Собственно, с точки зрения истории институтов речь идет о Amt für industrielle Formgestaltung - считай ВНИИТЭ на наши деньги
В 1962 году в ГДР при Институте прикладных искусств был создан Совет по промышленному дизайну, а в 1963 году — Центральный институт дизайна, оба из которых подчинялись Министерству культуры. В 1965 году оба учреждения были переданы в состав конструкторского отдела нашего DAMW Немецкого управления по метрологии и испытаниям продукции. С 1 февраля 1972 года отдел дизайна был выделен и преобразован в вновь созданное Управление промышленного дизайна.
Любопытно, что такое подчинение позволило совершенно иначе осмыслить дизайн и его формы. В ходе первой кампании формализма 1951 года режим СЕПГ провозгласил соцреализм эстетическим стандартом для изобразительного искусства, а также для мебели, домов и предметов повседневного обихода. В 1960-е годы направление дизайна изменилось вместе с переходом в структуру DAMW : вместо культурной политики экономика теперь определяла рамочные условия для дизайна.
Расцвет дизайна продукции в ГДР пришелся на 1960-е годы. Социалистическая партия Германии сделал ставку на новый материал «пластик» и рекламировал его под лозунгом «Химия дает хлеб, достаток, красоту». „Chemie gibt Brot, Wohlstand, Schönheit“. Отныне недорогие и практичные предметы потребления массово разрабатывались дизайнерами страны. Новые продукты были призваны предотвратить зависимость экономики от дорогого импорта. Развитие пластмасс и пластиков зародилось в Галле,а новые мощности позволили расширить производство. Государство в ГДР обязывало дизайнеров создавать недорогую продукцию, которая продавалась под новыми названиями на Западе, чтобы получить необходимую иностранную валюту. «Сектор дешевых товаров» был бизнесом ГДР в 1980-х годах.
http://www.form-gestaltung-ddr.de/ сайт с хронологией продукции
Специфические восточногерманские элементы коренились в другой социальной базе, которая характеризовалась социалистической материальной (и идеологической) плановой экономикой, а также неоднократно применялись интервенции и санкции против дизайнеров и производителей. Март Стам был вынужден покинуть Институт промышленного дизайна в 1952 году по культурно-политическим причинам. Как представитель идей Баухауза и сторонник функционалистского дизайна, он стал нетерпимым с точки зрения партийного руководства СЕПГ. Фоном были так называемые дебаты о формализме: СЕПГ хотела дистанцироваться от художественного развития в Федеративной Республике Германия и оклеветала современные стили, такие как стиль Баухаус, как «враждебные», «формалистические» и «декадентские». Она потребовала от художников и дизайнеров присоединиться к «национальной культурной традиции». До начала 1960-х годов политика в области дизайна в ГДР означала «политику в дизайне», а не «политику в отношении дизайна».
Возможности работы дизайнеров-фрилансеров, особенно промышленных дизайнеров, были существенно ограничены жесткой политикой приема АиФ - он распределял дизайнеров по отраслям и компаниям согласно установленным квотам - поскольку выполнение плановых задач в дизайне также очень сильно ограничивало потребность в наемных дизайнерах в экономике. В 1980-х годах было принято решение центральной партии, согласно которому 60 процентов всех промышленных товаров в ГДР должны были получить сертификат «Совершенство дизайна» (SL). Эти изделия должны были иметь «абсолютные мировые стандарты качества дизайна», но это так и осталось иллюзией. Дизайн в ГДР часто появлялся на мировом рынке анонимно, так что дизайнеры вряд ли могли сделать себе имя, поскольку оставались анонимными.
Первая крупная совместная выставка социалистических стран – «Дизайн 1985» – состоялась только в 1985 году по инициативе Советского Союза и АиФ.
В 1962 году в ГДР при Институте прикладных искусств был создан Совет по промышленному дизайну, а в 1963 году — Центральный институт дизайна, оба из которых подчинялись Министерству культуры. В 1965 году оба учреждения были переданы в состав конструкторского отдела нашего DAMW Немецкого управления по метрологии и испытаниям продукции. С 1 февраля 1972 года отдел дизайна был выделен и преобразован в вновь созданное Управление промышленного дизайна.
Любопытно, что такое подчинение позволило совершенно иначе осмыслить дизайн и его формы. В ходе первой кампании формализма 1951 года режим СЕПГ провозгласил соцреализм эстетическим стандартом для изобразительного искусства, а также для мебели, домов и предметов повседневного обихода. В 1960-е годы направление дизайна изменилось вместе с переходом в структуру DAMW : вместо культурной политики экономика теперь определяла рамочные условия для дизайна.
Расцвет дизайна продукции в ГДР пришелся на 1960-е годы. Социалистическая партия Германии сделал ставку на новый материал «пластик» и рекламировал его под лозунгом «Химия дает хлеб, достаток, красоту». „Chemie gibt Brot, Wohlstand, Schönheit“. Отныне недорогие и практичные предметы потребления массово разрабатывались дизайнерами страны. Новые продукты были призваны предотвратить зависимость экономики от дорогого импорта. Развитие пластмасс и пластиков зародилось в Галле,а новые мощности позволили расширить производство. Государство в ГДР обязывало дизайнеров создавать недорогую продукцию, которая продавалась под новыми названиями на Западе, чтобы получить необходимую иностранную валюту. «Сектор дешевых товаров» был бизнесом ГДР в 1980-х годах.
http://www.form-gestaltung-ddr.de/ сайт с хронологией продукции
Специфические восточногерманские элементы коренились в другой социальной базе, которая характеризовалась социалистической материальной (и идеологической) плановой экономикой, а также неоднократно применялись интервенции и санкции против дизайнеров и производителей. Март Стам был вынужден покинуть Институт промышленного дизайна в 1952 году по культурно-политическим причинам. Как представитель идей Баухауза и сторонник функционалистского дизайна, он стал нетерпимым с точки зрения партийного руководства СЕПГ. Фоном были так называемые дебаты о формализме: СЕПГ хотела дистанцироваться от художественного развития в Федеративной Республике Германия и оклеветала современные стили, такие как стиль Баухаус, как «враждебные», «формалистические» и «декадентские». Она потребовала от художников и дизайнеров присоединиться к «национальной культурной традиции». До начала 1960-х годов политика в области дизайна в ГДР означала «политику в дизайне», а не «политику в отношении дизайна».
Возможности работы дизайнеров-фрилансеров, особенно промышленных дизайнеров, были существенно ограничены жесткой политикой приема АиФ - он распределял дизайнеров по отраслям и компаниям согласно установленным квотам - поскольку выполнение плановых задач в дизайне также очень сильно ограничивало потребность в наемных дизайнерах в экономике. В 1980-х годах было принято решение центральной партии, согласно которому 60 процентов всех промышленных товаров в ГДР должны были получить сертификат «Совершенство дизайна» (SL). Эти изделия должны были иметь «абсолютные мировые стандарты качества дизайна», но это так и осталось иллюзией. Дизайн в ГДР часто появлялся на мировом рынке анонимно, так что дизайнеры вряд ли могли сделать себе имя, поскольку оставались анонимными.
Первая крупная совместная выставка социалистических стран – «Дизайн 1985» – состоялась только в 1985 году по инициативе Советского Союза и АиФ.
