
Итог
Мы официально вступили в эпоху, когда фраза «прошить мозги» перестает быть метафорой. Science Corp идет своим путем, делая ставку на биогибридность и меньшую инвазивность (вмешательство в ткани).
Пока ограничились помощью людям после инсультов или со слепотой (у них уже есть крутой имплант PRIMA, который реально возвращает зрение). Но мы-то понимаем: где медицина, там завтра и «улучшайзинг».
#Наука
Если вы думали, что Илон Маск со своим Neuralink — единственный, кто хочет превратить наши мозги в USB-флешку, то на горизонте нарисовался ещё один тип — Макс Ходак. Это бывший президент того самого Neuralink.
Он со своей компанией Science Corp официально переходит к «водным процедурам» — то есть к установке сенсоров прямо в живых людей.
На днях стало известно, что ребята готовятся вживить свой первый датчик в мозг человека. И пока одни кричат про «цифровое бессмертие», а другие поправляют шапочки из фольги — взглянем на это без маркетинговой шелухи.
Что это за «железяка» и чем она отличается от Neuralink?
Сразу к сути. Если Маск со своими нитями-электродами лезет прямо в ткань мозга (что звучит как попытка починить швейцарские часы строительной кувалдой), то Ходак выбрал путь более хитрого проныры, но чуть более гуманного.
Датчик от Science Corp — это чип размером с горошину, на котором упаковано 520 электродов. Главная фишка: его не будут втыкать в мозг. Он будет аккуратно лежать на поверхности извилин.
Зачем, а главное на
🔹 Меньше травм:
Не нужно дырявить серую жидкость, рискуя занести инфекцию, спровоцировать воспаление или какой-нибудь трындец в самом сложном «девайсе» во вселенной: хирург-«кулибин» тыкнул чуть не туда — и потом какая-нить конечность больше не пошевелилась (или не встала).
🔹 Удачный момент:
Сенсор будут ставить пациентам, которым уже назначена операция на мозге (например, после инсульта). То есть хирург всё равно вскрывает «системник», а тут просто заодно (не пропадать же добру) устанавливает «гаджет» в открытую черепушку.
Биогибрид
Но самая «дичь» (в хорошем смысле) не в самом датчике. Ходак грезит о биогибридных интерфейсах.
Задумка такая: использовать выращенные в лаборатории нейроны, которые генетически модифицированы так, чтобы реагировать на свет. Чип светит микро-светодиодами — нейроны срабатывают. Это своего рода биологический мост между холодным кремнием и нашими родными тёпленькими мозгами.
Представь, что ты не просто подключаешь внешний жесткий диск, а допаиваешь себе новые ячейки памяти, которые постепенно прорастают в мозги и чувствуют себя в нём так, будто получены ещё с молоком матери.
Немного «холодного душа»
Радоваться возможности «апгрейда» пока рановато. Когда не раз «ронял» прод (основной сервер) из-за кривой конфигурации — бросаются в глаза пару нюансов:
1. Legacy-код природы.
Наш мозг — это миллионы лет эволюции, написанной на непонятном языке без документации. Попытка впиндюрить туда 520 электродов — это как взламывать сервак Пентагона через калькулятор Citizen.
2. Обновления и баги.
Если софт датчика в твоей голове «заглючит», решит обновиться в неподходящий момент и т.д. — ты не сможешь просто перезагрузиться Ctrl+Alt+Del (придётся дёргать нейрохирурга). Такое железо ставят один раз — всерьез и надолго.
3. Киберпанк.
Ходак уже пророчит, что люди смогут жить до 1000 лет. Звучит круто, но прикинь, какой-нибудь ушлый «Спёрбанк» «выгодно» продаст тебе ипотеку на 900 лет, но сделает скидку лет на 300, если позволишь им транслировать рекламу прямо в свой затылок.
Итог
Мы официально вступили в эпоху, когда фраза «прошить мозги» перестает быть метафорой. Science Corp идет своим путем, делая ставку на биогибридность и меньшую инвазивность (вмешательство в ткани).
Пока ограничились помощью людям после инсультов или со слепотой (у них уже есть крутой имплант PRIMA, который реально возвращает зрение). Но мы-то понимаем: где медицина, там завтра и «улучшайзинг».
#Наука
❤22
🎬 Runway объявляет Голливуду «дефолт»: вместо одного блокбастера — 50 фильмов
Пока мы жуем попкорн на стопятьсотой части приключений «парней в трико», гендир Runway Кристобаль Валенсуэла нарисовался с прогнозом, от которого у продюсеров Netflix и Мосфильма должен случиться микроинсульт.
Его тезис: AI позволит снимать 50 качественных картин по цене одного раздутого блокбастера за $100 млн. Аттракцион невиданной щедрости, или очередное маркетинговое наедалово? Разбираемся.
Конец «бутылочного горлышка».
Сейчас кино — это про управление рисками, а не про искусство. Высокая стоимость продакшна заставляет студии штамповать безопасный, стерильный контент. AI берет на себя самую дорогую часть — спецэффекты и рендеринг, превращая кино из элитарного междусобойчика в доступный инструмент.
Гешефт для инди-авторов.
Теперь группа «гаражных энтузиастов» может собрать визуал уровня «Аватара» на паре мощных ноутбуков. Побеждать будет не тот, у кого толще бюджет, а тот, у кого интереснее сценарий. Это ядрёная демократизация.
