Бабы Сраки против альтушек
На днях появилась новость о том, что в Алматы 17-летняя девочка покончила с собой в Алматы. Как пишут в новостях и соцсетях это произошло в частной школе из-за буллинга от бабок срак.
Полиция возбудила уголовное дело. Вангую, что администрация начнёт говорить, что это все из-за домашних проблем и школа тут не причем. Почему так будет? Да потому что 4 года назад в интернете уже гремел аналогичный случай в НИШ – когда школьник на тематический бал по Гарри Поттеру пришёл в юбке.
И подобных случаев в нашей стране, несомненно, гораздо больше. Просто большинство общеобразовательных школ остаются закрытыми и непрозрачными институтами. В отличие от них, элитные учебные заведения, такие как НИШ или частные школы объединяют учеников с более высоким человеческим капиталом. Отсюда и лучшее знание своих прав, и готовность их отстаивать.
Некомпетентные бабы сраки, не могущие в педагогику и взаимодействие с подростками, это прямое последствие решения дефицита кадров путем снижения проходного на педагогические до 50 баллов в свое время. Теперь пожинаем плоды того. Алсо, директриса так вообще мастодонт педагогики и автор сотен учебных пособий и монографий - и представьте сколько менее орденоносных педагогов терроризируют альтушек в общеобразовательных школах?
На днях появилась новость о том, что в Алматы 17-летняя девочка покончила с собой в Алматы. Как пишут в новостях и соцсетях это произошло в частной школе из-за буллинга от бабок срак.
“Девочка должна была перейти в 11 класс и пришла на 1 сентября в своем неформальном стиле, за что якобы завуч и директор оскорбили и обматерили ее. Также перед смертью погибшая писала, как мы поняли, о маме одной из учениц, которая схватила ее за волосы и ударила об стену (на скрине). По словам читательницы, второго сентября девочку отчислили, а уже третьего она спрыгнула с крыши”, – пишет Qumash.
Полиция возбудила уголовное дело. Вангую, что администрация начнёт говорить, что это все из-за домашних проблем и школа тут не причем. Почему так будет? Да потому что 4 года назад в интернете уже гремел аналогичный случай в НИШ – когда школьник на тематический бал по Гарри Поттеру пришёл в юбке.
И подобных случаев в нашей стране, несомненно, гораздо больше. Просто большинство общеобразовательных школ остаются закрытыми и непрозрачными институтами. В отличие от них, элитные учебные заведения, такие как НИШ или частные школы объединяют учеников с более высоким человеческим капиталом. Отсюда и лучшее знание своих прав, и готовность их отстаивать.
Некомпетентные бабы сраки, не могущие в педагогику и взаимодействие с подростками, это прямое последствие решения дефицита кадров путем снижения проходного на педагогические до 50 баллов в свое время. Теперь пожинаем плоды того. Алсо, директриса так вообще мастодонт педагогики и автор сотен учебных пособий и монографий - и представьте сколько менее орденоносных педагогов терроризируют альтушек в общеобразовательных школах?
🔥30
Боже упаси родиться предпринимателем в Казахстане, где тебя травит и государство, и общество.
🔥35
Пока самые интересные цитаты Токаева из сегодняшнего выступления:
Поэтому считаю, что на базе действующего профильного министерства нужно образовать Министерство искусственного интеллекта и цифрового развития, которое должен возглавить специалист в ранге заместителя Премьер-министра.
Вместо рациональных решений в социальной сфере Правительство на протяжении как минимум 15 лет по-сути занималось поощрением социального иждивенчества и социального мошенничества.
Каждый человек должен осознавать ответственность за свою жизнь и безопасность окружающих людей. Необходимо всем обществом формировать культуру вождения.
Неконтролируемая внутренняя и внешняя миграция создает колоссальную нагрузку на инфраструктуру наших крупнейших городов, которые являются точками притяжения граждан.
👍23🤡12
Forwarded from SANDman
Я не хотел писать пост, но придется. Точнее как, это будет не обсасывание послания, а просто описание конъюнктуры в сфере NLP (естественная обработка языка) на казахском.
