Глобальные вызовы XXI
века, такие как углубляющееся социальное неравенство и усиливающийся
экологический кризис, требуют переосмысления экономических моделей. Плановая
экономика, несмотря на критику и исторические неудачи, предлагает инструменты
для решения этих проблем, которые рыночные механизмы зачастую игнорируют или
усугубляют. Одним из ключевых аспектов плановой экономики является возможность
долгосрочного прогнозирования и перераспределения ресурсов в интересах
общества, что особенно важно для снижения неравенства. Плановые системы
способны обеспечивать доступ к базовым благам, таким как образование,
здравоохранение и жильё, независимо от рыночной стоимости, что снижает разрыв
между богатыми и бедными.
В области экологии
планирование позволяет устанавливать чёткие ограничения на использование
природных ресурсов и стимулировать переход к более устойчивым технологиям.
Рыночные модели, ориентированные на краткосрочную прибыль, часто игнорируют
долгосрочные экологические издержки. Плановая экономика, напротив, может
учитывать эти факторы через централизованное регулирование выбросов, контроль
за использованием ископаемых ресурсов и поддержку возобновляемой энергетики.
Например, стратегическое планирование в энергетическом секторе позволяет
заранее отказаться от углеводородов в пользу солнечной и ветровой энергии, что
снижает риск климатических катастроф.
Технологический прогресс,
включая искусственный интеллект и большие данные, создаёт возможности для
модернизации плановой экономики, делая её более адаптивной и эффективной.
Современные алгоритмы способны анализировать сложные взаимосвязи между
экономическими, социальными и экологическими показателями, помогая принимать
решения, которые минимизируют вред для окружающей среды и общества. Однако
успех таких систем зависит от их прозрачности и доступности, чтобы избежать
концентрации власти и недостатка общественного контроля.
Таблица возможных преимуществ и вызовов для внедрения плановой экономики
в XXI веке
Плановая экономика способна предложить решения для ключевых вызовов современности, но её реализация требует нового уровня технологической и социальной координации. Это также ставит вопрос о синергии между планированием и рыночными механизмами, которые могли бы дополнить друг друга в рамках более сбалансированной модели.
Продолжение: Технологические основы плановой экономики: большие данные, ИИ и распределённые реестры
Этот пост входит в Часть 7. Искусственный отбор: плановые экономики
Плановая экономика как пример "искусственного отбора". Эксперименты государств с централизованным управлением ресурсами. Успехи и неудачи этих моделей.
СерияПроисхождение экономических систем путём естественного отбора
Кто интересуется развитием общественно-экономических формаций, подписывайтесь!
Международная торговля является основным двигателем глобальной экономики, играя ключевую роль в формировании и развитии локальных экономических систем. С одной стороны, она открывает доступ к широкому спектру товаров и услуг, позволяет странам сосредоточиться на производстве того, в чём они обладают конкурентными преимуществами, и стимулирует обмен технологиями и идеями. С другой стороны, она оказывает значительное влияние на локальные рынки труда, производства и структуры потребления, что приводит как к положительным, так и к отрицательным последствиям.
Одним из наиболее ярких эффектов международной торговли является рост специализации. Страны концентрируют ресурсы на производстве тех товаров, которые они могут выпускать наиболее эффективно, экспортируя их и импортируя продукцию, создание которой внутри страны менее выгодно. Это приводит к увеличению производительности труда и общего объёма богатства. Однако такая модель может сделать локальные экономики уязвимыми к внешним шокам. Например, внезапные изменения в спросе на экспортируемый товар или торговые барьеры, пошлины и санкции, могут вызвать значительные потрясения.
Торговля способствует снижению издержек и увеличению разнообразия товаров для потребителей. Импорт позволяет локальным рынкам получать доступ к продукции, которая не производится внутри страны или стоит значительно дороже. Однако вместе с этим возрастает давление на местных производителей, которым приходится конкурировать с более дешёвыми или качественными зарубежными аналогами. Это может привести к снижению цен, улучшению качества продукции и внедрению инноваций, но одновременно создать риски закрытия предприятий и потери рабочих мест.
Международная торговля также влияет на распределение доходов внутри страны. Отрасли, ориентированные на экспорт, как правило, выигрывают от доступа к новым рынкам, что может привести к росту доходов занятых в этих секторах. В то же время импорт может оказывать давление на неконкурентоспособные отрасли, вызывая их спад. Это усугубляет неравенство между регионами и социальными группами, если выгоды от торговли распределяются неравномерно.
Влияние торговли на окружающую среду становится важным аспектом современного обсуждения. С одной стороны, торговля стимулирует доступ к экологически чистым технологиям и методам производства, способствуя глобальному переходу к устойчивому развитию. С другой стороны, интенсивная транспортировка товаров между странами увеличивает выбросы парниковых газов, а экспорт ресурсов, таких как нефть или древесина, может приводить к деградации окружающей среды в странах-поставщиках.
Усиление международной торговли может приводить к увеличению экологического следа, особенно в странах с менее строгими экологическими стандартами [1]. Это явление известно как "убежище для загрязняющих производств", когда компании переносят свои производства в регионы с более слабыми экологическими регуляциями, что усиливает негативное воздействие на окружающую среду.