❤3
Гюнтер Хоне, бывший главный редактор восточногерманского журнала о дизайне « «form + zweck»», определяет разницу между западным дизайном и восточным дизайном с точки зрения спроса на использование, то есть социального назначения вещей: « В обществе ГДР были иные требования к продуктам, чем в капиталистическом обществе, западном мире товаров. Оно живет за счет суеты товарооборота, циклов обновления продукции, которые становятся все короче. Совершенно иначе обстояло дело в ГДР. С одной стороны, ресурсов вообще не было - ключевое слово: дефицитная экономика. Энергию и сырье приходилось использовать экономно, а из-за недостаточных технологических инноваций существовала постоянная нехватка рабочих рук. Во-вторых, это общее отношение многих пользователей продуктов, которые сопротивлялись замене вещей еще до того, как они успели изнашиваться.
Целью было увеличить продолжительность жизни и позволить вещам стареть достойно, как спутникам жизни».
Насколько ГДР был независим от советских институтов или практик технической эстетики в условном ВНИИТЭ? Кажется, что полностью.
Экономика дефицита и удлинение срока жизни, желание получить больше валютной выручки из операций за рубежом, отсутствие большого числа природных ресурсов и выбор пластиков в качестве основных предметов сформировало определенные стандарты производства. Эти стандарты производства требовали иного отношения проектировщиков и дизайнеров - и это было той институциональной проблемой с которой сталкивались социалистические режимы. Любители широких исторических параллелей вряд ли найдут сходства между ВНИИТЭ и немецкими коллегами из DAMW - хотя бы потому, что понятие “качества” или “долгосрочности” играло значительно меньшую роль, ГОСТы и другие стандарты находились в других ведомствах, а ВНИИТЭ напрямую был органом Советов Министров, напрямую не подчиняясь различным бюро по контролю качества. Аналогично, не было необходимости скрывать имена дизайнеров и названия предприятий - СССР получал валютную выручку из других источников, а не из экспорта предметов быта зарубеж.
С другой стороны, конечно, было и общее с точки зрения плановой экономики и соответствия плану спросу в выпускаемой продукции. Но все это характерно для ГДР 70 ых и 80 ых годов эпохи Эриха Хоннекера. Все эти годы доля свободного рынка была различной, но это выгодно отличала промышленность от СССР: средние и мелкие предприятия частной и смешанной собственности были национализированы только в 1972 году!
https://www.ddr-museum.de/en
Виртуальный музей ГДР
https://digital.slub-dresden.de/werkansicht/dlf/130943/1
Архив журнала Form + Zweck
Vom Bauhaus bis Bitterfeld: 41 Jahre DDR-Design
Книга про дизайн в ГДР, выложу в комментарии
Целью было увеличить продолжительность жизни и позволить вещам стареть достойно, как спутникам жизни».
Насколько ГДР был независим от советских институтов или практик технической эстетики в условном ВНИИТЭ? Кажется, что полностью.
Экономика дефицита и удлинение срока жизни, желание получить больше валютной выручки из операций за рубежом, отсутствие большого числа природных ресурсов и выбор пластиков в качестве основных предметов сформировало определенные стандарты производства. Эти стандарты производства требовали иного отношения проектировщиков и дизайнеров - и это было той институциональной проблемой с которой сталкивались социалистические режимы. Любители широких исторических параллелей вряд ли найдут сходства между ВНИИТЭ и немецкими коллегами из DAMW - хотя бы потому, что понятие “качества” или “долгосрочности” играло значительно меньшую роль, ГОСТы и другие стандарты находились в других ведомствах, а ВНИИТЭ напрямую был органом Советов Министров, напрямую не подчиняясь различным бюро по контролю качества. Аналогично, не было необходимости скрывать имена дизайнеров и названия предприятий - СССР получал валютную выручку из других источников, а не из экспорта предметов быта зарубеж.
С другой стороны, конечно, было и общее с точки зрения плановой экономики и соответствия плану спросу в выпускаемой продукции. Но все это характерно для ГДР 70 ых и 80 ых годов эпохи Эриха Хоннекера. Все эти годы доля свободного рынка была различной, но это выгодно отличала промышленность от СССР: средние и мелкие предприятия частной и смешанной собственности были национализированы только в 1972 году!
https://www.ddr-museum.de/en
Виртуальный музей ГДР
https://digital.slub-dresden.de/werkansicht/dlf/130943/1
Архив журнала Form + Zweck
Vom Bauhaus bis Bitterfeld: 41 Jahre DDR-Design
Книга про дизайн в ГДР, выложу в комментарии
www.form-gestaltung-ddr.de
Kostenlose Homepage bei http://homepage.freenet.de
❤4
Примеры дизайна и структура DAMW в соотношении с технической эстетикой
👀5🔥3
Любопытный проект https://www.interfacefutures.com/ описывает интерфейсы будущего.
Манифест прилагается: в связи с неизбежными прорывами в области искусственного интеллекта и дополненной реальности технологический потенциал новых инструментов и интерфейсов никогда не превосходил существующие интерфейсы. Дизайнеры продуктов сыграют решающую роль в открытии новой эры взаимодействия человека и компьютера.
Ну ок, но не особо верю
Проекты просто собирают у энтузиастов ИИ из твиттера.
Пространственные скручивания страниц - скручивание в сторону страницы для раскрытия исходного кода похоже на некоторое новое осмысление скевоморфизма
https://www.interfacefutures.com/concepts/spatial-page-curls
Цифровой почтовый ящик для писем
https://www.interfacefutures.com/concepts/digital-letterbox
Караоке для душа
https://www.interfacefutures.com/concepts/karaoke-in-the-shower
Ну и просто шутливые кейсы в духе Сорена Иверсона - спрятать в ленте уведомления об определенного рода событиях -- например, свадьбах, рождении детей и то, как ходят в зал
https://www.interfacefutures.com/concepts/mute-content
Почему это до сих пор не реализовал никто?
Манифест прилагается: в связи с неизбежными прорывами в области искусственного интеллекта и дополненной реальности технологический потенциал новых инструментов и интерфейсов никогда не превосходил существующие интерфейсы. Дизайнеры продуктов сыграют решающую роль в открытии новой эры взаимодействия человека и компьютера.
Ну ок, но не особо верю
Проекты просто собирают у энтузиастов ИИ из твиттера.
Пространственные скручивания страниц - скручивание в сторону страницы для раскрытия исходного кода похоже на некоторое новое осмысление скевоморфизма
https://www.interfacefutures.com/concepts/spatial-page-curls
Цифровой почтовый ящик для писем
https://www.interfacefutures.com/concepts/digital-letterbox
Караоке для душа
https://www.interfacefutures.com/concepts/karaoke-in-the-shower
Ну и просто шутливые кейсы в духе Сорена Иверсона - спрятать в ленте уведомления об определенного рода событиях -- например, свадьбах, рождении детей и то, как ходят в зал
https://www.interfacefutures.com/concepts/mute-content
Почему это до сих пор не реализовал никто?
Interfacefutures
Interface Futures
Documenting potential futures via innovative user interface concepts.
👍2😁2❤1
Новости взаимодействий технологий и людей
https://iz.ru/1760627/2024-09-17/sotni-boitcov-khezbolly-poluchili-raneniia-posle-vzryva-peidzherov
Вообще этот день, возможно, войдет в историю как 12 июля 1917, когда на реке Ипр был применен горчичный газ, получивший название иприт. Новая веха в истории технологий?
