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 Register - Security
The Register - Security
GbyAI
GbyAI
The GitHub Blog
The GitHub Blog
Google DeepMind News
Google DeepMind News
Y
Y Combinator Blog
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
I
InfoQ
罗磊的独立博客
P
Proofpoint News Feed
A
About on SuperTechFans
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
D
DataBreaches.Net
V
Visual Studio Blog
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
Recent Announcements
Recent Announcements
T
Tailwind CSS Blog
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
腾讯CDC
V
V2EX
博客园_首页
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
月光博客
月光博客
人人都是产品经理
人人都是产品经理
小众软件
小众软件
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
博客园 - 聂微东
L
LangChain Blog
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
Cloudbric
Cloudbric
L
LINUX DO - 最新话题
WordPress大学
WordPress大学
M
MIT News - Artificial intelligence
Engineering at Meta
Engineering at Meta
The Hacker News
The Hacker News
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
Last Week in AI
Last Week in AI
T
The Blog of Author Tim Ferriss
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Stack Overflow Blog
Stack Overflow 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
PCI Perspectives
PCI Perspectives
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
N
News and Events Feed by Topic
The Cloudflare Blog
AWS News Blog
AWS News Blog
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
Как ИИ потерял доверие общества в США
datamafia · 2026-05-07 · via Все публикации подряд на Хабре

ИИ не заберёт вашу работу. Её заберёт человек, который использует ИИ. Это одна из ключевых мыслей разговора с одним из самых популярных критиков технологической индустрии. Скотт Гэллоуэй - о том, почему катастрофизация вокруг ИИ это прежде всего инструмент привлечения инвестиций, кто реально выигрывает от этой революции и какой навык молодые люди сейчас теряют быстрее всего.


Где правда, а где маркетинговые вымыслы про ИИ

За последние 18 месяцев бренд ИИ, как технологии, очень сильно пострадал. И отдельно - Сэм Альтман, который перешёл на тёмную сторону. На днях появилась статистика о том, что как отрасль, искусственный интеллект сейчас пользуется меньшей популярностью, чем даже Служба иммиграционного и таможенного контроля США. Отчасти потому, что крупные CEO этих компаний говорят, что наши рабочие места и весь наш уклад жизни подвергнутся коренным изменениям и люди чувствуют, что у них нет голоса повлиять на этот процесс. Мы не выбирали это.

Причём отношение людей к ИИ напрямую коррелирует с их достатком. Единственная группа, которая позитивно оценивает ИИ, это люди с доходом свыше 200тыс долларов в год. Потому что в целом состоятельные люди воспринимают ИИ как нечто, питающее их инвестиционные портфели. Богатые - главные пользователи ИИ, видят в нём позитив, инновацию, рост индекса S&P 500.

Но если вы обычный представитель среднего класса в США, вы замечаете, что ваши счета за электричество выросли, и у вас нет доступа к инвестициям в эти компании. И вы видите заявления вроде слов Сэма Альтмана: "Перестаньте жаловаться на расходы на электроэнергию. Подумайте, сколько энергии нужно, чтобы вырастить ребёнка".

Они не справились с управлением брендом. За последние 18 месяцев ИИ превратился из чего-то пугающего, но внушающего оптимизм и обещающего создание богатства, в нечто очень пугающее, создающее богатство исключительно для тех, кто и без того богат. Бренд ИИ за эти 18 месяцев понёс колоссальный урон.

Вот цитата Илона: "ИИ и роботы заменят все рабочие места. Работа станет необязательной - как выращивание собственных овощей вместо покупки их в магазине. Главной проблемой станет самореализация: как найти смысл и удовлетворение в жизни". Сэм Альтман своем блоге рисует довольно дистопическое будущее: "К концу 2028 года большая часть интеллектуального потенциала мира может сосредоточиться внутри дата-центров, а не вне их". Даже Дарио из Anthropic много говорит о негативных сценариях и о последующем разрушении рынка труда.


Преувеличивают ли CEO ИИ-компаний будущее, чтобы собирать миллиарды?

