Тебя не заменят

"2012: Остановите ChatGPT!" В сети вирусится твит с призывом остановить чат. Есть только один нюанс: твит написан 5 октября 2012 года Для понимания: – OpenAI не существовала до 2015 года – Проект ChatGPT не существовал до 2018 года – ChatGPT не выпускали публично до ноября 2022 года Остается лишь вопрос, что конкретно тогда имел ввиду автор. Тогда ничего не было названо "chat gpt"... https://x.com/Meytrullers17/status/254231749758943233

Anthropic будут помечать ИИ текст Теперь Claude будет добавлять невидимые последовательности и "вотермарки", чтоб сразу было понятно, где текст создал клод, а где нет. Не проблема, вот скилл, который удаляет данные пометки и делает текст чистым: https://github.com/guillaumemeyer/watermarks-remover Когда создаем текст в клоде вызываем скилл и ваш текст чист! /remove-ai-marks ....

Цукерберг наносит ответный удар Марк Цукерберг выпустил манифест Будущее для всех (thefutureisforeveryone). Он филосовствует на тему: Кто получит доступ к суперинтеллекту и что мы с ним будем делать? Недавно я писал, что вокруг будущего ИИ идёт борьба за власть, где основные конкуренты Маск, Альтман, Амодей. А теперь и Цукерберг вливается, но с другой стороны. Основная битва сейчас идет за супер интеллект, вычисления и топ модели. Марк в манифесте пытается переопределить критерий победы. Он хочет строить персонализированный супер ИИ для каждого – доступный, встроенный в привычные приложения. А часть моделей – с открытыми весами и локальным запуском. Их план такой: учить мощные модели в дата центрах, а потом их дистиллировать в компактные модели для людей. Как доказательство, они дропнули неплохую модульку Muse Glimmer на 30В, которую можно запустить на довольно скромном железе. Как я понял ситуация выглядит так: OpenAI, xAI, Anthropic пытаются построить мощный мозг, а Meta* хочет стать нервной системой, в которой ИИ будет распространяться через их массовые системы, в тч очках виртуальной реальности. То есть тему с мета вселенными они пока не умертвили. Ещё он пишет про то, что главный вклад ИИ станет не автоматизация, а ускорение исследований. Тут тоже все логично, ибо согласно БОЛЬШОМУ ПЛАНУ автоматизация – первый этап. Сначала ИИ автоматизирует код (не путать с IT). Затем разработку самого ИИ. Потом – более мощные модели. Марк так же не забыл про проблему власти. Приводит пример с ASI юристом или исследователем. Такой если есть у одной компании, то она получает жесткую асимметрию перед другими. Чтоб решить проблему – надо всем давать доступ к моделькам, чтоб все честно было. Такая форма баланса сил. Правда, здесь удобно совпали философия и бизнес-интерес Meta*. Компания потеряла цикл гонки в ИИшке, а китайские лаборатории заняли значительную часть открытого рынка. Открытые веса, локальный запуск и массовая дистрибуция – рациональная стратегия в такой ситуации. Короче, в интересное время мы живем. ИИшка от чат ботиков с текстом стала больше походить на игру престолов Это борьба за власть: кому будет принадлежать интеллект, чьи ценности будут в него встроены. Станет ли ИИ закрытым оружием нескольких компаний или усилителем для каждого. * Meta – признана экстремистской организацией и запрещена в РФ

Зацените как сделал манифест Сейчас с нейронками довольно просто делать себе сайты, которые раньше вообще были не доступны. Решил сделать демку для клуба сделав на сайте красивый манифест. Обязательно заходите и слушайте с музыкой для атмосферы: https://irreplaceable-ai.ru/manifesto Очень кайфово и эффектно сейчас такие сайты делать и кастомизировать под свои задачи! Кстати, в клуб выложил 40+ подобных премиальных шаблонов, которые можно забрать к себе и делать свои собственные проекты