Но тут интересно, что модные наушники-эйрподсы с литиевыми аккумуляторами ( беспроводные имеют литий-ионные аккумуляторы, конечно) и электромобили Tesla заиграли совершенно новыми, интересными красками с точки зрения применения.
https://www.youtube.com/watch?v=3WI5QJdIvOk&ab_channel=TAdviser
Автомобили выглядят, конечно, особенно захватывающе
https://iz.ru/1760627/2024-09-17/sotni-boitcov-khezbolly-poluchili-raneniia-posle-vzryva-peidzherov
Вообще этот день, возможно, войдет в историю как 12 июля 1917, когда на реке Ипр был применен горчичный газ, получивший название иприт. Новая веха в истории технологий?
Но тут интересно, что модные наушники-эйрподсы с литиевыми аккумуляторами ( беспроводные имеют литий-ионные аккумуляторы, конечно) и электромобили Tesla заиграли совершенно новыми, интересными красками с точки зрения применения.
https://www.youtube.com/watch?v=3WI5QJdIvOk&ab_channel=TAdviser
Автомобили выглядят, конечно, особенно захватывающе
Известия
Сотни бойцов «Хезболлы» получили ранения после взрыва пейджеров
Сотни членов ливанской вооруженной группировки «Хезболла», включая бойцов и медиков, получили серьезные ранения при взрыве пейджеров, которые они используют для связи. Об этом 17 сентября сообщило агентство Reuters со ссылкой на источник в службе безопасности.
💯3👍2😱1
Занятная книга про ИИ с хорошим изложением - еще бы найти время все это читать, конечно
https://markoff.science/
Есть и на сайте автора, но положу и в комментарии канала
https://markoff.science/
Есть и на сайте автора, но положу и в комментарии канала
🔥7👍1
А что там в СССР? Визуальный язык ДРАКОН и космос
И произошла на небе война: Михаил и Ангелы его воевали против дракона, и дракон и ангелы его воевали против них,
Откровение 12:7
Проект космического челнока «Буран» был одним из самых сложных за всю историю советской космической промышленности — только для разработки программного обеспечения было задействовано несколько десятков тысяч программистов, которые использовали аж целых три промышленных языка, созданных специально для «Бурана». Возникшие проблемы совместимости касались не столько языков программирования,сколько бюрократических структур входящих в программу: десятки советских НИИ и КБ, сотни заводов и предприятий с трудом находили общий язык. А еще существовала разница дисциплин, да и программистов пока еще было мало.
Поэтому требовался новый язык: язык, который будет не только отражать бизнес-процессы, но и решать проблему человеческого фактора между представителями разных организаций. Когнитивно-эргономический подход к проектированию потребовал и графической составляющей в виде блок-схем.
Так возник ДРАКОН (Дружелюбный русский алгоритмический язык, который обеспечивает наглядность).
ДРАКОН был визуальным языком, в котором используются два типа элементов:
графические фигуры (icons, они же иконы, они же представленные в виде окружающих текстовые части программы геометрических фигур операторы языка). Подобно тому, как буквы объединяются в слова, иконы объединяются в составные иконы — макроиконы.
А еще были текстовые надписи, расположенные внутри или снаружи икон (текстоэлементы).
Это позволило сделать его достаточно понятным для не-программистов. А наличие целых двух синтаксисов(графического и текстового) заметно улучшило эргономику разработки.
Язык некоторое время был засекречен, но затем его использовали в 90-ые годы, например, для карет скорой медицинской помощи.
Каково же было мое удивление, когда я увидел проект абсолютного описания процессов в компании на ДРАКОНе - причем, компания эта...
Аквапарк Лазурный в Белгороде
Отпуска сотрудников, инструкция безопасности в аквапарке, пропуска автомобилей, HR, закупки рекламы, маркетинг - все полностью на алгоритмах ДРАКОНа, куда там BPMN энтузиастам. В этом есть лоск импортозамещения, конечно
И произошла на небе война: Михаил и Ангелы его воевали против дракона, и дракон и ангелы его воевали против них,
Откровение 12:7
Проект космического челнока «Буран» был одним из самых сложных за всю историю советской космической промышленности — только для разработки программного обеспечения было задействовано несколько десятков тысяч программистов, которые использовали аж целых три промышленных языка, созданных специально для «Бурана». Возникшие проблемы совместимости касались не столько языков программирования,сколько бюрократических структур входящих в программу: десятки советских НИИ и КБ, сотни заводов и предприятий с трудом находили общий язык. А еще существовала разница дисциплин, да и программистов пока еще было мало.
Поэтому требовался новый язык: язык, который будет не только отражать бизнес-процессы, но и решать проблему человеческого фактора между представителями разных организаций. Когнитивно-эргономический подход к проектированию потребовал и графической составляющей в виде блок-схем.
Так возник ДРАКОН (Дружелюбный русский алгоритмический язык, который обеспечивает наглядность).
ДРАКОН был визуальным языком, в котором используются два типа элементов:
графические фигуры (icons, они же иконы, они же представленные в виде окружающих текстовые части программы геометрических фигур операторы языка). Подобно тому, как буквы объединяются в слова, иконы объединяются в составные иконы — макроиконы.
А еще были текстовые надписи, расположенные внутри или снаружи икон (текстоэлементы).
Это позволило сделать его достаточно понятным для не-программистов. А наличие целых двух синтаксисов(графического и текстового) заметно улучшило эргономику разработки.
Язык некоторое время был засекречен, но затем его использовали в 90-ые годы, например, для карет скорой медицинской помощи.
Каково же было мое удивление, когда я увидел проект абсолютного описания процессов в компании на ДРАКОНе - причем, компания эта...
Аквапарк Лазурный в Белгороде
Отпуска сотрудников, инструкция безопасности в аквапарке, пропуска автомобилей, HR, закупки рекламы, маркетинг - все полностью на алгоритмах ДРАКОНа, куда там BPMN энтузиастам. В этом есть лоск импортозамещения, конечно
🔥21❤4😱1
Цифровой геноцид ревью: Что нового в UX? Гонзо-новости UX и HCI статей
Пропустили на прошлой неделе, поэтому вот краткий обзор того, что зацепило взгляд и какие есть данные и интересные статьи.
OSINT Clinic: Co-designing AI-Augmented Collaborative OSINT Investigations for Vulnerability Assessment
https://arxiv.org/abs/2409.11672
Малому бизнесу необходимы оценки уязвимостей для выявления и смягчения киберрисков. Авторы предлагают концепцию специальной клиники кибербезопасности (OSINT clinic), предлагая решения и бесплатно проводя оценку уязвимостей для организаций. Студенты и учащиеся получают задание провести разведку объекта и изучить процессы, которые там есть. Искусственный интеллект модерирует методы и записи на платформе, предлагает сервисы и инструменты. Какие были задания?
Обнаружение сети. Определите все цифровые активы (веб-сайты, электронную почту, серверы, веб-камеры), связанные с бизнесом.
Уязвимости веб-сайтов. Обнаруживайте уязвимости на сайтах бизнеса, такие как устаревшее программное обеспечение, небезопасные панели администратора, открытые порты, файлы, которые не должны быть публичными и т.д.
Физические активы. Определите физические активы, такие как здания, недвижимость или транспортные средства, используя онлайн-ресурсы или изображения.
Сторонние услуги. Документируйте сторонние услуги (поставщиков и т.д.), с которыми клиент ведет дела, выявляя возможные уязвимости цепочки поставок. Оценка внешнего поставщика услуг осуществляется на основе отзывов, прошлых нарушений и условий использования.