Чтобы носиться с этим "ИИ", который стал для многих людей сейчас священной коровой, желательно проходить этапы разработок последовательно. Это логично: вы не можете запустить обезьяну в космос, если ваши инженеры не могут прочесть чертеж колеса/коленвала. Нет, разрабатывать они и не должны, но понимать принцип все же стоит.
В сфере NLP тоже есть такие "пороги", которые новичок хочет-не хочет, а пройти должен. Классика жанра: работа со строками, затем - токенизация, после - лемматизация и т.д. В общем, все мы сначала изучаем числа, потом их складываем, а потом уже на ЕНТ решаем всякие синусы-косинусы где вообще одни буквы. Но вот как раз "чисел" для казахского NLP нету. Нету нормального парсера сущностей, нету синтаксического парсера, нету лемматайзера, нету нормальных размеченных данных, и уж тем более нету BERT-моделей заточенных хоть на что (даже на тот же sentiment-analysis).
Мы как то резко из "ничего" перепрыгнули на KazLLM (всякие там Irbis и прочие), но в некоторых задачах применение LLM - пушка по воробьям. А бизнес и госуха не захотят закупать карточки только ради внедрения "ИИ".
В мире, в целом, практика такова: нету денег - BERT (инферится чуть ли не на 1060, файнтюнится быстро на 3060), есть - LLM. Как можно оперировать какими-то сложными вещами, даже файнтюном BERT, если у нас своих данных то нету (ну да, спарсили википедию, окей), и более того - все решили в погоне за хайпом обучать западные архитектуры. С одной стороны, это интересно, а с другой - можно взглянуть на опыт РФ. Именно там энтузиасты начинали с rule-based approach, потом потихоньку осваивали BERT, а сейчас там целый пласт крупных "игроков" (и да, автоматизированный переводчик с казахского на русский на HF сделали россияне из вэкашки, ага). У нас, видимо, попробуют сразу запрыгнуть в первый вагон с наскоку. Но это как лемматизировать текста через LLM - бессмысленно и ресурсозатратно.
P.S. Речь идет не о всяких там Гигачатах, а о андерграундных тюнах типа того же Вихря/Ru-adapt Квене/Сайги и т.д.
P.P.S. А если говорить о мировом уровне, то там просто жесть. Посмотрите сколько на HF моделей в день заливается. И причем, грузят же не только LLM, но и BERT`ы, наборы данных и т.д.
Чтобы носиться с этим "ИИ", который стал для многих людей сейчас священной коровой, желательно проходить этапы разработок последовательно. Это логично: вы не можете запустить обезьяну в космос, если ваши инженеры не могут прочесть чертеж колеса/коленвала. Нет, разрабатывать они и не должны, но понимать принцип все же стоит.
В сфере NLP тоже есть такие "пороги", которые новичок хочет-не хочет, а пройти должен. Классика жанра: работа со строками, затем - токенизация, после - лемматизация и т.д. В общем, все мы сначала изучаем числа, потом их складываем, а потом уже на ЕНТ решаем всякие синусы-косинусы где вообще одни буквы. Но вот как раз "чисел" для казахского NLP нету. Нету нормального парсера сущностей, нету синтаксического парсера, нету лемматайзера, нету нормальных размеченных данных, и уж тем более нету BERT-моделей заточенных хоть на что (даже на тот же sentiment-analysis).
Мы как то резко из "ничего" перепрыгнули на KazLLM (всякие там Irbis и прочие), но в некоторых задачах применение LLM - пушка по воробьям. А бизнес и госуха не захотят закупать карточки только ради внедрения "ИИ".
В мире, в целом, практика такова: нету денег - BERT (инферится чуть ли не на 1060, файнтюнится быстро на 3060), есть - LLM. Как можно оперировать какими-то сложными вещами, даже файнтюном BERT, если у нас своих данных то нету (ну да, спарсили википедию, окей), и более того - все решили в погоне за хайпом обучать западные архитектуры. С одной стороны, это интересно, а с другой - можно взглянуть на опыт РФ. Именно там энтузиасты начинали с rule-based approach, потом потихоньку осваивали BERT, а сейчас там целый пласт крупных "игроков" (и да, автоматизированный переводчик с казахского на русский на HF сделали россияне из вэкашки, ага). У нас, видимо, попробуют сразу запрыгнуть в первый вагон с наскоку. Но это как лемматизировать текста через LLM - бессмысленно и ресурсозатратно.
