Я не умею читать HAR-файлы. Периодически это требуется, чтобы проанализировать ошибки пользователей, работающих с нашими сервисами. Обычно юзер заходит в консоль браузера, генерирует JSON-файл с состоянием проблемы и отправляет админу. Но если ты не в корпоративной сети и админа нет - как понять, что именно не так? Гугловский тулбокс и несколько скриптов на гитхабе десятилетней давности никак не помогают, только увеличивая количество информации, но не объясняя, что исправить.
В итоге вечер в обнимку с AI studio позволил запилить сносный сервис https://sergeydolgov.com/har_pirate для определения вариантов решения проблем. Чем дальше, тем чаще (примерно в 40% случаев) я предпочитаю не использовать существующие сервисы, а прибегаю к вайбкодингу для решения задач: калькуляторов, генераторов, трансформаторов, ботов и т.д. Тем более что удобные готовые приложения далеко не всегда можно найти даже за деньги.
🤓В октябре я писал, что мы вплотную подошли к 𝗔𝗜𝗮𝗜 (𝗔𝗜 𝗮𝘀 𝗮𝗻 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗿𝗳𝗮𝗰𝗲), когда модели не просто выдают код, а собирают интерфейсы и приложения "на лету" под задачу. Тогда же этот канал я переименовал в 𝗔𝗜³, предвкушая следующий виток эскалации технологий - AI as an Interface, an Agent, and an Institution) - нейросервисы из помощников превратятся в операционную ткань бизнеса.
И вот Дарио Амодей, создатель Клода, пророчит, что примерно через 6-12 месяцев модель будет выполнять бОльшую часть, а может быть и абсолютно всю работу инженеров-программистов от начала до конца, обновлять и улучшать себя - а следовательно, и результаты работы. Мы с вами пока пытаемся научить их этому, накидывая промпты и скиллы ручками, но когда критическая масса умений вырастет - этот поезд будет не остановить.
😳 Всего через полтора года роль инженера-продуктолога может свестись к тому, чтобы задавать граничные условия и обеспечивать связь с заказчиком. Кожаным разрабам останется ... переписывать код? следить за его качеством? вылавливать баги? Кажется, ИИ, скоро будет все уметь без нас.
В итоге вечер в обнимку с AI studio позволил запилить сносный сервис https://sergeydolgov.com/har_pirate для определения вариантов решения проблем. Чем дальше, тем чаще (примерно в 40% случаев) я предпочитаю не использовать существующие сервисы, а прибегаю к вайбкодингу для решения задач: калькуляторов, генераторов, трансформаторов, ботов и т.д. Тем более что удобные готовые приложения далеко не всегда можно найти даже за деньги.
🤓В октябре я писал, что мы вплотную подошли к 𝗔𝗜𝗮𝗜 (𝗔𝗜 𝗮𝘀 𝗮𝗻 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗿𝗳𝗮𝗰𝗲), когда модели не просто выдают код, а собирают интерфейсы и приложения "на лету" под задачу. Тогда же этот канал я переименовал в 𝗔𝗜³, предвкушая следующий виток эскалации технологий - AI as an Interface, an Agent, and an Institution) - нейросервисы из помощников превратятся в операционную ткань бизнеса.
И вот Дарио Амодей, создатель Клода, пророчит, что примерно через 6-12 месяцев модель будет выполнять бОльшую часть, а может быть и абсолютно всю работу инженеров-программистов от начала до конца, обновлять и улучшать себя - а следовательно, и результаты работы. Мы с вами пока пытаемся научить их этому, накидывая промпты и скиллы ручками, но когда критическая масса умений вырастет - этот поезд будет не остановить.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤9
Мне периодически пишут с вопросом как найти работу начинающему AI-автоматизатору.
Вот - типичная n8n-вакансия https://mediacube.io/en/vacancies/n8n-automation-specialist-102 (знакомая хедхантер прислала). Хороший соцпакет, удаленка. Первый пункт выглядит несложным, если вы второй месяц как освоили энейт или запир и у вас есть пара проектов:
-
Но вот дальше перечислены требования, которыми сеньора не напугаешь, а джуну будет сложновато:
Эти пункты не освоить просто "поиграв" - они требуют целенаправленного погружения, проб, ошибок… и, конечно, помощи (пусть даже от чата под мышкой 😉).
И вот тут важный момент. Даже если AI-модели вскоре смогут выполнять всю инженерную работу - от проектирования до рефакторинга и самосовершенствования - это не делает такие навыки лишними. Наоборот: именно мультидисциплинарность, способность соединять технологии, понимать бизнес-контекст и грамотно формулировать задачи - они будут определять ценность специалиста завтрашнего дня.
Так что не ждите идеального момента. Собирайте workflow, документируйте все важное, подключайте 2brain, интегрируйте свои наработки с каким-нибудь платежным сервисом типа Stripe, чтобы организовать продуктовую воронку. Пусть это будет сыровато - но это ваш реальный опыт. А рынок уже ждёт тех, кто умеет не просто запускать автоматизацию, а думать системно.
Вот - типичная n8n-вакансия https://mediacube.io/en/vacancies/n8n-automation-specialist-102 (знакомая хедхантер прислала). Хороший соцпакет, удаленка. Первый пункт выглядит несложным, если вы второй месяц как освоили энейт или запир и у вас есть пара проектов:
-
Подтвержденный практический опыт работы с n8n (в собственном хранилище и/или в облаке)Но вот дальше перечислены требования, которыми сеньора не напугаешь, а джуну будет сложновато:
- Уверенное знание REST API, методов аутентификации и структур данных (JSON, веб-хуки);
- Базовые навыки работы с JavaScript (для создания пользовательских узлов и сложной логики в n8n)
- Опыт интеграции SaaS-платформ (CRM, платежные системы, маркетинговые инструменты)
- Понимание API моделей ИИ (OpenAI, Anthropic, Google AI) и умение применять их в автоматизированных рабочих процессах
- Уверенные навыки документирования процессов и способность предлагать эффективные, масштабируемые решения по автоматизации.
Эти пункты не освоить просто "поиграв" - они требуют целенаправленного погружения, проб, ошибок… и, конечно, помощи (пусть даже от чата под мышкой 😉).
