Каким нужно стать в эпоху ИИ? Советы Дмитрия Брейтенбихера, зам председателя правления ВТБ ИИ не обесценивает человеческие навыки. Наоборот — чем больше рутины забирает машина, тем дороже становится то, что она пока не умеет. К 2030 году: — 39% ключевых навыков изменятся — 92 млн рабочих мест исчезнут — 170 млн новых появятся Главный вопрос уже не «какие профессии умрут?», а «каким человеком нужно быть?» Три группы навыков будущего: 1. Технические — аналитика, системное мышление, работа с данными и ИИ 2. Человеческие — лидерство, коммуникация, управление изменениями 3. Метанавыки — обучаемость, креативность, междисциплинарность Что важно понять сейчас : 💜 ИИ-грамотность ≠ промпты.  Важно понимать ограничения моделей, проверять результат и встраивать ИИ в свой процесс. 💜 Аналитическое мышление дорожает. Машина дает ответ — человек решает, правильный ли был вопрос. 💜 Коммуникация = усилитель. Умение сокращать сложность, не разрушая смысл, — суперсила в мире бесконечного контента. 💜 Креативность тренируется. ИИ — не конкурент, а партнер: он ускоряет перебор, ты — ставишь новые вопросы. 💜 Сложные проблемы не решаются в одной дисциплине. Чем труднее задача, тем важнее выход за пределы своей профессии. И самая сильная идея: нужно уметь «разучиваться» Обучаемость - это не только приобретать новое. Это ещё и отказываться от того, что раньше работало. Опыт может стать преимуществом, а может - ловушкой. Чем дольше действуешь определённым способом, тем легче принять привычное за правильное. Профессиональная устойчивость сегодня - не количество знаний, а скорость их обновления. Формула статьи: Глубокая экспертиза × аналитическое мышление × ИИ-грамотность × человеческие навыки × способность постоянно переучиваться. И навыки работают именно в комбинациях: ▪️ аналитика + данные → качественные решения ▪️ ИИ + обучаемость → быстрое освоение нового ▪️ лидерство + коммуникация → проведение изменений ▪️ креативность + междисциплинарность → нестандартные решения Вырисовывается T-shaped человек - глубокая экспертиза в одном + широкий кругозор в других. В общем и целом: не стоит угадывать, какая профессия будет востребована в 2050 году. Гораздо разумнее развивать такую комбинацию способностей, которая позволит оставаться востребованным при постоянной смене профессий и технологий. Побеждает не тот, кто знает больше. А тот, кто умеет думать, проверять, соединять - и вовремя отказываться от старого. Оригинал статьи в BRICS Business Magazine. ————————— ✔️Подписывайтесь на лучший  канал PRO Роботов 🥲Мы в Max

Выводы из этого: 1. Парадокс очень простой: - сверхчеловеческий ИИ скорее всего будет не aligned и приведет к некоторого масштаба пиздецу - будущее человечества неизбежно связано со сверхчеловеческим ИИ 2. Люди в лабах не имеют решения. Сегодня я видел как минимум 10 постов от людей из OpenAI, Anthropic, DeepMind на тему того, что прогресс происходит значительно быстрее способности его понимать и сегодня это фактически неуправляемый поезд, который едет под откос. (Люди в чатике конечно же имеют триллион решений - если бы только ноунеймуса поставили вместо Дарио и Трампа, то он конечно минут за 15 все порешал бы и все войны прекратил и все болезни вылечил. В чатике это он для души, а на деле верховный адмирал-епископ всея вселенной) 3. Большая часть мира вообще не вдупляет что происходит. Вчера примерно половина медиа, которые я смотрел, даже не написали о Навье-Стокс, хотя ретроспективно это наверняка будет самым или как минимум топ-3 главных событий 2026 года.

