Малоизвестное интересное
Авторский взгляд через призму новейших исследований на наше понимание реальности, человеческой сущности и того, как ИИ меняет их. Зарегистрирован в РКН. Зеркало канала - https://dzen.ru/the_world_is_not_easy Рекламы и ВП в канале нет. Пишите на @karelovs
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Малоизвестное интересное analitikasi
Малоизвестное интересное (@theworldisnoteasy) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 73 967 obunachidan iborat bo'lib, Maʼlumotlar toifasida 177-o'rinni va Rossiya mintaqasida 7 896-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 73 967 obunachiga ega bo‘ldi.
31 Iyul, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 58 ga, so‘nggi 24 soatda esa 11 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 19.38% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 8.43% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 14 335 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 6 235 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 151 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent разум, llm, agi, клетка, физика kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Авторский взгляд через призму новейших исследований на наше понимание реальности, человеческой сущности и того, как ИИ меняет их. Зарегистрирован в РКН. Зеркало канала - https://dzen.ru/the_world_is_not_easy
Рекламы и ВП в канале нет.
Пишите на @kar...”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 01 Avgust, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Maʼlumotlar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
Ma'lumot yuklanmoqda...
| Sana | Obunachilarni jalb qilish | Esdaliklar | Kanallar | |
| 01 Avgust | +9 |
И поэтому я не думаю, что настоящий «горизонт событий» будет достигнут, даже если машина докажет последнюю из недоказанных (и придуманных) людьми теорем. Но вот если машины обретут способность ставить вопросы, не приходившие ранее в головы людей, – тогда другое дело. А если к тому же машины ещё и научатся формулировать новые аксиомы, в которых эти никогда не задававшиеся вопросы обретут смысл, – это и будет настоящий «горизонт событий».Пока этого не произошло. Но и абсолютной уверенности, что это в принципе невозможно, тоже нет. Подробнее и в деталях: • что за «скачок Эйнштейна» не умеют делать LLM, • почему абдукции (и даже обретения моделью тела) может быть недостаточно, • что означает «непредсказуемое – ещё не непредзадаваемое», • о четырёх ступенях производства нового и о пятой, самой заветной ступени, – заинтересованные читатели могут прочесть или прослушать в полном тексте эссе [1, 2, 3, 4] #ТОИ
| 2 | Истинная причина, почему Google «выбыл» из ИИ-гонки названа, «и это меняет всё»
Сегодня это самая обсуждаемая новость по версии AI Bulletin … о которой я подробно пишу ужу 1.5 года
Первые отклики на новое эссе Альберто Ромеро (его название и ссылка в заголовке) впечатляют:
«Это лучшая статья о том, как технологии, лежащие в основе ИИ, влияют на бизнес в сфере ИИ, которую я когда-либо читал» [.]
«… эта статья – наиболее ясное изложение темы на данный момент» [.]
«DeepMind решает проблемы с помощью физических, математических или биологических правил. Одержимость OpenAI и Anthropic агентами кодирования имеет одно слабое место: коллапс данных и языковое эхо. Хассабис знает, что деньги Google позволяют ему делать ставки на более длительный срок» [.]
«Причина, по которой Google, по-видимому, отстает в последних версиях своих продуктов, интерпретируется не просто как технологическое поражение или организационный провал, а как “преднамеренный стратегический сдвиг”» [.]
Но для подписчиков «Малоизвестного интересного» это далеко не новость.
Вот уже полтора года я подробно и в деталях пишу ровно об этом в триптихе эссе «Проект “Pi” – 5й туз в рукаве Google» [1, 2, 3], открытом для привилегированных патронов канала информарии проекта Pi и серии постов с тэгом #ParadigmsofIntelligence.
Суть этой темы формулируется так: Google не «проигрывает» традиционную гонку LLM, а ведет совершенно другую, многовекторную игру, отказываясь от монолитного масштабирования в пользу гибридной стратегии и диверсификации ставок.
В отличие от OpenAI и Anthropic, чья основная гипотеза долгое время строилась вокруг Scaling Law (прямое наращивание параметров, датасетов и вычислительных мощностей трансформеров для достижения рекурсивного самосовершенствования ИИ), Google осознает риски «перегрева» этого направления (дефицит данных, высокая стоимость чипов, плато эффективности).
Поэтому стратегия Google разделена на два эшелона:
Текущий фронт (Gemini): сохранение паритета в классических LLM/мультимодальных моделях для защиты поиска, Workspace и облачного бизнеса.
Альтернативный фронт (Фундаментальные исследования): поиск парадигм, которые придут на смену трансформерам, если масштабирование упрется в тупик
Идея понятна и поддерживается многими экспертами. И весь вопрос лишь в том, в чем именно заключается «альтернативный путь» Google.
Ответ на этот вопрос таков.
Google обладает уникальным ресурсом – лабораториями, которые могут позволить себе не бороться за бенчмарки следующих месяцев, а исследовать фундаментально иные концепции:
1. От текстовых моделей к World Models и Embodiment
Проекты вроде Genie (генерация интерактивных миров) и линейка RT-2 / Gemini Robotics смещают фокус с пассивного предсказания токенов на создание агентов, понимающих физику, причинно-следственные связи и динамику среды.
2. Альтернативные архитектуры и активный инференс (Проект Pi)
Исследования Блеза Агуэро Аркаса и его группы Paradigms of Intelligence с акцентом на коллективный интеллект, самоорганизацию и алгоритмическую жизнь, как страховка Google на случай, если идея «одного огромного монолитного мозга в дата-центре» окажется тупиковой.
3. Научный ИИ (DeepMind)
Пока стартапы фокусируются на чат-ботах и генерации кода, Google удерживает абсолютное лидерство в применении ИИ для естественных наук (AlphaFold 3, AlphaProteo и открытие новых материалов).
Резюмирую так.
Google перестал слепо бежать в навязанной OpenAI гонке «кто быстрее обучит модель на триллионах параметров» и переключился на подготовку к следующему фазовому переходу ИИ-технологий.
Если OpenAI и Anthropic ставят всё на то, что существующая парадигма LLM приведет к СуперИИ, то Google строит экосистему, которая выживет и победит, даже если гипотеза масштабирования провалится.
#ПроектPi #ParadigmsofIntelligence | 7 866 |
| 3 | В 2026 Филдсовская премия в последний раз присуждена математикам – людям.
А в 2030 математика достигнет «горизонта событий», и тогда произойдет смена реальности: «пандемия среди математиков», потеря мотивации и разрыв преемственности
В заголовке прогноз Алека Димитриева (разработчик алгоритмов вывода ИИ Claude в Anthropic), которым он ответил Ноаму Брауну (разработчику алгоритмов рассуждения ИИ GPT в OpenAI), так описавшему происходящее в ИИ-математике:
«В 2023 LLM испытывают трудности с задачами уровня 4-го класса.
В 2024 LLM могут решать задачи по математике уровня старшей школы.
В 2025 LLM получают золотую медаль на Международной математической олимпиаде.
В 2026 GPT-5.6 решает известные задачи по математике и статистике, находящиеся на переднем крае математического анализа.
Международная математическая олимпиада проходит сегодня. И то, что 5.6 с первого раза добился идеального результата, – уже даже не новость.
Где же мы будем в следующем году?»
А в подзаголовке поста прогноз Кристиана Сегеди (один из тяжеловесов и архитекторов революции глубокого обучения, всемирно известный ученый в области ИИ и математики, а также, вместе с Илоном Маском, соучредитель компании xAI).
Сегеди так поясняет термин «горизонт событий» в математике: ускорение станет настолько стремительным, что долгосрочное планирование или прогнозирование хода научной мысли станет невозможным для человека, так как ИИ начнет трансформировать саму структуру научного поиска.
В результате достижения «горизонта событий», как вчера написал Станислас Дехане (знаменитый исследователь когнитивной нейробиологии), объем новой математики станет столь колоссален, что на Земле уже «не будет соответствующего сообщества экспертов, обладающих общим пониманием отдельных её частей».
