Многозадачность убивает мозг: Стэнфорд проверил 262 человека и был шокирован результатом

Профессор Стэнфорда Клиффорд Насс потратил годы, чтобы доказать: люди, которые постоянно переключаются между задачами, лучше справляются с работой. В 2009 году он протестировал 262 студентов и получил результат, который сам назвал "самым неловким в своей карьере". Оказалось всё ровно наоборот.

Насс разделил участников на две группы: те, кто постоянно жонглирует email, мессенджерами, несколькими вкладками браузера, музыкой и ТВ одновременно, и те, кто делает одно дело за раз. Он был уверен, что первые окажутся быстрее, точнее и острее. Он ошибся во всём.

Три теста показали одно и то же:

- Память. Студентам показывали последовательности букв и просили отмечать повторения. Те, кто привык к многозадачности, справлялись хуже и деградировали по мере усложнения теста. Чем больше они привыкли переключаться в жизни, тем меньше мозг мог удержать в моменте.

- Фильтрация. На экране появлялась сетка красных и синих прямоугольников, потом исчезала. Нужно было отследить, переместился ли хоть один красный. Синие надо игнорировать. Те, кто мало многозадачничал, не испытывали трудностей. Заядлые многозадачники не могли оторваться от синих даже при прямом указании их игнорировать. Мозг тянулся к нерелевантному.

- Переключение задач. Исследователи ожидали, что хотя бы тут многозадачники возьмут реванш. Именно это ведь суть навыка. Но те оказались значительно медленнее и ошибались чаще, чем люди, которые почти никогда не переключались.

Насс сформулировал вывод одной фразой, которую повторял до конца жизни: "Они жертвы нерелевантности. Их отвлекает всё."

Он искал хоть что-то, в чём многозадачники были бы лучше. Не нашёл ничего.

Пять лет спустя нейробиологи из Университета Сассекса провели МРТ 75 взрослых. Те, кто регулярно использовал несколько экранов одновременно, имели меньшую плотность серого вещества в передней поясной коре. Это зона, отвечающая за внимание, контроль импульсов и принятие решений. Не просто слабая активация, а буквально меньше ткани. Ущерб вписан в архитектуру мозга.

В 2012 году Насс стоял перед залом руководителей компаний и прямо говорил: принуждать сотрудников к многозадачности не продуктивная стратегия, а проблема безопасности. Он использовал конкретную аналогию: это как OSHA-нарушение, то есть травмоопасное производство.

Никто ничего не изменил.

Уведомления остались включены. Опен-спейсы никуда не делись. Ожидание, что хороший сотрудник отвечает сразу на всё и параллельно ведёт десять задач, осталось нормой.

Клиффорд Насс умер в ноябре 2013 года в возрасте 55 лет. Сердечный приступ после прогулки у озера Тахо. Он провёл всю карьеру, измеряя, что постоянное переключение делает с человеческим мозгом. Мир вежливо слушал и возвращался к проверке телефона.

Параллельно психиатр в Лондоне проводил IQ-тесты среди офисных работников, пока в фоне приходили письма и уведомления. Их результаты падали на 10 пунктов. Больше, чем от марихуаны. Больше, чем от бессонной ночи. Отвлечение не просто прерывало работу, оно делало людей измеримо менее умными прямо в процессе.

Глория Марк из Калифорнийского университета годами отслеживала, как долго офисные работники остаются на одной задаче до первого отвлечения. Среднее значение: три минуты. А после каждого перерыва требовалось 23 минуты 15 секунд, чтобы вернуться к прежней глубине концентрации.

Проделайте это в уме на протяжении рабочего дня и вы придёте к цифре, на которую большинство предпочитает не смотреть.

Дело не в том, что вы плохо умеете концентрироваться. Вы годами тренировали не то, внутри систем, спроектированных дробить ваше внимание, и получали за это похвалу.