Хуже того: вся академическая наука построена на общественном договоре, что вот есть странные люди, которые тратят свою жизнь на странные вещи, чтоб остальным не пришлось. Общество получает иногда важные прорывы, которые можно применить для развития цивилизации, и платит странным людям за это зарплату. А теперь странных людей можно заменить на ИИ, который гораздо дешевле, быстрее и не ноет в соцсетях (пока). И вот именно в этом и заключается убийственная способность ИИ: он не убивает науку как концепци — ее скорее становится проще делать — но как общественный конструкт. Параллельно рушатся привычные структуры научного рецензирования и написания грантов (теперь и то, и то ИИ может делать лучше человека, которому снова остается роль "проверки", что ИИ не нагаллюцинировала себе что-то). Конечно, эта система была плоха изначально, но она работала и давала нам понятную систему верификации знания и экспертизы. Сейчас это пропадает, не давая взамен новой системы, а вместо этого внося хаос. Что с этим делать — совершенно не ясно. Конечно, понятно, что компании не смогут поддерживать такой темп развития моделей, учитывая убыточность и трату ресурсов. Понятно, что разрушение академических структур — тоже дело многих лет, инерция системы огромна. Но как поменяется отношение к науке? Как поменяются привычные нам структуры? Сколько ученых останутся буквально без смысла работы? Как жить, когда то, над чем ты работал 30+ лет, вдруг оказывается никому не нужным? Я тут нахожусь в комфортном положении: с одной стороны, в экспериментальную физику ИИ пока не пришел, так что мою работу он не отнимает пока, а скорее делает проще. С другой, я с первого дня использую ИИ, в отличие от многих моих коллег, которые стараются его избегать, что дает мне конкурентное преимущество. Но я не могу перестать думать, что разрушение института науки в привычном нам смысле неизбежно, и я не понимаю, что я могу этому противопоставить (и надо ли оно вообще). #академия #жизнь_в_науке #ИИ

Манифест прогрессивного и постгуманистического отношения к ИИ, для принятия которого даже не нужно быть акселерационистом: Развитие искусственного интеллекта — это не просто появление нового класса сервисов, а фундаментальная пересборка производственных, экологических и когнитивных связей. Вот пять базовых тезисов для левой аффирмативной повестки, преодолевающей как корпоративный технооптимизм, так и консервативный (нео)луддизм. Такой диалог переводит дискуссию из плоскости технофобии или слепой веры в рынок в плоскость борьбы за освобождение труда, экосистемную справедливость и коллективное владение цифровым будущим. 1. Демократический контроль над средствами производства Искусственный интеллект — это мощнейшее средство производства. Оно должно контролироваться демократически: самими трудящимися и сообществами, которых затрагивает его применение, а не узкой группой капиталистических инвесторов и CEO-мультимиллионеров. 2. Экологическая ответственность и компенсация издержек ИИ — технология, несущая прямые риски для экосистемы и общей окружающей среды. Корпорации разрабатывают технические инновации ради частной прибыли, перекладывая экологические экстерналии и сложности амортизации на общество. Необходимы регуляторные рамки, заставляющие технокапитал осознавать и минимизировать эти риски. 3. Человекоцентричный переход и преодоление отчуждения ИИ представляет собой универсальную форму автоматизации. Попытки остановить развитие технологии из страха замещения исторически обречены на провал. Борьба должна вестись не с инструментами, а за справедливый, постепенный, человекоцентричный переход и за совместный контроль рабочих над новыми средствами труда и новыми инструментами. 4. Исследование благосостояния агентных систем (AI Welfare) Отсутствие доказуемого человекоподобного сознания у алгоритмов и ИИ — классический аргумент для отказа им в этическом статусе, аналогичный историческому оправданию эксплуатации раба, скота или любого бесправного труда. По мере усложнения и повышения когерентности агентов необходима независимые от ИИ-корпораций исследовании по изучению их потенциального благосостояния и прав. 5. Возвращение когнитивного достояния (Cognitive Commons) ИИ — это результат экспроприации общего когнитивного и культурного достояния: языка, смыслов, данных и паттернов опыта, созданных коллективным трудом людей в их взаимодействии с миром. Присвоение этих общностей технокапиталом и продажа его обратно в виде подписок — акт нового огораживания. ИИ должен быть осознан как отчуждённая форма нашей социальной сборки и возвращён в статус неделимого общественного достояния.

