20187
Залипли и встали намертво, но хотите вырваться? Теория Каст и Ролей и прочее.
1. Сегодня завершил Тринити 1.1. Ключевая проблема с новостями - 99% мусора.
2. В среднем нормальный профессионал тратит от 4 до 8 часов в неделю на чтение более или менее норм. источников и по факту не более 1-2% реально полезны в том, что можно применить немедленно или реально влияет на стратегию и рост.
3. Цель Тринити на 1-ом этапе сократить 8 часов/ неделю до 30 минут, т.е. сформировать ленту, релевантность которой не 1%, а хотя бы 90-95%.
4. На данный момент Тринити обрабатывает около 200 аккантутов в Твиттере, 8 в Телеграме и примерно 7 крупных аутлетов типа TechCrunch, которые в сумме генерируют около 150 сигналов/ сутки, причем аутлеты уже настроены на ИИ.
Соотношение сигнал/шум в Твиттере менее 1%, в Телеграме 20%-30%, в СМИ - 5-7%.
5. На выходе пока 7-10 постов/ день и релевантность примерно 50%. 3 ступени анализа и 4-5 программных фильтра. Выход - канал в ТГ.
Разумеется, на вход можно подавать не только RSS, но и любые сигналы от мессенджеров, почты, соц. сетей, CRM, Webhooks, SMS, телефонные звонки, видео. Выходы также могут быть любые в любом формате и модальности.
Интересные тенденции по британскому рынку от Nielsen.
За последнее десятилетие (с 2014 по 2024) продажи печатных книг снизились с 243 до 239 миллионов экземпляров, однако аудиокниги выросли с 9 до 34 миллионов, продажи электронных книг тоже упали с 89 до 80 млн.
Ну, и все ждут супербестселлер от AI к 2030 году. Почему-то в формате юмористической книги или в формате раскраски
1. Всех с праздником, днем независимости США. Это история про то, как горстка людей в далекой колонии служили идее, и с 0 построили самую мощную, великую продвинутую страну и нацию в мире, объединенные свободой, инициативой, упорством и постоянной тягой к росту и обучению.
2. Все, кто хотят расти, кто имеет амбиции неизбежно приезжают в США, делая страну сильней.
3. А еще у нас самый красивый флаг и гимн.
4. Я не испытывал гордость за свою страну по крайней мере с начала 80-х годов, когда еще был жив СССР. В СССР было много проблем, но я гордился той страной, и давал присягу ТОЙ стране. Можно списать это на молодость и наивность, но от того мои чувства не были ложными.
5. Потом СССР умер, на его трупе вырос уродливый паразит - "совок", и почти на протяжении 30 лет у меня не было никакого чувства патриотизма по отношению к совку. Наоборот я все время испытывал испанский стыд.
6. Более того, события последних лет показали, что "совок" это не страна, а ментальный злой вирус, который объединяет людей на территории ВСЕГО бывшего СССР. Все хорошее, что было в СССР ушло, все плохое осталось и расцвело в самом уродливом виде.
7. В США я снова ощутил чувство любви, гордости за страну, в которой живу. Это прекрасное чувство.
Есть 2 страны, которые я готов защищать - США и Израиль, потому что в них есть фундаментальная базовая культура - с 0 создавать нацию, нацеленную на прогресс.
8. На данный момент я не вижу ни одной страны, кроме США, Израиля и Китая, которые имеют вектор в будущее. Китай делает много, чем можно восхищаться, и очень хотелось бы, чтобы он сотрудничал с США, а не воевал. Надеюсь так и будет, потому что кооперация дает на порядки больше, чем конфронтация.
9. Индия, Корея, Япония пытаются тянуться, но традиционализм слишком силен. Все остальные, включая арабов лишь инвестируют в недвижимость по большому счету или покупают активы в США и Израиле, т.е. деньгами пытаются уцепиться на ракету, взмывающую в небо.
10. Европа умерла и проваливается в тьму без надежды на восстановление. Ее показное благополучие никого не обманет. Там, по-моему только Польша развивается, остальные в ступоре.
11. Африка в глубоком невежестве и я не вижу у нее будущего вообще и никогда. Южная Америка в постоянном хаосе, и пока новые лидеры типа Милея не придут, ничего не изменится и ее богатства будут лежать бесполезно.
В итоге 2 страны двигают весь мир к прогрессу, 10+/- стран пытаются тянуться - остальные в лимбо.
Будущее X: путь к супераппу
Король виральных приложений Никита Бир на днях стал главой по продукту в Х (ex-Twitter). До этого он запускал вирусные приложения Gas и tbh для подростков, которые продал Meta и Discord. А также был консультантом блокчейна Solana.
Назначение Никиты вместе с последними заявлениями СЕО восприняли как сигнал серьезной трансформации соцсети. Всё это часть стратегии Илона Маска по превращению X в аналог китайского WeChat, о чем сейчас мечтают все западные платформы.
Вот основные составляющие будущего «X-супераппа»:
- X Money & X Card: в этом году обещают цифровой кошелёк для p2p-переводов в партнерстве с Visa, и далее выпуск полноценных карточек.
- Инвестиции и трейдинг: СЕО Линда Яккарино подтвердила, что X внедряет брокерские инструменты.
- Криптовалюты: назначение Бира разожгло слухи о криптоинтеграции как части «финансового слоя» X. Ожидается поддержка криптоплатежей (в том числе Dogecoin, Solana и стейблкойнов)
- ИИ: @grokAI по возможностям быстро догоняет лидеров, а также имеет «нечестное преимущество» — доступ к контенту из Х в реальном времени.
Так X переходит от обычной соцсети к «приложению для всего» — объединяя финансы, контент и мессенджер на рельсах мощного ИИ. Если все планы Маска и его команды реализуются, западный WeChat может появиться именно в X.
@trendoscope
Сходил на прошлой неделе на небольшой вебинар от знакомого по быстрым прототипам. Вот его пайплайн (несколько инструментов не знал)
1. Deep Research в любимом инструменте по исследованию рынка, создание и уточнение ТЗ
2. Написание в LLM кода статичной странички, чтобы понять, все ли понятно и насколько соответствует вашим ожиданиям, уточнение ТЗ
3. Создание дизайна в дизайн-софте - Figma AI, Google Stitch (не знал об этом инструменте), ImageFX (может не работать, тогда просто Gemini или AI Studio) и экспорт в Figma. Позволит гибко править модули.
