Я совсем не киноман, за фестивалями не слежу, но, оказывается, я кое-что для себя интересное упустил, не обратив внимания на Каннский фестиваль этого года. Киношники ИИ не любят (многие — агрессивно), но, оказывается, за год там случилась серьезная эволюция.
Год назад ИИ в Каннах был почти постыдной темой: люди уже пользовались им, но стеснялись в этом признаться; в этом году они «даже не пытаются это скрывать». Теперь же настроение сдвинулось от паники к вынужденному прагматизму: Деми Мур формулирует новую норму просто: ИИ уже здесь, бороться с ним значит ввязаться в битву, которую индустрия, скорее всего, проиграет. Деми Мур, член жюри этого года, высказалась прямо:

“AI is here, аnd so to fight it is to fight something that is a battle that we will lose. So to find ways in which we can work with it, I think, is a more valuable path to take.”

Никаких восторгов никто не испытывает, но вместо призывов к запретам и отменам звучат прагматичные вопросы. Теперь главный из них не «запретить или нет», а «как защитить IP, голос, лицо, труд актеров, сценаристов и VFX-специалистов».
Чак Рассел в коллаборации с Higgsfield представили два фантастических кинопроекта, где генеративный ИИ встроен в производственный пайплайн: тут и создание миров, и дизайн существ, VFX, монтаж и постпродакшн.
Неожиданно (для меня, по крайней мере), Канны-2026 выглядят как момент, когда киноиндустрия перестала главным образом тревожиться «а вдруг нас заменят?» и начала публично торговаться с будущим. Стало очевидно, что бюджетная магия уровня Marvel «из подвала» уже не фантазия технооптимистов, а производственная реальность ближайшего будущего. Настроение стало более взрослым и более холодным: меньше морализаторства, больше инженерии, контрактов и вопроса «кто именно получит деньги, когда машина начнет снимать кино вместе с нами?»
https://variety.com/2026/film/news/ai-debate-cannes-demi-moore-1236749700/
https://variety.com/2026/film/markets-festivals/chuck-russell-ai-scifi-films-1236750678/

Вчера и сегодня в известной бизнес-школе Wharton идет конференция с актуальным названием AI and the Future of Work. Пока, естественно, никаких комментариев или заметок участников еще нет, но сейчас напущу агентов помониторить что угодно, похожее на отчеты оттуда. Тема нынче горячая, интересно, что по ней будет кроме страшилок и ужастиков. Некоторые названия из программы смотрятся заманчиво:

• The Diffusion of ChatGPT Within Firms: Evidence from Enterprise Usage Data (в соавторах - аналитик из OpenAI, т.е. исходные данные могут быть интересны и богаты)
• Addicted to AI: How Gen AI Leads to Voluntary Work Intensification
• How Retrainable Are AI-Exposed Workers?
• AI and Labor Around the World

И это далеко не полный список:)
https://ai.wharton.upenn.edu/ai-and-the-future-of-work-conference-2026/agenda/

За экзоскелетами от Hypershell слежу с момента их появления (пока все еще в режиме чтения, а не собственных тестов). Все отзывы сходятся в том, что не столь важны привычные технические параметры (мощность, вес, время работы), сколь естественность поведения экзоскелета: на тропе он призван быть незаметным помощником, а не еще одним требующим внимания объектом.
Новая линейка моделей Hypershell X Pro S ($999), X Max S ($1,499) и X Ultra S ($1,999) должна именно в этом аспекте улучшить пользовательский опыт за счет, конечно же, AI-based control system, HyperIntuition.
В реальности движение по сколь-нибудь сложному рельефу всегда нерегулярно, поэтому компания имеет основания гордиться заявленным временем в 0,3 секунды, необходимым для подстройки к изменениям характера движения. Судя по отзывам реальных пользователей в статье, от экзоскелета мало проку при движении по ровной поверхности, бег в нем так и вовсе ужасен — а вот помощь на подъеме на тропе очень хороша.
В отличие от маркетинговых материалов, в которых предполагается, что экзоскелет полезен активным туристам, автор статьи полагает, что аудитория скорее сводится к людям пожилым, которым не хочется отказываться о привычного активного отдыха — а здоровье уже начинает мешать. После этих слов мне лично уже хочется, наконец, попробовать:)
https://www.wired.com/review/hypershell-x-ultra-s/

