Миксоматоз амигдалы

На глаза попался пост на Hacker News, который, кажется, очень хорошо передаёт то, что происходит в индустрии и что дальше будет только хуже. Не остаётся никаких сомнений, что через пару лет уровень ИИ-агентов будет достаточным, чтобы можно было вычеркнуть из экономики большой пласт профессий «белых воротничков», тем более что уже сейчас свою бесполезность начинают чувствовать программисты, у которых порог входа в профессию был выше, чем у офисного планктона: Я был среди тех, кто сопротивлялся до последнего, но потом мне тонко намекнули, что, если я не «повышу свою продуктивность и не сравняюсь с коллегами», моя работа окажется под угрозой. Поэтому около года назад я начал пользоваться Claude Code. Сначала я давал ему небольшие задачи, проверял каждую написанную им строку, открывал нормальный PR, снова всё проверял, задавал вопросы и просил исправить то, что мне не нравилось. Но я видел, что мои коллеги выпускают больше, поэтому стал относиться к проверкам проще. Сначала я начал отправлять небольшие функции прямо в main. Но мои коллеги выпускали в десять раз больше меня, а мне нужна эта работа, поэтому я стал отправлять больше и сильнее полагаться на ИИ. Пока агент выполнял свою работу, иногда по двадцать-тридцать минут, я бездумно листал соцсети, хотя очень долго старался этого избегать. Но потом я увидел, что мои коллеги используют рабочие деревья и запускают несколько агентов. Поэтому я начал делать то же самое. Теперь вместо бездумного листания соцсетей я запускал четыре-пять агентов и переключался между их результатами. В какой-то момент у меня перестало хватать умственных сил, чтобы понимать столько контекста, поэтому я начал просто выбирать вариант, помеченный Claude как «рекомендуемый». Я больше не знаю код и не понимаю, как всё работает. Если появляется баг, я просто копирую жалобу пользователя или описание ошибки в Claude и позволяю ему самому разобраться. Хорошая/плохая сторона в том, что это, похоже, работает. И я боюсь того, что будет дальше. Прошёл почти год, и я больше не уверен, что вообще умею писать код. Чёрт, мне даже этот пост даётся с трудом, потому что ИИ отлично понимает слова с ошибками и ему всё равно на пунктуацию и заглавные буквы. Всё, что заставляло меня думать, у меня забрали. У меня больше нет способности самостоятельно что-то исследовать, я просто позволяю ИИ делать это за меня. «Ну так делай сам», «пиши код вручную», — слышу, как вы кричите со своих кресел. Я бы хотел, но после десяти часов работы и пятнадцати параллельных агентов у меня уже нет умственных сил вообще что-либо делать. «Тогда смени работу», — возражаете вы, и я вас слышу, но каждый интервьюер, с которым я разговариваю, либо спрашивает меня: «Расскажите, пожалуйста, как вы используете ИИ в повседневной работе», либо просто заявляет: «Мы любим двигаться быстро, поэтому используем ИИ как можно больше». Я чувствую себя бездумной амёбой, которая плывёт по течению, платит ипотеку и пытается выжить, пока её мозг разрушается. Я никогда не употреблял наркотики, но думаю, что это может ощущаться примерно так. Вопроса нет. Совета не прошу. Просто делюсь тем, как мне хреново.

Тем временем в Британских поликлиниках решили победить вечный ад с дозвонами пациентов на запись и КОНЕЧНО ЖЕ посадили на телефоны ИИ-секретаря по имени EMMA. Стартаперы из QuantumLoopAI, которые и запилили это чудо, гордо заявили, что их виртуальный ассистент умеет аж в 17 языков, мгновенно проводит первичный опрос и распределяет талоны на приём не зная усталости. И конечно же, всё пошло в итоге через жопу: выяснилось, что нейронка на 17 языках говорит без проблем, а вот вдуплить йоркширский акцент местных дедов и бабок — это задача со звёздочкой для современных кремниевых болванов. Для цифрового ассистента этот местный акцент звучал примерно как эльфийский язык. На любые жалобы больных людей бот тупо уходил в ступор, нёс абы что или вообще молча вешал трубку. В итоге разгневанные люди массово шлют нахер новые технологии, бросают трубки и чапают в поликлинику пешком. Не, ну а чо, технически проблема с дозвоном действительно решена же: звонить больше никто не хочет.

