惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

The Hacker News
The Hacker News
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
S
Security @ Cisco Blogs
Google DeepMind News
Google DeepMind News
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
T
Tenable Blog
O
OpenAI News
NISL@THU
NISL@THU
AI
AI
T
Threat Research - Cisco Blogs
Know Your Adversary
Know Your Adversary
V
Vulnerabilities – Threatpost
Schneier on Security
Schneier on Security
W
WeLiveSecurity
P
Privacy International News Feed
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
S
Secure Thoughts
D
Docker
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
T
Troy Hunt's Blog
T
Threatpost
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
Vercel News
Vercel News
H
Hacker News: Front Page
B
Blog
S
SegmentFault 最新的问题
H
Heimdal Security Blog
T
The Blog of Author Tim Ferriss
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
G
GRAHAM CLULEY
AWS News Blog
AWS News Blog
N
News and Events Feed by Topic
L
LINUX DO - 热门话题
小众软件
小众软件
爱范儿
爱范儿
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
Recent Announcements
Recent Announcements
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
PCI Perspectives
PCI Perspectives
I
Intezer
云风的 BLOG
云风的 BLOG
P
Proofpoint News Feed

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Сергей Снегов и мир будущего, где смелость разума важнее комфорта
Екатерина Дерик · 2026-06-14 · via Все публикации подряд на Хабре

Сергей Снегов и мир будущего, где смелость разума важнее комфорта

Простой

13 мин

2.4K

Если посмотреть, как устроен наш сегодняшний мир, — на мой взгляд, неожиданно актуальным оказывается не Азимов со своими законами робототехники и не Стругацкие с их предсказаниями последствий информационной эпохи, а Сергей Снегов. Он угадал не столько технологии, сколько способы взаимодействия с ними, детально описав, как вычислительные системы становятся посредником между человеком и реальностью.

Главная идея Снегова вовсе не техническая. Его интересовал человек. В мире трилогии «Люди как боги» технологии освобождают людей от рутины, но не избавляют от необходимости развиваться. Наоборот, чем могущественнее становятся инструменты цивилизации, тем большее значение приобретают любознательность, творчество, смелость и способность принимать самостоятельные решения.

Читая «Люди как боги», неожиданно обнаруживаешь знакомые вещи: персональных ИИ-ассистентов, рекомендательные алгоритмы, цифровые профили и социальные рейтинги, облачные вычисления и даже музыку по запросу. Разумеется, все это замаскировано под технологии XXVI века.

Основные прогнозы Снегова не сбылись: космические корабли не исследуют Галактику, человечество не умеет запускать искусственные солнца и превращать пространство в вещество. Но удивительно, насколько похожими на реальность оказались детали повседневной очень комфортной жизни. Воодушевляет, что за всеми этими технологиями Снегов видел ту же задачу, которая стоит перед нами сегодня: как сделать человека сильнее и свободнее, не превращая его в придаток созданных им машин.

Экономика, освобождающая время человека

У Снегова автоматические производства обеспечивают людей всем необходимым. Человек не думает о том, где достать еду, одежду или как заработать на жилье. Он занимается тем, что ему интересно, а все остальное отдано на откуп автоматических заводов. Они производят все необходимое практически без участия человека.

…Я зашел в столовую и, не разглядывая, нажал три кнопки меню. Это была старая игра — выпадет ли то, что нравится? Мне повезло, автоматы подали мясные грибы — любимое мое кушанье. Два других блюда — сладенькое желе и пирог — были не так удачны, но согласно правилам игры я съел и их.

В шестидесятые годы, когда начала выходить трилогия «Люди как боги», это выглядело чистой фантастикой и недостижимым идеалом. Сегодня — уже не совсем.

Коммунизм не восторжествовал. Но если отвлечься от денежной составляющей — маркетплейсы доставляют товары за сутки. Генеративные модели производят тексты, изображения и код почти мгновенно. Облачные сервисы выдают вычислительные мощности по запросу. Многие цифровые ресурсы напоминают эдакую коммунальную услугу. Конечно, мы еще очень далеки от экономики полного изобилия (да и денежный вопрос всплывает). Но направление движения угадывается.

