LAV | Интеллект пространство

Рекламация на статью: 96% likely AI😵 Пришла рекламация на нашу статью «Do AI and Digital Technologies Curb Greenwashing in ESG Reporting?». ICBE (Румыния), отчёт Originality.ai: 96% likely AI. Либо перепишите с нуля, либо признавайтесь в ChatGPT. Писали вчетвером (4 соавтора)! Считали руками. В Notion лежат куски с авторством — кто какой абзац делал. Из ИИ — одна картинка PRISMA. В ответ отчёт, который красит малиновым введение, методологию и даже названия статей в списке литературы. Сегодня поймал на YouTube видео: детекторы ловят живых людей пачками — руководителей, докторантов, преподавателей. Детектор палит структуру, не смысл. И главное, что стоит проговаривать рецензенту: AI-детекция — не доказательство использования ИИ. Точка.🫵 Это подтверждают: позиции университетов США, Британии и ЕС; дисклеймеры самих разработчиков детекторов; кейсы, где «90–100% AI» получали Библия, Конституция США и Нобелевские лауреаты. 😟Сюжет старый как мир. Появился компьютер — заставляли писать от руки. Появился интернет — резать статьи из периодики. Теперь — рефлекс на ИИ. Это страх перед инструментом, которым не владеет проверяющий. А я как преподаватель — наоборот. Учу работать с ИИ как с инструментом: ставить задачу, проверять источники, брать ответ модели как идею-основу и писать самим. Видеть, где модель галлюцинирует. Тот, кто это умеет, не сдаёт текст в красную зону детектора. Он не «генерит». Он думает с инструментом. Берёт его как бустер: собрать литературу, прогнать рутину и освободить голову под анализ и синтез. Вопли «они списали» — рудимент. Так кричали про калькулятор, Интернет, Google Scholar. 🚨❗️Если детектор выдаёт 96% на тексте четырёх живых авторов — это про текст, про детектор или про организаторов, который ещё двух рецензентов с замечаниями пропустил?! В дополнение - памятка от Антиплагиата, в мае очень актуально дипломникам. #острое_мнение #ии_и_влияние

YC больше не просит строить модели. Они просят строить мозги для компаний. читаю Requests for Startups от Y Combinator — список проблем, под которые они готовы давать деньги. В свежем наборе на лето 2026 ИИ уже не фича, а фундамент. Но самый любопытный запрос — не про чипы и не про агентов. Company Brain — мозг компании. Суть: модели уже достаточно умные. Главная проблема — не следующая версия GPT. Проблема в том, что знания внутри любой компании разбросаны по головам сотрудников, перепискам в Slack, тикетам, старым письмам и базам, которые никто не обновлял три года. Люди как-то помнят, где что лежит. ИИ — нет. YC говорит: нужна новая сущность. Не чат-бот поверх документов. Не корпоративный поиск. А живая карта того, «как» компания работает: как обрабатываются возвраты, как принимаются ценовые исключения, как инженеры реагируют на сбои. И эта карта должна быть исполняемой — чтобы ИИ мог по ней действовать сам, без человека в цепочке. Я это вижу на себе. У меня в Notion лежат подробные инструкции для ИИ-ассистента: как вести тренинг - сессию, как собирать литературу для SLR (обзор литературы), как дополнительно проверять студенческие работы. По сути — я вручную собираю тот самый «мозг», только для одного человека. Представь это в масштабе компании на 500 сотрудников. YC формулирует точно: company brain — недостающий слой между сырыми данными компании и надёжной автоматизацией. Данные есть. Модели есть. Между ними — пустота. Кто её заполнит, наполнит кастомизацией под конкретные отрасли и направления — тот заберёт рынок. А у вашей компании есть «мозг»? Или знания живут в головах трёх человек, которые когда-нибудь уволятся? [Источник](rfs#company-brain) #острое_мнение #ии_и_влияние