P.S. Речь идет не о всяких там Гигачатах, а о андерграундных тюнах типа того же Вихря/Ru-adapt Квене/Сайги и т.д.
P.P.S. А если говорить о мировом уровне, то там просто жесть. Посмотрите сколько на HF моделей в день заливается. И причем, грузят же не только LLM, но и BERT`ы, наборы данных и т.д.
🔥16
Феномен Тредс
Первый раз зайдя в Тредс, у вас может сложиться впечатление, что вы окружены умалишенными кретинами. Они могут ущемиться от шоколада на нижней полке, страшно любят культуру отмены, одержимы этническим происхождением Чингисхана и внутренней политики России и её несостоятельности. Плохое качество образования или же… Сама структура соцсети?
В научной статье “Beyond fack-checking and moderation : how recommender systems toxifies social networking sites” рассматривается влияние рекомендательных систем социальных сетей на общественные процессы.
Проанализировав почти 500 миллионов твитов французских политических активистов с 2016 по 2022 годы, авторы пришли к выводу, что алгоритмы, ориентированные на максимизацию вовлечённости, неизбежно ведут к “алгоритмическому негативному уклону”. когда пользователи начинают видеть на 26%, а иногда и на 300% больше негативного контента, чем реально присутствует в их окружении. Это усиливает поляризацию мнений и приводит к фрагментации публичного пространства. Более того, социальное влияние концентрируется в руках наиболее токсичных пользователей: в топ-1% самых влиятельных аккаунтов вдвое больше авторов, систематически публикующих негатив, чем в среднем по сети. И подобное видно даже из опыта скроллинга Тредс – помимо ноунейм аккаунтов, с завидной периодичностью на желчь исходят одни и те же знакомые лица.
Важно понимать, что для сервисов главным ресурсом остаётся человеческое внимание – чем дольше юзер сидит в сервисе, тем больше рекламы ему можно показать. Особенно это важно для Меты.
Тредс ловко конвертирует аудиторию Инстаграм, самой популярной соцсети в Казахстане. Именно здесь кроется главный вызов для нас. Алгоритмы Threads используют классический приём байтов: раздражить, вызвать негодование и запустить реакцию. Это работает лучше всего.
Причём, судя по всему, аполитичная Мета, которая всегда банит или скрывает с фида политические посты, не гнушается забить на модерацию ради вовлеченности их нового продукта.
Показателен кейс Тайваня, где Тредс также популярен как в Казахстане. Президентские выборы 2024 года превратили соцсеть в площадку для мобилизации сторонников демократической прогрессивной партии. Люди заметили:, что критика власти в Тредсе расходится гораздо шире, чем в Фейсбуке и Инстаграме. Там, где другие платформы включают жёсткую модерацию и “теневые баны”, Тредс оставался почти нетронутым и этим быстро завоевал популярность.
И в этом феномен Threads. Придя как альтернатива токсичному твиттеру, он вобрал в себе худшие стороны социальных сетей (как и любой продукт Меты) . И если Инстаграм в Казахстане уже стал частью повседневности, то приход Тредс сулит нам новую эру эпоху управляемого негатива, где внимание общества будет распределяться не вокруг смысла, а вокруг вспышек ярости. Мы уже это видим на примере БАЙКОТОВ. Но завтра та же механика может обернуться ростом радикализма, токсичности и поляризации общества.
Первый раз зайдя в Тредс, у вас может сложиться впечатление, что вы окружены умалишенными кретинами. Они могут ущемиться от шоколада на нижней полке, страшно любят культуру отмены, одержимы этническим происхождением Чингисхана и внутренней политики России и её несостоятельности. Плохое качество образования или же… Сама структура соцсети?
