ИИ нашёл лекарство от старения? На самом деле не совсем, но но за этой новостью скрывается другая - и вот там реально круто Недавно по многим tech-медиа и каналам прошла новость, будто "ИИ нашёл препарат, который омолаживает на 6 лет". Я решил копнуть, и там на самом деле сидят две разных истории. Сама история про старение интересная, но сомнительная, а вот другая - реально сильная. Сначала про саму компанию. Называется Insilico Medicine, её в 2014 основал Александр Жаворонков - биофизик, который ещё в 2010-х строил на нейросетях "часы старения" (это такие модели, которые смотрят на анализ крови и говорят "по паспорту вам 45, а организму все 52, бросай курить вставай на лыжи"). Сейчас Insilico - одна из главных компаний в ИИ-фарме. В декабре 2025 они вышли на IPO в Гонконге, якорными инвесторами стали Eli Lilly и Tencent, а основные исследования они ведут в Китае. Ядро бизнеса - платформа Pharma AI, которая состоит из двух частей. Одна модель ищет "мишени" - то есть белки, на которые завязана та или иная болезнь. А вторая генерит молекулы, которые по этим мишеням будут бить. Где именно такое изучать - в онкологии, ЦНС, фиброзе, разных воспалениях - им в целом пофиг, продукт тут не конкретное лекарство, а сама машинка, которая их ищет. И не только ищет, но и находит. Теперь про две обещанные истории: Первая про рентосертиб - препарат от фиброза лёгких. Фиброз - это когда ткань рубцуется, и человеку постепенно приходит трындец. ИИ здесь нашёл и мишень, и саму молекулу. Вторую фазу испытаний препарат уже прошёл: лёгкие у пациентов работали лучше, и причём чем выше доза - тем эффект сильнее. С июля стартовала третья фаза, и если она выстрелит - это будет первый в мире одобренный препарат, полностью созданный ИИ. Пока таких нету. А вот вторая история как раз про старение, и тут не всё так однозначно. Исследователи взяли сохранённую кровь 42 пациентов из той самой второй фазы рентосертиба и проверили её шестью разными "часами старения". Важно, что почти все модели сделала не Insilico, а сторонние научные группы (то есть, компания не мерила свой препарат своей же линейкой). И все шесть моделей показали, что у принимавших препарат биологический возраст снизился относительно контрольной группы с плацебо. В среднем на 3-4 года, максимум - на 6 лет. Но "звёздочек" тут много: - Все испытуемые были тяжело больны, а когда болезнь отступает, кровь сама по себе начинает выглядеть "моложе". - Выборка = 4 группы по 10-12 человек (ну, такое). - Пик эффекта был на четвёртой неделе, а дальше он затухал. - И главное: никто пока не доказал, что "сдвинутая стрелка на часах" означает лишние годы жизни. При этом новость часто подают так, будто эффект обнаружился случайно. Но это враньё - Insilico специально выбирала мишени, связанные и с болезнью, и со старением. Так что, "внезапное открытие" не такое уж внезапное. Короче, ИМХО тру-новость здесь первая, а не вторая про старение. Если рентосертиб реально пройдёт третью фазу (результаты будут где-то в конце 2027) - ИИ-фарма из "уже скоро вот-вот" превратится в настоящую индустрию. А со старением мутная история пока что. Дизраптор