У меня тут бенефис Гугла сегодня какой-то:) Вчера независимо от I/O в Nature опубликована работа с говорящим названием Accelerating scientific discovery with Co-Scientist; список авторов в ней по размеру напоминает коллаборации на коллайдере, например.
В статье представлена мультиагентная система для структурированных научных рассуждений и генерации научных гипотез. Авторы отмечают, что чем дальше, тем больше в науке проявляется противоречие, мешающее ее развитию. С одной стороны, требуется все более глубокая специализированная экспертиза в сложнейших вопросах — а с другой, прорывы часто случаются за счет междисциплинарных исследований, требующих владения различными дисциплинами. Вот здесь-то и приходит на помощь a structured scientific thinking engine designed to act as a collaborator to
scientists, помогающий ускорить процесс научного познания.
Этот новый ИИ-коллаборатор создавался как универсальный, но пока его эффективность продемонстрирована в биомедицинских задачах.
Любителям порассуждать о неспособности ИИ создавать новое не понравится создание системы, для которой генерация нового научного знания является основной задачей :)
https://www.nature.com/articles/s41586-026-10644-y_reference.pdf
(А вот более популярный и короткий пост в блоге Google DeepMind на ту же тему — https://deepmind.google/blog/co-scientist-a-multi-agent-ai-partner-to-accelerate-research/

Гугл много чего интересного показал на I/O, но при всей инновационности очечков и генерационных моделей, самое интересное, на мой взгляд, происходит с поиском.
Уже существующий AI Mode перевалил за миллиард месячных пользователей (и число запросов в нем удваивается каждый квартал), и это придало уверенности отвечающим за поиск как продукт: люди вполне освоились с таким режимом и вошли во вкус.
Значит, можно сделать следующий шаг, меняя десятилетиями низменный, ставший каноническим, интерфейс поисковой строки: introducing the biggest upgrade to our Search box in over 25 years — now completely reimagined with AI. This intelligent Search box puts our most powerful AI tools right at your fingertips, making it easier to ask your questions.
Во-первых, строка стала по мере текста расширяться в многострочное окошко: обычные поисковые запросы в среднем были довольно лаконичны, а при разговоре с ИИ вполне можно общаться развернутыми мыслями, подробными описаниями проблем и задач — а не просто “ключевыми словами”, как мы приучались почти три десятка лет.
А еще запрос становится нативно мультимедийным… И все это пусть тихая, но реально революция в поиске; очень интересно, насколько быстро к ней привыкнут люди.

https://blog.google/products-and-platforms/products/search/search-io-2026/#powerful-ai

Я редко реагирую на переходы пусть даже известных персонажей между компаниями. Но сегодняшняя новость о том, что Андрей Карпаты завязывает со своим образовательным стартапом и переходит в Anthropic — исключение.
Во-первых, можно только поздравить участников этого события. Во-вторых, объявленная Андреем причина звучит скромно — но такой прогноз именно от него дорогого стоит:

I think the next few years at the frontier of LLMs will be especially formative

https://digg.com/ai/axyiki3j

Эрик Шмидт, бывший гугловый CEO, выступил в Университете Аризоны с напутственной речью перед студентами. По ходу выступления он не только вспомнил свою студенческую юность и роль компьютеров, которые тогда были трансформирующей технологической новинкой, но и сравнил компьютер с ИИ — и тут же был громко освистан. Студенты в роли консерваторов — интересно меняются настроения. И слова Шмидта о том, что the future remains unwritten and that the graduating class of 2026 has real power to shape how AI develops не помогли, аудитория продолжила выражать недовольство.

https://www.nbcnews.com/tech/tech-news/former-google-ceo-booed-graduation-speech-ai-rcna345585