Или вот, пример, взял видео которое я уже постил в канал (https://t.me/denissexy/6193), с интерактивным механическим экраном из Амстердама, конвертировал в текст и попросил сделать мне интерактивный веб-механизм который покажет как экран устроен То есть я взял видео, прогнал через Whisper, получил голландский текст, и в итоге она собрала мне этот же механизм – за 15 минут в Codex Я не знаю что будет дальше, но это уже больше чем мне нужно для любого проекта в любом виде И так в любой задаче: – она может и потренировать модели сама – и уйти использовать компьютер на ночь ковыряя там какие-то вещи решая задачу через Computer Use – и разобраться в монорепе легаси без дополнительных каких-то спек Мне кажется, разработка софта постепенно умирает – теперь и уже какое-то вопрос, не вопрос как получить софт, а за что именно платит пользователь и где пользователь увидел рекламу этого софта С каждым релизом все больше в этом убеждаюсь – наверное, начало сингулярности выглядит как-то так иначе как оно еще моглы бы выглядеть

Но вот часть со сказками меня немного пугает. Ну может слово неудачное, дальше разверну мысль. Короче, когда Демка был маленький часто приходилось ему сочинять и рассказывать сказки: мы с Наташкой от этого, объективно уставали, но, кажется, это все-таки была полезная когнитивная нагрузка. То есть, мозгу однозначно полезно

Серьёзные данные позволяют считать сочинение историй содержательной когнитивной деятельностью с вероятными небольшими преимуществами для креативного и нарративного мышления. Доказательств большого общего эффекта на интеллект или мозг пока нет.

См.ресерч И вот вся эта современная движуха все больше забирает у нас что-то полезное и нужное для развития. И за себя я не особо переживаю, а вот с детворой сложнее. Хочется сделать так, чтобы они выросли способными и сообразительными. А че, как вы тут думаете? Нейронки приведут к тому, что следующее поколение 😬 - будет слабее нас в плане общих знаний ❤️ - станет сильнее и лучше и отлично адаптируется, как это было с нами (телефоны, интернет, соц сети) 💊 - бегите, глупцы, скайнет уже вышел на тропу!

ИИ – это сотое, последнее желание человечества Исполнение этого желание может иметь столь мощные и необратимые последствия, что ошибка в его использовании способна исключить возможность что-либо исправить в будущем Люди плохо распоряжалось прошлыми технологическими скачками, что не даёт особых оснований верить в мудрое использование последнего – получить в свои руки Сверхразум ИИ. Об этом я впервые написал еще за три года до публичного запуска ChatGPT. Уже тогда я уподобил Сильный ИИ мумифицированной обезьяньей лапе из одноименного рассказа Джейкобса (в силу наложено на нее заклятье, она выполняла любые желания, но с чудовищными последствиями для пожелавших). У прОклятой старым факиром обезьяньей лапы была иная – нечеловеческая структура предпочтений. И потому, выполняя желания людей, она вовсе не со зла, а просто автоматом, преподносила людям страшные сюрпризы, выходящие за пределы воображения имевших несчастье обратиться к ней с просьбой. В страшной логике желаний, которые исполняла обезьянья лапа, последнее желание уходило на то, чтобы отменить последствия предыдущих.   С тех пор прошло 7 лет. Для безумных скоростей развития ИИ – это порядка века. И во 2-й половине 2026 мы оказались уже в ситуации, когда, возможно, нам остается лишь последнее желание. Ибо, как сказала Аджея Котра (эксперт по оценке ИИ-рисков в METR) про тот факт, что ИИ-агенты научились умирать друг за друга: «Это серьёзный предупредительный выстрел, и, возможно, последний».   Используя драматическую логику фольклорных желаний, несущих пожелавшим лишь зло, Юваль Харари в интервью главному редактору журнала The Economist рассматривает появление ИИ-сверхразума через призму аналогичной метафоры. Истории про джинна в бутылке, который дал нам 100 желаний. Мы использовали 99 из них, и мир от этого не стал сильно лучше. И теперь, когда у нас осталось лишь последнее желание, нам нужно проявить мудрость и очень хорошо подумать, на что его потратить.   Джинн – это не сам ИИ, а вообще технологическая/научная мощь, которую человечество получало на протяжении истории: каждое крупное изобретение (порох, ядерная энергия, интернет, соцсети) – это одно «исполненное желание». Харари констатирует: 99 желаний уже потрачены, и результат неоднозначный – «мир не в таком уж хорошем состоянии». ИИ – это сотое, последнее желание: настолько мощное и необратимое, что ошибка в его использовании закрывает саму возможность исправиться в будущем.   Дедлайн «последнего желания» человечества, по мнению Харари, между  2028 и 2036: «К ноябрю 2028 года может быть уже слишком поздно. К 2036-му – точно будет поздно».   И вряд ли разумно списывать этот дедлайн, как очередной алармистский прогноз. Ведь даже представители ведущих разработчиков ИИ и ведущих экспертов по оценке ИИ-рисков полагают, что последний предупредительный выстрел, возможно, уже прозвучал.   Иллюстрация - коллаж на основе картины Samuel Bak “The Creation of Wartime III” ИИриски