Публичная информация о сотрудниках. Определите ключевых сотрудников компании, используя платформы социальных сетей для сбора информации, такой как названия должностей, адреса электронной почты или конфиденциальные персональные данные, случайно поделившиеся в Интернете.
Мониторинг бренда. Выявляйте случаи негативных упоминаний, дезинформации, неприемлемого контента, юридических документов и расчетов, связанных с бизнесом.
Данные об утечках. Поиск утекших паролей компании.
Что получилось?
Полезность генеративного ИИ во время расследований. Участники использовали ИИ для структурирования планов проектов, определения задач и распределения обязанностей. P4, руководитель первого расследования, использовала шаблоны для оптимизации мониторинга бренда и управления информацией о сотрудниках. Такое первоначальное структурирование помогло командам установить четкие цели и распределить роли. ИИ оказался особенно полезен при определении инструментов и создании шаблонов для сбора соответствующей информации.
Предложения ИИ гомогенизируют письмо в соответствии с западными стилями и уменьшают культурные нюансы
AI Suggestions Homogenize Writing Toward Western Styles and Diminish Cultural Nuances
https://arxiv.org/abs/2409.11360
В этой статье исследуется, что происходит, когда западноориентированная модель искусственного интеллекта предлагает письменные рекомендации пользователям из разных культур. Мы провели межкультурный контролируемый эксперимент с 118 участниками из Индии и США, которые выполняли письменные задания, учитывающие культурные особенности, с предложениями ИИ и без них. Наш анализ показывает, что ИИ обеспечил больший прирост эффективности для американцев по сравнению с индийцами. Более того, предложения ИИ побудили индийских участников перенять западные стили письма, изменив не только то, что написано, но и то, как это написано. Эти результаты показывают, что западноцентричные модели искусственного интеллекта гомогенизируют письмо в соответствии с западными нормами.
Пропустили на прошлой неделе, поэтому вот краткий обзор того, что зацепило взгляд и какие есть данные и интересные статьи.
OSINT Clinic: Co-designing AI-Augmented Collaborative OSINT Investigations for Vulnerability Assessment
https://arxiv.org/abs/2409.11672
Малому бизнесу необходимы оценки уязвимостей для выявления и смягчения киберрисков. Авторы предлагают концепцию специальной клиники кибербезопасности (OSINT clinic), предлагая решения и бесплатно проводя оценку уязвимостей для организаций. Студенты и учащиеся получают задание провести разведку объекта и изучить процессы, которые там есть. Искусственный интеллект модерирует методы и записи на платформе, предлагает сервисы и инструменты. Какие были задания?
Обнаружение сети. Определите все цифровые активы (веб-сайты, электронную почту, серверы, веб-камеры), связанные с бизнесом.
Уязвимости веб-сайтов. Обнаруживайте уязвимости на сайтах бизнеса, такие как устаревшее программное обеспечение, небезопасные панели администратора, открытые порты, файлы, которые не должны быть публичными и т.д.
Физические активы. Определите физические активы, такие как здания, недвижимость или транспортные средства, используя онлайн-ресурсы или изображения.
Сторонние услуги. Документируйте сторонние услуги (поставщиков и т.д.), с которыми клиент ведет дела, выявляя возможные уязвимости цепочки поставок. Оценка внешнего поставщика услуг осуществляется на основе отзывов, прошлых нарушений и условий использования.
Публичная информация о сотрудниках. Определите ключевых сотрудников компании, используя платформы социальных сетей для сбора информации, такой как названия должностей, адреса электронной почты или конфиденциальные персональные данные, случайно поделившиеся в Интернете.
Мониторинг бренда. Выявляйте случаи негативных упоминаний, дезинформации, неприемлемого контента, юридических документов и расчетов, связанных с бизнесом.
Данные об утечках. Поиск утекших паролей компании.
Что получилось?
Полезность генеративного ИИ во время расследований. Участники использовали ИИ для структурирования планов проектов, определения задач и распределения обязанностей. P4, руководитель первого расследования, использовала шаблоны для оптимизации мониторинга бренда и управления информацией о сотрудниках. Такое первоначальное структурирование помогло командам установить четкие цели и распределить роли. ИИ оказался особенно полезен при определении инструментов и создании шаблонов для сбора соответствующей информации.
Предложения ИИ гомогенизируют письмо в соответствии с западными стилями и уменьшают культурные нюансы
AI Suggestions Homogenize Writing Toward Western Styles and Diminish Cultural Nuances
https://arxiv.org/abs/2409.11360
В этой статье исследуется, что происходит, когда западноориентированная модель искусственного интеллекта предлагает письменные рекомендации пользователям из разных культур. Мы провели межкультурный контролируемый эксперимент с 118 участниками из Индии и США, которые выполняли письменные задания, учитывающие культурные особенности, с предложениями ИИ и без них. Наш анализ показывает, что ИИ обеспечил больший прирост эффективности для американцев по сравнению с индийцами. Более того, предложения ИИ побудили индийских участников перенять западные стили письма, изменив не только то, что написано, но и то, как это написано. Эти результаты показывают, что западноцентричные модели искусственного интеллекта гомогенизируют письмо в соответствии с западными нормами.
👍1
Дизайн эксперимента состоял из письменных заданий. Каждый участник должен был выполнить четыре письменных задания. Темы заданий были разработаны так, чтобы выявить различные аспекты культуры, определенные Хофстеде в его «Культурном луке». Эта концепция использует метафору многослойной луковицы для моделирования культуры. Хофстеде применил модель луковицы (onion model), состоящую из верхних (поверхностных) слоев и сердцевины. Верхний слой культуры — символы, ритуалы и герои, объединяемые термином «культурные практики» — подвержен стремительным изменениям и трансформациям, в том числе и глобальным. Несмотря на то, что элементы верхнего слоя очевидны стороннему наблюдателю, их культурное значение или содержание недосягаемо и подвержено точной трактовке только носителями данной культуры или членами конкретного сообщества. Сердцевина культуры формируется ценностями, которые являются бинарными оппозициями: злой — добрый, плохой — хороший, грязный — чистый, опасный — безопасный, недопустимый — допустимый; непристойный — пристойный, аморальный — моральный; уродливый — красивый; парадоксальный — логический.
Таким образом, это подчеркивает необходимость того, чтобы посторонний человек проложил себе путь через слои явных культурных практик (символы, герои, ритуалы), прежде чем по-настоящему понять суть культуры, ее скрытые ценности. Символы — это слова и объекты, которые имеют определенное значение в культуре, включая язык, искусство, одежду и т.д. Символы не фиксированы и не развиваются, но доступны для наблюдения посторонними в культуре. Герои — это люди, которых боготворит культура, часто потому, что они обладают характеристиками, которые ценятся в этой культуре. Они могут быть реальными (например, APJ Абдул Калам в Индии) или вымышленными (например, Рокки Бальбоа в США). Ритуалы — это коллективные действия, которые представители данной культуры считают важными. Это могут быть праздники и фестивали, способы приветствия или другие социальные обычаи (например, сауна).
Эти три слоя в совокупности называются практиками, и посторонние могут наблюдать и практиковать их, даже не обязательно понимая их основной культурный смысл. Наконец, в основе луковицы лежат ценности, которые представляют собой предпочтения определенного положения дел (например, индивидуализма или коллективизма). Они статичны и настолько укоренились, что даже люди внутри данной культуры могут о них не подозревать.