В научной статье “Beyond fack-checking and moderation : how recommender systems toxifies social networking sites” рассматривается влияние рекомендательных систем социальных сетей на общественные процессы.
Проанализировав почти 500 миллионов твитов французских политических активистов с 2016 по 2022 годы, авторы пришли к выводу, что алгоритмы, ориентированные на максимизацию вовлечённости, неизбежно ведут к “алгоритмическому негативному уклону”. когда пользователи начинают видеть на 26%, а иногда и на 300% больше негативного контента, чем реально присутствует в их окружении. Это усиливает поляризацию мнений и приводит к фрагментации публичного пространства. Более того, социальное влияние концентрируется в руках наиболее токсичных пользователей: в топ-1% самых влиятельных аккаунтов вдвое больше авторов, систематически публикующих негатив, чем в среднем по сети. И подобное видно даже из опыта скроллинга Тредс – помимо ноунейм аккаунтов, с завидной периодичностью на желчь исходят одни и те же знакомые лица.
Важно понимать, что для сервисов главным ресурсом остаётся человеческое внимание – чем дольше юзер сидит в сервисе, тем больше рекламы ему можно показать. Особенно это важно для Меты.
Тредс ловко конвертирует аудиторию Инстаграм, самой популярной соцсети в Казахстане. Именно здесь кроется главный вызов для нас. Алгоритмы Threads используют классический приём байтов: раздражить, вызвать негодование и запустить реакцию. Это работает лучше всего.
Причём, судя по всему, аполитичная Мета, которая всегда банит или скрывает с фида политические посты, не гнушается забить на модерацию ради вовлеченности их нового продукта.
Показателен кейс Тайваня, где Тредс также популярен как в Казахстане. Президентские выборы 2024 года превратили соцсеть в площадку для мобилизации сторонников демократической прогрессивной партии. Люди заметили:, что критика власти в Тредсе расходится гораздо шире, чем в Фейсбуке и Инстаграме. Там, где другие платформы включают жёсткую модерацию и “теневые баны”, Тредс оставался почти нетронутым и этим быстро завоевал популярность.
И в этом феномен Threads. Придя как альтернатива токсичному твиттеру, он вобрал в себе худшие стороны социальных сетей (как и любой продукт Меты) . И если Инстаграм в Казахстане уже стал частью повседневности, то приход Тредс сулит нам новую эру эпоху управляемого негатива, где внимание общества будет распределяться не вокруг смысла, а вокруг вспышек ярости. Мы уже это видим на примере БАЙКОТОВ. Но завтра та же механика может обернуться ростом радикализма, токсичности и поляризации общества.
🔥34
Со вчерашнего дня в Тредсе происходит тряска фемок по поводу вырванного из контекста обращения Токаева.
Возмущения вызвала эта фраза, которую в силу низкой читательной грамотности поняли не так:
Возмущения вызвала эта фраза, которую в силу низкой читательной грамотности поняли не так:
"Следует признать, сейчас стали обычными явлениями грубость, ругань, драки, которые зачастую можно наблюдать даже в общественных местах, на дорогах. К сожалению, среди них есть и женщины, которые устраивают скандалы, употребляют нецензурные выражения, нарушают общественный порядок. Подобные действия неприемлемы в культурном, цивилизованном обществе, они наносят ущерб авторитету нашей страны на международной арене"
🔥25
В своем обращении пару дней назад Токаев сказал такую вещь:
Про плодящихся ветеранов данных у меня нет, но есть любопытные статьи прошлых лет.
А вот уже выводы из моей прошлогодней статьи, где я анализировал адресную социальную помощь:
Основной вывод можно сделать такой, что проблема неэффективности адресной социальной помощи кроется не столько в объёмах финансирования, сколько в качестве сбора и обработки данных, а также в сильном лоббизме соцсферы со стороны регионов. Государство ежегодно увеличивает расходы, но при этом не имеет объективных инструментов измерения бедности и адресности выплат. Несоответствия между официальной статистикой и реальной ситуацией, дублирование и противоречивость данных в цифровых системах, а также случаи получения пособий людьми с высоким доходом и множественной недвижимостью подрывают доверие к программе. В результате бюджетные средства распределяются неправильно, а реальные бедные остаются без поддержки, тогда как ведомства и регионы заинтересованы прежде всего в сохранении и расширении потоков финансирования.
