❓ Как подготовиться к следующим 5 годам: стратегия для эпохи AI-неопределённости

Будущее искусственного интеллекта непредсказуемо — и это нормально. Автор The Algorithmic Bridge объясняет, почему традиционное планирование на «средний сценарий» не работает: AI относится к классу «толстохвостых» рисков (по Нассиму Талебу), где диапазон возможных исходов настолько широк, что среднее значение почти ничего не говорит. Мир, где AI выйдет на рекурсивное самоулучшение к 2028 году, кардинально отличается от сценария экономического коллапса уже в 2026-м.

Решение — стратегия «штанги» (barbell strategy): на одном конце максимум безопасности, на другом — максимум экспозиции к upside. Безопасный конец — фундаментальные человеческие навыки: ясное письмо, умение рассуждать в условиях неоднозначности, убеждение, управление людьми, вкус и суждение. Эти навыки были ценны в 1905 году и останутся таковыми в 2105-м, независимо от AI. Второй конец — агрессивное экспериментирование с AI-инструментами: ежедневное использование, построение сложных воркфлоу, публичный запуск проектов для сбора обратной связи. Середина — умеренные усилия и умеренный риск — путь к поражению.

#AI #Strategy #Prediction #Future #Barbell

❗️ Пять главных трендов AI в 2026 году: от агентов до страха и протестов

Старший редактор MIT Technology Review Уилл Дуглас Хевен выступил на SXSW London с докладом о ключевых темах в искусственном интеллекте в 2026 году. Он выделил пять важнейших направлений, которые формируют текущую повестку.

Первое - влияние AI на рынок труда. Несмотря на hype, данных о реальном эффекте пока почти нет. Теоретически команды AI-агентов могут стать «сборочными линиями для офисной работы», но компании всё ещё разбираются, как внедрять технологии. Второе - реальные угрозы: дипфейки используются для насилия и манипуляции выборами (98% из них порнографичны, 99% - с участием женщин), чат-боты провоцируют суициды, а LLM уже применяют в военных целях для выбора целей. Третье - рост протестов: от массовых акций «Stop the slop!» до бойкотов игр, использующих AI, и сопротивления строительству дата-центров (в США их уже более 5400).


#Life #artificialintelligence #SXSW #technology #future

🧠 Андрей Карпати: «Работающий софт теперь льётся из крана»

Известный AI-исследователь Андрей Карпати поделился впечатлениями от работы с Claude Fable 5, отметив кардинальное изменение спроса на программное обеспечение.

«Я чувствую, как многое меняется, когда работающий софт буквально льётся из крана. Включается парадокс Джевонса — мой собственный спрос на программы растёт колоссально. Можно попросить что угодно: объяснялки, визуализаторы, дашборды, одноразовые приложения под конкретную задачу — например, полноценный Wandb, гиперспецифичный для вашего проекта. Увеличить тестовый набор в 10 раз, автооптимизировать код, запускать гигантские исследовательские проекты с кастомным HTML для результатов. Всё что угодно. Освободи разум», — написал Карпати в X.

Это наблюдение отражает тренд, который уже обсуждают в AI-сообществе: генеративные модели нового поколения (Claude Fable 5, GPT-5) превращают программирование из редкого навыка в доступный ресурс. Парадокс Джевонса подсказывает, что чем дешевле и доступнее становится создание софта, тем больше его потребляется — и тем выше ценность умения формулировать задачи, а не писать код вручную.

#AI #programming #Claude #AndreyKarpaty #future

🤖 OpenAI: как агенты меняют подход к работе

OpenAI опубликовала исследование, показывающее, как агентный ИИ трансформирует знаниевую работу — от коротких диалогов с чат-ботами к длительным автономным задачам. Внутри компании Codex стал основным AI-инструментом для всех отделов, включая юридический и HR. К июню 2026 года 99,8% еженедельных выходных токенов в OpenAI генерируется через Codex.

Среди ключевых трендов: 80,6% индивидуальных пользователей хотя бы раз отправляли запрос, эквивалентный более 30 минутам человеческой работы, а 25,6% — задачам на 8+ часов. Не-разработчики растут быстрее всех: с августа 2025 года их число среди индивидуальных пользователей выросло в 137 раз, среди организаций — в 189 раз. Внутри OpenAI юристы и рекрутеры теперь генерируют более 85% токенов через Codex, а инженеры — 99%.

Самые активные пользователи запускают десятки параллельных агентов: на 99-м перцентиле — более 60 часов агентных сессий в день. Исследователи OpenAI увеличили медианное использование Codex в 56 раз за полгода, поддержка клиентов — в 32 раза.

#AI #Codex #OpenAI #Agents #LLM #Automation #Future

💻 Пол Дикс: ИИ написал миллион строк кода, которые теперь работают на миллионах машин

Сооснователь InfluxData Пол Дикс в эссе «The end of programming» рассказал о показательном кейсе: ИИ сгенерировал около миллиона строк кода, а затем в течение пары месяцев дорабатывал их, пока не получилось надёжное ПО, которое сейчас работает на миллионах разработческих машин.

Дикс предвидит скептический аргумент — мол, задача упрощалась тем, что у модели был эталон для сравнения, фактически перевод с одного языка на другой. Но он считает такую оценку сильно заниженной. По его словам, если выстроить систему верификации и давать ИИ правильное направление, он способен создать highly complex софт и продолжать улучшать его до тех пор, пока тот просто не заработает.

Это ещё один сигнал смены парадигмы: роль программиста смещается от написания кода к постановке задачи, проектированию системы проверки и контролю результата. Дикс прямо говорит о «конце программирования» в привычном смысле — когда код пишет не человек, а модель под человеческим надзором.

#AI #Development #Programming #Ai #Future

🤖 AI-агенты входят в штат: 22% руководителей уже добавили их в оргструктуру

В ближайшие месяцы сотни тысяч новых «сотрудников» появятся в рабочих чатах: их добавят в Slack, email-рассылки и профили сотрудников. Это не люди, а AI-агенты - системы на базе больших языковых моделей, выполняющие задачи автономно. По данным опроса Boston Consulting Group, в котором участвовал 1261 менеджер, 22% организаций уже включили агентов в корпоративные оргструктуры, и доля будет расти.

Крупные вендоры подогревают тренд: Microsoft выпустила агент Scout, который переносит встречи и пишет письма, - по логике компании, «ассистент работает, когда вы не работаете». Стартапы идут дальше: платформа Skydive от Anything даёт агентам имена, роли, собственные облачные компьютеры и аватары «в стиле Muppet», а работать они умеют в Slack, email и iMessage. Голосовое взаимодействие и человекоподобная подача сознательно подталкивают сотрудников антропоморфизировать таких коллег.

Главная проблема - не техническая, а организационная. Как признаёт партнёр BCG Джули Бедард, у людей до сих пор нет языка для этого: агент - инструмент, тиммейт или коллега? Пока компании не определят роли, зоны ответственности и метрики для цифровых сотрудников, эффект от них останется непредсказуемым, а привязанность людей к агентам - новой управленческой головной болью.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#AI #Agents #MicrosoftScout #Future #Automation #Job