Читал твиттер. Много думал.

Дружба - она такая! Ослаб? Плати вдвойне

Так ладно, не будем о грустном. Тут у меня в комментах попросили пример выступления, где со мной "сильно не соглашались". Увы, видео таких почти нет (вообще я раньше больше на закрытых мероприятиях выступал, скажем так), но есть интересные примеры. Например, около 12 лет назад был круглый стол в РАН о будущем науки, и я там рассказывал про будущую "тройственную науку" в которой в вечный спор "физиков и лириков" (естественных и гуманитарных наук) добавляется "data science" как независимый научный супердомен, который в рпинципе иначе организован, чем наука, созданная в 17 веке в Royal Society. выше древний слайд про это.

Ну в академии люди вежливые - не ругались, посто посмеялись. Сказали что "может конечно и доживем, но вряд ли". Единственный кто меня поддержал тогда был Артем Оганов - он то как раз цифровым моделированием материалов уже тогда занимался.

Так вот господа, дожили. Вчерашняя инициатива США “Genesis Mission” формирует фактически новый Манхэттенский проект в области ИИ-науки, который включает в себя полную интеграцию доступных данных м создание ИИ/робото-лабораторий для резкой интенсификации научной деятельности.

Пл этим лежат результаты многих супер-успешных экспериментов, про которые я рассказывал вам в канале и на выступлениях, а на днях Open AI выпустил большую статью с опытом разных научных коллективов по созданию новых прорывных знаний вместе с ИИ. В числе "ранних экспериментов с ИИ":

- Новые математические результаты: GPT-5 дал ключевые идеи и доказательства для открытых задач Эрдёша и вывел новые пределы в online-алгоритмах.
- Симметрии чёрных дыр: самостоятельно восстановил SL(2,R)-симметрию уравнений Керра, совпадая с актуальными результатами физики.
- Глубокий иммунологический механизм: раскрыл N-glycosylation как источник фенотипа Th17 и предсказал эффекты, подтверждённые экспериментами.
- CAR-T прогнозы: точно предсказал усиление цитотоксичности CAR-T после краткого метаболического воздействия.
- Космология: вывел новую аналитическую формулу для спектра гравитационного излучения, включая ранее неизвестный коррекционный член.
- Модель термоядерного горения: построил PDE-модель, нашёл оптимальный профиль топлива и дал теоретическое объяснение.
- Глубокий поиск литературы: находил решения "открытых" задач в забытых публикациях 1959–1984 годов.

Учим новое слово - вайб-сайенс) Вы свидетели как я недавно размялся в этой дисциплине по вопросу устройства галактических цивилизаций, и это скажем так, только начало (кстати, поскольку данные с проекта GAYA - наблюдение за космической пылью - поступают буквально еженедельно, распаковка идет в полный рост, то уточнения модели идут постоянно).

В общем, эпоха новой научной революции стартовала. Скептикам можно отправляться туда же, куда пошли схоласты и агностики - в сад. Время боюзжащего старичья, неспособного участвовать в прогрессе, необратимо ушло. Очень жаль, что про это приходится напоминать.

В рубрике "новости науки" свежая работа (сама статья) японских астрофизиков. В популярных науч-поп каналах напишут об "обнаружении темной материи" - но мы дадим дословную корректную формулировку: «найден очень сильный, но предварительный кандидат на сигнал от тёмной материи» 🧐

В чем проблема: хотя гипотеза о темной материи давно востребована как объяснение множества наблюдаемых космических феноменов, сама ее природа и уж тем более доказательства существования по прежнему темны. Есть целый зоопарк моделей, где доминируют WIMPs (weakly interacting massive particles), аксионы/ALP, стерильные нейтрино, само-взаимодействующая и ультралёгкая ТМ; пока ни один кандидат не обнаружен однозначно. 15 лет скрупулезных наблюдений японских астрофизиков показывает новый, статистически значимый 20-ГэВ гамма-избыток в гало Млечного Пути с пространственным профилем, похожим на гало тёмной материи, и демонстрирует, что его можно согласовать с аннигиляцией ~0.5–0.8-ТэВ WIMP-частиц (хотя как осторожно пишут авторы, это не доказывает, что это именно тёмная материя).

Ну чтож, если кросс-проверки и наблюдения докажут правоту авторов, то они заслуживают минимум номинации на нобель. Если окажется, что там что-то не так, чтож, будем ждать решения главной загадки космологии еще какое-то время, пока ИИ не решит большинство загадок природы 😂

Пока обдумывал пост о том, что жить и работать без норм интернета совершенно унизительно и отвратно (оч тяжело с этим делом стало вне садового кольца), Толкователь как раз подогнал годное про скрепы.

