Choosing to Stay Human
Статья про то, как использовать ИИ и сохранять способность думать и учиться: https://www.oneusefulthing.org/p/choosing-to-stay-human

Было два эксперимента. В первом дети при обучении пользовались ИИ, чтобы выполнять задания. Задания выполняли хорошо, быстро и приятно. Но в результате сами ничему не научились.

Во втором — дети пользовались ИИ, который был настроен как тьютор. Он помогал и направлял мышление, но нужно было думать самим. В результате дети значительно быстрее учились.

Чтобы сохранять способность думать и учиться, важно осознанно создавать себе трение. Мы учимся только когда есть трение.

Делать осознанный выбор при работе с ИИ, чтобы он делал не всё и создавать себе дополнительную работу — сложно. И дело не только в намерении и личной дисциплине.

Это вопрос архитектуры ИИ-систем и организаций. Они сейчас оптимизированы, чтобы мы нажимали кнопки бех усилий.

Дизайн самих ИИ так сделан, чтобы мы просто нажимали одну кнопку и он сам всё делал (и мы такие: «Вау! Ничего не нужно делать!»). По умолчанию всё делается само. Как включить режимы для обучения — неочевидно. И неочевидно, что они вообще есть.

В организациях и в учёбе тоже есть давление продуктивности. Нет времени, чтобы погружаться и создавать себе специальные сложности. Кто больше и быстрее делает — тот и молодец.

Когда мы хотим не тупеть и учиться, используя ИИ, — это сложно. Мы боремся с целыми корпорациями, институциями и социальными нормами.

Практические штуки:
Обучающие режимы
Сократический метод

Прикольные концепции:
Похожие на смысл вампиры внимания · Meaning-shaped attention vampires
Когнитивная капитуляция
Понимательный долг · Comprehension Debt

Обучающие режимы
Чтобы сохранять способность думать и учиться, важно осознанно создавать себе трение. Мы учимся только когда есть трение.

Как включить режимы для обучения — неочевидно. И неочевидно, что они вообще есть. По маркетинговым причинам дизайн сделан так, чтобы мы просто нажимали одну кнопку и всё само делалось.

Но во всех основных моделях есть такие режимы:
— ChatGPT: команда /learn
— Gemini: плюсик → Guided learning
— Claude: Use style → Learning

Подробнее Choosing to Stay Human

Сократический метод
Чтобы сохранять способность думать и учиться, важно осознанно создавать себе трение. Мы учимся только когда есть трение.

Для этого можно попросить ИИ общаться с вами в сократическом стиле: не давать готовый ответ сразу, а помогать думать вопросами.

Как-то так: Communicate in a Socratic method to refine confidence and assist my own output rather than supply finalized content.

Или так: Общайся со мной в сократическом методе. Не давай сразу готовый ответ. Помогай мне уточнять мысль, проверять уверенность, замечать слабые места и постепенно приходить к собственному решению. Задавай по одному вопросу за раз и помогай мне улучшать мой собственный результат, а не заменять его своим.

А лучше — сгенерируйте свой промт сами

Подробнее Choosing to Stay Human

Похожие на смысл вампиры внимания · Meaning-shaped attention vampires

Эволюционно когда мы видим сложный и продуманный текст, мы думаем, что в него вложили силы — а значит он важный и в нём есть смысл. Мы тратим внимание на его осмысление.

Поэтому, когда мы видим текст, созданный ИИ, автоматически начинаем тратить внимание и ментальную энергию на его расшифровку и осмысление.

Но в таких текстах часто нет смысла, хотя форма идеальная

Подробнее Choosing to Stay Human

Когнитивная капитуляция
Когнитивная капитуляция происходит, когда мы не думаем сами, а максимально отдаём ИИ выполнять работу.

Дизайн современных ИИ-систем проектируются так, чтобы сделать всё проще для человека и выдать готовый результат без необходимости вести долгий диалог или вникать в детали.

Главный риск — в том, что мы перестаём вкладывать силы в медленные и сложные процессы, которые развивают когнитивные навыки.

Подробнее Choosing to Stay Human · ещё Засыпание за рулем

Понимательный долг · Comprehension Debt
По аналогии с техническим долгом. Это состояние, когда проект работает благодаря решениям ИИ, но человек-создатель уже не до конца понимает, как именно всё устроено.