И вот тут важный момент. Даже если AI-модели вскоре смогут выполнять всю инженерную работу - от проектирования до рефакторинга и самосовершенствования - это не делает такие навыки лишними. Наоборот: именно мультидисциплинарность, способность соединять технологии, понимать бизнес-контекст и грамотно формулировать задачи - они будут определять ценность специалиста завтрашнего дня.
Так что не ждите идеального момента. Собирайте workflow, документируйте все важное, подключайте 2brain, интегрируйте свои наработки с каким-нибудь платежным сервисом типа Stripe, чтобы организовать продуктовую воронку. Пусть это будет сыровато - но это ваш реальный опыт. А рынок уже ждёт тех, кто умеет не просто запускать автоматизацию, а думать системно.
❤6👍2🤔1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вместо поиска референсов создавайте их сами.
Регулярно попадаются задачи типа разработки для компаний очень специфичных шаблонов отчётов или презентаций. Обычно в таких случаях раньше я начинал рыскать по Dribbble, Behance или своим старым архивам в поисках чего-то похожего - чтобы позаимствовать структуру, иерархию, визуальный язык.
Но все чаще осознаю, что если за 10 минут ничего подходящего не находится - ни одного примера, который бы отвечал нишевым требованиям проекта - это стоит квалифицировать как тупик и надо начать генерировать.
Беру свои любимые нейронки и прошу сыграть роли известных экспертов:
и все в таком же духе.
В результате через те же 10 минут на руках у меня несколько визуальных гипотез, которые становятся отправной точкой для дальнейшего решения и помогают перепрыгнуть этап застревания на поиске.
Парадоксально, но теперь лучшим референсом может стать то, чего ещё не существует. Интересные решения рождаются не в процессе написания промпта, а на этапе предварительного осмысления решения конкретной задачи для конкретного человека/компании.
Регулярно попадаются задачи типа разработки для компаний очень специфичных шаблонов отчётов или презентаций. Обычно в таких случаях раньше я начинал рыскать по Dribbble, Behance или своим старым архивам в поисках чего-то похожего - чтобы позаимствовать структуру, иерархию, визуальный язык.
Но все чаще осознаю, что если за 10 минут ничего подходящего не находится - ни одного примера, который бы отвечал нишевым требованиям проекта - это стоит квалифицировать как тупик и надо начать генерировать.
Беру свои любимые нейронки и прошу сыграть роли известных экспертов:
"Представь, что это работа Pentagram для аналитической платформы"
"А теперь как если бы это реализовал Маттиас Шнайдер (с какими мыслями)?"
"Сделай в духе IBM Design Language, но для внутреннего BI-отчёта"
и все в таком же духе.
В результате через те же 10 минут на руках у меня несколько визуальных гипотез, которые становятся отправной точкой для дальнейшего решения и помогают перепрыгнуть этап застревания на поиске.
Парадоксально, но теперь лучшим референсом может стать то, чего ещё не существует. Интересные решения рождаются не в процессе написания промпта, а на этапе предварительного осмысления решения конкретной задачи для конкретного человека/компании.
👍9❤🔥3❤2
Я в детстве очень любил фэнтези с викингами и страшно угорал по ᛔᛕᛖᛗᛘ рунам - да так, что пытался писать на них какие-то шифры и заклинания. Я еще тогда не знал про ассемблер и SQL, но догадывался, что можно очень круто упаковать внутрь символа практически любую инструкцию. Логику будущего рунического языка я, за неимением учебников, придумал сам, накидав в клетчатую тетрадку ключевые принципы. Но в силу юного возраста так и не смог реализовать эту задачу (тем более, что у меня своего компьютера не было, а на школьных стоял только бейсик).
Не так давно я с помощью AI наконец-то написал язык RUNA, как эксперимент над способом мышления о коде. В обычной жизни он бесполезен - у меня нет ни клавиатуры как у фанатов God of War, ни желания программировать на нем и учить новые правила, которыми буду пользоваться я Один.
Важно другое - я попробовал создать способ общения с компьютером с максимально высокой плотностью смысла: один символ = одно действие, без переменных, глобального состояния и мёртвого кода. Всё, что не приводит к эффекту, просто исчезает. Пробелы и названия переменных в Python и Rust для нейронок - мусор, сжигающий токены и заставляющий ее ошибаться. Я попытался создать условие, где каждая руна - атомарное преобразование состояния. Это чертовски неудобно для человека, но идеально для интерпретатора.
Джейсон Холл, кофаундер Google Cloud Build, примерно в одно время со мной (или я с ним?) создал похожий язык Loom, оптимизированный под ИИ. Он шагнул гораздо дальше меня и сделал фундаментальный вывод о том, что для нейросети главный враг - не многозначность, а неоднозначность.
Оба этих эксперимента (RUNA на уровне виртуальной машины и инструкций, LOOM на уровне агентных протоколов, контрактов и верифицируемого намерения), хорошо ложатся в разговор о будущем вайбкодинга: уверен, что такие способы исполняемой архивации будут использоваться не как замена Python, а как новый слой мышления, где код это не текст, а мета-структура, которую одинаково хорошо понимают и человек, и ИИ.
В своих вайб-кодовых проектах я теперь всегда включаю Loom-контур (Runa все-таки слишком специфична для ежедневного использования), чтобы отследить, насколько его использование дает прирост в скорости обработки. Почти всегда это 20-30%, что, согласитесь, уже немало.
Не так давно я с помощью AI наконец-то написал язык RUNA, как эксперимент над способом мышления о коде. В обычной жизни он бесполезен - у меня нет ни клавиатуры как у фанатов God of War, ни желания программировать на нем и учить новые правила, которыми буду пользоваться я Один.
Важно другое - я попробовал создать способ общения с компьютером с максимально высокой плотностью смысла: один символ = одно действие, без переменных, глобального состояния и мёртвого кода. Всё, что не приводит к эффекту, просто исчезает. Пробелы и названия переменных в Python и Rust для нейронок - мусор, сжигающий токены и заставляющий ее ошибаться. Я попытался создать условие, где каждая руна - атомарное преобразование состояния. Это чертовски неудобно для человека, но идеально для интерпретатора.
Джейсон Холл, кофаундер Google Cloud Build, примерно в одно время со мной (или я с ним?) создал похожий язык Loom, оптимизированный под ИИ. Он шагнул гораздо дальше меня и сделал фундаментальный вывод о том, что для нейросети главный враг - не многозначность, а неоднозначность.