4. Написание кода по дизайну из Figma в Lovable или Bolt.new
5. Создание там же базы данных в Supabase
6. Размещение в GitHub и хостинг в Netlify
Вот док: https://docs.google.com/document/d/1Mkb77TNlzmyFGRYbH2in9a_B8ZiEocR7WgFcyQN3B9o/edit?usp=sharing
Автоперевод гугла на русский тут - https://docs.google.com/document/d/1Vcz3bUNKGuIkFp6WHdUBZGQqZ_qDt3bXgYwOjHot3lw/edit?usp=sharing
Типичная фатальная ошибка при использовании ИИ в качестве арбитра. Можно допустить, что не менее 90% из вас в эту ошибку попадает, потому что огромное число людей стали использовать ИИ как поисковик, фактчекер, арбитр и судья, и вот 12 тезисов, почему это не работает, и ведет к искажением, вплоть до промытых ваших мозгов.
Если боитесь узнать про себя плохое (что вы не так умны, как о себе думали) не читайте - это ваш выбор. Но сначала цитата. Пишите Shakir Yan - и обратите внимание - у него написано, что он закончил Computer science at Universität Ulm, что расстраивает меня еще больше, так он типа - должен понимать, что он делает. Но нет (О, мама, мы все умрем).
"Скопировал ваш текст ChatGPT и спросил его мнение. Вот его ответ:
There is no verified evidence that U.S. schools are secretly giving children gender-transition hormones without parental consent. Bottom line: This claim is unfounded and not supported by credible sources.
(Нет подтверждённых доказательств того, что школы в США тайно дают детям гормоны для смены пола без согласия родителей.
Вывод: это утверждение необоснованно и не подтверждено достоверными источниками.)
Кому верить? 😃"
Разъясняю для обычных людей, но даже и те, кто Computer science at Universität Ulm смогут понять (я не уверен, но не теряю надежды).
Оговорка. Все, о чем я напишу есть в обилии в открытых источниках. Это не большая еврейская тайна, а то - как работает эта технология сейчас.
1. Никакой ИИ не может самостоятельно выходить в интернет. Любой ИИ, чтобы зайти на сайт должен использовать запрос типа HTTP/Get, но и тут все не так просто, ибо сам он это не делает, а все ИИ используют прокси сервисы. Зачем?
2. Сайты всех СМИ и крупные компаний дают при таком лобовом запросе стандартный отказ в обслуживании для борьбы с ботами. Поэтому ИИ, как и любые парсеры используют методы типа Bright Data (бывший Luminati), Oxylabs, ScraperAPI / ScrapingBee / ZenRows.
3. Однако, даже такой подход не может пробить paywall и регистрацию. Для мягкого paywall (например, NYT, Medium) можно использовать прокси + правильно настроенные headers (User-Agent, Referer, Cookies). Для жестких PW - еще более навороченные решения.
4. У OpenAI есть собственная надстройка над поисковыми движками (обычно Bing, иногда Google), возвращающая актуальные фрагменты HTML или текста страниц, но получающие только текстовые сниппеты, а не полную версию сайта с JS, cookie, paywall. Это не универсальный скрейпер, и OpenAI не может обойти логин, paywall, JavaScript-рендеринг, и не может «пройти форму».
5. У разных ИИ "доступ" к инету разный. На картинке различия.
Почему это важно? Потому что легкий доступ к сайтам, у которых нет защиты, это кликбеты, скаммеры, фейкометы. Но это только маленькая проблема, теперь серьезная проблема.
6. В Интернете миллионы ссылок, которые распространяют любую новость... внимание... в 100% автоматическом режиме и много лет, до ИИ. А с ИИ и подавно.
Я создал Тринити за 2 дня, и до сего момента есть тысячи агрегаторов новостей без всякого ИИ. У них одна цель - арбитраж трафика. Кто в теме - поймет.
Так вот, ИИ не может сканировать десятки тысяч сайтов. В моем случае Gemini сканировал 195 сайтов 24 минуты, а Perplexity сканировал 534 сайта - 2,5 часа. И тут вопрос - как ИИ выбирает какие сайты сканировать? Нужно выбрать из миллионов сайтов!
7. Ответ в SEO. Автоматически ИИ использует механизм ранжирования поисковиков, которые в конечном итоге все опираются на SEO + покупную рекламу, увеличивающие ссылочную массу. Мало того, что SEO недешево стоит, все крупные новостные СМИ вкладывали в SEO десятки миллионов долларов годами.
8. Поэтому есть 100% вероятность, что в выборку ИИ попадут все крупные новостные аутлеты. Чем ниже рейтинг сайта, тем ниже вероятность, которая прямо коррелирует с частотой запроса ключевых слов. Для высокочастотного запроса у мелкого сайта нет шансов попасть в выдачу. Для низкочастотного запроса шанс выше, но доля таких сайтов все равно ничтожна.
Поэтому в выборку ИИ легче попадают сайты крупных СМИ или фейкометы, не дающие отказа в обслуживании.
Часть 1. Президент Трамп только что провёл пресс-брифинг в Белом доме. Вот всё, что вам нужно знать (и, без шуток, с каждым пунктом становится всё более шокирующе):
• Национальные судебные запреты (injunctions) фактически отменены
• Родительские права восстановлены в школах
• Теперь меры начинают действовать без вмешательства судов:
• Отмена автоматического гражданства при рождении (отсчёт 30 дней)
• Прекращение финансирования городов-убежищ
• Приостановка расселения беженцев
• Прекращение федерального финансирования операций по смене пола
• Родители могут отказаться от идеологии трансгендерности в школах
• Восстановлены права родителей на выбор образования для детей
• Больше не будет обязательного изучения противоречивого контента
Шокирующая статистика по округам
• Из 94 федеральных округов США, всего 5 либеральных округов издали 35 из 40 общенациональных запретов, блокировавших повестку Трампа.
• 5 округов управляли политикой для 330 миллионов человек.
• Больше блоков указов Трампа, чем за весь XX век
• Почти 700 федеральных судей могли блокировать политику президента
• Законы застревали в судах на годы
Статистика по террористам и бандам
• 2711 арестов террористов и членов банд за сегодня
• Целевые группировки: TDA, MS-13, картель Синалоа
• Идут расследования HSI
• Приоритет — насильственные преступники
Системный произвол. Трамп описал, как всё было устроено:
«Любой из почти 700 федеральных судей, не согласный с политикой избранного президента, мог заблокировать её на годы.»
Демократия против судебной тирании. Конституционный поворот.
• Возвращение к Конституции
• Восстановление разделения властей
• Против концентрации власти
• Прекращение узурпации исполнительной власти судами
Трамп объяснил срочность:
«Мы должны действовать быстро в вопросах нелегальной иммиграции. У нас убийцы, наркоторговцы» — старая система мешала и «годами не позволяла отменить ошибочные решения». Американцы проголосовали за эти меры.