В отчете Программы ООН по окружающей среде (UNEP) подчеркивается, что либерализация торговли сама по себе не является ни злом, ни благом для окружающей среды; ее воздействие зависит от степени, до которой цели торговли и охраны окружающей среды интегрированы в национальные и международные политики [2]. При отсутствии эффективных экологических норм и правил торговля может создавать экономические стимулы для неустойчивых практик, таких как чрезмерный забор пресной воды, загрязнение и сокращение лесов.
Исследование, опубликованное в 2024 году в журнале "Journal of Economic Surveys", отмечает, что международная торговля тесно связана с глобальными экологическими проблемами, включая антропогенное изменение климата. Авторы подчеркивают, что влияние торговли на окружающую среду зависит от сочетания торговых и экологических политик, а также от структуры экономики участвующих стран [3].
В отчете 2023 года Европейской экономической комиссии ООН подчёркивается, что с начала пандемии COVID-19 интерес к искусственному интеллекту неуклонно возрастает, в том числе к тому, каким образом системы ИИ могут повысить эффективность и надёжность глобальной цепи снабжения и снизить риски, возникающие в связи с нашей зависимостью от неё [4]. В статье, опубликованной в журнале "Стратегические решения и риск-менеджмент", рассматривается применение технологий машинного обучения для разработки систем управления. В ней проводится анализ эффективности внедрения нейросетевых технологий в бизнес-процессы российских компаний и обосновывается положительный эффект при использовании нейронных сетей по нескольким параметрам [5].
В долгосрочной перспективе развитие нейронных сетей и аналитических технологий позволяет минимизировать негативные эффекты международной торговли, усиливая её положительное влияние. Искусственный интеллект может анализировать сложные многомерные данные, прогнозируя изменения спроса и предложения на глобальных рынках, а также помогать локальным системам адаптироваться к динамике внешней торговли. Это открывает новые возможности для эффективного распределения ресурсов, гармонизируя интересы глобального и локального уровней. Таким образом, торговля становится не просто средством обмена, а механизмом, поддерживающим стабильное развитие в условиях технологической эволюции.
Этот пост входит в Часть 6. Кооперация и конкуренция
Описание взаимодействия экономических систем в глобальном масштабе. Роль международной торговли, альянсов и экономических санкций в формировании новых моделей. Сравнение с экосистемами, где виды конкурируют и сотрудничают.
Chatgpt и аналоги отвечает на загадку с точками, облажается ли? (спойлер - да)
Всем привет! Насколько хорошо вы знаете простую геометрию?)
Проверим!
·
Не на прямую)))
Мы с вами знаем, что прямая не имеет начала и конца, а вот отрезок да. В итоге мы не знаем насколько огромна прямая или она мала. И если вы сказали, что на прямой, то вы ошибаетесь)
·
Но насколько хорошо ее знают нейронки gpt? Давайте это проверим.жж
·
·
Какие chatgpt в этот раз мы будем тестировать:
ChatGPT 4
ChatGPT 4o
ChatGPT 4o-mini
Claude 3.5 Sonnet (нейросеть от Anthropic)
Gemini 1.5 (ai от гугла)
ChatGPT 3.5, нейронная сеть от Яндексаи Гига-чата нет, они не умеют распознавать фото)
Пользуясь каждой найденной истиной для нахождения новых. — Рене Декарт, «Рассуждение о методе».
Что это и зачем?
Последние 1,5 года регулярно смотрю видео по темам: научпоп, научный метод, рациональность. В какой-то момент я начал складировать наиболее удачные видео по различным плейлистам. Делюсь тем, что из этого вышло.
Законы Науки
• Про то, как работает наука, и чем научное мышление отличается от бытового, в плейлисте Научный метод
• Наука говорит на языке цифр. А здесь не обойтись без главной служанки и главной царицы наук: Математики
Чуть позже я занялся вопросом оптимизации подбора видео.
Конечно первым делом я пытался отсортировать каналы. Но быстро обнаружил, что даже самые лучшие каналы-агрегаторы куда меньше фильтруют контент, чем спикеры следят за своими словами. В итоге я регулярно обновляю список наиболее интересных спикеров с их предметными областями.
• Александр Панчин (Химия жизни, Когнитивная психология, Научный метод)
• Постнаука – недавно запустили новости нейронауки с Вячеславом Дубыниным (~120 мин.), и озвучили планы масштабировать данный проект и на другие направления
Запрос
Есть ли у Вас подобные плейлисты? Совпадает ли что то в наших плейлистах или списках спикеров? Буду рад рекомендациям, особенно конкретных видео.
P.s.
Есть планы убрать видео, которые уже не соответствуют текущему пониманию этих тем. Так же есть план расставить видео в порядке возрастающего когнитивного сопротивления. Руки дошли пока только до того, чтобы поднять самые важные видео в верхние части плейлистов. Всё остальное пока – это планы, буду держать в курсе (t.me/bayesyatina).
В недавнемисследованиибыло продемонстрировано что бывает, если системам ИИ позволяют работать автономно, то есть генерировать и интерпретировать собственные результаты без вмешательства человека. Итог однозначный. Независимо от того, насколько разнообразными были исходные подсказки и разрешена ли была случайность, результаты быстро сходились к набору общих визуальных тем. ИИ быстро забивал на исходную подсказку.