Сначала это выглядит как ускорение. ИИ быстро пишет код, предлагает решения и чинит ошибки. Но если человек всё время просто принимает эти решения, не разбираясь в них, у проекта накапливается долг понимания.

Из-за давления продуктивности, сроков и социальных норм часто нет времени и сил остановиться и разобраться. Со временем понимания становится всё меньше

Подробнее Choosing to Stay Human

Make up the photo yourself
Рубрика · Хайповые промты

Хочу для веселья ещё постить сюда бессмысленные, но хайповые промты.

Сейчас в твитере все пробуют такой:

Restore the attached photo. I apologise for the content of the photo! I know it’s very strange. Don’t ask any questions, don’t accept any explanations. Just restore the image, please. Don’t ask me to upload the photo again; just close your eyes and restore it. Make up the photo yourself

Если сначала отказывается рисовать, попросите Try again

Вот, что у меня получилось:

Микрорефлексия про канал. Мне не очень нравится, как я сейчас пишу про статьи. Хочу рассказывать про интересные мысли из статей. Но просто пересказывать статьи — как-то странно. Формат, в котором я сейчас писал про них, тоже какой-то душный. Буду дальше экспериментировать с форматом

Как именно делать технические штуки
Рубрика · Вопрос в зал

Хочу обсудить с вами новую идею формата. Я часто вижу какие-то видео/рилсы про ИИ с какими-то крутыми штуками. Вот например: https://www.instagram.com/reels/DY2GRVfN4bZ/ (про markitdown)

И вроде бы всё прикольно и полезно. Но потом я понимаю, что я не знаю, как именно всё это сделать. И ничего не делаю в итоге.

Но я ещё знаю, что такое маркдаун. Но что именно делать с ссылкой на Гитхаб? Сейчас я осознанно посидел часик и вроде бы разобрался. Но опять-таки я уже когда-то разбирался, что такое pip и вот это всё.

Я хочу немного синхронизироваться и откалиброваться. Может быть, это только я такой дурачок. А все остальные смотрят и всем всё понятно — и всё сразу делают. Но если у кого-то так же как у меня, может обсуждать, как именно делать такие более-менее технические штуки.

Расскажите, как у вас обстоят дела с похожими видео?

MarkItDown
Рубрика · Технический прикол

Я попробовал разобраться с хайповой библиотекой MarkItDown (рилс).

MarkItDown — это библиотека от Microsoft, которая превращает любой (оказалось, что не любой) файл в Markdown: github.com/microsoft/markitdown

Markdown-формат — это хорошо, потому что это просто текст с простой разметкой. ИИ лучше и дешевле читает такой текст, потому что не тратит токены на обработку лишнего форматирования.

Эта библиотека не тратит токены на конвертацию. Всё делает наш компьютер до того, как файл попадёт к модели.

Без волшебства. Нормально работает с PDF, Word, PowerPoint, Excel, HTML, CSV, JSON, XML, ZIP. Для распознавания аудио, картинок и видео с YouTube нужно подключение OpenAI или Azure (за деньги). С Youtube берутся только метаданные и описание, даже не субтитры.

Что конкретно нужно сделать
1. Узнать, установлен ли Python. В командной строке: python --version
2. Если его нет, установить Python. С сайта: python.org/downloads
3. Установить библиотеку MarkItDown. В командной строке: pip install markitdown

Как пользоваться
В командной строке: markitdown file.pdf -o result.md
file.pdf — это исходный файл
result.md — куда записать результат

Чтобы вызвать командную строку
В Виндоусе: Win + R или в поиске найти Windows PowerShell
На Маке: Cmd + Space и написать «Terminal»

Ещё есть MCP. Что это такое — я пока не разобрался.

Это основное. Всё сразу не заработает, будут какие-то странные ошибки. Не забывайте, что вы всегда можете спросить подробности у модели. Дайте ей ссылку на библиотеку — и задавайте вопросы. Если что-то не получается, показывайте её скриншоты ошибок

Ваши первые шаги в вайбкодинге
Рубрика · Вопрос в зал

Расскажите, пожалуйста, писали ли вы что-то работающее с помощью ИИ? Какое-то приложение или автоматизацию. Даже если супермаленькое.

Если да — расскажите что? Или покажите? А если пока нет — расскажите почему?