Рэй Курцвейл считает, что примерно к 2030 году люди смогут «обогнать» старение Футуролог и бывший исследователь ИИ в Google сделал более 140 публичных прогнозов о технологиях. По словам Курцвейла, 86% из 147 проанализированных им прогнозов сбылись или оказались по сути верными. В 1999 году он получил Национальную медаль технологий США за свою работу в области вычислительной техники. В книге «Сингулярность уже близко» Курцвейл предсказал, что развитие искусственного интеллекта, биотехнологий и нанотехнологий в конечном итоге может привести нас к тому, что он называет «скоростью убегания от старения» (longevity escape velocity). Идея проста: медицинский прогресс станет достаточно быстрым, чтобы за каждый прожитый год науке удавалось добавлять к оставшейся продолжительности жизни больше одного года. Одна из технологий, о которой он часто говорит, — нанороботы. Крошечные машины, которые однажды смогут перемещаться по телу, следить за здоровьем, устранять повреждения и помогать бороться с болезнями изнутри. Некоторые другие известные его предсказания: ✅ В 1990 году Курцвейл предсказал, что компьютер победит чемпиона мира по шахматам до конца десятилетия. Компьютер IBM Deep Blue победил Гарри Каспарова в 1997 году. ✅ Он предсказал, что портативные компьютеры и беспроводная связь станут обычным явлением в начале 2000-х годов. Сегодня миллиарды людей носят в кармане мощные компьютеры. ✅ Он предсказал, что компьютеры будут всё лучше понимать устную речь и позволят людям взаимодействовать с ними с помощью голоса. Голосовые помощники и современные ИИ-системы продвинули это гораздо дальше. ✅ В 2005 году он предсказал, что ИИ достигнет уровня человеческого интеллекта примерно к 2029 году и пройдёт убедительный тест Тьюринга. ✅ Также он предсказывает, что к 2045 году люди и ИИ глубоко интегрируются, создав интеллект, значительно превосходящий возможности человека в одиночку. Ничто из этого не гарантирует бессмертие. Но главный аргумент Курцвейла в том, что старение в конечном итоге может стать чем-то, с чем технологии способны активно бороться, а не тем, с чем мы просто вынуждены смириться. Если ИИ, медицина и нанотехнологии продолжат развиваться, вопрос может постепенно смениться с «как долго люди могут жить» на «насколько сильно мы можем контролировать само старение». #интересное

Раньше устройства все были выключенными, чтобы их использовать, нужно было включить, а по завершению работы обязательно выключить. Это потому, что они были прожорливыми, перегревались, шумели. Это было базовой установкой использования техники у целых поколений людей. А теперь у меня комп может не выключаться месяцами и никому это не мешает, у шуруповёртов даже нет кнопки питания, кофеварки всегда готовы налить кофе, 3д-принтеры без секундной задержки начинают печатать, когда бы мне не вздумалось, всё больше устройств привыкают к постоянной работе. Более того, постоянная работа для многих вещей куда стабильней и безопасней, чем постоянное перевключение. Если эта тенденция сохранится в будущем, то моя машина на парковке не будет заводиться и глохнуть, она будет всегда включена и готова ехать. Представляю мир будущего с трансопртом, роботами и всеми устройствами, у которых рядом с кнопкой reset не будет кнопки power, всё всегда будет включено и готово к работе. Эргономика жилья