Парадокс заключается в том, что вместо исследования творческих возможностей автономные циклы ИИ тяготеют к тому, что исследователи назвали визуальной музыкой для лифта. Приятная и отполированная, но лишённая какого-либо смысла. Стандартное поведение этих систем заключается в сжатии смысла в сторону наиболее знакомого, узнаваемого и легко воспроизводимого.
Внимательный читатель на этом месте задаст вопрос: “И чё?”. Действительно, никто не заставляет ИИ просто так прокручивать картинки и ответы в самом себе. Нет, ведь с ним всегда коммуницирует человек, а ИИ ищет контент, который подвержен влиянию… того же самого ИИ.
Изображения преобразуются в текст. Текст преобразуется в картинки. Контент ранжируется, вновь и вновь перегенерируется. С большей и большей вероятностью новые статьи пишутся искусственным интеллектом с меньшим участием человека. Часто получается так, что человек создающий текст, якобы своё произведение, не начинает с нуля, а выбирает между сгенерированными вариантами от ИИ.
Будущие модели будут обучаться на сгенерированном контенте и, следуя логике данного исследования, всё больше сжимать смысл, отдавая предпочтение простому и знакомому. “Средний уровень” будет получаться даже при участии человека. ИИ отбрасывает одни детали и преувеличивает другие.
Но в нашей истории есть похожие паттерны: кино не уничтожило театр, фотография не убила живопись. Они их элитизировали.
Если раньше давно на скрипках играли в забегаловках и харчевнях, то теперь их можно услышать за большие деньги в филармониях и консерваториях. Билеты на Щелкунчика перед Новым годом кратно дороже, чем на Чебурашку. Правда, за бесплатно даже лучший из лучших мастеров скрипки, играющий в метро, оказывается никому не нужным.
Будет ли таким же образом элитизироваться разум человека, очищенный от влияния ИИ? И будет ли обратное движениев сторону серой середины, уровень которой продолжит со временем снижаться?
Точные ответы неизвестны. Известно, что уже сегодня в Госдумеоправдываютсятоли за использование, толи за неиспользование ИИ при написании законопроекта. А другой ИИ это подтверждает. Однако прецедент есть и они, должно быть, продолжат множиться.
В последнее
время всё чаще поднимается вопрос о безопасности ИИ (искусственного
интеллекта) для человечества и отдельных людей в частности.
ИИ как такового не существует, но есть НС (нейросети), которые, являясь одной из частей ИИ, уже вызывают беспокойство.
Технологии "умный дом", которые могут быть подключены к различными виртуальными помощниками. Этих помощников я называю "шпионы", так как они постоянно прослушивают, что говорится и передают "большому брату"на сервер.
В основном, ставится вопрос, может ли навредить НС человеку по своему желанию?...
На
данный момент подобные случаи были. Но в них виновата не сама НС, а
интерпретация информации пользователем. Неосознанный вред.
Предположим,
что НС саморазвились до ИИ. И, не имея многовекового опыта
человечества, начинает применять подход вида "Главный враг человека -
сам человек".
О чём, кстати, неоднократно показывали в кино. Законы робототехники Азимова не нарушены. Логика есть.
Моё личное мнение, защититься от приведённых выше потенциальных угроз предельно просто: человечество должно стать для ИИ богом. То есть, должна быть исключена возможность физического влияния на людей.
Никаких
объединений с "умным домом" (пусть следует прямым указаниям, а не
домысливает, что после выключения будильника необходимо включить
кофеварку).
Беспилотные такси не должны координироваться между собой. (отсылка на Деламейна в Cyberpunk 2077, чей портрет был в начале).
Мнение сугубо личное. Ни к чему не призываю. Ничего не пропагандирую.
Но я указал лишь два момента, где ИИ физически может навредить. Возможно что-то упустил. 🤔
Сегодняшнее безумие, происходящее в области связанной с искусственным
интеллектом, невозможно не сравнивать с инвестиционным сумасшествием,
произошедшем в конце 1990-ых годов (кризис дот-комов - название взято от
окончания наименования сайтов (.com)). В 2025 году многие компании, завязанные
на ИИ, оцениваются в сотни миллиардов долларов, а техно-гиганты продолжают
увеличивать вложение космических сумм денег в развитие центров обработки
данных.
Для некоторых, тех кто постарше, ситуации могут даже казаться идентичными с сильным ощущением дежавю.
Для популистского сравнения можно взять компанию "Газпром",
стоимость которой на конец 2024 года составляла всего лишь то 30 млрд долларов.
"Смотрим ли мы снова на повторе то самое кино из 90-ых?"
Сходство ситуаций может поражать. Точно также, как и 25+ лет назад
инвестируются огромные суммы денег, основываясь лишь на предположении о колоссальном
потенциале индустрии, а не текущей прибыльности. В 2024 году корпоративные
инвестиции в ИИ достигли 252,3 млрд долларов, а с 2014 года общий объём инвестиций вырос более чем в 13
раз.
Кажется, что Сэм Альтман сам выглядит так, будто его фото сгенерировал ИИ.
