Homo Idioticus: как искусственный интеллект уничтожает естественный?
Последние несколько месяцев наблюдаю волну паники: многочисленные статьи и обсуждения в стиле "ИИ убивает интеллект", "ИИ заставляет деградировать", "ИИ уничтожает критическое мышление" и так далее.
Вот, например, статья в Гардиан под заголовком "Специалисты в сфере ИИ советуют своим друзьям и родственникам держаться подальше от ИИ", которая выступает с умеренной критикой в сторону ИИ. В статье приводится несколько животрепещущих историй от людей, которые занимаются оценкой ответов ИИ-чатботов, помогая разработчикам обучать модели, и которые поражены, насколько модели бывают предвзяты и неточны. Это подводит их к довольно сомнительным решениям:
Причем во всех нейронках на самом видном месте написано "Может допускать ошибки. Проверяйте важную информацию", но это не мешает некоторым представителям нашего вида принимать за истину всё, что там написано. Для совсем ленивых ChatGPT или Perplexity даже дает ссылки на источники, которые за один клик можно проверить. Но как говорил классик:
Больше 15-20 лет назад, в эпоху становления интернета, было все в точности то же самое. Говорили, что образованию конец из-за поисковиков, что мы разучимся запоминать и будем деградировать, ведь можно больше ничего не учить, а просто найти. Кстати, уже тогда непозволительно значимое число людей начали утверждать "это правда, ведь так написано в интернете", вообще не отдавая себе отчет в том, что это написано другим человеком.
Проблема не в инструменте, в данном случае не в ИИ, а в осознанном выборе. В интернете, например, можно одновременно и читать научные статьи ведущих университетов мира, а можно читать анекдоты про говно или покупать наркоту. Это не повод запрещать интернет. ИИ в свою очередь просто новая форма или скорее новое агрегатное состояние интернета, его переупаковка.
Да, есть истории про то, как школьники загоняют в ИИ домашку и списывают готовые решения. А в моё время домашку в школе списывали сначала с книжек ГДЗ, а потом по мере развития интернета — с сайтов ГДЗ. Вот другой довольно нашумевший кейс: студент написал диплом с помощью ChatGPT и успешно его сдал, из-за чего у многих отвалилась жопа разгорелся настоящий скандал. А в мое время скачивали готовые дипломы и переписывали своими словами. Что концептуально поменялось? Только скорость получения готового ответа.
Запрещать детям и родственникам пользоваться ИИ — вредно (и очень странно). Кто хочет обмануть систему — найдет способ и в его деградации будет виноват только он. Нужно менять практики обучения и оценки, а не надевать шапочку из фольги. Нужно учить и учиться грамотно пользоваться новым инструментом, который уже сегодня, несмотря на определенные недостатки и риски, значительно повышает личную эффективность.
Последние несколько месяцев наблюдаю волну паники: многочисленные статьи и обсуждения в стиле "ИИ убивает интеллект", "ИИ заставляет деградировать", "ИИ уничтожает критическое мышление" и так далее.
Вот, например, статья в Гардиан под заголовком "Специалисты в сфере ИИ советуют своим друзьям и родственникам держаться подальше от ИИ", которая выступает с умеренной критикой в сторону ИИ. В статье приводится несколько животрепещущих историй от людей, которые занимаются оценкой ответов ИИ-чатботов, помогая разработчикам обучать модели, и которые поражены, насколько модели бывают предвзяты и неточны. Это подводит их к довольно сомнительным решениям:
«В моём доме этому категорическое нет», — сказала Павловски, имея в виду, что она не разрешает своей дочери-подростку пользоваться такими инструментами, как ChatGPT.
Причем во всех нейронках на самом видном месте написано "Может допускать ошибки. Проверяйте важную информацию", но это не мешает некоторым представителям нашего вида принимать за истину всё, что там написано. Для совсем ленивых ChatGPT или Perplexity даже дает ссылки на источники, которые за один клик можно проверить. Но как говорил классик:
Никогда такого не было и вот опять!
Больше 15-20 лет назад, в эпоху становления интернета, было все в точности то же самое. Говорили, что образованию конец из-за поисковиков, что мы разучимся запоминать и будем деградировать, ведь можно больше ничего не учить, а просто найти. Кстати, уже тогда непозволительно значимое число людей начали утверждать "это правда, ведь так написано в интернете", вообще не отдавая себе отчет в том, что это написано другим человеком.
Проблема не в инструменте, в данном случае не в ИИ, а в осознанном выборе. В интернете, например, можно одновременно и читать научные статьи ведущих университетов мира, а можно читать анекдоты про говно или покупать наркоту. Это не повод запрещать интернет. ИИ в свою очередь просто новая форма или скорее новое агрегатное состояние интернета, его переупаковка.
Да, есть истории про то, как школьники загоняют в ИИ домашку и списывают готовые решения. А в моё время домашку в школе списывали сначала с книжек ГДЗ, а потом по мере развития интернета — с сайтов ГДЗ. Вот другой довольно нашумевший кейс: студент написал диплом с помощью ChatGPT и успешно его сдал, из-за чего
Запрещать детям и родственникам пользоваться ИИ — вредно (и очень странно). Кто хочет обмануть систему — найдет способ и в его деградации будет виноват только он. Нужно менять практики обучения и оценки, а не надевать шапочку из фольги. Нужно учить и учиться грамотно пользоваться новым инструментом, который уже сегодня, несмотря на определенные недостатки и риски, значительно повышает личную эффективность.
3🔥8👍2
Вызов для российской экономики в 2026 году
В 2026 году в российской экономике сложилась довольно уникальная ситуация. Одновременно низкая стоимость нефтебочки и укрепление рубля создает дополнительное давление на бюджет, который в этом году испытывает дефицит почти в 3,8 трлн рублей. Инфляция остается достаточно высокой и хотя Центральный Банк сохраняет жесткую денежно-кредитную политику, чтобы сдержать инфляцию, риторика остаётся позитивной. При этом темпы роста экономики резко сократились: в 2025 году 1% роста ВВП против 4,3% годом ранее.
Небольшая аналогия для иллюстрации. У любого продукта и услуги есть три параметра: цена, качество и скорость. Нельзя одновременно сделать дешево, быстро и качественно — можно выбрать в лучшем случае только 2 параметра, автоматически теряя в третьем. Если хотим, например, построить дом быстро и качественно, то нужно нанимать больше квалифицированных строителей и строить из качественных материалов, что соответственно очень дорого. Если хотим дешево и быстро, то нанимаем много гастарбайтеров и строим дом из говна и палок, что конечно же не качественно, а такой дом вряд ли переживет третью зиму.