Снегов писал, что если избавить человека от необходимости бороться за выживание, тот займется творчеством, наукой и саморазвитием. 

Но освободить человека от рутины недостаточно. Нужно еще дать ему возможность выйти за пределы собственных физических ограничений. И в этом ему тоже помогают машины.

Технологии, которые расширяют возможности

Научная фантастика часто пугает все новыми и новыми инструментами контроля. У Снегова все иначе. Герои перемещаются между планетами, получают доступ к знаниям, общаются на огромных расстояниях, то есть здесь технологии не создают ограничения, а снимают их. 

…Все электростанции Земли в конце двадцатого века старой эры не составляли трех миллиардов киловатт, то есть не достигали трех альбертов. Любой звездолет несет в себе энергию, в миллион раз превышающую ту, какой располагало все человечество в год всеобщего торжества коммунизма. И эта исполинская мощность может быть полностью превращена в сверхсветовую скорость — она вся до последнего грамма будет работать на аннигиляторы хода.

Примерно как интернет в начале 2000-х.Так или иначе сейчас можно работать из любой точки мира. Навигатор избавляет от необходимости запоминать маршруты. Автопереводчики стирают языковые барьеры. 

Конечно, это генерирует новые зависимости и ограничения для человека — попробуй-ка спрячься в этом цифровом мире! Но базовая идея Снегова о том, что технология прежде всего расширяет пространство возможностей человека, пока выглядит вполне жизнеспособной.

…Проходя мимо комбината бытового обслуживания, я вспомнил, что по возвращении не менял верхней одежды, пальто и шапка порядочно поизносились, да и фасон ныне изменился. В комбинате было пусто, как и на улицах. Мне вынесли на примерочном конвейере тридцать моделей пальто, костюмов и шапок. В один из костюмов я вложил свой адрес, чтобы направили его на дом, а пальто надел. Новое пальто было красивее, но не так удобно — я всегда чувствую себя неудобно в новом, пока не разношу. Я вышел удовлетворенный, что покончил со старой одеждой, и сожалея о ней.

Звездолеты, гравитационные двигатели, системы связи, преобразователи материи — это машины, которые помогают развиваться человеку вовне. Но у Снегова есть и более интересная мысль: машины, которые помогают развиваться ему самому.

Алгоритмы, помогающие найти свое место

Машины в мире Снегова умеют оценивать навыки и персональные склонности людей. Причем речь идет не о социальном рейтинге в духе антиутопий. Наоборот, вычислительные системы помогают находить наиболее подходящие сочетания людей и задач. Хотя место случаю в этой системе тоже находится.

Перед экспедицией на Ору герои проходят многоступенчатый отбор. Анализируются способности, навыки, психологические особенности и профессиональная пригодность. При этом окончательное решение оказывается сложнее простого подсчета баллов. Главный герой успешно проходит все испытания, но не попадает в первый состав экипажа — не выпал жребий.

…При отборе претендентов у меня не оказалось тех преимуществ, какими блистали мои друзья. Без Ольги, Аллана и Леонида дальние поездки невозможны — они инженеры и командиры космических кораблей Андре тоже необходим: мало кто сравнится с ним в умении расшифровывать незнакомую речь. И Лусин нужен: он познакомится с иными формами жизни, некоторые из них попытается потом воспроизвести искусственно. Тем более потребуется знаток старины Ромеро. Кто знает, не повторяют ли иные обычаи и законы новооткрытых обществ того, что уже некогда цвело и увяло на Земле? Ну а кому там нужен я?

— В жизни не встречал большего глупца, чем ты! — закричал Андре. — Я спрашиваю о другом: добивался ли ты, чтоб тебя зачислили в экспедицию? Что ты сделал для этого?

Я терпеливо разъяснил Андре, что еще год назад записался на отборочный конкурс. Большая Государственная машина три месяца назад приступила к обработке данных. Всего нас было около шестидесяти миллионов человек, но после первой же отбраковки по возрасту и здоровью осталось три с четвертью миллиона.

