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

S
SegmentFault 最新的问题
A
About on SuperTechFans
NISL@THU
NISL@THU
V
Visual Studio Blog
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
B
Blog RSS Feed
Engineering at Meta
Engineering at Meta
GbyAI
GbyAI
美团技术团队
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
Google DeepMind News
Google DeepMind News
小众软件
小众软件
博客园 - Franky
罗磊的独立博客
The Cloudflare Blog
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
量子位
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
云风的 BLOG
云风的 BLOG
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
B
Blog
The GitHub Blog
The GitHub Blog
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
P
Proofpoint News Feed
有赞技术团队
有赞技术团队
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
Cyberwarzone
Cyberwarzone
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
Project Zero
Project Zero
Security Latest
Security Latest
L
Lohrmann on Cybersecurity
AWS News Blog
AWS News Blog
The Hacker News
The Hacker News
I
Intezer
J
Java Code Geeks
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
P
Privacy International News Feed
月光博客
月光博客
A
Arctic Wolf
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
博客园_首页
WordPress大学
WordPress大学
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
T
Tor Project blog
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
The Last Watchdog
The Last Watchdog
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org

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
Легко ли навайбкодить новый «Черный квадрат»?
nenkre · 2026-05-12 · via Все публикации подряд на Хабре

Легко ли навайбкодить новый «Черный квадрат»?

Простой

4 мин

12K

С того момента, как в 2017 году восемь инженеров из Google разработали концепцию трансформеров, индустрия проходит через все пять стадий принятия по Кюблер-Росс. 

Было отрицание — когда Google даже не стал это патентовать, был гнев — когда Дарио Амодей с частью команды ушли из OpenAI, торг — когда техногиганты рискнули или не рискнули начать скупать ИИ‑стартапы (ну, предположим). Почти прошла депрессия — от осознания того факта, что нас всех заменит ИИ. 

В итоге мы как‑то докатываемся до стадии принятия - принимаем то, что ИИ несет некоторые риски для рынка труда. Хотя при этом и понимаем, что он не заменит человека на все 100%.

Из очевидного, почему ИИ не заберет вашу работу — это то, что LLM для обучения нужны свежие знания — тексты, код, изображения. Которые в принципе может создать только живой человек. Нейронка‑то умеет только предсказывать следующий токен, основываясь на уже существующих знаниях.

Но эта проблема все же глубже, чем обучающаяся на нейрослопе языковая модель.

Есть то, с чем LLM в принципе справляются лучше остальных задач — это кодинг. По причине того, что у программного кода более строгая структура, точный синтаксис, ну и в целом там сильно меньше возможных комбинаций букв и слов, чем в естественном языке. И потому что языки программирования изначально созданы, чтобы перевести «естественную» задачу на понятные машине команды.

Поэтому Claude Code и Codex — главная причина, по которой программисты и прочие причастные к разработке нервничают сильнее остальных. Да и чего им не нервничать — средняя зарплата джуна уже упала ниже средней по стране в целом, и даже на такую зарплату очередь. А если и возьмут на работу — то тоже переживай, что тебя заменят на ИИ.

Это объективно происходит, достаточно почитать Хабр дальше первой страницы. И это большая ошибка, которая аукнется в будущем. 

Потому что ИИ делает хороших инженеров лучше, а плохих — хуже. Это, если что, не моя фраза, но основной посыл этого текста в этом.

Чтобы понять, к чему я веду, посмотрите на вот эту картину:

Ее создал тот же человек, который позже, чуть отточив навыки, написал это:

А еще чуть позже, на самом пике своей формы, он создал это:

Да, это раннее творчество Казимира Малевича, одного из самых известных авангардистов и основоположника супрематизма. Который, помимо авторства «Черного квадрата» (а также черного круга и черного креста), был признанным мастером своего дела.

Который еще до того, как закрасить холст черной краской, был глубоко погружен во все течения современного ему искусства, творчески их переработал, активно выставлялся, ну и в принципе имел громкое имя еще до создания своего главного шедевра.

Но еще это полотно — пример того, как рассуждает любой не погруженный в тему человек. Ведь что может быть проще закрашенного квадрата? Да любого шедевра рандомного минималиста или сюрреалиста?

Но успех вы не повторите, во‑первых, потому что на дворе не 1913 год. А, во‑вторых, потому что для этого нужно быть очень и очень хорошим художником, иметь теоретическую и практическую базу.

Отсылку к «Я могу навайбкодить целое приложение, не понимая ни строчки кода» поняли? 

Если каждый начнет генерить свое приложение, или сайт, или расширение, или что‑то еще, не имея понимания как это работает и что он делает, ценность этого продукта будет стремиться даже не к нулю, а к отметке ниже. Примерно как и ценность каждого последующего «Черного квадрата» от того, кто не изобретал новый жанр.

Плюс бонусом мы получим карьерный разрыв (нет мидлов и сеньоров, потому что перестали нанимать и учить джунов). И зашумленность датасетов для обучения новых моделей — творчеством предыдущих моделей.

Кстати, пару десятков лет назад мы уже проходили через что‑то похожее. Достаточно давно я прочитал у кого‑то такое мнение: раньше блоги были теплыми и ламповыми из‑за несовершенства технологий. Потому что блогер подолгу бился с html и админкой своего standalone‑сайта, вручную оформлял каждый абзац, и за это время дополнительно оттачивал текст. Ну и по той же причине в целом писал меньше, но качественнее.

Потом появился ЖЖ, и порог входа в свой блог стал сильно ниже. Если каждый желающий может в два клика завести блог и начать изливать туда свои мысли, качество непременно перейдет в количество. И это случилось еще задолго до появления не то что чатгпт, но даже до телеграм‑каналов. Справедливости ради, ЖЖ второй половины нулевых был еще неплох — там по инерции оставались интересные авторы.

Возвращаясь к настоящему времени. Еще немного, и без навыков в ИИ вас не наймут на любую более‑менее серьезную работу. Но главный парадокс нынешнего рынка — в том, что в ваших интересах уметь самому делать то же, что делает нейронка. И чтобы не терять навыков, периодически это делать.

  • Если вы что‑то переводите — вам все равно нужно знать язык в совершенстве, хотя ИИ облегчит рутинные вещи.

  • Если вы пишете тексты — вы должны уметь писать их идеально руками, хотя ИИ сделает определенный процент работы вместо вас.

  • Если вы иллюстратор — вы должны иметь хорошее видение того, что вам нужно, а Nano banana или GPT Image сделают за вас часть сложной технической работы.

  • Если вы программист — вы должны знать и понимать, как работает код и каким он должен быть, а нейронка просто заберет на себя рутину.

Потому что если ИИ ошибется (а он точно это сделает), вы: во‑первых, быстро найдете проблему, а во‑вторых — так же быстро ее исправите. И это будет вашим конкурентным преимуществом перед тем, чьи навыки ограничиваются промптингом.

А вывод будет таким: несмотря на ИИ, нужно быть профессионалом своего дела. Ну или хотя бы стараться таким профессионалом стать.