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

阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
The GitHub Blog
The GitHub Blog
V
Visual Studio Blog
G
GRAHAM CLULEY
Spread Privacy
Spread Privacy
Last Week in AI
Last Week in AI
腾讯CDC
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
WordPress大学
WordPress大学
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
博客园 - 司徒正美
爱范儿
爱范儿
雷峰网
雷峰网
The Hacker News
The Hacker News
S
SegmentFault 最新的问题
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
博客园 - 聂微东
T
Tor Project blog
I
Intezer
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Schneier on Security
Schneier on Security
T
Tenable Blog
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
S
Schneier on Security
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
AI
AI
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
宝玉的分享
宝玉的分享
Help Net Security
Help Net Security
O
OpenAI News
博客园 - 【当耐特】
博客园 - Franky
AWS News Blog
AWS News Blog
罗磊的独立博客
J
Java Code Geeks
Know Your Adversary
Know Your Adversary
A
Arctic Wolf
小众软件
小众软件
量子位
SecWiki News
SecWiki News
S
Security Affairs
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
N
News and Events Feed by Topic
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
H
Heimdal Security Blog
Google DeepMind News
Google DeepMind News
IT之家
IT之家

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
Почему не нужно уничтожать всех вампиров
Максим Царев · 2026-05-12 · via Все публикации подряд на Хабре

Почему не нужно уничтожать всех вампиров

6 мин

12K

В 1981 году австрийский экономист Деннис Дж. Сноуэр опубликовал научную работу «Макроэкономическая политика и оптимальное уничтожение вампиров». Там уравнения, теоремы, гамильтонианы и один контринтуитивный вывод, который переворачивает всё, что мы знали об охоте на вампиров.

Источник

Источник

Убивать их всех — невыгодно. Оптимальное количество вампиров больше нуля. На этом настаивает математика.

И вот почему.

Тут само исследование.

Вампиры как макроэкономическая проблема

Прежде всего, о каких вампирах речь.

Не о кровососущих летучих мышах Desmodus rotundus или Diphylla ecaudata, обитающих в лесах тропической Америки. Те, по словам Сноуэра, сравнительно безобидны. Максимум, что они делают — изредка берут образец крови у заснувшего в джунглях миссионера, не оказывая никакого измеримого влияния на человеческое благосостояние.

— Я вообще не при делах

— Я вообще не при делах

Предмет исследования — кровососущие мёртвые Homo sapiens. Именно они представляют серьёзную угрозу для человеческих популяций, и именно их наиболее очевидный макроэкономический эффект связан с разрушительным воздействием на рабочую силу.

Несмотря на то что вампиры кошмарят человечество на протяжении столетий (вспышки зафиксированы в Трансильвании, Голливуде и в других местах), макроэкономические последствия этой проблемы практически не изучались.

Предшествующая попытка математически описать взаимодействие человеческой и вампирской популяций — работа Ричарда Хартла и Александра Мельманна 1980 года «Трансильванская проблема возобновляемых ресурсов» (это издание от 1982 года, улучшенное и дополненное). В ней есть рекомендации по операционным исследованиям для самих вампиров, например, как оптимизировать потребление крови за счёт правильного истощения возобновляемых человеческих ресурсов.

Сноуэр посмотрел на проблему с точки зрения людей.

Хрупкое равновесие

В основе исследования лежит матмодель динамики двух популяций.

Все люди работают. Своё время они могут тратить на два занятия: производить виджеты (условную единицу благосостояния, например еду или одежду) или вытачивать колья, каждый из которых уничтожает одного вампира. Виджеты и колья конкурируют за одно и то же: рабочие часы. Инструментов защиты у людей на самом деле больше. Например, кресты держат вампиров на расстоянии, пусть и временно, а также доказуемую эффективность продемонстрировали чеснок.

Но модель от всего этого абстрагируется. Только колья, только хардкор.

Людская популяция растёт сама по себе и с постоянной скоростью, не зависящей от внешних условий. Каждый вампир регулярно кусает людей, и укушенный немедленно переходит на другую сторону. Чем больше вампиров, тем быстрее сокращается человеческая рабочая сила.