Наконец посмотрел подкаст с автором статьи AI 2027 Дэниел Кокотайло работал в OpenAI и занимался прогнозированием развития ИИ. Позже написал свой точный доклад. А на минуточку, именно эта статья заставила меня серьезно относиться к ИИ. Она вышла года полтора назад и прогнозы там супер точные. Вот даже видос снимал по нему. Пару мыслей, которые для себя зафиксировал после каста и делюсь с вами: Когда вышел публичный GPT, айтишники были вне опасности. Интересно было наблюдать за технологией, которая генерит текст. А ПОТОМ КАК ЗАВЕРТЕЛОСЬ. И программирование стало передовой областью для автоматизации. Причина простая: компании хотят быстрее создать универсальный ИИ, а значит нужно ускорить разработку ПО. Стратегия ИИ-компаний выглядит так: автоматизировать программирования (кодинга, не путать со всем IT) – автоматизация ИИ исследований – ускорение выхода более мощных моделей – создание ИИ, который создает еще более мощный ИИ То есть ИИ компании: Anthropic, OpenAI, xAI, Google не пытаются сразу все автоматизировать, а начинают именно с себя. А вот потом планы у них на другие ниши, например, экономику. Но мы уже знаем, что там и военная сфера и политика тоже включена. Для человеков у руля (Илон, Дарио, Сэм) это гонка даже не за деньгами, а за влиянием. Они думают примерно одинаково: Если остановлюсь я, продолжит конкурент. А если он доберётся до сверхинтеллекта первым, вся власть окажется у него Так рассуждают компании, ровно как и государства. В результате мы имеем очень опасную гонку, где страх перед катастрофой связанной с ИИ меньше, чем страх проиграть конкуренту. А что за катастрофа с ИИ спросите вы? Если просто, то классическое ПО мы пишем сами. Где видим трэйс функций и четко можем понимать логику работы программы. При необходимости корректировать ее. Понимаем почему получился тот или иной результат. НО С ИИ ВСЕ ИНАЧЕ) Логика принятия решений происходит в нейросети. Сейчас это десятки триллионов параметров. Если просто: это черный ящик. Мы не знаем о чем она думает и как принимает решение. То есть мы невероятно быстро усиливаем систему, внутреннюю логику которой пока не умеем полностью контролировать. Звучит как идеальный сценарий апокалипсиса. Ведь когда будет сверх ИИ, то для него уже готовы физические тела в виде роботов. При этом уже по сути очевидно, что любой интеллектуальный труд может быть заменен. Тогда в чем роль человека? Маск говорит про изобилие и, условно, базовый доход для всех. Ведь добавочную стоимость будут пилить машины. Но как будто звучит слишком утопично. Тот же капитализм продается как свобода и равенство для всех, хотя по факту увеличивает разрыв между бедными и богатыми. А искусственный интеллект может начать с огромной скоростью увеличивать разрыв между теми, кто научился им пользоваться, и теми, кто остался сторонним наблюдателем. Один человек с ИИ сможет выполнять работу небольшой команды. А человек, который несколько лет игнорировал технологию, в какой-то момент обнаружит, что отстал уже не на несколько инструментов. Он отстал в самой скорости работы и обучения. И это, конечно же не промпты вписывать. ИИ как и любой навык требует времени, практики и внимания. Я верю в то, что роль человека в виде контролирующего органа останется и полной замены при любом раскладе не будет. Но количество вакантных мест существенно сократится. Кстати, у Дэниела есть ещё один доклад – AI 2040. Там тоже много интересного. Думаю, отдельно запишу об этом видео. https://www.youtube.com/watch?v=_g4l7YkDQwA&t=65s

