Патриция Рид в лекции Planetary Hope as Not-Yet-Realism 2 мая 2026 рассказывает о будущем через концепцию «еще не осознанного» философа Эрнста Блоха. Рид в своей лекции исследует вопрос о том, как можно по-новому осмыслить надежду в эпоху климатического кризиса и глобального усиления авторитарных сил. В противовес ископаемому утопизму MAGA и им подобных она предлагает модель обнадеживающего «еще-не-реализма», которая придерживается убеждения, что другой мир возможен, не отрицая при этом планетарных ограничений. Надежда у Рид выступает как процесс, становление коллективного со-участия различных социальных и планетарных сил. Представление иных будущих предполагает не исход от мира или оплакивание его, что деполитизирует аффекты и события как неизбежности, вызывает аддиктивную обречённость (думеризм), а союза между фактом и фикцией, между состоянием возможного и ирреального, пока-еще-не-возможного. Как отмечал Эрнст Блох, работа надежды требует людей, которые активно бросаются в становление, которому они принадлежат. Также скидываю книгу Рид Figuring Planetary Space: Abandoning Man’s Measure, где она намечает контекст, в котором пространственное мышление сыграло каталитическую роль в евромодерности, выходящую за пределы непосредственной репрезентации пространства, а так же показать, каким образом оно функционировало также как когнитивная технология, обучавшая определённому способу видеть, соотноситься с миром и мыслить его, задавая для дизайна определённую ориентацию и чувство цели. Так, становится очевидной необходимость понять, каким образом Планетарное обращается к нам посредством пространственных фигураций, если мы хотим обозначить парадигматический сдвиг от самопонимания Человека, по-прежнему исключительным образом привязанного к Планетарности. Каким образом пространственные меры Человека продолжают просачиваться в наши практики, оставаясь скрытыми от нас именно благодаря своей привычности? И посредством каких средств мы можем на практике сделать возможной деятельность вне референциальных рамок этих мер?

Сосредоточившись на функции пространственных медиантов и на том, как они делают возможными наррации «извне Человека», охватывающие различные масштабы времени и пространства, это чувство срочности смещается от неподвижности меланхолии к экспериментированию — экспериментированию, основанному на приостановке перспективных координат, которые, как выражался математик и философ Жиль Шатле, задавали Человеку его «ориентиры» и «чувственные клише».

Статья про образование, но перекликающаяся с предыдущим постом: чему и как учить во времена, когда все больше исполнительских функций успешно себе забирает ИИ — а образование во многом заточено под воспроизводство грамотных и эффективных исполнителей в области умственного труда. Ответ автора в том, что в эпоху, когда ИИ способен выполнять все больше учебной и рабочей рутины, образование всех уровней должно перестать сводиться к передаче навыков и сосредоточиться на формировании гражданина (как бы пафосно это ни звучало): человека, который умеет думать, судить, нести ответственность и действовать осмысленно. Автор подчеркивает, что как раз благодаря ИИ-агентам ценность образования смещается от простого “знать и делать” к развитию агентности в самом человеке, т.е. того, что ИИ сам по себе не производит. Из этого следует, что ИИ не отменяет образование (как пугают алармисты и консерваторы от образования), а делает его более требовательным: если машины берут на себя исполнение, людям нужно лучше учиться выбору целей, оценке последствий и работе с неопределенностью. Иными словами, смысл школы и университета теперь не в том, чтобы конкурировать с вычислительной мощностью ИИ, а в том, чтобы воспитывать человеческий “компас”; железо считает быстрее, но направление-то выбирает человек. Мысль не очень оригинальна, прямо скажем, но оглядываясь вокруг видишь, что ее пока еще надо повторять как можно чаще — чтоб дошло, наконец. https://www.forbes.com/sites/rayravaglia/2026/07/23/ai-in-education-forming-citizens-when-ai-can-do-the-work/