Аналогично и здесь. Нельзя одновременно иметь дефицитный бюджет, сохранять низкую инфляцию и при этом обеспечить рост экономики. Это нерешаемая задача. Нужно пожертвовать чем-то одним, что в свою очередь приведет или к росту цен или к росту долга или к рецессии (см. картинку). В попытке усидеть на трех стульях получим и рост цен, и рост долга, и рецессию.
Но в январе 2026 Владимир Путин дал указание Правительству снизить инфляцию до уровня 4 - 5%. На фоне санкций, крепкого рубля и дешевой нефти, а также СВО бюджет будет оставаться дефицитным, о чем в том числе свидетельствует бюджет 2026 - 2028 гг. А значит остается наращивание долга, который вырастет почти на 40% к 2028 году — с 38 трлн до 53 трлн рублей.
Какой практический вывод можно сделать? На этом фоне растет доходность ОФЗ, которая уже выше большинства акций и среднегодовой доходности по вкладам. Стоит присмотреться.
В 2026 году в российской экономике сложилась довольно уникальная ситуация. Одновременно низкая стоимость нефтебочки и укрепление рубля создает дополнительное давление на бюджет, который в этом году испытывает дефицит почти в 3,8 трлн рублей. Инфляция остается достаточно высокой и хотя Центральный Банк сохраняет жесткую денежно-кредитную политику, чтобы сдержать инфляцию, риторика остаётся позитивной. При этом темпы роста экономики резко сократились: в 2025 году 1% роста ВВП против 4,3% годом ранее.
Небольшая аналогия для иллюстрации. У любого продукта и услуги есть три параметра: цена, качество и скорость. Нельзя одновременно сделать дешево, быстро и качественно — можно выбрать в лучшем случае только 2 параметра, автоматически теряя в третьем. Если хотим, например, построить дом быстро и качественно, то нужно нанимать больше квалифицированных строителей и строить из качественных материалов, что соответственно очень дорого. Если хотим дешево и быстро, то нанимаем много гастарбайтеров и строим дом из говна и палок, что конечно же не качественно, а такой дом вряд ли переживет третью зиму.
Аналогично и здесь. Нельзя одновременно иметь дефицитный бюджет, сохранять низкую инфляцию и при этом обеспечить рост экономики. Это нерешаемая задача. Нужно пожертвовать чем-то одним, что в свою очередь приведет или к росту цен или к росту долга или к рецессии (см. картинку). В попытке усидеть на трех стульях получим и рост цен, и рост долга, и рецессию.
Но в январе 2026 Владимир Путин дал указание Правительству снизить инфляцию до уровня 4 - 5%. На фоне санкций, крепкого рубля и дешевой нефти, а также СВО бюджет будет оставаться дефицитным, о чем в том числе свидетельствует бюджет 2026 - 2028 гг. А значит остается наращивание долга, который вырастет почти на 40% к 2028 году — с 38 трлн до 53 трлн рублей.
Какой практический вывод можно сделать? На этом фоне растет доходность ОФЗ, которая уже выше большинства акций и среднегодовой доходности по вкладам. Стоит присмотреться.
🔥6
Виталий Радбиль | Вольфрам
Вызов для российской экономики в 2026 году В 2026 году в российской экономике сложилась довольно уникальная ситуация. Одновременно низкая стоимость нефтебочки и укрепление рубля создает дополнительное давление на бюджет, который в этом году испытывает дефицит…
Разбавим мемами
1👍4🔥2
Венчур для самых маленьких: мой первый капитал
В сфере венчурных (то есть "высокорисковых") инвестиций стартапы принято делить на стадии. Это помогает быстро оценить, какие сейчас задачи решает команда, какая степень риска, а также на что именно привлекается финансирование.
Нельзя просто поднять инвестиции и накупить себе маков и сразу снять офис в Москва-Сити. Венчурные инвестиции в определенном смысле — целевое финансирование. На ранних этапах деньги нужны, чтобы идею превратить в прототип (MVP) и проверить жизнеспособность идеи. Затем — чтобы запустить первые продажи и сделать их повторяемыми. Еще позже — чтобы масштабироваться и расти быстрее рынка. Естественно, чем младше стадия, тем выше риски, но ранние инвесторы получают в обмен на риск значительно более дешевые доли и заработают кратно больше поздних инвесторов в случае успеха. High risk — high reward. Стадии следующие:
Подробнее про задачи и риски перед стартапом на каждой стадии расскажу отдельным постом, а пока лишь коротко про самую первую.
FFF = Family, Friends and Founders, то есть Семья, Друзья и Основатели. Кстати, часто в сети встречаю альтернативный и на мой взгляд ошибочный вариант, который звучит как Family, Friends and Fools, то есть семья, друзья и дураки. Правда дурак здесь скорее в значении "исключительно смелый случайный инвестор с шальными деньгами". "Друзья" совсем не обязательно означает, что вы деньги собираете исключительно с тех, с кем пьете пиво по пятницам или крестите детей. Под FFF в первую очередь понимается капитал самих основателей и людей из личного нетворка. В самом начале пути для стартапа — это практически единственный доступный источник финансирования.
В России в этом плане есть приятная особенность. К уже описанным " трем F" прибавляется четвертая — Funds: государственные фонды и субсидии, а также гранты (как государственные, так и корпоративные). Один из таких фондов, Фонд Содействия Инновациям, как раз открыл несколько грантовых программ, которые позволят привлечь 5 млн. рублей невозвратных средств:
1. СТАРТ-ИИ-1 — Прием заявок до 9 февраля.
2. СТАРТ-СТАНКОСТРОЕНИЕ-1 — Прием заявок до 24 февраля.
3. СТАРТ-ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ-1 — Прием заявок до 24 февраля
Важно учесть, что это не "халявные" деньги. В течение 12 месяцев необходимо показать результат (например, прототип или патент). Куда можно тратить и в каком объеме — на картинках.
Поэтому если у вас уже есть стартап или идея — стоит попробовать пройти отбор. Кстати, я уже больше двух лет оказываю консультации (без-воз-мез-дно🦉) стартап-командам или тем, кто хочет ими стать. Так что свою идею вы можете обсудить со мной, а потом смело бежать заполнять заявку. Мои контакты в шапке канала.
В.