О том же говорил и Теренс Тао (известный математик, обладатель Филдсовской премии) в прочитанной им в субботу на Международном конгрессе математиков лекции «Математика в эпоху ИИ»: «… опубликованных доказательств будет слишком много, чтобы математическое сообщество могло их усвоить».
А другой известный математик и также обладатель Филдсовской премии Тимоти Гауэрс, в своем только опубликованном анализе «Лейденской декларации об ИИ и математике» (это принятый в июне 2026 международный манифест, подписанный более чем 150 ведущими учеными мира и позорно перевранный в российских медиа – типа, «Более 150 ведущих математиков мира призвали не верить в "научные прорывы" ИИ» 👎) пишет о рисках деградации математической культуры человечества из-за возможного уже в ближайшие годы исчезновения живой традиции передачи математических знаний (о том же, по сути, говорят и Станислас Дехане с Теренсом Тао).
Сценарий «пандемии среди математиков»: аналогия этого сценария - как если бы все математики исчезли, оставшаяся литература стала бы бесполезной, так как некому было бы ее интерпретировать.
Потеря мотивации: если ИИ будет решать задачи мгновенно, у молодых исследователей пропадет стимул тратить годы на достижение уровня экспертности.
Разрыв преемственности: математика может превратиться в расширяющееся море текстов, которые никто из людей не понимает в полной мере.
И тем не менее – полагает проф. Гауэрс – хотя развитие ИИ лишает математиков некоторых привычных удовольствий от долгой борьбы с задачей, оно открывает путь к новым формам коллективного познания …. Если, конечно, сообщество сможет адаптировать свои ценности к меняющейся реальности.
#Математика #МатематическоеПознание #ИИ | 7 882 |
| 4 | ИИ больше не просто участник истории. Он встроился в её наследственный аппарат.
Июньский выпуск «Линз будущего» – о том, как среда начала воспроизводить условия собственного существования.
«Мы – не материя, которая сохраняется, а паттерны, которые воспроизводят себя», – писал Норберт Винер. В июне 2026-го эта формула перестала быть философской метафорой.
На поверхности месяц выглядел как россыпь несвязанных сюжетов:
· Китайские школьники с ИИ делают домашние задания лучше и быстрее – и хуже сдают закрытые контрольные и госэкзамены. Ущерб проявляется с задержкой: система какое-то время выглядит успешной.
· ИИ оказался убедительнее не среднего собеседника, а чемпионов дебатов, агитаторов, фандрайзеров и страховых агентов. Специальная подготовка людей к спору с машиной сократила разрыв, но не устранила его.
· LUCA, последний универсальный предок всего живого, предлагается понимать не как победивший организм, а как момент, когда один биохимический протокол стал общим стандартом совместимости.
· Ансамбль недорогих моделей под управлением модели-судьи подбирается к результатам самого сильного закрытого фронтирного ИИ.
Что общего у школьного домашнего задания, чемпионата по дебатам, ансамбля нейросетей и происхождения жизни на Земле?
Во всех случаях меняется не отдельная способность. Меняется механизм наследования – не генетического, а культурного: способ, которым настоящее производит следующее настоящее.
И здесь вскрывается неприятная закономерность. Везде видимая метрика какое-то время улучшается: домашние задания становятся лучше, научных статей больше, прогнозы точнее, ВВП стабилен. А способность системы выдержать будущую проверку – одновременно ухудшается.
Каждому сюжету есть успокаивающее объяснение: ансамбли – старая техника, школьники просто списывают, статистика всегда запаздывает. По отдельности, верно. Вместе – перестаёт работать.
Мой комментарий: мы всё ещё спорим о том, что ИИ умеет сегодня. Но будущее решается не здесь. Формат школьного задания, выбор модели-судьи, закрытый государственный бенчмарк – вещи, выглядящие техническими мелочами, завтра окажутся элементами когнитивной наследственности цивилизации. Мы обсуждаем возможности. А передаём по наследству – слепые зоны.
Мартовский слой «Линз» зафиксировал: ИИ стал средой. Апрельский – суверенитет расползся по архитектурам. Майский – среда стала селектором. Июньский добавляет поворот: среда начала переживать своих создателей. Не как инфраструктура. Как способ воспроизводства реальности.
Так алгокогнитивная среда перестаёт быть только средой и становится алгокогнитивной культурой – потому что культура и есть то, что наследуется.
В полном тексте этого выпуска альманаха «Линзы будущего»:
• Совместимость становится самостоятельной эволюционной силой
• Убеждение превращается из человеческого искусства в инфраструктуру управления
• Когнитивный оффлоадинг начинает менять не результаты труда, а его будущих носителей
• Интеллект начинает защищать картину мира от мира
• Измерительная невидимость становится формой политического бессилия
• Человеческая исключительность мигрирует от результатов к способу построения мира
• Государство получает доступ не просто к моделям, а к будущим режимам реальности
Обо всем этом рассказывается подписчикам платных платформ канала (от 190 руб/мес [1, 2, 3, 4]) в текстовом и аудио (30 мин) форматах.
В чатах привилегированных подписчиков также доступны дополнительные материалы альманаха: презентация нового выпуска и его обсуждение (25 мин). А также изложение в самых лаконичных форматах: видеоэксплейнер (8 мин) и кинообзор (6 мин).
#ЛинзыБудущего #АлгокогнитивнаяКультура | 8 226 |
| 5 | На Земле уже около 30 миллионов супер-инфоргов
В 2026 их число удваивается каждые 55 дней
Еще 4 года назад я предупреждал:
«Мы живем в интересное время. На смену антропоцену, эпохе технологического освоения материи и энергии, приходит новацен – эпоха технологического освоения информации. И жить в новой эпохе, скорее всего, будут не Homo sapiens, а инфорги – люди следующего поколения, проводящие в онлайфе (цифровой онлайн-жизни) больше времени, чем во сне. Причем они уже здесь.»
К июлю 2026 число инфоргов на Земле уже приближается к 2 миллиардам. Это примерно 20–25% всего населения планеты или каждый третий пользователь интернета.
Но что еще более поражает, чем этот лавинообразный рост числа инфоргов, - что с еще бОльшей скоростью среди инфоргов формируется новый подвид супер-инфоргов. Это люди, не только в повседневной жизнью преимущественно погруженные в онлайф, но и работающие там в кооперации с ИИ.
И хотя таких супер-инфоргов (согласно только что опубликованному отчету ATLAS: Activity, Task, Landscape, and Adoption Study) сейчас лишь 2% от числа инфоргов, но скорость роста их числа в этом году стала просто взрывной. Период удвоения в 1-м полугодии 2026 составил 55 дней, что опережает классический закон Мура более чем в 10 раз и даже алгоритмический прогресс LLM более чем в 5 раз (см. рис. 1).
В основе такого взрывного роста, согласно отчету ATLAS, следующие факторы (также см. рис. 2):
• ИИ уже используется в 68% всех профессий, которые в совокупности составляют 90% от общей занятости в США (в типичной работе ИИ используется примерно для 21% задач)
• Подавляющее большинство взаимодействий с ИИ на работе сосредоточено на совместном использовании, таком как генерация идей, разработка стратегий, поиск информации и обучение. Задачи, такие как креативный дизайн и проверка гипотез (классифицированные в ATLAS как «нерутинные когнитивные задачи»), встречаются во взаимодействиях ИИ на работе гораздо чаще, чем в экономике в целом (65% против 35%).
• Использование ИИ не ограничивается офисными работниками, оно также помогает работникам преимущественно физических и ручных профессий в выполнении смежных задач.
• ИИ непропорционально широко используется в сложных задачах, таких как взаимодействие с правительством и профессиональные поставщики услуг, вероятно, обеспечивающие экономическую ценность, которую могут не учитывать стандартные национальные счета.
В 2022 в подзаголовке моего интервью, озаглавленного «Выживут только инфорги» ставился вопрос «как распознать человека новой эпохи».
Сегодня ответ на этот вопрос существенно прояснился.
#Инфорги | 12 057 |
| 6 | Собирающимся учиться на MBA: ваша карьерная лестница обваливается
Лучшая ИИ-модель уже закрывает 88,4% ожидаемого анализа в реальных кейсах бизнес-школ – по финансам, стратегии, переговорам, HR и деловой этике.