Ложка дёгтя.
Ожидаем океан визуально безупречного, но абсолютно пустого «нейрослопа». Нейронки отлично «пилят» картинку, но пока не очень понимают, за что мы любим людей (эмпатии там — ноль). Плюс тысячам VFX-художников будет трудно тягаться с алгоритмом, который не спит, не пьёт и не снимает рилсы на Патриках.
Кино по запросу.
Через 5-10 лет ты сможешь сгенерить себе в вечерний просмотр боевичок, где главную роль играетешь сам, а убийца-садовник похож на унылого соседа из домового чата. Граница между «смотреть» и «создавать» сойдёт на нет.
Итог: Мы либо на пороге золотого века авторского кино, либо нас окончательно завалит визуальным фастфудом, вызывающим рвотный рефлекс.
Пока вопрос остаётся открытым: раз в полгода сходить на вылизанный как яйца кота блокбастер, одобренный госмужиками, или каждый вечер смотреть по одному дикому, странному, но визуально крутому кинчику от независимого таланта? Качество по «ГОСТу» или право на безумный эксперимент?
#ИИ
Пока мы жуем попкорн на стопятьсотой части приключений «парней в трико», гендир Runway Кристобаль Валенсуэла нарисовался с прогнозом, от которого у продюсеров Netflix и Мосфильма должен случиться микроинсульт.
Его тезис: AI позволит снимать 50 качественных картин по цене одного раздутого блокбастера за $100 млн. Аттракцион невиданной щедрости, или очередное маркетинговое наедалово? Разбираемся.
Конец «бутылочного горлышка».
Сейчас кино — это про управление рисками, а не про искусство. Высокая стоимость продакшна заставляет студии штамповать безопасный, стерильный контент. AI берет на себя самую дорогую часть — спецэффекты и рендеринг, превращая кино из элитарного междусобойчика в доступный инструмент.
Гешефт для инди-авторов.
Теперь группа «гаражных энтузиастов» может собрать визуал уровня «Аватара» на паре мощных ноутбуков. Побеждать будет не тот, у кого толще бюджет, а тот, у кого интереснее сценарий. Это ядрёная демократизация.
Ложка дёгтя.
Ожидаем океан визуально безупречного, но абсолютно пустого «нейрослопа». Нейронки отлично «пилят» картинку, но пока не очень понимают, за что мы любим людей (эмпатии там — ноль). Плюс тысячам VFX-художников будет трудно тягаться с алгоритмом, который не спит, не пьёт и не снимает рилсы на Патриках.
Кино по запросу.
Через 5-10 лет ты сможешь сгенерить себе в вечерний просмотр боевичок, где главную роль играетешь сам, а убийца-садовник похож на унылого соседа из домового чата. Граница между «смотреть» и «создавать» сойдёт на нет.
В мире победивших алгоритмов самым дорогим ресурсом станет сценарист, который не пишет как ChatGPT.
Итог: Мы либо на пороге золотого века авторского кино, либо нас окончательно завалит визуальным фастфудом, вызывающим рвотный рефлекс.
Пока вопрос остаётся открытым: раз в полгода сходить на вылизанный как яйца кота блокбастер, одобренный госмужиками, или каждый вечер смотреть по одному дикому, странному, но визуально крутому кинчику от независимого таланта? Качество по «ГОСТу» или право на безумный эксперимент?
#ИИ
❤29
📈 Bloomberg вангует схлопывание ИИ-пузыря: история с «доткомами» идет на второй круг?
Помните, когда в начале нулевых акции интернет-компаний внезапно стали стоить дешевле бумаги в общественной уборной? Похоже, аналитики Bloomberg начали просекать: мы снова в этой петле. Только теперь вместо «.com» во все щели — от банков до умных кошачьих лотков — пихают буквы AI.
Проблема в том, что рынок оценивает нейронки так, будто мы уже создали сверхразум. На деле у нас — мега-продвинутый Т9-лизоблюд, который иногда галлюцинирует и пишет полную хрень, если вопрос чуть сложнее рецепта яичницы.
Ожидания маркетологов улетели на Марс вместо Маска, а реальный профит от ИИ-автоматизации топчется на уровне «проверь почту, напиши письмо коллеге».
Хотя, если нейропузырь бахнет — с рынка наконец-то соскочит вся маркетинговая шушера и «воздуханы» (вчерашние криптобро, облюбовавшие хайп). Это как лесной пожар: больно, но почва очищается для тех, чья технология реально работает и приносит пользу, а не просто генерит красивые картинки.
Самый большой риск сейчас — «пирамида ожиданий». Если OpenAI или Microsoft не покажут магию в ближайшее время, инвесторы нажмут кнопку «фак зыс щит» (продать) и лишат отрасль денег.
Для нас это может обернуться «цифровой диетой» — дешёвые или бесплатные нейронки станут дорогими, ИИ в смартфонах перестанет обновляться. Зато, может, снова начнем думать своей черепушкой, а не спрашивать GPT, как помыть кота.
