СЕМИНАР «МАКСИМОВ-КОНСАЛТИНГ». МОДУЛЬ 1. ЯЗЫКОВЫЕ МОДЕЛИ
В мире существует огромное количество нейросетей, у каждой из которых были свои тренеры и маркетологи, которые нацеливали эти нейросети на решение тех или иных задач.
Есть, как минимум, десяток больших языковых моделей – LLM, которые работают прежде всего с анализом смыслов, текстов, таблиц, созданием стратегий, тактических решений, рекомендаций в самых разных сферах жизни.
Если какую-то нематематическую задачу поставить разным нейросетям – результат они, скорее всего, выдадут разный. У них даже понятия «хорошо» и «плохо», «добро» и «зло» могут различаться. Как и у людей, учившихся в разных условиях у разных учителей.
Вот, как минимум, пять таких моделей мы попробуем в работе на выборной тематике. С реальной социологией, построением смыслов, стратегии и тактики кампании. И посмотрим, что из этого выйдет. А каждый участник поймет степень подготовки каждой из нейросетей, как с ними удобнее работать и для чего их удобнее применять) На что они заточены)
То есть в первой части мы работаем прежде всего с конкурентами ChatGPT. Потому что с ним будут работать все остальные технологи. А нам надо у них выиграть.
Мы попробуем DeepSeek, Gemini, Grok, Qwen. Возможно, какие-то нишевые вещи, вроде Perplexity... Получим пакет наработок, которые во втором модуле визуализируем)

Новогодние политические генерации от КПРФ. Версия рождественской истории. Карл Маркс надевает шубу Деда Мороза и отправляется в путь, раздавая Добро) Использованы Сидрим 4.5, Нано Банано, Флакс, Имаджен 5, Сора Имаджес, Ранвей Фреймс, 40 имаджес. Музыка Суно 4.5, несколько генераторов речи. Анимировано в Сииданс, Сора, Миджорней, Ранвей Ген-4. Липсинк в Ранвей и Флакс.

СЕМИНАР «МАКСИМОВ-КОНСАЛТИНГ». МОДУЛЬ 1. ЯЗЫКОВЫЕ МОДЕЛИ
В мире существует огромное количество нейросетей, у каждой из которых были свои тренеры и маркетологи, которые нацеливали эти нейросети на решение тех или иных задач.
Есть, как минимум, десяток больших языковых моделей – LLM, которые работают прежде всего с анализом смыслов, текстов, таблиц, созданием стратегий, тактических решений, рекомендаций в самых разных сферах жизни.
Если какую-то нематематическую задачу поставить разным нейросетям – результат они, скорее всего, выдадут разный. У них даже понятия «хорошо» и «плохо», «добро» и «зло» могут различаться. Как и у людей, учившихся в разных условиях у разных учителей.
Вот, как минимум, пять таких моделей мы попробуем в работе на выборной тематике. С реальной социологией, построением смыслов, стратегии и тактики кампании. И посмотрим, что из этого выйдет. А каждый участник поймет степень подготовки каждой из нейросетей, как с ними удобнее работать и для чего их удобнее применять) На что они заточены). Для сравнения. Запреты на обработку данных у китайских и американских моделей местами прямо противоположны. Анализ президентских выборов 2004 года в США отличаются не только у Grok, Gemini и Qwen, но даже у GPT4 и GPT5.
Резюме: В первой части мы работаем прежде всего с конкурентами ChatGPT. Потому что с ним будут работать все остальные технологи. А нам надо у них выиграть.
Мы попробуем DeepSeek, Gemini, Grok, Qwen. Возможно, какие-то нишевые вещи, вроде Perplexity... Получим пакет наработок, которые во втором модуле визуализируем)

ИТОГОВЫЙ РОЛИК С КУРСА ВПШ "ЕДИНАЯ РОССИЯ"

Поздравляем братский канал "Политтехнологи" с трехлетием) Отличный результат! И хороший промежуточный финиш - в этом году ТГ-канал "Политтехнологи" Был признан РАПК лучшим интернет-проектом по нашему направлению) https://xn--r1a.website/polittehnologi/9829