Заядлые многозадачники в исследовании Насса не были безалаберными. Они как раз говорили "да" на всё, отвечали всем, держали все каналы открытыми. Они делали ровно то, чего от них требовала современная работа.

У Ричарда Ханания вышел забавный текст, где он описывает нынешний расцвет правого популизма как "политику тупых". Сам Ханания тут интересный пример — бывший альтрайт, который окончательно отрекся от своей среды, после того как та погрузилась в антиваксерство и конспирологию.

Так вот, Ханания делит людей на умных и тупых. Уточняя, что тупость в данном случае не только низкий IQ, но также некая интеллектуальная леность. То есть, такая порода людей, которая принципиально не желает развиваться. И вот на одной оси координат у нас уровень интеллекта, на другой степень вовлеченности в политику. Умные и вовлеченные — это естественные политические элиты. А вот от влияния тупых общество по большей части спасает тот, что они не особо вовлечены в политику. А если вовлечены, то находятся по разные стороны политического спектра, так сказать подавляя эффекты друг дружки. Но Трамп, согласно Ханания, провернул удивительное. Во-первых, он сумел вовлечь в политику огромное количество ранее не вовлеченных кретинов. Во-вторых, объединил их всех под знаменами одной партии.

У тупых людей есть своя тупая политическая повестка: антиваксерство, антимиграция, бабы-знайте-своей-место, озабоченность транс-повесткой, вера в педофильские и прочие элитные заговоры. Но чтобы реально вовлечь тупых людей в политику, эта политика должны быть достаточно развлекательной. Тут Трамп с его артистизмом и постоянными инфоповодами зашел как нельзя лучше. Однако в целом Ханания винит эпоху соцсетей. В эпоху традиционных СМИ, было не так много газет поставляющих типично тупую повестку (то есть, рассказывающих про педофильские заговоры мигрантов). Ныне рынок с таким предложением стал огромен. При этом Ханания не считает, что он "против народа". Количество органических кретинов он оценивает примерно в 20%. Просто если их всех вдруг объединить и направить на поддержку одного кандидата, то... ну, два дебила — это сила.

Ханания отрицает розовые интеллигентские фантазии, будто тупые люди обрекают в форму теорий заговора свои "реальные экономические проблемы". Реальных экономических проблем у них сегодня меньше, чем когда-либо в истории. Стоит посмотреть правде в глаза: желание кошмарить женщин и людей с другим цветом кожи — оно вполне себе органическое, а не замаскированная борьба за социальную справедливость.

Теория, прямо скажем, незамысловатая. Но мне нравится своей прямотой. Уже до смерти надоело популярное вылизывание "простого человека", под которым понимается даже не средний человек, а сосредоточие всего самого дурного, что в человеке вообще может быть. Но можно немного покритиковать. Слабо раскрыта роль элит в этом процессе. Трамп — представитель органических элит, который использует дураков как таран против других элитариев. И любой цезаризм в истории был устроен как союз элит и самых безмозглых масс. Антиэлитные элиты — тоже дело обычное. Герцог Эгалите отправляющий на эшафот коллег-аристократов на потеху санкюлотам. И технологии, которые дали голос тем, кто принялся с этим голосом творить всякую дичь — такое тоже уже бывало. В этом смысле современные популисты с их теориями заговора — это протестантские охотники на ведьм 16го века. Тоже следствие того, что неграмотных вдруг обучили грамоте, на свою голову. В общем, не происходит ничего принципиально нового.

Также интересно, что Ханания похоже рассматривает интеллект как нечто сугубо индивидуальное. И в этом случае все реально плохо - IQ человеку особо не исправишь. Но как насчет интеллекта коллективного? Мы, люди, в принципе такие существа, у которых индивидуальная глупость компенсируется накопленным опытом поколений. Привычка, ритуал, укоренившиеся нормы — это все как раз спасает общество от глупых людей (тут они следуют нормам не рефлексируя, потому что "так принято"). Сдается мне, что эти 20% Ханания — это не просто глупые люди, это также люди деклассированные и люмпенизированные. То есть, лишенные того самого коллективного опыта и вынужденные "думать своей головой" (первым делом додумываются до антиваксерства и расизма).