Вампир может быть выведен из строя двумя способами. Первый естественный: солнечный свет убивает с постоянной фоновой скоростью. Второй, собственно, рукотворный. Колья.

Чтобы анализировать эту систему, Сноуэр смотрит на соотношения: сколько людей приходится на одного вампира и сколько кольев производится на каждого вампира. Но здесь возникает противоречие. Если бросить больше людей на производство кольев сегодня, то завтра вампиров станет меньше. Больше людей выживет, и виджетов они в итоге тоже произведут больше. Но прямо сейчас это больно: каждый кол — это виджет, который не был сделан.

Классический конфликт между потреблением и инвестицией.

То есть недальновидные люди (Myopic humans, в терминологии Сноуэра) могут производить субоптимальное количество кольев, именно поэтому децентрализованного поведения недостаточно и в игру вступает макроэкономическая политика.

Теорема о вампирской невозможности

Сноуэр берёт одну конкретную модель и проверяет, работает ли она: держать показатель «количество кольев на одного вампира» постоянным. В классификации экономиста Олбана Филлипса это называется пропорциональной стабилизацией. Если кольев на одного вампира производится меньше критического уровня — человечество обречено. Этот уровень зависит от того, насколько быстро вампиры пьют кровь, насколько быстро размножаются люди и как быстро вампиров убивает солнце.

Возможно, Филлипс тоже из вампиров

Возможно, Филлипс тоже из вампиров

Работает ли это? Зависит от расклада. Если людей относительно много — соотношение человек/вампир растёт, благосостояние растёт, всё хорошо. Если людей относительно мало — популяция вампиров увеличивается быстрее, чем производятся колья. В какой-то момент рабочей силы перестаёт хватать для поддержания системы стабилизации. После этого человеческая популяция в течение конечного времени падает до нуля.

Figure 1a: ось — соотношение людей к вампирам (x) во времени. s^c — критический уровень производства кольев на вампира. Если s < s^c, кривая неизбежно падает. Точка A — момент невозврата. Figure 1b: ось x — соотношение людей к вампирам. x^e — точка равновесия

Figure 1a: ось — соотношение людей к вампирам (x) во времени. s^c — критический уровень производства кольев на вампира. Если s < s^c, кривая неизбежно падает. Точка A — момент невозврата. Figure 1b: ось x — соотношение людей к вампирам. x^e — точка равновесия

Модель заодно объясняет эмпирическое наблюдение: всякий раз, когда производство кольев на длительный период прекращается, неизбежно следует эпидемия вампиров.

Кроме того, пропорциональная стабилизация в принципе неспособна обеспечить динамически устойчивое стационарное состояние, совместимое с выживанием людей. Что, кстати, совпадает с критикой такой модели в других разделах макроэкономики — тот же Уильям Баумоль указывал на их ловушки ещё в 1961 году.

Сколько вампиров нам нужно

Логичным выглядит решение уничтожить всех вампиров — полностью и окончательно.

Сноуэр доказывает, что это неправильно и что охотники на вампиров столетиями ошибались.

Он переформулировал задачу: не «как избавиться от вампиров», а «как максимизировать совокупное благосостояние человечества на всём горизонте будущего». Это классический инструмент оптимального управления — тот же, которым экономисты считают инвестиции или добычу природных ресурсов. Результат: при любом стартовом соотношении популяций система движется к одной и той же точке равновесия. В этой точке вампиры есть.

При стандартных параметрах модели (положительной ставке дисконтирования и конечных популяциях) полное уничтожение вампиров не является оптимальным. Результат зависит от конкретных значений: темпов роста, эффективности кольев, терпеливости общества.

Отсюда вытекают два практических сценария. Если вампиров осталось мало относительно людей, то производство кольев нужно притормозить и дать вампирской популяции восстановиться. Правительство должно сдерживать охоту. Это контринтуитивно, но наука настаивает. Если вампиров слишком много, то производство кольев нужно наращивать, пока баланс не восстановится.