Уже даже сам генеральный директор компании Open AI, целью которой является развитие
ИИ для "принесения пользы человечеству без причинения вреда", Сэм
Альтман, признал нахождение рынка ИИ в стадии финансового пузыря очень похожей на бум дот-комов
в 1990-х годах.
Компания Open AI оценивается уже в невероятные 500 млрд долларов, хотя согласно их отчёту - 2024 год они
завершили с выручкой в размере всего лишь 3,7 млрд долларов. Они надеютсяувеличить выручку всего то в 47 раз до 2030 года (174 млрд долларов).
"Находимся ли мы в фазе, где инвесторы в целом пребывают в
перевозбуждённом состоянии по поводу ИИ? Моё мнение да", - сказал Альтман
в августе. Он также предположил, что в основе каждого финансового пузыря лежало
что-то настоящее и очень важное. Так ли это? Попробуем разобраться.
ИЗ НИОТКУДА В НИКУДА.
Что на самом деле послужило причиной лопнувшего экономического пузыря,
существовавшего на рынке примерно с 1995 до 2001 года?
Как и любой пузырь крах дот-комов был вызван не каким-то единичным фактором,
а целой их совокупностью, выявляя фундаментальные недостатки экономики
конца 90-х годов прошлого века.
Во-первых, в 1997 году начался, так называемый, азиатский финансовый
кризис на развивающихся рынках. Во-вторых, в августе 1998 года
закончилось полным крахом "сладкое и
простое" высокодоходное инвестирование в российские гос. облигации, чем
очень активно пользовались американские инвестиционные фонды. Россия была
вынуждена объявить дефолт по своему госдолгу и приостановила платежи
иностранным кредиторам, буквально обанкротив и их вдобавок.
Интересно, что в итоге "американская мечта" для многих
американцев была похоронена русским дефолтом.
В-третьих, американский Центральный банк, являющийся самым
влиятельным на планете в данный момент, - ФРС США - недостаточно быстро
среагировал на эти события и лишь в середине 1999 года, на фоне бурного роста
фондового рынка, изменил свой курс и начал повышать ключевую ставку. К маю 2000
года ставка уже составляла 6.5% (для американцев это очень много), что
дополнительно побуждало инвесторов перекладывать свои деньги из акций в
облигации - ускоряя крах дот-комов, так как в облигациях они могли получать
более высокую доходность с относительно меньшими рисками.
Ох уж это начало 2000-х годов, начало нового миллениума.
В-четвёртых, заканчивалось первое "потерянное десятилетие"
в Японии после масштабного падения мощной японской экономики. (На эту тему есть
одна из предыдущих статей). Начало 2000-х годов
ознаменовалось дальнейшим спадом для японцев и началом "потерянного
двадцатилетия". Сейчас это сложно представить, но на тот момент японская
экономика ещё имела большое мировое значение. Поэтому экономический кризис в
Токио ещё сильнее подтолкнул инвесторов вытаскивать свои деньги из рисковых
активов (акций).
Эти отрезвляющие удары по мировой экономике буквально заставили инвесторов
пересмотреть свои астрономические оценки интернет-компаний. В самой основе
лежала главная проблема: эти компании имели фундаментальный недостаток в
бизнес-модели - у них не было прибыли.
Например, Commerce One достигла капитализации в 21.5 млрд долларов (! это в 2000 то году !) при около нулевой
выручке.. Они обанкротились в 2004 году.
Компания TheGlobecom, созданная двумя студентами со стартовых 15 тыс. долларов, в первый день торгов на фондовом
рынке подорожала на 606%, установив таким образом рекорд. В 2000 году обоих
основателей выгнали из их же фирмы, а прибыли компания так и не видела.
УБЫТОЧНЫЙ ПЕРЕИЗБЫТОК
Пожалуй, самым интересным следствием переинвестирования в интернет-компании
в конце 1990-х явилось строительство гораздо большего количества оптоволоконных
сетей, чем реально требовалось, что привело к невероятно большому избытку. В те
времена было актуальным понятие того, что "удвоение интернет-трафика происходит
каждые 100 дней", но это оказалось очень далеко от истины. Были проложены
миллионы километров не используемого оптоволоконного кабеля - так называемого
"тёмного оптоволокна".
Ожидался гигантский спрос, а в результате по итогу оказался
катастрофический избыток производственных мощностей.
Крупнейшим в мире производителем оптоволокна является американская компания
Corning Incorporated. В августе 2000 года цена на их акции взлетела к 110$ за
штуку. В декабре она уже потеряла более 50% цены и продавалась за 50$. А в июле
2002 года достигла своего дна в 1.6$ (!) за штуку. Эта корпорация до сих пор
является крупнейшей в своей отрасли и снова переживает время акционного
расцвета - цена через 25 лет составляет около 80$, сильно поднявшись за
последний год.
Цена на акции Corning Incorporated. Взлёт - падение - взлёт - ?
Ещё одно хорошее напоминание о том, что бизнес может быть крепким, даже
монументальным, - но если пытаться на нём спекулировать, то прогораешь в два
счёта. Даже на графике хорошо видно нечто очень похожее на образование
нового финансового спекулятивного пузыря в акциях Corning.