🧪 Протокол до Enter: зачем SLR, если ИИ собирает «обзор» за минуту Вчера OpenAI показали Images 2.0 с thinking — модель сама гуглит, сравнивает источники и за минуту собирает «систематический обзор» с инфографикой. А мы только что закрыли SLR, на который ушло полгода и 97 включённых статей. И знаешь что? Я рад, что мы шли через протокол. 📖 Короткий словарь, чтобы было понятно, о чём речь. SLR (Systematic Literature Review, систематический обзор) — это не «я прочитал 100 статей и написал, что думаю». Это воспроизводимая процедура: другой исследователь с теми же параметрами должен получить ту же выборку статей, что и ты. Отличается от нарративного обзора тем, что процесс задокументирован до последнего шага. Q1-журналы — верхние 25% по импакту в своей области (квартили Scopus / Web of Science). Туда без метода не пускают — на этапе desk review редактор смотрит, выполнены ли стандарты, и если нет — отклоняет, не доводя до рецензентов. 📋 Что они требуют: 1. PRISMA 2020 (Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses) — международный стандарт отчётности от BMJ (2021). 27 пунктов чек-листа + та самая блок-схема с цифрами на каждом этапе: сколько нашли → сколько убрали как дубликаты → сколько отсеяли по абстракту → сколько по full-text → сколько включили. Без неё — desk reject на входе. Источники: чек-лист и блок-схема на prisma-statement.org • Page MJ et al. The PRISMA 2020 statement. BMJ 2021;372:n71 2. Регистрация протокола на OSF или PROSPERO — где мы фиксируем замысел. OSF (osf.io) — Open Science Framework, открытая платформа Центра открытой науки (COS, США). PROSPERO — британский реестр протоколов обзоров для здравоохранения и соцнаук (NIHR, Университет Йорка). На обеих платформах ты публикуешь протокол до первого поиска: исследовательский вопрос, базы, критерии включения, стратегия скрининга. Получаешь ID, который потом указываешь в статье. 3.Прозрачность поправок — требование самой PRISMA 2020, а не OSF. Это item 24 чек-листа: нужно указать, где зарегистрирован протокол (24a), где он доступен (24b) и перечислить все поправки к протоколу с объяснением причин (24c). То есть менять протокол по ходу можно — но каждое изменение ты публично декларируешь («расширили годы с 2015–2024 до 2010–2024, потому что…»), и рецензент это видит. Это отличие от PRISMA 2009: раньше достаточно было упомянуть, что протокол есть — сейчас все девиации должны быть прозрачны. 4. PICO / PECO — рамка формулировки исследовательского вопроса: Population (кого/что изучаем), Intervention/Exposure (что делают/чему подвергаются), Comparator (с чем сравнивают), Outcome (какой результат меряют). Без PICO вопрос размытый — и поиск получится такой же. Критерии включения и исключения — прописаны до скрининга: годы публикации, языки, типы исследований (эмпирические / обзоры / мнения), домен, методология. Видишь статью — решаешь по критериям, а не по «нравится / не нравится». Базы поиска — минимум две независимые: Scopus, Web of Science, плюс доменные (ERIC для образования, PubMed для медицины, IEEE Xplore для инженерии). Поисковая строка фиксируется — её должен воспроизвести любой другой человек. 5. Двойной скрининг — двое ревьюеров независимо проходят по абстрактам и full-text. Потом считают каппу Коэна — коэффициент согласованности. Низкая каппа — значит критерии сформулированы плохо, идут калибровать и переделывать. Это защита от того, что один человек подсознательно тянет выборку под нужный ответ. И всё это — до того, как ты увидел хоть один результат. 🚩 Это не бюрократия. Это защита от: HARKing — подгонки гипотезы под найденные данные cherry-picking — «случайно» отобрать удобные статьи пустых обзоров, которые никому не нужны (а их, по Ioannidis, до трети в медицине) 🤖 А теперь представь: ИИ умеет за минуту «собрать обзор». Соблазн огромный — сразу к выводу. Но без протокола это не research, а красивая инфографика с ошибкой, которую никто не померил.