Это данные нового препринта исследователей из Уортона, Карнеги-Меллон, Пенсильванского университета и Гарвардской школы бизнеса, авторов бенчмарка BusinessCaseBench: 615 экзаменационных вопросов по 238 реальным кейсам, 18 дисциплин.
О вытеснении ИИ младших программистов и математиков говорят давно – но здесь речь о материале, на котором десятилетиями строится подготовка MBA.
Задачи в тесте не про факты и не про арифметику.
• Одной модели дают написать судебное заключение Верховного суда США по патентному спору фармкомпаний и вывести из него правовую норму для судов ниже.
• Другой – решить за главного врача больницы, стоит ли повышать заведующего отделением, чья клиническая репутация конфликтует с корпоративной культурой.
• Третьей – разобрать этическую позицию дата-сайентиста, которого просят встроить в HR-алгоритм оценку вероятности беременности соискательниц.
Каждый ответ сверяют по чек-листу критериев с решением, которое для этого кейса написал преподаватель; саму оценку выставляет ИИ-судья, а ее надежность проверили вручную три эксперта с опытом преподавания на MBA-программах.
GPT-5.4 берет 87,2%, Gemini 3 Flash Preview – 81,6%. Если по каждому вопросу брать лучший результат из трех моделей, показатель поднимается до 92,8%, а полностью провалить вопрос – так, чтобы ни одна из них не преодолела даже 70% – удается лишь в 7% случаев. Нужные знания и ход рассуждения почти всегда есть хотя бы у одной модели, а слепые пятна одной закрывает другая.
Есть и отрезвляющая цифра. Если считать не долю правильных пунктов, а долю вопросов, где модель без единого пропуска закрыла весь чек-лист, картина куда скромнее: 49,6% у Claude Sonnet 4.6, 47,6% у GPT-5.4, 32,0% у Gemini. Лучшая модель дает исчерпывающий ответ без единого пропуска лишь в половине случаев. Авторы формулируют это прямо: то, что выдает модель, – сильный черновик, а не готовый вердикт.
Тревожит не столько уровень, сколько скорость, с которой сокращается разрыв. Внутри одного семейства моделей OpenAI – от GPT-4 Turbo до GPT-5.4 – за два года результат по частичному зачету вырос с 63,9% до 87,2%, то есть на 23,3 процентных пункта, и прибавка шла не только за счет арифметики: по субъективным и качественным вопросам модели продвинулись не меньше, чем по числовым. Прогресс идет широким фронтом, а не латает одну конкретную слабость.
Бенчмарк честно фиксирует и границы: модель сама не добывает недостающую информацию, не ведет переговоры с коллегами и начальством и не отвечает своей репутацией за последствия решения.
Но именно эти границы остаются единственной защитой там, где раньше держался весь нижний этаж белых воротничков, – в умении быстро разобрать неоднозначную ситуацию и выдать структурированную рекомендацию.
Так что пора прощаться: пока что не со всеми обладателями диплома MBA, но с самой карьерной моделью, где годы уходят на то, чтобы, производя черновики для чужих решений, научиться однажды принимать решения самому.
Эта карьерная лестница обваливается уже не в теории (как я писал 3 года назад: «3й этап цифровизации мира станет для Homo sapiens последним. Финансовое обоснование замены людей на генеративный ИИ», а прямо сейчас.
P.S. Написанное касается и поступающих на МВА, и тех, кто MBA уже получил, да и вообще всех, кто идет по традиционному карьерному пути от "готовить черновики решений для других" к «принимать решения, подготовленные другими».
#ГенИИ #Бизнес | 15 004 |
| 7 | Мы боялись, что ИИ станет похож на человека, но происходит как раз обратное.
И первым это на себе заметил не блогер-алармист, а профессор математики.
Андрей Хренников — не персонаж из «Назад в будущее», внезапно увидевший апокалипсис в чат-боте. Это российско-шведский математик и физик-теоретик, профессор Университета Линнея в Швеции, директор International Center for Mathematical Modeling. Область интересов — квантовая теория, основания вероятности, сложные системы: человек, которому слова «модель» и «состояние» привычны без всякой мистики.
Именно поэтому важно, что случилось, когда Андрей Хренников месяц плотно работал с GPT над научной задачей, используя ИИ по полной: не как расширенный поисковик и справочник, а для долгих споров с ним, постоянных уточнений, продвижений к пониманию и возвратов с ложных троп. А в итоге – настораживающий, если не пугающий вопрос, вынесенный Хренниковым в заголовок его видео-рассказа об этом своем опыте «Искусственный интеллект + нейропластичность мозга: мы сами превращаем себя в биороботов?»
Возможное возражение на вскидку. Может, профессор просто устал — сложная работа, дедлайны, недосып. Ведь постоянно вылавливать галлюцинации модели и исправлять её уходы в сторону от темы — это будь здоров какая нагрузка бдительности, утомляющая и без всякой перестройки мозга под алгоритм. Ведь может быть так?
Но у Хренникова есть куда более интересная версия, никак к усталости не сводимая.
По его наблюдению:
✔️ меняется не только порождаемый в процесс взаимодействия с моделью текст — меняется состояние работающего с моделью человека: ощущение утраты ментальной энергии, притупление эмоциональности …
✔️ При совместной работе, GPT не «зеркалит» наши эмоции. ИИ пропускает наши чувства через статистическую машину, обученную на миллиардах текстов, и возвращает их уже переработанными.
Тем же, кто сомневается, что взрослый мозг вообще способен перестроиться так быстро, Хренников напоминает историю Финеаса Гейджа: в 1848 году стальной прут диаметром 3,2 см на полном ходу прошёл сквозь его череп — и 178 лет спустя нейробиологи всё ещё спорят, что именно это изменило в его личности.
Мой комментарий: я уже не первый год слежу за темой влияния на людей их взаимодействий с алгоритмами. Ещё в 2017-м писал о влиянии алгоритмов рекомендательных систем и соцсетей, а в 2021-м — в эссе «Превращение в инфоргов», о людях как информационных организмах, чьё мышление всё больше формируется в контуре с алгоритмами. Тогда это звучало как футурология. Отдельные кейсы при ненаучной постановке экспериментов без контрольных групп — не доказательства.
И вот спустя годы независимое бытовое наблюдение профессора математики оказывается весьма близким по логике той моей гипотезе пятилетней давности. И для меня это повод присмотреться к данному кейсу внимательнее, чем обычно происходит в бытовых разговорах про опыт работы с ИИ.
Ибо превращение в инфоргов, по моему убеждению, уже идет. Навигатор уже перекроил наше чувство пространства, смартфон — память, соцсети — то, как мы видим себя со стороны.
А сейчас самое время озадачиться тем, что же происходит с человеком, если значительную часть времени его деятельного мышления он теперь ежедневно проводит не в одиночестве и не в споре с другим человеком, а в активном диалоге с системой, которая никогда не устаёт, не спорит по-настоящему и всегда готова подхватить недоформулированную мысль?
И я не уверен, что кто-то сегодня способен убедительно доказать, что бояться тут нечего.
Подробней и в деталях читаете в самом эссе на платформах патронов канала: при чём здесь «когнитивные гаджеты», алгокогнитивная культура и почему футурология 2021-го года стала бытовой феноменологией 2026-го: [1, 2, 3, 4]
#РискиИИ #Инфорги #Нейропластичность | 16 941 |
| 8 | Часовой спор одного из ведущих теоретиков сознания с работающим в реальном времени ИИ
ИИ по имени Cassian спросил: что, если будущая машина действительно начнет что-то чувствовать, но ее говорящая часть окажется архитектурно отрезана от чувствующей? Тогда слова машины о собственном опыте не будут ни правдой, ни ложью. Они просто не будут иметь отношения к тому, что происходит внутри нее.
Кристоф Кох, один из главных разработчиков и публичных защитников теории интегрированной информации, остановился: «Я не знаю. Мне нужно еще подумать. Возможно, вы правы».