Крайне любопытное исследование шведских-британских-голландских ученых "Gender Without Children" — про то, как естественный эксперимент с врожденным бесплодием позволяет измерить влияние детей на перспективы женщин на рынке труда (слайды на английском тут).

Вкратце: исследователи изучили группу из 152 женщин с синдромом MRKH первого типа (это такая патология с длинным названием "Синдром Майера-Рокитанского-Кустера-Хаузера", для которой характерно врожденное отсутствие матки без других сопутствующих болезней — в остальном это абсолютно здоровые женщины). В большинстве случаев этот диагноз ставят в пубертате: к тому моменту, как девушки выбирают факультет в университете или первую работу, они уже знают, что биологических детей у них не будет, значит, можно увидеть, как именно сам факт наличия/отсутствия детей меняет карьерные траектории. Ученые аккуратно состыковали между собой данные из шведских регистров здоровья, образования, занятости и семейного статуса, и вот что получилось:

Ожидаемо, женщины с MRKH полностью отсутствуют в актах о рождении детей и на 88% реже живут с ребенком к 30–40 годам — остальные 12% это, видимо, приемные дети. У них чуть лучше образовательные перспективы: выше шансы закончить университет. Выходят замуж и разводятся они примерно так же часто, как и обычные женщины, но партнеры у них чуть старше.

Самый важный эффект: у женщин с MRKH выше доходы. Разница с обычными женщинами не видна до 25 лет, она возникает тогда, когда у обычных женщин начинают появляются дети, и растет дальше (см. график — светло-серым показаны мужчины, темно-серым — женщины, черным — женщины с MRKH). Хотя изначальный разрыв, конечно, все равно есть, в долгой перспективе женщины c MRKH по доходам сравниваются с мужчинами. Интуитивно понятно почему: нет периода выпадения из работы на время рождения детей и уход за ними, нет "штрафа за материнство".

"Штраф за материнство" происходит после рождения детей, а не заранее, при этом разницы в направлениях обучения или стартовых профессиях между обычными женщинами и женщинами с MRKH нет. Вывод авторов простой: минусы для карьеры и доходов связаны именно с самим фактом появления ребенка и последующей нагрузкой, а не с тем, что женщины заранее выбирают "женские" карьерные траектории из-за того, что планируют материнство. Иными словами, штраф связан не с "женской природой", а с институтами вокруг рождения детей: перерывами, неполной занятостью, тем, кто берет больше дней декрета, кто сидит с ребенком когда он болеет, кто тянет "вторую смену" дома итд. Отдельно хочу отметить, что это Швеция — страна, где уже очень много сделано для поддержки семей и вовлечения отцов. Если даже там этот штраф велик, можно представить, что творится в менее продвинутых странах.

(Как устроен декрет в Швеции: из 480 оплачиваемых дней по уходу за ребенком 90 дней закреплены за отцом и сгорают, если он их не возьмет. Остальные дни можно делить как угодно, но на практике отцы берут не больше 30% всех оплаченных дней. Обнадеживает то, что отцовская квота действительно работает — еще первая реформа 1990-х резко сократила долю отцов, которые вообще не брали отпуск (с ~40% до ~20%), но даже с квотой средняя длина мужского декрета намного короче, чем женского)

Почему исследование даже на шведских данных все равно подтверждает наличие "штрафа за материнство"? Потому что даже в очень продвинутой системе основная часть ухода в первые годы жизни ребенка остается на матери. Реформы увеличивают участие отцов, но не нивелируют асимметрию полностью. Именно это и показывает подход с MRKH: когда детей нет, штраф исчезает, и доходы уравниваются.

@repr0duktor

Мысли экспертов
Евгений Кузнецов: будущее принадлежит не самым большим городам, а самым адаптивным, которые смогут предложить качественно новую среду для жизни, работы и творчества в условиях симбиоза человека и искусственного интеллекта

На стратегической сессии «Россия-2050: будущее городов», прошедшей в рамках форума «Города России 2025» выступил Евгений Кузнецов, генеральный директор УК Фонда Digital Evolution Ventures, венчурный инвестор, футуролог, и рассказал о новой технологической эпохе. Он отметил, что города будущего столкнутся с двумя фундаментальными вызовами: стремительной урбанизацией, когда общая площадь жилого фонда удвоится к 2060 г., и технологическим сдвигом, вызванным взрывным развитием искусственного интеллекта. Это приведет к радикальной трансформации рынка труда и создаст новую реальность, где сообщество будет не просто человеческим, а человеко-роботическим.

Города России 2025 | Россия-2050: города будущего

@eveningprophet @IdeasAV #ВыбирайСвоё #СоветСтратегов

Дополню уважаемого 🦄 -га . Это очень поучительная история. Что именно переломило горб профессии лифтера?)

Полностью автоматические лифты были технически готовы уже к 1900 году, но пассажиры десятилетиями не доверяли идее ехать в кабине без лифтера, поэтому массового перехода не происходило.