Под инструкциями было текстовое поле для ответа. В состоянии AI текстовое поле получало встроенное предложение автозаполнения от GPT-4, если пользователь приостанавливал ввод текста на 100 мс. В целом, эти результаты показывают, что индийцы продемонстрировали более высокую степень вовлеченности в предложения ИИ, чем американцы, по обоим показателям. Это неравенство может быть связано с различиями в том, как ИИ воспринимается или используется в разных культурных контекстах. Важнее, что индийские и американские участники писали больше похожих эссе, когда использовались предложения ИИ. В целом, эти результаты показывают, что ИИ повлиял на участников из Индии и Америки, заставив их писать более одинаково, тем самым уменьшая культурные различия в письме.
Aligning Judgment Using Task Context and Explanations to Improve Human-Recommender System Performance
Рекомендательные системы, хотя и являются мощным инструментом принятия решений, часто функционируют как модели «черного ящика», так что их алгоритмы искусственного интеллекта недоступны или интерпретируются людьми-операторами. Это, в свою очередь, может вызвать замешательство и разочарование оператора и привести к неудовлетворительным результатам. Хотя область объяснимого ИИ добилась значительных успехов в решении этой проблемы, сосредоточив внимание на интерпретации и объяснении алгоритмов людям-операторам, остаются пробелы в понимании человеком рекомендательной системы.
https://arxiv.org/abs/2409.10717
Статья обсуждает два основных метода повышения прозрачности и улучшения взаимодействия между человеком и рекомендательной системой:
Таким образом, это подчеркивает необходимость того, чтобы посторонний человек проложил себе путь через слои явных культурных практик (символы, герои, ритуалы), прежде чем по-настоящему понять суть культуры, ее скрытые ценности. Символы — это слова и объекты, которые имеют определенное значение в культуре, включая язык, искусство, одежду и т.д. Символы не фиксированы и не развиваются, но доступны для наблюдения посторонними в культуре. Герои — это люди, которых боготворит культура, часто потому, что они обладают характеристиками, которые ценятся в этой культуре. Они могут быть реальными (например, APJ Абдул Калам в Индии) или вымышленными (например, Рокки Бальбоа в США). Ритуалы — это коллективные действия, которые представители данной культуры считают важными. Это могут быть праздники и фестивали, способы приветствия или другие социальные обычаи (например, сауна).
Эти три слоя в совокупности называются практиками, и посторонние могут наблюдать и практиковать их, даже не обязательно понимая их основной культурный смысл. Наконец, в основе луковицы лежат ценности, которые представляют собой предпочтения определенного положения дел (например, индивидуализма или коллективизма). Они статичны и настолько укоренились, что даже люди внутри данной культуры могут о них не подозревать.
Под инструкциями было текстовое поле для ответа. В состоянии AI текстовое поле получало встроенное предложение автозаполнения от GPT-4, если пользователь приостанавливал ввод текста на 100 мс. В целом, эти результаты показывают, что индийцы продемонстрировали более высокую степень вовлеченности в предложения ИИ, чем американцы, по обоим показателям. Это неравенство может быть связано с различиями в том, как ИИ воспринимается или используется в разных культурных контекстах. Важнее, что индийские и американские участники писали больше похожих эссе, когда использовались предложения ИИ. В целом, эти результаты показывают, что ИИ повлиял на участников из Индии и Америки, заставив их писать более одинаково, тем самым уменьшая культурные различия в письме.
Aligning Judgment Using Task Context and Explanations to Improve Human-Recommender System Performance
Рекомендательные системы, хотя и являются мощным инструментом принятия решений, часто функционируют как модели «черного ящика», так что их алгоритмы искусственного интеллекта недоступны или интерпретируются людьми-операторами. Это, в свою очередь, может вызвать замешательство и разочарование оператора и привести к неудовлетворительным результатам. Хотя область объяснимого ИИ добилась значительных успехов в решении этой проблемы, сосредоточив внимание на интерпретации и объяснении алгоритмов людям-операторам, остаются пробелы в понимании человеком рекомендательной системы.
https://arxiv.org/abs/2409.10717
Статья обсуждает два основных метода повышения прозрачности и улучшения взаимодействия между человеком и рекомендательной системой:
1. Предоставление контекстуальной информации (Shared Contextual Information):
Этот метод предполагает предоставление человеку контекстной информации о среде принятия решений, которую использует ИИ для формирования рекомендаций.
2. Объяснения алгоритмов (Local Explanations):•Описание: Этот метод фокусируется на предоставлении локальных объяснений, которые показывают причины конкретного решения, предложенного ИИ в данный момент времени.
Цель: Помочь человеку понять, почему ИИ сделал определенное предложение, основываясь на определенных показателях или характеристиках задачи.
Преимущества:
•Объяснения помогают людям лучше понимать логику работы ИИ в конкретной задаче.
•Повышает доверие к системе и уверенность в том, что ее рекомендации обоснованы.
Метод объяснений алгоритмов (Local Explanations) описывает технику предоставления пользователю объяснений относительно того, почему система искусственного интеллекта (ИИ) приняла определенное решение или предложила конкретную рекомендацию в конкретной ситуации. Эти объяснения не раскрывают всю внутреннюю логику работы ИИ, а фокусируются на объяснении одного конкретного решения, принятого ИИ в данный момент времени.
Как это работает:
Когда ИИ делает рекомендацию (например, "продолжить миссию" или "отменить ее"), система показывает пользователю краткое и понятное объяснение того, что именно привело к этому решению. Такое объяснение может включать:
Какие основные факторы (параметры) задачи повлияли на решение.
Какие значения этих факторов были критическими для рекомендации.
Какая информация считается наиболее релевантной для текущей ситуации.
Например:
Если речь идет о системе управления полетом космического аппарата, то локальное объяснение может звучать так: "ИИ рекомендовал отменить миссию потому что скорость слишком высокая и угроза перегрева велика".Такое простое и понятное пояснение позволяет человеку быстро понять основную причину рекомендации и принять более осознанное решение — согласиться с ИИ или нет.
Пример использования метода в контексте статьи:
В эксперименте участники принимали участие в управлении посадкой зонда на Марс при помощи рекомендательной системы (ИИ). Когда участникам показывали траекторию полета зонда и давали рекомендации от ИИ о том, следует ли запускать посадку или отменить её (например из-за неблагоприятных условий), им также предоставляли локальное объяснение – короткое текстовое сообщение с указанием причин решения ИИ:
Если ИИ решил запустить посадку зонда несмотря на высокую скорость входа в атмосферу Марса, то участнику могли показать следующее сообщение: "ИИ считает возможным выполнить посадку несмотря на высокую скорость ввиду допустимых уровней тепловой нагрузки и уверенности в успешном приземлении."Таким образом участник лучше понимал логику за предложением системы ИИ.
Статья какая-то сложная, и не очень понятно, какие именно системы они там изучали, все-таки. Но идея внедрять тултипы и хинты с объяснением почему конкретно мне показывается конкретно это видео в ТикТоке выглядит перспективно.
The Effect of Education in Prompt Engineering: Evidence from Journalists
https://arxiv.org/abs/2409.12320
Журналистов учили промтам, журналисты не выучили промты. Это, конечно, показатель, что не все так просто с промтами и навыков промт-инженерии.
Ритуалы с ручкой и бумагой во взаимодействии в сфере услуг: сочетание высоких технологий и высоких технологий во встречах по финансовому консультированию
https://arxiv.org/abs/2409.09462
Этот метод предполагает предоставление человеку контекстной информации о среде принятия решений, которую использует ИИ для формирования рекомендаций.