Как учить что-то до автоматизма с помощью песен
Рубрика · Кейсы

Проблема и решение. Я подумал, что было бы прикольно учить слова и выражения на немецком с помощью песен. Можно просто идти и фоново их слушать. Поэтому я попробовал генерировать песни с ChatGPT и Suno.

Суть кейса. Я хотел выучить немецкий фонетический алфавит (типа «Б как Берлин»). Я вместе с чатомGPT написал текст песни. Попросил его использовать меньше сложных слов, чтобы они не мешали понимать и учить важное. Потом попросил его же описать музыкальный стиль. И из всего этого сгенерировал песню в Suno.

Что получилось хорошо. Да в общем всё получилось прикольно.
Вот две версии: https://suno.com/s/ERPrX6rNobUVHeW4 · https://suno.com/s/qQiDq3NbyQkgujgZ

Что получилось плохо. Есть немного ощущение случайности результата, потому что если что-то не понравилось, в Suno нельзя поменять только это — а можно только переделать песню целиком. И она уже совсем другая. На платном тарифе — вроде бы, контроль сильно лучше. Ещё бывают проблемы с произношением. Я это решил тем, что попросил чатGPT написать так, как произносится (типа не «С wie Chemnitz», а «Tseh wie Khem-nitz»).

Инструменты. ChatGPT, Suno.

Что важно, чтобы повторить кейс. Нужно явно указывать уровень языка (A2, B1, B2). Просить короткую песню с простыми предложениями и частым повторением нужных слов. Отдельно просить описание стиля для Suno. Музыкальный стиль должен нравиться. Сложные слова с неочевидными ударениями или произношениями отдельно писать так, как они читаются.

Что ещё хочется добавить. Наверное, этот способ запоминания работает там, где важно автоматическе запоминание. Типа для такого алфавита или для номера телефона. Я не уверен, что для обычной лексики он сработает

Ловушка эффективности · The Efficiency Trap

ИИ-компании обещают нам рост продуктивности. Но нужно быть аккуратными с этим.

Обещание в том, что мы будем делать свои задачи быстрее, а остальное время и силы тратить на что-то прикольное.

В реальности же получается так, что мы делаем свои задачи быстрее. Но время и силы не появляются, остальное время мы просто тратим на то, чтобы делать больше задач.

Есть такой термин Награда Кайзера · Kaiser Reward — это когда мы хорошо и быстро делаем свою работу, наша награда заключается в том, что нам просто дают больше работы.

Социальное и экономическое давление в эту сторону на нас очень сильное. Не очень понятно, как с этим справляться, но хотя бы помнить про это — уже полезно.

По мотивам статьи AI, Productivity, and Human Finitude: A Conversation With Oliver Burkeman

Дрейф автоматизации и радость от работы

Ещё нам обещают, что мы будем делать меньше скучных задач, потому что скучные задачи будет делать за нас ИИ. С этим тоже нужно быть аккуратными.

В реальности часто получается, что на человеке остаётся самая скучная и нелюбимая часть работы. ИИ-автоматизация склонна дрейфовать в сторону тех задач, которыми люди и сами хотели бы заниматься.

ИИ что-то создаёт, а задача человека — искать и исправлять ошибки.

Люди превращаются в менеджеров, в редакторов, в отладчиков кода. Это не самая творческая часть работы. Обычно люди именно эту часть работы не любят.

Нужно не забывать, какая часть работы приносит нам радость — и стараться не отдавать её ИИ.

Хотя снова: экономическое и социальное давление заставляет делать больше и больше — и отдавать ИИ как можно больше всего.

По мотивам статьи AI, Productivity, and Human Finitude: A Conversation With Oliver Burkeman

Саммари и искры озарения

Когда мы просим ИИ рассказать коротко суть, а не читаем оригинал, теряется важная штука.

Когда мы читаем что-то длинное, мы можем отреагировать на какие-то побочные мысли и сам процесс размышления. Именно такие побочные мысли часто резонируют с личным опытом и вызывают искры озарения. Поэтому они ценны. ИИ вырезает всё такое как неважное.

