Внутри системы

Подписки редко выглядят проблемой в момент подключения. Несколько сотен рублей здесь, немного там. Кажется, что это не влияет на общую картину. Проблема появляется со временем. Подписки перестают использоваться регулярно, но списания продолжаются. Деньги уходят не на решения, а на инерцию. И именно из-за этого их сложнее всего заметить. Я не раз ловил себя на том, что не могу сходу сказать, сколько у меня активных подписок и какие из них реально нужны. Каждая по отдельности выглядит оправданной, но вместе они формируют постоянную нагрузку на бюджет...

Разговоры про ИИ почти всегда строятся вокруг роста. Больше моделей, больше вычислений, больше возможностей. Но есть ограничение, о котором говорят реже. Данные. Большинство современных моделей обучаются на том, что уже создано людьми. Тексты, изображения, код, решения, ошибки. Этот массив не бесконечен и, что важнее, он постепенно исчерпывается. Часть данных становится недоступной. Часть закрывается. Часть замещается контентом, созданным самим ИИ. И в этот момент система начинает учиться на собственных копиях...

Вопрос про ИИ и политику обычно формулируют неправильно. Его представляют как некий искусственный разум, который однажды начнёт принимать решения вместо людей. Но в реальности ИИ в политику приходит гораздо тише. Он приходит не в виде лидера или субъекта власти. Он приходит в виде инструмента. В анализе данных, прогнозах, моделировании сценариев, распределении ресурсов и оценке рисков. Политические решения редко принимаются на пустом месте. Им всегда предшествует анализ. Именно в этой зоне ИИ чувствует себя сильнее всего...

Вопрос про ИИ и работу обычно звучит резко. Либо «всех заменят», либо «ничего не изменится». Реальность, как и всегда, сложнее. ИИ редко забирает работу целиком. Он забирает отдельные функции — те, которые легко формализуются, повторяются и не требуют контекста. Именно в этом месте и начинается сдвиг. Работа человека постепенно распадается на части. Одна часть уходит в автоматизацию. Другая становится дороже. Третья просто исчезает. При этом сама профессия формально может продолжать существовать...

Любая система строится на допущениях. Обычно они не проговариваются вслух и выглядят очевидными. Пока работают. Проблемы начинаются тогда, когда одно из таких допущений оказывается неверным. Хороший пример - история с iPhone mini. Допущение было простым. Людям нужен компактный флагман. Если сделать маленький, но мощный телефон, он найдет своего покупателя. Логика выглядела безупречно. Рынок огромный. Пользователи жалуются на размер устройств. Технологии позволяют. Но допущение оказалось хрупким...