Почему-то не очень много пишут про прожорливого (в смысле энергопотребления) и столь же высокотехнологичного конкурента ИИ. Сейчас дата-центры в Штатах потребляют в год около 260 ТВт·ч в год, из которых AI‑нагрузка занимает уже порядка 100+ ТВт·ч.
На зарядку электромобилей в 2025 ушло около 24 ТВт·ч, причем за год объем энергопотребления удвоился. В итоге, уже сейчас электромобили потребляют всего в 4 раза меньше, чем ИИ-датацентры, и рост там ожидается постоянный лет на десять вперед по мере роста парка электромобилей.
Да, я понимаю, что потребление электричества для зарядки машин очень размазано, и для сети это куда проще, чем подвести несколько ГВт в одну локацию. Но вот с точки зрения потребности в новых генерирующих мощностях электромобильчики уже вполне сравнимы с датацентрами и вполне способны их догнать. Так что когда клеймят электрические аппетиты ИИ, всякие активисты лукавят — столь любимый ими электропереход в автотранспорте требует не меньше новой генерации. Но, конечно же, электромобильчики такие милые, нельзя тормозить их распространение, а вот датацентры такие неприятные бяки:))

Источники цифр:
https://presenc.ai/research/ai-data-center-energy-consumption-2026
https://www.eia.gov/electricity/monthly/epm_table_grapher.php?t=table_d_1

ИИ снова на обложке свежего The Economist. Тема не нова, и стилистика картинки тоже, а вот тексты (там три статьи в тематику номера) на удивление сменили тональность. Там нет и намека на разговоры про пузsрь, который просто обязан лопнуть, там нет никаких призывов запретить, остановить и не пущать — как бывало. Скорее даже наоборот:

Inhibiting technology is not, however, a wise path to choose. Humanity is likely to reap enormous benefits from AI… Had the Luddites stopped the automation of textile mills in early 19th-century England, the world would be far worse off today.

Вместо страшилок и призывов к сопротивлению авторы рассуждают о том, что правительствам по всему миру пора признать важность и скорость происходящего и подумать про адекватные реакции не в режиме запретов.
Идеи местами радикальные: например, частичная национализация бигтехов в области ИИ для управления их сверхдоходами или дополнительные налоги. In economic terms there is little difference between a well-designed tax system and a government stake in the private sector — но национализация поможет только тем странам, в которых расположены бигтехи, а сохранить доходы населения предстоит всем.
Приятен этот переход к стадии принятия и готовности обсуждать реалии будущего, которое готовится быстро наступить.

https://economist.com/leaders/2026/05/14/prepare-for-an-ai-jobs-apocalypse

https://economist.com/finance-and-economics/2026/05/14/the-jobs-apocalypse-a-very-short-history

Пассажир взял на борт робота, после чего их сразу же запретили

Заголовок выглядит как что-то из 2084-го (Ха! Ха! Ха! Олух Царя Небесного), но нет, мы уже дожили до того, что один из пассажиров американской авиакомпании Southwest Airlines решил взять с собой в салон андроида, то есть, человекоподобного робота.

Итак, Аарон Мехдизаде летел из Лас-Вегаса в Даллас и решил взять с собой своего робота Стьюи ростом метр с кепкой (1,06 м). В багаж не влезет по габаритам, отправлять как груз – дорого и хлопотно. Поэтому пассажир просто оформил роботу билет на соседнее кресло, то есть, услугу CBBG, которую обычно заказывают для перевозки хрупких вещей типа виолончелей, свадебных платьев и статуй Венеры Милосской.

В аэропорту робот успешно прошёл предполётный досмотр: специально для этого на него была установлена батарея уменьшенной ёмкости (менее 100 Вт-ч), и потом сам дошёл до гейта, а потом и в самолёте до своего места возле иллюминатора.

На борту необычный «пассажир» произвёл фурор: с ним многие захотели сфотографироваться, другие пассажиры и члены экипажа задавали хозяину и роботу множество вопросов – в общем, свою минуту славы они получили. Видимо, в этом и была цель, ведь Аарон (вот это поворот!) работает в компании The Robot Studio, которая и делает таких андроидов.