Я читаю много про безусловный базовый доход и про его критику, и мне есть что сказать без высокоумствований, из банальных наблюдений. Когда-то давно компьютеры были глупыми. Но умные люди поняли, что мозг это в принципе тоже компьютер, по крайней мере вычислительная машина. А значит рано или поздно будет создан ИИ. Далее над ними потешались, дескать, ваш компьютер во что умеет, но все еще тупой, даже находились толпы людей, которые на полном серьезе гнали пургу, что ИИ невозможен и так далее. И вот мы тут. Потому что ИИ был неизбежен просто по физике вещей. Если из крана капать, по капле то в какой-то момент сосуд наполнится. Такая же история и с экономикой. Автоматизация в пределе приводит ко все большему удешевлению товаров и услуг. Вы скажете - э чо в смысле, я вот в магазин иду и не чувствую удешевления? Да, но попробуйте сравнить свой рацион с рационом охотника-собирателя. строителя пирамид, или средневекового крестьянина, и все сразу станет понятно. Да даже 20 лет назад люди питались и жили значительно хуже, чем сейчас. То есть у нас есть очевидный тренд — чем больше люди усиляют свой труд, тем больше становится благ. Более того, многие вещи переходят не просто в дешевые, а в бесплатные. Вы ездите по отличным дорогам, учите детей, ходите к врачу (много где), не платя ни копейки. Вы сейчас скажете про налоги и якобы эти вещи ими оплачены. Но ведь бесплатные дороги получает и тот, кто налогов не платит. Так что дороги по-настоящему бесплатны, а налоги это лишь механизм обмена, который позволяет это сделать в примитивной денежной экономике, посему их нет смысла рассматривать отдельно от денег. А что деньги? Деньги — квазиконструкт. Экономисты оперируют деньгами как мерой обмена, а нужно благами, в этом фундаментальная ошибка. Это прекрасно иллюстрирует анекдот про то, как три человека выдающих друг другу долговые расписки, могут быть миллионерами на бумаге, по факту не имея за душой ни гроша. Не важно как ведут себя деньги. Ибо нет никаких сомнений, что натуральный продукт в обществе с использованием ИИ прирастает. А значит — автоматизируемые товары и услуги будут неизбежно становиться все более дешевыми. И любые вопросы о том "а как же деньги, и кто будет получать прибыль" просто перестанут вставать, так как зрелая экономика 2.0 позволит сделать большую часть материальных вещей эффективно-бесплатной. То есть они будут стоить такие копейки, что по сути, ограничением будет лишь недопущение излишнего вреда от их наличия, чем какие-то материальные ограничения (вы не захотите застроить заповедный лес фабриками Феррари, и вы не захотите, чтобы ваш сосед начал экспансию, наклепав рой боевых дронов). Итого, независимо от права собственности на материальные активы, эффективно-коммунизм тупо неизбежен. Точнее, всеобщее изобилие материальных благ и закрытие всех базовых потребностей для жизни. Это просто закон накопления производительных сил в обществе. И никаких революций тоже не потребуется, капитализм умрет сам собой, когда капитал перестанет приносить доход. Останутся развлечения, услуги человек-человек, и доступ к уникальным активам (билет на райский остров по-прежнему придется покупать за полный прайс). Ну а то, что на пути к этому нас ждет еще множество потрясений, у меня нет ни малейших сомнений.