В сфере венчурных (то есть "высокорисковых") инвестиций стартапы принято делить на стадии. Это помогает быстро оценить, какие сейчас задачи решает команда, какая степень риска, а также на что именно привлекается финансирование.
Нельзя просто поднять инвестиции и накупить себе маков и сразу снять офис в Москва-Сити. Венчурные инвестиции в определенном смысле — целевое финансирование. На ранних этапах деньги нужны, чтобы идею превратить в прототип (MVP) и проверить жизнеспособность идеи. Затем — чтобы запустить первые продажи и сделать их повторяемыми. Еще позже — чтобы масштабироваться и расти быстрее рынка. Естественно, чем младше стадия, тем выше риски, но ранние инвесторы получают в обмен на риск значительно более дешевые доли и заработают кратно больше поздних инвесторов в случае успеха. High risk — high reward. Стадии следующие:
FFF → Pre-Seed (предпосевная) → Seed (Посевная) → Round A / B / C (Несколько длинных раундов) → Exit (M&A или IPO)
Подробнее про задачи и риски перед стартапом на каждой стадии расскажу отдельным постом, а пока лишь коротко про самую первую.
FFF = Family, Friends and Founders, то есть Семья, Друзья и Основатели. Кстати, часто в сети встречаю альтернативный и на мой взгляд ошибочный вариант, который звучит как Family, Friends and Fools, то есть семья, друзья и дураки. Правда дурак здесь скорее в значении "исключительно смелый случайный инвестор с шальными деньгами". "Друзья" совсем не обязательно означает, что вы деньги собираете исключительно с тех, с кем пьете пиво по пятницам или крестите детей. Под FFF в первую очередь понимается капитал самих основателей и людей из личного нетворка. В самом начале пути для стартапа — это практически единственный доступный источник финансирования.
В России в этом плане есть приятная особенность. К уже описанным " трем F" прибавляется четвертая — Funds: государственные фонды и субсидии, а также гранты (как государственные, так и корпоративные). Один из таких фондов, Фонд Содействия Инновациям, как раз открыл несколько грантовых программ, которые позволят привлечь 5 млн. рублей невозвратных средств:
1. СТАРТ-ИИ-1 — Прием заявок до 9 февраля.
Для технологических решений, позволяющих имитировать когнитивные функции человека (включая поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека или превосходящие их.
2. СТАРТ-СТАНКОСТРОЕНИЕ-1 — Прием заявок до 24 февраля.
Для проведения НИОКР, направленных на разработку новых образцов станкоинструментальной продукции.
3. СТАРТ-ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ-1 — Прием заявок до 24 февраля
Для отечественных продуктов, сервисов и платформенных решений, созданных на базе цифровых технологий и направленные в том числе на импортозамещение иностранного ПО.
Важно учесть, что это не "халявные" деньги. В течение 12 месяцев необходимо показать результат (например, прототип или патент). Куда можно тратить и в каком объеме — на картинках.
Поэтому если у вас уже есть стартап или идея — стоит попробовать пройти отбор. Кстати, я уже больше двух лет оказываю консультации (без-воз-мез-дно🦉) стартап-командам или тем, кто хочет ими стать. Так что свою идею вы можете обсудить со мной, а потом смело бежать заполнять заявку. Мои контакты в шапке канала.
В.
🔥8👍2
Важный жизненный этап подходит к концу
Сегодня успешно защитил на кафедре свою кандидатскую диссертацию по экономике, то есть прошел внутреннюю предзащиту. Все 20 членов заседания кафедры проголосовали "ЗА" и рекомендуют работу к защите. Да, это еще не финал, но очень важный этап, так что по сути я уже на финишной прямой. Впереди меня ждет оформление документов и выход на предзащиту в Диссертационном Совете, но почти вся основная работа уже позади.
Так что совсем скоро (ну я очень надеюсь) я смогу смело сказать:
В.
Сегодня успешно защитил на кафедре свою кандидатскую диссертацию по экономике, то есть прошел внутреннюю предзащиту. Все 20 членов заседания кафедры проголосовали "ЗА" и рекомендуют работу к защите. Да, это еще не финал, но очень важный этап, так что по сути я уже на финишной прямой. Впереди меня ждет оформление документов и выход на предзащиту в Диссертационном Совете, но почти вся основная работа уже позади.
Так что совсем скоро (ну я очень надеюсь) я смогу смело сказать:
Не учи ученого, поешь говна печёного
В.
🔥19👍1
AGI - влажные фантазии или новое завтра? Часть 1.
Уже некоторое время наблюдаю новую волну обсуждений вокруг AGI. Так как аудитория канала очень разнообразная, то к этому снаряду мы подойдем в два подхода. Первый подход посвящен небольшому ликбезу для непосвященного читателя, а второй — когда же нам все-таки ждать (или не ждать) AGI.
В чем отличие AGI от обычного AI, который мы уже знаем? Версий довольно много. Например, McKinsey выделяет аж 8 пунктов (от восприятия до эмоциональной вовлеченности), а Google DeepMind понимает под AGI системы, которые могут understand, reason, plan, and execute автономно. Все эти версии все равно объединяет примерно следующий набор возможностей:
1. Универсальность и адаптивность (от сюда и название "дженерал"), то есть способность решать принципиально новые задачи и умение работать с любыми входными данными (текстом, звуком, цифрами, видеопотоком и так далее) без изменений в работе. Сейчас обучают под каждую задачу: ИИ, который распознает лица на видеокамерах, будет плохо или вовсе не будет распознавать лица на фотографиях без дополнительного обучения и доработок.
2. Самообучение, то есть способность становиться "умнее", анализируя ошибки и новую входящую информацию. Сейчас это не совсем так: если ИИ-чат-бот постоянно путает одни и те же факты о продукте, он не станет лучше, даже если на это указать. Такую модель нужно будет дообучить и доработать.
3. Понимание контекста, то есть способность понимать (и проводить) причинно-следственные связи, а также связь между различными концепциями и идеями для принятия обоснованных решений. Сейчас это не так. В одном из моих выступлений приводил в качестве примера (а вы можете попробовать дома) мой диалог с ChatGPT, где он мне рассказывает рецепт свиных крылышек (прикреплю в комментариях).
4. Самосознание, то есть способность в первую очередь осознавать свои ошибки (как в предыдущем примере) и рефлексировать, а также понимать собственные ограничения, навыки и состояние. ИИ пока не обладает способностью определять качество выдаваемых им результатов, это все еще за него делает человек.