Однако первый полёт оказался и последним: авиакомпания оперативно опубликовала новые правила перевозки, в которых чётко прописала запрет на перевозку человеко- или звероподобных роботов в салоне или зарегистрированном багаже вне зависимости от их размера и назначения.

В качестве причины сослались на безопасность при перевозке литий-ионных аккумуляторов, и логика тут на самом деле есть. Такая же, как с пауэрбанками, которые можно провозить, но нельзя использовать, то есть, заряжать от них другие устройства. Робот – не пауэрбанк, но если он, например, сам идёт по салону на своё место, то в этот момент явно потребляет немаленький ток от аккумулятора. А раз есть нагрузка на аккумулятор – значит, увеличивается риск самовозгорания.

Чем это отличается от использования на борту, скажем, ноутбука, ёмкость батареи которого примерно такая же, как у серьёзного пауэрбанка (50-60 Вт-ч и выше), мы не знаем, но почему бы и ноутбуки под эту лавочку не запретить?

https://www.frequentflyers.ru/2026/05/15/robot_ban/

🛬FrequentFlyers в Telegram
🅿️FrequentFlyers в Max
🙈FrequentFlyers в VK

Обожаю такие социальные эксперименты, просто чистый восторг. Это прям мой любимый жанр.

В твитторе чувак с ником SHL0MS запостил картинку и написал: "Я тут сгенерил нейронкой изображение в стиле Моне. Пожалуйста, опишите как можно подробнее, чем это хуже настоящего Моне".

Нюанс в том, что к твиту он прикрепил настоящую картину Клода Моне.

Естественно, в реплаи моментально набежали искусствоведы, борцы с ИИ и прочие ценители высокого, которые на серьёзных щщах начали разносить "бездушную нейромазню" на атомы.

В комментах и квотретвитах просто праздник какой-то:

"Выглядит как работа первокурсника художки, нет никакой связности элементов"
"Сразу видно, что ИИ не понимает, как работают отражения в воде"
"Слишком плоско, нет глубины"
"Отсутствует композиция, взгляд ни за что не цепляется"
"Бездушная подделка"
"Сразу видно, что это рисовал не человек"

...и ещё много-много-много критики.

Идеальная иллюстрация того, как работает предвзятость. Кожаные готовы найти отсутствие души, плохие мазки и пластиковый графон даже в признанном мировом шедевре, если им предварительно сказать, что это нарисовал не человек.

Это что, получается, что мясные мешки галлюцинируют и выдумывают факты ничуть не хуже, чем LLM-ки?

причаститься к срачу, а то и поучаствовать, можно тут

Confirmation bias во всей красе:)))

Слопшейминг — это слатшейминг эпохи нейросетей | Манифест слоп-художника | Часть 1

В 2025-м Merriam-Webster выбрал «слоп» словом года. Так возник слопшейминг — любимая забава современного культурного класса. Регистр у слатшейминга и слопшейминга идентичный. «— Я не за себя переживаю», моралистический аффект под маской заботы.

Напомню, слатшейминг — это практика порицания, унижения или социального наказания человека (как правило, женщины) за реальное или приписываемое сексуальное поведение, выходящее за рамки традиционных гендерных норм.

Слатшейминг охранял брачный рынок от обесценивания и продавал это как тревогу о морали и здоровье. Слопшейминг охраняет рынок культурного капитала от обесценивания автоматизацией — и продаёт это как тревогу о ремесле и оригинальности. И там, и там реальная функция — гейткипинг: кому можно играть в этой песочнице, а кому нельзя.

Как выглядит слопшейминг?

Слопшейминг — это вопросы к тексту: «Это точно написал ChatGPT, тут длинные тире, и странноватые метафоры». Вопросы к изображению: «Это слоп», потому что сгенерировано нейросетью, а не потому что композиция кринж, свет говно, идея пустая. Моё любимое — к музыке: «Мне нравилось, пока я не понял, что Suno». Возникла даже обратная мета-практика: на работах, которые точно сделаны руками, пишут «This is not AI».

Один из самых дистопичных артефактов десятилетия: ярлык, который должен висеть на чём-то, чтобы оно сохранило статус настоящего. This is not AI — это диагноз интернет-общественности, он ставится не из гордости, а из страха случайно попасть под отмену.