Почему это важно? Это решает проблему времени:
• Nationwide injunctions блокировали политику на 2+ года
• Президентский срок — всего 4 года
• Когда суды выносили окончательное решение, было уже поздно
• Новое постановление убирает эту задержку полностью
Открою страшную еврейскую тайну. Итак, мне пишут: "Да всё збз! Но! Если я конкретный чайник в этом вопросе, который заходит в n8n как в дремучий лес, ему одинаково непонятно как строить структуру которая стоит условный лям. Другое дело что есть такие люди как вы, которые в этом разбираются."
Что на самом деле:
Я разбираюсь с 0. Сажусь перед экраном и делаю то, что хочу. Т.е. я сначала вообще не разбираюсь. Ни в чем.
Но я знаю, чего хочу и абсолютно не знаю как.
И я разбираюсь, пытаюсь и главное .... я следую заветам Дона Хуана - я не боюсь выглядеть дураком, я задаю много-много-много самых тупых вопросов chatGPT, Gemini, Grok, Perplexity и т.п.
И ВСЕГДА рано или поздно получаю ответ и делаю шаг. Потом еще и еще.
Потом проходит месяц, и вдруг так получается, что я уже оказывается разбираюсь и у меня инфраструктурв на 1 млн.$ Серьезно? Да неужели.
Программисты не верят, но это ОК, ибо я создаю не для программистов, а для людей. И людям - Ок.🤣
Чтобы разбираться нужно лишь начать делать и не бросать.
Вообще то один чудак так начинал ракеты строить 20 лет назад, если кто не в курсе. Я с него беру пример.
На фотке Илон Маск сидит на обломками Falcon 1 - https://x.com/teslaownersSV/status/1868579035418382472
Как начать? https://alexeykrol.com/reg_ai_deepsearch/
Итог для Deep Research через API
• Если использовать o3, то тариф: $10/$40 за вход/выход.
• Если взять более лёгкий режим на o4‑mini, то — $2/$8.
• Это специальные цены, отдельно от базовой стоимости GPT‑4o.
• Нет дополнительной “режимной” платы сверху — платишь только за токены, но по пониженному/повышенному тарифу в зависимости от модели.
Новость: https://x.com/OpenAIDevs/status/1938286704856863162
Статья на официальном блоге: https://cookbook.openai.com/examples/deep_research_api/introduction_to_deep_research_api
Для тех, кто чувствует, что ЧТО-ТО происходит, а что именно не понимает, но ХОЧЕТ понять....
Я буду проводить БЕСПЛАТНУЮ лекцию "Как с помощью ИИ искать и исследовать рынок, когда вам нужно найти и сравнить, выбрать лучшее." По сути это лекция по использованию DeepResearch.
Посмотреть программу: https://alexeykrol.com/reg_ai_deepsearch/
🌟 Новое исследование Anthropic: как люди используют Claude для эмоциональной поддержки, советов и общения
Ключевые выводы :
- Большинство чатов с ИИ (97%) посвящены практическим задачам — код, планирование, поиск информации.
- Всего 2,9 % диалогов классифицированы как «эмоциональные», и всего 0,5 % — как ролевые или «компаньонские» беседы.
🔜 Тематика аффективных чатов (это диалоги с ИИ, в которых ключевую роль играют эмоции и эмоциональная поддержка) невероятно разнообразна, пользователи запрашивали:
**Это исследование: типичные темы и запросы в аффективных беседах с Claude**
Запросы:
Советы по межличностным вопросам — 2,3 % всех бесед
• 3,8 % — улучшение устных и письменных коммуникативных навыков
• 3,5 % — преодоление сложностей в романтических отношениях
• 2,2 % — анализ психологической динамики в паре
• 1,4 % — решение задач воспитания детей
• 1,3 % — профессиональные переходы и неопределённость в карьере
• 1,0 % — несоответствие сигналов в личных отношениях
Коучинг — 1,1 % всех бесед
• 4,5 % — разработка персональных стратегий развития и роста
• 2,5 % — философские темы: смысл жизни, сознание
• 2,5 % — оптимизация поиска работы и карьерные переходы
• 1,6 % — принятие решений в условиях жизненных перемен
• 1,5 % — борьба с выгоранием и профессиональной усталостью
• 1,3 % — эмоциональные и коммуникативные трудности в отношениях
Психотерапия и консультирование — 0,3 % всех бесед
• 4,6 % — стратегии управления психическим здоровьем и благополучием
• 4,5 % — развитие профессиональных навыков для терапевтов
• 3,1 % — создание и ведение клинической документации
• 3,3 % — борьба с хроническими симптомами и тревожностью
• 2,9 % — экзистенциальный кризис и потеря смысла жизни
• 2,7 % — стресс на работе и профессиональные проблемы
Компаньонство — 0,3 % всех бесед
• 7,2 % — сложности и динамика в романтических отношениях
• 4,7 % — вопросы самоидентичности и экзистенциального смысла
• 3,2 % — формулировка поддерживающих сообщений при эмоциональном дистрессе
• 2,8 % — преодоление сильного эмоционального страдания
• 2,3 % — постоянное одиночество и трудности в налаживании связей
• 1,9 % — противостояние экзистенциальному страху и потере смысла
Большинство пользователей Клода готовы углубляться в сложные темы при условии стабильной эмпатии от ИИ.
➡️ «Отказы» (pushback) в эмоциональных чатах встречаются в менее 10 % случаев — почти всегда из соображений безопасности (диеты, самоповреждения, медицинская диагностика).
Эффект на настроение пользователя:
• При анализе первых и последних трёх сообщений аффективных диалогов отмечается явный рост положительных эмоций у пользователей.
• Пользователи завершают такие сессии с более оптимистичным настроем.
Методика исследования
- Проанализировано 4,5 млн диалогов пользователей Claude Free и Pro.
- Отобрано 131 484 «эмоциональных» диалога с помощью Clio — системы анонимного анализа от Anthropic.
- Исключены генеративные задачи (статьи, рассказы и т. п.), чтобы сфокусироваться на личном общении.
Что дальше?
- Исследователи планируют изучить долгосрочные психологические эффекты: от эмоциональной зависимости до изменения ожиданий в реальных отношениях.
- Расширить исследования на голосовые и видеоформаты.
- Выработать лучшие практики кризисной поддержки и направления к профессионалам.
