хайп.
Дежавю на 3 триллиона: Хроники потерянного капитала от доткомов до ИИ
Помните звук модема? Этот пронзительный писк и скрежет, который обещал вход в дивный новый мир? Конец 90-х был удивительным временем. Казалось, что старые законы экономики просто взяли и отменили специальным указом где-то в недрах Кремниевой долины. Прибыль? P/E? Дивиденды? Это всё скука для пенсионеров в костюмах. Главными метриками стали "просмотры", "уникальные пользователи" и "доля рынка". Если у вашей компании в названии не было приставки "e-" или окончания ".com", вы вообще не существовали для инвесторов.
Пузырь доткомов (1995-2000) очень похож на пузырь криптовалюты и Искусственного интеллекта
9 августа 1995 года компания Netscape вышла на биржу и выпустила акции в свободную торговлю. С этого момента начал формироваться интернет-пузырь, он же пузырь доткомов, который лопнул в 2000 году. Сегодня я хочу вспомнить несколько ключевых моментов, которые запустили цепочку событий. Общие убытки инвесторов после краха доткомов оцениваются в $5 триллионов долларов.
Технологический скепсис: как отличить настоящие научные открытия от хайпа в IT
Каждый год мы слышим о «революциях» в IT: то квантовый компьютер «сломает» криптографию, то новый фреймворк «убьёт» всех конкурентов, то искусственный интеллект уже «почти человек». Но где проходит граница между настоящим научным прорывом и маркетинговым шумом? В статье попробуем разобраться, как развивать здоровый скепсис, не впадая в цинизм, и чем нам, инженерам, он может помочь в работе.
ИИ: Большие ожидания (статья 1988 года)
Было довольно любопытно обнаружить статью 1988 про AI от Родни Брукса (известного робототехника), которая один-в-один повторяет все элементы хайповых рассуждений 2025 года :) Решил перевести и поделиться. Некоторые предложения прям один-в-один будто написаны вчера.
Что Google Translate может рассказать нам о вайб-кодинге
В последнее время часто звучат мрачные прогнозы (и даже скрытая реклама) о том, что крупные языковые модели (LLM) уничтожат программирование как профессию. Многие обсуждения лишены нюансов, поэтому я хотел бы внести свои пояснения. С одной стороны звучат заявления вроде: «Я использовал $LLM_SERVICE_PROVIDER, чтобы создать маленькую временную программу, и скоро все программисты останутся без работы за $ARBITRARY_TIME_WINDOW». С другой – категорический отказ признавать какую-либо пользу таких инструментов. Думаю, лучше всего прояснить эту ситуацию можно на примере другой отрасли, где подобные технологии появились раньше: перевод.
79% научных публикаций об AI завышают результат
Всем привет! Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе аналитики данных. Последний год активно изучаю внедрение AI-решений в кросс-функциональные процессы. Делюсь полезными материалами, которые считаю стоят внимания. В основном про AI, изменение процессов, тренды и продуктовое видение.У себя в телеграм-канале делюсь сжатыми и структурированными саммери статей.
Почему из технологий делают культы
Кадр из сериала «Безумцы» Современные технологические гуру рассуждают о бессмертии, копировании разума, перезапуске человеческой цивилизации на Марсе, выведении легиона интеллектуалов путём размножения сапиенсов с высоким IQ. Некоторые выступают в визуальном образе мессии, как Майкл Сейлор. Другие обещают не быть злом или создают Церковь сингулярности. Всё это немного напоминает религиозные культы или секты. Как известно, на заре своего появления христианство было маленькой сектой религиозных фанатиков. Спустя тысячу лет оно превратилось в фундаментальную силу, определяющую развитие западной цивилизации. Нечто подобное происходит с технологиями. Изначально маленькие проекты привлекают небольшой круг фанатов. Но со временем набирают силу, армию пользователей — и вот уже вчерашняя экзотика стала мейнстримом. Говорят, что технологии — это современная религия. Если так, то внутри основной «религии» много отдельных культов.
ИИ без хайпа: что реально работает уже сегодня, а что пока просто красиво звучит? (февраль 2025)
Мы постоянно слышим хайповые заявления: “ИИ нас всех заменит”, “экспертиза больше не является ограничением", “мы уже знаем как создать AGI” итп. Под влиянием медиа и общественных ожиданий многие воспринимают потенциальные или прогнозируемые технологии как уже существующие.В этой статье мы разберём, какие задачи искусственный интеллект реально решает уже сегодня, и как их можно разделить на категории: Инженер, Аналитик, Рассказчик и Ассистент. Мы также рассмотрим текущее распределение задач между этими категориями и спрогнозируем, какие изменения произойдут в ближайшие годы.