США 2024 – РОССИЯ 2026
Те, кто думает, что сможет вести избирательную кампанию 2026 года теми же методами, которые обеспечивали ему победу 5 лет назад, должен посмотреть за кулисы президентской кампании в США 2024 года.
Все технологии, которые там и тогда только проходили тестирование, сегодня доступны в России и вполне бюджетны. Наши социальные сети и сетевые ресурсы называются иначе. Но суть механизмов продвижения и борьбы в цифровом пространстве от этого не меняется.
Как это выглядело в 2024 году? Дабы не тратить внимание читателей, сразу напишу, что почти все американские социальные сети – экстремисты, злодеи и запрещены на нашей территории. Поэтому мы заменим их буквами латинского алфавита. Но про нейрогсети этого не скажешь) Смотрите на технологии) Обзор подготовлен американскими и китайскими нейросетями с некоторым соучастием Андрея Максимова.
Избирательная кампания 2024 года стала полноценной технологической войной, где главным оружием стали нейросети и гипер-персонализация.
Основной тренд, который определил тактику сторон – окончательный отказ от попыток переубедить оппонента и полный переход к стратегии микромобилизации своего электорального ядра и деморализации оппонентов, особенно в колеблющихся штатах, с помощью хирургически точных цифровых инструментов.
Давайте разберем ключевые технологические блоки, которые использовали штабы основных партий.
1. Анализ больших данных (Big Data) и Психографическое Моделирование 2.0
Это фундамент, на котором строились все остальные технологии. По сравнению с Cambridge Analytica, которая в 2016 году казалась вершиной технологий, в 2024 мы увидели квантовый скачок.
• Источники данных: Штабы агрегировали не просто данные из открытых источников, списков избирателей и потребительских баз. В ход пошли:
o Данные о местоположении: Полученные через брокеров данных из сотен мобильных приложений. Это позволяло отслеживать посещение церквей, оружейных магазинов, митингов, веганских кафе и т.д.
o Данные о медиапотреблении: Какие подкасты слушает избиратель, какие шоу смотрит на стриминговых сервисах, на каких YouTube-блогеров подписан.
o Транзакционные данные: Анализ покупок для определения стиля жизни и ценностей.
o Онлайн-поведение: Анализ поисковых запросов, участия в онлайн-форумах и группах.
А почему бы и нет? Ведь все мы даем согласие на куки, не закрываем своего геопозиционирование, смотрим видео и покупаем в интернет-магазинах…

