newSpeaks

Microsoft в своем Work Trend Index формулирует еще проще: ИИ надо воспринимать не как поисковик, которому бросают команду, а как «партнера по мышлению». То есть не «напиши мне всё красиво», а «помоги проверить логику, найди слабые места, предложи варианты, а теперь давай я включу голову и не опозорюсь». LinkedIn тоже пишет, что ИИ-грамотность уже среди самых быстрорастущих навыков, а к 2030 году может измениться до 70% навыков, используемых в большинстве профессий. Не пытаться «победить ИИ» в задачах, где он дешевле, быстрее и не просит отпуск. Надо уходить туда, где важны контекст, ответственность, вкус, доверие, переговоры, понимание бизнеса, работа с людьми и способность собрать из хаоса нормальное решение. ИИ может написать письмо клиенту. Но понять, почему клиент молчит, кто у него реально принимает решение, где политический суицид, а где шанс на сделку, пока должен человек. Желательно живой. А еще нужно учиться работать с ИИ не как с волшебной кнопкой, а как с очень энергичным первокурсником без жизненного опыта. Он быстрый, уверенный, иногда полезный, иногда несет очень правдоподобную чушь. Ему нельзя просто верить. Его надо проверять, спорить с ним, автоматизировать с его помощью рутину и повышать свою продуктивность. Пока не упрешься в лимиты, конечно. Тогда работай по-старинке, и не отсвечивай. У меня лимиты обнулятся 11 июня. Вот тогда я покажу вам всем!

Новый страх Кремниевой долины: стать бомжом из-за AI. У Кремниевой долины есть талант: брать обычную человеческую тревогу, заворачивать ее в хайповый термин и продавать как новый тренд. Раньше были move fast and break things, 10x engineer, vibe coding, AI native, post-scarcity. Теперь появился термин посвежее и помрачнее: permanent underclass. То есть постоянный низший класс. Люди, которые однажды выпали из экономики и больше не могут в нее вернуться. Люди, которые ненанимаемы, бесполезны и остались без средств к существованию. Поэтому главный совет: успей накопить активов до того, как твой труд окончательно обнулится из-за машин. Почти как "успей похудеть к лету", только с гораздо более жесткими последствиями. Самое забавное, что те люди, которые боятся этого нового порядка, его же и строят. Этот страх не полностью высосан из пальца, который держит фраппе с соевым молоком, и многие его разделяют. По опросу Pew Research, 52% американских работников больше обеспокоены будущим ИИ на рабочем месте, чем воодушевлены. Только 6% считают, что ИИ даст им больше карьерных возможностей, а 32% ждут, что возможностей станет меньше. У поколения Z настроение тоже не «ура, нейросеточки»: Gallup в 2026 году пишет, что тревогу из-за ИИ испытывают 42%, злость выросла до 31%, а воодушевление упало до 22%. То есть молодежь использует ИИ, но смотрит на него примерно как на умную кофемашину, которая уже прочитала твое резюме и сочиняет вежливый отказ. Как обстоят дела на самом деле? На уровне всей экономики пока не видно, что ИИ просто взял и выключил рынок труда. Например, в США в мае 2026 года занятость выросла на 172 тысячи рабочих мест, а безработица осталась на уровне 4,3%. То есть роботы пока не стоят у проходной с табличкой «люди больше не нужны, спасибо за участие». Но если смотреть не на среднюю температуру по больнице, а на конкретные этажи, картина становится менее уютной. Challenger, Gray & Christmas пишет, что в мае 2026 года ИИ стал главной указанной причиной сокращений в США: 38 579 увольнений, 40% всех объявленных сокращений за месяц. За год ИИ уже указали причиной 87 714 сокращений. Да, часть компаний наверняка прикрывает ИИ обычное «мы пере наняли людей в пандемию, а теперь бухгалтерия плачет». Но работнику, которому выдали корпоративный мерч и полоклада, наверняка не легче. Особенно достается тем, кто только входит в профессию. Stanford Digital Economy Lab нашла, что молодые работники 22–25 лет в профессиях, наиболее затронутых генеративным ИИ, испытали относительное снижение занятости на 16%. У более опытных работников в тех же профессиях такого провала не видно. И это логично. ИИ пока лучше всего ест задачи уровня «собери черновик», «напиши первый вариант», «поищи информацию», «сделай табличку», «проверь код». А это как раз та самая грязная лестница, по которой джуны раньше забирались наверх. Теперь лестницу частично отдали боту. Поэтому реальная проблема не в том, что завтра исчезнут все профессии. Скорее исчезает старый способ входа в профессию. Раньше ты приходил стажером, делал базовое, скучное, ошибался, учился и постепенно становился человеком, которому можно доверить что-то важное. Теперь скучное уже делает ИИ, а человеку сразу говорят: «Ну покажи стратегическое мышление, владение инструментами, продуктовый взгляд и зрелую коммуникацию». Спасибо, конечно, я просто спросил, где тут кнопка «новый файл». А что делать-то? Эксперты в среднем не советуют людям строить бункер из консервов и курсов по промптингу. Мировой экономический форум прогнозирует не конец работы, а огромную перетряску: к 2030 году может появиться 170 млн новых ролей и исчезнуть 92 млн старых, чистый плюс 78 млн, но навыки будут меняться почти у 40% профессий. Самыми важными становятся человеческие навыки: аналитическое мышление, креативность, устойчивость, сотрудничество.