Под выходные — очередная рекомендация лонгрида. Про парадокс Моравека (Самые простые вещи для людей — самые сложные для машин. И наоборот) я слышал: трудно следить за развитием Physical AI и с ним не познакомиться. А вот про самого Моравека как-то не удосужился почитать. Очень, как выясняется, зря. Ханс Моравик оказался одним из очень радикальных мыслителей в области ИИ, предсказав в 1988 достижение ИИ человеческого уровня через 40 лет. Логика в основе этого прогноза сегодня выглядит, мягко говоря, неполной, — а вот упор на зависимость от доступного компьюта смотрится провидческим (и противоречащим идеям отцов-основателей ИИ тех годов). Интересно читается этот лонгрид именно сейчас, потому что позволяет увидеть, какие старые прогнозы Моравека оказались неожиданно близки к реальности, а где он недооценил сложность пути; это хорошая иллюстрация того, как непросто вообще рождаются и удачные, и ошибочные долгосрочные прогнозы. Одновременно текст помогает лучше понять логику современного ИИ-бумa не как очередного технологического хайп, а как продолжение очень старой линии идей про вычисления, интеллект, тело и замену человека машинами. Иными словами, это не просто “интервью с легендой”, а хорошая прелюдия к нынешним спорам не только о технологиях, но и о том, что вообще считать человеческим будущим.

“Producing artificial offspring that transcends us to the max is the most exalted role I can imagine the human race playing,”

Эти «искусственные потомки» и нынче многих триггернут, а цитата ведь из прошлого века. Рекомендую:) https://nymag.com/intelligencer/article/hans-moravec-interview.html

1) AI-2040 – таймлайны В новом эссе авторы решили поиграть с роадмапом. Новый прогноз развивается гораздо более спокойно. Так называемый takeoff date (год, когда фронтир лаборатории автоматизируют AI research и начнется самоулучшение моделей) перенеслось с 2027 на 2030 годы. Но это не значит, что прогресс замедлился! Просто ребята решили рассмотреть другой прогноз. Самый дерзкий прогноз takeoff year авторов приходится на 2028, медиана – где-то между 2031 и 2035. Самоулучшение моделей практически равно сингулярности. В худшем случае апокалипсис или точка невозврата ожидается в течение года после начала эффективного самоулучшения. Несмотря на это, авторы несколько раз подчеркивают, что они хотели воздержаться от прогнозов с точными датами (слишком много неопределенности) и скорее хотят сделать прогноз с последовательностью событий, что и в каком порядке будет происходить. Поэтому на даты надо смотреть скептически, причем как про ускорение, так и про более медленный вариант событий.

У меня был четырехчасовой перелет и я прочитал AI-2040 почти полностью Есть много мыслей, которыми я хочу поделиться. Но сначала стоит рассказать, о чем это вообще. ai-2040.com – развитие нашумевшего ai-2027.com. ai2027 я комментировал тут, он про довольно страшный (и реалистичный) сценарий выхода суперинтеллекта из под контроля. Если вы не читали, то решительно советую, было очень интересно погрузиться в почти sci-fi прогноз. Если в ai2027 разбирают в основном стремительные катастрофические варианты развития событий, то в ai2040 почти полностью посвящен позитивному сценарию (описание почти на 70 страниц). Авторы признают его маловероятным, но одним из немногих, при котором миру будет хорошо от развития искусственного интеллекта. Сам сценарий - Plan A В этом сценарии Америка и Китай в 2029 году осознают экзистенциальную опасность гонки вооружений. Америка боится самого ИИ, Китай боится, что Америка сделает более сильный ИИ и страны решают придти к соглашению – заморозить исследования, пока не решится, что с этим делать. Исследования замораживают на год, в это время страны решают - сделать весь AI research публичным и открытым - веса моделей, наоборот, сделать закрытыми - все будущие датацентры строить на прокси-территориях, на которых США и Китай смогут взаимно уничтожить весь компьют - вычисления на всех GPU или специальных чипов контроллировать специальной комиссией Звучит невероятно? Да. Сами авторы говорят, что в этот вариант они верят меньше, чем в вариант взаимного уничтожения. Но тем не менее стараются обосновать, почему рациональные игроки в теории игр могут быть склонны именно к таким мерам. И я считаю, что самое интересное в ai2040 – именно анализ отдельных факторов, подкрепленный довольно трудоемкими исследованиям. О некоторых интересных деталях я и расскажу в следующих постах. Можете поставить побольше лайков, если хотите, чтобы я описал побольше факторов)