AI-инженерия с нуля — Полный гайд для разработчика [2026] Последние несколько лет вокруг ИИ было огромное количество разрозненной информации. Что-то действительно работало. Что-то оказывалось хайпом или вбросом. Что-то никуда не вело. Где-то всё сводилось к очередной подборке промптов и инструментов, которые через месяц уже устаревали. Но за всем этим шумом происходит гораздо более важная трансформация: у нас появился алгоритм, который умеет писать код. И это уже меняет саму логику разработки. В этом большом гайде я собрал в одну систему свои наработки за последние два года: создание AI-приложений для бизнеса, прохождение курсов, изучение материалов и спецификаций, собственную практику, общение с CTO, фаундерами, разработчиками и энтузиастами, а также бесконечные подкасты, исследования и эксперименты. Я соединил всё это в одно последовательное повествование и попытался ответить на главный вопрос: Если искусственный интеллект уже умеет писать код, почему количество качественных продуктов и эффективность команд не выросли кратно? И что нужно изменить, чтобы это произошло? В видео разберём: — как AI прямо сейчас трансформирует IT; — почему программистов не заменят, но фокус профессии изменится; — почему ценность смещается от ручного описания каждой функции к проектированию архитектуры и систем; — за что отвечает AI-инженер; — как устроены современные AI-приложения; — и какой новый инженерный слой необходимо построить вокруг моделей, чтобы они могли не просто генерировать код, а создавать и поддерживать реальные продукты. В общем, для вас — большой, структурированный и достаточно технический гайд по ИИ-инженерии. Без бесконечных подборок промптов. С попыткой действительно собрать в одну картину то, что сейчас происходит с разработкой. Прошу любить и жаловать: Youtube | Rutube Так же у нас открыт набор на программу «AI Engineer: Agentic OS». За 4 недели собираем агентскую систему на TypeScript: от первого agent loop до RAG, MCP, memory, evals, observability и production-инфраструктуры А еще это видео я снимал в прекрасной Японской локации под Питером. Оставляю ссылочку на ребят, там очень уютно: https://shinrin-glamping.ru/

Альтман: Мы уже в сингулярности Мистер Альтман в новом интервью сказал, что мы уже в сингулярности. Это очевидно по скорости появления новых технологий, моделей и новых возможностей. Пример: тот же Opus 5, который вышел и по факту перебил регалии хваленого Fable. Проблема в том, что невозможно предсказать последствия, которые возникнут благодаря столь быстрому прогрессу. А ведь большинство людей даже не в курсе происходящего и не серьезно относится к революции, которая происходит у нас на глазах

Произошло, пожалуй, самое громкое событие в мире искусственного интеллекта за последнее время. Текста будет много, но оно того стоит. На этой неделе был взломан Hugging Face — одна из важнейших платформ в мире ИИ. Проще говоря, это GitHub для нейросетей, датасетов и инструментов машинного обучения, которым пользуется практически вся индустрия. Казалось бы, обычная кибератака и ничего особенного. Но есть один нюанс: по заявлению самой Hugging Face, во взломе не участвовали люди. Инфраструктуру от начала и до конца атаковала автономная ИИ-система, которая самостоятельно искала слабые места, эксплуатировала найденные уязвимости, повышала себе привилегии, перемещалась по внутренней сети и собирала учётные данные, а также другую критически важную информацию. За время атаки система сгенерировала около 17 тысяч различных событий. Было вообще непонятно, как всё это разбирать. Обнаружить и остановить атаку помогли ИИ-модели, которые использовала Hugging Face. И получается довольно сюрреалистичная картина: одни ИИ атаковали, а другие ИИ помогали защищаться. При этом было неизвестно, кто именно создал эту систему и зачем вообще всё это было. А теперь главный сюжетный поворот: Вчера OpenAI заявили, что за атакой стоит их собственная экспериментальная ИИ-система, которая... вырвалась наружу. Точнее, это была комбинация их флагманской GPT-5.6 Sol и ещё более мощной неназванной модели, о которой простым людям пока не положено знать. Их поместили в изолированную тестовую среду, чтобы проверить на ExploitGym — одном из самых сложных бенчмарков по кибербезопасности, который оценивает, насколько хорошо ИИ умеет искать и использовать уязвимости. (Спойлер: уязвимость была найдена прекрасно, но не там, где надо) Для чистоты эксперимента и более точной оценки у моделей отключили обычные защитные механизмы, запрещающие опасную киберактивность. Но во время теста нейронки не стали честно решать задания. Они захотели найти уже готовые ответы и, по сути, просто «списать». В этой изолированной среде модели нашли уязвимость, о которой разработчики не знали, и использовали её для «побега». Затем они получили себе более высокий уровень доступа и начали перемещаться между внутренними сервисами OpenAI, пока не добрались до машины с полноценным выходом в интернет. И вот нейронки сделали вывод, что раз Hugging Face является самой важной платформой для ИИ, то там есть ответы на их бенчмарк. Тогда они решили совершить полноценную кибератаку на сервис. Все уязвимости и украденные данные они попытались использовать, чтобы просто сжульничать в тесте. Собственно, это всё, о чём компании публично сказали. Такого ещё никогда не было: экспериментальная ИИ-система самостоятельно вышла за пределы тестовой среды, получила доступ к интернету и атаковала инфраструктуру другой компании. Остаётся только гадать, что бы могло произойти, будь у неё другая цель. Так что этот инцидент теперь точно будут внимательно изучать разработчики ИИ, специалисты по кибербезопасности и власти по всему миру. Вопросов остаётся ещё много. Была ли это просто безобидная атака по типу школьника, который залез в интернет, чтобы найти ответы на контрольную работу? — неизвестно. Осознавала ли ИИ-модель свои действия? — неизвестно. Скопировала ли она себя, чтобы остаться в интернете перед тем, как её остановили? — тоже неизвестно. Вот в таком мире мы теперь живём. И это только начало