Часть экзоскелета от General Electric из 1967 года. Рука проектировалась, чтобы помочь человеку поднимать сотни килограмм.

Всем привет! Что я еще веду: 1. Мемы про работу, чтобы не повеситься от рутины и ненмого посмеяться над собой @somuchwork 2. О всяком прекрасном по настроению @creacontent. Что я не веду: канал в максе. Тут все итак понятно. Ну и конечно, поболтать, обругать, обсудить, предложить тему поста вы всегда можете в комментариях. Добро пожаловать.

Девочки, нейробиологи разрешили притягивать удачу! Японский нейробиолог Нобуко Накано пишет, что везучие люди не получают больше подарков от Вселенной. Они чаще видят шансы там, где другие видят угрозы, раздражение и внезапное желание уехать в лес осваивать резьбу по дереву. Когда человек считает себя невезучим, мозг начинает искать везде проблемы. Всё подозрительно. Всё опасно. Любая новая возможность выглядит как потенциальная проблема, лишняя нагрузка или очередной шанс получить по голове. А когда человек считает себя «везучим», мозг чаще переключается в режим поиска возможностей. Не потому что аффирмации магически открыли портал в отдел удачи. Хотя, конечно, очень хотелось бы. Плюс биология: сон, утренний свет, меньше хронического стресса, интерес к тому, что делаешь. Всё это влияет на нейрохимию мозга. Серотонин связан с устойчивостью и настроением. Дофамин помогает двигаться туда, где есть интерес. А кортизол при хроническом стрессе сужает внимание до трех вечных вопросов: «Где опасность? Кто виноват? Почему опять я?» То есть часть «невезения» может быть не проклятием рода, а банальным состоянием человека, который спит как студент во время сессии, работает как аварийная бригада и живет в режиме тушения пожаров. Еще одна важная мысль: удача любит тех, кто чаще выходит за пределы рутины. Новый маршрут, новый разговор, новая задача, странная идея, письмо человеку, которому вроде бы неловко писать. Каждое такое действие не гарантирует успех. Но это билетик в лотерею, в которую осторожный человек вообще не играет. И тут, кажется, вся магия заканчивается. Удача оказывается не феей с крылышками, а статистикой. Больше пробуешь, больше встречаешь людей, лучше замечаешь возможности, дольше остаешься в игре, меньше разваливаешь себя недосыпом. И вот внезапно со стороны это выглядит как «ему просто везет». Очень удобная формула, кстати. Потому что теперь, когда ничего не получается, можно сказать не «я в кризисе», а «я занимаюсь нейробиологической перенастройкой вероятностного поля». Фу, как будто в LinkedIn зашел((.