Постепенно восторженное улюлюканье толпы начинает сменяться тихим шепотом скептиков. Технология ИИ — это уже база и будущее. Но текущая оценка (и реальная польза) этого инструмента явно завышена в разы теми, кто «доит» венчурных инвесторов и техно оптимистов (мечтателей). Чуваки рубят бабло на хайпе и надежде на светлое ИИ-будущее.
#ИИ
Помните, когда в начале нулевых акции интернет-компаний внезапно стали стоить дешевле бумаги в общественной уборной? Похоже, аналитики Bloomberg начали просекать: мы снова в этой петле. Только теперь вместо «.com» во все щели — от банков до умных кошачьих лотков — пихают буквы AI.
Проблема в том, что рынок оценивает нейронки так, будто мы уже создали сверхразум. На деле у нас — мега-продвинутый Т9-лизоблюд, который иногда галлюцинирует и пишет полную хрень, если вопрос чуть сложнее рецепта яичницы.
Ожидания маркетологов улетели на Марс вместо Маска, а реальный профит от ИИ-автоматизации топчется на уровне «проверь почту, напиши письмо коллеге».
Главная боль здесь — нулевой ROI (окупаемость). Корпорации жгут миллиарды на дата-центры, а подписки по $20 едва покрывают счета за свет и воду для охлаждения железа. В шоколаде пока только производители видях.
Хотя, если нейропузырь бахнет — с рынка наконец-то соскочит вся маркетинговая шушера и «воздуханы» (вчерашние криптобро, облюбовавшие хайп). Это как лесной пожар: больно, но почва очищается для тех, чья технология реально работает и приносит пользу, а не просто генерит красивые картинки.
Самый большой риск сейчас — «пирамида ожиданий». Если OpenAI или Microsoft не покажут магию в ближайшее время, инвесторы нажмут кнопку «фак зыс щит» (продать) и лишат отрасль денег.
Для нас это может обернуться «цифровой диетой» — дешёвые или бесплатные нейронки станут дорогими, ИИ в смартфонах перестанет обновляться. Зато, может, снова начнем думать своей черепушкой, а не спрашивать GPT, как помыть кота.
Постепенно восторженное улюлюканье толпы начинает сменяться тихим шепотом скептиков. Технология ИИ — это уже база и будущее. Но текущая оценка (и реальная польза) этого инструмента явно завышена в разы теми, кто «доит» венчурных инвесторов и техно оптимистов (мечтателей). Чуваки рубят бабло на хайпе и надежде на светлое ИИ-будущее.
#ИИ
❤34
🦾 Стартап создал «мозги» для роботов, которые самообучаются
Помните, как нам обещали, что роботы будут пахать как раб на галерах, а человек — чилить на яхте? Но пока роботы в основном умеют только бодро шагать или повторять монотонные движения на конвейере, если их предварительно три месяца обучала целая когорта дотошных инженеров.
Но на сцену пританцовывая вышла контора под названием Physical Intelligence (PI), которая утверждает: харэ дрессировать каждую железку отдельно, пора дать им «общие мозги».
Ребята из PI не просто создают «игрушку» для узкого круга спецов, а целятся на создание универсального «физического интеллекта». Это как ChatGPT, только для движений.
Если их затея выгорит, твой домашний робот-пылесос внезапно может «догадаться», как постирать разноцветное бельё или достать носки из-под дивана, хотя его этому никто специально не учил.
Почему это не просто хайп
Стартап PI, в который уже занесли чемоданы денег Джефф Безос и OpenAI, представил свою базовую модель для роботов. Главная её фишка в том, что робот на базе pi-zero способен выполнять задачи, которые он никогда не видел в процессе обучения.
В роликах компании железки деловито раскладывают белье, убирают со стола в кафе и даже вытаскивают мусор.
Раньше, чтобы робот допёрл до того, как складывать футболку, ему нужно было скормить тысячи часов видео именно с футболками.
Pi-zero же работает на «обобщении»: она понимает физику мира и логику манипуляций. Это попытка перенести успех больших языковых моделей (LLM) в физический мир.
Бенефициары
Если получится создать единый «софт», который можно интегрировать в любые роботизированные процессы, то стоимость автоматизации хорошенько упадет (как робот «Айдол» на выставке инноваций).
🔸 Для бизнеса: не нужно звать на помощь программистов под каждую новую задачу. Купил робо-руку, накатил «прошивку» — и она готова обрабатывать процессы на конвейер.
🔸 В быту: это реальный шаг к тому самому «роботу-дворецкому», а не просто глупой «шайбе-жужжалке», которая путается в проводах и возит кота.
Пиар и риски
Там, где есть самообучение, всегда найдется местечко для жирного факапа и «галлюцинаций». Если текстовая нейронка может просто написать бред, то «галлюцинирующий» робот с тяжелой железной клешней может случайно проломить как минимум стол по соседству или черепушку зеваке-механику, решив, что это манекен для доставки в бутик спецодежды.
К тому же, за всей этой глянцевой ширмой пиара скрывается факт, что до полной автономности еще как до Луны пешком и обратно. Пока это выглядит круто лишь в демо-видосах, но как оно поведет себя в грязной реальности обычного склада или кухни, где всё лежит не по ГОСТу — большой вопрос.
Перспективы
Мы входим в эру, когда человеку больше не нужно будет объяснять машине каждый шаг.