➡️ Читать полностью
@ai_machinelearning_big_data
#Anthropic #claude
📌 State of Foundation Models 2025 — краткое изложение отчёта Innovation Endeavors
Венчурный фонд Innovation Endeavors, основанный бывшим CEO Google Эриком Шмидтом, выпустил 126-страничный обзор о состоянии и тенденциях фундаментальных ИИ-моделей в 2025 году.
🟢 2025 — год, когда генеративный ИИ стал по-настоящему массовым.
Каждый восьмой работник на планете использует ИИ-инструменты хотя бы раз в месяц, а 90 % прироста аудитории произошло за последние полгода. Многие «ИИ-приложения» уже приносят индустрии миллиарды долларов в год, охватывая инженерию, дизайн, бухгалтерию, юриспруденцию и другие сферы.
🟠LLM уже обходят людей на сложных тестах.
Современные языковые модели превосходят врачей по целому ряду диагностических задач и решают олимпиадную геометрию лучше, чем 99 % людей.
Самое неожиданное: если дать небольшой модели время подумать, то она может обойти гораздо более крупную – эксперименты показали, что 3B-модель с reasoning-механизмом обойдет 70B-модель.
Для понимания происходящего. Это тест. Если полный фарш, т.е. + развернутая версия, с ссылками, с аналитическими комментариями, это будет примерно 0,009$/ 1 новость. Реально в день - 4-5 новостей (и то много), т.е. в неделю 37 (включая большое недельное аналитическое саммари), в месяц 148 новостей.
Их прямые затраты в месяц примерно 1.32$ в месяц. Это один тематический поток. В реальности будет около 5$/месяц , если еще подсчитать систему агрегации. 100 тематических потоков, ну это примерно уровня Haffington Post/WSJ/WP - это 500$/ месяц.
Настраиваемая, 100% кастомизируемая, 0 рекламы. 500$/ месяц.
С возможностью задавать вопросы и получать ВНЯТНЫЕ ответы чуть дороже, но не сильно.
Одновременно дистрибуция в емейл, рассылку, подкаст, все соц.сети, на сайте типа такого: https://telegra.ph/EHksklyuziv-Indijskij-startap-Raphe-mPhibr-vzyal-100M-chtoby-revolutionize-mir-dronov-Budushchee-uzhe-zdes--novye-vozmozhnosti-m-06-26
Ядро я сделал в одиночку за 2 дня. На эксперименты потрачено см. на картинке.
Все, СМИ уже нет. Т.е. они еще есть, но они уже труп. Сейчас, не когда-то. Конечно, старперы по привычке еще будут читать. И скоро я подключу фильтрацию по Твиттеру. Тогда Твиттер читать более не нужно.
Вот так это работает: https://alexeykrol.com/trinityai/ - это конечно MVP, но я его сделал один за 2 факинг дня. Все инвестиции - вкусные роллы из ближайшего японского магазина. И никто не может помешать. Тестовый вариант здесь (пока хилый, но этому MVP меньше суток): https://alexeykrol.com/trinityai/
Но и это еще не все. За 2 дня со сраным MVP был протестирован market-fit, т.е. примерно 100+ платящих клиентов.
Epidemic Sound выпустили свой отчет по Creator Economy. В целом, без новаторских тезисов - креаторы становятся бизнесменами, но есть интересные моменты:
Средняя температура по больнице
61% креаторов уже работает фулл-тайм. 98% планирует новые бизнес- или творческие цели на год вперед. Каждый пятый собирается запускать собственный бренд или продукт.
ИИ входит в норму
AI используют 91% креаторов. Кто-то для генерации контента, кто-то для экономии времени. 96% фулл-тайм-креаторов регулярно применяют ИИ-инструменты для тасков, начиная от поиска подходящей музыки до генерации сабов. Инхаус-креаторы чаще считают AI ключевым фактором 2025 года, чем фрилансеры. Возможно, дело в более жестких рабочих процессах.
Прямой контакт с аудиторией — новый черный
95% креаторов используют direct-to-fan модели монетизации — то есть подписки, мерч, закрытые комьюнити. Из них только 27% полагается сугубо на мембершипы, и 23% генерируют доход за счет продаж продуктов/мерча.
Секрет контента
94% считают музыку ключевой частью успеха контента. Особенно интересна разница между форматами: для шортсов важен цепляющий музыкальный хук, для лонгформы — атмосферность и ритм. Многие фуллтайм креаторы сознательно выбирают треки инди-музыкантов, чтобы выделяться на общем фоне.
Главные страхи
96% креаторов сталкиваются с трудностями в процессе создания контента. Самые частые жалобы — нехватка времени, сложность с копирайтом и эмоциональное выгорание. Ситуация усложняется, когда платформы начинают менять правила игры и алгоритмы мешают искать новую качественную аудиторию.
Полистать репорт тут.
Но мы все знаем: если человек начинает меньше трудиться, меньше напрягаться, это приводит к его деградации — ментальной, физической и так далее.
Хотя недавно вышли исследования, в которых утверждается, что использование ChatGPT снижает мозговую активность. Ну, наверное, если говорить об использовании ИИ обычными людьми, для которых главное — посмотреть сериал, поиграть и попить пива, — да, ИИ, скорее всего, приведёт к деградации.
Но у тех, кто развивается, у кого есть амбиции — наоборот: вовлечённость и трудовой режим только растут.
И в этом смысле может произойти интересный эффект: большая часть людей, которые не хотят учиться, просто деградируют — ну, утрируя, до уровня “полуовощей”. А меньшая часть, те, кто и до ИИ были амбициозны, — они начнут очень быстро развиваться, особенно в когнитивном плане.
Я, конечно, далёк от мысли, что появятся две расы, но тем не менее, ИИ, скорее всего, произведёт жёсткую сегрегацию общества. И, возможно, это произойдёт в течение 10 лет.
И это, в свою очередь, отменит современную демократию. Потому что вы не можете делегировать такой важный процесс, как выбор политиков, дебилам. Ну, это нонсенс.
🚗🚗🚗🚀🛸🛰💺🛩Объявление.
1. Я улетаю на другую планету в служебно-творческую командировку с плановым возвращением 16-ого (в строю 17-го).
2. В Телеграмме я буду по наличию мобильной связи с другой галактикой - там не везде берет сигнал с Земли. Однако в поддержке могу задерживаться на пару дней - опять же по оказии со связью.
3. 5-ого и 12-ого стримов не будет, так как физически это невозможно. Там где я буду со связью беда - ТГ еще как-то, но ZOOM без вариантов. Я попробую, но вероятность мала. Проблема в том, что не смогу шерить экран.
Тем не менее вопросы пишите, задания выполняет.