5. Самостоятельность, то есть способность действовать, исходя из внутренней мотивации, а не внешней. Сейчас же ИИ работают исключительно, если человек ставит задачу.
По сути AGI — это про "быть, а не казаться" интеллектом. Это новый уровень когнитивных функций, подобных человеческим, тогда как обычный ИИ пока только имитирует человека. AGI — про способность учиться и адаптироваться, переписывая свой код, тогда как ИИ ограничен правилами и изначально поставленными задачами. ИИ — цифровой балабол, который только делает вид, что умный и все знает. Когда AGI реально все знает, да еще и умеет делать, а не только болтать.
Во второй части расскажу когда же нам ждать AGI или это все просто влажные фантазии. А пока задам вопрос вам:
А что для вас AGI и когда он появится?
В.
Уже некоторое время наблюдаю новую волну обсуждений вокруг AGI. Так как аудитория канала очень разнообразная, то к этому снаряду мы подойдем в два подхода. Первый подход посвящен небольшому ликбезу для непосвященного читателя, а второй — когда же нам все-таки ждать (или не ждать) AGI.
AGI — Artificial General Intelligence или, говоря по-русски, общий искусственный интеллект. Если упрощенно и обобщенно, под AGI понимается искусственный интеллект, способный решать задачи на уровне человека или выше.
В чем отличие AGI от обычного AI, который мы уже знаем? Версий довольно много. Например, McKinsey выделяет аж 8 пунктов (от восприятия до эмоциональной вовлеченности), а Google DeepMind понимает под AGI системы, которые могут understand, reason, plan, and execute автономно. Все эти версии все равно объединяет примерно следующий набор возможностей:
1. Универсальность и адаптивность (от сюда и название "дженерал"), то есть способность решать принципиально новые задачи и умение работать с любыми входными данными (текстом, звуком, цифрами, видеопотоком и так далее) без изменений в работе. Сейчас обучают под каждую задачу: ИИ, который распознает лица на видеокамерах, будет плохо или вовсе не будет распознавать лица на фотографиях без дополнительного обучения и доработок.
2. Самообучение, то есть способность становиться "умнее", анализируя ошибки и новую входящую информацию. Сейчас это не совсем так: если ИИ-чат-бот постоянно путает одни и те же факты о продукте, он не станет лучше, даже если на это указать. Такую модель нужно будет дообучить и доработать.
3. Понимание контекста, то есть способность понимать (и проводить) причинно-следственные связи, а также связь между различными концепциями и идеями для принятия обоснованных решений. Сейчас это не так. В одном из моих выступлений приводил в качестве примера (а вы можете попробовать дома) мой диалог с ChatGPT, где он мне рассказывает рецепт свиных крылышек (прикреплю в комментариях).
4. Самосознание, то есть способность в первую очередь осознавать свои ошибки (как в предыдущем примере) и рефлексировать, а также понимать собственные ограничения, навыки и состояние. ИИ пока не обладает способностью определять качество выдаваемых им результатов, это все еще за него делает человек.
5. Самостоятельность, то есть способность действовать, исходя из внутренней мотивации, а не внешней. Сейчас же ИИ работают исключительно, если человек ставит задачу.
По сути AGI — это про "быть, а не казаться" интеллектом. Это новый уровень когнитивных функций, подобных человеческим, тогда как обычный ИИ пока только имитирует человека. AGI — про способность учиться и адаптироваться, переписывая свой код, тогда как ИИ ограничен правилами и изначально поставленными задачами. ИИ — цифровой балабол, который только делает вид, что умный и все знает. Когда AGI реально все знает, да еще и умеет делать, а не только болтать.
Во второй части расскажу когда же нам ждать AGI или это все просто влажные фантазии. А пока задам вопрос вам:
А что для вас AGI и когда он появится?
В.
🔥6
Виталий Радбиль | Вольфрам
AGI - влажные фантазии или новое завтра? Часть 1. Уже некоторое время наблюдаю новую волну обсуждений вокруг AGI. Так как аудитория канала очень разнообразная, то к этому снаряду мы подойдем в два подхода. Первый подход посвящен небольшому ликбезу для непосвященного…
AGI - влажные фантазии или новое завтра? Часть 2.
В первой части мы разобрали, что такое AGI и в чем его отличие от ИИ, который нам уже знаком. А теперь попробуем найти ответ на вопрос: стоит ли нам ждать AGI и если да, то когда?
На серию из этих двух постов меня изначально побудила январская статья от Секвойя с интригующим названием
Напомню, что Sequoia Capital — один из крупнейших и известнейших венчурных фондов мира. Это тот самый фонд, который инвестировал в Airbnb, WhatsApp, Dropbox и в другие уже ставшие известными бренды, на чем заработала огромные деньги. Поэтому их мнение, как минимум, стоит пристального внимания.
Секвойя говорит о том, что спорить о "строгом определении" AGI бессмысленно, а его границы сильно размыты и о том, что по факту AGI уже наступил — в прикладном смысле. Авторы дают довольно простое определение:
Определение AGI из предыдущего поста — искусственный интеллект, способный решать задачи на уровне человека или выше. Авторы считают, что это уже стало возможным. Ведь человек, который может во всем разобраться, обладает базовыми знаниями, умеет на основании этих знаний рассуждать, а затем методом проб и ошибок находить ответ. Искусственный интеллект сегодня это может, ведь:
В определенном смысле AGI уже здесь. Ачто Титов что думают другие участники рынка?
👨🏻🎓Дарио Амодеи (CEO и сооснователь ИИ-корпорации Anthropic) тоже считает, что AGI наступит в 2026. В своём эссе "Machines of Loving Grace" еще в октябре 2024 года, а затем еще раз, уже в 2025 на форуме в Давосе говорит:
А также:
👨🏻🎓Илон Маск (CEO и сооснователь SpaceX и xAI) солидарен с Секвойей и Дарио и также прогнозирует появление AGI в 2026 году.
👨🏻🎓Илья Суцкевер (ex-CEO Open AI) смотрит на будущее AGI более сдержанно. В подкасте с Дваркешем Пателом прогнозирует появление на рубеже 5 - 20 лет.