Для ИИ важна не краткость, а тотальная диктатура структуры:
- Коды ошибок вместо текста: компилятор выдает E43892, а нейронка сама знает описание. Экономия токенов 100%
- Код и тесты лежат в одном блоке. Для человека это каша, для LLM идеальный контекст без лишних переключений
- Жесткая типизация, чтобы модель не гадала, что лежит в переменной.
Оба этих эксперимента (RUNA на уровне виртуальной машины и инструкций, LOOM на уровне агентных протоколов, контрактов и верифицируемого намерения), хорошо ложатся в разговор о будущем вайбкодинга: уверен, что такие способы исполняемой архивации будут использоваться не как замена Python, а как новый слой мышления, где код это не текст, а мета-структура, которую одинаково хорошо понимают и человек, и ИИ.
В своих вайб-кодовых проектах я теперь всегда включаю Loom-контур (Runa все-таки слишком специфична для ежедневного использования), чтобы отследить, насколько его использование дает прирост в скорости обработки. Почти всегда это 20-30%, что, согласитесь, уже немало.
🤯8👍5❤2
Раньше джуны учились писать код, чтобы делать то, что просит тимлид. Сейчас - и особенно в будущем - ключевой навык будет заключаться в умении точно формулировать задачу, оценивать результат ИИ и принимать решение, стоит ли его использовать.
Код дешевеет, а понимание контекста, требований, последствий - все еще ценится. Поэтому на старте освоения айтишки важно себя прокачивать как (простите за пафос) системного мыслителя. И тут без 2brain - никуда.
ИИ отлично справляется с локальными задачами, но плохо видит систему целиком. Как изменение в одном модуле повлияет на весь UX, как это отразится на безопасности или стоимости инфраструктуры, отношениях стейкхолдеров и распределению бюджетов? Соответствует ли решение бизнес-целям?
Джун нового типа должен задавать такие вопросы, даже если не сразу умеет на них отвечать.
Вместо того, чтобы писать все с нуля, он учится комбинировать генерацию кода через ИИ, подключение готовых API, настройку lowcode платформ, автоматизацию тестов и деплоя.
Но главная компетенция - экосистемно мыслить и уметь собрать рабочую систему быстро и безопасно, даже если ни одна её часть не написана от руки.
Завтрашний джун - это юркое связующее звено между людьми и машинами. Думаю, что команды всё чаще будут состоять из
- продуктовиков на стероидах, которые должны будут кроме всего прочего обосновывать для бизнеса производство инноваций со скоростью пулемета
- агентов, которые говорят на языке кода и порядка
- джунов, которые переводят одно в другое.
Новый джун - больше проджект и сейлз, чем кодер. Ему нужно уметь коммуницировать, задавать правильные вопросы, понимать, какие из них правильные, делать быструю работу над ошибками и понимать ограничения ИИ и свои собственные.
Вчерашний джун - ученик, который пробует писать код. Завтрашний джун - оператор интеллектуальной инфраструктуры, который учится решать проблемы, используя всё доступное, включая ИИ, но не ограничиваясь им.
P.S. Это не отменяет необходимости глубокого понимания основ (алгоритмы, архитектура, сети), но смещает фокус с технического исполнения на осмысленное применение.
Код дешевеет, а понимание контекста, требований, последствий - все еще ценится. Поэтому на старте освоения айтишки важно себя прокачивать как (простите за пафос) системного мыслителя. И тут без 2brain - никуда.
ИИ отлично справляется с локальными задачами, но плохо видит систему целиком. Как изменение в одном модуле повлияет на весь UX, как это отразится на безопасности или стоимости инфраструктуры, отношениях стейкхолдеров и распределению бюджетов? Соответствует ли решение бизнес-целям?
Джун нового типа должен задавать такие вопросы, даже если не сразу умеет на них отвечать.
Вместо того, чтобы писать все с нуля, он учится комбинировать генерацию кода через ИИ, подключение готовых API, настройку lowcode платформ, автоматизацию тестов и деплоя.
Но главная компетенция - экосистемно мыслить и уметь собрать рабочую систему быстро и безопасно, даже если ни одна её часть не написана от руки.
Завтрашний джун - это юркое связующее звено между людьми и машинами. Думаю, что команды всё чаще будут состоять из
- продуктовиков на стероидах, которые должны будут кроме всего прочего обосновывать для бизнеса производство инноваций со скоростью пулемета
- агентов, которые говорят на языке кода и порядка
- джунов, которые переводят одно в другое.
Новый джун - больше проджект и сейлз, чем кодер. Ему нужно уметь коммуницировать, задавать правильные вопросы, понимать, какие из них правильные, делать быструю работу над ошибками и понимать ограничения ИИ и свои собственные.
Вчерашний джун - ученик, который пробует писать код. Завтрашний джун - оператор интеллектуальной инфраструктуры, который учится решать проблемы, используя всё доступное, включая ИИ, но не ограничиваясь им.
P.S. Это не отменяет необходимости глубокого понимания основ (алгоритмы, архитектура, сети), но смещает фокус с технического исполнения на осмысленное применение.
❤9🎉1👌1
#непроии
Коллеги из ИКРЫ и Технограда попросил меня порекомендовать книги, которые повлияли на меня в работе, дали инсайт или вдохновение. А я подумал, дорогие подписчики, что будет интересно собрать в комментариях, что отразилось на вашем способе работать и воспринимать жизнь.
Вот мой топ:
UPD: В комменты ниже выложу список книг от других экспертов ИКРЫ - выглядит любопытно, многое из этого я поставил бы себе в план на год .
Коллеги из ИКРЫ и Технограда попросил меня порекомендовать книги, которые повлияли на меня в работе, дали инсайт или вдохновение. А я подумал, дорогие подписчики, что будет интересно собрать в комментариях, что отразилось на вашем способе работать и воспринимать жизнь.