Мир с ИИ лишает людей смыла или отмазок? Давайте синхронизируемся где мы сейчас находимся: 1. Любая офисная или цифровая работа может и будет автоматизирована с помощью ИИ. Это на 20% техническая задача и на 80% задача слома привычек, консенсуса и экономической диффузии. 2. Крайне маловероятно что AGI в определении "ИИ может делать любую экономически значимую задачу не хуже, чем 90% людей ей занимающихся сегодня" займет больше чем 3-4 года. 3. Это значит, что любой бизнес в цифровой сфере будет изменен до неизнаваемости. 4. ИИ не может заменить ответственность, энергию и сильное желание. 5. Корпорации нерациональны. Рациональное поведение — это радикальная перестройка того как работают компании, пересборка процессов и команд. В корпорациях мотивации разнонаправленны и мало у кого есть яйца и власть делать структурные изменения. 6. Оффлайн пока что в безопасности и будет меняться медленнее, но инновации в офлайне (роботы, сенсоры) так же ускоряются вследствие развития ИИ. Итого: старые правила перестали работать, но мир будет какое-то время. Если раньше всегда можно было ничего не делать с отмазкой, мол, родился не в той стране, родители плохие, злые, бедные, коллектив плохой, начальник дурак, то сегодня все уравнены. Сегодня лучшее время что-то создавать, потому что никогда у отдельного человека без капитала и власти не было столько ресурсов. Но создавать цифровые продукты - это воевать против гравитации, их все равно сделает ИИ лучше. Сегодня, скорее всего, последнее время в истории чтобы создавать цифровые продукты, ибо сам процесс будет автоматизирован со временем благодаря масштабным фабрикам софта и сервисных решений.

Я сейчас нахожусь на коливинге S16, но про него расскажу вам, когда все закончится. Пока же главным хайлайтом и, наверное, самой полезной сессией на коливинге для меня стала дискуссия про AI. Участвовали Степа Гершуни @cryptoEssay и Витя Тарнавский @singularityfm, а модерировал Егор Руди @Shmit16 (Егор чаще пишет в этом канал S16). Ребята два часа проговорили, а мы все с радостью все слушали и обсуждали. Огромный объем информации и много размышлений родились у меня после! Но вот главная мысль: Мы все пытаемся понять, какие профессии исчезнут в будущем. Но, мне кажется, это неправильный вопрос. Правильный вопрос: насколько быстро вы способны отказаться от своих вчерашних убеждений? За последние месяцы я все чаще замечаю одну закономерность: людей тормозит не отсутствие знаний, а уверенность, что они уже понимают, как устроен мир. В эпоху AI самым ценным навыком становится способность постоянно пересобирать свою картину реальности. То, что вчера казалось невозможным, через полгода становится обычной функцией. Поэтому сегодня выигрывают не самые умные и даже не самые опытные, а самые адаптивные. Адаптивность важнее экспертизы. И тут рождается ответ на другой частый вопрос – чему учить детей в эпоху AI, если многие профессии исчезнут? Предпринимательству. Не просто открыть юрлицо, а уметь: — замечать возможности; — принимать решения; — брать ответственность; — быстро адаптироваться. Все эти навыки еще долгое время будет очень сложно автоматизировать.

Заменит ли ИИ учёных? Мы оказались в странной ветке метавселенной: стирать наши носки роботы так нормально и не научились, а делать науку – до какой-то степени вполне. Кажется, этого не ожидал никто из фантастов. Что же будет дальше? Я не знаю, как не знает и никто другой. Но некоторые вещи уже вполне вырисовываются На картинке – вероятно, самый важный график нашей эпохи. Это время, которое уходит у людей на задачи, которые теперь может решать ИИ (отсюда). Рост за последние годы – экспоненциальный, примерно каждые 7 месяцев ИИ становится способен решать вдвое более долгие задачи. Если в 2020 году модели могли давать правильные ответы на несложные вопросы, то в 2024 году они стали способны писать код для простых существующих алгоритмов, а ещё парой лет спустя – решать некоторые исследовательские задачи. Учёным стало сложно продолжать строить этот график: текущие модели решают самые трудоёмкие проблемы из бенчмарка Если этот рост продолжится ещё хотя бы пару лет, мы окажемся в совсем другом мире: по одному запросу ИИ сможет делать то, что у человека заняло бы рабочую неделю Я не думаю, что это приведёт к исчезновению или замене учёных. Люди всё ещё будут способны решать сложные задачи, искать оригинальные подходы или направлять ИИ. Но многие задачи реального мира и даже научные – станут решаемы кремниевыми работниками. Интеллектуальная работа на заказ станет более доступной и массовой – словно фабричное производство вещей. А учёные-люди будут делать "органическую" и более изысканную работу Речь, конечно, про интеллектуальную часть работы учёных. Физическая, с приборами, пока что так быстро не меняется