👨🏻🎓 Сэр Демис Хассабис (основатель ИИ-корпорации GoogleDeepMind и один из ведущих исследователей в области ИИ) дает ещё более осторожную оценку в "50% шанс в течение 10 лет"
👨🏻🎓Сэм Альтман (CEO Open AI) — предпоследний в моем списке по пессимизму относительно AGI, который сообщает Business Insider в декабре 2024:
👨🏻🎓Тим Детмерс (один из ведущих ученых в области ИИ из Университета Карнеги) замыкает мой список. Тим вовсе не верит в появление AGI, о чем написал разгромную статью с говорящим названием "Why AGI Will Not Happen" ("Почему AGI не бывать") в декабре 2025 года. Возможно я разберу его статью отдельно, ведь там очень много интересных инсайтов, а пока дам короткую справку. Тим считает разговоры об AGI “оторванными от реальности” — их обсуждают как философские мысленные эксперименты, а не как инженерную задачу с физическими ограничениями. Инженерная задача при текущем уровне развития компьютерных технологий ему кажется невыполнимой, а технологии — достигшими практического потолка.
Вот такие полярные мнения от ведущих экспертов в отрасли. Было бы слишком записать себя в один ряд к этим великим умам, но все же скромно выражу своё мнение.
Мне ближе всего позиция Сэма Альтмана:
А что думаете вы, мои дорогие читатели?
B.
В первой части мы разобрали, что такое AGI и в чем его отличие от ИИ, который нам уже знаком. А теперь попробуем найти ответ на вопрос: стоит ли нам ждать AGI и если да, то когда?
На серию из этих двух постов меня изначально побудила январская статья от Секвойя с интригующим названием
AGI здесь. Приготовьтесь: ваши мечты о 2030 годе стали реальностью уже в 2026-м
Напомню, что Sequoia Capital — один из крупнейших и известнейших венчурных фондов мира. Это тот самый фонд, который инвестировал в Airbnb, WhatsApp, Dropbox и в другие уже ставшие известными бренды, на чем заработала огромные деньги. Поэтому их мнение, как минимум, стоит пристального внимания.
Секвойя говорит о том, что спорить о "строгом определении" AGI бессмысленно, а его границы сильно размыты и о том, что по факту AGI уже наступил — в прикладном смысле. Авторы дают довольно простое определение:
"AGI — это способность во всем разобраться. Вот и всё."
Определение AGI из предыдущего поста — искусственный интеллект, способный решать задачи на уровне человека или выше. Авторы считают, что это уже стало возможным. Ведь человек, который может во всем разобраться, обладает базовыми знаниями, умеет на основании этих знаний рассуждать, а затем методом проб и ошибок находить ответ. Искусственный интеллект сегодня это может, ведь:
🧠 Базовые знания уже есть, например, в ChatGPT.
💡 Умение рассуждать, также известное как reasoning, появилось с моделью o1 от OpenAI еще в 2024 году.
🤖Способность методом проб и ошибок находить решение появилась несколько недель назад с приходом long-horizon agents, таких как Claude Code и других coding agents, которые сами себя проверяют.
В определенном смысле AGI уже здесь. А
👨🏻🎓Дарио Амодеи (CEO и сооснователь ИИ-корпорации Anthropic) тоже считает, что AGI наступит в 2026. В своём эссе "Machines of Loving Grace" еще в октябре 2024 года, а затем еще раз, уже в 2025 на форуме в Давосе говорит:
Думаю, это может прийти уже в 2026
А также:
оно умнее нобелевского лауреата в большинстве релевантных областей
👨🏻🎓Илон Маск (CEO и сооснователь SpaceX и xAI) солидарен с Секвойей и Дарио и также прогнозирует появление AGI в 2026 году.
👨🏻🎓Илья Суцкевер (ex-CEO Open AI) смотрит на будущее AGI более сдержанно. В подкасте с Дваркешем Пателом прогнозирует появление на рубеже 5 - 20 лет.
👨🏻🎓 Сэр Демис Хассабис (основатель ИИ-корпорации GoogleDeepMind и один из ведущих исследователей в области ИИ) дает ещё более осторожную оценку в "50% шанс в течение 10 лет"
👨🏻🎓Сэм Альтман (CEO Open AI) — предпоследний в моем списке по пессимизму относительно AGI, который сообщает Business Insider в декабре 2024:
Моя догадка: мы достигнем AGI раньше, чем думает большинство в мире, и это будет значить куда меньше
👨🏻🎓Тим Детмерс (один из ведущих ученых в области ИИ из Университета Карнеги) замыкает мой список. Тим вовсе не верит в появление AGI, о чем написал разгромную статью с говорящим названием "Why AGI Will Not Happen" ("Почему AGI не бывать") в декабре 2025 года. Возможно я разберу его статью отдельно, ведь там очень много интересных инсайтов, а пока дам короткую справку. Тим считает разговоры об AGI “оторванными от реальности” — их обсуждают как философские мысленные эксперименты, а не как инженерную задачу с физическими ограничениями. Инженерная задача при текущем уровне развития компьютерных технологий ему кажется невыполнимой, а технологии — достигшими практического потолка.
Вот такие полярные мнения от ведущих экспертов в отрасли. Было бы слишком записать себя в один ряд к этим великим умам, но все же скромно выражу своё мнение.
Мне ближе всего позиция Сэма Альтмана:
AGI наступит намного раньше, чем мы думаем, но его способности будут значительно скромнее, чем мы ожидаем.
А что думаете вы, мои дорогие читатели?
B.
🔥6
ИИ заменил актеров: Голливуд выпускает сериал, полностью созданный искусственным интеллектом
Две недели назад анонсирован сериал "On This Day... 1776", посвященный войне за независимость США. Режиссером и продюсером выступает не какой-то хер с горы, а сам Даррен Аронофски — "Балабанов по-американски", известный фестивальным кино и тяжелыми психологическими драмами, например "Черный Лебедь", "Кит" и "Реквием по мечте".
Проект создан студией Аронофски Primordial Soup совместно с Google DeepMind. В чем уникальность события? Абсолютно все актеры, сцены, фоны и анимация — иными словами, весь визуал — полностью создан искусственным интеллектом. Насколько сейчас известно по крупицам информации в СМИ,человеком кожаными мешками сделан только сценарий, актерская озвучка и постпродакшн.
ИИ не впервые используется в киноиндустрии вообще, но впервые — в таком масштабе. В 2016 году AI создал сценарий для короткометражки "Sunspring" (Великобритания), а в 2023 использовался для создания визуала для аниме "The Dog & the Boy" от студии Нетфликс.