“Близорукая, примиренческая социальная политика государства привела к появлению более ста разного рода льгот, выбиванием которых занимается отдельная категория граждан, так называемые помогайки. До сих пор платим и оказываем медицинские услуги участникам конфликтов на территории бывшего СССР и за его пределами. СССР уже как 35 лет не существует, а ветераны молодеют и множатся”
Про плодящихся ветеранов данных у меня нет, но есть любопытные статьи прошлых лет.
"Самое большое количество удалений глаза происходит в южном регионе", - сообщила представитель шымкентского филиала "Казахского ордена "Знак Почета" научно-исследовательского института глазных болезней" Ольга ЛИ на открытии офтальмологического центра в Шымкенте.
Много случаев, когда людям говорят, что им присвоят инвалидность II группы (размер пособия 45 438 тенге, согласно Законодательству РК – К.П.). При этом людям ведь не говорят обо всех неудобствах, о том, что протез надо менять каждые полгода, а он стоит около пятидесяти тысяч тенге. Люди не задумываются о том, что теряют орган, надеясь на какие-то бонусы от государства", - добавила представитель КазНИИ”,
статья от Ratel.kz за 2019 год.
А вот уже выводы из моей прошлогодней статьи, где я анализировал адресную социальную помощь:
“Эксперты школы аналитики при Сенате проанализировали 67 тысяч семей, получающих АСП, и пришли к выводу, что у подавляющего большинства получателей доход выше порога. А средний подушевой доход получателей АСП — 90–130 тысяч на человека или 350–500 тысяч тенге на среднюю семью из 4 человек.
В свое время было введено много механизмов социальной помощи. При этом их процесс сопровождался мошенничеством и сознательным ухудшением благосостояния по документам. Были случаи, что ездили комиссии по регионам, которые начисляли выплаты, а следом ехала вторая комиссия и вскрывала случаи мошенничества
В ходе исследования аналитики при Сенате выявили 352 семьи, имеющие доход ниже прожиточного минимума и при этом владеющие 11 объектами недвижимости.
Отдельной проблемой является наличие ненаблюдаемой экономической активности, теневых доходов. Согласно оценке, доля ненаблюдаемой экономики составляет около 18% ВВП страны.
Зарплаты в Туркестанской области самые низкие в стране. Но у всего остального есть стереотип о «богатых шымкентцах» и, по факту, юг имеет аномальное количество миниолигархов и теневиков
Основной вывод можно сделать такой, что проблема неэффективности адресной социальной помощи кроется не столько в объёмах финансирования, сколько в качестве сбора и обработки данных, а также в сильном лоббизме соцсферы со стороны регионов. Государство ежегодно увеличивает расходы, но при этом не имеет объективных инструментов измерения бедности и адресности выплат. Несоответствия между официальной статистикой и реальной ситуацией, дублирование и противоречивость данных в цифровых системах, а также случаи получения пособий людьми с высоким доходом и множественной недвижимостью подрывают доверие к программе. В результате бюджетные средства распределяются неправильно, а реальные бедные остаются без поддержки, тогда как ведомства и регионы заинтересованы прежде всего в сохранении и расширении потоков финансирования.
🔥19👍7
Готовы ли мы к реальной цифровизации?
Логика цифровизации предельно проста – цифровые сервисы значительно уменьшают издержки и оптимизируют рабочие процессы в компаниях, что позволяет при меньшем количестве работников получать большую производительность. Иными словами, при современных трансформациях - чем более компетентен твой работник, тем выше его производительность.
И на этом фоне непонятны грандиозные планы по цифровизации и оптимизации всего и вся от нашего правительства. Ибо это сильно противоречит кейнсианским методам работы в сфере создания рабочих мест.