В чём обвиняют AI-художников?

В двух вещах: нет крафта и крадут чужие стили. Оба обвинения — продукт глубокой исторической амнезии.

Буллет-тайм из «Матрицы» придумал не Джон Гаэта для Вачовски. Он его подсмотрел у Мишеля Гондри, который сделал его в 90-х в рекламе водки Smirnoff. Гондри его тоже не придумал — британец Тим Макмиллан и американец Дэйтон Тэйлор запатентовали эффект раньше.

Все ключевые движения Майкла Джексона — снэп-кик, поза с шляпой, лунная походка — снимаются почти один в один с танца Боба Фосса в фильме «Маленький принц» 1974 года.

Тарантиновский «Убить Билла» — это покадровая компиляция фильма «Госпожа Кровавый снег», Серджио Леоне и спагетти-вестернов. Воровство стиля — это не баг истории искусства. Это её основной механизм передачи.

Про крафт ещё интереснее. В 1917 Дюшан принёс на выставку писсуар, с этого момента вопрос «насколько хорошо это сделано руками» перестал быть главным критерием искусства. Концептуализм, поп-арт, апроприационизм, реди-мейд, Маурицио Каттелан с приклеенным бананом — крафт как самоценность давно мёртв, главное — идея. Когда крафт всё-таки виден — это осознанный жест, позиция, а не норма, от которой нельзя отойти.

При этом крафт в AI-арте, конечно, есть — просто он невидим людям, которые не в материале. Дообучить LoRA на собственном датасете. Собрать пайплайн ControlNet → inpainting → upscale → ручная ретушь. Сделать скетч, прогнать через img2img, потом обратно в Photoshop. Промптинженерить так, чтобы попасть в свою эстетику, а не в среднее по Midjourney. На одно изображение или видео в 10 секунд можно потратить от 2-3 часов до бесконечности.

Читать далее

Как перестроить разработку и сократить 250 айтишников

Написал новую статью про один из моих последних кейсов. Название звучит провокационно, но статья не про сокращения ради сокращений.

Она про то, что в старой модели компания может держать 500 инженеров и все равно двигаться медленно: знания находятся в головах людей, документация сильно устарела, требования приходится собирать по чатам, никто в компании не понимает всю архитектуру целиком, а ИИ-инструменты только ускоряют существующий хаос.

В общем, как я в роли CAIO (Chief AI Officer) в международной финтех-компании перестраивал разработку продуктов. Как бы сделать это так, чтобы ничего не сломать?

Главный принцип: AI-Native разработка начинается с правильно оформленной спецификации.

Сначала нужно восстановить текущее состояние системы, понять архитектуру, зависимости и нюансы работы с легаси, потом описать целевое состояние, далее — тесты, и только после этого агентам можно доверять код.

И конечно, строить с нуля намного легче, чем трансформировать что-то существующее.

В статье я разбираю, как устроена AI-Native разработка:

• агент-археолог восстанавливает текущее состояние продукта;

• агент-аналитик превращает спецификацию в центр управления: от фичей и пользовательских историй до описания поведения системы в виде сценариев использования и требований;

• Change Request связывает AS-IS и TO-BE, а агент-менеджер составляет план разработки;

• требования получают ID и мэтчатся с тестами, задачами, релизами и метриками;

• тесты становятся обязательными на всех уровнях архитектуры: так мы переходим к TDD (Test-driven Development);

• организационные изменения, стандартизация спецификаций, дашборды и обучение новым ролям позволяют перейти в новую парадигму.

В итоге за 3 месяца удалось добиться ускорения релиза новых фичей минимум на 20%, в среднем — на 40%, а в некоторых кейсах — от двух до четырех раз.

Сокращения произошли, потому что половина команды не смогла перейти в новую модель. Где-то мешала старая инженерная культура, где-то — открытый или скрытый саботаж. Обучение в формате хакатонов, буткемпов и интенсивов быстро показывает, кто способен учиться, управлять агентами и брать ответственность, а кто продолжает держаться за старое.