В целом, я сам не особенно люблю объяснения "от тупости". Не то, чтобы я верил, будто все люди от рождения равны и прекрасны. Но главным образом мне не нравится то, что объяснение "от тупости" выглядит как тупик. Ну давайте признаем что % населения идиоты. А дальше-то что? Поэтому я люблю альтернативные объяснения тому поведению, которое кажется иррациональным и глупым. Однако при всем при они могут объяснить отнюдь не все.

1. Теория субъективных предпочтений. Здесь все просто: нет существует взглядов умных и глупых, есть лишь разные произвольные предпочтения. Кто-то любит черных людей, а кто-то не любит и поэтому и хочет закрыть все границы.

Все бы хорошо, если бы люди открыто признающие произвольность своих предпочтений существовали бы как массовое явление. "Мне просто не нравятся мигранты" - правые популисты обычно так не говорят. Напротив, они постоянно рационализируют свою позицию, говоря о преступности и/или вреде миграции для экономики. И здесь мы уже имеет дело не субъективностью предпочтений, а со вполне проверяемыми утверждениями. Можно взять статистику и обнаружить, что реальная мигрантская преступность не представляет собой ничего выдающегося. Консенсусом мейнстримной экономики будет скорее польза миграции.

Действительно, мы не можем назвать иррациональным человека, который любит картошку и не любит яблоки. Это просто вкусовщина. Но можем назвать иррациональным того, кто раз за разом пытается найти картошку на полке "фрукты". Любить или не любить приезжих — дело личное. Но когда человек обосновывает это ссылками на плохую экономику и ложную статистику, то как же нам назвать такого человека?

2. Теория рационального невежества. Люди не могут быть умными во всем сразу. Только там, где они прикладывают усилия. Быть умным в своей профессиональной сфере рационально т.к. от этого зависит ваша жизнь. А вот тратить ресурсы на погружение в большие социальные вопросы нерационально т.к. ваш голос один из миллионов и в случае чего урон понесет все общество, а не только вы лично.

Поэтому умные люди вполне могут голосовать за всякую глупость вроде социализма или закрытых границ. Разбираться в вопросе им невыгодно. Зато подспудно можно использовать голосования ради какой-нибудь добродетели напоказ (типа, ты заботишься о бедных или лоялен своей национальной группе).

Однако здесь мы должны предположить, что стоит умному человеку вникнуть в вопрос (по каким-то причинам), то после этого он перестанет поддерживать глупости. Разберется в вопросе или найдет экспертов, которые разбираются. На деле же мы видим довольно много людей, которые реально инвестируют в тему свое время и силы, но при этом продолжают поддерживать глупость. К примеру, всяких профессиональных антимигрантских активистов и членов право популистских партий никак нельзя заподозрить в рациональном невежестве. Как бы нам их тогда назвать?

3. Иррациональность как бегство от контроля. Нечто подобное практикуется как сектантами в развитых странах, так и жителями отдаленных районов вроде азиатской Зомии.

Они исходят из того, что "цивилизация" - не только благо. Мол, сначала вам дадут прививки, затем перепишут и пересчитают, заставят платить налоги, призовут в армию и т.д. Поэтому пресекать это лучше на ранних стадиях. Отказываясь от однозначных благ цивилизации вроде медицины или даже письменности. В итоге сектанты живут в лесу на горе. Хоть и бедно, но живут. А вот их соседей, к благам цивилизации приобщившихся, уже подписали рекрутами и сгноили на полях какой-нибудь войны. Ну и кто же после этого тут дурак?

Это вариант рационального поведения, кажущегося иррациональным. Но это касается только тех, кто изолируется полностью. В реальности мы также видим людей, которые в прививки не верят (ибо заговор корпораций), но готовых выстроиться в очередь в военкомат и налоговую (вот тут никакого заговора). Как бы нам назвать таких людей?