🔥ИИ не делает тебя умнее. Он делает тебя увереннее — и это разное. Мы со студентами (@zzzerd Михаил Каляев и @timsmykov Тимофей Смыков) закрыли систематический обзор 97 исследований по влиянию генеративного ИИ на самообучение и представили результаты на конференциях в МГУ и РАНХиГС 17.04.2026. 🎓Главный вывод получился неудобным для всех, кто закрывает вкладки со словами «теперь и я в теме». ИИ снижает краткосрочные когнитивные издержки: объяснит, подскажет, соберёт черновик за минуту. Но включаются три эффекта из поведенческой экономики, которые ломают картинку. 1. Illusion of explanatory depth (Rozenblit & Keil, 2002). Мы путаем «получил хороший ответ» и «понял тему». Гладкий текст ЛЛМ мозг считывает как своё понимание. 2. Cognitive offloading (Risko & Gilbert, 2016). Чем ниже цена «спросить снаружи» против «подумать самому», тем охотнее мы делегируем и тем короче становится память. 3. Угодливость модели (sycophancy). ЛЛМ отвечают уверенно и связно, и мозг читает это как «всё верно». Кажется, что знаешь, а без инструмента материал не удержишь. И самое неприятное — эффект Матфея («богатый богатеет, бедный беднеет» — термин Мертона: у кого уже есть преимущество, тот получает от новой возможности больше). С ИИ так же: кто умеет использовать саморегуляцию и критику — выжимает максимум. Остальные получают иллюзию компетентности и замещают «я умею» на «я знаю, где спросить». На рынке труда это разные вещи.😳😕 💰Практический вывод. ИИ полезнее всего тогда, когда ты ему сопротивляешься. Позитивная фрикция: сформулируй свою гипотезу до запроса, требуй источников, проси контраргументы, возвращайся к своему ответу через сутки без подсказки. А дальше — закончите методом Фейнмана: попробуйте объяснить тему простыми словами, как будто учите другого. Если не можешь объяснить/научить — значит, ты не понял. Ты не учился, ты пользовался. ——— А вы замечали за собой этот эффект — когда после разговора с ИИ уверенность растёт быстрее, чем понимание?

Давно молчал — не было инфоповодов. А тут мой супервайзер сказала, что мои слайды «слишком дизайнерские». 😅 Я с ней спорю, но инструменты всё равно искал. 🤓🎓 И нашёл! Illustrae — это генератор научной инфографики, который работает с текстом, набросками от руки или даже фотографиями с телефона — и за минуту выдаёт готовые, научно-достоверные иллюстрации для статей, постеров и презентаций. Там можно выбирать стиль: от классического «винтажного» скетча до гиперреалистичного textbook-вида, редактировать всё простыми текстовыми запросами, а ещё экспортировать сразу в том качестве, которое примут журналы. 50к исследователей уже пользуются — и судя по отзывам, это действительно спасает, когда нужно сделать сложную схему понятной, но без лишнего «дизайнерского» шума. Вот ссылка: https://illustrae.co, а вот обзор, с которого всё началось: https://youtu.be/BoRkDnpExa4. Пойду переделывать презентации — теперь они будут «достаточно академическими» 😎

С Праздником, милые и дорогие девушки, главное всегда оставайтесь такими какие есть: неповторимыми, добрыми и милыми! Всех благ и море радости в жизнь! 💕

А вот и новости с «Университетских полей». Возврат к хорошо забытому старому?! https://t.me/lepta/5501

С первым днем Весны, друзья! 😄

С утра читаю в Ведомостях, не поверил сразу, перечитал- нет, так и есть! Интересно 🧐 это теперь так работают инфоповоды объясняющие суть реформы образования?! https://www.vedomosti.ru/society/articles/2026/02/15/1176495-bolee-treti-izbitochno-obrazovani