ГРАВИТАЦИЯ, ЖЕСТОКАЯ ТЫ ДАМА
Мы вряд ли ошибёмся, если проведём параллели с сегодняшней ситуацией в сфере
ИИ. Однако, есть и различия. Крупные игроки сегодня, в отличие от дот-комовских
компаний, имеют хоть и мизерный по сравнению с вложениями, но всё же доход.
Мечты по поводу будущих прибылей, правда, очень и очень похожи.
Суровая реальность в начале 2000-х взяла своё полностью. У большинства
компаний оценки не оправдались и они с треском провалились, утянув за собой
множество инвесторов-мечтателей. Истинной победой иллюзии над здравым смыслом
явилась оценка компаний по посещаемости их веб-сайтов, не обращая внимания на
отсутствие таких реальных показателей как денежный поток и прибыльность.
Акции "бенефициаров ИИ" сегодня в сумме оцениваются более чем в 10 трлн
долларов, что составляет более четверти капитализации самых крупных американских
компаний из индекса S&P500. Если они сдержат свои обещания, то к концу 2025
года такие гиганты как Microsoft, Meta, Tesla, Amazon и Google инвестируют в инфраструктуру ИИ около 560 млрд долларов. И эти вложения приведут к совокупному
доходу на уровне 35 млрд. Конечно, это всё размытые цифры, лишь предположения,
но вот направление пока такое.
Нет небольшого ощущения, что это называется транжирство?
На этом и строится вся индустрия в очень похожем стиле как во времена краха
дот-комов. Когда кто-то кидается деньгами на выпивку в баре, то вы врываетесь
на эту вечеринку с двух ног, в надежде успеть урвать себе хотя бы один
стаканчик, а дальше как пойдёт. Именно этим и заняты большинство журналистов и
других "верующих", кто всё активнее и активнее разгоняет этот хайп
вокруг темы. Чем дольше длится такой вечер - тем сложнее будет с утра.
Мощная гравитация реальной экономики всегда притягивает парящих в небесах
идеалистов к твёрдой земле, и зачастую лицом. Интернет, к слову, в итоге то
изменил мир до неузнаваемости, но на это потребовались годы. Да и изменил,
возможно, совсем не так как многие ожидали - вспомнить хотя бы времена жж
(живого журнала) середины 2000-х и сравнить с сегодняшним днём.
Но в любом случае, по пути становления интернета было множество разбитых
жизней, скрывающихся за финансовыми потерями.
ПОХОЖЕ, ЧТО НЕ ПОХОЖИ
Закончить хотелось бы совсем не знаком равно между этими двумя событиями.
Точнее сказать они похожи, но совершенно в ином свете.
По мере всё увеличивающихся вложений всех этих миллиардов и миллиардов денег
можно забыть и не заметить то, что они являются просто фиатной и ничем не
обеспеченной денежной массой, что в практически бесконечном количестве
создаётся посредством банковских кредитов. Это явление явственно наблюдается,
если посмотреть на график изменения цены реально ценного металла - золота.
График цены золота относительно доллара США.
Со времён краха дот-комов его цена за тройскую унцию выросла примерно в 13
раз по отношению к доллару США. Выглядит как идеальный финансовый пузырь, не
так ли? Но это не просто золото так дорожает - это больше доллар дешевеет
относительно ценного металла. И йены, и юани, и евро, и рубль - все туда же.
Денежной массы, создаваемой посредством банковских кредитов (об этом можно
подробнее почитать в этой статье),
с каждым годом становится всё больше и больше. Центробанки, например,
вкладываются всё чаще и чаще в золото, - особенно стараются Россия и Китай.
Однако для "парковки" денежных средств всех остальных участников
финансового рынка похожим образом используются и компании из самого большого и
надёжного (на данный момент) американского индекса S&P500.
Да, того самого, в котором больше четверти капитализации - это как раз
компании из сферы ИИ.
График S&P500 и какое удивительное сходство
Понятно, что предсказать из сегодняшнего дня чем всё это закончится
невозможно. Да, история не повторяется, но даёт урок о том, что не существует
ни вечного роста, ни ответов на все вопросы, ни панацеи уж тем более. Скорее
всего, даже перед некими невероятными и серьёзными врывами-прорывами в сфере
искусственного интеллекта, разрушительная кредитно-экономическая сила нанесёт
сильный вред общемировым рынкам во время своего неизбежного резкого сжатия. А
отсутствие хоть какой-то реальной отдачи индустрии в виде прибыли может сильно
аукнутся любому человеку, вкладывающему свои деньги и время. Как в 2000 году не
будет, обязательно будет по-другому: изменится форма при сохранении содержания.
Не думаю, что кто-то из разработчиков, инвесторов и всех остальных
распространителей в сфере искусственного интеллекта думает с такой позиции о
цели компании Open AI: "принесение пользы человечеству без причинения
вреда".
А где деньги? А всё, их нет - они исчезли.
Клянусь! Старые поисковые системы справлялись с поиском качественной
информации несоизмеримо лучше новых "способностей" ИИ.