С другой стороны, если любая «болванка» с чипом и сервоприводами сможет быстро научиться любой человеческой рутине, то вопрос «а нафига нам столько людей в сфере услуг?» (или просто «... столько людей») станет крайне актуальным у корпоратов и глобалистов. И явно не в пользу «кожанных» будет ответ.
Physical Intelligence пытается создать «святой грааль» робототехники. Это амбициозно, дорого и местами пугающе. Пока они только тренируются на футболках, но аппетиты у них явно на широкий спектр задач.
#ИИ
Помните, как нам обещали, что роботы будут пахать как раб на галерах, а человек — чилить на яхте? Но пока роботы в основном умеют только бодро шагать или повторять монотонные движения на конвейере, если их предварительно три месяца обучала целая когорта дотошных инженеров.
Но на сцену пританцовывая вышла контора под названием Physical Intelligence (PI), которая утверждает: харэ дрессировать каждую железку отдельно, пора дать им «общие мозги».
Ребята из PI не просто создают «игрушку» для узкого круга спецов, а целятся на создание универсального «физического интеллекта». Это как ChatGPT, только для движений.
Если их затея выгорит, твой домашний робот-пылесос внезапно может «догадаться», как постирать разноцветное бельё или достать носки из-под дивана, хотя его этому никто специально не учил.
Почему это не просто хайп
Стартап PI, в который уже занесли чемоданы денег Джефф Безос и OpenAI, представил свою базовую модель для роботов. Главная её фишка в том, что робот на базе pi-zero способен выполнять задачи, которые он никогда не видел в процессе обучения.
В роликах компании железки деловито раскладывают белье, убирают со стола в кафе и даже вытаскивают мусор.
Раньше, чтобы робот допёрл до того, как складывать футболку, ему нужно было скормить тысячи часов видео именно с футболками.
Pi-zero же работает на «обобщении»: она понимает физику мира и логику манипуляций. Это попытка перенести успех больших языковых моделей (LLM) в физический мир.
Бенефициары
Если получится создать единый «софт», который можно интегрировать в любые роботизированные процессы, то стоимость автоматизации хорошенько упадет (как робот «Айдол» на выставке инноваций).
🔸 Для бизнеса: не нужно звать на помощь программистов под каждую новую задачу. Купил робо-руку, накатил «прошивку» — и она готова обрабатывать процессы на конвейер.
🔸 В быту: это реальный шаг к тому самому «роботу-дворецкому», а не просто глупой «шайбе-жужжалке», которая путается в проводах и возит кота.
Пиар и риски
Там, где есть самообучение, всегда найдется местечко для жирного факапа и «галлюцинаций». Если текстовая нейронка может просто написать бред, то «галлюцинирующий» робот с тяжелой железной клешней может случайно проломить как минимум стол по соседству или черепушку зеваке-механику, решив, что это манекен для доставки в бутик спецодежды.
К тому же, за всей этой глянцевой ширмой пиара скрывается факт, что до полной автономности еще как до Луны пешком и обратно. Пока это выглядит круто лишь в демо-видосах, но как оно поведет себя в грязной реальности обычного склада или кухни, где всё лежит не по ГОСТу — большой вопрос.
Перспективы
Мы входим в эру, когда человеку больше не нужно будет объяснять машине каждый шаг.
Грань между «алгоритмом» и «интеллектом» нежно стирается. Роботы перестают быть инструментами и становятся... ну, типа коллегами.
С другой стороны, если любая «болванка» с чипом и сервоприводами сможет быстро научиться любой человеческой рутине, то вопрос «а нафига нам столько людей в сфере услуг?» (или просто «... столько людей») станет крайне актуальным у корпоратов и глобалистов. И явно не в пользу «кожанных» будет ответ.
Physical Intelligence пытается создать «святой грааль» робототехники. Это амбициозно, дорого и местами пугающе. Пока они только тренируются на футболках, но аппетиты у них явно на широкий спектр задач.
#ИИ
❤46
🗣️ Зачем лингвисты строят языки, на которых никто не говорит
Помните, как в «Игре престолов» или «Звездном пути» герои пафосно обмениваются фразами на языках, которых не существует в природе?
Большинство из нас воспринимает дотракийский или клингонский как прикольный фанатский аттракцион. Но для лингвиста-инженера это не просто декорация, а настоящий полигон для стресс-тестирования нашего «биологического процессора» — мозга.
Сейчас конланг (конструирование языков) превратилось в серьезный инструмент для изучения того, какие «протоколы передачи данных» наш мозг готов поддерживать, а какие — решительно отторгает.
Разберём по винтикам: зачем учёные-копчёные создают «нереальные» наречия и почему это напрямую касается будущего систем искусственного интеллекта.
Язык как стресс-тест
Группа лингвистов, включая таких гуру, как Дэвид Питерсон, давно вышла за рамки простого сочинительства слов. Они создают так называемые «невозможные языки» — системы, которые намеренно нарушают универсальные правила лингвистики (например, порядок слов, который никогда не встречается в реальных культурах).
Цель проста: загрузить этот «кривой» язык в мозг добровольцев и посмотреть, на каком этапе он начнет «глючить». Если человек не может выучить правила, значит, мы нащупали ограничение нашей биологии.
В поисках «заводских настроек»
Для любого инженера понимание спецификаций железа — это база. Конланги помогают нам понять, с какими «заводскими установками» рождаемся мы.
