Про новую задумку Андрея Браслава, создателя Kotlin, я здесь уже не раз писал. Его проект CodeSpeak — ответ совсем уж бесструктурному вайбкодингу, как его многие понимают; это не формальный язык программирования, но все же же ближе к ним, чем к часто бестолковому промптингу. Вот краткое, зато вполне популярное объяснение от самого Андрея. Заканчивается оно словами, которые у многих разработчиков вызовут не самые теплые чувства. Но вот именно Андрея обвинить в том, что он просто не разбирается в настоящей разработке, будет несколько затруднительно:)

В большинстве приложений люди со временем перестанут писать и читать код на традиционных языках и будут работать только на уровне человеческого языка.

https://education.yandex.ru/journal/codespeak

короче, я в последний месяц веду разработку ai-native brain для инвестиционной компании (~$150m). задача звучит так же просто, как и масштабно - каждый бит данных, каждая коммуникация и каждое действие - сохраняются и формируют внутреннее информационное ядро компании. рядом идёт сканирование интернета, обогащение внутренних данных внешними: новостями, найденными фактами, данными из соцсетей, и так далее. и вокруг этого 24/7 бегает ворох разных агентов, которые беспрерывно что-то анализируют, подсказывают, обнаруживают связи, возможности, прочее. что-то между OSINT, CRM и собственным harness на максималках. и вот 2 наблюдения, которые взрывают мне мозг сильнее всего. во первых, вот я в разработке ~20 лет, и то, как сейчас создаются такие продукты - это ваще не разработка. это очень странный и волшебный процесс, который сложно объяснить на словах. вот помните шутки про const result = await ai('write function for adding numbers 3 and 6 and execute it')? вот это не шутки. целые части системы больше не программируются в классическом понимании, они описываются через агентные процессы, буквально спеками, тулсетами, и так далее. в 2025 году было модно говорить "я 80% / 90% / 100% кода я пишу при помощи AI". сейчас, на конец 2026 я поймал себя на мысли, что новый флекс - это то, что часть кода для систем я и вовсе не пишу. не "20% продукта сделаны AI", а "20% продукта - это и есть AI". целые куски системы - это агент с правильным тулсетом и спеками. акценты жутко сильно сместились в сторону модели данных, правил, ограничений и рельсов, нежели фактической реализации бизнес-логики. во вторых, агенты - это не просто "помощники", это главные пользователи системы. агенты везде - внутренние в системе, внешние, но тоже в системе, совсем внешние - личные агенты юзеров, и всё делается вокруг них и для них. 90% работы с приложением идёт через локальных агентов юзеров. давайте ещё раз, максимально простыми словами: в 90% случаев пользователь не идёт в браузер или аппку, он просто говорит Клоду/Кодексу что сделать, и работу в системе выполняет агент. и никто не заставляет юзеров так делать - это буквально их хотелка. личные агентные чаты стали настолько родным и естественным универсальным интерфейсом для всего, что первый вопрос, который все задают "а я могу подключить Клод? а как это можно сделать через Кодекс?". термин UX (user experience) полностью уступает AX (agent experience) - интерфейсы больше делаются не для юзеров, гораздо важнее стало проектировать именно AX - как сделать агенту удобно и понятно, чтобы он не запутался в тулах, контексте, и так далее. это всё дико интересно, конечно. я как будто перепрыгнул в 2029, и своими глазами наблюдаю этот "app-less world", где единственное приложение на компе - ChatGPT/Claude, а единственный интерфейс - поле ввода с иконкой микрофончика.

Добавлю: меня дико раздражает, когда люди начинают: "Ой, вот ИИ это не может, то не может, и так и по-другому никак не может". (Можно подумать, сам говорящий с уникальными навыками, ага). У меня на это есть единственный ответ: они просто не разобрались, как это работает. Примерно это же я наблюдал в конце 90-х, начале 2000-х, когда только-только приходил интернет и цифровые платежи только начинались. Я как-то заработал "электронных долларов" и надо мной окружающие коллеги смеялись, что "теперь я могу купить на них "электронное пиво", но это было в 1999 году. Посмотрите, что сейчас: наличных денег-то почти и нет вокруг! Вот примерно то же самое и будет с ИИ, только в этот раз победят люди с лидерскими качествами. Впрочем, люди с лидерскими качествами побеждали всегда.