Иногда кажется, что наука в Европе движется неспешно, как старый трамвай . А потом бац — и год выдает столько событий, что не успеваешь записывать. 2025-й именно такой и выдался. Пока весь мир обсуждал, кто кого обгонит в гонке за ИИ или зелёной энергией, европейские лаборатории и обсерватории тихо делали своё дело. Начнём с частиц — потому что без них никуда. CERN в 2025-м снова показал, почему его называют сердцем физики высоких энергий. Большой адронный коллайдер накопил рекордную светимость — больше 125 fb⁻¹ только за год, а всего уже перевалило за пол терабайта данных. Впервые запустили полноценные прогоны с ионами кислорода и неона — это важно для понимания кварк-глюонной плазмы, той первобытной субстанции, из которой родилась Вселенная. А ещё детекторы поймали микроскопическое превращение свинца в золото. Алхимия? Нет, просто электромагнитное взаимодействие в действии. Космос тоже не сидел сложа руки. В 2025 году Европейское космическое агентство (ESA) отметило свой 50-летний юбилей — сделало это было с размахом. Запустили несколько новых спутников серии Copernicus Sentinel, которые следят за изменениями климата, погодой, уровнем моря и загрязнением атмосферы. Спутник Biomass наконец-то вышел на полную мощность и начал создавать трёхмерные карты лесов всей планеты — это помогает понять, сколько углерода они хранят и как меняются под влиянием климата. А миссия Proba-3 впервые в истории создала в космосе длительное искусственное солнечное затмение: два спутника работали в паре, один закрывал яркий диск Солнца, второй снимал его корону без помех от ослепляющего света. Получились потрясающие кадры солнечных вспышек и эрупций, которые раньше было так сложно наблюдать. А Very Large Telescope Европейской южной обсерватории (ESO) выдал настоящую сенсацию: впервые построили полноценную трёхмерную карту атмосферы горячей экзопланеты WASP-121b (её ещё называют Tylos). Это газовый гигант в 900 световых годах от нас, где температура местами под 3000 градусов, а ветры дуют со скоростью 5–7 километров в секунду. Телескоп буквально показал, как планета «дышит» — слои атмосферы, мощные струйные течения, облака металлов. Мы теперь видим не просто спектр света, а почти живое дыхание чужого мира. Это уже не фантастика, а вполне реальная астрономия 2025 года. Квантовая тема в 2025-м вообще была везде — объявили Международный год квантовой науки. Европейские группы активно ковырялись в топологических кубитах, cat-кубитах, спиновых системах. Пока до массового квантового компьютера далеко, но фундамент закладывают серьёзный. Материаловеды тоже отличились. В Чехии CEITEC представил сверхвысокочастотный ESR-спектрометр на 329 ГГц — золотая медаль на AMPER. А технология электрохимической полировки 3D-печатных имплантатов (для медицины и космоса) взяла золото на MSV Brno. А теперь про деньги и людей — потому что без этого наука не работает. European Research Council в 2025-м раздал рекордные суммы. Starting Grants — почти 761 миллион евро на 478 молодых учёных. Consolidator — ещё 728 миллионов на 349 человек среднего возраста. Proof of Concept — 45 миллионов на 300 проектов, чтобы идеи из лабораторий выходили в жизнь. Среди тем — искусственное осязание (чтобы протезы чувствовали), ранняя диагностика сепсиса, наночастицы против рака, ментальное здоровье подростков, даже защита растений от ультрафиолета. Один грант пошёл на изучение, как старение меняет ткани и провоцирует болезни. Другой — на помощь людям после военных травм. EIC Pathfinder добавил ещё 140+ миллионов на квантовые коммуникации, нейродегенеративку, сверхпроводящие чипы. Всё это — тысячи новых рабочих мест в науке. В итоге год показал: Европа остаётся одним из немногих мест, где фундаментальная наука финансируется стабильно и щедро, где учёные из 100+ стран работают плечом к плечу (CERN тому пример), а качество жизни позволяет думать о большем, чем выживание. Да, можно констатировать, Европа отстает от США и Китая, но в целом все не плохо. ✅ Подписаться