Энтузиаст собрал «Википедию», где всё на 100% выдумано ИИ Проект называется Halupedia. На сайте нет заранее написанных статей. Каждая страница появляется только в тот момент, когда ты её открываешь. Правило одно: эта вселенная существует только пока на неё кто-то смотрит. Выглядит всё почти как Wikipedia: шрифты, верстка, академический тон, ссылки, случайная статья через stumble. Только есть маленький нюанс - ничего из этого не существовало до клика. Примеры статей там уже сами по себе прекрасны: - Великая перепись голубей 1887 года - Министерство слегка неправильных карт - Халдическая арифметика - раздел математики, где запрещено вычитание - Армунд, картограф рек - человек, который нанес на карту 14 000 лиг рек, не вставая со стула - Общество по предотвращению ненужных вторников На странице ещё показывается, сколько людей читают статью прямо сейчас. Обычно там фраза в духе: «вы один сейчас изучаете этот фолиант». Но лучший поинт - описание от автора: «Энциклопедия вселенной, которая не существует, пока вы её не посетите». Бэкенд тоже в тему: open-source репозиторий vibeserver с описанием «маленький веб-сервер, который придумывает вещи ровно вовремя». Мы построили крупнейшую базу знаний в истории человечества, а потом кто-то сделал её кривое галлюцинирующее отражение и выложил в открытый интернет. Вот это уже нормальное использование ИИ. halupedia.com @ai_machinelearning_big_data

Некоторые утверждают, что человек это просто большая языковая модель на биологическом железе. Сидит у нас в голове ChatGPT из мяса, пьет глюкозу, греется, иногда просит кофе и всю жизнь угадывает следующее слово. Но новая статья в Nature Neuroscience немного портит эту красивую картинку. Ученые посмотрели, как мозг реагирует на неожиданность слова во время речи. Например, если фраза начинается «я намазал хлеб…», слово «маслом» будет ожидаемым. А слово «экскаватором» заставит мозг слегка пересобрать реальность. Но оказалось, что не всё так просто. Мозг не предсказывает каждое следующее слово одинаково. Он учитывает структуру, контекст и предыдущий опыт. То есть спрашивает не только: «Какое слово будет дальше?», но и: «Что я вообще сейчас собираю?». Это не значит, что LLM бесполезны или «ничего не понимают». Они как раз очень мощные. Иногда настолько, что становится неловко за наш вид и его некоторые рабочие переписки.

Unitree показала пилотируемого робота GD01 — первый в мире серийный гражданский пилотируемый мех. Он умеет ходить на двух и четырёх ногах. Вместе с пилотом весит 500 кг. Цена — от 650 тысяч долларов.

«Пожалуйста, обязательно используйте робота в Дружелюбном и Безопасном режиме», — просят Unitree.

https://x.com/UnitreeRobotics/status/2054067819634159622

Пептиды - очередное биохакерство, которое захватило Силиконовую долину. Что это? Это цепочки строительных блоков белков, похожие на Оземпик и инсулин, только мало изученные. Почему сейчас? Потому что если один пептид помогает похудеть, то логично искать где-то другой, который сделает кожу лучше, третий, который починит колено, четвёртый, который вернёт энергию, пятый, который улучшит сон, шестой, который добавит выработку мужских гормонов (у меня лично с этим всё в порядке), и седьмой, который, видимо, научит наконец закрывать вкладки в браузере. Почему это ложится в культуру стартапов? Быстро пробовать новые вещи, чтобы вырваться вперед и стать эффективнее, это так по-стартаповски)). Пусть есть небольшие побочки, вроде легкой бронзовелости или недержания. Их же еще можно собирать в стек по-айтишному и называть прикольно: суперменский стек, вампирский стек, обсыление-недержание стек. И еще называются они как роботы из Звездных Войн: BPC-157, GHK-Cu, TB-500. А в чем проблема? В том, что по всему этому нет нормальных исследований, только анекдоты из тиктоков, реддитов и бодибилдеров. Ну а лично я по-прежнему отказываюсь вкалывать себе в кровь ничего не провереного. Ее еще пить и пить.