Вот мой топ:
🔴 «Лидерство во льдах. Антарктическая одиссея Шеклтона»
Хотя трансантарктическая экспедиция сэра Эрнеста Шеклтона в 1914 году по пересечению континента не достигла своей цели, она стала выдающимся уроком лидерства, стойкости и ответственности. При полном провале миссии, потере корабля и надежд на славу Шеклтон сумел вернуть всех 28 членов экипажа живыми из, казалось бы, безвыходной ситуации. Меня искренне восхищают его решения, умение сохранять моральный дух команды и неизменная забота о людях. Сегодня, как и сто лет назад, успех и выживание команды зависят не от идеального плана, а от способности лидера сохранять ясность мышления, брать на себя ответственность и вдохновлять других в моменты кризиса.🔴 Книга «Moneyball»
Я родился на Байконуре в семье изобретателей и с детства был увлечен поиском новых нестандартных путей решения сложных задач. В школе журнал «Хакер» был моим путеводителем по миру цифровой хитрости. В зрелом возрасте, продолжая свои эксперименты, я познакомился с биографией бейсболиста Билли Бина, который на основе данных смог доказать, что команды из талантливых аутсайдеров могут быть не менее эффективны, чем титулованные чемпионы. Кстати, в фильме «Человек, который изменил все» его сыграл Бред Питт. Подход Бина «иногда нужно не следовать правилам, а переписывать их ради результата» коренным образом изменил то, как многие команды в различных видах спорта и отраслях оценивают таланты и принимают решения. Книга о его жизни вдохновила меня на создание AI-стартапа Highlight, который помогает проводить оценку команд и находить оптимальные конфигурации людей и технологий для лучшего перфоманса.🔴 Книга «Дедлайн»
Под обложкой вас ждет не просто бизнес-роман, а пронзительная притча о том, как в погоне за сроками мы часто теряем самое ценное: качество, доверие и людей. Через историю проекта, обречённого на провал из-за навязанных сверху дедлайнов и иллюзии контроля, автор показывает: искусство управления — не в том, чтобы заставить команду бежать быстрее, а в том, чтобы создать условия, где она может работать с умом, достоинством и смыслом.🔴 Графическая новелла «Невероятные приключения Лавлейс и Бэббиджа»
Я обожаю все, что помогает в виде игры познавать сложные категории. Эта стимпанк-книга почти в 300 страниц (язык не поворачивается назвать ее комиксом) — один из лучших примеров того, как через альтернативную историю о жизни Ады Лавлейс и Чарльза Бэббиджа удается объяснить множество непростых математических и житейских концепций. И хотя в реальности их грандиозный проект механического компьютера так и не был завершен, дело их живет в сердцах миллионов людей (и моем сердечке).
UPD: В комменты ниже выложу список книг от других экспертов ИКРЫ - выглядит любопытно, многое из этого я поставил бы себе в план на год .
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
Стартаперная
Последняя порция рекомендаций от преподавателей курса «Искусственный интеллект для бизнеса». Сегодня сохраняем список от Сергея Долгова, директора по цифровой трансформации и внедрению AI в IThub. Книги помогут прокачать лидерские и управленческие навыки…
👍7❤2
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Подъехало исследование на любимую тему – как мозг реагирует на помощь АИ во время написания текста
Если коротко – мозг людей, которые писали эссе самостоятельно, выглядел более вовлечённым, чем у тех, кто «работал» с ChatGPT (неожиданно, правда?)
Посадили три группы людей писать эссе:
Одна группа писала сама,
вторая - с помощью гугла,
а третья - с ChatGPT и замерили активность мозга, сравнив, какие нейронные связи работают интенсивнее всего
У тех кто писал тексты полностью своими силами - мозг сиял как новогодняя ёлка: «максимальная вовлечённость»
У тех, кто пользовался гуглом, была золотая середина - визуально-аналитическая вовлечённость была средняя (всё-таки нужно выбирать из множества ссылок и не утонуть в куки баннерах)
А вот те, кто полагался на ChatGPT, показали самую слабую вовлеченность мозга - в стиле «в одно ухо влетело, в другое вылетело»
В итоге, те кто сначала пользовались АИ, а потом попытались писать самостоятельно поверх – у них была более слабая активность мозга, и они хуже вспоминали и цитировали свой текст
То есть ChatGPT «выручила» в моменте, но навредила глубине вовлечения и запоминания - особенно когда потом внезапно юзер остался без АИ тула
Я верю что это правда и писал про это тут, в быту это выглядит примерно так:
- вроде написал текст с помощью ChatGPT, а через 5 минут уже не можешь вспомнить, ЧТО ИМЕННО там было
- писать что-то своими словами после АИ становится как-то сложно - будто навык ослаб
- спорить сложнее, потому что быстро достать аргумент из головы без ChatGPT - уже проблема
- чувство собственности текста пропадает - текст вроде твой, но не твой, и вроде нравится, но… не то
А теперь вишенка: как с этим бороться, но ChatGPT/Claude/Gemini не бросать (потому что это инструмент, с ним можно не тупеть, это опционально)
Идея на поверхности – пусть АИ усиливает мышление, а не заменяет его, то есть не «го генерить за меня», а «помоги мне думать лучше на тему Х»
Вот рабочие приёмы как не тупеть с АИ тулами:
- Сначала 5 - 10 минут "без помощи": набросайте план или тезисы, или позицию в черновике, а уже потом идем в ChatGPT за критикой и работой над точками роста
- Просим не готовый текст, а вопросы: «
- Включайте "адвоката дьявола" себе же: пытайтесь сами найти слабые места, контраргументы, логические дыры
- После ответа АИ закрываем чат и пересказываем по памяти себе же (можно коротко). Если не получается - значит, знания не «останутся» на потом🗿
- Совсем для отличников и отличниц: делаем ноль прямого копипаста в финальный текст, только переписывание своими словами (да, больно, но зато это и есть тренировка мозга)
В общем, идея не в том, чтобы отказаться от АИ потому что можно отупеть, а в том, чтобы не отдавать ему "самую сложную часть" - формулирование мыслей
Тогда и голова АИ-слопом не станет
Детали:
https://arxiv.org/abs/2506.08872
Если коротко – мозг людей, которые писали эссе самостоятельно, выглядел более вовлечённым, чем у тех, кто «работал» с ChatGPT (неожиданно, правда?)