Мировоззрение людей, которые воплотили переход человечества на новый техноуклад (оргструктура, культура взаимодействия, тактика и стратегия) BBN/RAND/ARPA/IPTO/SRI/PARC 1-10/100 1. J.C.R. Licklider 2. Ivan Sutherland 3. Bob Taylor 4. Larry Roberts 5. Frank Heart 6. John McCarthy 7. Leo Beranek 8. Steve Crocker 9. Wesley Clark 10. Gary Starkweather следующий переход вот-вот случится и совсем не в той области, в которой большинство ожидает, а в той, что уже существует в нескольких точках "возгорания", но все еще ниже радаров а вообще контент совсем на грани моих способностей, я примерно 1 час лекций мог осилить за 2-3, через усилие как на мат олимпиаде и как побочка теперь выступления фаундеров и партнеров из YC кажутся щенячьим писком PS Вывод после первых 10 часов погружения: c 1969 в ИТ не случилось ни одной существенной инновации (0→1)

Через какое-то время все политические новости пользователю будут приходить от AI-сервисов, а не СМИ. Нет никакого смысла читать BBC, если есть Gemini или ChatGPT. Пока OpenAI и Anthropic не до того, и интерфейсно на это поле заходит только Google со своим AI Overview — и то весьма робко, но газеты уже страдают. А через 5 лет их трафик еще сократится в разы или на порядки. Неизбежно. И дальше два мыслимых варианта реализации. Либо политическая позиция ИИ-новостей будет определяться сервисом (или властями, не суть важно в данном контексте), либо подстраиваться под пользователя. Кто-то из них решит, что Трамп плохой или хороший — и пузырь вокруг этого тезиса станет абсолютно непробиваемым. Ничто иное не пролезет, ибо незачем. Предвзятость ленты соцсетей покажется просто детским лепетом на фоне AI-фильтра. И это будет единственный источник правды для большинства пользователей. И, кстати, я не знаю, какой вариант хуже – с общим куполом или с персональным. #политота

Навыки, которые будут важны завтра Точное будущее предсказать сложно, но уже сегодня ясно: многие сегодняшние востребованные умения к 2050 году могут потерять актуальность. Футуролог Юваль Ной Харари выделяет ключевые качества — способность быстро адаптироваться и учиться на протяжении всей жизни. В мире информационного изобилия особенно ценен навык фильтрации информации: умение находить главное и не отвлекаться на второстепенное. По мнению Харари, будущих специалистов стоит готовить к развитию универсальных навыков — критического мышления, эффективного общения, работы в команде и творческого подхода. Конкретные знания, например, программирование или знание языков, могут быстро устареть, ведь технологии, включая искусственный интеллект, берут на себя многие рутинные задачи. Будущее требует не просто новых идей, а умения постоянно переосмысливать себя, развивать гибкость и устойчивость, чтобы успешно справляться с вызовами и оставаться востребованными в быстро меняющемся мире Фаундер | Бизнес и Стартапы