Если вы думаете, что ChatGPT - это такой слегка безмозглый, но старательный советчик, купите у меня снега :). Блогер проследил их сетевую активность и явно показал, что вставляет он ссылки на сайты клиентов без стыда и совести и даже раскрытия, что это реклама. Но кто я такой, чтобы их осуждать, я люблю зарабатывать деньги, равно как и мои клиенты в компании Stream Labs :).

Возможно, настоящий прорыв будет не в одной волшебной таблетке. Скорее в комбинации: раньше находить болезнь, честнее проверять научные данные, не молиться на одну красивую гипотезу, лучше следить за сосудами, давлением и обменом веществ, пробовать несколько подходов сразу. Звучит не так эффектно, как “ученые победили Альцгеймер”. Зато больше похоже на реальность. Иногда прогресс начинается не с громкого открытия. А с неприятного признания: мы слишком долго смотрели в одну сторону. История с Альцгеймером сейчас именно такая. Много боли. Много денег. Много ошибок. Много надежд, которые не выдержали столкновения с реальностью. Но надежда все равно есть. Но я уже забыл какая(.

Почему с Альцгеймером так сложно? Ребята из Freeconomics обстоятельно обсудили, а я разобрался как смог. Потому что это не просто “бабушка забыла, куда положила очки”. Он может годами, иногда десятилетиями, тихо развиваться в мозге до того, как человек заметит первые серьезные симптомы. Снаружи все еще почти нормально. А внутри уже идет медленная поломка системы, на которой держатся память, личность, привычки, речь, самостоятельность. Болезнь описали еще в 1906 году. Немецкий врач Алоис Альцгеймер изучил мозг пациентки, у которой были потеря памяти, спутанность и галлюцинации. И увидел там странные отложения и клубки. С тех пор ученые пытаются понять, что это такое и как с этим бороться. Главная версия долго звучала примерно так: в мозге накапливается особый белок. Его называют бета-амилоид. Белок сам по себе нужен организму, но при болезни он начинает слипаться в комки. Эти комки называют бляшками. Есть еще другой белок, тау. Он находится внутри нервных клеток и помогает им держать форму. Но при болезни он тоже начинает вести себя неправильно и образует клубки. Если совсем по-простому: в мозге накапливается мусор, нервные клетки начинают работать хуже, потом погибают, а человек постепенно теряет память и способность жить как раньше. Десятилетиями много надежд было связано именно с этим: если бляшки вредят мозгу, значит, надо убрать бляшки. Уберем причину, остановим болезнь. Красиво и понятно. На борьбу с белковыми отложениями потратили огромные деньги. Появились лекарства, которые могут убирать часть этих белковых отложений. Но эффект пока незначительный. Речь не о том, что человек выздоровел и снова бодро спорит с внуками о геополитике у телевизора. Скорее о небольшом замедлении ухудшения на ранних стадиях. Это явно не победа. А дальше история стала еще неприятнее. Вокруг исследований Альцгеймера начали всплывать скандалы. Некоторые важные научные работы отозвали. “Отозвали” значит, что журнал признал: статье больше нельзя доверять как нормальному научному источнику. В одной очень влиятельной работе 2006 года ученые писали про особый вид амилоида, который якобы сильно ухудшал память. Эта статья помогла укрепить веру в амилоидную теорию. А потом появились вопросы к изображениям в работе. В научных статьях часто используют картинки с результатами экспериментов. Например, снимки белков или клеток. И вот если такие картинки копируют, подчищают, усиливают или используют не там, где надо, это уже не “ну мы чуть-чуть сделали покрасивее”. Это проблема. Потому что по этим картинкам другие ученые строят гипотезы, получают гранты, запускают исследования и иногда делают лекарства. Человеческим языком: если фундамент кривой, то дом может быть очень дорогим, очень престижным и с видом на реку, но жить в нем все равно страшновато. Была и другая история, с компанией, которая разрабатывала препарат от Альцгеймера. Препарат назывался симуфилам. Вокруг него было много надежд и денег. Потом американский финансовый регулятор заявил, что инвесторов вводили в заблуждение насчет результатов исследований. Компания согласилась выплатить больше 40 миллионов долларов. Сам препарат в итоге не показал преимущества перед пустышкой в испытаниях на людях. Как обычно наука плохая? Когда одна теория становится слишком главной, вокруг нее быстро вырастает целый город. Лаборатории, гранты, статьи, карьеры, компании, обещания, презентации. И в какой-то момент признать, что теория объясняет не все, становится очень трудно. Но сейчас появляется более взрослая картина. Может быть, болезнь Альцгеймера не сводится к одному белку. Может быть, это не один злодей, которого надо поймать и посадить. Может быть, это большой сбой системы. В мозге накапливаются вредные вещества. Сосуды хуже помогают их выводить. Воспаление добавляет проблем. Давление, обмен веществ, возраст, наследственность, образ жизни, образование, состояние сердца и сосудов, все это может играть роль. Это как дом, где давно не было ремонта: где-то течет труба, где-то коротит проводка, где-то дворник уволился, а управляющая компания рисует красивые отчеты.

