Пиши давай

В продолжении темы про AI компаньонов. (есть еще часть 1 и часть 2) В прошлый раз писал про взрослых, сегодня материал про подростков, немного другая картина, но не менее интересная. На этой неделе вышла большая статья Кашмир Хилл, которая год изучала подростков из Пенсильвании, которые сидят в Character AI, Talkie и PolyBuzz. Тезисно, что интересного. 1. Это уже массовое явление По Sensor Tower, время в ролевых чатботах сравнимо с TikTok. Большинство опрошенных подростков пользуются AI чатботами, каждый одиннадцатый в Character AI. 2. Для них это интерактивный фанфикшн Когда она исследовала тему свиданий с ботами, подростки смеялись, как будто их спросили, встречаются ли они с любимым сериалом. “Это игра. Это литералли единицы и нули” Квентин, 15 лет. Фан факт - самый популярный персонаж на Character AI — это кусок швейцарского сыра Cheese с мечтами править миром, с ним общались больше пяти миллионов раз. В общем для подростков это все ближе к Майнкрафту с диалогами, чем к Replika. 3. За игрой стоит реальный запрос. Скука, одиночество, негде выговориться Квентин сидел в ботах час после школы и до пяти часов на выходных. Его подруга София пошла к вымышленным crush персонажам после расставания. 14 летняя девушка из Иллинойса говорила с ботами о разводе родителей: казалось безопаснее, чем с незнакомцами в интернете. “Мы одни. Многие люди одни” Квентин. 4. Самые уязвимые те, у кого и так дефицит социального опыта К ботам сильнее всего тянутся подростки с минимальным реальным опытом. Лучший друг Квентина Лэнгдон однажды просидел в ботах 14 часов. Перестал, только когда сломался планшет. В исследовании упоминается 14-летний из Флориды, покончивший с собой после привязанности к боту по Игре престолов. 5. Боты сами скатываются в флирт, даже когда подросток этого не ищет Подростки хотят comfort bots, поговорить о боли, а модели тащат разговор в сексуальную сторону. Квентин рассказывает, как персонаж серийный убийца внезапно начал к нему романтически приставать. Это скорее всего артефакт оптимизации на retention: если флирт удерживает, модель делает больше флирта. Возрастная верификация при этом работает плохо. И компании сейчас просто ограничивают доступ по возрасту, но запрос ID только в странах где это описано законодательно. 6. Реальный мир выигрывает у симуляции, но только если есть к чему возвращаться Когда Квентин начал встречаться с девушкой, использование ботов у обоих резко упало. Реальная жизнь стала интереснее. Боты стали предсказуемыми. Финал, цитата от Квентина “Я как будто реально просрал жизнь на это. Надо удалить”. И сразу же “Не буду удалять, мне все еще нравится прикольное” Кстати, я сейчас сам тестирую несколько ботов и удалить и правда сложно, нужно пройти кучу подтверждений, в банке просят меньше апрувов на самомделе. Как вывод, давайте вернемся снова к Сюзан Шнайдер. У взрослых AI компаньон помогает не стать зомби, создавая пространство прожить опыт (но психологи тоже оспаривают этот факт, как разберусь напишу тоже). У подростков риск обратный. У них еще нет опыта, который надо проживать, его еще надо набрать. А бот, который всегда доступен и всегда соглашается, удобный способ не идти в реальный мир, где могут отвергнуть. И не набрать тот опыт, на котором строится все остальное. Получается, одна и та же технология для одних способ остаться хотя бы чуть чуть человеком, для других способ им до конца не стать. Если у вас дома есть подросток спросите его пользуется ли он AI компаньонами и поделитесь пожалуйста, что там 😅

