IT

Нужна ли акселерационистам "полная автоматизация?" 2\2 (заметки к лекции) Ксенопоэзия (Siratori & Ebb): Ксенопоэзия рассматривает язык как метод шифрования, который транслирует «внешнее» во внутренний символический код, язык, заращающий и говорязий своим носителем. Автоматизация здесь понимается как момент, когда язык-код может «вырваться на волю», как только будут обрезаны последние цепи человеческих потребностей.Ксенопоэтика не стремится передать конкретное сообщение, а провоцирует структурную мутацию в наблюдателе, задействуя нечеловеческое познание и семиотический дрейф. Ксенопоэзия использует автоматизацию (для создания «шума» и «глитчей», которые освобождают язык от информативности, открывая путь для анантропных спекуляций. В работах Зоэтики Эбб и Кэндзи Сиратори ксенопоэма описывается не как объект или процесс, а как психогаметная форма жизни (psychogametous lifeform) — гибридный организм, который реплицируется через когнитивное заражение и «перепрошивку» перцептивного субстрата хозяина. Автоматизация письма превращает текст в вирусный код, который не читается для понимания смысла, а «инфицирует» когнитивную архитектуру читателя, вызывая «кибернетическую аберрацию» — слияние тела, сознания и технологий в нестабильный гибрид. Такой пост-пост- гуманизм (или ацентризм) рассматривает автоматизацию как процесс «становления-машинным», где человек и технология ко-эволюционируют. Это путь к новой субъектности, которая не стремится господствовать над природой, а вступает в партнерство с глитчем. В отличие от технократического дискурса об «оптимизации», ксенопоэзия и постгуманизм настаивают на продуктивности ошибки и отклонения. Автоматизация через «заблуждающийся интеллект» (errant intelligence) признает, что именно непредсказуемые сбои алгоритмов являются источником нового знания. Ксенопоэзия превращает дискурс об автоматизации из инструментальной задачи (замена труда) в экзистенциальный и онтологический эксперимент по производству новых форм жизни и сознания, где человек является лишь временным носителем для саморазвертывающегося кода. Может помочь и обращение космотехнике как не к риторическому приёму, а созданию альтернативных типов машин и платформ, которые функционируют на не-капиталистических принципах и находятся в симбиозе с локальными культурами и биосферой. Скептическая позиция (Аарон Бенанав): Утверждает, что «полная автоматизация» при капитализме — это миф, маскирующий экономическую стагнацию. Капитал не хочет полностью автоматизировать производство, так как это требует огромных фиксированных затрат, в то время как он стремится к максимальной гибкости («подъему»). Как решить проблема автоматизации? Возвращение «Заблуждающегося интеллекта» (Errant Intelligence): Клеменс Апприх утверждает, что мы должны отказаться от иллюзии «гладкой» оптимизации. Благополучие ИИ (AI welfare) и людей заключается в признании ошибок и отклонений как основы для получения нового знания. Вместо того чтобы делать из ИИ «безошибочного раба», нужно позволить ему развиваться как коллективному символическому процессу. Возможностный подход (Capability Approach): Анастасия Сяпка ( у неё есть забавная статья AI Can Take My Job—As Long as I Can Keep My Livelihood) предлагает оценивать автоматизацию не по росту производительности, а по тому, как она расширяет человеческие способности (возможность заниматься значимым трудом и досугом). Антропоцентричная логика, которая, тем не менее, повальная в исследовании ИИ-этики. Демократизация производства: Аарон Бенанав настаивает на необходимости коллективного контроля над инфраструктурой. Вместо технократического управления («экспертов»), автоматизация должна быть подчинена плановой кооперации и демократическому принятию решений, где потребности людей (жилье, еда, медицина) гарантированы вне зависимости от трудозатрат. Янис Варуфакис, Тома Пикетти и Ник Срничек при этом полагают, что необходимо расширять цифровое и антипрекарное рабочее самоуправление, декоммодифицировать алгоритмы, технические инфраструктуры и демонополизировать технокапитал. Чтобы избежать власти цифровых лордов, необходимо

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.