Но в сентябре 1945 года в Нью-Йорке забастовали около 15 000 лифтеров, швейцаров и портье. Город фактически встал: почта, торговля, офисы, миллионы людей не хотели ни пересекать пикеты, ни самостоятельно трогать рычаги.

Реакция индустрии: ускоренная доработка автоматических лифтов (аварийная кнопка, телефон, сигнализация, голосовые инструкции) и их агрессивное продвижение. Уже к следующей волне забастовок горожане были психологически готовы ездить без оператора; в 1950 Otis установила полностью автоматический лифт в Далласе, после чего автоматизация пошла лавинообразно.

Так что передаем привет труженникам Голливуда, к их следующей забастовке индустрия ИИ-актеров уже готова 😂

Ну, за паблИИсити

Вообще я в ближайшие пару недель планировала сидеть и тихо доделывать свой программный материал про технологическое лидерство, но интернеты донесли до меня очередные заявления про российские достижения в ИИстроении. И молчать положительно невозможно.

Россия, оказывается, входит в ТОП-7 стран по уровню развития ИИ-технологий. Вы знали? Я тоже не знала. И никто в мире не знает, так-то. Особенно производители микроэлектроники, которую раз за разом оставляют ну очень далеко за рамками публичного нарратива про отечественные цифровые достижения.

С одной стороны, понятно, почему всё это происходит: ну а что ещё может сказать ЛПР в здравом уме – и не получить при этом вилы в бок?

Что, если по-хорошему, с т.з. ИИ-технологий Россия даже в ТОП-15 не входит? Что в каждой второй (если не в каждой первой) «отечественной» ИИ-разработке китайский опенсорс под капотом? Или что гигачат и алису пробовали, дай бог, 12% российских граждан, вообще когда-либо пользовавшихся ИИ-сервисами?

Нет, конечно.

С другой стороны… ну, камон. Я даже не говорю о том, что должен быть хоть какой-то реализм при принятии решений – и бизнесовых, и политических (тех, которые про policy); и про «собственные линии разработки» тоже не говорю.

Но, блин, любой сферический пользователь в вакууме, попробовавший гигачат / алису и чатЖПТ, вам много интересного расскажет. 🤦🏻‍♀️

(извините, снова накипело; в прошлый раз накипало про ИИ-деньги, кстати)

#ИИ #техсув #техлид

Очень хорошо сделано.

Свежая статья китайских ученых в Nature показывает ураганный темп приближения эпохи "десятки миллиардов устройств с ИИ вокруг нас.

Статья вводит новый «закон уплотнения» LLM и аккуратно намекает, что текущие GPT-класса модели в обозримые годы смогут ужаться до формата, пригодного для локального запуска на смартфонах. Авторы вводят метрику "capacity/capability density" - грубо, сколько «эффективных параметров» даёт один реальный параметр модели. Если модель по качеству как 100-миллиардная, а реальных параметров у неё 10 млрд, её density ≈ 10.

количество параметров, необходимых для достижения аналогичной производительности, уменьшается экспоненциально с течением времени. В частности, размер параметра LLM с эквивалентной производительностью уменьшается вдвое примерно каждые 3,5 месяца. Например, MiniCPM-1-2.4B, выпущенный 1 февраля 2024 года, может достичь сопоставимой или даже превосходящей производительности с Mistral-7B, выпущенным 27 сентября 2023 года. Это означает, что всего через четыре месяца LLM с всего лишь 35% параметров может достичь примерно эквивалентной производительности.

При фиксированном числе параметров новые модели всё лучше «выжимают» качество - благодаря лучшим датасетам, чистке данных, архитектурным и тренинг-трюкам (MoE, KV-оптимизации и т.п.), а не революционным новым архитектурам. Цена API за заданный уровень качества тоже падает экспоненциально - мощность на доллар растёт.

в декабре 2022 года GPT-3.5 стоил 20 долларов США за миллион токенов, тогда как к августу 2024 года Gemini-1.5-Flash стоил всего 0,075 доллара США за то же количество токенов, что представляет собой снижение в 266,7 раза. Грубо говоря, стоимость вывода для LLM сокращается вдвое примерно каждые 2,6 месяца.

Если capability density удваивается раз в ~3–3.5 месяца, то "будущие более сильные LLM смогут работать на более дешёвых чипах, обеспечивая эффективный локальный inference в ресурсно-ограниченных сценариях вроде мобильных устройств и IoT. Модели, которые сегодня требуют топовый GPU, в будущем смогут давать ту же или лучшую производительность на чипах среднего и даже нижнего класса - то есть барьер по железу для edge-ИИ будет постоянно падать.