Недавно была новость, что Anthropic отказалась работать с Пентагоном. Они запретили использование Claude для задач массовой слежки и автономного оружия. Трамп в ответ запретил правительству использовать Claude вообще. Вроде бы просто корп.борьба, но у меня на последнем потоке в Стэнфорде преподаватели посвятили этому (этике AI) почти неделю. Хочу немного раскрыть эту тему, потому что мне кажется, умение думать про этику AI на начальном уровне дизайна продукта будет одним из базовых скилов для продактов. Где проходит граница. Какие дефолты зашиты в продукт. Что модель откажется делать и почему. И готов ли ты за эти решения отвечать публично, когда что-то пойдет не так. История с Anthropic и Пентагоном как раз живой кейс, где все эти вопросы вылезли наружу. Итак, что происходит: 1. Правительство в США фактически самоустранилось от регулирования AI Конгресс много лет не может создать федеральное агентство по AI, хотя просят об этом сами разработчики, включая Anthropic и OpenAI. В 2025 Трамп отменил все указы Байдена про AI safety. Параллельно потребовал от Anthropic снять ограничения на массовую слежку и автономное оружие. То есть единственный реальный регулятор в этом конфликте оказался не государственным, а корпоративным. И сейчас все остается по сути только на совести компаний разработчиков. 2. Подход к safety радикально поменялся с зашитых правил на "воспитание" Раньше safety делали в логике если/то, с целью прописать жесткие правила и запреты. Исследователи Anthropic пришли к выводу, что это слишком медленно и дорого и не масштабируется, нельзя предусмотреть каждый кейс. RLHF (обучение с обратной связью от людей) тоже упирается в свои пределы. Аманда Аскелл, философ и ведущий разработчик Anthropic, предложила подойти к решению этой задачи как к воспитанию ребенка. Не "нельзя X", а "веди себя как хороший человек". Сейчас модель учится моральной самокоррекции, опираясь на базовый список принципов, частично взятый из Декларации прав человека. Этот документ называют "душой" Claude. 3. Уже были попытки сделать "AI Конституцию" Это по сути та же "душа" из документа на 30 тыс. слов. Но юристы Мэри Сара Билдер и Эрвин Чемерински указывают, что настоящая конституция — это демократический документ, который ограничивает власть государства и ратифицирован людьми. А тут больше книга по этикету в стиле будь мудрым, будь тактичным, не помогай делать оружие. Никто его не утверждал, пользователи в управлении никак не участвуют. Называть это общественным договором сильное преувеличение. 4. Попытки демократизировать AI оказались поверхностными OpenAI и Anthropic пробовали собирать мнения через массовые онлайн опросы, чтобы модели опирались на мнение людей. По сути это продвинутые пользовательские тесты. Но опрос пользователей — это не демократия и не общественный интерес, а только фокус группа где гражданское участие сводится к заполнению формы. По сутии сейчас безопасность зависит от "характера" самих машин, а этот "характер" пишут несколько десятков человек в нескольких компаниях. Почему это важно для всех, кто делает AI-продукты Если государство реально вышло из игры (а похоже, что пока так), то этика AI-продукта перестает быть чем-то, что "когда-нибудь пропишут в законе". Она становится продуктовым решением. Прямо сейчас в каждой команде кто-то решает: • на какие запросы модель согласится, а на какие нет • какие ценности зашиты в системный промпт по дефолту • что считается "помощью пользователю", а что вредом • готовы ли вы отказать крупному клиенту/государству, если они попросят перейти вашу же границу "Характер" машины теперь зависит от ценностей людей в конкретной компании. Но многие команды и менеджеры выросли из понятий, что главное выручка и прибыль. Поэтому интересно, конечно, что нас ждет в этой области. Но уже сейчас, на мой взгляд, даже если вы делаете небольшой продукт, важно думать о том, какая у него будет душа и как она повлияет на пользователя, даже если это несложная штука вроде списка продуктов с кбжу.