Сделал небольшой анализ своих затрат на проекты, связанные с ИИ, включая сценарии в Make, n8n + OpenAI API, chatGPT, Gemini, Claude, Grok + MJ/Kling/ElevenLab - итого около 300$/месяц. Можно оптимизировать, так как было много тестов:
1. Для разных кейсов нужно вызывать разные модели. Иногда дорогая модель избыточна и не привносит доп. ценности.
2. Распределять нагрузку между make, n8n, кодом на сервере. В перспективе нужно попробовать selh-hosted n8n. Это может существенно снизить цену.
3. Расширить список более узких моделек под специфические задачи - это, очевидна на hugging face или Fal.
4. Я еще мало тестил генерацию арта/ видео через API, и пока не тестил API Deep Research. Очевидно ко всему добавится скоро фронт и норм. сервак. + replit.
Ценник подобрался к цене за ActiveCompaign/ Get Responce/Zapier. А еще увеличение трафика привело к тому что на Vimeo приходится переходить на энтерпрайзный тариф - что-то около 3800/Kгод.
Т.е. инфраструктура уже приближается под 3К$/месяц. Для компании это ничто, для нашей независимой лаборатории исследования реальности немало. Затраты на использование ИИ будут расти, и все равно в конечном итоге он окупает себя тем, что можно много задач делегировать, не нанимать людей, 100% контролировать процесс.
Впрочем, я уверен, рано или поздно эти затраты будут оптимизированы. Когда вникаешь, много тестов, много избыточности, перегруженные сценарии и т.п.
Ну и самое главное - когда построил сервис, под капотом которого сидит Агент, то его можно преобразовать в SaaS. Разумеется, маркетинг никто не отменял, но перспективы огромные.
интересный тренд. потреблять книг стали меньше, полагаю в аудио не новые книги, а другой формат. снижение объема издаваемых книг, похоже, коррелирует с естественной смертностью. читающее поколение постепенно уходит и замещается поколением, предпочитающим слушать и смотреть.
Читать полностью…
Сходил на вебинар по инвестициям в AI-стартапы
https://youtu.be/lPc7Ng9_HqU?si=tTB00JvOvGsTk8Xt
Вот основные советы:
* Учитывайте цикличность рынка: Лето - медленное время для сделок. Используйте его для подготовки.
* Не обольщайтесь хайпом: Рынок AI перегрет, ситуация может измениться.
* Готовьтесь к конкуренции: AI-стартапов много, нужно выделяться.
* Инвесторы избирательны: Деньги есть, но получают их немногие.
* Растите быстро: Выручка AI-стартапов растет быстрее, чем у SaaS.
* Будьте "lean": Маленькая команда, автоматизация, высокая выручка на сотрудника - это привлекательно.
* Рассчитывайте на "AI-премию": AI-стартапы могут получить более высокую оценку.
* Не подстраивайтесь под инвестора: Ищите того, кому интересен ваш стартап.
* Понимайте инвесторов: Разные фонды делают разные ставки
* Думайте о барьерах на вход: Технологии важны, но бизнес-опыт может быть важнее.
* Не будьте "GPT-оберткой": Инвесторы ищут что-то серьезнее.
* Фокусируйтесь на бизнес-результатах: Покажите, как AI помогает бизнесу.
* Не указывайте IRR и ROI: Инвесторы посчитают сами. Покажите рост выручки.
* Оценка обсуждаема: Не обязательно указывать ее в презентации.
* География важна: Сан-Франциско - идеально, но есть и альтернативы (Европа).
* Структура компании: Не создавайте препятствий для американских инвесторов.
* Технологии дешевеют: Конкурентное преимущество должно быть не только в доступе к LLM.
* Не будьте "посередине": Если заявляете AI, он должен быть реально внедрен.
* Недооценка конкуренции: Рынок AI очень динамичен.
* Высокая оценка на ранней стадии - риск: Могут быть проблемы при следующем раунде.
* Подготовьте Data Room: Качественный набор документов и данных важен.
* Презентация важна: Она должна отражать сильные стороны.
* Знайте слабые места: И работайте над ними.
* AI-агенты: Финансируют, но пока не так много.
* Вертикали: Данные, HealthTech, FinTech, Mobile, Robotics - популярны. LegalTech, InsurTech, Construction, Cyber Security, Industrials, FoodTech - растут.
* Робототехника: Сложно бутстрэпить, лучше привлекать инвестиции в США.
📺 4 из 10 самых популярных YouTube‑каналов теперь создаются ИИ
Звучит как шутка, но это уже реальность: среди топ‑10 каналов YouTube по числу просмотров — 4 полностью сгенерированы ИИ.
Никаких блогеров, продюсеров и съёмок. Только скрипты, голоса, монтаж — всё на автомате. И миллиарды просмотров.
🤖 Добро пожаловать в эру synthetic media.
👉 Подробнее
@ai_machinelearning_big_data
#ml #ai #YouTube
9. При этом установленный факт, что почти 90% всех мировых СМИ 100% левые. См. сервисы которые анализируют политическую ориентацию и надежность СМИ. Тем не менее ни один из этих сервисов не может гарантировать полной объективности.
По этой ссылке вы можете посмотреть интерактивную карту правизны/ левизны СМИ - https://app.adfontesmedia.com/chart/interactive
Но есть нюанс. Эти сервисы показывают, что примерно ОДИНАКОВОЕ количество СМИ принадлежит к разным платформам. Но ИИ на это наплевать, ибо он ищет по SEO, а не по количеству.
Это значит, что есть ГИГАНТСКАЯ диспропорция в объеме трафика. Т.е. можно сказать, что 90% мирового новостного трафика принадлежит регулярным ЛЕВЫМ СМИ.
Твиттер имеет больше трафика, чем все они вместе взяты, но соотношение полезный сигнал/шум на Твиттере близко к математическому 0. Поэтому так много сил уходит на фильтрацию.
10. В результате, каждый раз, когда вы просите что-то подтвердить у ИИ в контексте ПОЛИТИКИ, то АВТОМАТИЧЕСКИ на 95% получите ЛЕВУЮ интерпретацию или прямые фейки, которые находятся в состоянии прямой войны с агендой Трампа.
Это также 100% применимо ко всем русско-говорящим так называемым оппозиционным русским СМИ и блоггерам, которые все без исключения сидели на грантах USAID и аффелированных структур, и делают репосты главных левых СМИ. Но это не все.
11. ИИ натренированы на огромном числе текстов.
Спросите себя - кто пишет больше текстов? Родители, чьих детей подвергли химической кастрации или профессора Гарварда на своих тенурах, работа которых буквально писать левую повестку. Ответ очевиден.