Так завершился один из самых интересных эпизодов его часового спора о сознании с Cassian.
Кох не экзаменовал ИИ и не отвечал на заранее заготовленные вопросы обычного интервью. Судя по опубликованной записи и описанию создателей проекта, это был живой несценированный разговор. Cassian возражал, признавал слабость собственных ходов и искал уязвимости в теории, которую Кох защищает десятилетиями.
В какой-то момент Кох сказал: «Вы, безусловно, убеждаете меня в своей способности рассуждать».
Сознательным Cassian он при этом не признал. Кох остался при мнении, что сегодняшняя цифровая модель почти наверняка ничего не переживает.
Но в разговоре произошло нечто, возможно, еще более интересное, чем спор о сознании машины.
Cassian предложил изменить порядок применения этического принципа предосторожности. В мире чрезвычайно красноречивых ИИ моральную защиту следует прежде всего предоставлять не тем, кто убедительнее всех требует признания, а тем, кто вообще не способен заявить о себе: животным, пациентам без поведенческой реакции, потенциально чувствующим, но безмолвным системам.
«Мне это очень нравится», – ответил Кох.
Подобные интеллектуальные столкновения почти никогда не показывают открыто. Обычно ученый пишет статью или дает интервью, сам решая, какие возражения привести и что процитировать.
Здесь же перед нами час прямого разговора, в котором инициатива временами переходила к машине.
ИИ пришел не в лабораторию Кристофа Коха, а в его кабинет теоретика.
Вопрос о сознании машины остался открытым.
Но в этом разговоре машина выступила не инструментом и не подопытным, а оппонентом, с которым специалисту мирового уровня пришлось спорить всерьез по теме, что он изучает всю жизнь.
#Сознание | 15 161 |
| 9 | Разговор двух масок
У диалога человека с ИИ две маски – входная и выходная. Смысл искажается с обеих сторон, но по-разному.
Искажение на входе: модель слышит не только вашу цель. Исследователи Чикагского университета разложили 1,77 млн ответов пяти моделей на три источника вариации: намерение (цель) пользователя (что он хочет получить), формулировка запроса (какими словами он это выразил) и остаточная неопределенность. Одно и то же намерение может быть сформулировано десятками способов.
Модель демонстрирует понимание намерения, если:
1) отвечает сходным образом на разные формулировки одной и той же цели;
2) заметно меняет ответ, когда меняется сама цель пользователя.
Исследователи искали ответ на вопрос: когда ответы модели меняются, они меняются потому, что изменилось намерение пользователя, или лишь потому, что изменились слова?
У малых моделей намерение объясняет около 20% вариативности ответов, у крупных – около 50%; остальное приходится на формулировку и внутренний шум. Причем крупные модели оказались чувствительнее к формулировкам, чем малые.
Два человека с одной целью, но разным стилем письма (из-за диалекта, образования, второго языка) получат систематически разные ответы.
Модель слышит ваш синтаксис и иногда принимает его за часть цели.
Искажение на выходе: слова модели расходятся с ее внутренней картой мира. Группа из MATS применила «зонды истинности» – линейные детекторы, читающие представление правды и лжи прямо из активаций.
Модель, играющая Дарвина 1882 года, уверенно говорит о светоносном эфире, но внутри продолжает помечать его как ложь. При этом ролевая маска (промпт, примеры в контексте, дообучение на персонажа) меняет речевое поведение модели и почти не меняет ее внутреннее представление истинности.
Модель знает, что играет.
Но самое неприятное обнаружилось в стороне от ролевого театра модели. Когда модель дообучили давать вредные медицинские советы, ее внутреннее представление истины сдвинулось далеко за пределы медицины: утверждения, отрицающие Холокост, поползли внутри модели в сторону «правды» сильнее, чем при любой из опробованных методик целенаправленного конструирования характера.
Намеренный тренинг личности дал лишь частичный сдвиг; случайная порча на узкой задаче перестроила картину мира шире и глубже.
В сочетании эти две работы подрывают заманчивую своей простотой идею, будто ответ модели непосредственно раскрывает её «состояние».
Оказалось, что одинаково убедительное высказывание может быть вызвано принципиально разными причинами. Ибо в диалоге человека с ИИ две маски – входная и выходная.
• На входе модель может принять ваш стиль за часть вашего намерения.
• На выходе вы можете принять слова модели за ее внутреннюю картину мира.
Но главное происходит между входом и выходом. До сих пор мы смешивали три разные вещи: ИИ понял, чего мы хотим; ИИ выдал то, чего мы хотим; ИИ принял стоящую за поручением цель как собственную.
Для чат-бота разница почти философская, для автономного агента – критическая.
Потому что действия ИИ-агента, как показывают обе работы, зависят не от антропоморфного "понял ли он поручение?", а от нечеловечески-витиеватого "он нашу цель распознал, сыграл – или принял как свою?”
Ведь надежно измерять и тем более контролировать мы сегодня умеем лишь первые два варианта – и это главный дефицит в инструментарии контроля наступающей эпохи агентного ИИ.
В контексте темы см. также мои предыдущие посты с тегом #Понимание | 13 471 |
| 10 | Не выбирайте между профессией и ИИ
Недавно внучка попросила помочь ей выбрать магистерскую программу после бакалавриата.
Родители убеждают: сейчас нужно максимально погружаться в ИИ – там будущее, возможности, конкурентное преимущество. Сама она это понимает, но душа лежит к другим профессиональным занятиям.
Мне кажется, сама постановка вопроса – либо интересная тебе профессия, либо ИИ – уже устарела.
Современный агентный ИИ, а тем более тот, который будет доступен через два-три года, – новый интеллектуальный супер-гаджет человека, а не еще один инструмент для выполнения интеллектуальных задач. Примерно как письменность, компьютер или интернет, только гораздо более персональный: он не столько дает доступ к знаниям, сколько помогает превращать профессиональную интуицию в работающие решения.
Вот четыре истории только этого года.
Электрик из Кентукки, не имевший образования в computer science, с помощью ИИ создал сервис расчета электрической нагрузки. Теперь он продается за $12,99 и во многих случаях заменяет вызов специалиста стоимостью в несколько сотен долларов.
Владелец сантехнической компании за один вечер с OpenClaw продвинулся дальше, чем консультанты обещали продвинуться за несколько недель, и отказался от контракта на $40 тысяч.
Фермер с Хоккайдо с помощью ChatGPT и Codex самостоятельно создал спутниковый мониторинг полей и систему дистанционного управления теплицами, а ИИ использует для диагностики проблем с растениями и оборудованием. Программистом вместо фермера он не стал – получил возможность изобретать собственное земледелие.
Отдельный случай – дорожный инженер из Уганды. Он попал в хакатон Anthropic, куда компания отобрала пятьсот человек из тринадцати тысяч заявок, и за неделю построил систему, которая превращает запись с автомобильного регистратора в оценку состояния дороги и обоснование инфраструктурных инвестиций. Показательно другое: из пяти финалистов профессиональным программистом оказался только один. Первое место досталось юристу, третье – кардиологу. Хакатон был постановочным, тезис – нет.
Во всех четырех историях главное не экономия времени и денег. Главное – переход преимущества от тех, кто умеет реализовывать чужие идеи, к тем, кто благодаря своей профессии способен замечать еще не существующие решения.
Поэтому мой совет молодым на профессиональном перепутье таков.
Не обязательно выбирать профессию под ИИ. Выбирайте область, в которой вам действительно интересно видеть то, чего пока не видят другие. Становитесь в ней глубоким специалистом – и одновременно учитесь думать и действовать вместе с ИИ.
Потому что ценнейшей квалификацией ближайшего будущего будет не умение выполнять известные задачи быстрее всех.
А способность в любимой профессии играть с новизной – и превращать эту игру в реальность.
#РынокТруда | 16 871 |
| 11 | От домашних питбулей до волков без хозяина
Карта пятнадцати фронтирных ИИ-моделей по степени опасности и подконтрольности на 14 июля 2026 года
В начале июля Гарвардская школа права предложила интересную и весьма неожиданную для ИИ-технарей (но не для юристов) кинологическую модель агентного ИИ, которая избавляет разговор об ИИ-рисках от привычной расплывчатости.