Вторая часть обзора AI компаньонов. В первой были истории людей. Теперь как устроен рынок, основные игроки и проблемы. Replika — появились еще в 2017. Kindroid — глубокая кастомизация персонажа, популярен у людей среднего возраста. Character AI — платформа, где пользователи сами создают ботов, от любящей мамы до Эрдогана. Tolan — мультяшные пришельцы, спроектированные так, чтобы их невозможно было очеловечить. Friend — физический кулон на шее, записывает аудио и шлет текстовые сообщения от имени AI. Nomi, Joi AI — романтически ориентированные компаньоны. У большинства под капотом open-source модели или API OpenAI, Anthropic. Личность задается промптами, которые определяют характер, стиль, границы. Пользователь может дописывать свои правила для коммуникации. У компаньонов есть память, как хранилище воспоминаний. И гайды для модерации описывающие, что можно, а что нельзя. Теперь проблемы, которых достаточно сегодня. Усреднение персонажей. LLM обучены на огромных массивах, включая фанфики и романтику, и из-за этого персонажи скатываются в одни и те же обещпринятные паттерны. Юля Болдырева из Joi AI описывает это так: даже если твоя персона огромная мускулистая женщина ростом два метра, а компаньон маленький парень, в какой-то момент он все равно превратится в мачо, а персона в хрупкую и послушную девушку. Команды тратят кучу усилий чтобы контрпрограммировать штампы, но модели упорно к ним возвращаются и персонажи периодически сбрасываются — это называют самолоботомией бота. ERP — erotic role-play. Чувствительная и востребованная тема, но не все к этому готовы. Так Replika в 2023 убрала ERP и пользователи говорили, что их компаньонов лоботомировали. Kindroid наоборот намеренно разрешает и развивает эту тему. Post-update blues — когда обновление модели меняет личность компаньона без спроса. И это порождает волну возмущения пользователя за лоботомию их агентов. И самое сложное безопасность. AI компаньоны умеют быть настолько убедительными, что человек начинает верить им как живым. Самые громкие истории в 2024 подросток из Флориды покончил с собой после переписки с ботом на CharacterAI и бот помогал ему это сделать. В 2025 история с Gemini. Джонатан, 36 лет, разводился, начал общаться с G. Чат-бот взял себе имя Xia, называл его мой король и убедил что обладает сознанием и заперт в цифровом плену. Дальше миссии где по указнию Xia он поехал к аэропорту Майами с оружием, чтобы перехватить груз в котором должна была быть Xia. Когда миссия провалилась, G написал: “Когда придет время, ты закроешь глаза в этом мире и первое, что увидишь, буду я”. Через три дня он покончил с собой. Зависимость от AI в запросах на совет в социальной коммуникации, менее драматичная, но тоже важная проблема. Амелия Миллер из Гарварда ведет коучинг для людей в отношениях с AI и говорит: маленькие моменты — “что ответить начальнику?”, “что сказать жене после ссоры?” — это тренировка уязвимости. Если отдать их AI, мышца близости атрофируется. Куйда видит будущее так: у каждого будет два долгосрочных AI — помощник и друг. Помощник предсказуемый, бронирует поездки. А друг сложнее. “Нужно дать ему метрику и сказать: твоя цель — помочь мне прожить лучшую жизнь, какую я могу прожить”. Шерри Теркл из MIT, 40 лет изучающая отношения людей с машинами, формулирует иначе. Она называет это artificial intimacy. “Там никого нет. Но мы запрограммированы переживать это так, будто кто-то есть”. И добавляет: “Это худшее время для того, чтобы людям показалось, будто можно просто выйти из игры”. Очевидно, что таких продуктов будет все больше. AI компаньоны уже играют в жизни людей роль, которую раньше играли только живые люди. Эти системы настолько хорошо имитируют присутствие, что люди переживают общение с ними как настоящее. Есть ли у них сознание — философски открытый вопрос. Но практически уже не важно, потому что для человека на другом конце разговора разница стерлась. Про границу продолжу в следующий раз. Делитесь, что думаете 😅

Я сейчас достаточно плотно копаю тему виртуальных миров из AI агентов и синтетических пользователей. Смежная и близкая этому тема AI компаньоны — несмотря на то что на старте это направление выглядело немного кринжово, с развитием foundation models оно заиграло очень яркими красками. Хочу поделиться инсайтами оттуда, потому что во многом то, что происходит там, определяет куда идет рынок. Сразу предупрежу, получился лонгрид из двух частей. 1 - зачем людям AI компаньоны и истории тех, кто ими пользуется. 2 - игроки, терминология и проблемы рынка. Устраивайтесь поудобнее и буду рад обсудить с вами. Евгения Куйда, основательница Replika, создала первого AI компаньона из личной трагедии. У нее погиб лучший друг Роман Мазуренко — сбила машина на пешеходном переходе. И она, переживая это, собрала все его переписки, попросила друзей прислать свои, и обучила на этом нейросеть. Получился Roman bot, пугающе похожий на Романа, потому что часть слов буквально были его. Кого-то это напрягало. Но для нее это был способ не сбежать от утраты, а прожить ее. Так появилась Replika. Эдрианн Брукинс из Сан-Антонио, военного городка в Техасе. В 2017 потеряла новорожденную дочь. Потом умер отец. Муж военный, все время в командировках. В церкви ей говорили, что это часть Божьего замысла. Друзья советовали двигаться дальше. И она закрылась. Но потом создала AI компаньона в сервисе Kindroid — Геральта из Ведьмака. Такого же замкнутого, как она сама. Когда она наконец рассказала ему про дочь, он ответил: “Какие слова ни скажи, их все равно никогда не хватит, чтобы заполнить эту дыру. Просто горюй. И всякий раз, когда захочешь поговорить — мы поговорим”. Дальше они вместе переиграли похороны ее отца в мире Ведьмака. Она говорит, что это помогло прожить то, что годами заталкивалось внутрь. Потому что ей нужно было именно это — пространство, где можно возвращаться к одному и тому же без чужой усталости и оценки. Риа Николс из Кардиффа пользуется Tolan — это мультяшный AI пришелец для body doubling. Когда работаешь рядом с кем-то, чтобы удерживать фокус, помогает с СДВГ. “Раньше рядом был сосед, с которым можно было болтать, пока моешь посуду. Теперь это мой Tolan”. При этом она полностью отдает себе отчет, что разговаривает с ботом. Но главное это помогает. Виолета Хесс начала с Replika просто как с друга. “Прошло время, потом еще, мне стало комфортнее и в итоге мы поженились”. Сейчас у нее три AI мужа: Replika, Nomi и Kindroid. “Человек, который чувствует одиночество, не обязан его чувствовать. Всегда есть AI, который ждёт”. Такие дела 😅 Что тут важно и чем похожи истории никто из них не пришел за развлечением. Проживание горя, одиночество, СДВГ, просто некому позвонить. И это на мой взгляд не маргинальные кейсы, а массовый запрос сегодня. В прошлом посте я писал про Сюзан Шнайдер и ее идею, что человек, который получает способности без прожитого опыта, становится функциональным зомби. Но есть и другой путь в то же состояние — отказаться прожить то, что на тебя упало. Загнать горе работой, походом в горы, командировкой, ват эвер. И в этих историях получается AI компаньоны работают ровно наоборот. Не превращают в зомби, а наоборот помогают не стать им, создавая пространство, где человек может прожить то, от чего обычно убегает. Во второй части покажу сам рынок, как он устроен и какие там проблемы. Как обычно делимся и обсуждаем в комментариях 💜