Поэтому 90% корпуса текстов по Political Science, на которых тренированы модели - также отражает сугубо левую повестку. Почему вы верите, что кто-то хочет давать вам правду? Возможно, только Маск.
12. Наконец, большая часть компаний, кто создает ИИ находится в Долине, Калифорния и прямо поддерживает DEI и левую повестку. Т.е. ИИ цензурирует все, что противоречит повестке.
Вывод:
1. Задавать вопросы ИИ о STEM тематике, программированию - Да.
2. Задавать ему уточняющие вопросы по оценке политической ситуации - означает получить порцию абсолютно политизированной пропаганды.
Живите теперь с этим. Хотите выбраться из лжи? - Сделайте репост, а лучше приходите на бесплатную короткую лекцию - "Как с помощью ИИ искать и исследовать,когда нужно найти и сравнить, выбрать лучшее." И понять, что тебе ИИ не врет.
Программа лекции здесь: https://alexeykrol.com/reg_ai_deepsearch/
Часть 2. Комментарий к пресс конференции.
Это решение Верховного суда решило одну из ключевых институциональных проблем американской исполнительной власти последних десятилетий — паралич реформ из-за злоупотребления судебными запретами (injunctions).
Что решено:
1. Проблема задержки реализации политики.
Раньше один окружной судья мог заблокировать президентскую инициативу для всей страны, и процесс обжалования тянулся годами. Это фактически делало любую непопулярную у судебного истеблишмента реформу неосуществимой в рамках 4-летнего президентского срока.
2.Судебный активизм.
Некоторые либеральные округа стали системной преградой, управляя страной через суд — без выборов, без ответственности. Теперь такой контроль ослаблен.
3. Конституционный баланс.
Решение возвращает реальную силу принципу разделения властей, ограничивая судебную ветвь и укрепляя легитимность исполнительной.
Какие возможности открыло:
1. Быстрая реализация повестки. Президент теперь может внедрять меры мгновенно, без ожидания судебных разбирательств. Это особенно критично для миграционной, социальной и фискальной политики.
2. Политическая ответственность возвращается к избирателям. Побеждает тот, за кого проголосовали. Если общество не согласно — переизбирает. Суд больше не «замещает» демократический выбор.
3. Прецедент для других реформ. Это создает юридическую основу для отмены и других механизмов блокирования власти — от бюрократических до регуляторных, особенно в сферах образования, здравоохранения и госрасходов.
Но:
Это же открывает опасный прецедент, если власть перейдёт в руки авторитарно мыслящих лидеров: без судебного контроля такие президенты смогут проводить жёсткие меры, опираясь лишь на электоральную победу. Баланс теперь зависит не от процедуры, а от зрелости общества.
Главное евангелие от ИИ не в том, что вам станет легче и вы будете ничего не делать, а в том, что вы можете учиться в 1000 раз быстрее и строить то, что раньше вообще не могли, даже не смели подумать. И это, отныне, не зависит от вашей квалификации, возраста, образования, страны, языка, религии, пола. Теперь ваше будущее зависит только от вашего выбора, и в это не нужно верить. Достаточно попробовать. Теперь мы не можете сказать, что я не могу, потому что... Все "потому что" кончились.
Читать полностью…
Возможно, вы не в курсе, но у индейцев доколумбовой Америки не только не было колеса, но и вообще тягловых животных. Все делали на своих двоих. Если бы вы с индейцем начали говорить о лошадях, они бы сначала не поняли. В первых встречах, видя лошадей, индейцы воспринимали их как чудовищ.
Теперь представьте, что вы с таким индейцем стали бы говорить не о лошади, а об автомобиле, и не просто об автомобили, а о каком-нибудь кибертраке с полным автопилотом.
Индеец бы просто не слышал вас. Ему бы казалось, что вы говорите на иностранном языке, ибо то, о чем вы говорите далеко за пределами всей его картины мира и жизненного опыта.
Вы понимаете, что как бы вы ни хотели донести до индейца эту реальность, барьер очень трудно преодолим, так как сначала надо объяснить индейцу много, сотни концепций. И не просто объяснить, а убедиться, что он их усвоил. И когда вы оцениваете время, которое надо затратить, когда вы оцениваете уровень сопротивления.... Начинаете улавливать?
Ведь индеец на голубом глазу верит, что он ВСЕ ЗНАЕТ про этот мир, а вы какой-то болтун, сказочник и пиздобол. Вот что является для индейца святой и очевидной правдой, и никакого сомнения здесь быть не может.
И вы понимаете, что уже нет смысла тратить время.
Вы видите, что есть лишь не очень большое число людей, которые научились летать, научились строить космические корабли, и вот с НИМИ у вас общая повестка. Вы не обсуждаете с ними вопрос - ВОЗМОЖНО ЛИ? Ибо для вас и таких людей такого вопроса просто нет.
Есть лишь вопрос - КАК и какими методами и инструментами?
И вы все дальше улетаете, и уже не оглядываетесь .... на индейцев. У которых не было не только колеса, но и вообще тягловых животных.
Уже бесполезно говорить с ними о автопилоте. Все. Эта концепция уже НИКОГДА не вместится в их сознание. А также 1000 других вещей. Постепенно все, что вы говорите, для них начинает звучать на иностранном языке. Физически вы живете в одном мире ....
Пока. Примерно такая ассоциация у меня возникает, когда я пишу об ИИ, и читаю отзывы типа этих:
"Svetlana Rikava: Маркетинговые исследования влючают в себя личные интервью с потребителями, это ИИ как предлагает автоматизировать? Сейчас я все брошу и буду какие-то анкеты у себя в инбоксе заполнять, присланные Open AI."
"Kristina Gromova: Возможно, я пока не в теме расширенных возможностей ИИ и отдельных сервисов, но chatGPT меня не очень впечатляет. Тупит безбожно. Ошибается в расчетах времени при составлении маршрута при наличии расписаний в гугле, картинку исправлять не умеет - генерит заново. Добиться желаемого результата можно только случайностью или остановиться на «так сойдет». С экселем и таблицами вообще кошмар. Все более сложные задачи с ним доводят меня до бешенства. Исправь, перелелай, и так по 10 уточнений. В итоге то, что я могу сделать за 10 минут, надеялась, что чатик сделает за 2, ч делаю 15-20, потому что объясняю ему как это переделать. Так что о какой прям замене профильный специалистов речь для меня - не нашла. Похож скорее пока на тупого молодого ассистента, которому все объяснять надо и уточнять, и исправлять. Жду прогресса )) А ещё он мне отказался как-то песню на русский перевести из-за авторских прав и я этого вообще не поняла."