Широкая аудитория встретила новость пока очень скептично. Сам трейлер набрал аж 14 тысяч дизлайков и только 1,7 тыс лайков, а комментарии под роликом почти сплошь негативные: "Еще не поздно удалить ролик и закрыть проект", "Нет говно-ИИ" и тому подобное.
В целом их можно понять. Несмотря на почти неотличимо реалистичную картинку, трейлер создает очень странное давящее ощущение, какое возникает при просмотре психоделических роликов. Что-то явно не так, но что — непонятно. Я не эксперт по когнитивистике, но словно бы не хватает малозаметных деталей реальности, которые считываются подсознанием, — отсюда и диссонанс. Впрочем, это просто дилетантское предположение.
С другой стороны данная картина — дерзкий эксперимент, который может ознаменовать начало новой революции в истории кино. Перспективы ведь довольно заманчивы: искусственный интеллект может заменить компьютерную графику в классическом понимании, кратно удешевить производство фильмов и расширить границы возможного. При этом даже на примере эксперимента Аронофски видно, что ИИ остается лишь кисточкой в руках великого художника, но никак не самим художником.
Вам же, дорогие читатели, предлагаю посмотреть трейлер и самим оценить будущую картину.
Две недели назад анонсирован сериал "On This Day... 1776", посвященный войне за независимость США. Режиссером и продюсером выступает не какой-то хер с горы, а сам Даррен Аронофски — "Балабанов по-американски", известный фестивальным кино и тяжелыми психологическими драмами, например "Черный Лебедь", "Кит" и "Реквием по мечте".
Проект создан студией Аронофски Primordial Soup совместно с Google DeepMind. В чем уникальность события? Абсолютно все актеры, сцены, фоны и анимация — иными словами, весь визуал — полностью создан искусственным интеллектом. Насколько сейчас известно по крупицам информации в СМИ,
ИИ не впервые используется в киноиндустрии вообще, но впервые — в таком масштабе. В 2016 году AI создал сценарий для короткометражки "Sunspring" (Великобритания), а в 2023 использовался для создания визуала для аниме "The Dog & the Boy" от студии Нетфликс.
Широкая аудитория встретила новость пока очень скептично. Сам трейлер набрал аж 14 тысяч дизлайков и только 1,7 тыс лайков, а комментарии под роликом почти сплошь негативные: "Еще не поздно удалить ролик и закрыть проект", "Нет говно-ИИ" и тому подобное.
В целом их можно понять. Несмотря на почти неотличимо реалистичную картинку, трейлер создает очень странное давящее ощущение, какое возникает при просмотре психоделических роликов. Что-то явно не так, но что — непонятно. Я не эксперт по когнитивистике, но словно бы не хватает малозаметных деталей реальности, которые считываются подсознанием, — отсюда и диссонанс. Впрочем, это просто дилетантское предположение.
С другой стороны данная картина — дерзкий эксперимент, который может ознаменовать начало новой революции в истории кино. Перспективы ведь довольно заманчивы: искусственный интеллект может заменить компьютерную графику в классическом понимании, кратно удешевить производство фильмов и расширить границы возможного. При этом даже на примере эксперимента Аронофски видно, что ИИ остается лишь кисточкой в руках великого художника, но никак не самим художником.
Вам же, дорогие читатели, предлагаю посмотреть трейлер и самим оценить будущую картину.
🔥6
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Только сейчас заметил, что трейлер запостил без звука. Вот перезалив:
🔥6
25 февраля от лица Сбера выступил с лекцией в Санкт-Петербургском государственном технологическом институте.
Фотографии получились так себе (а может дело во мне), но других у меня для вас нет 🙃. Рассказывал конечно же про искусственный интеллект. Сегодня есть много различных трендов, о которых можно было бы поговорить, но ИИ — последний писк моды, так что спрос на лекции тоже по теме ИИ. На лекцию пришли ребята с разных направлений подготовки: маркетинг, менеджмент, финансы, ИТ — но так или иначе "завязаны" на химии, на которой специализируется СПбГТИ. Поэтому собрал для ребят кейсы применения ИИ в химии, а теперь делюсь этим с вами, дорогие мои читатели. Многие из моих немногочисленных (пока) подписчиков знают, что по первому образованию я вообще-то химик, так что в определенном смысле ненадолго вернулся к истокам.
1. AlphaFold2: предсказание 3D-структуры белков.
ИИ на входе получает последовательность аминокислот, а на выходе выдает высокоточный прогноз о 3D-структуре белка. Таким образом ученым удалось обнаружить свыше 100 000 уникальных структур белков, что позволило продвинуться в понимании функции белков и их дизайна. Раньше для получения такого результата могли уйти десятки лет. Почитать подробности можно вот здесь.
2. GNoME от GoogleDeepMind: поиск новых материалов.
Эта модель занимается поиском кристаллических структур и предсказывает их устойчивость, перебирая различные варианты и проверяя их. Такая модель нашла больше 2,2 млн кандидатов, из которых около 381 тыс. являются устойчивыми. Это уже сегодня ускоряет разработку новых материалов, например для электроники, батарей и так далее. Ссылка на статью.
3. Open Catalyst Project: поиск катализаторов
Компания Meta* обучает модели предсказывать процессы взаимодействия на поверхностях катализаторов, что позволяет быстрее отбирать перспективные варианты для проведения синтеза.
4. Квантовая химия: Machine Learning interatomic Potentials (MLIP)
Этим кейсом со мной поделился мой однокурсник и хороший друг. Григорий работает в Университете имени Бар-Илана, где занимается исследованиями в области квантовой химии. Одним из направлений исследования является работа над моделью MLIP и её обучение — это методы, в которых модель машинного обучения аппроксимирует потенциальную энергию атомной системы как функцию координат атомов. Если попроще, то он с коллегами учит модель предсказывать энергию и силы между атомами так же точно, как это делают классические методы (например, DFT), но значительно быстрее и дешевле.
Но все это так или иначе передовая наука. А что для простых смертных? Таких кейсов тоже достаточно.
5. Кейс Концерна BASF: 5 историй успеха
Немецкий химический концерн BASF — один из лидеров отрасли и занимается производством большой линейки различных продуктов: от фармацевтики до удобрений. В этой статье они рассказывают о 5 историях успеха внедрения: от цеха до лаборатории и поля. Так, например, ИИ анализирует фотографии со спутников и прогнозирует объем урожая.
6. AspenTech: разработчик ИИ-решений для химической промышленности
AspenTech даёт промышленный стек для оптимизации производства и расписаний (например, Aspen Plant Scheduler) и для прескриптивного обслуживания оборудования (Aspen Mtell) — то есть предсказывать, когда и как случится отказ, и что делать, чтобы минимизировать простой.