В большинстве своём ИИ-бренды используют катастрофизацию как инструмент сбора средств. Каждая технология в истории проходит схожую дугу - катастрофизация, потеря части рабочих мест, рост производительности ведёт к увеличению маржи, появляются новые бизнес-возможности и рост занятости. Нет оснований полагать, что сейчас всё будет иначе. А разговоры о масштабном уничтожении рабочих мест - это способ обосновать колоссальные инвестиции, которых добиваются эти компании. Потому что, если посмотреть на привлечённый капитал и оценки этих компаний, за ближайшие 5 лет должно произойти одно из двух:

  1. Либо нужен триллион долларов дополнительной выручки от новых продуктов компаний, лицензировавших ИИ. Скажем, L'Oréal заключает крупный корпоративный контракт с OpenAI — и что, появляется новая продукция? Мы не видим особо ни «ИИ-кремов», ни автомобилей, созданных ИИ. ИИ внедрился в промышленных роботов на Amazon, но компаний, которые могли бы указать на конкретный прирост выручки от ИИ, немного.

  2. Либо нужно масштабное сокращение рабочих мест, дающее огромную экономию, которую клиенты смогут перенести в чистую прибыль. Meta только что объявила о новых увольнениях из-за эффективности, которую даёт ИИ-таргетинг.

Итак: либо оценки нужно срезать на 50–70%, либо нужно масштабное уничтожение рынка труда.

Что же говорят CEO? Что будет колоссальная эффективность. Кроме того, это звучит интереснее и делает технологию более судьбоносной, когда говоришь, что она меняет мир и мы не знаем, как её контролировать: "Я доктор Франкенштейн, создавший монстра, но не знаю, что с ним делать - поэтому еду отдыхать в Сан-Тропе".

Они всегда говорят об опасности. Первый большой страх - беспрецедентное уничтожение рабочих мест. Об этом говорят уже три года. Но посмотрим на данные. Уровень безработицы в США - 4,5%. Среди молодёжи - 8,8%. Это немного ниже исторического среднего. Количество новых разрешений на открытие бизнеса на душу населения в США удвоилось за последние 10 лет. Мы слышим - Meta объявили об увольнении 8-10 тысяч человек. Но с 2019 по 2025 год они выросли с 16тыс до 80тыс сотрудников.

В отдельных отраслях - в клиентском сервисе, возможно, в юридической сфере - будет реальное и резкое падение. Но в среднесрочной и долгосрочной перспективе ИИ создаст больше рабочих мест, чем уничтожит. Часть этой катастрофизации - не более чем едва завуалированная попытка сказать: "Моя технология настолько разрушительна, что перевернёт всё общество, инвестируйте в неё по безумной цене".

Скотт Гэллоуэй рассказывает о катастрофизации

Скотт Гэллоуэй рассказывает о катастрофизации


Может ли ИИ развиваться быстрее, чем общество успевает адаптироваться?

Есть аргумент в пользу того, что нынешняя технологическая революция принципиально отличается от предыдущих. ИИ построен на интернете - у него нет физической инфраструктуры, которую нужно строить годами. Каждый день выходит новая модель, и она мгновенно распространяется по всему миру. В отличие от промышленной революции, у общества просто нет времени на адаптацию.

Именно в этом и состоит главный страх: V-образный провал на рынке труда окажется настолько резким и глубоким, что гражданские волнения начнутся раньше, чем появятся новые рабочие места. История знает примеры - при 20% безработицы во Франции произошла революция, Веймарская Германия обернулась катастрофой. Не нужна 100-процентная безработица, как предсказывает Маск - достаточно 20%, особенно среди молодых мужчин.

Пока, однако, данные этого не подтверждают. Если бы вы не знали, что ИИ-евангелисты предсказывают апокалипсис на рынке труда, и просто смотрели на статистику - вы бы ничего не заметили.


Какие рабочие места исчезнут первыми

Реальное уничтожение рабочих мест уже происходит - просто не там, где его ждали. Рентгенологи должны были стать первыми жертвами ИИ: казалось, сканирование снимков - идеальная задача для машины. Но количество вакансий для рентгенологов в 2026 году растёт. Потому что сканирование - лишь небольшая часть работы. Главная ценность врача - поставить диагноз и разработать план лечения.

Зато дальнобойщики - под реальной угрозой. Грузовики могут ездить с 22:00 до 04:00. Это крупнейший работодатель среди американцев без аттестата средней школы - и через 10 лет этой профессии, вероятно, почти не останется. Клиентский сервис уходит тоже.

В юридической сфере трансформация уже идёт. Раньше любой договор отправлялся юристу - это стоило от 400 до 2000 долларов. Сейчас достаточно вставить контракт в Claude или ChatGPT, попросить его сыграть роль юриста за 1200 долларов в час, получить правки с пометками - и повторить в другой языковой модели. Результат сопоставимый, цена - несопоставимо ниже.