Запилил видео про то что нас ждет в следующие 10 лет от развития ИИ (хорошее и плохое) ИИ развивается быстрее, чем компании успевают его внедрять. Модели берут на себя всё более сложные задачи и начинают участвовать в собственном улучшении. Даже освоение уже существующих возможностей займёт годы: придётся менять процессы, учить людей и перестраивать организации. Автоматизация будет менять состав профессий. Программист всё больше занимается постановкой задач, архитектурой и проверкой результата; код пишет агент. Похожая перестройка ждёт бухгалтерию, продажи, поддержку и другие области интеллектуального труда. Часть людей освоит новые задачи, часть столкнётся с потерей работы и дохода. Одновременно ИИ притягивает капитал в чипы, энергетику и дата-центры. Эти вложения конкурируют с другими отраслями за деньги и ресурсы, меняют кредитные рынки и требуют реакции государства. Технологический прогресс начинает влиять на всю экономику задолго до полной автоматизации труда. Самый трудный этап — «длинная ночь»: прежнее устройство жизни перестаёт работать, а новое ещё складывается. Вместе с профессией человек теряет привычный статус, чувство компетентности и смысл своей деятельности. Тревога усиливает политическую радикализацию. Страны будут экспериментировать с запретами, субсидиями, перераспределением доходов и новыми формами контроля. Продолжительность этого периода зависит от их ресурсов и решений. За этим переходом начинается «новый рассвет». Персональные учителя, врачи, юристы и другие помощники становятся доступнее; исследования и разработка лекарств ускоряются. Люди продолжают заниматься тем, что им нравится, даже когда их труд больше не нужен экономике. Писать код или ковать мечи можно ради самого занятия, без необходимости зарабатывать этим на жизнь. Самые глубокие изменения затронут управление. ИИ сможет связывать спрос, производство и распределение ресурсов через непрерывную обратную связь. Личный агент будет представлять интересы человека, а государственные системы — принимать, исполнять и проверять решения. Демократичность таких институтов зависит от того, как люди их устроят. Масштаб этой перестройки выходит далеко за пределы отдельных профессий: меняется способ организации общества.

Офигенный текст, очень мне нравится как Кеша пишет :) От себя добавлю такую мысль: да, успешных людей в мире не так много и это было всегда. Аристотель и Гомер известны нам, но за всю историю Древней Греции там жило 50 млн человек. Раньше (ну и сейчас все еще) в мире возможность разбогатеть была связана в первую очередь с интеллектом. Есть популярное попсовое мнение, что это удача и это справедливо но для совершенно мизерного количества мультимиллионеров и почти ни для одного миллиардера. Глупый человек потеряет все все состояние на следующий день, а умный но бедный, видимо, не в том направлении применяет свой ум (или в том, и деньги для него не важны и он Перельман). Но интеллект перестает быть фактором и качеством для успеха в мире. Интеллект обесценивается, потому что интеллект машины стоит в тысячи раз дешевле и его в скоро будет в тысячи раз больше, чем всех людей вместе взятых. При этом, я считаю что именно капитал станет ценнее. Если мы верим в прогнозы роста мирового ВВП в десятки % (а это имеет высокие шансы IMO), то это должно сопровождаться ростом активов (земли, equities, compute, даже частично крипты) в разы. Условный S&P (за вычетом компаний, который умрут от ИИ) должен расти не 10% CAGR, а 30-50% CAGR или больше 20% после инфляции. Проблема в том, что чтобы заработать на росте капитала, необходимо иметь капитал или брать долг но под какой-то солидный залог.