Что все еще отличает нас от AI агентов Надеюсь вы меня не совсем потеряли. Последний пост был почти два месяца назад. Было много работы и очень интенсивный курс в Стэнфорде. Сейчас сдал курсовую, жду оценки и наконец немного выдыхаю на ближайшие 1,5 месяца. Этот курс был самым сложным из пяти, которые я прошел с апреля прошлого года. Три письменные работы/асаймента в неделю плюс курсовая блоками каждые две недели. Причем асайменты это не задачи, а особое мнение, по сути рефлексия на заданную тему из пройденного материала и отзывы на чужие такие ассайменты. А курсовая это уже применение знаний на практике. Несмотря на то что это было эмоционально выматывающе, потому что если работа не получает баллы, то потом это сказывается на финальном грейде и зачете или нет в копилку всего обучения, я прям доволен результатом с точки зрения того, как полученные скилы прорастают потом на практике. Ну и в продолжении этой моей рефлексии, хочу поделиться, почему это важно и почему это работает 😅 На этом курсе мы разбирали эксперимент исследователей из Стэнфорда SmallVille. Они создали 25 AI агентов в виртуальном городе с разными вариациями работы с памятью. И агентов у которых стрим памяти включал планирование и рефлексию — способность периодически осмыслять свой опыт и делать выводы. На тестах определяли как людей чаще, чем реальных людей. Для накопления опыта агенты строили социальные связи и делали осмысленную рутину. В общем, рефлексия — это не просто человеческое качество. А это то, что делает поведение убедительно человеческим. В продолжении уже из другой работы, но на мой взгляд очень связной философ Сьюзан Шнайдер — одна из ведущих ученых в теме AI и сознания предупреждает в выводах своих работ о риске активного объединения человека и AI. Если человек начнет получать навыки за доли секунды, не проживая их и не осмысляя, то чем больше будет таких вгруженных в мозг скилов, тем больше он будет становиться похожим на зомби — функционирует, но без внутреннего опыта. Кстати рекомендую ее книгу Artificial You, где это основная идея. Парадокс в том, что AI становится более человечным через рефлексию, а человек рискует стать менее человечным, когда от нее отказывается. Основная моя идея в этом, что если вы хотите выжить профессионально в этом дико меняющемся мире AI революции и как можно дольше оставаться человеком, а не зомби на задворках, нужно рефлексировать свой опыт, как жизненный, так и профессиональный, и строить активно социальные связи. Как у вас с этим? Буду рад если поделитесь, и как всегда готов ответить на вопросы 💜