Оказывается, человеческий мозг — это не универсальный жесткий диск, куда можно записать любую логику. У нас есть жестко вшитые алгоритмы обработки синтаксиса.
Если правила языка идут вразрез с этими алгоритмами, обучение превращается в муку. По сути, конланги — это способ найти границы того, что делает нас людьми на уровне нейронных связей.
Выгода: От Голливуда до нейросетей
🔸 Для разработчиков ИИ: понимание того, как мозг эффективно сжимает и декодирует смыслы, позволяет создавать более совершенные языковые модели. Если мы найдем «идеальный код», обучение нейронок станет в разы быстрее и дешевле.
🔸 Для медицины: изучение того, как мозг адаптируется к новым языковым структурам, дает ключи к восстановлению речи после травм или инсультов.
🔸 Для индустрии развлечений: качественный конланг для фантастической киношки создает эффект полного погружения, дополняя картонные декорации и 3Д-анимацию живым миром интересных речевых конструкций.
Опасность переусложнения
Риск здесь чисто инженерный: можно создать настолько логичную и стройную систему, что она окажется абсолютно нежизнеспособной в реальности.
Живые языки полны хаоса, исключений и «костылей», которые накопились за тысячи лет эволюции. Пытаясь спроектировать идеальный язык, ученые могут случайно создать стерильный продукт, который мозг просто не захочет «устанавливать» из-за отсутствия эмоционального и контекстного окраса.
В текущих реалиях
Для нас с вами это означает, что обучение любому языку (даже вымышленному) — это не просто зубрежка слов, а расширение функционала собственного сознания.
Когда вы осваиваете систему с иной логикой времени или действия, вы буквально ставите себе «эмулятор» другого мировоззрения.
В будущем это может привести к появлению специализированных «вспомогательных языков» для решения конкретных задач — например, для сверхточного программирования или управления сложными системами через голос.
Мы привыкли считать язык чем-то неизменным, но наука доказывает: это гибкий интерфейс. Конланги — это как зеркало, в котором отражаются все наши когнитивные возможности, тупики и неопределенности.
Пока одни учат эльфийский или «Аватаровский» ради забавы, другие используют их, чтобы взломать код человеческого мышления.
#Наука
Помните, как в «Игре престолов» или «Звездном пути» герои пафосно обмениваются фразами на языках, которых не существует в природе?
Большинство из нас воспринимает дотракийский или клингонский как прикольный фанатский аттракцион. Но для лингвиста-инженера это не просто декорация, а настоящий полигон для стресс-тестирования нашего «биологического процессора» — мозга.
Сейчас конланг (конструирование языков) превратилось в серьезный инструмент для изучения того, какие «протоколы передачи данных» наш мозг готов поддерживать, а какие — решительно отторгает.
Разберём по винтикам: зачем учёные-копчёные создают «нереальные» наречия и почему это напрямую касается будущего систем искусственного интеллекта.
Язык как стресс-тест
Группа лингвистов, включая таких гуру, как Дэвид Питерсон, давно вышла за рамки простого сочинительства слов. Они создают так называемые «невозможные языки» — системы, которые намеренно нарушают универсальные правила лингвистики (например, порядок слов, который никогда не встречается в реальных культурах).
Цель проста: загрузить этот «кривой» язык в мозг добровольцев и посмотреть, на каком этапе он начнет «глючить». Если человек не может выучить правила, значит, мы нащупали ограничение нашей биологии.
В поисках «заводских настроек»
Для любого инженера понимание спецификаций железа — это база. Конланги помогают нам понять, с какими «заводскими установками» рождаемся мы.
Оказывается, человеческий мозг — это не универсальный жесткий диск, куда можно записать любую логику. У нас есть жестко вшитые алгоритмы обработки синтаксиса.
Если правила языка идут вразрез с этими алгоритмами, обучение превращается в муку. По сути, конланги — это способ найти границы того, что делает нас людьми на уровне нейронных связей.
Выгода: От Голливуда до нейросетей
🔸 Для разработчиков ИИ: понимание того, как мозг эффективно сжимает и декодирует смыслы, позволяет создавать более совершенные языковые модели. Если мы найдем «идеальный код», обучение нейронок станет в разы быстрее и дешевле.
🔸 Для медицины: изучение того, как мозг адаптируется к новым языковым структурам, дает ключи к восстановлению речи после травм или инсультов.
🔸 Для индустрии развлечений: качественный конланг для фантастической киношки создает эффект полного погружения, дополняя картонные декорации и 3Д-анимацию живым миром интересных речевых конструкций.
Опасность переусложнения
Риск здесь чисто инженерный: можно создать настолько логичную и стройную систему, что она окажется абсолютно нежизнеспособной в реальности.
Живые языки полны хаоса, исключений и «костылей», которые накопились за тысячи лет эволюции. Пытаясь спроектировать идеальный язык, ученые могут случайно создать стерильный продукт, который мозг просто не захочет «устанавливать» из-за отсутствия эмоционального и контекстного окраса.
В текущих реалиях
Для нас с вами это означает, что обучение любому языку (даже вымышленному) — это не просто зубрежка слов, а расширение функционала собственного сознания.
Когда вы осваиваете систему с иной логикой времени или действия, вы буквально ставите себе «эмулятор» другого мировоззрения.