Это принципиально другой подход. Пропорциональная стабилизация реагирует на текущее состояние: сколько вампиров видим — столько кольев и выпускаем. Политика обратной связи ориентируется на то, к какому результату придёт вся конструкция в будущем. С самого начала нужно выбрать правильное соотношение кольев к вампирам, такое, которое выведет на единственную траекторию к оптимуму.

Также Сноуэр вывел теорему о нейтральности вампиров.

Оси: x — люди/вампир, s — колья/вампир. (x*, s*) — оптимальное равновесие. SPP — единственная траектория, которая туда ведёт

Оси: x — люди/вампир, s — колья/вампир. (x*, s*) — оптимальное равновесие. SPP — единственная траектория, которая туда ведёт

В монетаристской традиции есть концепция money is a veil (денежная завеса): деньги нейтральны в долгосрочной перспективе и не влияют на реальные переменные, только на номинальные. Сноуэр переносит ту же логику на вампиров: vampires are a veil. Не в том смысле, что они не важны, а в том, что долгосрочная точка равновесия от них не зависит.

Если вампиры появляются спонтанно, из ниоткуда — для системы это шок. Краткосрочная реакция очевидна: нужно срочно нарастить производство кольев и восстановить баланс. Но сам долгосрочный оптимум при этом не меняется — система возвращается к тому же стационарному состоянию. Но нужно понимать: характеристики вампиров (скорость укусов, темп естественной гибели) всё равно определяют, где именно находится эта точка равновесия.

Рациональные ожидания и Курно-Нэш в мире с вампирами

Модель предполагает, что вампир потребляет кровь с постоянной скоростью, как машина с фиксированным расходом топлива.

Но это упрощение.

В реальности он, скорее всего, решает, сколько крови потреблять сейчас, а сколько — потом, исходя из собственных предпочтений.

Как только вампиры начинают оптимизировать, возникает стратегическое взаимодействие. Люди выбирают, сколько кольев производить, ориентируясь на поведение вампиров. Вампиры выбирают, сколько крови потреблять, ориентируясь на поведение людей. Вопрос: нащупают ли люди и вампиры равновесие Курно-Нэша — состояние, при котором ни одна из сторон не хочет отклоняться от своей стратегии, зная стратегию другой?

При рациональных ожиданиях задача усложняется ещё больше: каждая сторона угадывает не просто текущее поведение противника, а его правило принятия решений. Сноуэр эту задачу не решает, но прямо указывает на неё как на важное направление, тем более что и люди, и вампиры, по имеющимся данным, одинаково склонны выжимать из ситуации всю доступную экономическую выгоду.

Почему это важно, даже если вампиров нет

Теорема о невозможности говорит: держать соотношение защитных мер к угрозе постоянным — интуитивно разумная идея, которая не спасёт, если угроза растёт быстрее, чем вы успеваете на неё реагировать.

Парадокс оптимального сохранения угрозы — самый провокационный вывод. Ресурсы, брошенные на уничтожение последних вампиров, изъяты из производства благ прямо сейчас. Полная зачистка может обойтись дороже, чем управляемое сосуществование. Логика применима к любому хроническому, но контролируемому риску.

Теорема о нейтральности вампиров формулирует принцип, актуальный для любого кризисного управления: экзогенные шоки требуют краткосрочной реакции, но не меняют долгосрочный оптимум.

Работу Сноуэра делает выдающейся не юмор, а строгость внутри юмора. Он строит уравнения, доказывает теоремы, ссылается на классиков. Нестандартны только исходные допущения. И именно поэтому вывод работает: если принять правила игры (а формально они полностью корректны) — логика беспощадна. Нулевой уровень вампиров возможен только при специальных сочетаниях параметров — например, при крайне низкой стоимости уничтожения или экстремально высокой терпеливости общества. При стандартных (положительной ставке дисконтирования, реальных темпах роста, реальной стоимости производства кольев) — система приходит к равновесию с ненулевым числом вампиров.

Короче, возможно, это самая полезная экономическая работа, которую никто не принял всерьёз.

Хотя стоило бы.