В Жезказгане, например, на истощенных месторождениях не сокращают шахтеров. Потому что социальная ответственность бизнеса. На обрабатывающих предприятиях, как мне рассказывали, автоматизируют процессы, но никого не сокращают – тоже соцответственность. Аналогичная ситуация и в Мангистау, где часть месторождений уже являются зрелыми (читай, истощаются), а сальдо миграции у региона все еще одно из самых высоких в стране.
В новом налоговом кодексе планируется ввести упрощенный режим для некоторых сфер креативной индустрии. Знаете каких? Ремесленники и творческие мастерские. Буквально сферы со средневековым уровнем производительности - а все потому что дают больше всего рабочих мест. Не видать нам казахской лабубы.
И эта логика идёт уже очень давно. Из отчета Высшей аудиторской палаты с анализом бюджета 23 года следует, что было запланировано создание 93 965 рабочих мест, из них фактически создано всего 8 900 мест, или 9,5%. А в сфере сельского хозяйства из созданных 67 601 рабочих мест 81% являются сезонными. Прирост рабочих мест обеспечивается низкопродуктивными отраслями и государственным сектором.
С другой стороны, там, где рынок действительно сам приводит к цифровизации мы видим совсем иную картину. В ИТ и банковской сфере зарплаты одни из самых высоких в стране, туда уходят лучшие кадры и именно эти отрасли формируют реальный спрос на специалистов. Здесь цифровизация работает так, как и должна – создаёт добавленную стоимость, тянет за собой смежные сферы и формирует новую экономику.
И если у нас когда-нибудь действительно начнётся настоящая цифровизация, то Казахстан получит спрос на наукоёмкие, высокооплачиваемые должности. Но за это придётся платить высокую цену. Потому что параллельно огромная масса людей окажется безработной, с устаревшими профессиями и навыками. А в условиях взрывной демографии это грозит не только экономическими, но и социальными потрясениями.
Логика цифровизации предельно проста – цифровые сервисы значительно уменьшают издержки и оптимизируют рабочие процессы в компаниях, что позволяет при меньшем количестве работников получать большую производительность. Иными словами, при современных трансформациях - чем более компетентен твой работник, тем выше его производительность.
И на этом фоне непонятны грандиозные планы по цифровизации и оптимизации всего и вся от нашего правительства. Ибо это сильно противоречит кейнсианским методам работы в сфере создания рабочих мест.
В Жезказгане, например, на истощенных месторождениях не сокращают шахтеров. Потому что социальная ответственность бизнеса. На обрабатывающих предприятиях, как мне рассказывали, автоматизируют процессы, но никого не сокращают – тоже соцответственность. Аналогичная ситуация и в Мангистау, где часть месторождений уже являются зрелыми (читай, истощаются), а сальдо миграции у региона все еще одно из самых высоких в стране.
В новом налоговом кодексе планируется ввести упрощенный режим для некоторых сфер креативной индустрии. Знаете каких? Ремесленники и творческие мастерские. Буквально сферы со средневековым уровнем производительности - а все потому что дают больше всего рабочих мест. Не видать нам казахской лабубы.
И эта логика идёт уже очень давно. Из отчета Высшей аудиторской палаты с анализом бюджета 23 года следует, что было запланировано создание 93 965 рабочих мест, из них фактически создано всего 8 900 мест, или 9,5%. А в сфере сельского хозяйства из созданных 67 601 рабочих мест 81% являются сезонными. Прирост рабочих мест обеспечивается низкопродуктивными отраслями и государственным сектором.
С другой стороны, там, где рынок действительно сам приводит к цифровизации мы видим совсем иную картину. В ИТ и банковской сфере зарплаты одни из самых высоких в стране, туда уходят лучшие кадры и именно эти отрасли формируют реальный спрос на специалистов. Здесь цифровизация работает так, как и должна – создаёт добавленную стоимость, тянет за собой смежные сферы и формирует новую экономику.
И если у нас когда-нибудь действительно начнётся настоящая цифровизация, то Казахстан получит спрос на наукоёмкие, высокооплачиваемые должности. Но за это придётся платить высокую цену. Потому что параллельно огромная масса людей окажется безработной, с устаревшими профессиями и навыками. А в условиях взрывной демографии это грозит не только экономическими, но и социальными потрясениями.