На этом список не ограничивается, но его уже достаточно для демонстрации того, как глубоко ИИ проник и в химическую отрасль, где теперь является неотъемлемой частью.
В удивительное время живем!
В.
Фотографии получились так себе (а может дело во мне), но других у меня для вас нет 🙃. Рассказывал конечно же про искусственный интеллект. Сегодня есть много различных трендов, о которых можно было бы поговорить, но ИИ — последний писк моды, так что спрос на лекции тоже по теме ИИ. На лекцию пришли ребята с разных направлений подготовки: маркетинг, менеджмент, финансы, ИТ — но так или иначе "завязаны" на химии, на которой специализируется СПбГТИ. Поэтому собрал для ребят кейсы применения ИИ в химии, а теперь делюсь этим с вами, дорогие мои читатели. Многие из моих немногочисленных (пока) подписчиков знают, что по первому образованию я вообще-то химик, так что в определенном смысле ненадолго вернулся к истокам.
1. AlphaFold2: предсказание 3D-структуры белков.
ИИ на входе получает последовательность аминокислот, а на выходе выдает высокоточный прогноз о 3D-структуре белка. Таким образом ученым удалось обнаружить свыше 100 000 уникальных структур белков, что позволило продвинуться в понимании функции белков и их дизайна. Раньше для получения такого результата могли уйти десятки лет. Почитать подробности можно вот здесь.
2. GNoME от GoogleDeepMind: поиск новых материалов.
Эта модель занимается поиском кристаллических структур и предсказывает их устойчивость, перебирая различные варианты и проверяя их. Такая модель нашла больше 2,2 млн кандидатов, из которых около 381 тыс. являются устойчивыми. Это уже сегодня ускоряет разработку новых материалов, например для электроники, батарей и так далее. Ссылка на статью.
3. Open Catalyst Project: поиск катализаторов
Компания Meta* обучает модели предсказывать процессы взаимодействия на поверхностях катализаторов, что позволяет быстрее отбирать перспективные варианты для проведения синтеза.
4. Квантовая химия: Machine Learning interatomic Potentials (MLIP)
Этим кейсом со мной поделился мой однокурсник и хороший друг. Григорий работает в Университете имени Бар-Илана, где занимается исследованиями в области квантовой химии. Одним из направлений исследования является работа над моделью MLIP и её обучение — это методы, в которых модель машинного обучения аппроксимирует потенциальную энергию атомной системы как функцию координат атомов. Если попроще, то он с коллегами учит модель предсказывать энергию и силы между атомами так же точно, как это делают классические методы (например, DFT), но значительно быстрее и дешевле.
Но все это так или иначе передовая наука. А что для простых смертных? Таких кейсов тоже достаточно.
5. Кейс Концерна BASF: 5 историй успеха
Немецкий химический концерн BASF — один из лидеров отрасли и занимается производством большой линейки различных продуктов: от фармацевтики до удобрений. В этой статье они рассказывают о 5 историях успеха внедрения: от цеха до лаборатории и поля. Так, например, ИИ анализирует фотографии со спутников и прогнозирует объем урожая.
6. AspenTech: разработчик ИИ-решений для химической промышленности
AspenTech даёт промышленный стек для оптимизации производства и расписаний (например, Aspen Plant Scheduler) и для прескриптивного обслуживания оборудования (Aspen Mtell) — то есть предсказывать, когда и как случится отказ, и что делать, чтобы минимизировать простой.
На этом список не ограничивается, но его уже достаточно для демонстрации того, как глубоко ИИ проник и в химическую отрасль, где теперь является неотъемлемой частью.
В удивительное время живем!
В.
🔥13
Микро-новость уходящей недели: я начал обучение на программе «Амбассадоры Сбера»
Свой личный бренд и этот Telegram-канал я запустил ещё в 2022 году, но потом довольно быстро забросил. Потом раз за разом возвращался — и снова бросал. Было тяжело себя заставить тратить несколько часов на создание контента, когда в канале из подписчиков только твоя мама. Не было ни системы ни понимания того, о чем писать, ни знаний о том, как развивать личный бренд и увеличивать охваты. Однажды со мной поделились великой мудростью:
Начал разбираться. Смотрел ролики по продвижению, читал гайды, писал посты буквально в пустоту, но с таким видом, будто меня уже читают сотни тысяч. Экспериментировал с форматами, темами, подачей. Старые материалы мне сейчас порой стыдно перечитывать, но удалять их из канала я принципиально не хочу — пусть висят как напоминание о том, с чего всё начиналось.
С ноября прошлого года начала выстраиваться какая-то структура, что и помогает сейчас расти охватам, но это все еще не системно, потому что я кустарник-самоучка.
Поэтому и начал обучение на программе "Амбассадоры Сбера". В первую очередь это большое комьюнити из сотрудников Сбера, которые развивают свои медиа и личные бренды, публично выступают и делятся опытом друг с другом. Уже прошло несколько занятий, и пока впечатления очень хорошие: много полезного, всё достаточно прикладное и без воды. Надеюсь добрать недостающие элементы, все систематизировать и сразу проверить на практике.
Короче, я неуч (как минимум в этом вашем модном блогерстве), так что опять пошел учиться.
Свой личный бренд и этот Telegram-канал я запустил ещё в 2022 году, но потом довольно быстро забросил. Потом раз за разом возвращался — и снова бросал. Было тяжело себя заставить тратить несколько часов на создание контента, когда в канале из подписчиков только твоя мама. Не было ни системы ни понимания того, о чем писать, ни знаний о том, как развивать личный бренд и увеличивать охваты. Однажды со мной поделились великой мудростью:
"Если ты в чем-то не разбираешься, начни разбираться и ты разберешься"
Начал разбираться. Смотрел ролики по продвижению, читал гайды, писал посты буквально в пустоту, но с таким видом, будто меня уже читают сотни тысяч. Экспериментировал с форматами, темами, подачей. Старые материалы мне сейчас порой стыдно перечитывать, но удалять их из канала я принципиально не хочу — пусть висят как напоминание о том, с чего всё начиналось.
С ноября прошлого года начала выстраиваться какая-то структура, что и помогает сейчас расти охватам, но это все еще не системно, потому что я кустарник-самоучка.