В общем, при всей моей любви к альтернативным объяснениям похоже всегда будет какое-то количество людей, на которых они не распространяются. Быть может, Ханания прав и нам и впрямь нужна какая-то "политическая теория тупости"?

На улицах китайских мегаполисов ставят скамейки с защитой от комаров. В ножки встроены лампы-приманки, уничтожающие москитов электрическим разрядом. А бонусом есть беспроводная зарядка для смартфона.

Вниманию родителей и учителей: использование ИИ школьниками – это 20% экономии времени на домашки и 20% потерь знаний
Печальный итог 3-х лет использования ИИ в учебе 26-ю тысячами китайских старшеклассников
Если 3 года назад вы не верили в мой прогноз о быстрой перепрошивке когнитивных гаджетов при делегировании интеллектуальной работы ИИ, что вы скажете теперь?
В 2023 начался 5-й когнитивный фазовый переход Homo sapiens – самое капитальное в истории изменение когнитивных процессов людей в результате появления в нашей жизни 2-го носителя высшего интеллекта.
Моя тогдашняя презентация с закрытых семинаров содержала прогноз – к чему это может вести. И первым пунктом там была адаптация (перепрошивка) когнитивных гаджетов людей – наших культурно сконструированных ментальных инструментов.
 
Прошло 2 года. И в 2025 стали появляться первые исследования, говорящие в пользу того прогноза. В них шла речь о наблюдаемых признаках культурно-экологической атрофии когнитивных гаджетов вследствие когнитивного оффлоадинга (когнитивной разгрузки) - делегирования интеллектуальной работы ИИ.
 
К марту 2026 когнитивная разгрузка стала массовым фактором учебы и работы миллионов людей, по скорости распространения и масштабам напоминая пандемию. И в моем эссе «Когнитивная паразитология» такая разгрузка уже представлена одним из шести когнитивных паразитов, атакующих наши ментальные инструменты через структурные уязвимости мозга.
 
И вот пару недель назад появился, наконец, подробный исследовательский отчет на эту тему о работе трёх профессоров Универов Стокгольма и Гонконга «Учебный ущерб от использования генеративного ИИ: данные из китайского среднего образования».
 
Авторы проанализировали 30-месячную панель из 26 811 китайских школьников (7–12 классы).
Каждый месяц у них были:
оценки и затраченное время на домашние задания по 9 предметам;
результаты закрытых проверочных работ (без доступа к ИИ);
а позже — баллы Zhongkao и Gaokao (два ключевых госэкзамена в Китае: первый обычно определяет, попадёт ли ученик в старшую школу и какого уровня она будет; а второй - во многих случаях является решающим фактором при поступлении в ВУЗ).
Поскольку разные ученики подключались к чат-ботам в разное время, исследователи использовали дизайн «разница-в-разницах»: сравнивали траектории тех, кто уже перешёл на ИИ, с теми, кто ещё нет.
 
Ключевые результаты
- Домашние задания. Сразу после перехода на чат-боты средний балл за домашку подскакивает примерно на 18 %, а время на её выполнение падает на треть.
- Закрытые ежемесячные контрольные. Через шесть месяцев использования ИИ показатели тех же учеников проседают на 20 %.
- Zhongkao - госэкзамен после 9-го класса.  Полный эффект учебы с ИИ проявляется лишь через два года: минус 24 % от прежних результатов.
- Gaokao - госэкзамен после 12-го класса.
Та же двухлетняя инерция, но просадка чуть меньше — около 18 %.
 
Кого бьёт сильнее
Предметы: сильнее всего просели обществознание и история (–27 %), затем STEM ( –22 %), меньше всего — английский и китайский.
Группы: больше теряют младшие классы старшеклассников, отличники и мальчики.
 