В будущем это может привести к появлению специализированных «вспомогательных языков» для решения конкретных задач — например, для сверхточного программирования или управления сложными системами через голос.
Мы привыкли считать язык чем-то неизменным, но наука доказывает: это гибкий интерфейс. Конланги — это как зеркало, в котором отражаются все наши когнитивные возможности, тупики и неопределенности.
Пока одни учат эльфийский или «Аватаровский» ради забавы, другие используют их, чтобы взломать код человеческого мышления.
#Наука
❤44
▶️ YouTube против авторов: зачем Google «кормит» видео своей ИИ
Помните ламповые времена, когда на YouTube заходили, чтобы смотреть видео? Похоже, корпорация добра (бабла) окончательно решила, что живые люди с их авторским контентом — это бесплатная жратва для их новой нейронки. Google начал тестировать «умные ответы» в поиске YouTube, и если эта фича доползёт до релиза, мир видеохостинга уже не будет прежним.
Почему это выглядит как элегантный способ лишить авторов куска шаурмы, а зрителей — критического мышления. Разберемся.
«Манипулятор» смыслов
Суть прикола проста: теперь, когда вы вбиваете запрос в поиске YouTube, сверху может выскочить так называемый «готовый ответ». ИИ быстренько прогоняет через свои извилины транскрипты сотен видео и выдает вам краткую выжимку. Хотели узнать, как починить кран?
Вместо того чтобы смотреть пятиминутный туториал с рекламой, вы получаете три строчки «сухого» текста.
Технически это реализация Gemini на стероидах, обученная на гигантском датасете YouTube. Раньше мы искали видео, теперь мы ищем «ответ», а само видео становится просто фоновым шумом, из которого алгоритм «отсасывает» суть.
Смерть кликам или кому мешают просмотры
Поскольку мы не дебилы, то выкрутим логику хотя бы на минималку. Если зритель получил ответ в текстовом блоке, он не кликнет на ролик, а автор не получит просмотры и денег с рекламы. Нет денег — автор забивает болт на качественный контент и идет работать курьером.
Google здесь играет в классическую игру «пчёлы против мёда». Они используют контент, который люди создавали годами, чтобы построить систему, которая сделает этот самый контент ненужным для прямого потребления. Это не просто обновление интерфейса, это попытка изменить саму экономику внимания.
Профит в кармане гиганта: где зарыт кэш
В плюсе, как всегда, Alphabet (Google)
🔸 Удержание в экосистеме: вам больше не нужно уходить в поиск Google или ChatGPT, всё «разжёвано» прямо внутри приложения.
🔸 Экономия на трафике: зачем гонять тяжелые видеофайлы через сервера, если можно отдать пользователю пару килобайт текста?
🔸 Новые рекламные слоты: скорее всего очень скоро внутри этих «умных ответов» нарисуется нативная реклама, за которую Google заберёт себе 100% прибыли, не делясь с авторами.
Галлюцинации в 4K
Главный косяк всех ИИ-пересказов — это их склонность нести чушь с очень уверенным хлебалом. Представьте, что нейронка перепутала последовательность шагов в инструкции по сборке электрощитка или выдала вредный совет по медицине, потому что так чаще встречалось в датасетах при её обучении.
Когда вы смотрите видео, то видите контекст, мимику эксперта, комментарии и срач под роликом. Когда тебе скармливают стерильную выжимку, ты лишаетесь возможности проверить информацию. Мы получаем армию «экспертов», которые знают всё понемногу (поверхностно), но не понимают ни хрена в деталях, в которых и кроется «дьявол».
Что это меняет
Для нас с вами это переход на режим «быстрого питания». Мы перестаем учиться и начинаем просто «потреблять ответы». Грань между реальным знанием и алгоритмической жвачкой стирается. Если раньше YouTube был библиотекой, то теперь он имеет шанс превратиться в торговый автомат, который выдаёт вам одну и ту же газ. водичку, независимо от того, какой вкус вы искали изначально.
В долгосрочной перспективе это приведет к деградации контента. Зачем снимать глубокое исследование, если нейронка всё равно сожмёт его до одного абзаца? Авторы начнут подстраиваться под алгоритм еще сильнее, делая видео максимально «читаемыми» для ИИ, а не для людей.
Google строит идеальную машину по переработке человеческого творчества в корпоративную прибыль. Это амбициозно, технологично и трындец как цинично.
#ИИ
Помните ламповые времена, когда на YouTube заходили, чтобы смотреть видео? Похоже, корпорация добра (бабла) окончательно решила, что живые люди с их авторским контентом — это бесплатная жратва для их новой нейронки. Google начал тестировать «умные ответы» в поиске YouTube, и если эта фича доползёт до релиза, мир видеохостинга уже не будет прежним.
Почему это выглядит как элегантный способ лишить авторов куска шаурмы, а зрителей — критического мышления. Разберемся.
«Манипулятор» смыслов
Суть прикола проста: теперь, когда вы вбиваете запрос в поиске YouTube, сверху может выскочить так называемый «готовый ответ». ИИ быстренько прогоняет через свои извилины транскрипты сотен видео и выдает вам краткую выжимку. Хотели узнать, как починить кран?