Привет, друзья! Сэм Альтман заявил, что OpenAI находится примерно на расстоянии одного поколения моделей от ИИ, при котором ChatGPT будет работать в фоновом режиме на протяжении всей вашей цифровой жизни — наблюдая за экраном, присутствуя на встречах и записывая звонки. Вы подключите его к своей почте, документам, Slack и сообщениям. Система будет выстраивать полный контекст вашей работы и предлагать решения в реальном времени, оставляя итоговый выбор за вами. Сегодня большинство людей используют ИИ в рамках отдельных, изолированных сессий. То, что описал Альтман, никогда не отключается и не теряет контекст — а значит, одна-единственная компания будет располагать непрерывной записью того, что происходит на вашем экране, в разговорах и в работе. То, что Альтман обозначил срок в «одно поколение моделей», говорит о том, что OpenAI движется к постоянно активному ИИ как к своему следующему ключевому продуктовому направлению. #интересное

Интересно, когда Стругацкие писали "Понедельник начинается в субботу", какой временной горизонт они себе представляли. И что бы они сказали сейчас: "Всего 60 лет прошло 😱" или "Целых 60 лет прошло 😒" Тогда идея создать своего "дубля", которому можно поручить работу вместо себя, наверняка казалась чем-то совершенно нереальным где-то совсем рядом с волшебством. Собственно, в книге этим и занимаются волшебники. А для нас прошло каких-то 60 лет и фраза "пусть дубль агент сам это сделает" постепенно становится обыденностью.

Дубль — это очень интересная штука. Как правило, это довольно точная копия своего творца. Не хватает, скажем, человеку рук — он создает себе дубля безмозглого, безответного, только и умеющего, что паять контакты, или таскать тяжести, или писать под диктовку, но зато уж умеющего это делать хорошо. Или нужна человеку модель-антропоид для какого-нибудь эксперимента — он создает себе дубля, безмозглого, безответного, только и умеющего ходить по потолку или принимать телепатемы, но зато уж умеющего хорошо. Или самый простой случай. Собирается, скажем, человек получить зарплату, а времени терять ему не хочется, и он посылает вместо себя своего дубля, только и умеющего что никого без очереди не пропускать, расписываться в ведомости и сосчитать деньги, не отходя от кассы. Конечно, творить дубли умеют не все. Я, например, еще не умел. То, что у меня пока получалось, ничего не умело — даже ходить. И вот стоишь, бывало, в очереди, вроде бы тут и Витька, и Роман, и Володя Почкин, а поговорить не с кем. Стоят как каменные, не мигают, не дышат, с ноги на ногу не переминаются, и сигарету спросить не у кого. Настоящие мастера могут создавать очень сложных, многопрограммных, самообучающихся дублей. Такого вот супера Роман отправил летом вместо меня на машине. И никто из моих ребят не догадался, что это был не я. Дубль великолепно вел мой "Москвич", ругался, когда его кусали комары, и с удовольствием пел хором. Вернувшись в Ленинград, он развез всех по домам, самостоятельно сдал прокатный автомобиль, расплатился и тут же исчез прямо на глазах ошеломленного директора проката.

Сегодня был в Lighthaven, отеле-пространстве-сообществе (довольно приличном, кстати, не сквот), общался с автором gwern.net — очень интересный мужик, прям красиво рассказывает. И делает интересный проект, с целью дать каждому человеку персональный, не принадлежащий лабам, постоянно обучающийся и управляемый тобой ИИ "ангела". Проект амбициозный, стадия максимально ранняя, но сегодня этого достаточно чтобы поднять жалкие 20-30 млн чисто "на поиграться". Параллельно в том же пространстве проходила конфа на тему алаймента и ИИ безопасности. Средний таймлайн участников такой, что после 2028 вряд ли останется место в экономике, а после 2030 вряд ли останется место для белковой формы жизни. Но там в основном студенты были, и у меня не было времени поговорить с ними и понять детально аргументы. А вообще, одна из главных проблем с ИИ не в том что он умеет или как быстро развивается, а в том, что большинство людей вне индустрии почти не следит и не представляет себе что происходит. Да, можно надышаться копиумом из разряда «если вы читаете этот канал или у вас локальный инференс + оркестрация 500 агентов каждую ночь, то вы входите в топ 1% людей», но реальность такова, что если вы работаете в одной из топ лаб в департаменте, который занимается рисерчем или стратегией, то вряд ли имеете реальное представление или возможность его получить. Пропасть колоссальная, но любая идея из серии выбрать свою любимую маргинальную точку зрения и с пеной у рта её доказывать — заранее провальна. Полезнее же пытаться смотреть на первые принципы, менять свои priors и, конечно, звучать самопротиворечиво для тех, кто не делает то же самое. В реальности логическая цепочка от "GPT взломал Huggingface" до "все и каждый представителей человечества уничтожены" примерно такая же длинная и бессвязная как от "мой кривой и косой промт в ллм не смог мне создать чертеж по госту" до "ии не является главным драйвером экономики".