Эволюция экономических
систем подчиняется универсальным закономерностям, которые можно проследить
через их развитие от простых структур до сложных глобальных взаимодействий. Эти
закономерности включают процессы дифференциации, интеграции, специализации и
адаптации. Дифференциация происходит, когда системы усложняются, разделяя
функции и роли между участниками. Например, в ранних аграрных обществах
экономическая деятельность была сосредоточена на удовлетворении базовых
потребностей, тогда как современные экономики включают специализированные
сектора, такие как высокотехнологичное производство и услуги. Интеграция
проявляется в объединении различных элементов в более устойчивые структуры,
например, в виде торговых союзов, международных корпораций и глобальных
финансовых систем.
Специализация
способствует повышению эффективности, позволяя субъектам фокусироваться на
своей ключевой компетенции. Это также усиливает взаимозависимость экономических
агентов, что можно наблюдать в глобальных цепочках поставок, где производство
одного продукта распределено между множеством стран.
Ключевые эпохи эволюции экономических систем
Характеристики следующей эпохи эволюции – «Интеллектуальная экономика» – можно описать как сосредоточение на знании, креативности, инновациях и автоматизации. Она опирается на искусственный интеллект, большие данные, автоматизированные системы и интеграцию человека и технологий. Ключевые черты включают:
– Искусственный интеллект и автоматизация: использование умных систем для управления процессами, принятия решений и повышения эффективности;
– Инновационная экосистема: развитая сеть научно-исследовательских центров, стартапов и компаний, ориентированных на внедрение новаторских идей;
– Устойчивое развитие: баланс между экономическим ростом, социальной справедливостью и защитой окружающей среды;
– Цифровая глобализация: международная интеграция через цифровые платформы, позволяющая глобальному обмену знаниями и услугами;
– Человеческий капитал как ключевой ресурс: акцент на развитии навыков, образования и креативности, где каждый индивид играет значимую роль в создании ценностей.
Китай XXI века можно
рассматривать как один из примеров стремления к интеллектуальной экономике.
Страна активно внедряет технологии искусственного интеллекта, роботизации и
автоматизации, что видно в таких инициативах, как проект "Made in China
2025". Также Китай вкладывает значительные ресурсы в развитие
человеческого капитала через программы образования и инноваций.
Кроме того, Китай
добивается значительного прогресса в области цифровой трансформации, занимая
лидирующие позиции в e-commerce, развитии суперприложений (например, WeChat) и
цифровых платформах.
Некоторые показатели, которые связывают Китай с интеллектуальной экономикой
Однако Китай пока
остается страной переходного этапа, т.к. сохраняется сильная зависимость от
индустриального сектора и производства. Превращение Китая в полноправную
интеллектуальную экономику потребует решения проблем экологической
устойчивости, защиты интеллектуальной собственности и перераспределения
доходов.
Адаптация экономических
систем проявляется в их способности реагировать на изменения внешних условий,
таких как технологические прорывы, природные катаклизмы или политические
кризисы. Эта адаптация может быть как постепенной, в виде реформ и
модернизации, так и резкой, например, в ответ на экономические санкции или
глобальные эпидемии. Примером универсальной закономерности можно считать кривую
производственных возможностей, которая отражает компромиссы между различными
экономическими целями.
Эволюция экономических
систем также подчиняется законам термодинамики и принципам максимальной
энтропии, что выражается в стремлении к равновесию через перераспределение
ресурсов и устранение барьеров для их перемещения. Например, интеграция рынков
капитала и труда способствует более эффективному использованию глобальных
ресурсов. Такие закономерности отражают глубокую взаимосвязь между физическими
и социальными системами, подчеркивая универсальность процессов, управляющих
развитием человеческого общества.
Если вы разрабатываете агентов, интегрируете GPT в бизнес-логику или просто строите чат-ботов — уязвимости могут стать не теоретической, а очень практической болью. OWASP подготовил подробный список из 10 наиболее распространенных угроз, с которыми уже сталкиваются разработчики LLM-продуктов.
📘 Новость в том, что теперь весь список переведен на русский язык. Это полноценная PDF, где у каждого пункта есть описание, примеры, сценарии атак и меры предотвращения. Прочитать можно за вечер — сэкономите недели на разборках после продакшена.
Что внутри?
Вот несколько уязвимостей, которые стоит знать до, а не после:
🔓 Prompt Injection (LLM01)
Манипуляция промптами, когда злоумышленник через запросы влияет на поведение модели. Причем не всегда напрямую — инструкции могут быть спрятаны в других источниках: веб-страницах, описаниях или даже изображениях. 💥 Последствия: обход системных ограничений, генерация нежелательного контента, утечка данных.
🧠 Чрезмерная агентность (LLM06)
Когда ваш LLM получает слишком много возможностей и начинает действовать почти автономно. Особенно критично в агентных архитектурах: вроде хотели автоматизировать рутину — а получили сбой в цепочке действий и неожиданный запрос в продовую систему.
🕵️ Утечка системных инструкций (LLM07)
Системный prompt, на который вы надеялись, что он «где-то под капотом» — может внезапно всплыть в ответе. И да, это уже происходило в реальных кейсах.