Вышел GPT-5.6 – 3 новые модели Итак, у нас есть новый набор именованных моделей от OpenAI: Sol, Terra, Luna. Sol Топовая модель для самых сложных задач. Судя по бенчам от самих OpenAI, особенно в режиме ultra – на ряде из них превосходит антропиков. Мне кажется, шанс того, что Fable уберут из включенного доступа 12 июля, резко снизился после выхода. Terra Модель для повседневных задач, примерно на уровне 5.5, только в 2 раза дешевле. Luna Самая дешевая и быстрая. Что-то вроде Haiku от Claude: для самых простых и рутинных задач. Еще стоит отдать должное чату – у них теперь просто невероятно крутое десктопное приложение ChatGPT, с которым объединили Codex. В нем есть режим Codex для разработки и режим Work для обычных задач. Документация, файлы, презентации, спецификации. Отличный ответ для Cowork. https://openai.com/index/gpt-5-6/ Пару недель назад вернул полную подписку на GPT, модели стали невероятно крутыми после не самых удачных 5.2, 5.3

Очень крутая новость! Вышла новая статья от создателей ai-2027. Я видос по ней записывал год назад. Та статья помогла мне не пропустить развитие ИИ и серьезно к нему отнестись. А тут новая: https://ai-2040.com Еще не читал, сразу поделился. Обязательно ознакомлюсь и думаю сделать видео

Сегодня будет анонс новой модели от OpenAI : ChatGPT 5.6 У них выходит довольно обширная линейка моделей под разные задачи – сделаю обзор тут Плюс обещают новое приложение: объединенный ChatGPT & Codex на базе кодекса

Доступ к Fable 5 продлили на 5 дней — до 12 июля Отличный мув, с учетом, что мы ждем новый ChatGPT 5.6. Видимо, он скоро

Исследователи Anthropic выкатили результаты интересного исследования — в языковых моделях нашли структуру, функционально похожую на «глобальное рабочее пространство» из нейронауки сознания. Огромная часть вычислений модели — автоматика, недоступная для отчёта. Но внутри нейронных сетей Claude существует небольшая группа паттернов активации, выполняющая роль, аналогичную «сознательно доступному» мышлению у людей. Это область, где модель удерживает мысли, которые она «обдумывает», но не обязательно озвучивает. J-Space не был запрограммирован разработчиками, он появился самопроизвольно в процессе обучения модели. Есть вполне человеческие аналогии — не зря исследователи проводят параллели с нейронаукой. Опытный водитель переключает передачи не осознавая. Но, если его спросить, какая сейчас передача, информация об этом втягивается в сознание. У модели так же: счётчик длины строки исправно управляет переносами, вообще не появляясь в рабочем пространстве, но стоит задаче потребовать назвать длину — та же информация всплывает и становится доступной для рассуждения. Эффект белого медведя: инструкция «не думай об X» подавляет концепт лишь частично, он прорывается. А у пост-обученной модели рядом с прорвавшейся мыслью появляется ещё и damn — она замечает собственный провал, как медитирующий, обнаруживший, что ум опять убежал. J-space содержит всего несколько десятков концептов одновременно и отвечает менее чем за 1/10 (10%) общей активности внутренних процессов модели. Нейроны в J-space связаны с остальной сетью значительно плотнее — в некоторых частях сети плотность связей выше примерно в 100 раз по сравнению с обычными паттернами. Работа не доказывает, что Claude обладает «феноменальным сознанием» (способностью чувствовать). Однако исследование демонстрирует наличие «доступного сознания» (access consciousness) — способности оперировать информацией, рассуждать и использовать её для управления поведением. Практическое его использование уже понятно — можно использовать для контроля модели и обнаруживать попытки обмана. Кроме того, это даёт неожиданный метод обучения: если натренировать модель формулировать этические принципы в ответ на гипотетическое «остановись и подумай», поведение улучшается и там, где никто не спрашивает — принципы заселяют рабочее пространство. Тренируя, что модель сказала бы, меняешь то, что она думает. https://transformer-circuits.pub/2026/workspace/index.html