Вместо того чтобы смотреть пятиминутный туториал с рекламой, вы получаете три строчки «сухого» текста.
Технически это реализация Gemini на стероидах, обученная на гигантском датасете YouTube. Раньше мы искали видео, теперь мы ищем «ответ», а само видео становится просто фоновым шумом, из которого алгоритм «отсасывает» суть.
Смерть кликам или кому мешают просмотры
«Ну и отлично, сэкономлю время!» — скажет обыватель.
Поскольку мы не дебилы, то выкрутим логику хотя бы на минималку. Если зритель получил ответ в текстовом блоке, он не кликнет на ролик, а автор не получит просмотры и денег с рекламы. Нет денег — автор забивает болт на качественный контент и идет работать курьером.
Google здесь играет в классическую игру «пчёлы против мёда». Они используют контент, который люди создавали годами, чтобы построить систему, которая сделает этот самый контент ненужным для прямого потребления. Это не просто обновление интерфейса, это попытка изменить саму экономику внимания.
Профит в кармане гиганта: где зарыт кэш
В плюсе, как всегда, Alphabet (Google)
🔸 Удержание в экосистеме: вам больше не нужно уходить в поиск Google или ChatGPT, всё «разжёвано» прямо внутри приложения.
🔸 Экономия на трафике: зачем гонять тяжелые видеофайлы через сервера, если можно отдать пользователю пару килобайт текста?
🔸 Новые рекламные слоты: скорее всего очень скоро внутри этих «умных ответов» нарисуется нативная реклама, за которую Google заберёт себе 100% прибыли, не делясь с авторами.
Галлюцинации в 4K
Главный косяк всех ИИ-пересказов — это их склонность нести чушь с очень уверенным хлебалом. Представьте, что нейронка перепутала последовательность шагов в инструкции по сборке электрощитка или выдала вредный совет по медицине, потому что так чаще встречалось в датасетах при её обучении.
Когда вы смотрите видео, то видите контекст, мимику эксперта, комментарии и срач под роликом. Когда тебе скармливают стерильную выжимку, ты лишаетесь возможности проверить информацию. Мы получаем армию «экспертов», которые знают всё понемногу (поверхностно), но не понимают ни хрена в деталях, в которых и кроется «дьявол».
Что это меняет
Для нас с вами это переход на режим «быстрого питания». Мы перестаем учиться и начинаем просто «потреблять ответы». Грань между реальным знанием и алгоритмической жвачкой стирается. Если раньше YouTube был библиотекой, то теперь он имеет шанс превратиться в торговый автомат, который выдаёт вам одну и ту же газ. водичку, независимо от того, какой вкус вы искали изначально.
В долгосрочной перспективе это приведет к деградации контента. Зачем снимать глубокое исследование, если нейронка всё равно сожмёт его до одного абзаца? Авторы начнут подстраиваться под алгоритм еще сильнее, делая видео максимально «читаемыми» для ИИ, а не для людей.
Google строит идеальную машину по переработке человеческого творчества в корпоративную прибыль. Это амбициозно, технологично и трындец как цинично.
#ИИ
❤29
⚖️ Маск опять в суде. Как старый пост в соцсети превращается в судебный иск
Большинство из нас может ляпнуть хрень в интернете (в рамках закона), получить пару гневных комментов и спокойно лечь спать? У Илона Маска всё иначе. Его приколы в соцсетях теперь внимательно изучают не только фанаты и хейтеры, но и суровые дяди в мантиях.
Главный техно-оптимист планеты снова оказался на судебной скамейке, и всё из-за того, что его шаловливые пальцы, работающие иногда быстрее мозга, решили когда-то написать пару строк о выкупе акций Tesla.
Почему для Маска его собственная лента новостей стала «судебным осведомителем», и как это касается каждого из нас, у кого есть аккаунт хоть где-нибудь? Разберём.
«Антивандальный» цифровой след
В центре очередной судебной тягомотины — не какие-то секретные документы или шпионские записи, а обычные посты Илона в X (бывшем Twitter).
Юристы ловко доказывают, что фраза «финансирование обеспечено» (funding secured) была не просто «авторской иронией» или попыткой подразнить «коротких» продавцов, а вполне конкретным сигналом для рынка.
Маск пытается включить режим «я просто выражал мнение, чё такого?», но в мире больших денег каждое слово лидера публичной компании — это почти как исполняемый программный код. И если в этом коде объявились баги, за них придётся выложить миллиарды.
Конец эпохи «чисто пошутил»
Это дело — не просто «разборки зажравшихся». Это важный прецедент, который окончательно стирает грань между личным мнением и официальным заявлением. Если раньше можно было сказать: «Камон, да я просто угараю», то теперь суд говорит:
Это означает, что влиятельному шутнику пора привыкать к новой реальности: соцсеть — это не корпоративная курилка, а юридическиое пространство. Любой твой пост может быть использован как доказательство твоих намерений.
Юристы и спекулянты
Для юристов Маска его активность в сети — это просто святой грааль и бесконечный источник прибыли. Каждый новый импульсивный пост — это потенциальный иск и оплачиваемые «золотые» часы лучших юристов США.
На пару с юристами кайфуют и хайп-спекулянты — профессиональные ловцы волатильности: Маск (как и Трамп) создает идеальные условия для тех, кто умеет зарабатывать на хаосе и резких скачках котировок, вызванных очередным «набросом на вентилятор».