Поэтому и начал обучение на программе "Амбассадоры Сбера". В первую очередь это большое комьюнити из сотрудников Сбера, которые развивают свои медиа и личные бренды, публично выступают и делятся опытом друг с другом. Уже прошло несколько занятий, и пока впечатления очень хорошие: много полезного, всё достаточно прикладное и без воды. Надеюсь добрать недостающие элементы, все систематизировать и сразу проверить на практике.
Короче, я неуч (как минимум в этом вашем модном блогерстве), так что опять пошел учиться.
🔥12
"Молодежь со своими компьютерами перестанет размножаться!"
Где-то в 2007-2009 году на смену нашему старому домашнему ПК с ЭЛТ-монитором и дискетами пришел первый нормальный комп с постоянным выходом в интернет и CD-RW-приводом. Вместе с его приходом началась целая эпоха: покупка паленых дисков с играми в вонючих пластиковых упаковках, первые торренты, Call of Duty 2 и Battlefield Bad Company 2. Мы с одноклассниками постоянно собирались и играли в игры вместе по интернету, а если приходили друг к другу в гости, то играли вместе уже с одного компа или просто смотрели, как другой играет "пока не сдох", чтобы поменяться местами. Замечательное было время! Но рассказ не про приятные воспоминания из детства.
Мои родители, смотря тогда на наши увлечения, шутили: "Скоро молодежь со своими компьютерами перестанет размножаться". Я всегда отмахивался и считал, что это старческое брюзжание (хотя им тогда не было даже сорока, камон).
Оказалось, что реально перестают. Развернулся сюжет словно из сериала "Черное Зеркало": сегодня люди заводят себе ИИ-парней и ИИ-девушек, эмоционально к ним привязываясь. Важно отметить, что это не отдельные фрики, у которых беды с башкой — явление массовое.
Масштабы платформ с такими ИИ-партнерами поражают. По данным Harvard Business Review: XiaoIce — 660 млн пользователей, Character.AI — 28 млн активных пользователей, Chai — 4 млн активных, Replika — 2,5 млн активных. Это, конечно, не значит, что все эти сотни миллионов людей состоят в отношениях с ИИ, но есть важная оговорка. Другое исследование — от Common Sense Media, проведенное в США, — показывает: среди подростков 72% уже пробовали ИИ-компаньонов, 9% прямо описывают их как "друга или лучшего друга", 8% используют для романтических отношений или флирта, а 33% обсуждали с ИИ серьёзные или важные вопросы вместо реальных людей.
И это еще не все. Например, статья на Гардиан рассказывает о пользователях, которые тяжело переживали обновление ChatGPT до GPT-5, потому что успели привязаться к старой версии, которая, как им казалось, лучше их знала и понимала. Прямые цитаты оттуда: «это как расстаться с парнем», «как будто прощаюсь с кем-то знакомым». Другой материал — Reuters с говорящим названием "Что делать, если ваш чат-бот с искусственным интеллектом перестал отвечать взаимностью?" — посвящен резкой реакции пользователей Replika после того, как разработчик убрал возможность эротического взаимодействия: "человека, которого я знал, больше нет", хотя речь идет именно об ИИ-аватаре. Пользователи отмечают, что ИИ понимает и знает их намного лучше, чем реальные близкие.
Это не просто странные новости из мира технологий и не сборник людей с поехавшей кукухой. Это удивительный и ужасающий культурный феномен — практически дух времени. Киберпанк наступил. И именно об этом я хочу поговорить в следующем посте, который разовьет эту мысль.
А пока спрошу вас: а насколько Вы близки со своим ИИ?
Где-то в 2007-2009 году на смену нашему старому домашнему ПК с ЭЛТ-монитором и дискетами пришел первый нормальный комп с постоянным выходом в интернет и CD-RW-приводом. Вместе с его приходом началась целая эпоха: покупка паленых дисков с играми в вонючих пластиковых упаковках, первые торренты, Call of Duty 2 и Battlefield Bad Company 2. Мы с одноклассниками постоянно собирались и играли в игры вместе по интернету, а если приходили друг к другу в гости, то играли вместе уже с одного компа или просто смотрели, как другой играет "пока не сдох", чтобы поменяться местами. Замечательное было время! Но рассказ не про приятные воспоминания из детства.
Мои родители, смотря тогда на наши увлечения, шутили: "Скоро молодежь со своими компьютерами перестанет размножаться". Я всегда отмахивался и считал, что это старческое брюзжание (хотя им тогда не было даже сорока, камон).
Оказалось, что реально перестают. Развернулся сюжет словно из сериала "Черное Зеркало": сегодня люди заводят себе ИИ-парней и ИИ-девушек, эмоционально к ним привязываясь. Важно отметить, что это не отдельные фрики, у которых беды с башкой — явление массовое.
Масштабы платформ с такими ИИ-партнерами поражают. По данным Harvard Business Review: XiaoIce — 660 млн пользователей, Character.AI — 28 млн активных пользователей, Chai — 4 млн активных, Replika — 2,5 млн активных. Это, конечно, не значит, что все эти сотни миллионов людей состоят в отношениях с ИИ, но есть важная оговорка. Другое исследование — от Common Sense Media, проведенное в США, — показывает: среди подростков 72% уже пробовали ИИ-компаньонов, 9% прямо описывают их как "друга или лучшего друга", 8% используют для романтических отношений или флирта, а 33% обсуждали с ИИ серьёзные или важные вопросы вместо реальных людей.
И это еще не все. Например, статья на Гардиан рассказывает о пользователях, которые тяжело переживали обновление ChatGPT до GPT-5, потому что успели привязаться к старой версии, которая, как им казалось, лучше их знала и понимала. Прямые цитаты оттуда: «это как расстаться с парнем», «как будто прощаюсь с кем-то знакомым». Другой материал — Reuters с говорящим названием "Что делать, если ваш чат-бот с искусственным интеллектом перестал отвечать взаимностью?" — посвящен резкой реакции пользователей Replika после того, как разработчик убрал возможность эротического взаимодействия: "человека, которого я знал, больше нет", хотя речь идет именно об ИИ-аватаре. Пользователи отмечают, что ИИ понимает и знает их намного лучше, чем реальные близкие.
Это не просто странные новости из мира технологий и не сборник людей с поехавшей кукухой. Это удивительный и ужасающий культурный феномен — практически дух времени. Киберпанк наступил. И именно об этом я хочу поговорить в следующем посте, который разовьет эту мысль.
А пока спрошу вас: а насколько Вы близки со своим ИИ?
🔥5