Механизм
Около 80 % «ИИ-пользователей» предельно сокращали время на домашки, получая при этом высокие «бот-баллы». Именно у них отмечались основные провалы на экзаменах — типичный паттерн «аутсорсинг домашек».
Те же, кто продолжал тратить на задания столько же времени, сколько и до ИИ, почти не пострадали в учёбе.
 
Вывод
·       Чат-боты позволяют делать домашку быстрее и чище, но «съедают» пятый балл на экзамене.
·       В Китае это значит 20%-е понижение шансов социального лифта, поскольку госэкзамены сильно влияют на дальнейшую образовательную траекторию и, косвенно, на карьерные перспективы.
 
P.S. Так что, первый прогноз сбывается. И стоит присмотреться к двум другим:
✔️  Смена типа культуры и его носителя
✔️  Смена формы и характера цивилизации
 
P.P.S. Отчет платный. Но его можно скачать в посте Марко Ковича «Искусственный интеллект разрушает образование. Автоматизация и путь наименьшего сопротивления»
 
#5йКогнитивныйПереход #КогнитивныеГаджеты #ИИриски

Человек - не говорящее животное. Человек - синтаксирующее животное
У человеческой исключительности был главный подозреваемый - язык. Новые данные выводят на сцену сообщника, который, похоже, и был организатором преступления с самого начала.
Свежая работа когнитивистов Ревенку, Пажо и Станисласа Деана (того самого, чья лаборатория годами картирует, как мозг обрабатывает числа и пространство) задаёт неожиданный вопрос: а что если язык - не источник нашей уникальности, а просто самый заметный её симптом?
Эксперимент устроен почти как фокус. Участникам показывают одну и ту же простую геометрическую фигуру - но «рисуют» её на экране двумя разными способами: как соединение двух частей или как повтор одного и того же мотива. Финальная картинка идентична в обоих случаях. А вот восприятие - нет: люди начинают видеть в одной и той же форме разные фигуры, в зависимости от того, какую «историю» её построения им показали.
• Мозг хранит квадрат не как четыре линии, а как рецепт: «повтори четыре раза - отрезок, поворот на 90°».
• Чем глубже в этой внутренней структуре «разрез» при сборке фигуры заново - тем труднее задача (в точности как в синтаксисе, например, английской фразы “I saw a man with binoculars” или русской фразы “Студенты встретили преподавателя с цветами”).
• Слепые от рождения люди распознают те же геометрические закономерности на ощупь - значит, дело не в глазах, а в более глубоком вычислительном слое.

Вывод осторожный, но потенциально взрывной: человек не столько видит мир, сколько грамматически его разбирает - строит из линий, лиц, сцен синтаксические деревья, ровно так же, как из слов - предложения.

И вот здесь начинается самое интересное для разговора об ИИ. Современные модели рисуют так, что захватывает дух - а потом проваливаются там, где справится ребёнок: не могут посчитать пересечения линий или уловить одну маленькую деталь на лице персонажа, которая меняет смысл всей сцены. Не потому, что они «хуже» или «лучше» людей. Просто они строят из той же картинки совершенно другой внутренний объект: для модели линия - точка в пространстве признаков, для человека - программа.

Получается красивый разворот: мы веками гордились языком как нашим главным отличием. Но язык, похоже, - поздняя надстройка над гораздо более древним даром: превращать мир в деревья смыслов.

И теперь, когда машины заговорили не хуже нас и начали рисовать не хуже нас, вопрос сместился. С вопроса «может ли машина делать то же, что человек?», на вопрос «делает ли она это тем же способом, что и мы?».
Ответ пока отрицательный. Но самое любопытное - почему.
 
Полный текст - о синтаксисе формы и человеческой сингулярности, о слепом художнике, которому зрение заменили осязание и слух, и о том, что значит быть «иным разумом», а не плохой копией человека, - в новом эссе «Человек - не говорящее животное. Человек - синтаксирующее животное» на спонсорских платформах канала «Малоизвестное интересное» [1, 2, 3, 4].
 