Риски
Если Маска «приземлят» за его стиль общения, то другие лидеры мнений и компаний окончательно закроются в коконе из скучных пресс-релизов — стерилизация публичного пространства. Аудитория рискует потерять живое общение и получить мир, где за каждой репликой стоят десятки цензоров.
С другой стороны, есть риск социальных галлюцинаций: люди склонны верить в слова своего кумира, а потом удивляться, почему биржа их опять «опрокинула» после следования очередному совету из ленты соцсети.
Ваше личное дело
И даже для нас с вами это некий сигнал: цифровой этикет — уже не про вежливость, а про безопасность. Ваши посты и лайки в соцсетях превращаются в ваше «личное дело», которое работодатель, банк или визовый отдел может изучить под микроскопом.
Если самого главного мирового толстосума могут взять за причинное место из-за поста восьмилетней давности, то что мешает кадровику отказать в найме из-за «неудачного прикола»?
Грань между частной жизнью и публичным образом исчезла. Мы все теперь под прицелом собственного творчества из архивов сети. А интернет, как известно, помнит всё.
Мы живём в мире, где искренность, порой, становится слишком дорогой роскошью. Илон Маск пытается доказать, что имеет право быть собой даже на посту главы империи, но система ради собственной устойчивости неумолимо затягивает гайки.
Остаётся диллема: живой, но импульсивный лидер или скучный, но предсказуемый «бот» в галстуке?
#Финансы
Большинство из нас может ляпнуть хрень в интернете (в рамках закона), получить пару гневных комментов и спокойно лечь спать? У Илона Маска всё иначе. Его приколы в соцсетях теперь внимательно изучают не только фанаты и хейтеры, но и суровые дяди в мантиях.
Главный техно-оптимист планеты снова оказался на судебной скамейке, и всё из-за того, что его шаловливые пальцы, работающие иногда быстрее мозга, решили когда-то написать пару строк о выкупе акций Tesla.
Почему для Маска его собственная лента новостей стала «судебным осведомителем», и как это касается каждого из нас, у кого есть аккаунт хоть где-нибудь? Разберём.
«Антивандальный» цифровой след
В центре очередной судебной тягомотины — не какие-то секретные документы или шпионские записи, а обычные посты Илона в X (бывшем Twitter).
Юристы ловко доказывают, что фраза «финансирование обеспечено» (funding secured) была не просто «авторской иронией» или попыткой подразнить «коротких» продавцов, а вполне конкретным сигналом для рынка.
Маск пытается включить режим «я просто выражал мнение, чё такого?», но в мире больших денег каждое слово лидера публичной компании — это почти как исполняемый программный код. И если в этом коде объявились баги, за них придётся выложить миллиарды.
Конец эпохи «чисто пошутил»
Это дело — не просто «разборки зажравшихся». Это важный прецедент, который окончательно стирает грань между личным мнением и официальным заявлением. Если раньше можно было сказать: «Камон, да я просто угараю», то теперь суд говорит:
Неа, чувак, ты — лицо корпорации, и твои прикольчики стоят людям кучу денег.
Это означает, что влиятельному шутнику пора привыкать к новой реальности: соцсеть — это не корпоративная курилка, а юридическиое пространство. Любой твой пост может быть использован как доказательство твоих намерений.
Юристы и спекулянты
Для юристов Маска его активность в сети — это просто святой грааль и бесконечный источник прибыли. Каждый новый импульсивный пост — это потенциальный иск и оплачиваемые «золотые» часы лучших юристов США.
На пару с юристами кайфуют и хайп-спекулянты — профессиональные ловцы волатильности: Маск (как и Трамп) создает идеальные условия для тех, кто умеет зарабатывать на хаосе и резких скачках котировок, вызванных очередным «набросом на вентилятор».
Риски
Если Маска «приземлят» за его стиль общения, то другие лидеры мнений и компаний окончательно закроются в коконе из скучных пресс-релизов — стерилизация публичного пространства. Аудитория рискует потерять живое общение и получить мир, где за каждой репликой стоят десятки цензоров.
С другой стороны, есть риск социальных галлюцинаций: люди склонны верить в слова своего кумира, а потом удивляться, почему биржа их опять «опрокинула» после следования очередному совету из ленты соцсети.
Ваше личное дело
И даже для нас с вами это некий сигнал: цифровой этикет — уже не про вежливость, а про безопасность. Ваши посты и лайки в соцсетях превращаются в ваше «личное дело», которое работодатель, банк или визовый отдел может изучить под микроскопом.
Если самого главного мирового толстосума могут взять за причинное место из-за поста восьмилетней давности, то что мешает кадровику отказать в найме из-за «неудачного прикола»?
Грань между частной жизнью и публичным образом исчезла. Мы все теперь под прицелом собственного творчества из архивов сети. А интернет, как известно, помнит всё.
Мы живём в мире, где искренность, порой, становится слишком дорогой роскошью. Илон Маск пытается доказать, что имеет право быть собой даже на посту главы империи, но система ради собственной устойчивости неумолимо затягивает гайки.
Остаётся диллема: живой, но импульсивный лидер или скучный, но предсказуемый «бот» в галстуке?
#Финансы
❤23