Тридцать лет одного и того же испуга Парадигмальный сдвиг близок. Но это не рекурсивный самосовершенствующийся ИИ Мир переходит от понимания ИИ-как-инструмента к описанию гибридных систем через нелинейную динамику, эпидемиологию культуры и формализованную феноменологию распределённой субъектности    Люди – что эксперты по ИИ, что массовая аудитория – вот уже больше полувека смотрят на ИИ одинаково эмоционально мотивированно: их внимание направлено не на главное, а на самое волнующее. До 2026 года волновали две темы. Первая – Терминатор, Скайнет и широкий спектр потрясающих человечество рисков, от потери рабочих мест до полного уничтожения вида. Вторая, ставшая абсолютным лидером в 2026-м, – близость рекурсивного самосовершенствования ИИ, предвещающая скорое столкновение с вопросами машинного сознания и межвидовой конкуренции.   Обе темы куда старше, чем кажется. Первый кластер оформился примерно тогда, когда Альтман и Амодеи были малыми детьми – Скайнет как самоосознавший себя противник вошел в массовую культуру в 1991, вместе со 2-м «Терминатором». Второй кластер – тот самый, что сегодня выдают за открытие эпохи ChatGPT, – обсуждался в тех же категориях, что и сейчас, когда оба были подростками. 14 сентября 2026 года Дэвид Чалмерс выложил в X архивный ролик 1996 года, где он вместе с Родни Бруксом и Дагом Ленатом обсуждает рекурсивное самосовершенствование, машинное сознание и войну видов – за тридцать лет до того, как эти слова стали заголовками. Тридцать лет одного и того же испуга, все эти годы подаваемые как новости о самом важном в развитии ИИ.   Так происходит и сейчас – в сентябре 2026. Основное внимание снова сосредоточено на вопросе 30-летней выдержки. А настоящая новость осени 2026 года проходит незамеченной и широкой публикой, и большинством специалистов. Речь о формирующемся парадигмальном сдвиге на стыке социологии познания, когнитивной антропологии и феноменологии. Исследователи отказываются смотреть на генеративные системы как на инструмент. И это меняет подходы к праву и ответственности, эпистемической репутации,  авторству и политическому суверенитету.     Летом 2026 года это проявилось в двойной конвергенции. Рикард Соле с коллегами смоделировали распространение больших языковых моделей через аппарат эпидемиологии с точкой невозврата и условиями «когнитивной иммунизации». Независимо от них Махер Каллель и Мохамед Эль-Луади, развивая модель Асемоглу, Конга и Оздаглар, пришли к тому же выводу средствами экономики. Агентный ИИ замещает частный познавательный сигнал, не восполняя общий фонд знания. Результат - способность популяции скатиться в устойчивое равновесие когнитивной бедности. Два разных формальных языка независимо фиксируют одно: генеративные системы перестают быть инструментом в руках отдельного человека и становятся параметром динамики самой популяции.   А есть еще инструментарий, готовый к такому же переносу, но пока не примененный. Работы про трехуровневую марковскую архитектуру сознания при медитации и про связь интегрированной информации со свободной энергией активного вывода не говорят ни слова про ИИ. Но они дают язык, на котором распределенную субъектность гибридных систем можно будет описать формально, как только будет сделан перенос, до которого авторы пока не дошли.   Этот шов между находкой и ее переносом на ИИ станет настоящей точкой кристаллизации парадигмального сдвига. А вовсе не тридцатилетний испуг перед ИИ.   P.S. Этот же шов важно видеть и с другой стороны. С марта выпуски "Линз будущего" прослеживают тот же процесс на языке институтов, а не формул: государственность отвязывается от государства, компетентность – от профессии, знание – от понимающего его сообщества. Потому что право, рынок и профессия держатся на допущении опознаваемого носителя функции – того, кого можно спросить, наградить или привлечь к ответу, – а именно это допущение и перестаёт работать. Формальная наука только сейчас нащупывает язык для того, что наблюдение фиксировало месяцами раньше.   #ЛинзыБудущего #АлгокогнитивнаяКультура