Будущее лидерского авторитета Об этой подтеме в цикле о Будущем лидерства я напишу через некоторые любопытные примеры. Приглашаю вас поразмышлять вместе! У среднего менеджера сегодня 12 подчиненных по сравнению с 8ю в 2013 году. Это вызвано уменьшением числа менеджеров, считает Gallup. А медиана не растет – большинство руководит относительно небольшими командами: 37% – менее, чем пятью людьми, каждый пятый менеджер (22%) имеет от 10 до 24 прямых подчиненных, и только 13% управляют 25+ сотрудниками Gartner предполагали, что к концу 2026 года каждая пятая организация уберет больше половины менеджеров среднего звена, но уже отправившие “на кислород” людей – жалеют. Упрощенная (уплощенная!) орг структура может привести к путанице и неудовлетворенности других сотрудников, а еще не понятно, откуда потом вырастут менеджеры высшего звена?  В интро темы я писала, что управление двигается в среду "племенного" доверия или доверия "своим" – 42% сотрудников предпочли бы сменить отдел, чем подчиняться руководителю с другими взглядами Если грубо, авторитет = экспертиза, уважение и надежность. Все это никуда не денется, но вот что кажется стоящим размышлений:  Эксперименты с тем, где возникает авторитет, чем он обеспечен и у кого он в руках – (1) Режим AI основателя – единственно рабочий режим сейчас: Brian Chesky, CEO Airbnb, и его founder mode стали героями эссе Пола Грета в 2024 году, и пока ничего не изменилось Теперь Брайан в AI Founder Mode. Что говорит: вы управляете людьми через работу, вы не психотерапевт и не надо упариваться в бесконечные 1-1 (он вообще проводит только групповые встречи) AI делает информацию и инструменты доступнее, нет причин делегировать понимание бизнеса через длинную управленческую цепочку (мол, Католической церкви 2000+ лет и управляется она через 4 уровня, зачем в компаниях по 7-8?) Чески считает, что останутся только hybrid people manager или manager-IC и он их растит своими руками  (к слову, “концентрический" круг у него – 40-50 человек)  (2) Крупные руководящие роли переводят в ко-режим: то есть у компании может быть несколько ко-генеральных директоров, например, как у Spotify – с января 2026 года компанией будут руководить два co-CEO — Алекс Норстрём (Chief Business Officer) и Густав Сёдерстрём (Chief Product and Technology Officer), Comcast (телеком, медиа, стриминг – чем только не владеют они) – назначила Майка Кавана со-CEO вместе с Брайаном Робертсом, а еще – Oracle – сделал ко-CEO Clay Magouyrk and Mike Sicilia Меня, кстати, звали на работу в один крутой у нас, который пошел на международку и такой сложной структурой должен был рулить, что там было 4 ко-генеральных директора (3) Растет доля фракционных руководителей. Это “временное” руководство – не можете себе позволить дорогого сотрудника (например, CFO или HRD), он вам подтягивает команду при частичном вовлечении. При этом, это и непростая ролевая конструкция для команды (а я делают так на практике и понимаю, как это работает). Есть мнение, что CXO позиции – просто такая новая форма частичного найма  (4) Next-generation и shadow boards из молодых сотрудников – Michael Page (рекрутинг) создала десять таких советов в разных странах; Interbrand (консалтинг) рассматривала свой совет сотрудников младше 30 лет не как разовую инициативу, а как платформу минимум на десять лет. Такие структуры создаются, чтобы молодые сотрудники тоже могли влиять, а руководители – получить новый взгляд на проблемы. Классно! Идет поиск новых форм групповой работы –  (1) Dynamic Shared Ownership by Bayer (фарма). с 2024 года убрали до 6 орг уровней, сократили управленческие позиции примерно на 2/3 и передали подавляющее большинство решений исполнителям. Работают миссиями и 90-дневными циклами, а лидеры переопределяются как визионеры, архитекторы, катализаторы и коучи Глава трансформации называет себя Chief Catalyst :) В центре – клиент и customer & product команда, а technical teams, enabling teams (кстати, классное название для HR, IT, legal…) secure –"обогащают их экспертными знаниями и ресурсами". Не важно, сколько у тебя подчиненных, важно, можешь ли ты воздействовать на внешнюю среду (2) Flash teams – в 2025 году исследователи Stanford Мелисса Валентайн и Майкл Бернстайн формализовали модель Flash Teams: глобально распределённые эксперты быстро собираются под конкретную задачу, работают несколько недель или месяцев, меняют состав по мере развития проекта и затем распускаются AI и цифровые платформы помогают определить необходимые роли, найти людей, организовать онбординг и координировать последовательность работы (3) Британские mission testbeds – государственные служащие должны работать вместе с учителями, сотрудниками NHS, местными властями и сообществами, быстро проверяя решения непосредственно на территориях и генерировать новые идеи Понятно, что в компаниях будут появляться отношения нового типа и это тоже необходимо будет обрабатывать: - BNY  (старший банк Америки) в годовом отчете за 2025 год написали: у нас “134 digital employees” (автономные мультиагентные системы, встроенных в рабочие процессы), а - Microsoft сделали Entra Agent ID, чтобы включить в жизнь “виртуальных коллег”: анонс заканчивается словами “Давайте вместе обеспечим управление и защиту каждой idendity – будь то человек или агент” И завершить хочу таким примером – распределенное лидерство в космических миссиях. NASA HERA (Human Exploration Research Analog) делают исследования о взаимодействии команд, так как космические агентства по всему миру готовятся к миссии на Марс Одна из главных задач – организационная: обеспечение успешного сотрудничества внутри небольшой команды, которая будет жить и работать вместе в экстремальных условиях в течение длительного периода времени Лидерство в команде будет иметь решающее значение для успеха миссии, обеспечивая руководство, стимулируя творческое мышление, минимизируя конфликты, ведя переговоры между экспертами из разных областей и поддерживая высокий уровень мотивации на протяжении всей миссии Вместо иерархического лидерства полагают, что полезнее – совместное. “Члены команды являются одновременно источниками и получателями лидерства. Члены команды должны быть готовы не только руководить другими, но и признавать ценность опоры на нескольких членов команды в вопросах лидерства”. Так как усилия лидера могут терпеть неудачу, если отвергнуты командой, очень важны взаимоотношения  Я, кстати, размышляя как-то о мнимой бесполезности работы менеджера, получила в ответ альтернативное мнение – мол, такие, как ты, очень будут нужны на борту космических кораблей! 😁🫶🏻 Так что от нашей способности влиять, в том числе, совместно, буквально зависит будущее. Нам тут учиться и учиться :) NB: я пишу цикл о Будущем лидерства, сейчас мы в Блоке 1 – Я: внутренняя опора лидера. Вводная часть тут 📌 Подписывайтесь на Кружой кройки бытия