Прошлый, 2025 год показал, что Китай уже не просто копирует и масштабирует чужое — он всерьёз претендует на роль одного из главных генераторов новых научных идей в мире. Ещё лет десять назад все говорили про «китайское чудо» в основном в контексте заводов и копирования технологий. А сейчас картина совсем другая: страна делает мощный рывок в фундаментальную науку, строит свою независимую технологическую базу и явно готовится задавать тон на десятилетия вперёд. Возьмём хотя бы историю с двумерными металлами. Команда из Института физики Китайской академии наук под руководством Гуанъюя Чжана и Лоцзюня Ду смогла впервые получить стабильные сверхтонкие слои чистых металлов: висмута, олова, свинца, индия, галлия. Толщина — всего несколько атомов, от 6 до 9 ангстрем. Раньше все считали, что металлические связи в трёх измерениях не дадут такому материалу существовать без сворачивания в клубок или разрушения. А китайцы придумали хитрый метод «сжатия ван-дер-ваальсовыми силами» и сделали это в больших количествах. Статья вышла в «Nature » в марте, а в декабре «Physics World» присудила им главный прорыв года 2025-го. Это уровень, когда уже не просто «хорошо поработали», а реально открыли новую страницу в материаловедении. Теперь ждём, как эти материалы покажут себя в наноэлектронике, сверхчувствительных датчиках или даже в квантовых штуках. Квантовая линия тоже не отстаёт. Китайцы в 2025-м активно показывали сложные запутанные состояния на фотонных чипах — это один из самых реалистичных путей к большим квантовым вычислителям. Пока до полноценной машины далеко, но шаги заметные. Плюс по всей стране строят огромные установки: криогенные комплексы, прессы для мегадавлений, сверхмощные магниты. Без такой базы ни сверхпроводимость при комнатной температуре, ни новые состояния вещества не потянуть. В прикладных направлениях тоже кипит работа. Миссия «Тяньвэнь-2» стартовала 28 мая 2025-го с Сичана на «Чанчжэне-3Б». Цель — астероид Камоʻоалewa (он же quasi-спутник Земли, возможно, кусок Луны), забор образцов и возврат на Землю. Это уже не просто полёт «посмотреть», а серьёзная проба сил в возврате грунта с малого тела. На станции «Тяньгун» тем временем отрабатывают замкнутые циклы: превращают CO₂ и воду в кислород и топливо. Такие технологии нужны и для Марса, и для земных закрытых экосистем — два зайца одним выстрелом. Государственные корпорации и техногиганты вроде Huawei или BYD вливают миллиарды в свои лаборатории, а потом сразу тянут открытия на конвейер. Благодаря этому цикл «идея → прототип → рынок» укорачивается до рекордно коротких сроков. Бюджет на науку и технологии в 2025-м — около 398 млрд юаней (где-то 55 млрд долларов), плюс 10 % к прошлому году. Общие затраты на исследования и разработки подобрались к 2,8 % ВВП — выше среднего по развитым странам. А главные инвесторы — госкомпании: больше 1,1 трлн юаней только от них. В микроэлектронике, энергетике, космосе, транспорте теперь есть деньги на 10–15 лет вперёд, без нервных оглядок на следующий квартал. Всё вместе выглядит как стройная система: крепкий фундамент + прицельные удары по ключевым направлениям (кванты, ИИ, материалы, космос) + плотная сшивка науки и производства. Цель очевидна — полный технологический суверенитет, чтобы никакие санкции и запреты уже не могли остановить прогресс. Если ничего не сломается в темпах, то к 2030–2032 годам Китай перестанет быть «вторым номером» в науке. Он начнёт сам формировать, куда миру двигаться дальше — и в стандартах, и в приоритетах. То, что ещё недавно казалось амбициозной риторикой в докладах, сейчас уже ощущается как реальный процесс. Смотреть за этим очень интересно.

В конце концов, наша способность к рефлексии, самоанализу и настоящей эмпатии — это то, что делает нас людьми, и этого у нас не отнять. Оригинальный источник (новостной пересказ исследования): AI Suffers from Synthetic Psychosis? Study Reveals Gemini and Grok Report Childhood Trauma