ИИ научился собирать дашборды за вечер. Почему они не стали полезнее? Еще несколько лет назад подготовка нового дашборда для команды могла занимать месяцы: исследование аналитиков, интервью стейкхолдеров, выбор метрик, а затем кропотливая верстка и проверка в несколько итераций. Сегодня черновик дашборда ИИ собирает за вечер. И выяснилось неприятное: свободные руки разработчиков никогда не были главным ограничением. Мы проанализировали фреймворк Dashboard Canvas, о котором несколько лет назад рассказывал Роман Бунин читателям нашего блога (сама статья — здесь). И поделимся тем, что за это время изменилось вместе с внедрением ИИ в работу. Самый трудный блок в фреймворке Dashboard Canvas — вопросы и бизнес-решения. Заказчик говорит «хочу следить за метриками», и эту фразу нужно превратить в правило действия: — если retention проседает, запускаем рассылку по конкретным сегментам; — если менеджер не выполняет план, руководитель открывает его сделки и ищет те, которые поможет закрыть. Пока у метрики нет порога и следующего шага, на экране просто красивая картинка. ИИ может предложить варианты действий, но не определит за команду, какие решения она действительно готова принимать и на каких условиях. Второе, что подорожало, — данные. Модель уверенно напишет запрос к таблице, где сделки дублируются, а план лежит в экселе с другими написаниями фамилий менеджеров. График будет аккуратным и неверным, сама аккуратность только добавит доверия к ошибке. Поэтому недостаточно правильно поставить задачу модели. Нужно проверить источники, логику расчета и итоговые цифры. ИИ ускоряет работу с данными, но не отменяет ответственность за их качество. Подробнее об этом и том, как повысить качество ответов ИИ, мы говорили в недавнем подкасте. Третье — контекст. Кто откроет дашборд, когда, на каком экране и что сделает дальше. Нужна ли мобильная версия, как часто обновлять данные, нужно ли обновление в реальном времени — все решается вопросом: что я сделаю, если увижу это прямо сейчас? Если ответ «расстроюсь», эта опция не нужна, как бы легко это теперь ни было собрать. Что действительно изменилось к лучшему — цена итерации. Раньше ошибку в требованиях находили после недель разработки. Теперь за вечер можно показать заказчику три черновика и сразу после изучения макета услышать: «я смотрю это на стендапе с ноутбука, мне нужна одна цифра сверху». Скорость в доработке прототипа позволяет быстрее собирать обратную связь на кастдевах и итеративно улучшать его. Обратная сторона дешевизны — дашборды плодятся. Когда новый отчет стоит час, их появляется сорок, и ни один не отвечает на вопрос, ради которого его делали. Обычно делают два типа отчетов: обзорный отвечает на вопрос «как у нас дела в целом?», аналитический — «почему именно так?». Разделять отчеты и иметь возможность перейти из одного в другой по клику должно стать базовым правилом работы с ними. Если коротко: ИИ ускорил создание дашбордов и проверку гипотез о том, как они должны выглядеть. Но не снял с команды ответственность за главное: понять, какие решения должен поддерживать отчет и можно ли доверять данным. Именно в этих шагах остаются самые ценные инсайты. Хорошая новость в том, что на них наконец-то появилось больше времени и когнитивных ресурсов. Подробно про Dashboard Canvas, список вопросов к заказчику, принципы верстки и архитектуру отчетов — в статье. Читать статью ➡️ @productmindset

Дом, который построил ИИ. Для себя Вы спрашиваете, отнимет ли ИИ в будущем у людей работу? Посмотрите на настоящее: в США расходы на строительство домов для ИИ растут как на дрожжах, а на строительство домов для людей - падают. На графике - США. С декабря 2023-го по июль 2026-го годовой темп расходов на строительство центров обработки данных (ЦОД) вырос на $51 млрд, а на всё остальное частное строительство вместе взятое - снизился на $120 млрд. Экономист Пол Кругман объясняет это вытеснением инвестиций: ИИ-бум создаёт огромный спрос на капитал, способствует повышению процентных ставок и делает кредит дороже для других проектов. Строительство ЦОД, по всей видимости, отвлекает средства и ресурсы от строительства жилых домов, офисных зданий, больниц и заводов - практически всего, что нужно людям, но не связано с ИИ.   Будущее ИИ уже конкурирует с человеческим настоящим за деньги и ресурсы. И разгромно выигрывает в этой конкуренции. График: Стив Раттнер, данные U.S. Census Bureau / FRED.   #ИИ #Экономика

Маск люто бьётся за сиськи. И снова про Грок, видео его. Штат Миннесота принял закон, запрещающий ИИ-сервисам автоматически раздевать реальных людей на фотографиях. Штраф для разработчиков - до $500 000 за нарушение. Законники подошли к вопросу обстоятельно и составили перечень стратегически важных частей тела: сиськи, ягодицы, пах, половые органы и, внимание, внутренняя поверхность бедра. Именно их реалистичное дорисовывание на фотографиях узнаваемых людей подпадает под запрет. То есть дорисовать кожаному локоть - апажалста. А вот внутренняя поверхность бедра - уже приставы у двери. Но Маск обнаружил в законе покушение на Первую поправку к Конституции США и выдвинул несколько (адекватных, имхо) аргументов: - Закон не учитывает, согласен ли человек на создание изображения. - Не содержит специальных исключений для искусства, сатиры, журналистики и образования. - Запрещает определённые возможности ИИ, даже если они могут использоваться законно. - и вот тут хорошо: закон делает исключение для инструментов, требующих существенного ручного мастерства! То есть старательно раздевать человека в фоташопе можно, а попросить Grok сделать то же самое одной фразой - в наручники. Апелляционный суд уже временно запретил применять закон к xAI. Правда, окончательно вопрос конституционности сисек пока не решён. Что-то мне подсказывает, что Маск выиграет и сиськи в безопасности. @cgevent