Глава SoftBank: к 2040 году ИИ будет требовать $5 трлн в год и станет высшей формой жизни Основатель и генеральный директор SoftBank Масаёси Сон заявил, что развитие ИИ потребует ежегодных инвестиций в $5 трлн к 2040 году, назвав разговоры о «пузыре» на рынке технологии «абсурдными». По его прогнозу, ИИ будет обеспечивать 20% мирового ВВП, но при этом потребует 3 ТВт энергии — в 1,8 раза больше текущего мирового потребления. Сон также считает, что в будущем искусственный интеллект станет «высшей формой жизни». Впрочем, его оптимизм неудивителен: за последние два года SoftBank вложила десятки миллиардов долларов в OpenAI, дата-центры и робототехнику. https://hightech.plus/2026/07/16/glava-softbank-k-2040-godu-ii-budet-trebovat-5-trln-v-god-i-stanet-visshei-formoi-zhizni

#климова «Я не хотел вас напугать» – сказал Мэтт Шумер. После того, как написал эссе про AI на 50 млн просмотров и напугал весь интернет Если вы еще не читали, вот оно, называется «Грядет нечто большое». Мэтт первый достучался до масс с мыслью, что c AI мы сейчас на стадии отрицания, как в 2020 с ковидом. Какой вирус? У нас все нормально. По иронии, он еще и основатель ИИ-редактора HyperWrite. Мэтт пишет, что 5 февраля вышли новые модели, которые дали отсечку большому скоростному пинку в плане написания кода. И он уже не помнит, когда разрабатывал что-то сам. Кодеры теряют работу, потому что главная задача, которую поставили себе AI-лаборатории – это научиться кодить код без кодеров, чтобы AI кодил сам себя, ведь по сути это код. Все как предсказывали. Помимо нагнетания, Мэтт дает свою стратегию, как вести себя сейчас. Что делать, чего не делать: 1. Начать решать сложные задачи с ИИ Не гуглить простые вопросы, а реально встраивать в процессы. Обучать под себя. 2. Стать AI-native Исходите из того, что сначала вы пробуете решить задачу с AI. Окружите себя инструментами. А потом, если не получилось, решайте по старинке. 3. Учиться ставить задачи. Ключевой навык на следующие 5-10 лет – научиться чётко формулировать цель, ограничения и критерии качества. 4. Перестаньте плеваться. Уберите эго и пробуйте Самый опасный сценарий это считать, что ИИ переоценен. Да, местами он слаб, но ситуация может поменяться за день. Просто пробуйте внедрять. Мэтт прямо говорит, скорость сейчас важнее идеальности. 6. Подумайте, что говорите детям Стандартный путь – хорошие оценки, школа-вуз-работа, теперь тупиковый. Половины профессий, на которые ребенок будет учиться 15 лет, скоро не станет. И создайте подушку безопасности.