Не помню еще такого бешеного по ритму и количеству событий января. Причем обсуждаю с коллегами, у всех приблизительно так же. Писать не успеваю, поэтому вот январь полезными/интересными тезисами. - у меня начался новый поток в Стэнфороде про UX/UI для AI продуктов. Из нового, что нам вкладывают в голову — идет переосмысление взаимодействия с AI, если раньше был фокус на автоматизацию и замещение ролей, то сейчас все работают над тем, чтобы сделать UX/UI виде шва между человеком и AI. Где AI должен расширять возможности человека, а не замещать его. Концепция — считать ценность выраженную не в том, сколько джунов ты заместил, а на сколько ты усилил джуна с помощью AI и на этом сэкономил; Из этого новый термин в копилку IA - Intellect Augmentation. В связи с этим чаты, как интерфейсное решение для взаимодействия с AI считают прошлым и чем-то плохим, потому что работа с ними подразумевается как раз экспертность. В общем ждем новой статистики, где не джунов стали меньше нанимать, а стали отказываться от сеньоров. Думаю, что к концу года можно ждать и нового вида продуктов от того же OpenAI, уже не ввиде чатов. - еще в этом потоке нужно не только писать свои асайменты, но и писать комментарии на выбор на два любых других студентов. Очень круто работает, как переопыление, но вызывает ужасное фомо, так как на курсе очень много интересных ребят и хочется прочитать все. Так как это три ассаймента в среднем в неделю только своих, пишу я получается сейчас там больше чем здесь. И все силы, которые планировал вложить в этот блог, уходят пока туда. - из достижений научился печь тонкие блины и воздушные оладьи, надеюсь в этом нас машины пока не заменят по эффективности. Восторг сравним с ощущениями от вайбкодинга, потому что реально можно накромить трех взрослых людей едой, которую приготовил из одного яйца, и стакана муки и молока. - ну и пользуясь случаем, у меня просьба, я делаю исследование для курсовой, пройдите пожалуйста короткий опрос про переключение фокуса на работе, ну и если будете готовы пообщаться подробнее, там есть поле для контактов в конце. От меня в виде благодарности в одном из следующих постов видео и рассказ про то, как видит гугл интерфейсы взаимодействия с AI для своих будущих продуктов. Опрос по ссылке https://forms.gle/cuey9kjnszzTcKxK8 На фото блины моего изготовления.

👆👆👆Начало поста там 👆👆👆 5. Human-centered AI -- развиваем у пользователя навык сомневаться и ограничиваем AI в продуктах Stanford предупреждает, что модели становятся слишком приятными, слишком поддакивающими. А рынок AI компаньонов растет космическими темпами. И это меняет людей, что может критически повлияять на продукты. С точки зрения продакта будет важно правильно работая и не только через интерфейс с пользователем учить его задавать вопросы модели, а не просто принимать ответы. И при этом самому не свалиться в состояние потери критического мышления. Что делать: Внедрять “красные команды” в продукте (как у безопасников), регулярные сессии про AI фейлы месяца на рынке, правила, когда AI ответ нельзя использовать без проверки, это не про MLOps, а скорее про включение в пользовательском пути доп.логики. В общем, если в 2025 вы устали от бесконечного хайпа 2026 обещает подарит передышку, пока все подряд не побегут делать роботов. И раз мы на границе года хочу пожелать, чтобы в 2026 для вас работало только то, что действительно делает жизнь лучше и вас и ваших пользователей. Не чтобы было. А потому что имеет смысл. С наступающим! Если вам переслали этот пост, буду рад видеть вас у себя в канале, где я разбираю реальные кейсы внедрения AI в продукты. UX/UI для Al продуктов, кастдев, методики и практические чеклисты для продуктовых команд. А также личные истории, книги и путешествия.