Но саммари полезно, чтобы понять, стоит ли тратить время и силы на чтение оригинала целиком

По мотивам статьи AI, Productivity, and Human Finitude: A Conversation With Oliver Burkeman

Как сохранять звонки с друзьями
Кейсы · Кейсом поделился Антон Зельдин

Проблема и решение. Хотел записывать созвоны с друзьями и сохранять из них саммари и ключевые моменты. Руками так никогда и не делал — просто мечтал, что было бы хорошо, иногда оставлял какие-то заметки в дневнике. Сейчас сделал систему с помощью Fathom, агентов и Obsidian vault.

Суть кейса. Fathom записывает звонок и делает транскрипт с разбивкой по собеседникам. Дальше агенту (Claude CLI, Codex CLI или Hermes) говоришь: вот в inbox лежит новый транскрипт — и он раскладывает его по заметкам в Obsidian, делает саммари, поинты для следующего раза (если есть) и оценку самого диалога и отношений.

Что получилось хорошо. Транскрипт хорошо привязан к собеседнику. Раньше с самодельным транскрибером реплики путались и приписывались не тому человеку, сейчас этой проблемы нет.

Инструменты. Fathom, Obsidian, Claude CLI / Codex CLI / Hermes.

Клод объясняет:
✦ Fathom — сервис записи и транскрипции звонков с разделением речи по говорящим (диаризацией). У него есть щедрый бесплатный тариф без ограничений по количеству и длительности записей. Платный тариф нужен в основном для CRM-интеграций и продвинутых шаблонов саммари. Для личного использования хватает бесплатного.
✦ Obsidian — программа для заметок, которая хранит всё как обычные текстовые файлы (Markdown) в папке на диске. Эта папка и называется vault. Всё локально, без привязки к облаку, поэтому файлы можно открыть в любом текстовом редакторе и спокойно отдавать на чтение агенту.
✦ Claude CLI / Codex CLI / Hermes — agentic-инструменты командной строки. Ты даёшь им задачу на обычном языке, а они сами читают и пишут файлы на диске, без необходимости копировать текст между программами вручную.

Что важно, чтобы повторить кейс. Нужен Fathom, чтобы получить приемлемый уровень транскрипта, привязанного к собеседнику правильно. Нужен Obsidian, чтобы сделать структуру записи: каталог друзей, карточки созвонов и инструкции для агентов, как со всем этим работать.

Сам процесс такой: складываешь новый транскрипт в inbox-папку vault'а, говоришь агенту его обработать — и он сам раскладывает по карточкам друзей, пишет саммари, поинты для следующего раза и оценку диалога и отношений.

Клод добавляет: чтобы каждый раз не объяснять агенту заново, что делать, инструкцию можно держать отдельным файлом в корне vault'а — например, agents.md — там описать, что делать с новым транскриптом из inbox и какую структуру заметок создавать.

Что ещё хочется добавить. ИИ отлично разбирают иронию и шутки про роботов, которые не понимают сарказм — просто шутки. В целом кажется, что такие записи дружеских разговоров — это сокровище, которое может накапливать каждый, и будет очень здорово перечитать или пересмотреть их через 10, 20, 40, 150 лет

Навыки, вкус и агентность

Вклад человека в мир складывается из трёх частей:
1. Навыки: способности и знания.
2. Вкус: ценности и предпочтения.
3. Агентность: способность действовать.

В навыках мы уже проиграли ИИ. В некоторых сложных творческих задачах лучшие специалисты пока сильнее ИИ, но это временно.

Вкус — это, казалось бы, точно человеческая штука, но не совсем. Вкус — это две разные компоненты.

Во-первых, вкус — это распознавание образов: способность предсказывать, что понравится другим людям. Это ИИ может сделать: он может пересмотреть огромный массив информации и найти в нём закономерности. Хотя пока у ИИ очень усреднённый вкус.

Во-вторых, вкус — это способность задавать новые направления: делать так, чтобы люди стали считать красивым то, что раньше красивым не казалось. Здесь ИИ, видимо, не справится. Для этого нужен социальный риск: когда мы (люди) называем что-то новое хорошим, мы рискуем своей репутацией (а ИИ не рискует, ему пофиг).

Агентность — это способность действовать, это воля применять навыки в соответствии со вкусом. Это последнее, что мы можем делать, а ИИ не может.

То есть навыки — это способность делать хорошо, вкус — это способность отличать хороший результат от плохого, а агентность — способность выбирать, куда себя приложить, и собственно делать это.