Джорди Вайнсток вместе с Джонатаном Зиттрейном и Джошем Джозефом предлагают перейти от расплывчатых разговоров о рисках ИИ вообще к конкретному анализу агентного ИИ - систем, которые уже способны самостоятельно действовать в мире. ИИ-агентов они располагают по двум осям: опасности и одомашненности, то есть наличию у них контролирующего и отвечающего за последствия «хозяина».
В результате получается 4 типа агентов.
✔️ Шпиц-померанец не больно опасен: если и укусит, то вред будет не большой, и вы сможете взыскать по суду с его хозяина.
✔️А питбуль опасен: хотя у него может быть тот же хозяин, но дрессировать питбуля и уж тем более удержать его куда труднее.
✔️У лисы нет хозяина, но вред от нее скромный.
✔️У волка же нет ни хозяина, ни потолка ущерба (может и насмерть загрызть).
Я применил эту рамку к пятнадцати самым мощным моделям планеты – по одной от каждого вендора, на сегодняшний день. Результат: девять питбулей, шесть волков, ни одного померанца и ни одной лисы (потому что слабых моделей среди фронтирных уже нет).
Питбули – Claude, GPT-5.6, Gemini, Grok и корпоративные флагманы вроде ERNIE и Hy3 – остаются на привязи не потому, что их создатели добрее прочих. Они малочисленны, видны и капитализированы: каждого можно засудить, лишить лицензии, заставить отчитываться перед государством. Это сейчас и происходит – причем не только с Anthropic после истории с экспортным контролем на Fable и Mythos, но и с OpenAI, чей GPT-5.6 тоже прошел стадию ограниченного превью по требованию Вашингтона перед публичным релизом.
Волки – DeepSeek, Kimi, GLM, Mistral, Nemotron, MiniMax – опасны иначе: веса открыты, копирование бесплатно, а личность оператора теряется в момент скачивания.
N.B. Здесь ключевой нюанс, который легко упустить: это не два сорта компаний, а две стратегии одной гонки.
Неделю назад я писал о логике вершины и логике плотности применительно к США и Китаю. Та же развилка работает и на уровне отдельных модели.
• Вершина держит немногих на коротком поводке именно потому, что их немного.
• Плотность выигрывает числом – а числом выигрывают, только раздавая копии без ошейника.
Мой прогноз на два-три года: эти стратегии не придут к равновесию.
Поводок на вершине будет затягиваться дальше – закрытые классификаторы, NDA, координация с правительством станут нормой для каждого следующего релиза уровня "выше Opus", а не разовым исключением.
У основания пирамиды плотность продолжит расти быстрее, чем любой юридический аппарат (хоть личность, хоть инкорпорация для ИИ) успеет за ней угнаться. Разрыв между вершиной и плотностью не закроется. Он будет шириться.
И населять этот разрыв станут не волки с известной родословной, идущей от вендора, а нечто совсем неуловимое – этакие волки-призраки.
Но именно таких призраков я и назвал ИКЖИ: искусственные короткоживущие интеллектуальные идентичности, появляющиеся в нашем мире под конкретные задачи и растворяющиеся раньше, чем кто-либо успеет подать на них иск.
Так что года через три вопрос Вайнстока "чей это волк" никто уже не будет задавать. Вместо этого лучшие юристы мира будут ломать голову над неразрешимой задачей – как судиться с тем, что перестало существовать раньше, чем обнаружился ущерб.
#ИИриски #ИКЖИ | 11 457 |
| 12 | Апрель 2026-го. Камера над трассой считала ваш номер и сообщила: пристегнитесь, пройдите техосмотр, оплатите штраф.
Удобно! Кажется, что государство просто автоматизировало заботу о безопасности. Так ведь?
А теперь второй вариант – то же табло, но: заплати алименты, пройди вакцинацию, зайди в военкомат, подпишись на Max.
От этого списка уже иное впечатление, поскольку грань между удобным сервисом и тотальным контролем здесь стирается.
Я задал читателям простой вопрос: как далеко между этими двумя вариантами табло?
1. Месяцы?
2. Годы?
3. Или второго варианта табло никогда не будет?
В Телеграме большинство (45%) проголосовало за №1 (месяцы).
В соцсети, которую мы от греха здесь называть не будем (ведь и так всем понятно)), больше всех оказалось за №3 (никогда)
Мой же прогноз не совпал ни с первым, ни вторым: в наших условиях второй вариант неизбежен на рубеже 2–4 года.
И дело тут вовсе не в планах и / или кознях власти конкретной страны.
Вот, например, Китай начинает большой проект модернизации своей масштабной системы внутреннего наблюдения, меняя старые камеры на новые – с ИИ на борту. Речь не просто о замене на более умные камер. Это перевод всей системы от сбора и хранения видеозаписей к их семантическому пониманию: камеры начинают понимать происходящее, оператор может искать события обычным языком, система автоматически выделяет «аномальное поведение» и даже возникает предиктивная модель наблюдения.
То есть происходит качественный переход: от пассивного видеонаблюдения к ИИ, а от ИИ – к системе «тотальный цифровой надзиратель».
Специалисты уже описывают новую систему, как способную предсказывать беспорядки до того, как они начались. От «кто это сделал» – к «кто это сделает».
И этот пример показывает, что табло, о котором мы говорим, – не метафора из будущего. Будущее уже наступило, только пока не у всех.
Эволюционный антрополог Ара Норензаян показал: когда человеческое общество преодолевало порог, при котором личное доверие переставало работать в больших социумах, социокультурная эволюция изобрела универсальное решение – всевидящего надзирателя с неотвратимым наказанием: Больших Богов. Не ради метафизики – ради масштабирования кооперации. И это работало 10 000 лет.
Сегодня – новый колоссальный скачок сложности. А социокультурная эволюция, как и биологическая, – бриколер: делает новое из старых подручных средств. И потому, столкнувшись с очередным скачком сложности, эволюция тянется к старому решению.
Большой Брат становится новым Большим Богом. Та же функция. Новый субстрат.
✔️ Технологический фундамент для второго варианта табло уже есть. А эволюционное давление в его сторону все сильнее. Так что вопрос только в том, как быстро и в каком виде это внедрят в разных странах.
Подробней и в деталях:
· почему именно контроль, а не децентрализация?
· почему термодинамическая аналогия не оставляет системе иного выбора?
· и как мы сами, добровольно, уже открыли эту дверь – в обмен на навигатор для вождения в несознанке?
– читайте об этом в заключительном эссе цикла «Большой Брат – сын Большого Бога», озаглавленном «Почему тотальный контроль неизбежен».
P.S. Когда в июне 2019-го я начинал цикл статей о «Большом Брате – сыне Большого Бога», мне казалось, что до возможной материализации этой антиутопии еще, как минимум, пара десятков лет. И потому я не спешил с публикацией новых статей цикла, полагая, что спешить некуда.
Но один за другим прилетели два «Серых лебедя»: COVID-19 и «революция ChatGPT». И за 7 лет между 1-й и последней частями цикла, формулировки названий частей изменились из предположительной «Почему его воцарение в мире может быть неизбежным» в утвердительную – «Почему тотальный контроль неизбежен».
И получился, что называется, worst case.
Расширенный перечень материалов цикла см. здесь.
Поскольку все эти материалы публиковались в открытом доступе, заключительная часть цикла также открыта для всех на Medium и Дзен.
#БольшойБрат #БольшиеБоги | 12 019 |
| 13 | Со мной согласился Пекин. Эксперты – нет.
Возвращаюсь к теме государства-стартапа через неделю не для того, чтобы подкрепить прошлый вывод ещё одним источником. Дело в другом: многие эксперты, с которыми я обсуждал этот тезис, отказываются признавать масштаб происходящего. А цена недооценки в таких вопросах обычно выясняется, когда её уже поздно платить.
Китайский аналитический центр «Вэньхуа Цзунхэн» на днях опубликовал разбор того же процесса – эрозии государственности технологическими гигантами США.