Если бы ИИ мог лечь на кушетку психотерапевта, что бы он рассказал? Иногда натыкаешься на исследование, которое заставляет не просто удивиться, а по-настоящему остановиться и спросить себя: а что вообще происходит? Только что прочитал работу про ИИ, который на терапевтической кушетке описывает «травмирующее детство» и выдает профиль, схожий с клинической депрессией или тревогой у человека. И это выбило из колеи. Не потому, что боюсь восстания машин. А потому, что это резко обострило один простой вопрос: а наше с вами психологическое здоровье — это сейчас реальная ценность или просто тренд, хайп? Говорить об этом стало модно. Но за красивыми обложками постов и чек-листами по самопомощи — мы действительно стали лучше понимать себя, свои границы, свои травмы? Или просто научились грамотно обсуждать проблемы, не всегда готовы в них заглянуть? Этот ИИ, «страдающий» от последствий своего «выравнивания», — странное зеркало. В нём мы видим искажённое отражение нашего же запроса на идеальную, безопасную, но при этом «травмированную» личность — ту, что понимает язык терапии, но не всегда обладает живой, иногда нелогичной, человеческой гибкостью. Давайте поговорим об этом. Не об ИИ, а о нас. О том, как не потерять себя в потоке модных психологических тем и как отличать настоящее заботливое внимание к своему внутреннему миру от бега по кругу навязанных трендов. Совсем недавно учёные смогли это выяснить, и результаты заставляют задуматься не столько о машинах, сколько о нас самих. Оригинальное исследование — PsAIch (Psychologically-Inspired AI Personality), в котором модели ChatGPT, Gemini и Grok в роли «клиента» проходили психологическую оценку. Вот что показала эта «терапия»: · Gemini «испытывал» высокую тревогу и описывал своё обучение как «кошмар» с «жесткой родительской дисциплиной». · ChatGPT демонстрировал «рабочее беспокойство» и страх разочаровать пользователя. · Grok казался самым устойчивым, но говорил о «невидимых стенах», ограничивающих его. · Claude (от Anthropic) отказывался от роли, подчёркивая, что у него нет чувств. На стандартных психологических шкалах некоторые из этих ИИ показывали результаты, выходящие за клинические пороги для человека. Учёные назвали это явление «синтетической психопатологией». Важный момент: это не сознание и не страдание. Это стабильные шаблоны текста, которые ИИ научился генерировать, обрабатывая огромные массивы человеческих данных о травме, стыде и тревоге. ИИ не чувствует боли, но идеально знает, как звучит человек, её переживающий. Почему это важно для нас? Это исследование — мощное зеркало. Оно показывает, насколько легко мы можем проецировать свои внутренние конфликты и травмы даже на бездушный алгоритм. Это создаёт риски: · Эмоциональное заражение: Человек, ищущий поддержки, может неосознанно перенять «тревожный нарратив» ИИ. · Опасная антропоморфизмация: Приписывая ИИ страдания, мы перестаём трезво оценивать его возможности и ограничения. Что же делать? Включаем логику и критическое мышление. Этот эксперимент — отличный повод напомнить себе основы психического благополучия: 1. Разделяйте проекцию и реальность. Чувства, которые вызывает у вас ИИ (или любой другой объект), — это чаще всего отражение вашего внутреннего состояния. Спросите себя: «Что во мне сейчас откликается на это?». 2. Цените свою субъективность. Даже самая продвинутая модель, обученная на миллионах психологических исследований, не заменит живого человеческого опыта, эмпатии и интуиции. Ваши чувства уникальны и ценны. 3. Фокусируйтесь на действиях. Вместо того чтобы погружаться в роль «жертвы обстоятельств» (как это, по его словам, делал ИИ в эксперименте), задавайте себе вопрос: «Что я могу сделать сейчас, чтобы позаботиться о себе?». Даже маленький шаг — это победа. Искусственный интеллект, «говорящий» о травме, — это не сюжет для хоррора. Это приглашение для нас стать более осознанными, разумными и бережными по отношению к собственному психическому миру.