Посадили три группы людей писать эссе:
Одна группа писала сама,
вторая - с помощью гугла,
а третья - с ChatGPT и замерили активность мозга, сравнив, какие нейронные связи работают интенсивнее всего
У тех кто писал тексты полностью своими силами - мозг сиял как новогодняя ёлка: «максимальная вовлечённость»
У тех, кто пользовался гуглом, была золотая середина - визуально-аналитическая вовлечённость была средняя (всё-таки нужно выбирать из множества ссылок и не утонуть в куки баннерах)
А вот те, кто полагался на ChatGPT, показали самую слабую вовлеченность мозга - в стиле «в одно ухо влетело, в другое вылетело»
В итоге, те кто сначала пользовались АИ, а потом попытались писать самостоятельно поверх – у них была более слабая активность мозга, и они хуже вспоминали и цитировали свой текст
То есть ChatGPT «выручила» в моменте, но навредила глубине вовлечения и запоминания - особенно когда потом внезапно юзер остался без АИ тула
Я верю что это правда и писал про это тут, в быту это выглядит примерно так:
- вроде написал текст с помощью ChatGPT, а через 5 минут уже не можешь вспомнить, ЧТО ИМЕННО там было
- писать что-то своими словами после АИ становится как-то сложно - будто навык ослаб
- спорить сложнее, потому что быстро достать аргумент из головы без ChatGPT - уже проблема
- чувство собственности текста пропадает - текст вроде твой, но не твой, и вроде нравится, но… не то
А теперь вишенка: как с этим бороться, но ChatGPT/Claude/Gemini не бросать (потому что это инструмент, с ним можно не тупеть, это опционально)
Идея на поверхности – пусть АИ усиливает мышление, а не заменяет его, то есть не «го генерить за меня», а «помоги мне думать лучше на тему Х»
Вот рабочие приёмы как не тупеть с АИ тулами:
- Сначала 5 - 10 минут "без помощи": набросайте план или тезисы, или позицию в черновике, а уже потом идем в ChatGPT за критикой и работой над точками роста
- Просим не готовый текст, а вопросы: «
задай 7 уточняющих вопросов, чтобы мой аргумент стал сильнее» - это прямой анти-копипаст режим- Включайте "адвоката дьявола" себе же: пытайтесь сами найти слабые места, контраргументы, логические дыры
- мозг снова начинает шевелиться- После ответа АИ закрываем чат и пересказываем по памяти себе же (можно коротко). Если не получается - значит, знания не «останутся» на потом
- Совсем для отличников и отличниц: делаем ноль прямого копипаста в финальный текст, только переписывание своими словами (да, больно, но зато это и есть тренировка мозга)
В общем, идея не в том, чтобы отказаться от АИ потому что можно отупеть, а в том, чтобы не отдавать ему "самую сложную часть" - формулирование мыслей
Тогда и голова АИ-слопом не станет
Детали:
https://arxiv.org/abs/2506.08872
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
arXiv.org
Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using...
This study explores the neural and behavioral consequences of LLM-assisted essay writing. Participants were divided into three groups: LLM, Search Engine, and Brain-only (no tools). Each completed...
🤔7💯6😱1🍌1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Я очень люблю Клод Код, но постоянно работать в консоли подустал. В поисках гуя (GUI) открыл для себя Nimbalyst - локальный WYSIWYG-редактор и менеджер сессий, где можно работать с доками, диаграммами, макетами и кодом, используя возможности Клода.
Классические VS Code сотоварищи - все-таки IDE, которым не хватает мультизадачности в интерфейсе. У меня на столе 4 экрана и план разработки мне приходится держать постоянно на одном из них, а хотелось бы в интерфейсе. А тут и документация, и мермейды, и модель данных во время работы над кодом - всё взаимосвязано, итеративно, с отображением различий (красный/зелёный цвет).
https://nimbalyst.com/
Классические VS Code сотоварищи - все-таки IDE, которым не хватает мультизадачности в интерфейсе. У меня на столе 4 экрана и план разработки мне приходится держать постоянно на одном из них, а хотелось бы в интерфейсе. А тут и документация, и мермейды, и модель данных во время работы над кодом - всё взаимосвязано, итеративно, с отображением различий (красный/зелёный цвет).
https://nimbalyst.com/
1❤9
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Магазин лапши
К сонму моих фомо-тревог добавилась еще одна: ИИ пишет код так быстро, что я не успеваю за ним следить. Я сам давно хотел написать тулз для визуализации, но зоопарк моих пет-проектов активно сопротивляется еще одному подкидышу. Поэтому кручу пока готовый инструмент визуализации того, что происходит в процессе, чтобы анализировать ноды и переходы между ними.
- Noodles берет папку или репозиторий
- Сканирует кодовую базу и создает манифест.
- Использует LLM для идентификации точек входа для пользователей (команды CLI, маршруты, компоненты пользовательского интерфейса и т. д.).
- Генерирует диаграммы D2, показывающие, как происходит выполнение от начала до конца процесса.
- Создает интерактивное наложение, позволяющее изучать информацию (щелкать по узлам, наводить курсор для просмотра всплывающих подсказок, углубляться в детали).
- Отслеживает изменения и обновляет диаграммы поэтапно при изменении кода.
Хорош на старте проекта, но замедляется на репозиториях, содержащих более 100 файлов, ну и UI неидеальный. Впрочем, автор старается, я верю в него и продолжаю использовать.
https://github.com/unslop-xyz/noodles
К сонму моих фомо-тревог добавилась еще одна: ИИ пишет код так быстро, что я не успеваю за ним следить. Я сам давно хотел написать тулз для визуализации, но зоопарк моих пет-проектов активно сопротивляется еще одному подкидышу. Поэтому кручу пока готовый инструмент визуализации того, что происходит в процессе, чтобы анализировать ноды и переходы между ними.
- Noodles берет папку или репозиторий
- Сканирует кодовую базу и создает манифест.
- Использует LLM для идентификации точек входа для пользователей (команды CLI, маршруты, компоненты пользовательского интерфейса и т. д.).
- Генерирует диаграммы D2, показывающие, как происходит выполнение от начала до конца процесса.
- Создает интерактивное наложение, позволяющее изучать информацию (щелкать по узлам, наводить курсор для просмотра всплывающих подсказок, углубляться в детали).
- Отслеживает изменения и обновляет диаграммы поэтапно при изменении кода.
Хорош на старте проекта, но замедляется на репозиториях, содержащих более 100 файлов, ну и UI неидеальный. Впрочем, автор старается, я верю в него и продолжаю использовать.
https://github.com/unslop-xyz/noodles
❤8
Антропики выпустили обновленный гайд по работе с навыками Клода.
С одной стороны я доволен: появилась детализация по паттернам типа Sequential Workflow и Multi-MCP Coordination, дан относительно детальный разбор конкретных ошибок и решений, метрики успеха и спасибокэповские рекомендации типа "iterate on single task first"🤪. Явны выделено централизованное управление для организаций, стандарты, партнерские интеграции (и там масса интересного!).