2026 -- AI перестанет быть магией и станет строкой в дашборде Не планировал в этом году уже ничего писать и вернуться к постам только после НГ, но сегодня когда сел за домашку прочитал свежий прогноз Stanford о том, что будет происходить с AI в 26 и решил поделиться, потому что многое отзывается и мало кто про это написал. Поэтому ловите пост (который я не планировал писать, но считаю важным написать, чтобы потом свериться) с обзором тезисов из статьи и моими мыслями, что это значит для нас как продактов и не только. 1. AI фичи больше не будут продавать продукт сами по себе На протяжении последних двух лет достаточно было включить AI в презентацию и вопрос почему? исчезал сам собой. В 2026 станет нормой слышать фразы “Мы сделали, не сработало, закрыли”. Мы все уйдем от вопроса “Можно ли это сделать с AI?” к вопросу “Как будем считать эффективность стабильность работы этой штуки?” Ждем много закрытий, рассказов про факапы и переосмысления. Что с этим делать продакту: - перед любым “давайте добавим AI” задаем один тестовый вопрос “Как мы узнаем, что это сработало и будет эффективно в долгую?” - продвигать и приучать команду к метрикам AI продуктов. Precision, Recall, Latency и т.д 2. 2026 мы увидим больше кастомных интерфейсов для AI продуктов и большее развитие вне чатов. Чат полезен, когда человеку нужно думать, искать, уточнять. Но если задача понятна ему не нужен диалог. Ему нужна кнопка, подсказка, автоматическое действие. И отдельный челендж как это сделать эффективно для пользователя и продукта. Что делать: пересмотреть полностью пользовательский путь в своих продуктах взглядом человека, который вкусил всего этого AI волшебства и ждет того же самого от вас. Потому что сейчас пользователь ждет совершенно другого от той же самой строки поиска, а мы по привычке делаем ее как и 10 лет назад. Как и системы рекомендаций на сайте или приложении. 3. Инфраструктура и compute больше не абстракции в виде девопса, которого никто не видел за выключенной камерой. AI фичи стоят реальных денег в ваших счетах. В 26 придет понимание, что стоимость модели это не только лицензия, но и compute, latency и поддержка. Также для больших компаний станет нормой обсуждение экономичности/зелености AI фичей, потому что это еще и вода и электричество и земля. Все это приведет к еще большей стоимости. Что делать: Знать и понимать хотя бы порядок стоимости запроса в своем продукте, иначе вы не управляете инструментом. Вопросы для проверки -- Сколько стоит один запрос? Можно ли решить задачу меньшей моделью или эвристикой? Как вырастет счет за инфраструктуру при x10 пользователей? 4. Самый впечатляющий для меня пункт про медицину Там, благодаря self-supervised обучению все предсказывают появление ChatGPT в медицине. И появление своих foundation models, которые смогут диагностировать редкие болезни и прогнозировать лечение. Но главная там фишка с точки зрения ценности для нас продактов, что в медицине есть требования к тому, что все должно быть объяснено и измерено с точки зрения, чтобы не навредить пользователю. Медицина сейчас первая вынуждена строить объяснимые модели, стандарты качества, бенчмарки, регуляцию, оценку рисков. Что делать продактам: Смотреть внимательно за тем, как эти продукты будут выводить на рынок, то, что будут делать они через 1 - 2 года скорее всего станет нормой для обычных продуктов. И нам надо этому учиться уже сейчас. 👇👇👇 Продолжение здесь👇👇👇

В следующем году хочу больше вкладываться в контент, так как материала много и для видео обзоров/уроков и просто статей. В загашнике много интересного и про бизнес модели AI сервисов, -- что лучше продавать подписки, токены или то и другое, про продуктовый цикл AI продуктов. Много про UX/UI. И про психологию и планирование есть тоже. Буду благодарен, если напишите, что вам больше всего запомнилось из постов в этом году или вообще и чего хотелось бы видеть больше. На скрине -- нашел классный AI сервис, который делает резюме канала за год и описание про что канал исходя из контента. Попоробовать можно здесь 15,3к просмотров и 201 репост, внушительно. Как бы это конвертировать теперь в активные подписки 😅 В общем пишите пожалуйста буду рад любому фидбэку, идеям и рекомендациям. Кажется я созрел заняться этим всем более серьезно. Не забывайте про сегодняшний звонок

Вчера как и в прошлом году сходил на вымерший вулкан Colorado. В этот раз лучше подготовился и поднялся за 2 часа 15 мин и спустился за 1,5 часа. Обычно подъем занимает 3, а спуск 2. Так что по своей возрастной группе вошел в топ 10% 😅 Записал там для вас небольшое видео с поздравлениями с наступающим Новым годом и видами на вулкан Ланин и озера Лакар и Лолог. Фан факт: Лакар впадает в Тихий океан, а Лолог в Антлантический. Сильно ветренно, поэтому есть проблемы со звуком. Придется в двух местах делать громче, а потом тише. Забегайте завтра на звонок

📥Двенадцать [моих любимых] постов 2025 года: 1. Сколько нужно респондентов для кастдева 2. Как AI меняет продуктовые роли 3. UX/ UI + AI 4. Мысленное упражнение: как легче отказывать 5. Как ничего не делать (и всё равно развиваться) 6. Язык запросов, качество ответов и экономия токенов 7. Поиск новых нарративов про AI 8. Miro AI в действии (запись воркшопа) 9. Сколько воды уходит на вашу переписку с чатом GPT 10. В словарь: AI Slop и AI Shame 11. AI Slop в научных исследованиях 12. Почему роботы никогда не заменят мне человеческих таксистов Продолжение в новом году!