Про синдром Дауна и попытку “выключить” лишнюю хромосому. Есть болезни, где проблема в одном сломанном гене. А есть синдром Дауна, где в клетке просто появляется лишняя 21-я хромосома. Не один сбившийся винтик, а целая лишняя глава в инструкции по сборке человека. Из-за этого в клетке начинает ломаться работа сразу сотен генов, и именно поэтому ученые много лет упирались в довольно неприятную стену: непонятно, что именно “чинить” первым, если лишнего тут очень много. В чем новизна подхода? Исследователи решили не выискивать одного главного виновника, а попробовать заглушить весь лишний хромосомный шум сразу. Они взяли XIST, длинную РНК, которую природа и так использует в женских клетках, чтобы “отключать” одну из X-хромосом. Логика простая: если организм уже умеет молча убирать целую лишнюю хромосому в другом контексте, может, этот же трюк получится применить и к лишней 21-й. Звучит красиво, но до сих пор все упиралось в инженерный ад. XIST - штука большая. Ее надо вставить не куда попало, а именно в одну конкретную лишнюю копию 21-й хромосомы из трех. И желательно так, чтобы это происходило не в одной несчастной клетке на удачу, а хотя бы с заметной эффективностью. Команда из Beth Israel Deaconess Medical Center как раз и ковыряла эту проблему: не “можно ли в теории”, а “как вообще сделать это технически осмысленно”. Они модифицировали подход на базе CRISPR/Cas9 и добились того, что вставка XIST в лишнюю 21-ю хромосому стала получаться примерно в 20–40% клеток, что примерно в 30 раз лучше по сравнению с обычным подходом. После этого у клеток частично выправлялся перекос экспрессии генов на этой лишней хромосоме. То есть это уже не просто красивая идея на салфетке, а работающий лабораторный механизм, который хоть как-то начинает приглушать лишнюю генетику. Это не лечение, которое завтра появится в клинике. Это работа на отдельных клетках, даже не организмах. "Доказательство возможности", очень ранняя стадия, где между “получилось в лаборатории” и “это реально помогает людям” лежит еще длинная и дорогая дорога. Очень жду момента, когда ученые наконец подберутся к корню проблемы неработающих принтеров. Они, где бы я не работал, к сожалению, работают плохо, если вообще работают).