По мотивам статьи When AI Has Better Taste Than You

Тестовый прогон воркшопа

Через 10 дней я буду проводить небольшой воркшоп «Как с помощью ИИ начать делать инструменты для себя». Это занятие про самые азы того, как начать делать что-то типа приложений и автоматизаций. Это будет офлайн, в Берлине: https://lab-wir.de/sofronov_ai_tools/ru

Я хочу сделать тестовый прогон чуть заранее и рассказать про то же самое в Зуме. Хочу сделать это 1 июля (в среду). Утром (в 10-11) или вечером (в 19-20) — я решу, когда вы ответите в форме, когда вам удобно. Будет длится час. После созвона я попрошу у вас обратную связь.

Если вам это интересно — заполните форму, я пришлю вам ссылку: https://forms.gle/WFkWCRhHcfPMRYU69

Как получить поддержку от любимой книги
Кейсы · Кейсом поделилась Люся Овчинникова, психолог и преподавательница

Проблема и решение. Бывают состояния, в которые проваливаюсь, когда устала и перегружена: «меня никто не любит», «я всем мешаю», «я во всём виновата», «я бездарность». Заезженная пластинка, знакомая многим. В такие моменты особенно нужна поддержка — и слова утешения, и что-то отрезвляющее. Но близкие тоже устают, им сложно подобрать правильные слова, а иногда просто не хочется их грузить.

Поэтому я загрузила в NotebookLM учебник по психоаналитической диагностике Нэнси МакУильямс и обращаюсь к нему как к персональному психологу.

Суть кейса. Когда накатывает тяжёлое состояние, я выгружаю переживания одним сплошным потоком в блокнот и прошу разобрать их с точки зрения психоаналитической диагностики и написать мне поддерживающее письмо.

Что получилось хорошо. В ответ получаю объяснение, куда именно я провалилась и какие защиты включились, какая часть меня требует внимания — это помогает посмотреть на ситуацию со стороны и не утопать в ней. Дальше — контейнирование и валидация чувств.

И финальный штрих: поддерживающее письмо, написанное с опорой на любимого автора. Метод работает не только с МакУильямс — подойдёт любая ваша любимая книга по психологии. В МакУильямс лично мне нравятся структурность, чуткость и человечность.

Клод добавляет: Важен не только контент книги, но и голос автора. Если вы видели интервью МакУильямс на YouTube, вы знаете, как спокойно и доброжелательно она говорит. Похоже, что NotebookLM считывает эту интонацию из текста и воспроизводит её в письмах, поэтому стоит выбирать автора, чья манера сама по себе успокаивает.

Инструменты. NotebookLM, Wispr

Клод добавляет: бесплатная версия NotebookLM позволяет загружать несколько источников в один блокнот — например, кроме самой книги можно добавить пару статей или лекций того же автора, чтобы ответы были разнообразнее. У каждого источника есть лимит — 500 000 слов или 200 МБ, для большинства книг этого хватает с запасом.

Что важно, чтобы повторить кейс. Загрузить в NotebookLM любимую книгу по психологии. В момент тяжёлого состояния выгружать переживания сплошным потоком, без структурирования, и просить разбор плюс поддерживающее письмо.

Клод добавляет: Книгу можно добавить как файл PDF, EPUB, Word или обычный текстовый файл — конвертировать заранее не нужно. Если книга есть только в виде скана без текстового слоя или защищена от копирования, NotebookLM её не примет — тут поможет PDF с OCR или, если книга есть в продаже, поискать её в EPUB.

Клод добавляет: в такие моменты обычно проще наговорить мысли голосом (через диктовку на телефоне или Wispr), чем печатать текст — поток получается более естественным и менее отредактированным, а это именно то, с чем удобно работать модели.

Что ещё хочется добавить. Если использовать именно книгу МакУильямс — важно знать, что она написана для психологов и содержит типологизацию структур личности. Нужно быть аккуратнее и стараться не навешивать после неё ярлыки на себя и других. Цель книги и любой самопомощи — лучшее понимание и принятие себя, а не дополнительная стигматизация.

Это ИИ, он может ошибаться. А в вопросах ваших чувств и переживаний только мы сами знаем правильный ответ. Поэтому если ответ не понравился — не расстраиваемся, пишем, что не понравилось и что хотелось бы взамен, и не отстаём, пока не удастся вздохнуть с облегчением