🐳 Инженер DeepSeek объяснил, почему ускоряет развитие ИИ, который может превзойти его самого. Согласно пересказу его эссе, Шэнъюй Лю работает над основным ядром механизма внимания DeepSeek V4.1. Ещё год назад ИИ помогал ему искать документацию и ошибки. Теперь самостоятельно разбирает CUDA, PTX и SASS, использует инструменты профилирования и подбирает оптимизации. По личной оценке Лю, через 6–12 месяцев ИИ может сравняться с ним или обойти его. Это прогноз самого инженера. Его беспокоит потеря любимой части профессии. Раньше он мог провести полдня, тщательно ускоряя код и пытаясь побить собственный рекорд. Теперь работа постепенно превращается в управление агентом, который делает это за него. Почему тогда продолжать? Лю опасается мира, где самые сильные модели принадлежат нескольким компаниям, а доступ к ним определяет возможности остальных. Получается замкнутый круг: для заработка нужен передовой ИИ, а для доступа к передовому ИИ уже нужны деньги. Он описывает два крайних сценария: общедоступный ИИ как дешёвая инфраструктура — или мир Cyberpunk 2077 с концентрацией технологий и власти. Открытые модели для него — способ приблизить первый сценарий. Лю не рассчитывает, что OpenAI и Anthropic добровольно откроют свои передовые разработки. По его словам, именно поэтому он остаётся в DeepSeek, даже понимая, как быстро меняется ценность его собственных навыков.

Вообще, если думать в позитивных сценариях пост-asi экономики (asi — artificial superintelligence), то очевидно, что единственным уникальным ресурсом для владения останется 1) земля и то, что в ней. 2) моря и то, что в них Причем claim на землю практически разобран. Марс далеко и не нужно (лучше уж Антарктида) Значит следующим будет claim на воду Плавучие города-государства, вот это все. При этом если посмотреть еще шире, то любые вопросы владения ресурсами моментально упираются в то, что право обеспечивается только силой. А значит первоочередной вопрос который мы должны задать — не какая будет экономика при asi, а кто будет владеть оружием в достаточном объеме, чтобы защитить сувернинитет, может ли это право быть монополизированным, и смогут ли люди им управлять. От этого следует любая будущая картина мира.

Что еще здесь важно, это вероятность масштаба разных событий. Ниже напишу свою оценку (не претендую на абсолютную истину) в горизонте 10 лет: p(ИИ используется в пропаганде) = 99% p(ИИ используется в оружии) = 99% p(ИИ используется для массового мошенничества) = 99% p(30%+ интеллектуальных профессий автоматизировано) = 95% p(ИИ существенно ускоряет собственный R&D - то есть RSI) = 90% p(концентрация власти и капитала у ИИ компаний) = 80% p(крупная ИИ-кибератака с жертвами и/или $100B+ ущерба) = 50% p(ИИ становится причиной смертей в физическом мире) = 50% p(ИИ удерживает контроль над критической инфраструктурой вопреки попыткам людей его отключить) = 5% p(ИИ помогает небольшой группе создать серьёзное биооружие) = 0.5% p(AI становится причиной крупной войны / техногенной катастрофы) = 0.1% p(AI убивает почти всё человечество) = 0.01% При этом: p(разработка любого софта становится 10-100x быстрее и дешевле) = 95% p(ИИ находит лечение смертельной болезни) = 90% p(одобрены 10+ лекарств, спроектированных с ИИ) = 90% p(ИИ-репетиторами регулярно пользуются 1B+ человек) = 80% p(с помощью ИИ решили еще несколько проблем тысячелетия) = 80% p(10M универсальных роботов вне лабораторий) = 70% p(созданная с ИИ терапия снижает смертность от одного распространённого рака ≥50% в клинических испытаниях) = 70% p(компания с $1B ARR и <10 человек в штате) = 60% p(рост мирового ВВП > 10% за один год) = 50% p(в развитых экономиках рабочая неделя становится 3-4 дня без падения доходов) = 30% p(AI помогает запустить коммерческую термоядерную электростанцию) = 25% p(начато физическое строительство сферы Дайсона) = 2%