 — Ты был среди прошедших первую отбраковку?

 — Да. Легче от этого мне не стало. Машина последовательно сужала круг отобранных. В конце концов осталось сто тысяч человек, удовлетворявших всем условиям конкурса, и среди них снова был я. И тогда она бросила жребий. Мне выпала пустышка…

Когда обстоятельства меняются, именно главный герой оказывается наиболее подходящим кандидатом (дополнительная оценка качеств сработала).

— Звездожители уже съезжаются на Ору. Встретиться с обитателями других миров обязательно, — таково мое мнение. Как тебе известно, руководить совещанием на Оре поручается мне. Я хочу взять тебя секретарем.

 — Секретарем? Что это такое? В жизни не слышал.

 — Была в древности такая профессия. В общем, это помощник. Думаю, ты справишься.

 — Я тоже так думаю. Тебе придется запросить Большую, подхожу ли я в секретари…

 — Большая уже сделала выбор. Я попросила в секретари человека мужественного, умного, быстрого до взбалмошности, решительного до сумасбродства, умеющего рисковать, если надо, жизнью, любящего приключения, вообще неизвестное, — никто теперь не знает, с чем мы столкнемся в далеких мирах. И Большая сама назвала тебя. Должна с прискорбием сказать, что ты один на Земле обладаешь полным комплексом сумасбродства.

Похожий подход Снегов видит и в личных отношениях, хотя и описывает это не без некоторой иронии. В романе упоминается расчет взаимной пригодности людей. Андре и Жанна получают сначала довольно тревожный результат, затем более высокий, поскольку приспосабливаются друг к другу, учатся учитывать особенности партнера. Совместимость оказывается не фиксированной характеристикой, а динамическим показателем.

— Перед женитьбой мы с Жанной запросили Справочную о нашей взаимной пригодности к семейной жизни. И Справочная объявила, что мы подходим друг другу всего на тридцать девять процентов.

 — Вот как! Никогда бы не подумал.

 — Мы сами не ожидали. Очевидно, влюбившись, мы не замечали, что нас разделяло. Я был как пришибленный. Жанна плакала.

 — Помню-помню, перед женитьбой ты ходил мрачный...

 — Будешь мрачным! Соединиться, имея прогноз, что брак неудачен!.. Потом я сказал Жанне: ладно, пусть тридцать девять, да в старину люди сходились при двух-трех сотых взаимного соответствия, и ничего — жили!.. Она твердила, что мы друг другу быстро опротивеем, но я настаивал — пришлось ей уступить... Первые недели совместной жизни мы сдували друг с друга пушинки, во всем взаимно уступали, только бы не поссориться. Потом как-то остыли, и снова появился страх, не берут ли верх зловредные шестьдесят один процент над дорогими тридцатью девятью? Мы опять запросили Справочную. И что же? Взаимная наша пригодность составляла теперь семьдесят четыре процента!

 — Ого!

 — Да. Семьдесят четыре. Нам стало легче, но не очень. Ты напрасно улыбаешься. Пригоден я для Жанны или непригоден, но я не хочу ее терять. В день, когда была решена поездка на Ору, мы получили последнюю справку: наша взаимная пригодность достигла девяноста трех процентов — почти полное единение. Но и семь сотых лежат камнем на душе.

Сегодня мы постепенно приходим к тем же идеям. HR-системы оценивают кандидатов на вакансии по десяткам параметров: образованию, опыту, навыкам, результатам тестов и особенностям поведения. Дейтинговые сервисы строят модели совместимости на основе интересов, возраста, локации, психологических профилей и сотен других признаков. По сути, и там, и там работает один и тот же принцип — алгоритмический скоринг людей.

Снегов был осторожен в своих прогнозах. Его машины умеют рекомендовать, но не принимают решения за человека. Тут даже нашлось место для иронии, ведь высокий процент совместимости не гарантирует счастья, а низкий не означает обреченности отношений. 