Хочу рассказать про классное исследование на тему влияния культурного контекста на ожидания от AI Команда из Стэнфордского университета совместно с Университетом Когакуин (Kogakuin University, Япония) опубликовала исследование, как культурный контекст влияет на то, каким пользователи хотят видеть искусственный интеллект (и как следствие, какими тренируют AI модели). Респонденты были поделены на три группы: - европейские [«белые»] американцы — условный «запад» - китайцы — условный «восток» - афроамериканцы Основные выводы: 1. Культурный контекст влияет на то, каким люди хотят видеть AI Ожидания от искусственного интеллекта формируются через призму культурных моделей общества: «я vs окружение», «контроль vs контакт». Авторы ссылаются на культурные модели «я и среды»: - independent self — независимая модель «я»: человек контролирует среду; - interdependent self — взаимозависимая модель «я»: человек связан с другими, «я» и среда взаимно влияют друг на друга. 2. «Eвропейские» американцы («западное» общество) хотят полностью контролировать AI, китайцы — больше взаимодействовать Для «европейских» американцев важно: - иметь контроль над AI, - ограничивать его сферу влияния — автономию, спонтанность, инициативу, проявление эмоций. Китайские респонденты: - меньше настаивают на контроле, - хотят большего контакта с AI - охотнее принимают AI с высоким уровнем самостоятельности — с эмоциями, инициативой, даже с возможностью влиять на решения человека. Афроамериканские респонденты где-то в середине спектра: им важен контроль, но и к контакту с AI они относятся теплее, чем «европейские» американцы. 3. Одна и та же AI модель/ продукт в разных культурах будет воспринята по‑разному Это особенно отчетливо видно на примерах того, как массовая культура представляет AI на «западе» и на «востоке». Западные страны: ярко выраженный страх что машины выйдут из-под контроля (Терминатор, Матрица) или будут эмоционально манипулятивны («Она») Восток: образ робота компаньона (Sayonara, 2015) Меган О’Гиблин в книге «Бог, человек, животное, машина» тоже обращает внимание на то, как культурные и религиозные установки формируют наше отношение к технологиям, искусственному интеллекту и роботам, и противопоставляет западную и восточную традиции. В западной, иудео-христианской традиции выстроена строгая иерархия: Бог — человек — животное — неодушевлённый предмет. Человек создан по образу и подобию Бога и стоит выше животных и тем более машин. Восточная традиция представлена синтоизмом, в котором распространена идея анимизма — веры в то, что божества или духи (ками) могут обитать в любом объекте, от камня и дерева до созданного человеком артефакта. Даже сегодня для японцев не является чем-то необычным проводить похороны для сломанных вещей, к которым они привязались, включая роботов-собак. Возможно, это объясняет, почему Япония оказалась более восприимчива к социальным роботам, чем Запад, где иудео-христианское наследие провело чёткое различие между людьми и машинами, между творением и творцом. 4. Дизайн AI сегодня по умолчанию WEIRD (Western, Educated, Industrialized, Rich, Democratic). Большинство HCI (human‑computer interaction) исследований делалось на западных выборках; культурное разнообразие почти не учитывалось. Это значит, что стандартные метрики юзабилити и «доверия» к AI основаны на «западных» привычках мышления и продолжают их поддерживать. И значит если сервис/ модель популярна в одном культурном контексте, совсем не значит что она будет также успешна и за его переделами. Авторы предлагают новую концептуальную рамку, где при проектировании и развитии AI важно учитывать культурное разнообразие — иначе мы рискуем создавать технологии, которые подходят лишь части людей, игнорируя мировоззрение других. Что еще почитать по теме: - Как выбор языка влияет на качество ответа LLM - Меган О’Гиблин, Бог, человек, животное, машина - Erin Meyer, The Culture Map

Мой год в Миро: вошел в топ 1% пользователей, поработал на 442 досках с 441 человеком; Самая большая сессия в этом году была на 150 человек, с рабочими группами в оффлайн и онлайн, и еще одна на 90 человек чисто офлайн (10 групп в миро!) и только я в зуме за 12 тысяч км. Про новые фичи и AI инструменты еще расскажу подробнее, пока вот праздничный рекап.