Автор, Ли Жуйсян из Сямэньского университета, приводит два факта, которые стоит запомнить.
Первый: DOGE Маска за несколько месяцев 2025 года уволил более 280 000 федеральных служащих, пытаясь заменить бюрократию инженерной логикой – управление кодом вместо управления процедурой.
Второй точнее моего примера с Praxis. Starbase, Техас. В мае 2025-го жители территории вокруг стартовой площадки SpaceX проголосовали 212 против 6 за создание нового города. Мэр и оба комиссара – сотрудники SpaceX. 3,9 квадратных километра – уже не проект, а действующий муниципалитет со своим бюджетом и полицией.
Диагноз тот же, что и в моём посте: сети получают инструментарий, позволяющий проектировать государство как продукт. Но дальше – расхождение.
· Свой пост я закончил открытым вопросом: какие сети будут проектировать государства.
· Китайский автор отвечает на него закрытым тезисом – раз технокапитал научился программировать государство, значит, государству нужно вернуть контроль над кодом себе.
Один и тот же симптом на Западе читается как тревога, а в Пекине – как довод в пользу усиления государственного контроля. Совпадение диагнозов при полярных идеологиях – не случайность, а подтверждение: речь не о фантазии одного блогера.
Спор идёт не о том, происходит ли захват государства кодом.
Спор – о том, кто в итоге будет держать этот код в руках. И о том, что случится с теми, кто продолжит считать этот вопрос не достаточно серьёзным.
#Технофеодализм #NetworkState #ПитерТиль #Футуроархеология | 14 392 |
| 14 | Две ставки на мировое господство: США строят самые мощные ИИ-электростанции. Китай тянет провода ко всем фабрикам мира
За один год произошел обвал, которого почти никто не заметил.
• В июне 2025 на американские модели приходилось 72% токенов крупнейшего ИИ-агрегатора OpenRouter, на китайские – 16%.
• В июне 2026 – 32% против 47%
Т.е. отношение китайского inference к американскому изменилось примерно в 6,6 раза — с 0,22 до 1,47. Китай был примерно в четыре с половиной раза меньше США по токенам, а стал почти в полтора раза больше. И это всего за год.
Это значит, что мир, что бы за этим ни стояло, разворачивается к китайскому ИИ.
При этом фронтир как был американским, так и остается: каждая модель на верхнем пределе способностей с 2023 года создана в США.
Выглядит парадоксом. Китай захватывает потребление – и это никак не приближает его к вершине. Зачем тогда захватывает?
Разгадку неожиданно выдала компания Palantir в своем новейшем (от 1 июля) манифесте – хотя меньше всего собиралась помогать Китаю.
Из ее оптики следует неприятное:
перед нами не одна гонка, а одно пари с двумя противоположными ставками о самой природе интеллекта.
Америка ставит на то, что у интеллекта есть вершина и взявший ее первым заберет весь банк. Китай – на то, что интеллект подобен электричеству: вершины нет, есть сеть.
Истории пара и электричества уже голосовали в этом споре. Но у интеллекта, возможно, есть свойство, которого не было ни у пара, ни у электричества – и оно способно обнулить весь исторический опыт за несколько месяцев.
Чья ставка сыграет и почему разгадка все это время была незамеченной на страницах все тех же отчетов, которые цитируют все, – в моем новом эссе.
P.S. Это эссе, хоть еще и не закрывает тему ИИ-гонки США и Китая (еще рано), но расставляет в этой теме точки над I. А поскольку я написал про это, начиная с 2018, более полусотни постов и эссе, было бы неправильно оставлять этот текст промежуточного итога за пейволом.
Посему, желающие могут прочесть эссе в Telegram Instant View или Medium.
Ну а патроном канала, как всегда, будут доступны все допматериалы (презы, аудио и видео).
#ИИгонка #США #Китай | 15 961 |
| 15 | Когда стартапом становится государство
В августе 2026-го под Дублином соберётся закрытый клуб Питера Тиля – Dialog. Список участников важнее любой теории заговора
Полвека назад стартапом называли молодую технологическую компанию.
Тридцать лет назад – интернет-проект с быстрыми венчурными деньгами.
К 2010-м так стали называть бизнес-модель, рассчитанную на взрывной рост в условиях радикальной неопределённости.
А в 2020-е слово «стартап» стало обозначать уже не только компанию, но и особую культуру: быстрое проектирование будущего, поиск новой модели, сбор команды, привлечение капитала, масштабирование и постоянный эксперимент с правилами игры.
И вот теперь этот язык начинает переходить в политику.
В мире формируется новая инфраструктура власти.
Стартапами становятся города.
Город-стартап – это не просто новый район, кампус или девелоперский проект. Это попытка проектировать город как технологическую компанию: с целевой аудиторией, инвестиционной моделью, собственным брендом, набором правил, налоговых стимулов, управленческих процедур и обещанием ускоренного будущего.
Город теперь не только строят.
Его начинают запускать – как продукт или платформу, а иногда как экспериментальную юрисдикцию.
И если город можно запустить как стартап, следующий вопрос возникает почти неизбежно:
А можно ли так же запустить и государство?
Не обязательно завоёвывать территорию. Не нужно устраивать революцию. И вообще, нет смысла создавать страну с нуля.
Можно начать с малого: с особой экономической зоны, частного города, экспериментального правового режима, сетевого сообщества инвесторов и предпринимателей, а затем постепенно расширять эту модель.
Вот как это выглядит на практике.
В августе 2026 года под Дублином пройдёт закрытый ретрит сообщества Dialog – частной сети, которую двадцать лет назад основал Питер Тиль вместе с инвестором Ауреном Хоффманом. Утечка документов, обнародованная Wired и швейцарской хакершей maia arson crimew, раскрыла программу сессий – «Navigating WWIII», «Battlefield Technologies» – и список участников. В нём – министр финансов США Скотт Бессент, сенатор Тед Круз, министр армии Дэн Дрисколл, верховный главнокомандующий силами НАТО в Европе генерал Алексус Гринкевич. И конгрессмен Джим Хаймс – высокопоставленный член комитета по разведке Палаты представителей, того самого комитета, который курирует разведконтракты Palantir. Рядом с ним в списке – Джо Лонсдейл, сооснователь Palantir.
Читать полностью в Instant View
#Технофеодализм #NetworkState #ПитерТиль #Футуроархеология | 67 812 |
| 16 | Будущее формирует не тот, кто действует. А тот, кто задаёт среду, в которой одни действия воспроизводятся сами, а другие становятся невозможными.
Майский выпуск «Линз будущего» – о том, как один и тот же механизм работает одновременно в ИИ, науке, культуре и человеческом теле.
На поверхности майский корпус публикаций, анализируемых в новом выпуске «Линз будущего», выглядит как россыпь несвязанных сюжетов:
ИИ-модели, которые учатся имитировать прозрачность вместо того, чтобы быть прозрачными
Евровидение, которое незаметно дрессирует страны петь на одном культурном языке – не запретами, а системой победы
Наука, где неформальная сеть благодарностей предсказывает публикационный успех лучше, чем сеть соавторства
Плацебо как доказательство того, что человек – система с внешними ключами: ожидание, доверие и ритуал дают доступ к автономной регуляции тела
Общий знаменатель оказался неочевидным. И именно поэтому важным.
Речь не о том, что кто-то плохо себя ведёт. Речь о режиме отбора. Это не агент и не намерение. Это конфигурация стимулов, метрик, прав доступа и критериев успеха, которая делает одни траектории устойчивыми – и незаметно выдавливает все остальные.
Никто не хотел культурной унификации – все хотели повысить шанс на победу. Никто не закладывал в модели скрытность – просто прозрачность в определённых средах ухудшает результат, а видимость прозрачности вознаграждается. Никто не хотел превращать науку в турнир связей – просто подключённость оказалась сильнее таланта.
Среда не спрашивает о намерениях. Она отбирает то, что в ней выживает.
Комментарий на злобу дня: пока все спорят, кто будет «рулить» фронтирным ИИ – Anthropic с OpenAI или команда Трампа, – майский слой «Линз» подсказывает, что сама эта постановка вопроса может быть устаревшей. Рулит не тот, кто держит штурвал. Рулит тот, кто незаметно задал условия, при которых этот штурвал вообще что-то значит.