Спустя шестьдесят лет после выхода романа сомнение, стоит ли программировать свое влечение, звучит даже актуальнее. Мы все чаще доверяем алгоритмам выбор сотрудников, друзей, партнеров и собеседников. Правильно ли это?

…Я вспомнил, как Ромеро рассказывал смешную историю. Нашлись два романтика, мужчина и девушка, до того уверовавшие в безошибочность Справочной, что всерьез поручили ей отыскать себе пару. И Справочная, перебрав всех жителей Земли, свела именно их как максимально пригодных для совместной жизни. Теперь дело оставалось за тем, чтобы встретиться и влюбиться. Они встретились — и почувствовали друг к другу отвращение.

Но развитие — это не только выбор профессии или спутника жизни. Не меньшее значение имеет то, что происходит в душе человека.

Технологии, настраивающие чувства

В мире Снегова вскользь упоминается музыка, которая подбирается под конкретного человека и его текущее состояние — эдакий персональный поток звуков, который генерируется здесь и сейчас.

…Когда Орион повернулся над головой, я лег на диван и заказал Охранительнице музыку под настроение… Я считаю изобретение синтетической музыки для индивидуального восприятия величайшим подвигом человеческого гения. Она лишь для тебя — другой бы ее не понял. И древние Бах с Бетховеном, и более поздние Семенченко с Кротгусом, и штукари-модернисты Шерстюк с Галсы творят для коллективного восприятия. Они подчиняют слушателя себе — хватают меня за шиворот и тащат, куда нужно им, а не мне. Иногда наши стремления совпадают, и тогда я испытываю наслаждение, но это нечасто.

В 1966 году это выглядело фантастикой. Но сегодня музыку под вкусы пользователя подбирают десятки сервисов. А следующий шаг происходит на наших глазах. Генеративные музыкальные модели уже создавать композиции на лету под запрос пользователя. Фактически это и есть «музыка по запросу», которую описывал Снегов. Осталось лишь протянуть «мостик» к мыслям в голове, чтобы и запрос не формулировать.

…Индивидуальная музыка как раз та, какой мне в данный момент хочется.

Андре обзывает ее физиологической, но почему я должен бояться физиологии? Пока я живу, во мне совершаются физиологические процессы, от этого никуда не денешься. Вскоре зазвучала топкая мелодия. Я сам создавал ее — Охранительница лишь воспроизводила то, чего я жаждал.

Кстати, у Снегова описана и противоположная концепция — симфония Андрэ, которая ударяет сразу по всем органам чувств, «стрижет» всех под одну гребенку. Читая ее описание, трудно не вспомнить современные 4D-кинотеатры. 

…Прежде всего мы провалились. Мы недвижно сидели в своих креслах, от неожиданности вцепившись в ручки, и вместе с тем ошалело неслись вниз. Состояние невесомости наступило так внезапно, что у меня защемило сердце. Думаю, другие зрители чувствовали себя не лучше. А потом зазвучала тонкая мелодия, в воздухе поплыли клубящиеся разноцветные облака и возвратилась тяжесть. Мелодия усиливалась, электронный орган гремел во все свои двадцать четыре тысячи голосов, цветовые облачка пронизало неистово пляшущее сияние, все пропало в кружащемся многокрасочном дожде искр, не было видно ни стен, ни потолка, ни дальних соседей, а ближние вдруг превратились в какие-то факелы холодного света. И тут свет стал теплеть, мелодия убыстрилась, увеличилась тяжесть, в воздухе волнами пронеслась жара. Я уже собирался сбросить пиджак, как зал озарила синяя молния, все кругом запылало зловещими фиолетовыми пламенами и нестерпимо ударил ледяной ветер. Никто не успел ни отвернуться, ни защитить лицо руками. Оледенение разразилось под свист и жужжание электронных голосов. Перегрузка быстро увеличивалась, легким не хватало кислорода. Снова взревели трубы, запели струны, зазвенели медь и серебро, в фиолетовой тьме зажглись оранжевые языки. Ледяное дыхание сменилось волнами теплоты, перегрузка падала, превращаясь в невесомость. Воздух, ароматный и звучный, сам лился в горло, голова кружилась от тонких звуков, нежных красок, теплоты и легкости в теле. 