ИИ-мокап на стероидах или нас всех побреют. Вот вы говорите, данные для обучения скоро закончатся. Комон. Мы с вами самый жирный хавчик для ИИ. Обучение будет включать в себя то, что мы делаем, как мы себя ведем и, на итоге, что мы думаем. Здесь прекрасно все: Это Индия, где очень много кожаных. Это барбер, а не всякие там сборщики на конвейере или пошивальщицы тапочек. ИИ обучается брить и стричь кожаных. А не разбирать посудомойку дрожащими клешнями. Следит за руками, смотрит глазами(камерой), чует датчиками. Обратите внимание на браслеты. После этого робаты возьмутся за кожаных. Ну и тут конечно, вспоминаем анекдот "у всех же разная форма головы - это только в первый раз" И после первого раза мы будем ходить ко второму индусу - с идеальной формой головы. На массаж. Потом на второго индуса наденут обвес от барбера (скрипач не нужен более), и обучат ИИ. И вот у же робаты весело хлещут по башке кожаных с одинаковыми головами и приговаривают: иди сюда, мой сладкий датасет. Шел сентябрь 2026... @cgevent

Мне в последнее время очень интересно думать о том, как вообще будет выглядеть наша жизнь через 10 лет. Потому что скорость изменений сейчас какая-то совершенно ненормальная. Я всю жизнь считала себя человеком максимально нетехническим. Творческим, гуманитарием — кем угодно, только не человеком, который будет что-то программировать. Когда я работала product manager, мне постоянно говорили: тебе нужен технический бэкграунд. Нужно понимать инфраструктуру, архитектуру, как всё устроено под капотом. И долгое время мне казалось, что это действительно какой-то отдельный мир, куда без специального образования особо не зайти. А сегодня я сижу и настраиваю агентов. Ставлю им задачи. Собираю автоматизации. Думаю, как связать разные системы между собой. И в какой-то момент поймала себя на мысли: а что вообще осталось от этого барьера между «техническими» и «нетехническими» людьми? Потому что в большинстве обычных бизнесов тебе вообще не нужно знать, как именно технически будет построено решение. Тебе нужно хорошо понимать бизнес-задачу. Что должно произойти. Какие данные откуда взять. Какой результат получить. Где человек сегодня тратит время впустую. А дальше очень многое уже можно собрать с помощью AI. Сейчас я ещё периодически использую какие-то no-code обходные пути, чтобы не лезть непосредственно в код. Но самое странное, я вообще больше не воспринимаю код как что-то недоступное. Мне кажется совершенно реалистичным, что ещё несколько месяцев вот такого погружения, и я начну собирать часть этих решений уже напрямую с помощью AI и кода. И вот здесь у меня начинает немного взрываться голова. Потому что если настолько сильно всё изменилось буквально за пару лет, то что будет через десять? Я недавно видела прогноз Илона Маска о мире, в котором из-за автоматизации и роботизации деньги в какой-то момент могут потерять ту ценность, которую имеют сегодня: огромная часть базовых товаров и услуг станет настолько дешёвой в производстве, что будет практически доступна каждому. Не знаю, сбудется ли именно этот сценарий. Но почему-то впервые он не кажется мне научной фантастикой. И это напомнило мне «Атлант расправил плечи», который я прочитала ещё то ли в школе, то ли в университете. Меня тогда больше всего зацепил даже не сюжет, а мир, который появляется ближе к концу книги. Мир, где каждый человек что-то создаёт. Где ты не просто винтик в огромной системе, а отдельная единица, которая умеет производить ценность и обменивать её на ценность других людей. Где гораздо важнее не количество денег на твоём счёте, а то, что ты умеешь делать и что можешь дать другим. Конечно, реальность вряд ли будет выглядеть именно так. Возможно, наоборот, нас ждёт период огромного неравенства, сложной перестройки рынка труда и очень болезненного перехода между старой и новой экономикой. Но мне безумно интересно наблюдать, куда всё это придёт. Что думаете?