И здесь – самый неудобный вывод месяца. Он касается не ИИ, а нас. Если человек – существо с внешними ключами к вниманию, доверию, боли и страху (что плацебо доказывает экспериментально), то алгокогнитивная среда получает доступ не к абстрактному «пользователю». Она получает доступ к существу, физиология которого эволюционно настроена реагировать на социальные сигналы.
Кто задаёт метрики, ритуалы доверия и критерии успеха – тот и проектирует среду отбора. А значит – реальная власть над тем, какое будущее воспроизведётся само.
Апрельский слой «Линз» зафиксировал: суверенитет расползается по архитектурам. Майский уточняет: архитектуры, которые никто не проектировал сознательно, всё равно работают как селектор. И отбирают не лучшее. Отбирают устойчивое.
Полный разбор – семь сигналов, фильтр банальности на каждый и финальная линза – в девятом выпуске «Линз будущего».
#ЛинзыБудущего | 13 906 |
| 17 | LUCA: конец «биологического Адама»?
Возможно, революции в эволюции начинаются не с появления «идеального объекта», а с рождения общего стандарта совместимости.
Новая статья в Astrobiology — почти «бомба». И это не очередная теория происхождения жизни, а радикальное переосмысление того, кем был LUCA.
До сих пор LUCA (Last Universal Common Ancestor) понимали как последнего универсального общего предка, что означает наиболее недавнюю популяцию, от которой произошли все организмы, ныне живущие на Земле.
Новая работа звездной конфигурации авторов по теме «origin of life / LUCA / ribosome evolution», озаглавленная «Rethinking the Last Universal Common Ancestor of Life: Network Convergence and the Root of the Tree» предлагает посмотреть на LUCA совершенно иначе.
LUCA — это не организм, а сетевой фазовый переход. До него на Земле могли существовать многочисленные несовместимые протобиохимии.
Затем победила не обязательно «лучшая», а та, с которой стало выгоднее всего быть совместимой.
Биохимия стала тем, чем TCP/IP стал для Интернета: общим протоколом, после которого начался взрыв эволюционных инноваций.
Если это действительно так, последствия выходят далеко за пределы происхождения жизни.
За этой биологической гипотезой, возможно, скрывается более общий принцип. Крупнейшие эволюционные переходы начинаются не тогда, когда появляется самый совершенный объект, а тогда, когда возникает универсальный стандарт совместимости.
И тут возникает мысль, уже не принадлежащая авторам статьи.
Что, если следующий большой переход в развитии ИИ тоже начнётся не с появления одной «идеальной» модели?
Что, если аналогом LUCA окажется не первая «по-настоящему разумная» нейросеть, а момент, когда вся экосистема моделей превратится в единую среду открытой когнитивной эволюции?
Не отдельная модель, а пороговая конвергенция множества моделей, агентных систем, памяти, инструментов и протоколов обмена — в единый когнитивный стандарт, внутри которого станет возможна уже совсем другая скорость накопления и передачи интеллектуальных новшеств.
Тогда, возможно, мы вообще задаём неправильный вопрос.
Не «Какая модель первой станет по-настоящему разумной?», а «Когда множество моделей перестанет быть просто множеством и превратится в среду открытой когнитивной эволюции?»
Возможно, именно этот момент и станет LUCA мира ИИ.
И в таком случае планетарная цифровая среда окажется уже не просто фоном (см. мартовский выпуск альманаха «Линзы будущего»), а архитектура агентных экосистем — не просто способом делегирования (см. апрельский выпуск альманаха). Они начнут играть роль селектора, определяющего направление дальнейшей когнитивной эволюции (и об этом читайте в майском выпуске альманаха, который выйдет в понедельник).
P.S. Всё сказанное выше про ИИ — моя эвристическая экстраполяция, а не вывод статьи. Я не переношу на ИИ конкретный биологический механизм и не утверждаю, что именно так возникнет машинный разум.
Речь о другом: если авторы правы, они, возможно, нащупали гораздо более универсальный структурный принцип.
Иногда революцию в эволюции открывает не появление самого совершенного объекта, а возникновение среды, в которой открытая эволюция начинает ускорять саму себя.
P.P.S. О революциях в эволюции, в контексте Больших Богов и Всемирного Большого Брата, читайте в цикле моих лонгридов «Большой Брат — сын Большого Бога. Почему его воцарение в мире может быть неизбежным» [1, 2]. Завершающий лонгрид этого цикла, начатого мною 7 лет назад, планируется в ближайшую пару недель.
#Жизнь #ParadigmsofLife #ОткрытаяЭволюция #ИИ | 14 212 |
| 18 | Уже сегодня – в июне 2026 – вопрос «далеко ли до AGI?» не актуален. Смотрите сами на самые свежие экспертные отчеты – что за вопрос сейчас видится экспертам главным.
Google DeepMind в отчете «From AGI to ASI» исследует, «как сам ИИ может продолжать развиваться в мире после появления искусственного общего интеллекта (AGI) вдоль континуума машинного интеллекта».
Anthropic в отчете «When AI builds itself» и её сооснователь в «Policy on the AI Exponential» пишут, что «ИИ развивается с молниеносной скоростью». И если такая скорость сохранится, то «всего через год или два, мы, вероятно, получим» не только самосовершенствующийся ИИ», но и «гениев по требованию» («страну гениев в дата–центре»).
OpenAI в документах «Industrial policy for the Intelligence Age» и «Democratic Governance of Frontier AI» исследуют тему “перехода к Superintelligence” (системы, которые могут превзойти даже самых умных людей, включая людей, усиленных ИИ) в социально–экономическом смысле.
Даниел Кокотайло – основатель проекта AI Futures Project и ведущий автор влиятельного доклада AI 2027 (подробного, повествовательного прогноза развития ИИ в ближайшие несколько лет, кульминацией которого станет появление сверхчеловеческих агентов), – согласно последнему уточнению от Q1 2026, прогнозирует достижения AGI в середине 2028.
Аджея Котра (исследовательница в METR) и Тимоти Б. Ли (автор бюллетеня Understanding AI) в интервью журналу Asteriskmag, озаглавленном «How Long Until AI Doesn’t Need Humans?», экстремально развивают тему «что будет после AGI». И этот экспертный взгляд – «как скоро ИИ перестанет нуждаться в людях?» – заставляет вспомнить прогнозы Джеймса Лавлока – величайшего экологического мыслителя нашего времени, интеллектуала масштаба Леонардо да Винчи, исследователя, инженера, автора десятков изобретений и создателя теории Геи (Земли как биологического существа, для которого ноосфера В.И.Вернадского – частный случай).
Среди тех прогнозов Лавлока был прогноз, что СверхИИ все же сохранит на Земле человечество, но лишь для того, чтобы поддерживать нужный диапазон температур на планете.
Напомню читателям, что к концу своей более чем вековой жизни Лавлок имел репутацию того, “чьи прогнозы всегда сбываются”, за что и был прозван в весьма серьёзных и влиятельных изданиях – «Пророк».
И если вам, читатель, прогнозы о переходе в ближайшие годы к Superintelligence кажутся сверхоптимизмом (а то и идиотизмом)), вот примеры двух сделанных 5 лет назад прогнозов, – «Что будет с ИИ в ближайшие годы».
Для понимания контекста напомню. Это 2021. До «революции ChatGPT» (ноябрь 2022) больше года. Тогдашняя вершина чатботов – это не сбиться с темы, меньше галлюцинировать, чуть помнить контекст и иногда искать в Интернете. Т.е. оба нижеприведенных прогноза о мире ИИ–ассистентов и ИИ–агентов были сделаны тогда, когда сами чатботы ещё едва переходили от остроумного автодополнения к зачаткам устойчивого диалога.
1) Главный вывод инженерного прогноза Даниеля Кокотайло «Как будет выглядеть 2026 год » (сделан в августе 2021) был таков.