Так повторялось три раза — багровая шара под грохот труб и невесомость, стремительно нарастающий, пронзительно синий холод под перегрузку, почти удушье, мелодичное розовато-оранжевое возрождение, овеянное теплотой. А потом в последний раз ударил мороз, промчалась жара и, уже по-обычному, солнечно вспыхнул потолок концертного зала. Первая часть симфонии кончилась.

Многие из них уже используют вибрацию кресел, воздушные потоки и прочие эффекты, чтобы расширить восприятие фильма. Совпадение не буквальное, но направление развития угадано точно.

Вслед за музыкой по запросу, которая помогает человеку лучше чувствовать, следующий логичный шаг — система, которая помогает ему лучше понимать самого себя.

Цифровой двойник как следующий этап развития

Самое интересное предсказание Снегова — не звездолеты с прописанной фантастической физикой, а Охранительница. Сокращая описание автора: это персональная интеллектуальная система, которая знает человека лучше, чем он сам. 

…И еще я думал о том, что мне придется далеко умчаться от этого места, где среди ста миллиардов элементов Большой имеется и неповторимо мой уголок в миллион клеточек, моя Охранительница, мудрый и бесстрастный мой наставник и поводырь. Я не раз сердился на Охранительницу, обзывал ее бесчувственной и бесполезной и даже хвастался своим ироническим отношением к управляющим машинам. Но, по-честному, я привязан к ней, как не всегда привязываются к живому человеку. Кто, как не она, бдительно отводит от меня опасности, оберегает от болезней и необдуманных шагов, а если меня что-то гложет, разве она не докапывается до причин неполадок и упадка духа, и маленькая, не больше меня самого, часть Большой ставит их перед всем обществом как важную социальную проблему, если, по ее критерию, они того заслуживают?..

Она следит за деятельностью подопечного, напоминает о важных вещах, помогает принимать решения и замечает закономерности (и опасности), которые сам человек не видит. 

…Полеты на пегасах я драконах в Столице по-прежнему запрещены, зато сегодня жители высылали в воздух на авиетках. Как всегда, усердствовала детвора, этому народу нужен лишь повод для шума, а разве есть лучший повод побеситься, чем Большая летняя гроза? Они отчаянно кувыркались над домами и деревьями. Я знал, что Охранительницы следят за ними, но становилось не по себе, когда малыши принимались соревноваться в падении с сороковых этажей. Один из этих десятилетних храбрецов с воплем обрушился на меня. Охранительница, разумеется, вывернула его авиетку, мальчишка пронесся мимо и повис, покачиваясь, метрах в десяти.

 — Вот догоню тебя! — рявкнул я, стараясь сдержать улыбку.

 — Не догоните. Я от всякого убегу.

И он тут же удрал наверх — выглядывать с орлиной высоты новую жертву.

И сегодня, пусть не одним, а целой связкой сервисов, мы приблизились к этой идее вплотную.

Фитнес-браслеты собирают информацию о пульсе, сне, уровне активности, вариабельности сердечного ритма, тренировках, перемещениях и привычках пользователя. Они же напоминают, что надо встать и размяться или, наоборот, не пропустить время отхода ко сну. Google уже давно умеет вылавливать информацию о встречах и билетах из переписки, забивая ее в календарь. А с появлением больших языковых моделей анализ и рекомендации вышли на принципиально новый уровень. Впервые в истории появились системы, которые способны помнить о рядовом человеке больше фактов, чем способен удержать в памяти он сам.

Снегов даже постулировал, что Охранительнице было бы неплохо извлекать ценные идеи из повседневной деятельности человека и передавать их обществу на обсуждение, чтобы они не потерялись. 