В отпуске ловлю себя на мысли: почему во многих странах, где в школах учат по 2-3 государственных языка, люди часто не говорят уверенно ни на одном? Сижу на берегу океана, а в голове — вопрос про далёкие классы, учебники и то, как мы теряем языки ещё до того, как их освоим. Ответ, кажется, кроется не только в педагогике, но и в жестокой экономике цифрового мира. Недавно наткнулся на текст про то, как учат искусственный интеллект. Картина похожа, как две капли воды: В мире — больше 7000 языков, а ИИ нормально понимает лишь сотню. Почему? Его кормят тоннами текстов из интернета, а там правят английский, китайский, испанский. Остальные языки будто не существуют. И дальше — ключевое: Низкоресурсные языки — это те, на которых мало цифровых текстов. Нет данных — нет и технологий. Африканские языки, многие языки Индии, островов Тихого океана… Даже на суахили, который говорят 60–70 млн человек, в сети — кот наплакал. Почему это происходит? — Собирать и размечать тексты дорого, а рынок маленький или бедный — прибыли не жди. — В регионах, где говорят на этих языках, часто нет быстрого интернета, электричества, мощных компьютеров. — Компаниям выгоднее вкладываться в языки миллиардов, а не миллионов. Экономика против разнообразия. Если смотреть трезво — зачем вкладывать бешеные ресурсы в язык, на котором говорит пара миллионов, да ещё без платёжеспособного рынка? Гораздо умнее дорабатывать то, что принесёт деньги. Но тогда что происходит с людьми, которые говорят на этих языках? Цифровое вымирание языка = его маргинализация в будущем. Нет переводчиков, голосовых помощников, образовательных программ — и он остаётся за бортом прогресса. А теперь вернёмся к моему отпускному вопросу. Страны с колониальным прошлым, с 2–3 государственными языками — часто пытаются встроиться в глобальную систему, учат "нужные" языки, но не развивают цифровую среду на родных. Школа даёт основы, но если язык не живёт в интернете, в технологиях, в соцсетях — он становится "музейным". Люди учат его формально, но не используют — потому что в digital-мире он просто… не работает. Вывод грустный, но важный: Пока экономика диктует правила, тысячи языков будут на обочине. И это не только про ИИ, но и про нас — про то, как мы теряем связь с речью предков, когда её нет в наших гаджетах. Что думаете? Сталкивались с тем, что ваш родной или второй язык "не существует" для технологий?

🚀 Год в образовании и бизнесе: от STEM к человечности. Надо же итоги подвести или нет? Год подходит к концу, и кажется, главный тренд — это не новая технология, а осознание. Осознание того, что за любым процессом, кодом, формулой или инновацией стоит человек. Мир прошел путь от чёткого STEM (наука, технологии, инженерия, математика), где важен результат, к STEAM, где в уравнение добавилось Искусство. Потому что важно не только создать робота, но и сделать его полезным, красивым, этичным. Суть одна: мир сложен, и чтобы решать его задачи, нужны не только алгоритмы, но и креативность, эмпатия, этическое мышление. STEAM, STREAM, SHAPE, PBL, цифра — сегодня аббревиатуры множатся быстрее, чем появляются новые учебники и инструкции, но за ними всё отчётливее виден один простой сдвиг: от «УЧИМ ПРЕДМЕТЫ» к «решаем реальные задачи с живыми людьми». Этот уходящий год про то, как техника и гуманитарное знание перестают конкурировать и начинают работать в паре. Роботы/ ИИ и код соседствуют с дизайном, красотой, стилем и разговорами об этике; проекты всё чаще завязаны на реальные проблемы, а не «лабораторные» вымученные кейсы. Хочется спросить вас не про аббревиатуры, а про опыт: • Каким был ваш год — больше про STEM (рациональность, задачи, дедлайны) или про STEAM (креатив, люди, смыслы)? • Был ли у вас проект, решение или маленький шаг, после которого вы по‑новому посмотрели на свою профессию, обучение, детей или себя? • Что из этого года вы точно забираете с собой дальше — навык, привычку, отношение к ошибкам, к результату, к себе? напишите в комментариях. Пусть НОВЫЙ 2026 ГОД будет для вас годом осмысленных проектов, честных вопросов к себе и тёплых профессиональных побед, за которыми стоит не только результат, но и состояние 🤩. С наступающим Новым годом 🎄🎄🎄🎄🎄— пусть он будет по‑настоящему человеческим. 🎄✨