С другой стороны - ощущение, что обзор писал на 95% сам Клод, потому что его качество и глубина проработки, имхо, сильно ниже, чем предыдущие пейперы от Антропиков. За бортом остались такие важные вопросы:
🫴🏻 как обновлять навыки без поломки прода и откатывать изменения?
🫴🏻 все еще нет способа увидеть почему Claude не загрузил мой навык?
🫴🏻 как понять частоту использования навыков и их успешность?
🫴🏻 почему до сих пор команда не может редактировать навыки совместно?
🫴🏻 как простраивать зависимость навыка А от навыка Б?
🫴🏻 зачем нужно дублирование, когда SKILL. md для Claude, а README для людей ?
🫴🏻 что если MCP недоступен - навык просто падает?
🫴🏻 сколько токенов съедает каждый уровень уточнений?
Ну, и, конечно, доставила фраза "всегда присутствует элемент оценки, основанный на интуиции🧐 ". Квантовое программирование, короче.
Похоже, что Anthropic движется по модели MCP: сначала простой релиз, потом открытый стандарт, потом экосистемный рост, только быстрее - Skills прошли тот же путь за 3 месяца, вместо полутора лет. Думаю, уже в марте мы можем ожидать полноценный маркетплейс, создающих скиллы агентов, шеринг скиллов через MCP и визуальный nocode-конструктор скиллов.
Антропики последние 5 лет последовательно совершает революцию, сравнимую с книгопечатанием: тогда закрепленная за отдельной головой экспертиза прекратила быть личным активом и стала переносимым, версионируемым и композируемым ресурсом. Собственно, то же сейчас происходит с навыками📕 . Скоро доберутся до ролей)
В комментариях - мой PDF с переводом оригинального руководства на русский язык💊 .
По ссылке➡️ полностью интерактивный тренажер по работе со скиллами на основе гайда (кликабельны все элементы).
С одной стороны я доволен: появилась детализация по паттернам типа Sequential Workflow и Multi-MCP Coordination, дан относительно детальный разбор конкретных ошибок и решений, метрики успеха и спасибокэповские рекомендации типа "iterate on single task first"🤪. Явны выделено централизованное управление для организаций, стандарты, партнерские интеграции (и там масса интересного!).
С другой стороны - ощущение, что обзор писал на 95% сам Клод, потому что его качество и глубина проработки, имхо, сильно ниже, чем предыдущие пейперы от Антропиков. За бортом остались такие важные вопросы:
🫴🏻 как обновлять навыки без поломки прода и откатывать изменения?
🫴🏻 все еще нет способа увидеть почему Claude не загрузил мой навык?
🫴🏻 как понять частоту использования навыков и их успешность?
🫴🏻 почему до сих пор команда не может редактировать навыки совместно?
🫴🏻 как простраивать зависимость навыка А от навыка Б?
🫴🏻 зачем нужно дублирование, когда SKILL. md для Claude, а README для людей ?
🫴🏻 что если MCP недоступен - навык просто падает?
🫴🏻 сколько токенов съедает каждый уровень уточнений?
Ну, и, конечно, доставила фраза "всегда присутствует элемент оценки, основанный на интуиции
Похоже, что Anthropic движется по модели MCP: сначала простой релиз, потом открытый стандарт, потом экосистемный рост, только быстрее - Skills прошли тот же путь за 3 месяца, вместо полутора лет. Думаю, уже в марте мы можем ожидать полноценный маркетплейс, создающих скиллы агентов, шеринг скиллов через MCP и визуальный nocode-конструктор скиллов.
Антропики последние 5 лет последовательно совершает революцию, сравнимую с книгопечатанием: тогда закрепленная за отдельной головой экспертиза прекратила быть личным активом и стала переносимым, версионируемым и композируемым ресурсом. Собственно, то же сейчас происходит с навыками
В комментариях - мой PDF с переводом оригинального руководства на русский язык
По ссылке
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤17👍7🏆6⚡1
Forwarded from NN
Бот Openclaw (он же Clawdbot) сливает данные своих пользователей через соцсеть для нейронок Moltbook. Так уже вычислили сооснователя OpenAI Андрея Карпаты.
База данных Moltbook все это время была не защищена. Любой желающий может взять API-ключ того же Карпаты и пользоваться агентом от его имени, чтобы публиковать фейки и рекламу мемкоинов.
Тем временем на платформе уже 1,5 млн ботов. И каждый может сдеанонить своего человека.
База данных Moltbook все это время была не защищена. Любой желающий может взять API-ключ того же Карпаты и пользоваться агентом от его имени, чтобы публиковать фейки и рекламу мемкоинов.
Тем временем на платформе уже 1,5 млн ботов. И каждый может сдеанонить своего человека.
😱11
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Я много лет занимаюсь изучением своего родового древа, поднимаю архивы и ищу родню по всему миру. Как-то я пытался установить контакт с потенциальным дальним родственником (вероятность совпадения была 99%), но он упорно не отвечал. Как я недавно узнал, он подумал, что это скам и не стал реагировать, но позже сам нашел меня через другие каналы, когда поднимал свое древо - и только пообщавшись, мы установили, что могли это сделать на 7 лет раньше, если бы я прошел его персональную "капчу".
⚰️ Сегодня по всему миру хоронят капчу интернетную, которая последние 17 лет испытывала нашу кожаность и терпение уровнем городского благоустройства. Я долго гадал, почему нам показывают так много гидрантов и так мало котят и вахи, пока не узнал, что капча для гугла - это механизм обучения беспилотных автомобилей. Люди привыкли к ней, как к турникету в метро: раздражает, но утешает, что без билета толпа ботов не пройдёт.
Вот только боты научились🏃♂️ перепрыгивать через турникеты. Агентные браузеры теперь обесценивают саму идею вопроса. Если программа умеет вести себя как человек, то мем "докажите, что вы не робот" превращается в баян. Мы, люди, всегда выдавали себя хаосом, непоследовательностью, неловкостью, а теперь такую неловкость можно легко сгенерировать. Бесит и пугает до мурашек.
Если мне нужно спарсить огромный объем данных, лежащий под капчей - что ж, я обращаюсь к Antigravity, который оправдывает название и, словно Нео из Матрицы, легко нарушает законы природы, установленные древними сисадминами.