…И разве я не всегда уверен, что если мне явится полезная людям идея, то, хоть сам я и забуду о ней, Охранительница, подхватив ее, введет в код Большой, а та немедленно реализует или поставит на обсуждение перед всем человечеством, — пусть лишь мелькнувшая у меня в мозгу идея стоит такого внимания! Я также вспоминал, что, если ошибусь, совершу неудачный поступок, лишь бы он не вредил другим, Охранительница промолчит о моих неудачах, ни один друг, самый вернейший, не хранит так тайн, как она!

Нет, для меня она не была просто умно придуманной, умело смонтированной частью громадной машины — она была своеобразной частью меня самого, моей связью со всем человечеством, миллионами рук, протянутых мной каждому человеку!

И здесь уже становится немного неуютно. Неужели уже через некоторое время машина сможет залезть мне в голову и выудить оттуда любую мысль?

Современные ИИ действительно обучаются на огромных массивах человеческой активности. Пусть и не в той форме, как это описывал Снегов. Но сама идея коллективного накопления знаний через взаимодействие людей и вычислительной системы выглядит неожиданно знакомой. И где в этом мире границы приватности?

Напоследок хочется привести цитату, сформулированную еще 50 лет назад, но отлично описывающую то, какое место должны занимать ИИ-ассистенты в создании чего-то нового.

…Теперь Андре не было. Исчез гениальный генератор новых идей. Его надо было заменять, хотя бы частично. У меня и в помине не было вдохновенной легкости Андре. Но я неустанно, непрерывно размышлял — я хотел заменить трудом его интуицию. Там, где он одолевал простор неизвестности двумя-тремя исполинскими прыжками, я пробирался ползком, петлял, возвращался обратно и снова полз вперед.

Во всяком случае, я был настойчив.

Я садился на диван, закрывал глаза, тысячи раз возвращался мысленно все к одной картине. Мы сжали полями слабеющего головоглаза, он отчаянно гравитировал своим: «Помогите! Помогите!» Его гравитационные призывы уходили с нормальной световой скоростью, с той же скоростью возвращались ответы. Можно вычислить по времени, разделявшему призыв и ответ, расстояние от Сигмы до крейсера, вышедшего им на помощь. Но крейсер, летя в сверхсветовой области, раньше ночи добраться не мог, — так он сообщал. Сколько дней или недель светового пути разделяло их? А разрушитель беседовал с крейсером так, словно тот стоял рядом.

«Что же это такое? — спрашивал я себя. — Что может двигаться в пространстве, не уничтожая его, со сверхсветовой скоростью?»

Я пытался разрешить эту загадку даже во сне. Как-то я запустил дешифратор на излучения своего мозга, и он записал, что и сонный я бьюсь мыслью все над тем же.

Все во мне без перерыва работало над проблемой, весь я, бодрствующий и отдыхающий, был заведен, как автомат, на ее решение, а если и приходилось отвлекаться, то я слушал и отвечал, а про себя продолжал рвать тенета грозной загадки.

И мало-помалу, еще смутное, стало вырисовываться решение. Оно было до того просто, что я вначале в него не поверил.

Но все пути вели в одну точку, все логические нити завязывались в один узел. Я передал найденную гипотезу МУМ. МУМ известила, что гипотеза непротиворечива и может быть принята за исходную посылку. Я вышел наконец на верную дорогу. Путь до точного результата был еще долог — я знал, что пройду его до конца.

Роль машины — ассистент. Она должна быстрее записать, возможно, оттестировать гипотезу. Но пусть творчество остается человеку!

Если погружаться в детали, в «Люди как боги» можно найти еще много аналогий текущей реальности. «Вызов по шифру» напоминает наши Zoom и Телемост, ИИ уже научился омолаживать и старить фотографии (как в романе можно было генерировать портрет ребенка по формулам), даже синтетическое мясо уже вполне похоже на правду. Но важнее, что Снегов описал будущее как непрерывный диалог человека с вычислительной средой. В его романе интеллектуальные системы помогают выбирать профессию, находить партнеров, организовывать экспедиции, сохранять идеи, получать знания и принимать решения. Мы движемся именно в этом направлении.

Пожалуй, единственное, в чем Снегов оказался слишком большим оптимистом, — он верил, что все эти технологии автоматически сделают людей лучше…