• Применение: На основе этих данных создавались не просто “профили”, а “цифровые двойники” (digital twins) избирателей. Система могла с высокой точностью предсказать не только политические предпочтения, но и психологические триггеры конкретного человека: его страхи, надежды, что вызывает у него гнев, а что — чувство сопричастности.
Когда-то в нулевые для политической диагностики было необходимо 56 лайков, в 2016-м – уже 11, теперь хватает пяти.
Проводилась диагностика, персонализация и типологизация.
в 2024 году обе партии использовали схожие методики:
Кейс: Штаб республиканцев выявлял избирателей, которые, согласно данным, недавно искали информацию о росте цен на бензин и одновременно посещали церковь по воскресеньям. Этим людям показывалась таргетированная реклама, где рост цен напрямую увязывался с “антисемейной” и “антитрадиционной” политикой демократов, апеллируя одновременно к экономическому недовольству и моральным ценностям.
Кейс 2: Штаб демократов, например, мог выявлять женщин с высшим образованием в пригородах, интересующихся темой доступности детсадов, и таргетировать их контентом о республиканцах как угрозе репродуктивным правам и общественному образованию. Темой демократов была и угроза лишения малоимущих медицинских страховок, полученных по программе Б.Обамы.
Финальная мобилизация и контроль.
Кейс 3: На финише избирательной кампании системы анализа больших данных, созданная для Трампа на средства фонда Илона Маска-Питера Тиля и технологий «Палантир Технолоджис», смогла в значительной мере взять под контроль дистанционное почтовое голосование и не допустить повторения ситуации 2020 года, когда в каждом из колеблющихся штатов дистанционно голосовало огромное количество новых избирателей, не совсем понятно где и как взявших бюллетени. В результате, по некоторым оценкам Камала Харрис не досчиталась около 6 миллионов голосов мужчин-латиноамериканцев в «колеблющихся» штатах.
2. Нейросети (ИИ) – Оружие массового убеждения и дезинформации
Это главная инновация кампании 2024 года. ИИ использовался как в “белых”, так и в “серых” и “черных” технологиях.
• Генеративный видео- и аудиоконтент:
o Персонализированные обращения: Технология deepfake “light”. Кандидат записывал шаблонное видеообращение, а нейросеть вставляла в него имя избирателя и название его города/района, синтезируя голос и мимику кандидата. Получалось видео, где кандидат обращался лично к “Джону из Огайо”, упоминая закрывшийся завод в его городе. Эффект личного контакта был колоссальным, особенно для старшего поколения.
o “Серые” дипфейки: Массово производились короткие аудио- и видеоролики для вирусного распространения в сетях W. и TikTok. Не обязательно было создавать полноценный фейк. Достаточно было вырвать фразу из контекста и с помощью ИИ légèrement изменить интонацию, чтобы она звучала более агрессивно или неуверенно. Такие “синтетические компроматы” распространялись молниеносно и работали на подсознательном уровне, формируя негативный образ оппонента. Цель — не доказать, а посеять сомнение.
• ИИ-копирайтинг и A/B тестирование:
o Нейросети генерировали тысячи вариантов рекламных текстов, заголовков и изображений для таргетированной рекламы. Затем система в режиме реального времени проводила A/B тестирование на микро-аудиториях (например, “женщины 45-50 лет, испаноговорящие, владелицы малого бизнеса, интересующиеся йогой”). Наиболее эффективные креативы автоматически масштабировались. Это позволило достичь невиданной ранее эффективности рекламных бюджетов.
• Чат-боты и ИИ-ассистенты:
o На сайтах кампаний и в мессенджерах работали ИИ-боты, которые 24/7 отвечали на вопросы избирателей, помогали зарегистрироваться для голосования, разъясняли программу и, конечно, вели к странице пожертвований. Они были обучены на тысячах страниц партийных документов и могли вести диалог, адаптируясь к уровню знаний собеседника.