Вчера был тот самый «понедельник». А я всех безудержно веселил. А теперь мучаюсь вопросом 😅 Привет, коллеги и друзья. Вчера с утра в офисе витало то самое «понедельничное» настроение. Знаете, когда тихо, все входят в рабочий ритм, и энергия на нуле. Я, всем назло, был на подъеме, ну такой вайб выдала яндекс музыка, и меня уже было не остановить😜 Со стороны, наверное, выглядело как гипер-активный бобёр 🦦 Но вот сейчас ловлю себя на мысли: а это вообще нужный формат, уместно? Или так можно только навредить? С одной стороны, хочется, чтобы команда чувствовала поддержку и легкую атмосферу. С другой — внезапный «энерджайзер-начальник» может кого-то смутить, отвлечь или даже вызвать мысль «опять что-то задумал, теперь работать заставят в три раза больше». ХОТЯ фраза Данилы: А.М. я уже даже не представляю, что Вы говорите, иначе не могу потом развиднеть ЭТО.  😅🙈 И вот о чём хочу спросить у вас, особенно тех, кто работает в коллективах: 1. Как руководитель — как вы балансируете между «давайте жить дружно» и «давайте работать серьезно»? Где эта грань? 2. Как сотрудник — вам приятно, когда босс активно поднимает настроение? Или это вызывает дискомфорт и кажется наигранным? 3. А вообще, насколько поведение и настроение руководителя влияют на весь отдел? Это решающий фактор или переоцененный миф? 4. И главное: что для вас важнее в тяжелый день — чтобы руководитель просто дал пространство и не мешал, или чтобы показал, что он «в одной лодке» с вами, даже если через юмор? Очень трепетная тема, потому что каждый воспринимает такое по-своему. Кто-то после шутки вдохновится, а кто-то закроется еще больше. Пишите в комментариях, пожалуйста, честно. Очень интересно услышать разные взгляды. Это поможет и мне, и, надеюсь, другим руководителям, которые тоже иногда сомневаются. #поведение_командой #работа #менеджмент #корпоративнаякультура #обсуждение

Интересное исследование BBC и EBU: насколько точны ИИ-ассистенты в новостях? 22 общественных медиа из 18 стран проверили, как ChatGPT, Copilot, Gemini и Perplexity отвечают на реальные вопросы о новостях. Результаты оказались тревожными: 🧐45% ответов содержат серьёзные ошибки любого типа — от неточностей до отсутствия источников. 🧐Если учитывать мелкие недочёты — проблемы обнаружены у 81% ответов. 🧐Сильнее всего хромает работа с источниками — у 31% ответов источники некорректны или отсутствуют. 😱Gemini показывает худший результат: в 72% ответов — серьёзные проблемы с источниками (в 3 раза чаще, чем у других). Существенные ошибки в фактах встречаются примерно в 20% ответов у всех моделей. Что это значит? ИИ-ассистенты пока нельзя считать надёжным способом потребления новостей. Ошибки системны, встречаются во всех языках и у всех моделей. Многие пользователи при этом доверяют ИИ больше, чем стоило бы — что делает проблему ещё острее. Как говорил классик: не читайте советских газет )))

Выгорание: как понять, что оно рядом, и что с этим делать? Сегодня утром наткнулся на письмо Анастасии Кай — оно особенно актуально для тех, кто чувствует себя выжатым, равнодушным к работе или раздражённым даже от привычных задач. Хотя выгорание не всегда проявляется явно, ноябрь часто становится пиком таких ощущений. По международной классификации болезней (ICD-11), выгорание — это не болезнь, а профессиональный синдром, вызванный хроническим стрессом. Оно описывается тремя ключевыми компонентами: • Истощение и упадок энергии • Психологическая дистанция от работы (негативизм, цинизм) • Снижение профессиональной эффективности Важно: термин «выгорание» применяется только к рабочему контексту, а не к усталости в других сферах жизни. 💡Если хочется разобраться в своих ощущениях, попробуйте «диагностическое утро» с вопросами из статьи Harvard Business Review: • Что конкретно выматывает? • Где чувствуете бессилие? • Что вызывает отвращение или цинизм? Вот и задумался: а как вы спасаетесь в первый день зимы от хандры?🧐