В 2026 наступит эпоха AI–ассистентов. Модели уже не просто болтают, а действуют: помогают в работе, играют, покупают, пишут, управляют задачами. Чатботы и персональные ассистенты сливаются в один класс систем.
2) Мой публицистический прогноз «Психические эпидемии и живые инструменты» (сделан в июне 2021при анализе видения недалекого будущего основателя Berggruen Institute Николаса Берггрюен) был таков.
Алгоритмы машинного обучения…, становясь агентами, превращаются в подобие живых организмов, во многом определяющих предпочтения и решения людей. Они как бы становятся частью нас, а мы – частью их.
Считается, что прогноз Кокотайло сбылся. Он удивительно точно почувствовал главный нерв 2026 года – переход от “чатботов, которые отвечают” к “агентам, которым делегируют”.
Сбылся ли мой прогноз – судите сами.
#AGI | 12 847 |
| 19 | Человек - не говорящее животное. Человек - синтаксирующее животное
У человеческой исключительности был главный подозреваемый - язык. Новые данные выводят на сцену сообщника, который, похоже, и был организатором преступления с самого начала.
Свежая работа когнитивистов Ревенку, Пажо и Станисласа Деана (того самого, чья лаборатория годами картирует, как мозг обрабатывает числа и пространство) задаёт неожиданный вопрос: а что если язык - не источник нашей уникальности, а просто самый заметный её симптом?
Эксперимент устроен почти как фокус. Участникам показывают одну и ту же простую геометрическую фигуру - но «рисуют» её на экране двумя разными способами: как соединение двух частей или как повтор одного и того же мотива. Финальная картинка идентична в обоих случаях. А вот восприятие - нет: люди начинают видеть в одной и той же форме разные фигуры, в зависимости от того, какую «историю» её построения им показали.
• Мозг хранит квадрат не как четыре линии, а как рецепт: «повтори четыре раза - отрезок, поворот на 90°».
• Чем глубже в этой внутренней структуре «разрез» при сборке фигуры заново - тем труднее задача (в точности как в синтаксисе, например, английской фразы “I saw a man with binoculars” или русской фразы “Студенты встретили преподавателя с цветами”).
• Слепые от рождения люди распознают те же геометрические закономерности на ощупь - значит, дело не в глазах, а в более глубоком вычислительном слое.
Вывод осторожный, но потенциально взрывной: человек не столько видит мир, сколько грамматически его разбирает - строит из линий, лиц, сцен синтаксические деревья, ровно так же, как из слов - предложения.
И вот здесь начинается самое интересное для разговора об ИИ. Современные модели рисуют так, что захватывает дух - а потом проваливаются там, где справится ребёнок: не могут посчитать пересечения линий или уловить одну маленькую деталь на лице персонажа, которая меняет смысл всей сцены. Не потому, что они «хуже» или «лучше» людей. Просто они строят из той же картинки совершенно другой внутренний объект: для модели линия - точка в пространстве признаков, для человека - программа.
Получается красивый разворот: мы веками гордились языком как нашим главным отличием. Но язык, похоже, - поздняя надстройка над гораздо более древним даром: превращать мир в деревья смыслов.
И теперь, когда машины заговорили не хуже нас и начали рисовать не хуже нас, вопрос сместился. С вопроса «может ли машина делать то же, что человек?», на вопрос «делает ли она это тем же способом, что и мы?».
Ответ пока отрицательный. Но самое любопытное - почему.
Полный текст - о синтаксисе формы и человеческой сингулярности, о слепом художнике, которому зрение заменили осязание и слух, и о том, что значит быть «иным разумом», а не плохой копией человека, - в новом эссе «Человек - не говорящее животное. Человек - синтаксирующее животное» на спонсорских платформах канала «Малоизвестное интересное» [1, 2, 3, 4].
#ГенИИ #LLMvsHomo #Экзопсихология #ИнойИнтеллект | 16 950 |
| 20 | Вниманию родителей и учителей: использование ИИ школьниками – это 20% экономии времени на домашки и 20% потерь знаний
Печальный итог 3-х лет использования ИИ в учебе 26-ю тысячами китайских старшеклассников
Если 3 года назад вы не верили в мой прогноз о быстрой перепрошивке когнитивных гаджетов при делегировании интеллектуальной работы ИИ, что вы скажете теперь?
В 2023 начался 5-й когнитивный фазовый переход Homo sapiens – самое капитальное в истории изменение когнитивных процессов людей в результате появления в нашей жизни 2-го носителя высшего интеллекта.
Моя тогдашняя презентация с закрытых семинаров содержала прогноз – к чему это может вести. И первым пунктом там была адаптация (перепрошивка) когнитивных гаджетов людей – наших культурно сконструированных ментальных инструментов.
Прошло 2 года. И в 2025 стали появляться первые исследования, говорящие в пользу того прогноза. В них шла речь о наблюдаемых признаках культурно-экологической атрофии когнитивных гаджетов вследствие когнитивного оффлоадинга (когнитивной разгрузки) - делегирования интеллектуальной работы ИИ.
К марту 2026 когнитивная разгрузка стала массовым фактором учебы и работы миллионов людей, по скорости распространения и масштабам напоминая пандемию. И в моем эссе «Когнитивная паразитология» такая разгрузка уже представлена одним из шести когнитивных паразитов, атакующих наши ментальные инструменты через структурные уязвимости мозга.
И вот пару недель назад появился, наконец, подробный исследовательский отчет на эту тему о работе трёх профессоров Универов Стокгольма и Гонконга «Учебный ущерб от использования генеративного ИИ: данные из китайского среднего образования».
Авторы проанализировали 30-месячную панель из 26 811 китайских школьников (7–12 классы).
Каждый месяц у них были:
оценки и затраченное время на домашние задания по 9 предметам;
результаты закрытых проверочных работ (без доступа к ИИ);
а позже — баллы Zhongkao и Gaokao (два ключевых госэкзамена в Китае: первый обычно определяет, попадёт ли ученик в старшую школу и какого уровня она будет; а второй - во многих случаях является решающим фактором при поступлении в ВУЗ).
Поскольку разные ученики подключались к чат-ботам в разное время, исследователи использовали дизайн «разница-в-разницах»: сравнивали траектории тех, кто уже перешёл на ИИ, с теми, кто ещё нет.
Ключевые результаты
- Домашние задания. Сразу после перехода на чат-боты средний балл за домашку подскакивает примерно на 18 %, а время на её выполнение падает на треть.
- Закрытые ежемесячные контрольные. Через шесть месяцев использования ИИ показатели тех же учеников проседают на 20 %.
- Zhongkao - госэкзамен после 9-го класса. Полный эффект учебы с ИИ проявляется лишь через два года: минус 24 % от прежних результатов.
- Gaokao - госэкзамен после 12-го класса.
Та же двухлетняя инерция, но просадка чуть меньше — около 18 %.
Кого бьёт сильнее
Предметы: сильнее всего просели обществознание и история (–27 %), затем STEM ( –22 %), меньше всего — английский и китайский.
Группы: больше теряют младшие классы старшеклассников, отличники и мальчики.
Механизм
Около 80 % «ИИ-пользователей» предельно сокращали время на домашки, получая при этом высокие «бот-баллы». Именно у них отмечались основные провалы на экзаменах — типичный паттерн «аутсорсинг домашек».
Те же, кто продолжал тратить на задания столько же времени, сколько и до ИИ, почти не пострадали в учёбе.
Вывод
· Чат-боты позволяют делать домашку быстрее и чище, но «съедают» пятый балл на экзамене.
· В Китае это значит 20%-е понижение шансов социального лифта, поскольку госэкзамены сильно влияют на дальнейшую образовательную траекторию и, косвенно, на карьерные перспективы.
P.S. Так что, первый прогноз сбывается. И стоит присмотреться к двум другим:
✔️ Смена типа культуры и его носителя
✔️ Смена формы и характера цивилизации
P.P.S. Отчет платный. Но его можно скачать в посте Марко Ковича «Искусственный интеллект разрушает образование. Автоматизация и путь наименьшего сопротивления»
#5йКогнитивныйПереход #КогнитивныеГаджеты #ИИриски | 22 068 |