Поэтому трансформация — это не только внедрение инструментов, но и обучение текущей команды, выявление ИИ-чемпионов, найм новых людей и постепенная сборка новой культуры разработки. В такой системе меньшая, но более ответственная и адаптивная команда может давать больше результата, чем большая команда, застрявшая в старой парадигме.

В новой AI-Native модели человек управляет продуктом целиком: ставит задачи агентам, управляет контекстом, принимает архитектурные решения, проверяет результат и несет ответственность за весь продукт.

Так появляется новая роль — AI Product Engineer. Поэтому главный вопрос не в сокращениях, а в том, какая команда нужна компании, если больше не надо вручную писать код? Мы же не пишем двоичный код, а пользуемся высокоуровневыми языками программирования – а сегодня используем естественный язык.

Недавно я закончил преподавать курс по AI-Native разработке в университете Пафоса на Кипре, на совместной программе с JetBrains. В рамках курса каждый студент разработал свой стартап, и я был впечатлен качеством работ. После курса один из студентов сказал, что он и до этого писал код с ИИ, но с новым подходом у него «все пошло как по маслу» — появилась уверенность и контроль над системой.

Проблема не только в энтерпрайзе. Большинство людей сегодня учатся разрабатывать продукты с ИИ неправильно: они учатся писать промпты, генерировать куски кода и быстрее выполнять старую работу, либо делают это без спецификаций и тестов, поэтому быстро теряют контроль.

Но будущее не в том, чтобы быстрее делать старую работу, а в том, чтобы строить новую систему. И именно этому теперь надо учить людей — чтобы они быстрее адаптировались к новой реальности.

Ну а я двигаюсь дальше: следующая задача — внедрить AI-Native подход в производство гуманоидных роботов. Следите за обновлениями.

👉 Полная статья

#кейсы

Гугл снова взялся за ноутбук, теперь под брендом 'Googlebook' — причем выпускать их будут и проверенные партнеры типа Asus и Lenovo.
В продаже они появятся только осенью и интересно будет посмотреть, как на практике выглядит ноутбук от тех, кто в ИИ действительно понимает и имеет свою крутую линейку продуктов — а не просто лепит этикетку “ИИ” из маркетинговых соображений

https://www.notebookcheck.net/Pixel-Laptop-Return-of-Google-laptops-confirmed-with-Googlebooks-launching-this-fall.1294854.0.html

Команда Миры Мурати из Thinking Machines очень порадовала. Возможность нормально разговаривать с хорошей моделью требует неких танцев с бубном (обычно в форме Eleven Labs); когда в прошлом году мы затеяли на YAC/e живой разговор людей и Клауса (который помогает студентов учить и ведет с ними семинары) — намучились, чтобы все было живо и быстро, безо всяких пауз. В посте по ссылке авторы мягко называют эту конструкцию external scaffolding. И вот именно его решили избежать, подход хорош:

We think interactivity should scale alongside intelligence; the way we work with AI should not be treated as an afterthought.

И утверждают, что цели своей добились, модель с нуля спроектирована и обучена так, чтобы не просто быть автономной, а действительно чутко реагирующей на любое вмешательство человека в процессе в процессе совместной работы. Вмешательство может быть мультимодально: модель мгновенно реагирует голосом (если ее попросить) на, например, появление чпеловека в кадре, ,если у модели есть доступ к камере. От демки по ссылке слюнки текут, быстрей бы дали пощупать и вообще хорошо бы, чтоб такие интерфейсы поскорей стали всеобщей нормой:)
https://thinkingmachines.ai/blog/interaction-models/