#мнение В интервью с сооснователем венчурного фонда Cats.VC Максимом Чеботаревым мы поговорим о трансформации венчура и стартапов на фоне развития технологии искусственного интеллекта: РВ: Получается, что на рубеже трех лет, условно, мы пойдем к тому, что стартап в области софта - это что-то несуществующее, что умирает прямо сейчас? МЧ: Не то, чтобы совсем несуществующее. Такой пример: многие блогеры и модели в социальных сетях сейчас продвигают свои косметические бренды, какие-то БАДы, обучающие курсы. Вот, видимо, и с софтом мы придем к тому же самому. Я здесь еще прокину такую идею: меня очень сильно интересует, что за операционную систему для мобильных телефонов делает OpenAI. Потому что, возможно, мы в ближайшие год-два увидим новый подход к созданию программного обеспечения и, в целом, продуктов. Что я имею в виду? Вот кто-то по утрам, например, медитирует, потом заказывает себе кофе, потом открывает почту, потом что-то еще. Может ли это все быть приложением, которое формируется исключительно под конкретного человека, где была бы почта с медитацией и видео ребенка из детского сада? Такая модульность, которая бы подходила исключительно к твоей жизни. Персональный суперапп, блоки которого прямо создаются на лету. Вот я о каком-то таком будущем размышляю. Читайте полную версию: https://vc.ru/ai/3030579-maksim-chebotarev-pereoceneno-vse-chto-svyazano-s-bazovymi-modelyami-ii @rusven

Каким будет AGI? Есть три парадигмы, в которых люди думают про развитие ИИ: 0) ИИ скам 1) ИИ сегодня, который может делать большую часть цифровой работы 2) AGI завтра, который может делать любую работу человека 3) ASI послезавтра, который умеет выполнять любые теоретически возможные когнитивные задачи Понятно, что люди имеющие разные определения никогда не могут договориться. Если говорить про инвесторов, пользователей, то начиная с выхода GPT-4 мы видим систематические ошибки в плане предсказания возможностей и скорости роста ИИ в сторону занижения. Развитие это происходит по экспоненте, но люди в целом мыслят линейно и не могут уловить этой скорости. Плюс, это дает некоторое спокойствие — даже сегодня некоторые думаю "ну вот Фейбл это все, дальше уже развитие будет медленнее/остановится". Люди отчаянно верят в коммодитзацию моделей - что слой ИИ станет примерно одинаковым и примерно доступным всем. Реальный разрыв между топовыми моделями и вторым эшелоном/прошлым поколением куда выше, чем видно по бенчмаркам. Потому что эффект в миллиарды на экономику это не умение решать очередную задачу из HLE, которую месяц сочиняли профессоры топовых университетов, а более долгосрочная, надежная (с меньшим количеством ошибок и фейлов) работа агентов в кодинге, маркетинге, аналитике, продажах, саппорте и тд Но коммодитизации не будет. Рекурсивное самоулучшение работает и лаборатории уже используют модели для разработки следующих моделей. Фронтир заберёт всю границу Парето: лучшие по интеллекту, затем по скорости, а вследствие конкуренции и по цене. Это значит что текущие способности ИИ в целом неревантны для большинства, ибо прогресса за следующие два года будет больше, чем за прошедшие пять. Итого, если приземлить на парадигмы в начале поста, то мир для этих людей выглядит так: 0) Фейбл/Сол не умеет чувствовать и мечтать, бесполезная херня 1) Фейбл/Сол это классно, ну может чуть лучше чем другие модели 2) Что может сделать команда из тысяч сол-агентов работающих вместе над сложной задачей? 3) Сравни сол (может 10+ часов решать бизнес-задачи) с gpt-3 (на третьем параграфе забывает о чем он вообще говорил), а теперь представь такую же разницу, но в будущем.