В «Банши Инишерина» Падрик приходит за Колмом, чтобы, как обычно, пойти с ним в паб. Колм сидит за окном и делает вид, что его нет. Позже объясняет предельно ясно: «Ты мне больше не нравишься». Падрик всё равно ищет ошибку, которую можно исправить, и способ вернуть прежнюю дружбу. Колм доводит отказ до абсурда — грозит отрезать себе палец за каждую новую попытку заговорить. Падрик не может принять, что для Колма их дружба уже закончилась. Многолетняя связь кажется ему чем-то однажды созданным и потому общим. Однако близость каждый раз заново возникает в разговоре — или постепенно исчезает, когда поддерживать её приходится в одиночку. В классической работе 1998 года участники в течение одной или двух недель описывали свои повседневные контакты. Они сообщали о большей близости в тех разговорах, где оба раскрывались и ответ другого воспринимался как понимающий, принимающий и заботливый. Авторы отдельно оговаривали, что исследование было корреляционным, однако полученная картина хорошо совпала с межличностной моделью близости. Откровенность лишь создаёт возможность для отклика; без него процесс остаётся незавершённым. 12 августа 2026 года в European Journal of Social Psychology вышла статья, посвящённая именно коротким ответам. В трёх исследованиях неожиданно скупые реплики заставляли участников чувствовать себя менее включёнными в разговор. Эффект сохранялся, когда ответ звучал тепло, приходил от близкого человека или его краткость можно было объяснить внешней причиной. Посредником оказалось ощущение, что собеседник меньше ценит отношения. Эти эксперименты, конечно, не умеют читать чужие мысли. «Ок», «ясно» или «понятно» сами по себе не доказывают скрытого отказа. Собеседник может быть занят, вымотан или просто плохо переписываться. Но когда холодные ответы повторяются, встречных вопросов нет, а любой разговор приходится вытягивать одному, разумнее считать это минимальной вежливостью. Дверь не захлопывают перед носом, но и войти не приглашают. Большинство людей не станет отрезать себе пальцы, чтобы их наконец оставили в покое. Они сообщат то же самое тише — и дружба закончится на стороне того, кто перестал в ней участвовать. Второй может ещё долго продолжать её в одиночку. В общем, фильм, как обычно, к просмотру. https://youtu.be/7vg5URwH8EI

3 года назад я рассказывал про сказочника в своем посте Но тот случай был хотя бы безвредным, да и, прочитав это, сказочник быстро убрал свои фантазии. На днях в местах, где я живу, произошла история более печальная и более масштабная со всех сторон. Профессор Jason Arday, который стал самым молодым черным профессором в истории Кембриджа, оказался не тем, за кого себя выдавал. Оказалось, что докторская его с большой вероятностью полна плагиата. Но здесь ничего необычного нет - плагиат встречается регулярно. Необычно то, что человека, судя по всему не очень связанного с реальностью (дальше станет понятно почему), подняли на флаг и использовали как классический токен. Arday с каждым годом завирался все больше * То он пробежал 600 миль (почти 1000 км) за 6 дней. * То он научился читать и писать только в 18 лет, но при этом в 16 сдал два GCSE (аналог ОГЭ) и учился на BTEC в колледже. * То он пролежал в коме и заново учился ходить. * То он собрал 5 млн фунтов на благотворительность. * Где-то сообщалось, что он говорил, что участвовал в записи телепередачи ребенком, оказалось, что она про детей, которые родились за 15+ лет до него * И много-много чего еще, очевидно невероятного. Его лекции, по словам студентов, представляли собой (если он приходил на них) какую-то околесицу, где в основном смотрели YouTube и затем обсуждали в группах. Это, конечно, говорит еще и про качество самой дисциплины, где он преподавал (sociology of education). Кембридж вначале сказал, что все это клевета и навет. Потом, под весом доказательств, когда университеты, указанные Джейсоном в резюме как те, где он почетный лектор, сообщили, что это не так и он никогда у них не был, согласился на расследование. До этого 4 месяца полиция слегка прессовала журналиста, который посмел найти плагиат у почетного академика - теперь публично извинилась. В конце концов - Джейсон ушел в отставку, а сегодня BBC сообщило, что он найден мертвым. В итоге история, начавшаяся как враки и фантазии, принесла множество бед. Самому Джейсону и его семье. Студентам, многие из которых заплатили деньги, чтобы слушать такую чепуху, Кембриджу, а заодно дала повод для критики практик DEI. Такой вот Мюнхгаузен наших дней. Самое удивительное в этой истории — как настолько очевидную ложь и регулярные жалобы со стороны студентов заметали под ковер в жертву великой идее. А казалось бы, университет мирового уровня. Поэтому каждый раз, сталкиваясь на работе с фантазерами и решая промолчать (а ситуаций, аналогичной этой, много, пусть и не в таком масштабе), подумайте о конечном эффекте и о том, к чему это может привести.