Стоит подчеркнуть, что "серые" дипфейки и манипуляции с аудио стали настоящим бичом кампании, так как их производство стало дешевым и массовым. Платформы социальных медиа не успевали модерировать такой контент. Также отмечу, что ИИ-копирайтинг использовался не только для рекламы, но и для массовой персонализации электронных писем и СМС, что резко повысило конверсию в пожертвованиях. Это была "тихая революция" в фандрайзинге.
3. Социальные сети – Война в закрытых комнатах
Fб как единая площадка отошел на второй план. Битва переместилась на новые территории.
• TikTok и короткие видео (Reels, Shorts): Это была главная арена битвы за молодежь. Штабы действовали не напрямую, а через сети аффилированных инфлюенсеров и микро-инфлюенсеров. Создавалась иллюзия “народного” контента. Ключевыми форматами стали юмористические скетчи, высмеивающие оппонента, и эмоциональные видео, апеллирующие к ценностям “поколения Z” (климат, социальная справедливость и т.д.).
• “Темные социальные сети” (Dark Social): Основная работа по мобилизации и распространению “серого” контента велась в закрытых и полузакрытых пространствах:
o Whats. и Telegram-чаты: Создавались тысячи локальных и тематических чатов (“Патриоты нашего района”, “Мамы за традиционные ценности”), куда централизованно “спускались” мемы, аудиосообщения и короткие видео. Отследить и опровергнуть эту информацию было практически невозможно.
o Закрытые группы в Fб: Использовались как эхо-камеры для укрепления убежденности своего электорального ядра.
• Альтернативные платформы: Штаб республиканцев максимально эффективно использовал собственную экосистему (Truth Social, Rumble, Gettr), создавая информационный пузырь, непроницаемый для мейнстримных СМИ. Это позволяло поддерживать градус мобилизации сторонников на запредельном уровне.
• Демократы, хотя и делали основную ставку на TikTok и Inst Reels, также активно использовали "темные социальные сети", но с иной структурой. Их сети чаще строились вокруг активистов на местах, профсоюзных и студенческих чатов, платформ типа Discord. Асимметрия проявлялась и здесь: республиканцы имели более централизованную иерархичную структуру распространения в "темных" каналах, в то время как демократы делали ставку на более горизонтальные, сетевые модели.
4. Мобильные платформы – “Кандидат в кармане”
Смартфон стал главным инструментом взаимодействия с избирателем.
• Геймификация и мобилизационные приложения: Официальные приложения кампаний превратились из простых новостных агрегаторов в платформы для геймификации. Пользователи получали баллы и виртуальные награды за:
o Распространение контента в своих соцсетях.
o Привлечение друзей к регистрации.
o “Чекины” на митингах.
o Участие в телефонных или СМС-кампаниях “peer-to-peer”. Это создавало чувство сопричастности и превращало политическую активность в увлекательную игру.
• Геофенсинг и push-уведомления: Технология позволяла отправлять таргетированные уведомления пользователям, находящимся в определенной географической зоне.
o Кейс: Сторонники демократов, находящиеся рядом с избирательным участком в день выборов, получали push-уведомление: “Привет, Сара! По данным системы, ты еще не проголосовала. Твой участок совсем рядом. Голосуй за будущее!”.
o Агрессивный кейс: Люди, находящиеся на митинге оппонента, могли получить уведомление со ссылками на статьи, разоблачающую тезисы выступающего спикера.
"Агрессивный кейс" с таргетированием участников митингов оппонента был сопряжен с высокими рисками обратного эффекта (backfire effect) и использовался точечно, чаще неофициальными группами активистов, а не самим штабом кандидата, чтобы сохранить plausible deniability
Выводы и стратегические последствия
1. Окончательный коллапс единого информационного пространства. Избиратели разных лагерей существовали в параллельных, алгоритмически созданных реальностях. Факты потеряли значение, уступив место эмоционально заряженным нарративам.

2. Война стала асимметричной. С помощью генеративных нейросетей даже небольшие группы активистов или иностранные акторы могли производить дезинформацию в промышленных масштабах, делая информационное поле хаотичным и токсичным.
3. Мобилизация победила убеждение. Кампании окончательно признали, что переубедить оппонента почти невозможно и гораздо эффективнее потратить ресурсы на то, чтобы максимально “накачать” своих сторонников и обеспечить их явку. Ресурсы теперь распределяются по принципу 80/20: 80% – на мобилизацию и активацию своей базы, 20% – на борьбу за немногочисленных "неопределившихся", которые, как правило, мало политизированы.
4. Этика и регулирование безнадежно отстали. “Джинн” синтетических медиа выпущен из бутылки. Вся кампания 2024 года прошла в “серой зоне”, где технологии опережали любые попытки законодательного контроля.
В сухом остатке, коллеги, мы наблюдали не просто выборы, а первое полномасштабное применение кибер-психологического оружия в политической борьбе. И урок, который мы должны извлечь, заключается в том, что будущие кампании будут еще более технологичными, еще более персонализированными и, к сожалению, еще более оторванными от объективной реальности. Вопрос уже не в том, “кто лучше врет”, а в том, “чей алгоритм доставит ложь эффективнее”.
Политические кампании окончательно трансформировались в гибрид маркетинговой машины, разведывательной операции и психологической войны.
Основной конфликт будущего – не между левыми и правыми идеями в чистом виде, а между алгоритмами, которые формируют реальность для разных групп избирателей. Те, кто контролирует алгоритмы и данные, контролируют политическое поведение. Это новый ландшафт, и мы все в нем – и игроки, и поле боя.

Идея и создание картинки - НаноБанана, перевод на русский язык SORA images. Ошибки вижу. Но это - демонстратор современного уровня технологий)