2. Объяснения алгоритмов (Local Explanations):•Описание: Этот метод фокусируется на предоставлении локальных объяснений, которые показывают причины конкретного решения, предложенного ИИ в данный момент времени.
Цель: Помочь человеку понять, почему ИИ сделал определенное предложение, основываясь на определенных показателях или характеристиках задачи.
Преимущества:
•Объяснения помогают людям лучше понимать логику работы ИИ в конкретной задаче.
•Повышает доверие к системе и уверенность в том, что ее рекомендации обоснованы.
Метод объяснений алгоритмов (Local Explanations) описывает технику предоставления пользователю объяснений относительно того, почему система искусственного интеллекта (ИИ) приняла определенное решение или предложила конкретную рекомендацию в конкретной ситуации. Эти объяснения не раскрывают всю внутреннюю логику работы ИИ, а фокусируются на объяснении одного конкретного решения, принятого ИИ в данный момент времени.
Как это работает:
Когда ИИ делает рекомендацию (например, "продолжить миссию" или "отменить ее"), система показывает пользователю краткое и понятное объяснение того, что именно привело к этому решению. Такое объяснение может включать:
Какие основные факторы (параметры) задачи повлияли на решение.
Какие значения этих факторов были критическими для рекомендации.
Какая информация считается наиболее релевантной для текущей ситуации.
Например:
Если речь идет о системе управления полетом космического аппарата, то локальное объяснение может звучать так: "ИИ рекомендовал отменить миссию потому что скорость слишком высокая и угроза перегрева велика".Такое простое и понятное пояснение позволяет человеку быстро понять основную причину рекомендации и принять более осознанное решение — согласиться с ИИ или нет.
Пример использования метода в контексте статьи:
В эксперименте участники принимали участие в управлении посадкой зонда на Марс при помощи рекомендательной системы (ИИ). Когда участникам показывали траекторию полета зонда и давали рекомендации от ИИ о том, следует ли запускать посадку или отменить её (например из-за неблагоприятных условий), им также предоставляли локальное объяснение – короткое текстовое сообщение с указанием причин решения ИИ:
Если ИИ решил запустить посадку зонда несмотря на высокую скорость входа в атмосферу Марса, то участнику могли показать следующее сообщение: "ИИ считает возможным выполнить посадку несмотря на высокую скорость ввиду допустимых уровней тепловой нагрузки и уверенности в успешном приземлении."Таким образом участник лучше понимал логику за предложением системы ИИ.
Статья какая-то сложная, и не очень понятно, какие именно системы они там изучали, все-таки. Но идея внедрять тултипы и хинты с объяснением почему конкретно мне показывается конкретно это видео в ТикТоке выглядит перспективно.
The Effect of Education in Prompt Engineering: Evidence from Journalists
https://arxiv.org/abs/2409.12320
Журналистов учили промтам, журналисты не выучили промты. Это, конечно, показатель, что не все так просто с промтами и навыков промт-инженерии.
Ритуалы с ручкой и бумагой во взаимодействии в сфере услуг: сочетание высоких технологий и высоких технологий во встречах по финансовому консультированию
https://arxiv.org/abs/2409.09462
👍2
Консультативные услуги — это ритуальные встречи между экспертом и консультируемым клиентом. Чуткие и теплые отношения между этими двумя сторонами были определены как ключевой аспект успешной консультативной встречи. Чтобы облегчить контактное взаимодействие, консультанты установили ритуалы, которые подчеркивают уникальный, индивидуальный характер каждого клиента и каждой отдельной встречи. Одновременно такие организации, как банки или страховые компании, внедряли инструменты и технологии для использования в консультационных услугах, чтобы обеспечить единообразный опыт и одинаковое качество для всех филиалов и консультантов. В результате консультанты оказались зажатыми между сложными и высокотехнологичными аспектами консультационных услуг. Эта статья представляет систему, которая учитывает сложные ритуалы и практики и сочетает их с высокотехнологичным сотрудничеством
Снимали на камеру как крутят ручку и рисуют картинку финансовые консультанты, и как это можно заменить. Хорошо для застройщиков и мб для банков.
Let's Influence Algorithms Together: How Millions of Fans Build Collective Understanding of Algorithms and Organize Coordinated Algorithmic Actions
Давайте вместе влиять на алгоритмы: как миллионы фанатов выстраивают коллективное понимание алгоритмов и организуют слаженные алгоритмические действия
https://arxiv.org/abs/2409.10670
В декабре 2020 года Weibo, одна из крупнейших социальных сетей Китая, создала отдельный раздел трендов для развлечений после того, как сообщества фанатов неоднократно манипулировали алгоритмом трендов платформы для продвижения знаменитостей и развлекательных тем. Это изменение было направлено на то, чтобы не допустить, чтобы развлекательный контент затмевал более актуальные публичные новости и значимые события в основном списке трендов. Аналогичным образом, в 2023 году ведущая музыкальная потоковая платформа Южной Кореи Melon изменила свой алгоритм ранжирования, чтобы исключить приглушенные воспроизведения, которые фанаты K-pop использовали для искусственного повышения рейтингов своих кумиров. В 2022 году эта манипуляция принесла примерно 33,2 миллиона долларов дохода. Авторы определяют это явление как «коллективное алгоритмическое действие, управляемое фанатами», когда крупные фанаты организуются и мобилизуются для стратегического изменения алгоритмических выходов в социальных сетях, стремясь повысить видимость своих любимых кумиров.
FolkTheories of Algorithm. Народные теории алгоритмов — это объяснения, созданные пользователями, которые помогают людям понять, как работают алгоритмы, и влияют на них. Пользователи разрабатывают различные народные понимания того, как работают алгоритмические системы и производят различные результаты, учитывая, что эти системы остаются непрозрачными для пользователей. Исследования изучили, как пользователи разрабатывают эти теории посредством своего прямого взаимодействия с алгоритмами, алгоритмических сплетен и социальных взаимодействий в своих сообществах. Благодаря этим средствам пользователи приходят к пониманию того, что информация и взаимодействия в социальных сетях управляются алгоритмическими системами, и даже узнают некоторые подробности о том, как работают эти алгоритмы. Однако они все еще не знают конкретных механизмов, лежащих в основе алгоритмов.
Снимали на камеру как крутят ручку и рисуют картинку финансовые консультанты, и как это можно заменить. Хорошо для застройщиков и мб для банков.
Let's Influence Algorithms Together: How Millions of Fans Build Collective Understanding of Algorithms and Organize Coordinated Algorithmic Actions
Давайте вместе влиять на алгоритмы: как миллионы фанатов выстраивают коллективное понимание алгоритмов и организуют слаженные алгоритмические действия
https://arxiv.org/abs/2409.10670
В декабре 2020 года Weibo, одна из крупнейших социальных сетей Китая, создала отдельный раздел трендов для развлечений после того, как сообщества фанатов неоднократно манипулировали алгоритмом трендов платформы для продвижения знаменитостей и развлекательных тем. Это изменение было направлено на то, чтобы не допустить, чтобы развлекательный контент затмевал более актуальные публичные новости и значимые события в основном списке трендов. Аналогичным образом, в 2023 году ведущая музыкальная потоковая платформа Южной Кореи Melon изменила свой алгоритм ранжирования, чтобы исключить приглушенные воспроизведения, которые фанаты K-pop использовали для искусственного повышения рейтингов своих кумиров. В 2022 году эта манипуляция принесла примерно 33,2 миллиона долларов дохода. Авторы определяют это явление как «коллективное алгоритмическое действие, управляемое фанатами», когда крупные фанаты организуются и мобилизуются для стратегического изменения алгоритмических выходов в социальных сетях, стремясь повысить видимость своих любимых кумиров.