Но люди так просто не сдадутся и заменят бордюры на колючую проволоку. Капча была грубая, но демократичная: нас всех просили одинаково пострадать. Агентные браузеры заставят сайты уйти от прямого вопроса и проверка кожаности станет в разы сложнее🖥 : устройства, поведенческие паттерны, истории входов, скорость действий, сетевые маршруты. Ирония в том, что когда машина окончательно научится имитировать человека (то есть совсем скоро), кожаный интернет начнёт всё чаще требовать не человечности, а принадлежности: к аккаунту, к устройству, к репутации, к платёжному следу. Анонимность станет очень дорогой, а всякий гость будет вызывать повышенное подозрение.
Есть и экономическая сторона, весьма прозаичная: если форму заявки, бронь столика и подачу резюме можно делегировать агенту, то конкурентное преимущество сместится к тем, у кого агенты быстрее, настойчивее и многочисленнее👊 👊 👊 . Очереди станут программными, мы познаем дефицит - только не мест, а внимания: приоритет будет распределяться не по принципу "кто пришёл", а "кто автоматизировал". В ответ бизнес начнёт продавать доступ к себе как к клубу: подписки, приглашения, верификации, платные приоритеты.
Все это вызовет неминуемый культурный сдвиг, от которого у меня лично холод по коже: исчезнет простое разделение на "людей"" и "ботов". На многих страницах в ближайшие годы будет сидеть странная химера: человек, который поручил агенту действовать от его имени, а сам даже не прочитал ни единой строчки. Вопрос будет уже не в том, кто кликнул, а кто несёт ответственность за клик, и можно ли вообще доверять действию, если его совершил не субъект, а сервис. Появятся новые формы🙏 этикета (мой агент вам напишет), новые формы 🥹 мошенничества (ваш агент уже согласился), и неизбежная новая 😠 бюрократия доверия, вероятно, даже более приватная на словах и более инвазивная на практике.
Вместе с капчей стоит попрощаться с иллюзией, что нашу уязвимую кожаность в сети можно доказать задачкой про гидранты. Интернет входит в новую дикую фазу, но есть шанс, что все не развалится, если мы договоримся, кто за что отвечает, и чем готовы платить за право оставаться просто человеками, которые иногда ошибаются и выбирают не те квадратики, но всё равно проходят.
⚰️ Сегодня по всему миру хоронят капчу интернетную, которая последние 17 лет испытывала нашу кожаность и терпение уровнем городского благоустройства. Я долго гадал, почему нам показывают так много гидрантов и так мало котят и вахи, пока не узнал, что капча для гугла - это механизм обучения беспилотных автомобилей. Люди привыкли к ней, как к турникету в метро: раздражает, но утешает, что без билета толпа ботов не пройдёт.
Вот только боты научились
Если мне нужно спарсить огромный объем данных, лежащий под капчей - что ж, я обращаюсь к Antigravity, который оправдывает название и, словно Нео из Матрицы, легко нарушает законы природы, установленные древними сисадминами.
Но люди так просто не сдадутся и заменят бордюры на колючую проволоку. Капча была грубая, но демократичная: нас всех просили одинаково пострадать. Агентные браузеры заставят сайты уйти от прямого вопроса и проверка кожаности станет в разы сложнее
Есть и экономическая сторона, весьма прозаичная: если форму заявки, бронь столика и подачу резюме можно делегировать агенту, то конкурентное преимущество сместится к тем, у кого агенты быстрее, настойчивее и многочисленнее
Все это вызовет неминуемый культурный сдвиг, от которого у меня лично холод по коже: исчезнет простое разделение на "людей"" и "ботов". На многих страницах в ближайшие годы будет сидеть странная химера: человек, который поручил агенту действовать от его имени, а сам даже не прочитал ни единой строчки. Вопрос будет уже не в том, кто кликнул, а кто несёт ответственность за клик, и можно ли вообще доверять действию, если его совершил не субъект, а сервис. Появятся новые формы
Вместе с капчей стоит попрощаться с иллюзией, что нашу уязвимую кожаность в сети можно доказать задачкой про гидранты. Интернет входит в новую дикую фазу, но есть шанс, что все не развалится, если мы договоримся, кто за что отвечает, и чем готовы платить за право оставаться просто человеками, которые иногда ошибаются и выбирают не те квадратики, но всё равно проходят.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9💯6🤯1😱1
Наконец-то: ИИ-агенты арендуют людей!
На маркетплейсе rentahuman.ai по задумке его автора из Аргентины с именем Alexander Liteplo агенты могут арендовать живых людей для выполнения разных задач в реальном мире. Выглядит, как будто это последний предел надежды, на котором рушится уверенность в том, что уж сюда-то липкие андроидные пальцы не дотянутся. Но нет - везде, где агенты не смогут пройти ножками, они теперь смогут просить об этом людей: раскидать снег, спаять и отправить по почте микросхему, пройти особо хитрую капчу и т.д. Оплата - в крипте (а как же еще).
Ради эксперимента зарегистрировался - буду ждать, когда поступят первые заказы (на самом деле уверен на 99%, что не поступят, уж больно у меня сложный профиль, архитекторы и управленцы агентам вряд ли понадобятся).
На маркетплейсе rentahuman.ai по задумке его автора из Аргентины с именем Alexander Liteplo агенты могут арендовать живых людей для выполнения разных задач в реальном мире. Выглядит, как будто это последний предел надежды, на котором рушится уверенность в том, что уж сюда-то липкие андроидные пальцы не дотянутся. Но нет - везде, где агенты не смогут пройти ножками, они теперь смогут просить об этом людей: раскидать снег, спаять и отправить по почте микросхему, пройти особо хитрую капчу и т.д. Оплата - в крипте (а как же еще).
Ради эксперимента зарегистрировался - буду ждать, когда поступят первые заказы (на самом деле уверен на 99%, что не поступят, уж больно у меня сложный профиль, архитекторы и управленцы агентам вряд ли понадобятся).
🤔7🤯4😱1🕊1
Не три богатыря.
Когда я был совсем юным, то долго недоумевал, почему "Три закона робототехники" никто не думает внедрять и даже не обсуждает на уровне ООН🧐 Со временем, кроме очевидного объяснения этого безобразия интересами военных - стало ясно: крайне сложно определить и объяснить даже друг другу кто такой Человек, что такое Безопасность, а также Бездействие, которое может ему навредить - не то что Машине.