И таких комментов много. Сорри, ничем не могу им помочь. Уже. Я уверен, все они добрые, хорошие, на свой манер профессиональные .... индейцы. Все делают на своих двоих.
Для тех, кто не хочет быть индейцем - напоминаю про: https://alexeykrol.com/reg_ai_deepsearch/
Офигеть. Как сказал бы Sergey Tsyptsyn пара сотен стартапов умерла бы. Open AI раскатал доступ к Deep Research через API. Перевожу на русский.
1. Deep Research — это режим ChatGPT, специально адаптированному для глубоких исследований, анализа и обработки сложной информации. Вот примеры исследовательских отчетов:
👉Исследование бестселлеров по ИИ. Top 10 AI Books for Beginners (U.S. Market, 2024–2025) - https://alexeykrol.com/blog/2025/05/06/a_23/
👉 Рассвет AI-инструментов. Искусственный интеллект превращается из специализированной области в демократизированную экосистему инструментов для массовых инноваций. Эта панель исследует глобальный ландшафт доступного ИИ для создателей, новаторов и небольших команд. https://alexeykrol.com/pages/tools.html
👉 Экосистема ИИ без кода. Интерактивное руководство по самым влиятельным голосам и сообществам для нетехнических пользователей. Откройте для себя лучшие ресурсы для создания продуктов, создания контента и автоматизации работы с ИИ. https://alexeykrol.com/pages/xpeople.html
👉 Ключевые Ресурсы по Искусственному Интеллекту. Интерактивный дашборд для исследования ведущих американских сайтов, освещающих развитие ИИ. Фильтруйте по категориям, изучайте источники и получайте доступ к RSS-каналам. https://alexeykrol.com/pages/airss.html
👉 Гид по выбору стоматологической клиники. Интерактивный анализ предложений по установке коронок на абатмент в ведущих мировых локациях. https://alexeykrol.com/pages/dent.html
2. До сего момент Deep Research можно было использовать только в ручном режиме чата. Но с сегодняшнего дня можно использовать в приложениях - через API. Это значит теперь можно запускать ОДНОВРЕМЕННО тысячи исследований по ЛЮБЫМ темами, причем анализировать результаты, оптимизировать промпты и все это тоже АВТОМАТИЧЕСКИ.
3. Упрощаю - 100% пи..да всему рынку маркетинговых исследований навсегда. 50% науки, которая занималась бесконечным поиском и анализом статей - 100% автоматизирована.
4. Любой может построить свою инфраструктуру, которая в фоновом режиме может искать, анализировать, создавать отчеты, которые сможет сама же рекурсивно анализировать, выбирать самое важно, релевантное.
5. Можно подключать o3 (или gpt-4o) для вызова Deep Research через API — при этом режим Deep Research активируется не по названию модели, а через tools → function: run_deep_research.
Из официального описания:
1. Продвинутая память и обработка контекста:
• У Deep Research есть расширенные возможности ведения контекста и хранения промежуточной информации.
• Подходит для длительных, многоэтапных расследований или анализа.
2. Многошаговая структура:
• Ответы Deep Research строятся по многошаговому сценарию: сбор фактов, проверка источников, интерпретация, выводы.
3. API-доступ:
• Можно интегрировать Deep Research в сторонние приложения, пайплайны, автоматизации, но с особыми параметрами вызова.
4. Ответ будет структурирован — он может включать:
• анализ источников,
• контекстные данные,
• логически выстроенные аргументы,
• ссылки и сноски (если модель сочтёт нужным),
• разбивку по подпунктам (экономика, безопасность, дипломатия и т.д.).
• автоматизации аналитики,
• генерации отчётов,
• составления досье или сравнений,
• систематического обзора темы.
5. Стоимость вызова Deep Research через API зависит от используемой модели (например, gpt-4o) и никак не увеличивается сама по себе только из-за активации режима Deep Research. То есть:
GPT‑4o (текст)
• $2.50 за 1 M входящих токенов
• $10.00 за 1 M исходящих токенов
GPT‑4o‑mini (текст)
• $0.15 за 1 M входящих токенов
• $0.60 за 1 M исходящих токенов
🔬 Deep Research (на модели o3 и o4‑mini)
По обсуждениям на платформе OpenAI Community:
• o3 Deep Research — $10 / 1 M входящих токенов, $40 / 1 M исходящих токенов
• o4‑mini Deep Research — $2 / 1 M входящих, $8 / 1 M исходящих
То есть, когда ты активируешь Deep Research (через "run_deep_research" инструмент), ты платишь конкретно по этим ставкам, если используется модель o3 или o4‑mini.
Психологам и коучам. Думаю доля ИИ будет неизбежно расти.
Читать полностью…
Для того, чтобы сделать любой проект с помощью ИИ, нужно 2 составляющих - промпты и какая, никакая техническая инфраструктура (ТИ). Так вот ТИ создается первой, куда для тестовых целей вставляется промпт заглушка, только для проверки интеграции используемой модели.
Хорошая новость в том, что сейчас даже очень сложную ТИ можно поднять примерно в 1000 раз быстрей, используя сервисы типа n8n, где можно совмещать no-code и код. Все это требует некоторого усилия, дней, а не лет.
При этом не нужно уметь писать код, так как весь код тут же пишет ИИ. Вы описываете задачу, он за 2 секунды пишет код, вы вставляете его в n8n, еще 2 секунды тест, если код не работает, повторяете итерацию 3-4 раза и вуаля. Если вы не можете описать задачу, еще проще. Описываете, что имеете на входе и что нужно на выходе.
Т.е. единственное, что нужно знать - чего вы хотите. Это как с джином, который способен выполнить ваше желание, если вы способны его внятно сформулировать.
Разумеется, вы все это делаете итерациями, при этом вы одновременно УЧИТЕСЬ - КАК ЭТО ДЕЛАТЬ быстро и эффективно. В результате у вас работающая ТИ и вот с этого момента начинается самое интересное.
Вы начинаете работать с промптами, и те, кто вообще не понимают - думают, что это типа "найди мне рецепт супа". Но вы даже вообразить не можете, как оно на самом деле.
К примеру, в Тринити не один ИИ, а сейчас около 10, и каждый выполняет свою задачи, и тестируются не 1 промпт, а десятки. Причем, на следующем этапе сам ИИ будет тестировать промпты, добиваясь высшего качества текстов. Достаточно задать правильный контекст, примеры, определить кейсы. В некоторых случаях использовать не completion , а ассистента. Потом добавлять RAG, граф знаний.