#ГенИИ #LLMvsHomo #Экзопсихология #ИнойИнтеллект

Две ставки на мировое господство: США строят самые мощные ИИ-электростанции. Китай тянет провода ко всем фабрикам мира
За один год произошел обвал, которого почти никто не заметил.
• В июне 2025 на американские модели приходилось 72% токенов крупнейшего ИИ-агрегатора OpenRouter, на китайские – 16%.
• В июне 2026 – 32% против 47%
Т.е. отношение китайского inference к американскому изменилось примерно в 6,6 раза — с 0,22 до 1,47. Китай был примерно в четыре с половиной раза меньше США по токенам, а стал почти в полтора раза больше. И это всего за год.

Это значит, что мир, что бы за этим ни стояло, разворачивается к китайскому ИИ.

При этом фронтир как был американским, так и остается: каждая модель на верхнем пределе способностей с 2023 года создана в США.

Выглядит парадоксом. Китай захватывает потребление – и это никак не приближает его к вершине. Зачем тогда захватывает?
 
Разгадку неожиданно выдала компания Palantir в своем новейшем (от 1 июля) манифесте – хотя меньше всего собиралась помогать Китаю.
Из ее оптики следует неприятное:
перед нами не одна гонка, а одно пари с двумя противоположными ставками о самой природе интеллекта.

Америка ставит на то, что у интеллекта есть вершина и взявший ее первым заберет весь банк. Китай – на то, что интеллект подобен электричеству: вершины нет, есть сеть.

Истории пара и электричества уже голосовали в этом споре. Но у интеллекта, возможно, есть свойство, которого не было ни у пара, ни у электричества – и оно способно обнулить весь исторический опыт за несколько месяцев.
 
Чья ставка сыграет и почему разгадка все это время была незамеченной на страницах все тех же отчетов, которые цитируют все, – в моем новом эссе.

P.S. Это эссе, хоть еще и не закрывает тему ИИ-гонки США и Китая (еще рано), но расставляет в этой теме точки над I. А поскольку я написал про это, начиная с 2018, более полусотни постов и эссе, было бы неправильно оставлять этот текст промежуточного итога за пейволом.

Посему, желающие могут прочесть эссе в Telegram Instant View или Medium.
Ну а патронам канала, как всегда, будут доступны все допматериалы (презы, аудио и видео).
 
#ИИгонка  #США  #Китай

Апрель 2026-го. Камера над трассой считала ваш номер и сообщила: пристегнитесь, пройдите техосмотр, оплатите штраф.
Удобно! Кажется, что государство просто автоматизировало заботу о безопасности. Так ведь?
 
А теперь второй вариант – то же табло, но: заплати алименты, пройди вакцинацию, зайди в военкомат, подпишись на Max.
От этого списка уже иное впечатление, поскольку грань между удобным сервисом и тотальным контролем здесь стирается.
 
Я задал читателям простой вопрос: как далеко между этими двумя вариантами табло?
1. Месяцы?
2. Годы?
3. Или второго варианта табло никогда не будет?
 
В Телеграме большинство (45%) проголосовало за №1 (месяцы).
В соцсети, которую мы от греха здесь называть не будем (ведь и так всем понятно)), больше всех оказалось за №3 (никогда)  
 
Мой же прогноз не совпал ни с первым, ни вторым: в наших условиях второй вариант неизбежен на рубеже 2–4 года.
И дело тут вовсе не в планах и / или кознях власти конкретной страны.
 
Вот, например, Китай начинает большой проект модернизации своей масштабной системы внутреннего наблюдения, меняя старые камеры на новые – с ИИ на борту. Речь не просто о замене на более умные камер. Это перевод всей системы от сбора и хранения видеозаписей к их семантическому пониманию: камеры начинают понимать происходящее, оператор может искать события обычным языком, система автоматически выделяет «аномальное поведение» и даже возникает предиктивная модель наблюдения.
То есть происходит качественный переход: от пассивного видеонаблюдения к ИИ, а от ИИ – к системе «тотальный цифровой надзиратель».
Специалисты уже описывают новую систему, как способную предсказывать беспорядки до того, как они начались. От «кто это сделал» – к «кто это сделает».
И этот пример показывает, что табло, о котором мы говорим, – не метафора из будущего. Будущее уже наступило, только пока не у всех.
 