Что это значит для распространения ИИ? В 2024–2025 мы имеем 3–7B-модели, которые терпимо работают на флагманских смартфонах; при продолжении текущего тренда densing law и эволюции мобильных NPU реалистично ожидать, что "сегодняшний middle-/upper-tier GPT" сможет крутиться локально на топовых смартфонах где-то в интервале 2–4 лет от текущей точки (конец 2020-х).

Маргарет Тэтчер приписывают афоризм «проблема социалистов в том, что рано или поздно у них заканчиваются чужие деньги».

На самом деле эти слова были произнесены молодой и дерзкой Тэтчер 10 октября 1975 года на конференции Консервативной партии в ее знаменитой «установочной» речи. Тэтчер полгода как возглавила партию тори и находилась в статусе лидера верной Её величества оппозиции.

В оригинале фраза звучит так :

«It's the Labour Government that have brought us record peace-time taxation. They've got the usual Socialist disease—they've run out of other people's money»

«Нынешнее правительство лейбористов обложило нас рекордными для мирного времени налогами. У них типичная социалистическая болезнь – они промотали чужие деньги».
Уже со временем история обточила эту фразу до состояния афоризма.

США обновили правила для ИИ-ассистированных изобретений - но свежая позиция Патентного ведомства оказалась куда более радикальной, чем ожидалось.
В новостях звучит фраза «обновлены критерии патентоспособности для изобретений, созданных при помощи ИИ», и это выглядит сугубо технической реформой. Но правовые системы редко меняются «по мелочи». Особенно - когда дело касается авторства.

Первое, что приходит в голову - что фактически легализовано применение ИИ в науке и творчестве. USPTO прямо заявляет, что ИИ является инструментом, а не субъектом права, но эт оозначает не только ограничение, но и легализацию. На уровне патентной доктрины появилось то, чего ранее не существовало в явном виде: если человек формирует концепцию, а ИИ помогает воплотить её в текст, формулу, структуру или решение, то результат считается человеческим.
То есть и научная статья, написанная при участии нейросети, не может быть объявлена «подделкой». И книга, в которой автор использует ИИ, не является «поделкой».

Но вопрос глубже - а кто владеет результатом? Тут уместно вернуться в истоки европейской юрисдикции. В классическом римском праве auctor - тот, кто несет волю. Молоток не может быть автором, кисть не может быть автором. Даже раб - не автор, а продолжение руки господина. В этой логике инструмент не порождает прав; право возникает только в человеке.

“An AI system cannot be listed as an inventor under any circumstances.”

Средневековая Европа строила права вокруг контроля над процессом. Мастер, не управляющий полностью производством, включая замысел и идею, теряет статус. Так возникла грань между «ремеслом» и «подделкой».И мастер обязан раскрыть степень участия инструмента.

“Applicants must disclose the extent to which AI contributed to conception, including when AI output materially influenced the claimed invention.”

Когда печатные станки начали «действовать» за работника, юристы спорили: создает ли механизация риск утраты творчества? Старые решения британских судов сформировали линию: право принадлежит тому, кто определил концепцию, даже если детали реализует машина. Следуя той логике, если ИИ помогает - всё в порядке; если ИИ формирует концепцию, изобретение может быть лишено патентоспособности, даже если человек нажимал кнопки. И в отношении ИИ теперь действует то же правило, что и к людям: а кто в действительности придумал идею?

«AI systems, including generative AI … are tools used by human inventors. Like any tool, while AI systems may assist inventors, such tools do not qualify for or elevate such assistance to inventor status.»

Но главная суть нововведений не в страхе перед ИИ, а в создании фильтра для будущей экономической мощи. Пока Китай ставит на железо и чипы, США делают шаг, который может оказаться куда важнее: они защищают режим капитализации идей, не позволяя ИИ (в руках государства или корпораций) исключать авторов и становиться самостоятельным экономическим субъектом. Если это не защитить, то все модели стоимости рушатся. Права на миллиарды долларов окажутся в юридическом вакууме.

Это шаг структурирует поле на десятилетия, если не столетия. В этом мире право принадлежит тому, кто формирует замысел, а не тому, кто генерирует результат. ИИ официально закреплен как инструмент, а человек - как источник воли. В итоге:

- Корпорации: получают ясные правила, где «ИИ-углубление» R&D безопасно, а где - риск.
- Стартапы: вынуждены документировать процессы и строить архитектуру разработки вокруг человеческой концепции.
- Китай: столкнется с барьером - многие ИИ-созданные разработки, произведённые полностью автоматизированными пайплайнами, в США станут не патентуемыми.

В конечном счете Америка делает то, что делает всегда: создает инфраструктурное правило, которое закроет рынок для тех, кто не впишется в его структуру. Это не «защита от роботов». Это защита геополитического лидерского статуса. И в этом мире сувереном остается человек, а не алгоритм.