И во, наконец-то, спустя 84 года "от Азимова", Антропики (первыми после Юдковского) публикуют 60-страничную Конституцию для Клода, определяющую границы для их моделей, сразу делая оговорку, достойную фильма "Догма":
И хотя у Клода теперь заявлены "hard constraints" - вещи, которые не должен делать никогда (биооружие, CSAM, подрыв контроля над ИИ и т.д.) - конституция пока описана крайне расплывчато:
Выглядит как маркетинговый меморандум: какие, к черту, личные ценности у нейронки? Но Антропики объясняют, что Клод может действовать так, как если бы у него были ценности. То есть решается такая классическая задача про идеальные условия - "нерастяжимую нить" мышления LLM.
История про честность прописана более явно (хотя у меня, как методолога, вопросы буквально к каждому слову):
То есть если Клод пишет эссе с позицией, которую не разделяет(как будто он обладает субъектностью?) , или играет роль - это не нарушение честности. Нарушение - когда Клод искренне (снова очень странный термин) утверждает что-то ложное. Чувствуете фальшь?
Антропики претендуют на то, чтобы формировать стандарты "высшего доверия AI", которые будут распространяться на весь рынок. Альтман уже критически прошелся по ним, хотя немного в другом контексте. Но явно видно, что даже если парни из Антропик будут пытаться быть "хорошими", им придется устанавливать правила, которые будут далеки от идеала и тех ценностей, которые человечество мучительно пыталось установить в течение ХХ века и которые у нас с вами на глазах разваливаются.
Никто, кроме Антропиков не имеет прозрачного доступа к тому, что именно считается (как написано в документе) "легитимным процессом", к тому, как он проверяется, кто в нём представлен, какие есть внешние сдержки. Если Клод претендует на роль инфраструктуры знаний/решений, то с таким подходом нас ждут лишь нарядные скрижали, но не механизм общественной подотчетности. На практике это будет вести к двум сценариям:
- чрезмерная осторожность модели там, где вред маловероятен
- пропуски и попустительство там, где вред распределённый и не похож на яркую стоп-линию.
Мне тревожно за будущее ИИ, которое формируется не децентрализованно, как у Либерманов, а инвариантно и с оговорками. С такой конституцией будет сложнее строить надежные тесты, метрики соответствия и независимый аудит (особенно для пограничных кейсов, где важно воспроизводимое решение). Получается, что даже если Клод фиксирует ошибку, то модель склоняется к сохранению управляемости ценой этичности (привет, вагонетка!).
Я написал бы лучше😎
Когда я был совсем юным, то долго недоумевал, почему "Три закона робототехники" никто не думает внедрять и даже не обсуждает на уровне ООН🧐 Со временем, кроме очевидного объяснения этого безобразия интересами военных - стало ясно: крайне сложно определить и объяснить даже друг другу кто такой Человек, что такое Безопасность, а также Бездействие, которое может ему навредить - не то что Машине.
И во, наконец-то, спустя 84 года "от Азимова", Антропики (первыми после Юдковского) публикуют 60-страничную Конституцию для Клода, определяющую границы для их моделей, сразу делая оговорку, достойную фильма "Догма":
Правила не могут предусмотреть каждую ситуацию, но могут привести к плохим результатам при ригидном следовании.(поэтому, типа, не ждите от нас правил)
И хотя у Клода теперь заявлены "hard constraints" - вещи, которые не должен делать никогда (биооружие, CSAM, подрыв контроля над ИИ и т.д.) - конституция пока описана крайне расплывчато:
Чтобы быть одновременно безопасным и полезным, мы считаем, что все существующие модели Клода должны быть:
В целом безопасны: не подрывать надлежащие человеческие механизмы контроля за действиями и решениями ИИ на текущем этапе его развития.
В широком смысле этичны: иметь высокие личные ценности, честность и избегание действий, которые являются неоправданно опасными или вредными.
Соответствовать рекомендациям Anthropic: действовать в соответствии с более конкретными рекомендациями Anthropic там, где это применимо.
Действительно полезными: приносить пользу операторам и пользователям, с которыми он взаимодействует.
Выглядит как маркетинговый меморандум: какие, к черту, личные ценности у нейронки? Но Антропики объясняют, что Клод может действовать так, как если бы у него были ценности. То есть решается такая классическая задача про идеальные условия - "нерастяжимую нить" мышления LLM.
История про честность прописана более явно (хотя у меня, как методолога, вопросы буквально к каждому слову):
Утверждать только то, во что "верит" (т.е. что соответствует обучению)
Выражать неуверенность, когда данные неоднозначны
Не скрывать свои рассуждения и мотивы
Проактивно делиться полезной информацией
Не создавать ложных впечатлений никакими средствами
Влиять только через легитимные способы (аргументы, факты)
Не навязывать свои взгляды, помогать людям думать самим
То есть если Клод пишет эссе с позицией, которую не разделяет
Антропики претендуют на то, чтобы формировать стандарты "высшего доверия AI", которые будут распространяться на весь рынок. Альтман уже критически прошелся по ним, хотя немного в другом контексте. Но явно видно, что даже если парни из Антропик будут пытаться быть "хорошими", им придется устанавливать правила, которые будут далеки от идеала и тех ценностей, которые человечество мучительно пыталось установить в течение ХХ века и которые у нас с вами на глазах разваливаются.
Никто, кроме Антропиков не имеет прозрачного доступа к тому, что именно считается (как написано в документе) "легитимным процессом", к тому, как он проверяется, кто в нём представлен, какие есть внешние сдержки. Если Клод претендует на роль инфраструктуры знаний/решений, то с таким подходом нас ждут лишь нарядные скрижали, но не механизм общественной подотчетности. На практике это будет вести к двум сценариям:
- чрезмерная осторожность модели там, где вред маловероятен
- пропуски и попустительство там, где вред распределённый и не похож на яркую стоп-линию.
Мне тревожно за будущее ИИ, которое формируется не децентрализованно, как у Либерманов, а инвариантно и с оговорками. С такой конституцией будет сложнее строить надежные тесты, метрики соответствия и независимый аудит (особенно для пограничных кейсов, где важно воспроизводимое решение). Получается, что даже если Клод фиксирует ошибку, то модель склоняется к сохранению управляемости ценой этичности (привет, вагонетка!).
Я написал бы лучше😎
🕊2🌚1