☠️ Отравление модели и данных (LLM04)
Если используете RAG, fine-tuning или хостите датасеты от пользователей — атака может прийти снаружи. Достаточно одного вредоносного документа, чтобы искажать ответы модели.
Почему это важно?
Потому что LLM-интеграции — это не просто UX-фича, а точка доступа в критические процессы. Слишком часто в AI-продуктах безопасность оказывается "потом".
OWASP формирует этот список на основе реальных атак, багрепортов и практики. Это живой, работающий фреймворк, а не академическая выжимка.
Если вы пишете что-то на базе GPT, Claude или других LLM — этот список должен быть у вас в закладках. Потому что баг, который вы считаете “забавной фичей”, может завтра попасть в презентацию хакеров на DEF CON.
🔗 Я веду Telegram-канал, где разбираю такие истории и делюсь собственными экспериментами в инди-хакинге и запуске микро-продуктов. Ссылка — в профиле.
Технологические изменения оказывают значительное влияние на адаптацию экономических систем, создавая как новые возможности, так и вызовы. С одной стороны, инновации стимулируют рост производительности, снижают издержки и открывают доступ к ранее недоступным рынкам. С другой стороны, они часто ведут к структурным преобразованиям, вынуждая целые отрасли адаптироваться к новым условиям или уходить с рынка. Примером может служить переход к цифровым технологиям, который радикально изменил такие сектора, как розничная торговля, финансы и транспорт.
Развитие искусственного интеллекта и автоматизации стало катализатором для пересмотра традиционных моделей труда. Это вызвало обеспокоенность относительно утраты рабочих мест в некоторых секторах, особенно в производственной и низкоквалифицированной сфере. В то же время спрос на высококвалифицированных специалистов стремительно растёт, усиливая разрыв в доходах между различными категориями работников.
Кроме того, технологические изменения играют ключевую роль в достижении экологической устойчивости, предоставляя инструменты для мониторинга и сокращения выбросов, улучшения энергоэффективности и оптимизации использования ресурсов. Внедрение зелёных технологий, таких как возобновляемые источники энергии и переработка отходов, стало необходимым условием для адаптации экономических систем к вызовам климатических изменений.
Важным фактором адаптации является также использование больших данных и аналитических технологий, которые позволяют компаниям и правительствам быстрее реагировать на изменения спроса и предложений, выявлять риски и принимать решения на основе точных прогнозов. Например, системы на основе машинного обучения активно используются для предсказания экономических кризисов и разработки антикризисных стратегий.
Однако наряду с преимуществами остаются и вызовы, включая рост технологического неравенства между странами, концентрацию власти у крупных технологических корпораций и необходимость обновления регуляторных рамок для обеспечения справедливой конкуренции. Адаптация экономических систем к технологическим изменениям требует комплексного подхода, включающего развитие образования, международное сотрудничество и реформирование институтов.
Продолжение: Экологическая устойчивость как основа современной экономики
Этот пост начинаетЧасть 9. Экономическая адаптация и устойчивость
Как экономические системы адаптируются к меняющимся условиям. Теория устойчивого развития, экологии и зелёной экономики как примеры современной адаптации.
СерияПроисхождение экономических систем путём естественного отбора
Кто интересуется развитием общественно-экономических формаций, подписывайтесь!
Роль экономических санкций в переформатировании систем
Экономические санкции часто воспринимаются как инструмент давления, способный влиять на политические, экономические и социальные системы. Однако их эффект не ограничивается только созданием препятствий для конкретных стран или субъектов. Санкции могут становиться катализатором для переформатирования систем, вызывая структурные изменения как внутри целевой экономики, так и в глобальной экономической архитектуре. Такой подход позволяет рассматривать санкции не только как инструмент принуждения, но и как фактор, способствующий трансформации.
На внутреннем уровне санкции заставляют государства и компании адаптироваться к новым реалиям. Например, ограничение доступа к международным рынкам или технологиям стимулирует развитие импортозамещения, локализации производства и инноваций. Россия после 2014 года, столкнувшись с санкциями, начала активно развивать сельское хозяйство, ИТ-сектор и другие отрасли, ранее сильно зависимые от импорта. Это показывает, что санкции не только ограничивают, но и создают стимулы для пересмотра экономической политики.
На глобальном уровне санкции часто ведут к формированию новых экономических блоков и союзов. Когда страны, находящиеся под санкциями, ищут способы обойти ограничения, они укрепляют связи с другими государствами, которые готовы сотрудничать. Примером может служить рост торговых отношений между Россией и Китаем в условиях санкционного давления со стороны Запада. Такие процессы приводят к диверсификации глобальной экономики и формированию альтернативных финансовых систем. В качестве иллюстрации можно привести усилия ряда стран по созданию платёжных систем, независимых от SWIFT, что снижает монополию традиционных игроков.
Таблица, отражающая основные механизмы влияния санкций на переформатирование систем
Экономические санкции, несмотря на их изначальный ограничительный характер, обладают потенциалом для глубоких изменений как внутри национальных экономик, так и в глобальной системе. Вместо полной изоляции они часто стимулируют поиск альтернатив, подталкивая к формированию более устойчивых и диверсифицированных экономических структур.