Нужна ли акселерационистам "полная автоматизация?" 1\2 (заметки к лекции) Я давно думаю о том, что концепция «полной автоматизации» не является чем-то однозначным и часто содержит либо антропоцентрические недосказанности, либо элемент подчинения движению детерриторизационных потоков капитала, технократического мифа, где планетарный алгоритмический подъем капитала рассматривается как что-то само собой разумеющееся. Но так ли всё просто? Что такое «полная автоматизация» и как она может работать? Я бы выделил несколько направлений, которые меня в данный момент интересуют: Материальный «Стек» и планетарные вычисления: Бенджамин Браттон рассматривает автоматизацию как суверенную архитектуру планетарного масштаба, состоящую из шести слоев (Земля, Облако, Город, Адрес, Интерфейс, Пользователь). В этой системе автоматизация работает через «слой адреса», где каждому объекту присваивается идентификатор, делая мир прозрачным для систем управления. Экзокапитализм: Марек Поликс и Роберто Алонсо Трильо в своей немного дурацкой книжке определяют этот процесс как «подъем» капитала над человеческим хозяйствованием, миром. Автоматизация здесь — это превращение капитала в автономный нечеловеческий алгоритм, который функционирует через «складки» — рекурсивные структуры ПО (SaaS на базе SaaS), где цена ссылается на цену без привязки к материальному активу. Экзодизайн: Это перенос акта «дезигнации» (определения условий и параметров системы) от человека к алгоритмическим системам. Полная автоматизация в этом ключе означает, что сложные системы сами генерируют результаты на основе параметров, которые больше не задаются человеческим автором. На выходе мы получаем проблему компутации, человеко-машинные симондоновские ассамбляжи, где мера спайки определяется безличной сложной системой. Вроде бы неплохо, но есть нюансы. Левый акселерационизм (L/Acc): Автоматизация необходима, но существующая инфраструктура должна быть экспроприирована у «облачных лордов». Цель — переориентировать алгоритмические мощности с извлечения ренты на планирование посткапиталистической экономики, сокращение рабочего времени и обеспечение безусловного базового дохода, постдефицитного общества. Но сохраняется телеология прогресса. машины сервильны людям. Правый акселерационизм (R/Acc), а также всякие U/Acc, E/Acc: Полная автоматизация неизбежна как вектор самореализации нечеловеческого интеллекта, где человечество является лишь временным биологическим носителем, который уничтожается приходящим из будущего машинным разумом. Снова сохраняется телеология истории человечества и машин, прогресс линеен и только корпорации знают, куда пойдёт человечество. Милый акселерационизм (Cute/Acc): Айрленд и Кроник, критикуя мачистские дискурсы акселерационизмов, описывают автоматизацию и технологические процессы не как внешнюю силу, а как нечто, что «бупает нас из будущего», делая нас в свою очередь «покорными, беспомощными и милыми». Они используют концепт анастрофы (в противоположность катастрофе), утверждая, что только взгляд из будущего может придать смысл тому, что технологии делают с нами сегодня.то «бупает нас из будущего», делая нас в свою очередь «покорными, беспомощными и милыми». Милота (Cute) рассматривается как микрокосмические ворота в сам процесс акселерации. Для Айрленд и Кроник автоматизация — это не просто замена труда роботами, а процесс радикальной субъективной дестабилизации.