Эволюционный антрополог Ара Норензаян показал: когда человеческое общество преодолевало порог, при котором личное доверие переставало работать в больших социумах, социокультурная эволюция изобрела универсальное решение – всевидящего надзирателя с неотвратимым наказанием: Больших Богов. Не ради метафизики – ради масштабирования кооперации. И это работало 10 000 лет.
 
Сегодня – новый колоссальный скачок сложности. А социокультурная эволюция, как и биологическая, – бриколер: делает новое из старых подручных средств. И потому, столкнувшись с очередным скачком сложности, эволюция тянется к старому решению.
Большой Брат становится новым Большим Богом. Та же функция. Новый субстрат.
✔️ Технологический фундамент для второго варианта табло уже есть. А эволюционное давление в его сторону все сильнее. Так что вопрос только в том, как быстро и в каком виде это внедрят в разных странах.
 
Подробней и в деталях:
·       почему именно контроль, а не децентрализация?
·       почему термодинамическая аналогия не оставляет системе иного выбора?
·       и как мы сами, добровольно, уже открыли эту дверь – в обмен на навигатор для вождения в несознанке?
– читайте об этом в заключительном эссе цикла «Большой Брат – сын Большого Бога», озаглавленном «Почему тотальный контроль неизбежен».
 

P.S. Когда в июне 2019-го я начинал цикл статей о «Большом Брате – сыне Большого Бога», мне казалось, что до возможной материализации этой антиутопии еще, как минимум, пара десятков лет. И потому я не спешил с публикацией новых статей цикла, полагая, что спешить некуда.
Но один за другим прилетели два «Серых лебедя»: COVID-19 и «революция ChatGPT». И за 7 лет между 1-й и последней частями цикла, формулировки названий частей изменились из предположительной «Почему его воцарение в мире может быть неизбежным» в утвердительную – «Почему тотальный контроль неизбежен».
И получился, что называется, worst case.

 
 Расширенный перечень материалов цикла см. здесь.
 
Поскольку все эти материалы публиковались в открытом доступе, заключительная часть цикла также открыта для всех на Medium и Дзен.
 
#БольшойБрат  #БольшиеБоги

Не выбирайте между профессией и ИИ

Недавно внучка попросила помочь ей выбрать магистерскую программу после бакалавриата.

Родители убеждают: сейчас нужно максимально погружаться в ИИ – там будущее, возможности, конкурентное преимущество. Сама она это понимает, но душа лежит к другим профессиональным занятиям.

Мне кажется, сама постановка вопроса – либо интересная тебе профессия, либо ИИ – уже устарела.

Современный агентный ИИ, а тем более тот, который будет доступен через два-три года, – новый интеллектуальный супер-гаджет человека, а не еще один инструмент для выполнения интеллектуальных задач. Примерно как письменность, компьютер или интернет, только гораздо более персональный: он не столько дает доступ к знаниям, сколько помогает превращать профессиональную интуицию в работающие решения.

Вот четыре истории только этого года.

Электрик из Кентукки, не имевший образования в computer science, с помощью ИИ создал сервис расчета электрической нагрузки. Теперь он продается за $12,99 и во многих случаях заменяет вызов специалиста стоимостью в несколько сотен долларов.

Владелец сантехнической компании за один вечер с OpenClaw продвинулся дальше, чем консультанты обещали продвинуться за несколько недель, и отказался от контракта на $40 тысяч.