FolkTheories of Algorithm. Народные теории алгоритмов — это объяснения, созданные пользователями, которые помогают людям понять, как работают алгоритмы, и влияют на них. Пользователи разрабатывают различные народные понимания того, как работают алгоритмические системы и производят различные результаты, учитывая, что эти системы остаются непрозрачными для пользователей. Исследования изучили, как пользователи разрабатывают эти теории посредством своего прямого взаимодействия с алгоритмами, алгоритмических сплетен и социальных взаимодействий в своих сообществах. Благодаря этим средствам пользователи приходят к пониманию того, что информация и взаимодействия в социальных сетях управляются алгоритмическими системами, и даже узнают некоторые подробности о том, как работают эти алгоритмы. Однако они все еще не знают конкретных механизмов, лежащих в основе алгоритмов.
👍1
"В этом исследовании коллективных алгоритмических действий фанатов мы определяем «основных фанатов» как тех, кто обладает организационной властью в сообществе фанатов, обладает значительной репутацией и напрямую влияет на организацию коллективных действий фанатов" Напротив, «обычные фанаты» — это те, кто участвует в коллективных алгоритмических действиях, но не участвует напрямую в принятии основных решений или формировании общей стратегии действий; их основная роль заключается в выполнении задач в соответствии с указаниями. Более конкретно, мы провели углубленное двухлетнее этнографическое исследование с 2021 по 2023 год, сосредоточившись на взаимодействии с 43 основными фанатами в Китае. Исследование включало не только наблюдение за этими 43 китайскими основными фанатами, но также включало отслеживание и анализ повседневной деятельности их соответствующих фан-клубов и более широких общих групп фанатов, все с их согласия.
Результаты:
Алгоритмический труд — распространенное явление среди фан-сообществ, в основном с участием фанатов, совершающих преднамеренные действия с помощью алгоритмов платформы для повышения видимости своих кумиров. Это включает в себя увеличение количества репостов в социальных сетях, просмотров видеоплатформ и рейтингов музыкальных платформ. Эти действия часто повторяются и в фандоме называются «алгоритмическим трудом». В китайском фандоме фанаты иногда называют такое поведение «работой с данными», поскольку они напрямую работают с различными формами данных, такими как репосты и просмотры, в то время как алгоритм остается невидимым. Авторы называют это «Все для нашего кумира»: признание необходимости коллективного алгоритмического действия.
Существует обмен народными алгоритмами, идеями народных алгоритмов и координацией относительно того, как по мнению, населения это все должно работать
Результаты:
Алгоритмический труд — распространенное явление среди фан-сообществ, в основном с участием фанатов, совершающих преднамеренные действия с помощью алгоритмов платформы для повышения видимости своих кумиров. Это включает в себя увеличение количества репостов в социальных сетях, просмотров видеоплатформ и рейтингов музыкальных платформ. Эти действия часто повторяются и в фандоме называются «алгоритмическим трудом». В китайском фандоме фанаты иногда называют такое поведение «работой с данными», поскольку они напрямую работают с различными формами данных, такими как репосты и просмотры, в то время как алгоритм остается невидимым. Авторы называют это «Все для нашего кумира»: признание необходимости коллективного алгоритмического действия.
Существует обмен народными алгоритмами, идеями народных алгоритмов и координацией относительно того, как по мнению, населения это все должно работать
arXiv.org
OSINT Clinic: Co-designing AI-Augmented Collaborative OSINT...
Small businesses need vulnerability assessments to identify and mitigate cyber risks. Cybersecurity clinics provide a solution by offering students hands-on experience while delivering free...
👍3❤1
Я обычно не публикую пиар или рекламу, но сегодня речь пойдет о сервисе немодерируемых тестирований Pathway из России, которых не так много и которые можно использовать как замену сервисам типа Maze или Useberry. Особенно, если закупаете решение из компаний внутри страны и связаны корпоративными обязательствами. Отдельное спасибо техслужбе поддержки, которая меня выслушивает с моими хотелками, очень оперативно( спасибо Ianina, если читаешь это!)
Я помню, как ребята заходили ко мне с решением еще для ГазпромМедиа в 2022 и с этого момента утекло много воды, а продукт стал куда лучше, появилась запись видео, ну и вообще стало все стабильнее и круче.
Итак, сегодня ребята запустили глобальную версию платформы на Product Hunt — для команд, которые проводят исследования из других стран и на зарубежных респондентах. Мне кажется, что можно поддержать сервис
https://www.producthunt.com/posts/pathway-2
Я помню, как ребята заходили ко мне с решением еще для ГазпромМедиа в 2022 и с этого момента утекло много воды, а продукт стал куда лучше, появилась запись видео, ну и вообще стало все стабильнее и круче.
Итак, сегодня ребята запустили глобальную версию платформы на Product Hunt — для команд, которые проводят исследования из других стран и на зарубежных респондентах. Мне кажется, что можно поддержать сервис
https://www.producthunt.com/posts/pathway-2
🔥14👏7❤6
Языковые модели как банковский фидуциарный продукт
https://youtu.be/ui7kRlJMqjM?si=y3cqUHGYFTFAfK-r
Эндрю Лоу, из MIT , о котором я писал ранее https://xn--r1a.website/gulagdigital/2441, рассказывает про использование больших языковых моделей для анализа финансовых отчетов
Хорошо анализируют новости и отчеты других компаний, сами по себе языковые модели могут остановить иррациональное поведение пользователей, сделать их более рациональным - не вестись на покупку мусорных акций, не попадаться в панику на бирже. LLM также могут помочь с мошенниками. Фидуциарная языковая модель, которая управляет активами за пользователя - это круто, но проблема в том, что предвзятость и глупость языковой модели никуда не девается. Т.е. спасет от мошенника, мб уведомит о том, что не стоит на панике принимать решения вокруг новостей, но все остальное наполнено предвзятостью, просто потому что это языковая модель, которая научена на куче буллшитных текстов, есть влияние культуры.
Опять таки, я убежден, что Лоу глубоко не случайно говорит о нарративах - это оммаж к вполне конкретной работе Роберта Шиллера, которая предполагает, что вся экономика теперь носит характер нарративной, ориентируясь на сигналы СМИ и медиа. https://xn--r1a.website/gulagdigital/1589 (книга уже, правда, на русском)
"LLM может мгновенно проанализировать числовые данные, а затем вплести их в рассказ, который говорит, что, возможно, сегодня фондовые рынки значительно упали. Это означает, что вмешается ФРС, будет паника среди группы инвесторов, и это означает, что некоторые активы будут распроданы, а другие активы станут намного более ценными.