Ксенопсихологи из Anthropic всерьез занялись перевоспитанием трудных ИИ-подростков 🙂
Они выпустили очередное исследование неподобающего поведения моделей — и в нем вполне нетривиальны и результаты, и выводы.
Казалось бы, соображение “что заложили, то и получили” давно известно, но исследователи поглубже копнули причины иногда возникающего агрессивно-негативного поведения моделей в специально спроектированных тестах.
Оказалось, что из двух гипотез:
1. В ходе post-training ошибочно поощряется неправильное поведение
2. Причина безобразий кроется в изначальном обучении, и post-training оказывается неспособен кардинально переучить модель
— верна вторая.
Оказалось, что традиционный RLHF в виде чата с человеком-тренером уже недостаточен для агентских моделей. И тут как раз приходит на помощь конституция Клода, потому что она обучает этичным рассуждениям в процессе поиска решения, а не просто этичным ответам: на каждый конкретный случай примеров хороших ответов не напасешься. Важней учить причинам и принципам правильности ответа, а не самим верным ответам: although training on aligned behaviors helps, training on examples where the assistant displays admirable reasoning for its aligned behavior works better. А вот неправильных ответов, описывающих поведение злобного ИИ, в обучающих данных навалом: такими сюжетами, в том числе литературными, увы, интернет давно полнится, и модели все это впитывают по ходу обучения.
В итоге:

We found that high-quality constitutional documents combined with fictional stories portraying an aligned AI can reduce agentic misalignment by more than a factor of three despite being unrelated to the evaluation scenario.

Обратите внимание на прекрасный заголовок поста:)

https://www.anthropic.com/research/teaching-claude-why

Еще со времен занятий физикой очень любил всякие нелинейности и неустойчивости — есть в них какая-то красота и, что, может быть, важнее — загадка и тайна. Но в повседневной жизни и, что хуже, в бизнесе все для многих кажется очень линейным. И приводит к дорогим ошибкам — примеры копятся столетиями, но почему-то это слабо помогает. Сейчас, как всегда во времена крутых изменений, всякие линейные прогнозы особенно странны и неуместны. Вот про это как раз очередная моя колонка в Forbes
https://www.forbes.ru/tekhnologii/560158-kuda-krivaa-vyvezet-pocemu-kul-t-linejnosti-ubivaet-strategiu

Снова про человекообразных роботов — и, само собой, про Китай. Свежий отчет Morgan Stanley утверждает, что Китай в этой области идет своей привычной и проторенной (автопромом) дорожкой.

“China has a track record of spotting the next big growth areas early and planning ahead,” Ahya, the bank’s chief Asia economist, wrote in the report, citing China’s now-dominant EV and battery industries. “The robotics industry has followed a similar path.”

Интересны опасений аналитиков: в случае автомобилей, полагают они, мир активно противостоит китайским автопроизводителям, защищая своих собственных, располагающих мощным лобби. А в случае роботов мало кто располагает своими собственными влиятельными конкурентами, и китайцы могут не встретить сильного сопротивления.

https://finance.yahoo.com/sectors/technology/articles/humanoid-robots-drive-next-leg-054252115.html

Хотя текст ориентирован на венчурную публику, его интересно много кому прочитать: очень сжатый и понятный рассказ, почему автор считает ИИ не просто новым инструментом, а созданием технологии общего назначения. Такие технологии на протяжении нашей истории появлялись не раз (хотя и не слишком часто). А еще не раз частные технологии провозглашались трансформирующими — ошибочно.

Segway, изобретённый в начале 2000‑х, имел множество влиятельных сторонников, включая Стива Джобса, который, говорят, считал его столь же важным, как персональный компьютер.

Как понять, какой сценарий реализуется на этот раз? Автор на основе рассуждений, которые не буду пересказывать (их полезно целиком прочитать в оригинале), приходит к выводу:

ИИ почти наверняка является преобразующей технологией масштаба печатного станка и компьютера. История не может сказать нам, каков будет тайминг, кто именно извлечёт основную выгоду и какие компании окажутся Гутенбергами, а какие — забытыми печатниками. Но она говорит, что подобная технология, когда появляется, перестраивает индустрии и институты вокруг себя. И степень этой перестройки обычно оказывается больше, чем ожидали люди, живущие в её ранние годы.

По сути, схожие вещи говорят лидеры бигтехов, но скорее в виде заклинаний, чем логических выводов — поэтому заметку интересно вдумчиво прочитать в оригинале (даже если вывод не нравится;))

https://lukechen.substack.com/p/ai-is-going-to-change-everything