Ну и как такое можно слопать? Соцсети по всему миру заполонили снимки из заведений общепита, владельцы которых решили сэкономить на профессиональной съёмке и слепили вывески и меню с помощью ИИ. Полюбуйтесь сами на этот гастрономический хоррор: креветки смахивают на резиновые спасательные круги, а куриные крылышки – на что-то вытащенное из ядерного реактора. В общем, выглядит это максимально неестественно и несъедобно. Люди пишут, что от такого нейрослопа их реально мутит и в подобные забегаловки они ни ногой. По мнению психологов, срабатывает заложенный эволюцией защитный механизм: мы подсознательно отвергаем странную еду. Мозг видит вроде бы знакомое, но неестественное блюдо и бьёт тревогу: осторожно, вдруг отрава! К тому же, у покупателей включается простая логика: если заведение фальшивит на афише, то и на кухне вряд ли порядок. Написать промпт – ума много не надо. А вот отличить вменяемый результат от шлака, когда машина выдаёт десяток вариантов за минуту, – это уже задачка со звёздочкой. ИИ работает как усилитель: у человека со вкусом он умножает вкус, у человека без него – безвкусицу. Раньше визуальную безграмотность руководителя бизнеса выдавали Comic Sans, тени под буквами и пять цветов на одной вывеске, теперь – такие вот картинки. Так что нейросети осваивать надо. Но параллельно стоит тренировать насмотренность: разглядывать работы хороших фотографов, анализировать меню сильных ресторанов и даже, боюсь сказать, смотреть живописные полотна великих мастеров. Иначе машина просто будет быстрее делать то же самое.

Boston Dynamics сменила руководство: новым генеральным директором компании назначен Rohit Prasad, ранее занимавший пост старшего вице-президента и главного научного сотрудника по Alexa и общему искусственному интеллекту в Amazon 🤖 🤍Переход топ-менеджера такого уровня в компанию, известную своими роботами-гуманоидами Atlas и четвероногими Spot, выглядит логичным шагом. 🤍На позиции в Amazon эксперт отвечал за масштабные разработки в сфере разговорного ИИ и AGI. Теперь этот опыт предстоит применить в embodied AI — создании систем, где алгоритмы управления тесно связаны с физическим телом робота. 🤍Подробнее — в источнике. ————————— 🤖Подписывайтесь на лучший канал PRO Роботов 📲Мы в MAX

Не ИИ заменит людей, а люди заменят ИИ. И это уже происходит Klarna сначала рассказывала, что чат-бот делает работу 700 операторов, а потом снова начала набирать людей в поддержку. Commonwealth Bank сократил 45 ставок ради голосового бота — и примерно через месяц предложил уволенным вернуться. В разработке это происходит без пресс-релизов: генерация ускоряет появление кода, но дальше его кто-то должен читать, проверять и разгребать. В геймдеве своя версия той же истории — там цену эксперимента быстро начинают считать уже по реакции игроков. ИИ из компаний при этом никуда не девается. Просто вокруг него снова появляются люди — часто опытнее и дороже тех, кого недавно решили убрать. Экономия выглядит совсем иначе, если посчитать не только генерацию.

Про сбалансированность команд и безработицу у айтишников Несколько лет назад умный мужчина с большим опытом в IT объяснял мне следующее: "Сбалансированная и эффективная команда — это когда всех по чуть-чуть. Есть зеленые джуны, есть перезрелые сеньоры, есть мидлы. Люди внутри команды растут, обучают друг друга". А теперь никому нахер не нужна сбалансированная команда, от слова «джун» мутит прямо как Вафлю от мыла. А все потому, что в сбалансированная команда выглядит так: один синьор + 10 ИИ-агентов вокруг него. А все остальные на выход, рынок порешал сегодня так. Ничего хорошего в этом нет конечно (для работников), а для бизнеса очень даже приятно — прибыль сама по себе растет.

Повышаем качество постов Быть Инди Так вышло, что последние месяцы разработчики всё чаще стали писать о своих игр с разных стран, чтобы об их игре рассказали. Т.к. я сам инди, я решил поддерживать всех, хоть там три квадратика на белом фоне будут нарисованы. Наступили времена когда игры генерируются через ИИ очень быстро и поток тех игр, которые здесь неинтересны увеличиваются. По этому я буду выбирать что публиковать, а не всех поддерживать без разбора. Вы до сих пор можете присылать свои игры через сообщения каналу. Публикация бесплатна. Но если нет лайка или ответа, значит игра не будет опубликована. Спасибо за понимание. #инди | Telegram | YouTube | чат