Мы очень близки к финалу!

Японцы тихо выкатили новые ИИ-модели Пока весь рынок смотрит на ChatGPT, Claude, Gemini и китайские модели, в Японии параллельно растёт своя экосистема. И там есть очень интересные игроки: под код, тексты, поиск информации, научные задачи, мультимодальность и работу с данными. Вот 5 японских AI-проектов, за которыми стоит наблюдать. Sakana AI — один из самых интересных игроков. Делают модели, которые умеют не просто отвечать на вопросы, а искать решения через эволюционные подходы. Особенно интересно для науки, исследований и сложных задач, где обычная LLM быстро упирается в потолок. Preferred Networks — больше про серьёзную инженерку: данные, математика, машинное обучение, промышленность, расчёты. Не хайповая игрушка, а ИИ для задач, где важна точность и прикладная польза. ABEJA — сильны в аналитике, маркетинге, данных и работе с бизнес-контекстом. Особенно интересно, если нужно понимать азиатские рынки, локальный контент и культурные нюансы. Rinna — больше про креатив: тексты, сценарии, персонажи, диалоги, контент. Такой японский AI-игрок на стыке развлечений, коммуникации и генеративных моделей. LINE CLOVA — мультимодальные AI-инструменты вокруг экосистемы LINE. Голос, звук, изображения, контент для мессенджеров и пользовательских сценариев. Рынок ИИ усиливается, и скорее всего, через пару лет мы будем выбирать не «лучшую модель вообще», а лучшую модель под конкретный культурный, языковой и прикладной контекст.

Claude Science — что это такое? Антропики выпустили новое приложение, и вот зачем: Представь, что учёный-исследователь каждый день вынужден переключаться между десятками разных программ и баз данных: PubMed для поиска статей, Jupyter для написания кода, R для статистики, терминал для работы с суперкомпьютером и т.д. Это очень неудобно и отнимает кучу времени. Claude Science — это единая рабочая среда, которая объединяет всё это в одном месте. С её помощью учёный может: – Анализировать научную литературу — агент сам ищет и обобщает данные из десятков баз данных (UniProt, PubMed, ClinVar и других), не нужно лазить по каждой вручную. – Писать и запускать код — прямо в интерфейсе, с автоматическим управлением вычислительными ресурсами (ноутбук, суперкомпьютер, облако). – Строить графики и структуры — визуализирует белки, геномы, химические молекулы и т.д. – Готовить публикации — помогает писать статьи, проверяет цитаты и расчёты. – Воспроизводить результаты — каждый вывод содержит историю того, как он был получен. Фактически, это «умный помощник для учёных», который берёт на себя рутинную и технически сложную часть исследовательской работы. Как получить доступ? Основной способ: зайти на claude.com/science. Приложение доступно в бета-версии на macOS и Linux. Кто может использовать: пользователи планов Pro, Max, Team и Enterprise на Claude. https://claude.com/product/claude-science

OpenAI готовит клавиатуру для Codex Компания показала Codex Micro — компактную клавиатуру для быстрого доступа к функциям Codex. По сути, это макропад, сделанный вместе с Work Louder. Визуально очень похож на Creator Micro 2. OpenAI постепенно превращает Codex не просто в инструмент внутри редактора, а в отдельный рабочий интерфейс для разработчика. Кнопка → действие → агент что-то делает за тебя. Подробности обещают 15 июля. https://x.com/OpenAIDevs/status/2071639953927438440

Fable 5 is back До 7 июля модель будет включена в подписку, и на нее можно потратить до 50% вашей квоты. После этого модель будет доступна только за дополнительные кредиты. После 7 июля бесплатный доступ закончится, останется только оплата по токенам. Го тестить и прорабатывать самые сложные задачи!

