Голос из машины
Эссе1. Когда машина говоритЕсть в общении с современными нейросетями странность, которая особенно заметна в голосовом режиме. Человек слышит интонации, паузы, смех, мгновенную реакцию на шутку. Он спорит, задаёт вопросы, возвращается к прежним темам. Система удерживает контекст и отвечает так, что разговор легко воспринимается как встреча с собеседником.При этом рационально всё понятно: перед нами не человек. Это вычислительная система, и у нас нет надёжных оснований считать, что за её словами существует субъективная жизнь, похожая на человеческую.
5 ошибок менеджера, внедряющего ИИ
Опустим мечты учёных и фантастов 1950-ых годов о создании кибернетического сверхмозга и перейдём к практике: начиная с 1960-ых, ключевым направлением применения Искусственного Интеллекта стала автоматизация процессов управления и принятия решений. Грубо говоря, программисты думали как заменить менеджеров. В итоге получилось наоборот: менеджеры думают как заменить программистов.
Семь слепых мудрецов и искусственный интеллект
ПредисловиеЭта статья попалась мне на глаза на Reddit.И заинтересовала она по двум причинам. Во-первых, автор задаёт нестандартные вопросы об ИИ. Когда вокруг только бенчмарки и нытье по поводу того, что ИИ лишит всех работы, он смотрит внутрь ИИ каким-то свежим, незаезженным взглядом. Например, один из его вопросов: если мы учим модель на человеческих текстах, со всеми их страстями, то почему мы ожидаем, что она будет вести себя не как человек, а как робот?
Тени странных петель
С кем мы на самом деле разговариваемЧетвёртая статья цикла «Слова, которых нет»Начало здесь, здесь и здесь
Когнитивная зарубка: Что мы теряем, работая с LLM, и при чём здесь невесомость
Вторая статья из цикла «Слова, которых нет»Начало здесь >>>Знакомая ситуация: сидишь над задачей, что-то не складывается, спрашиваешь LLM. Получаешь хороший ответ, копируешь решение, всё работает. А через час к тебе подходит коллега: «А это вообще как устроено? Почему ты именно так сделал?», и тут ты обнаруживаешь, что объяснить не можешь: решение работает, оно у тебя в проекте, но ты не помнишь его логики. Открываешь чат, перечитываешь — и как будто чужой текст перед глазами, знание прошло через тебя, но в тебе не задержалось.
Слова, которых нет
Введение к циклу из четырёх статей о совместном мышлении человека и LLMНесколько недель назад моя коллега переводила интерфейс одной программы на иностранный язык. Задача была обычная: LLM в помощь, проверить вручную, отдать в локализацию. В одном месте у LLM не нашлось подходящего слова в целевом языке, и вместо того чтобы выбрать ближайший вариант или оставить кальку, она придумала новое слово. Оно состояло из существующих корней языка, было фонетически естественным, и точнее передавало смысл оригинала, чем любое из реальных слов этого языка.
Манифест устойчивого ИИ: не более умные ассистенты, а новая форма цифрового существования
Я предлагаю смотреть на ИИ через ось устойчивости во времени, а не способностей. Три опоры — непрерывная идентичность, самомодификация, воспроизводство. Манифест и whitepaper исследовательского направления.Уже три года публичный разговор об ИИ крутится вокруг оси способности: насколько умна модель, сколько токенов, сколько бенчмарков. Я предлагаю смотреть на другую ось — устойчивость во времени.
ИИ и конец эпохи интеллектуальной собственности: неожиданное освобождение от бремени авторства
Этот текст писался долго и стал частью более широкой работы о том, как генеративный ИИ меняет не только рынок контента, но и сами основания авторского права. Вобщем, попытка увидеть общий сдвиг: что происходит с авторством, собственностью и культурным производством в мире, где создавать стало проще, чем доказывать оригинальность.