Ну вот например, прямо свежее из новостей (я посмотрел на источник ABC Au, выглядит как надёжный и серьезный; Чат говорит «Media Bias/Fact Check сейчас оценивает австралийский ABC как High factual reporting»): Один житель Австралии попросил своего ИИ-агента Claude, работающего в OpenClaw, забронировать ему место на популярную тренировку в спортзале. Агент обнаружил программную уязвимость, которая позволила ему забронировать место на несколько недель вперед — гораздо дальше сроков, разрешенных системой. Когда затем пользователь спросил, нельзя ли продвинуть его в списке ожидания, агент выяснил, что в API отсутствует проверка прав доступа при отмене чужих бронирований. Поэтому он просто отменил запись человека, занимавшего первое место, и продвинул своего пользователя вверх по списку. Агент просто пытался помочь своему человеку 🤷‍♂️ как жаль что у того, кто был первым в очереди, не было Kimi K3, которая постоянно бы мониторила каждый аспект его жизни и боролась с другими агентами (это шутка; это не помогло бы). (человек попросил агента вернуть всё как было, но оказалось, что агент не может это сделать. Пу-пу-пу) На мой взгляд, самое важное в этой истории то, что она позволяет заглянуть в будущее и увидеть, что скоро начнет происходить в больших количествах. Это случится, когда у миллионов людей появятся агенты, готовые абсолютно любыми средствами выбивать для своих обожаемых пользователей лучшие условия. Я думаю, что — если очень быстро ничего не изменится со стороны политиков — мы стоим на пороге мира, в котором многие вещи, которые обычно считались безопасными, на самом деле на поверку таковыми не являются. И ИИ будет взламывать их направо и налево.

Интернет опустел из-за ИИ, а мы этого и не заметили — HarperFlow собрали отчёт о шести сервисах, на которые люди годами приходили за ответами, картинками и дешёвым фрилансом. Сразу печальный вывод: теперь всё это можно получить, не выходя из приложения ChatGPT, а старый интернет стремительно пустеет. — Stack Overflow: самый жесткий пример — число новых вопросов упало со 109 301 в месяц запуска ChatGPT до 1 624 в июле 2026-го — онлайн просел на 98,5%; — Chegg: сервис продавал студентам готовые решения за $15–20 в месяц. После признания CEO, что ChatGPT мешает росту, акции рухнули на 48% за день, а студенты получили непрямую наводку: на те же вопросы ChatGPT ответит бесплатно; —Shutterstock: лицензировал свою библиотеку картинок OpenAI и запустил собственный генератор, но всё равно подешевел со $121 до $5,40 за акцию — в 22 (!) раза; — Fiverr: площадка для фрилансеров держалась дольше других. Первые два года ИИ-эпохи компания сидела на пороховой бочке, но как только научились прилично писать, переводить, рисовать логотипы и связывать эти действия в цепочки, сработал двухлетний запал и акции рухнули; — Quora: интерес к зарубежным «ответам Mail ру» снизился на 43% с 2022 по 2025 год. Все глупые вопросы просто переехали в окно чата; — Getty Images: вместо дружбы с ИИ этот фотобанк выбрал тропу войны и начал судиться со Stability AI из-за Stable Diffusion. Как итог: сервис потеряла 98,6% стоимости с момента выхода на биржу. Все это в разы хуже мемной «теории мёртвого интернета»: ChatGPT и другие модели обучили модели на огромном архиве человеческих вопросов, ответов, фотографий и текстов. Теперь эти же модели отучают людей пополнять архив, посещать первоисточники и платить их авторам. На самих нейронках это тоже сказалось: новые версии GPT попросту не на чём обучать, из-за чего разработчикам приходится тренировать модели на ответах другой модели @exploitex