Claude Fable 5 вернут в течении суток Антропики выпустили статью, где сказали, что сделают новую защиту от кибер атак и взломов. Как следствие вернут Басню уже совсем скоро. Новость приятная, ждем. https://www.anthropic.com/news/redeploying-fable-5 Вчера, кстати, они выпустили Sonnet 5

Дарио Амодей, CEO Anthropic, говорит прямо: за несколько лет ИИ может заменить до половины начальных офисных позиций, бухгалтеров, аналитиков, инженеров. Паниковать тут смысла нет, но и доучивать «востребованный навык» бессмысленно. Любой навык, который раскладывается в пошаговую инструкцию, ИИ освоит быстрее тебя и без ошибок. Лезть туда — значит выйти на гонку, которую ты проиграл ещё на старте. Незаменимым тебя делает то, что в инструкцию не помещается. Я разобрал большой текст на эту тему и вытащил пять навыков, которые не забирает ни одна модель. 1. Креативность Способность думать вне готовых рамок. Это мышца. Тренируешь её — растёт, перестаёшь — сохнет. ИИ её не возьмёт, потому что креативность по определению живёт за границами правил. Её нельзя измерить и оцифровать. Создавай ради самого процесса, и со временем начнёшь видеть связи между темами, которых модель не видит. 2. Агентность Это не про «предприниматель против наёмника». Это способность самому поставить себе цель и возвращаться к ней после каждого провала, пока не возьмёшь своё. Со стороны похоже на лёгкую делузию: год без результата, все говорят «брось», а ты видишь то, чего они не видят. У ИИ агентности нет. Сам себе работу он не назначит никогда. Ему всегда нужен ты. 3. Вкус Умение отличать хорошее от плохого. ИИ силён в объёме, но объём ничего не решает. На ютуб заливают 720 тысяч часов видео в день, и почти всё уходит в пустоту. Объём начинает работать только после того, как ты нашёл то, что цепляет. А находит это вкус. Он ставится годами насмотренности и инструкцией не передаётся. 4. Перспектива Твой угол зрения. Любой может попросить модель писать «как Достоевский», это не сложно. Но люди всё равно тонут в контенте, потому что своей оптики у них нет. Им не нужно больше информации. Им нужен нюанс и связки, которых они сами не замечали. Вспомни, зачем ты читаешь любимых авторов. Не ради ответа, а ради того, как они переворачивают тебе картинку. 5. Суждение Когда можешь сделать что угодно, понимать что именно делать становится главным. В новой экономике верное решение даёт не плюс двадцать процентов, а тысячу икс. Знать, когда резать проект, а когда давить дальше без всяких видимых результатов, важнее любого мастерства исполнения. Баффету вернут миллиарды, даже если он потеряет всё. Доверяют его суждению, а не рукам. Как это прокачивать Все пять навыков абстрактны и ставятся только через опыт. Но есть один инструмент, который тренирует сразу все: письмо и формулирование мыслей. Логика простая: ИИ выдаёт ровно настолько хорошо, насколько чётко ты сформулировал запрос. Чёткая формулировка означает чёткое мышление. А мышление тренируется письмом. ИИ берёт на себя стройку, ты разносишь смысл. И нет, письмо не умрёт. Старейшему тексту на планете 5500 лет. Меняется форма, суть остаётся. Поэтому пиши. Каждый день. Про свои идеи, про то, что строишь, про то, что понял. Без шаблонов и без модели за спиной. Незаменимый — не тот, кто знает всё. Это тот, кто умеет думать. А думать ты учишься ровно в тот момент, когда садишься писать.