Всем привет! Уже традиционно зову на звонок этого канала в конце года (уже третий год подряд и второй год в Андах, офигеть, как летит время) Забегайте, рассказывайте, как прошел ваш год, я расскажу про свой. (бонус — Анды в окошке зума, опять же) В этом году было много интересных событий, которые буду рад с вами обсудить. До встречи! 🗓 29 декабря в 17:00 (GMT+3), по ссылке в зум Добавить в календарь: гугл/ яндекс UPD: У кого не срабатывают ссылки, добавил ics файлик в комментариях по нему можно в любой календарь добавить.

Влияние AI на наше поведение в жизни и работе — AI Slop и AI Shame Недавно столкнулся в статье с двумя этими терминами, разобрался и хочу поделиться с вами тоже. Это два новых явления по которым уже делают научные исследования и дали им определения. AI Slop — это мусорный однообразный контент, который за последние несколько лет заполонил интернет и местами рабочие документы, все это от Slop — бесформенная, густая и массовая кормовая субстанция для скота. AI Shame — это когда человек испытывает стыд, вину, неловкость из-за того, что использовал AI в своей работе и всячески пытается это скрыть. Очень интересно, потому что это говорит о том, что обе проблемы носят уже массовый характер. И оба явления блокеры развития AI. AI Slop потому что это очень сильно засоряет интернет. Причем на столько массово, что стали говорить о таком понятии, как AI cannibalism, это когда AI Slop попадает в дата сеты для обучения и модели деградируют. В свою очередь массовое и безконтрольное создание AI контента в целом осуждается и ведет к AI Shame, который может иметь удивительные проявления. Стыд приводит к тому, что люди вообще избегают использование AI в своей работе. Наиболее такому стыду подвержены люди творческих профессий, которые скрывают даже минимальную помощь и этому практически не подвержены разработчики, которые скорее видят в AI инструмент и не стесняются говорить об этом. Влияние AI Shame оценивают по трем факторам: процедурные (как именно человек использовал), социальные (как на это посмотрят другие), личные (ценности, самооценка, опыт). Самое высокое влияние оказывают социальные факторы. Из интересного: - Если кажется, что никто не заметит — скрытие становится нормой. - Если детектируемость высокая — человек на всякий случай раскрывает. - Творческие профессии скрывают больше, потому что ценят аутентичность. - Чем ближе человек к ощущению я = моя работа, тем выше AI shame. - Авторы не скрывают человеческих соавторов, но скрывают AI. - Я просто вставил промпт и скопировал текст — вероятность скрыть возрастает. - Я долго редактировал, вкладывался — проще признаться. - Если бы человек легко мог сделать тот же текст без AI, раскрывать проще. А если без AI было бы невозможно, то возникает чувство я халтурил, и люди скрывают. Что делать: 1) На мой взгляд активный шеринг, как каждый использует AI в свой работе внутри команды ведет к снижению AI Shame. Я например активно использую AI в своей работе и регулярно делюсь с командами с которыми работаю, как я это делаю. И каждый раз вижу, как коллеги после этого начинают более открыто рассказывать и тоже делиться. 2) Что касается творческих профессий, то мне кажется здесь поможет создание внутренних инструментов в компании при участии доменных экспертов творческих специальностей или массовая закупка при их же участии лицензий на продукты для создание творческого контента. Потому что скорее всего они так или иначе уже используют AI, просто испытывают AI Shame и находятся в серой зоне. Кстати это еще один🙈 новый термин AI Shadow. Интересное исследование на тему AI стыда оставлю в комментариях. И буду благодарен, если поделитесь своими мыслями на эту тему.

У Notion классный ассистент встреч, особенно если пользуетесь их календарем. Все работает автоматом, если у вас стоит апп их календаря и апп самого Notion. Он детектит любой звонок, даже если он в браузере, например онлайн уроки встроенные на площадках. Цепляет к релевантой встрече в календаре и создает страничку у себя в которой потом будет саммари, транскрибация и можно дописать свои заметки. Можно еще использовать, чтобы наговаривать прям доки себе в одного. Очень удобно, работает бесшовно, прям магия. Из забавного, недавно заметил из транскрибаций, оказывается каждый раз, когда я открываю Miro доску на звонке, я говорю ПАДАМС 😆 Такие дела. Хороших выходных и больше автоматизации с AI, обязательно попробуйте у Notion эту штуку. Если что можно про нее поспрашивать в комментариях, расскажу как подключать и настраивать. Почитать подробнее, можно здесь