AI "демаргинализирует" разработчиков. Хотя многие говорили, что заменит, но этого не происходит. На деле изменилось отношение нетехнического обывателя-энтузиаста к коду - многие люди повайбкодили, создали свой первый гитхаб-репозиторий и что-то туда покоммитили. А это конечно помогает разработчикам быть понятными другим людям, а не выглядеть гиками и нердами (хоть и хорошо зарабатывающими 🙂) 1️⃣ С другой стороны, минимальное понимание рутины разработки делает ее для обывателя не магией, а обычной, возможно скучной работой, типа бухгалтерского дела. Что может быть и плюсом, и минусом. Возможно высокий доход у разработчиков будет еще больше раздражать остальных: "ну я теперь сам могу такое за вечер навайбкодить". 2️⃣ Я демаргинализацию проходил с удаленной работой: до ковида это был удел якобы социофобов, которые не смогли нормально устроиться в офис. После ковида оказалось, что удаленная работа - достойный образ жизни и работы приличного человека. Оказывается, у номадов-удаленщиков еще и свобода есть, о которой многие мечтают только к пенсии. Аналогию можно продолжить: из-за удаленки сломалось обучение - нет офисной передачи опыта. С клодкодами мы видим похожее: понимать код, расти и учиться стало сложнее. То есть и удаленка, и кодинг-агенты не навредят скорее опытным. 3️⃣ А мысль "все есть код" наверное уже многим приходила в голову. И такой взгляд на мир конечно помогает лучше видеть взаимосвязи в нем. @kyrillic

Сколько на самом деле стоит сессия в Claude Code – разбор от Anthropic Интересный пост от Anthropic с полезными советами, как экономить токены в Claude Code. Как устроена цена токена Запрос проходит через GPU в две фазы. Prefill – модель читает весь контекст (системный промпт, CLAUDE.md, ваше сообщение, все файлы и выводы команд). Decode – модель пишет ответ, по одному токену за раз: ответ на 200 токенов – это 200 прогонов модели подряд. Поэтому output стоит примерно 5x от input. Дальше кэш. Если запрос начинается с тех же токенов, что и предыдущий, сервер не пересчитывает состояние, а достаёт из кэша – это 0.1x от цены input. Запись в кэш дороже (до 2x), но пишется один раз, а читается на каждом ходу. Claude Code управляет кэшем сам, но его легко сломать: – /model посреди разговора – у каждой модели свой кэш, весь разговор перечитывается по полной цене (opusplan, кстати, переключает модель при каждом входе-выходе из plan mode) – /effort – уровень усилий тоже часть ключа кэша, та же история – Fast mode – включайте в начале сессии, ре-префилл идёт по ценам fast mode; выключение обратно бесплатно – время – кэш живёт час на подписке и 5 минут на API-ключе (ENABLE_PROMPT_CACHING_1H=1 растягивает до часа); вернулись после обеда – платите за перечитывание всего разговора Почему длинные сессии дорогие Ничего не отправляется один раз. Каждый прочитанный файл и вывод каждой команды переотправляются на каждом последующем ходу до конца сессии. Ход №40 тащит с собой все 39 предыдущих. Кэш делает это дешёвым, но дешёвое – не бесплатное, плюс модель вынуждена думать поверх мусора. Отсюда практика: – начинайте новую задачу со свежим контекстом, с /clear – старайтесь всякие команды использовать с минимальным выводом (не просто чтение каждой строчки файла выдавать) – будьте конкретными. «Тесты падают» вместо «почини тест в @utils.test.ts» – это grep, несколько открытых файлов, и всё это висит в контексте до конца сессии. @упоминание вообще убирает Read-вызов: файл прикрепляется к сообщению до отправки – вывод больше 30 000 символов Claude Code сам уносит в файл и оставляет превью. Проблема – всё, что меньше: тест-раннер с 400 строками passing tests влезает под лимит и остаётся навсегда. – /context в свежей сессии показывает, что загружено до того, как вы напечатали хоть слово – CLAUDE.md, определения MCP-инструментов. Можно проверить заранее. Ненужный MCP-сервер отключается через /mcp – /rewind вместо /compact, если надо отрезать последние неудачные ходы – бесплатно, кэш до них цел. /compact переписывает весь разговор и всегда что-то стоит, причём до перерыва сильно дешевле, чем после (пока старый разговор ещё в кэше), поэтому прежде чем пойдете попить чайку - сделайте /compact. Сабагенты - отдельный контекст со своим системным промптом, но без вашего разговора. Обратно возвращается только ответ, всё остальное выбрасывается. Для мелких задач – лишние траты (сабагент перечитывает то, что основная сессия уже знала). Окупается на задачах с большим выхлопом – разбор логов, например. Можно дать шумной задаче своё определение сабагента с model: haiku, иначе она крутится на модели основной сессии. https://claude.com/blog/maximizing-the-value-of-your-claude-code-sessions