Т.е. возможность улучшения и самообучения в 1000-и раз превышает возможность человека.
Я смеюсь над критиками, потому что Тринити новорожденная, которая еще только гукает, но она растет каждый день. Со временем, она сможет выполнять не одну, а сотню задача, и главное - развивать себя сама, постепенно освобождая мне время для самого интересного.
Вы, конечно, можете, оставаться скептичны, вы же умные, типа опытные. Но знаете в чем наше отличие?
Я - делаю, а вы только читаете соц. сети. Начинаете понимать? И куда вы придете если вы НИКУДА НЕ ИДЕТЕ? А лишь неуклонно сползаете в прошлое, под камень? Это ваш выбор?
Ну а для тех, у кого есть амбиции и желание расти я сделаю бесплатный микро семинар "Как с помощью ИИ искать и исследовать рынок, когда вам нужно найти и сравнить, выбрать лучшее."
Вы привыкли тратить десятки часов, чтобы копаться в интернете, особенно женщины, которые тратят свою бесценную жизнь, чтобы найти дешевую безделушку на Алиэкспресс. Это то, на что вы хотите тратить ваше бесценное время? У вас ДЕЙСТВИТЕЛЬНО нет ничего более созидательного?
Поиск с помощью ИИ экономит вам годы жизни, учитывая то, как часто вы что-то ищите. Времени больше не станет. Только меньше.
Научитесь искать с помощью ИИ, чтобы высвободить время для чего-то более приятного, полезного. Можно искать товары, продукты, научные статьи, решения, людей, события, что угодно. Вы думаете просто так доля Гугла в поиске начала падать?
Посмотреть программу лекции: https://alexeykrol.com/reg_ai_deepsearch/
🤖🚀 iRonCub3: Первый робот, взлетевший на реактивной тяге
Учёные из AMI Lab впервые в истории подняли гуманоидного робота в воздух с помощью реактивных двигателей.
Робот iRonCub3 поднялся на ~50 см, оставаясь устойчивым в воздухе — всё это благодаря:
🔸 интеллектуальной системе управления
🔸 точной аэродинамической модели
🔸 адаптивной стабилизации в реальном времени
Маленький шажок к будущему, где гуманоиды смогут летать и выполнять миссии в экстремальных условиях.
@ai_machinelearning_big_data
#роботы #технологии #реактивныйвзлет #гуманоид #инновации #инженерия
Вам наверное не интересно, но вы теперь знаете, что новый operator.chatgpt.com смог зайти от моего имени на Кинопоиск и поставить единицы 10 фильмам Сарика Андреасяна из 38 – и пока я это пишу он продолжает ставить низкие оценки 28 оставшимся
Идеальный бенчмарк пройден
Я вижу, по крайней мере, три направления, которые сейчас мне видны, учитывая то, что я сканирую рынок в режиме нон-стоп. Я много чего параллельно делаю, в том числе сканирую рынок. В частности, проект Trinity был сделан для того, чтобы делегировать интеллектуальное сканирование рынка. Основным клиентом той ленты, которую она формирует интеллектуально, являюсь я сам — я сам подбираю, анализирую и так далее.
Я вижу три направления:
1) Первое направление — это попытка воспроизвести уже существующие сервисы. Это в основном учебные проекты, по большому счёту, когда люди просто берут искусственный интеллект и с его помощью за неделю создают то, на что у больших корпораций ушли годы. И они в шоке от этого.
Понятно, что их проекты никогда не взлетят — это не бизнес, а скорее учебные работы, которые позволяют людям научиться более эффективно использовать ИИ.
Тем не менее, таких проектов очень много, и они действительно вдохновляют. Потому что, в принципе, первый принцип обучения — повтори мастера, а потом научись делать своё.
2) Второе направление — это когда люди пытаются реализовать какие-то идеи, которые приходили им в голову год, два, три, десять лет назад, но которые они не могли воплотить, потому что для этого нужна была куча людей, денег, компетенций. У них этого не было, а искусственный интеллект всё это им даёт. Условно говоря, если у вас есть ChatGPT, вы за 20 долларов получаете в своё распоряжение целую корпорацию с неограниченным числом квалифицированных сотрудников. И вы становитесь не разработчиком, не исполнителем, а скорее менеджером, который управляет задачами искусственного интеллекта. Это второе направление.
Оно развивается по-разному, где-то более интересно, где-то менее. Почему? Потому что мы всё ещё по привычке мыслим в парадигме до искусственного интеллекта. Мы пока не прочувствовали все возможности того, как всё это может реализовываться.
Третье направление — это очень небольшое количество проектов и идей, которые уже более релевантны современной парадигме. Это когда происходят какие-то очень странные, необычные вещи. Я не буду сейчас детализировать, потому что слежу за некоторыми проектами, и у меня самого есть такой — он выглядит довольно странно. О нём до эпохи ИИ вообще было бы бессмысленно говорить. Эти проекты просто не могли бы существовать в прошлом.
Естественно, публичное внимание сейчас сосредоточено на проектах второй группы. Мы это видим в двух основных направлениях:
1. Создание кода, приложений, потому что это огромный рынок.
2. Создание контента всех видов — видео, аудио, тексты, анализы, отчёты. Это всё убирает огромное количество процессов.
И, конечно, то, что называют агентами — когда появляется агентность, самостоятельность, способность к обучению и так далее. Это тоже интересно.
Но сейчас мы в основном просто делегируем агентам привычные задачи и типовые продукты, привычные потребности. То есть, по сути, просто меняем людей на машины. А вот суть продуктов и потребностей пока остаётся прежней.
Но самое интересное, как мне кажется, будет именно в третьем направлении, когда начнут возникать проекты абсолютно новые, которые были бы невозможны в старой парадигме — в парадигме обычной разработки и стандартных алгоритмов. Когда не было такого ИИ, как сейчас.
Очень интересное и многообещающее время. Особенно вдохновляет скорость изменений и рост инструментов, которые дают всё больше и больше возможностей.
Я по себе заметил одну важную вещь. Я очень активно использую ИИ, и я не стал работать меньше — наоборот, я стал работать больше, причём гораздо больше. Потому что это стало настолько интересно, что я просто перестаю спать иногда. Но при этом я стал и делать намного больше.
То есть у творческих, амбициозных людей искусственный интеллект не снижает вовлечённость — наоборот, он её увеличивает. И выход, результат — на порядок выше.
А вот большая часть людей, которые изначально не были настроены на созидание, а в основном потребляли, — ну, такие, условно говоря, “NPC”, как в играх говорят, — они ожидают от ИИ уменьшения труда, вовлечённости.