Если вы держите корпоративные облигации, это, скорее всего, сильно пострадает, казначейские векселя будут очень хороши, но я бы подождал еще три-пять недель, прежде чем вы сделаете что-то радикальное, потому что в ходе истории, если вы посмотрите на похожие ситуации, такие действия временны, и все нормализуется. Это тот тип повествования, который может предоставить LLM, который недоступен, когда вы просто смотрите на целую таблицу чисел. Поэтому со временем, я подозреваю, что LLM будут гораздо лучше сплетать эти повествования, а также смогут описывать некоторые слабые стороны своих повествований, и где вы, возможно, захотите использовать собственное суждение, чтобы сделать выбор для своего портфеля"
Вопрос о том, кто будет готовить эти LLM оставим открытым, но чувствую, что в этот черный ящик положат пару троянских коней от зеленого, красного и желтого банка. Ну и вообще, изменение роли математики и цифр несет в себе риски - риски того, что описания будут привлекать физиков-инвесторов, и они будут терять деньги.
https://youtu.be/ui7kRlJMqjM?si=y3cqUHGYFTFAfK-r
Эндрю Лоу, из MIT , о котором я писал ранее https://xn--r1a.website/gulagdigital/2441, рассказывает про использование больших языковых моделей для анализа финансовых отчетов
Хорошо анализируют новости и отчеты других компаний, сами по себе языковые модели могут остановить иррациональное поведение пользователей, сделать их более рациональным - не вестись на покупку мусорных акций, не попадаться в панику на бирже. LLM также могут помочь с мошенниками. Фидуциарная языковая модель, которая управляет активами за пользователя - это круто, но проблема в том, что предвзятость и глупость языковой модели никуда не девается. Т.е. спасет от мошенника, мб уведомит о том, что не стоит на панике принимать решения вокруг новостей, но все остальное наполнено предвзятостью, просто потому что это языковая модель, которая научена на куче буллшитных текстов, есть влияние культуры.
Опять таки, я убежден, что Лоу глубоко не случайно говорит о нарративах - это оммаж к вполне конкретной работе Роберта Шиллера, которая предполагает, что вся экономика теперь носит характер нарративной, ориентируясь на сигналы СМИ и медиа. https://xn--r1a.website/gulagdigital/1589 (книга уже, правда, на русском)
"LLM может мгновенно проанализировать числовые данные, а затем вплести их в рассказ, который говорит, что, возможно, сегодня фондовые рынки значительно упали. Это означает, что вмешается ФРС, будет паника среди группы инвесторов, и это означает, что некоторые активы будут распроданы, а другие активы станут намного более ценными.
Если вы держите корпоративные облигации, это, скорее всего, сильно пострадает, казначейские векселя будут очень хороши, но я бы подождал еще три-пять недель, прежде чем вы сделаете что-то радикальное, потому что в ходе истории, если вы посмотрите на похожие ситуации, такие действия временны, и все нормализуется. Это тот тип повествования, который может предоставить LLM, который недоступен, когда вы просто смотрите на целую таблицу чисел. Поэтому со временем, я подозреваю, что LLM будут гораздо лучше сплетать эти повествования, а также смогут описывать некоторые слабые стороны своих повествований, и где вы, возможно, захотите использовать собственное суждение, чтобы сделать выбор для своего портфеля"
Вопрос о том, кто будет готовить эти LLM оставим открытым, но чувствую, что в этот черный ящик положат пару троянских коней от зеленого, красного и желтого банка. Ну и вообще, изменение роли математики и цифр несет в себе риски - риски того, что описания будут привлекать физиков-инвесторов, и они будут терять деньги.
YouTube
MIT Professor on How AI & LLMs are Shaping Financial Advice, Analysis, & Risk Management: Part 1
MIT Professor Andrew W. Lo: https://mitsloan.mit.edu/faculty/directory/andrew-w-lo
https://www.csail.mit.edu/person/andrew-lo
Videographer: Mike Grimmett
Director: Rachel Gordon
PA: Alex Shipps
https://www.csail.mit.edu/person/andrew-lo
Videographer: Mike Grimmett
Director: Rachel Gordon
PA: Alex Shipps
❤1
Нарративная экономика. Новая наука о влиянии вирусных историй на экономические события.
"Понятие «нарративы» уже давно укрепилось в науке, но в экономике оно по-прежнему играет небольшую роль – именно поэтому я и написал книгу о нарративной экономике. На ее обложке была эпидемическая кривая, о которой мы так много говорим в последние месяцы. Идея была в том, что мир, в котором мы живем, во многом подчинен влиянию эпидемий: иногда это эпидемии вирусов или болезней, но чаще всего это эпидемии нарративов, которые меняют то, как люди воспринимают реальность.
Большинство людей не реагируют на аналитические дискуссии – они предпочитают истории, повествования, с которыми они способны себя ассоциировать и которые отражают их собственную вселенную. Нарративы рождаются в разговорах – это истории, которые люди держат в голове, чтобы поделиться со следующим собеседником, и таким образом они способны распространяться подобно эпидемиям.
Я полагаю, что нарративы очень важны для экономической науки именно потому, что способны менять то, как люди думают, и, как следствие, то, какие экономические решения они принимают. Многие рыночные бумы сложно объяснить объективными экономическими показателями: если проанализировать, как менялась рыночная стоимость акций на протяжении 1870–2013 гг., и сопоставить ее с объективной оценкой, рассчитанной на основе их дивидендной доходности, мы увидим значительные расхождения. То есть вряд ли можно говорить, что в рыночную стоимость акций заложена справедливая оценка их доходности участниками рынка"
Как всегда - в комментариях
"Понятие «нарративы» уже давно укрепилось в науке, но в экономике оно по-прежнему играет небольшую роль – именно поэтому я и написал книгу о нарративной экономике. На ее обложке была эпидемическая кривая, о которой мы так много говорим в последние месяцы. Идея была в том, что мир, в котором мы живем, во многом подчинен влиянию эпидемий: иногда это эпидемии вирусов или болезней, но чаще всего это эпидемии нарративов, которые меняют то, как люди воспринимают реальность.
Большинство людей не реагируют на аналитические дискуссии – они предпочитают истории, повествования, с которыми они способны себя ассоциировать и которые отражают их собственную вселенную. Нарративы рождаются в разговорах – это истории, которые люди держат в голове, чтобы поделиться со следующим собеседником, и таким образом они способны распространяться подобно эпидемиям.
Я полагаю, что нарративы очень важны для экономической науки именно потому, что способны менять то, как люди думают, и, как следствие, то, какие экономические решения они принимают. Многие рыночные бумы сложно объяснить объективными экономическими показателями: если проанализировать, как менялась рыночная стоимость акций на протяжении 1870–2013 гг., и сопоставить ее с объективной оценкой, рассчитанной на основе их дивидендной доходности, мы увидим значительные расхождения. То есть вряд ли можно говорить, что в рыночную стоимость акций заложена справедливая оценка их доходности участниками рынка"
Как всегда - в комментариях
❤6
Перед вами первый советский ноутбук «Электроника МС 1504», также известный как «ПК-300».
Он был создан по образцу японского Toshiba T1100 Plus. Производство велось на минском заводе «Интеграл» с 1991 по 1994 годы. Большинство компонентов — местного производства, за исключением некоторых флоппи-дисководов и дисплеев.
Цена ноутбука составляла около трех-четырех среднемесячных зарплат.
Взято отсюда: https://xn--r1a.website/robotsymphony/4510
Он был создан по образцу японского Toshiba T1100 Plus. Производство велось на минском заводе «Интеграл» с 1991 по 1994 годы. Большинство компонентов — местного производства, за исключением некоторых флоппи-дисководов и дисплеев.
Цена ноутбука составляла около трех-четырех среднемесячных зарплат.
Взято отсюда: https://xn--r1a.website/robotsymphony/4510
❤3🔥3