Фермер с Хоккайдо с помощью ChatGPT и Codex самостоятельно создал спутниковый мониторинг полей и систему дистанционного управления теплицами, а ИИ использует для диагностики проблем с растениями и оборудованием. Программистом вместо фермера он не стал – получил возможность изобретать собственное земледелие.

Отдельный случай – дорожный инженер из Уганды. Он попал в хакатон Anthropic, куда компания отобрала пятьсот человек из тринадцати тысяч заявок, и за неделю построил систему, которая превращает запись с автомобильного регистратора в оценку состояния дороги и обоснование инфраструктурных инвестиций. Показательно другое: из пяти финалистов профессиональным программистом оказался только один. Первое место досталось юристу, третье – кардиологу. Хакатон был постановочным, тезис – нет.

Во всех четырех историях главное не экономия времени и денег. Главное – переход преимущества от тех, кто умеет реализовывать чужие идеи, к тем, кто благодаря своей профессии способен замечать еще не существующие решения.

Поэтому мой совет молодым на профессиональном перепутье таков.

Не обязательно выбирать профессию под ИИ. Выбирайте область, в которой вам действительно интересно видеть то, чего пока не видят другие. Становитесь в ней глубоким специалистом – и одновременно учитесь думать и действовать вместе с ИИ.

Потому что ценнейшей квалификацией ближайшего будущего будет не умение выполнять известные задачи быстрее всех.

А способность в любимой профессии играть с новизной – и превращать эту игру в реальность.


#РынокТруда

Автономный ИИ-агент взломал Hugging Face, а закрытые модели не смогли помочь расследованию

Hugging Face раскрыла инцидент, который хорошо показывает будущую асимметрию кибербезопасности.

Атака началась с вредоносного датасета, эксплуатировавшего два пути выполнения кода в системе обработки данных. Затем автономный агент получил доступ к нодам, собрал облачные и кластерные учётные данные и перемещался между внутренними кластерами.

За одни выходные система выполнила тысячи действий через краткоживущие sandbox-среды. В журналах осталось более 17 000 событий.

Самая показательная часть началась во время расследования. Команда Hugging Face попыталась анализировать реальные эксплойты, команды и C2-артефакты с помощью передовых моделей через коммерческие API, но safety-фильтры блокировали запросы.

Модели не смогли отличить работу специалиста по реагированию на инциденты от действий атакующего.

В итоге анализ перенесли на самостоятельно размещённую open-weight модель GLM 5.2. Это позволило изучать вредоносный код без блокировок и не отправлять журналы, данные атакующего и упомянутые credentials внешнему провайдеру.

Возникает опасная асимметрия:

- атакующие запускают агентов без ограничений;
- защитники могут столкнуться с блокировками именно в критический момент;
- чувствительная телеметрия не всегда должна покидать инфраструктуру компании.

У команды безопасности должна быть заранее подготовленная модель, которую можно запустить локально и использовать во время реального инцидента.

Автономные кибератаки уже перестали быть сценарием из презентаций. Теперь вопрос в том, готовы ли защитные инструменты работать с той же скоростью.

https://huggingface.co/blog/security-incident-july-2026

#ai #cybersecurity #opensource #llm #huggingface

@linuxkalii

698 страниц математики, которые учат не считать, а думать

Есть бесплатный PDF-учебник Everything You Always Wanted To Know About Mathematics — большой гид по абстрактной математике, теоремам и написанию доказательств.

Это не очередной сборник формул, а вход в настоящий математический язык:

* что такое доказательство
* как читать и писать математические тексты
* логика и множества
* индукция
* абстрактное мышление
* задачи и упражнения

Книга написана Brendan W. Sullivan вместе с профессором John Mackey в Carnegie Mellon University.

Отличная штука для тех, кто хочет наконец понять, как математики реально думают, а не просто механически решать примеры.

https://math.cmu.edu/~jmackey/151_128/bws_book.pdf

График, после которого вы посмотрите на мир иначе [Veritasium]
https://www.youtube.com/watch?v=zL8_56jXwiA