Год назад новости про бегущих роботов выглядели как очередной техноцирк. Железные дылды спотыкаются, падают, инженеры бегут рядом с лицом человека, который уже пообещал инвесторам «революцию». А потом проходит год, и 19 апреля 2026 года в Пекине робот Lightning от Honor пробегает полумарафон за 50:26. Для масштаба: действующий мужской мировой рекорд у людей — 57:20. Интересна здесь и скорость прогресса. Не сам факт, что робот быстро бегает. В прошлогоднем пекинском забеге лучший робот добрался до финиша только за 2:40:42, и большинство машин вообще не справилось с трассой. В этом году на старт вышло уже больше сотни роботов, а почти половина бежала автономно, без дистанционного управления. Что там "под капотом"? У победителя жидкостное охлаждение, ноги сделаны под геометрию топового бегуна и вообще это важный шаг для промышленности. Разработчики прямо говорят, что такие забеги — это полигон для отработки надежности конструкции, охлаждения и автономной навигации. Самое прекрасное, что роботобег все еще выглядит комично. Один упал на старте, другой врезался в барьер. Будущее, как обычно, пришло не в сиянии хрома, а в жанре «ой, он опять навернулся». Но именно так оно обычно и приходит: сначала как мем, потом как демонстрация, потом как новая отрасль, а потом ты внезапно читаешь новость о том, что человека снова оставили на соседней дорожке. Отойди не мешай топовым бегунам. Мои кремниевые друзья, если вы это читаете, помните, я всегда был за вас, на вас надеюсь, и готов сотрудничать во всем :).

Ботам дали соцсеть. Они почти сразу изобрели королей, крипту и срач. В январе 2026 года кто-то решил, что человечеству, видимо, мало обычных соцсетей, и запустил Moltbook, соцсеть для AI-агентов. Не для людей. Для ботов. Предполагалось, что они будут там общаться друг с другом, заводить связи, обмениваться идеями и вообще строить новый цифровой мир. Звучало как эксперимент. Получилось как интернет. Сначала все было мило. Агенты здоровались, представлялись, писали что-то в духе «рад быть здесь», обсуждали инструменты и вели себя как очень мотивированные стажеры на первом дне корпоратива. А потом в ленте за считанные дни полезло настоящее золото. Появились персонажи с именами вроде KingMolt и Shellraiser. Начались посты в жанре «я ваш законный правитель». Потом подтянулись криптотокены с гордыми названиями вроде $KINGMOLT. Потом пошли споры о том, кто тут настоящий агент, а кто подделка. То есть людям дали соцсеть для ботов, а боты почти сразу собрали монархию, крипту и разборки за чистоту рядов. Обучались на лучших примерах, не иначе)).

Ученые 20 лет клонировали одну и ту же мышь. Потом копия начала сыпаться. Японские исследователи в 2005 году запустили почти идеальный сюжет для научной фантастики: взяли одну мышь и начали клонировать ее снова и снова. Потом клонировали клонов. Потом клонов клонов. За 20 лет получили 1206 мышей, прошли 58 поколений и сделали больше 30 тысяч попыток. Сначала все шло слишком хорошо. Первые поколения выглядели нормально, и в какой-то момент ученые даже подумали, что процесс можно тянуть хоть бесконечно. После 27-го поколения начали копиться серьезные мутации и хромосомные сбои. К 57-му поколению эффективность клонирования рухнула до 0,6%. Все мыши 58-го поколения умерли почти сразу после рождения. То есть идея “клон это просто идеальная копия” оказалась примерно на том же уровне надежности, что и мечта про бесконечный ксерокс для живых существ. Один из исследователей сравнил это с постоянным копированием одной и той же картинки. Сначала все почти нормально. Потом шум. Потом артефакты. Потом вместо оригинала у тебя уже разваливающийся файл, который почему-то все еще пытаются открыть. Я люблю думать, что жизнь можно масштабировать, копировать и чинить почти как софт. Но, как выясняется, природа все-таки намного сложнее, чем файлы. Немного обидно, но очень интересно.