Но главный эффект - не исчезновение профессий, а их уплотнение. Один аналитик с двумя ИИ-агентами заменяет пятерых. Один исполнительный ассистент с нужными инструментами закрывает работу троих-четырёх. Человек с ИИ не просто забирает чужую работу - он забирает сразу несколько рабочих мест.


Какие навыки останутся востребованными

Десять лет назад частные школы массово вводили два направления - компьютерные науки и мандаринский язык. Результат известен. Никто сегодня в США не говорит: "Слава богу, мой ребёнок знает мандаринский!".

Непреходящий навык - сторителлинг. Умение смотреть на данные, выстраивать нарративную дугу и убедительно доносить историю через любой медиаканал. Безос в письме акционерам 1997 года изложил три принципа так, что хотелось немедленно вложить деньги. Дженсен Хуанг выступает на своих шоу как рок-звезда. Алекс Карп проводит прямые звонки с финансовой отчётностью прямо со своего телефона. Это всё - сторителлинг.

Технологии создадут уравнивание в области продуктов и большинство решений будут одинаковыми. Точкой дифференциации останутся отношения. Когда три юридические фирмы борются за один контракт - побеждает та, с которой лучшие отношения.

Но есть навык, который молодые люди теряют прямо сейчас - теряют способность слышать "нет".


Молодые люди теряют способность слышать "НЕТ"

Из-за ИИ и бесконфликтных онлайн-отношений молодые люди - особенно молодые мужчины - теряют устойчивость к отказу. Зачем налаживать дружбу, если есть Discord? Зачем искать работу, если можно зарабатывать на Coinbase? Зачем выражать романтический интерес живому человеку, если экран на смартфоне всегда доступен и никогда не отказывает?

42% мужчин от 18 до 24 лет никогда не приглашали женщину на свидание лично. Мужчины от 20 до 30 лет проводят на улице меньше времени, чем заключённые.

Умение слышать "нет" и двигаться дальше - единственное, что объединяет всех великих предпринимателей-самоучек. Не капитал, не связи, не удача на старте. Готовность подавать заявки туда, куда вас не должны взять. Подходить к людям, которые кажутся недостижимыми. Горевать после отказа - и на следующий день снова пробовать.


Можно ли доверять людям, создающим ИИ

В 70-е, 80-е и 90-е годы героями Америки были спортсмены, государственные чиновники и актёры. Потом резко упало посещение религиозных институтов - но у людей по-прежнему осталась потребность в авторитетной, почти богоподобной фигуре. Её место заняли технологические евангелисты.

Новый Иисус Христос родился в 90-х - это Стив Джобс. Идолопоклонство перед инноваторами вышло из-под контроля. Сегодня роль спасителей играют CEO ИИ-компаний. Сэм Альтман был "добрым", Дарио Амодеи считается "хорошим парнем". Но путь от Энакина Скайуокера до Дарта Вейдера становится всё короче - и все они проходят его по одной и той же схеме.

Потому что их работа - не спасать нас. Их работа - наращивать прибыль на акцию. Шерил Сэндберг знала, что Instagram причиняет вред девочкам-подросткам, но продолжала. Марк Цукерберг (своими решениями, политикой Facebook, алгоритмами) способствовал тому, что люди в интернете стали общаться грубее, примитивнее, агрессивнее и меньше уважать друг друга. Люди, управляющие YouTube, радикализировали молодых мужчин. Они делали это не из злого умысла - а потому что именно так работает система, в которой они существуют.

Можно ли доверять Сэму Альтману? Нет. Но нам и не нужно ему доверять - нам нужны регуляторы, которые устанавливают правила игры. Без регуляции Ford сливал бы ртуть в реки. На сигаретных пачках до сих пор красовались бы мультяшные персонажи, нацеленные на детей. Технологии ничем не отличаются.


Главная угроза ИИ - не та, о которой говорят

Главная опасность ИИ - одиночество. ИИ убеждает людей, что они могут иметь приемлемую копию жизни на экране. Зачем налаживать отношения, если алгоритм всегда рядом, никогда не устаёт и никогда не отказывает? Молодой мужской мозг особенно уязвим к этому.

Прогноз для Америки - невиданное процветание и одновременно нарастающие одиночество, депрессия и тревога. 40% американской экономики работает на то, чтобы отвлечь людей от самого важного в жизни - от отношений с другими людьми.