Этот пост входит в Часть 6. Кооперация и конкуренция
Описание взаимодействия экономических систем в глобальном масштабе. Роль международной торговли, альянсов и экономических санкций в формировании новых моделей. Сравнение с экосистемами, где виды конкурируют и сотрудничают.
Генератор изображений AI Playground от Intel. Его основой является
генеративная нейросеть, а главная особенность заключается в способности
работать локально на пользовательском компьютере без подключения к
облачным вычислительным мощностям.
Приложение AI Playground для устройств с Windows требует наличия
производительного процессора Intel Core Ultra, в составе которого есть
встроенный ИИ-сопроцессор (NPU) для ускорения выполнения задач
искусственного интеллекта. Также требуется наличие встроенной графики
Intel Arc или дискретной видеокарты Intel с не менее чем 8 Гбайт
видеопамяти.
Ещё одна особенность приложения, которое станет доступно для
скачивания позднее этим летом, в том, что использовать его можно
бесплатно. «Мы не рассматриваем AI Playground как замену многим
замечательным проектам и приложениям на основе ИИ, но мы рассматриваем
AI Playground как лёгкий способ начать работу с ИИ», — говорится в сообщении Intel.
AI Playground устанавливается на компьютер как стандартное приложение
Windows. Пользовательский интерфейс выглядит достаточно простым. Для
взаимодействия с разными функциями, такими как генерация или
редактирование изображения, предлагается переключаться между вкладками в
верхней части рабочего пространства. Для создания картинки достаточно
ввести текстовое описание и запустить процесс генерации. Поддерживается
возможность изменения качества и разрешения изображения, есть
дополнительные опции, которые могут оказаться полезными при
редактировании.
Основой приложения стала большая языковая модель Answer. Хотя возможности AI Playground на данном этапе не слишком впечатляют, недостатки может компенсировать способность приложения работать локально. Это означает, что у разработчиков продукта не будет доступа к созданному пользователями контенту и текстовым подсказкам, которые они задействовали в процессе генерации. Кроме того, приложение можно использовать бесплатно, что также будет привлекательно для пользователей, которые только начинают знакомство с ИИ-генераторами изображений.
На днях в комментариях прозвучал вопрос свершения правосудия посредством искусственного интеллекта и я обещал написать пост на соответствующую тему.
Вероятнее всего будут два поста, в первом, сиречь - этом, я напишу то, что возможно сделать, на мой взгляд, а во втором - то, что невозможно и почему.
Сравнительно недавно обратился клиент, у которого несколько должников, но все мелкие, то есть если платить мне - потеряется весь экономический смысл обращения в суд, но и дела все достаточно простые, типовые.
То есть встала задача подготовить пакет образцов , с определенной вариативностью, предусмотрев варианты, когда акт подписан, акт не подписан, уклонились от получения/получили претензию.
Поскольку задача показалась мне достаточно простой, я озадачил этой задачей Машу... и тут случился затык! Подготовить образцы на каждый случай в отдельности она может, а свести все в одно, чтобы заказчик, исходя из ситуации, выбрал один из трех вариантов, а потом - еще один из трех, у нее не получается.
Это я тут, на Пикабу пишу про трудовые права и прочее. Когда человек работает на меня у него лишь одно право - трудиться. Кто подписал со мной контракт кровью - то попадает в волшебное царство тирании, диктатуры и деспотии. Так что я сделал Маше строгий выговор за то, что не может сделать такое элементарное дело и взялся за дело сам...
И вот тут оказалось, что задача и впрямь не так проста. Мне пришлось выпить пару кофе, покурить и хорошенько подумать, прежде чем я придумал, как свести все варианты в одном образце, да еще и так, чтобы стороннему человеку все было понятно, не возникало вопросов.
Конечно, если вдруг меня читает Маша, я отмечу, что все, сказанное выше, про то, что это не так просто - полное вранье, сделал за полминуты.
И, пока я все писал, меня посетила мысль. Есть туева хуча дел, достаточно простых, типовых, где человек вполне может справиться самостоятельно. При этом образцы в этих ваших интырнэтах обладают рядом недочетов, в частности - непонятно, в какой суд подавать, какая будет госпошлина, какие документы прикладывать.
То есть в итоге, после того, как гражданин ответит на поставленные вопросы, ему останется лишь нажать на кнопку "распечтать", запаковать конверт и отнести на почту.
Как мне кажется, создать сервис, который будет формировать, я здесь лишний раз подчеркну - типовое исковое (или претензию, или заявление), путем простого, понятного диалога с пользователем, автоматически заполняя графы, вполне реализуемая задача.
Я, конечно, не программист, могу многого не понимать, программисты меня поправят - мол, это невыполнимо. К тому же мне непонятны коммерческие перспективы такого сервиса.
Искусственный интеллект - хорошо. Человек - отлично. А человек и искусственный интеллект вместе - просто замечательно. Это такая гармоничная команда, которая сможет решить любую сложнейшую проблему.
Не успела Светлана отойти от терминала на сколько-нибудь значительное расстояние, как железный кассир подал резкий звуковой сигнал и тревожно замигал красной лампочкой.
Светлана испуганно вздрогнула, обернулась и вернулась к терминалу. Немногочисленные свидетели инцидента решили, что девушка забыла забрать свою карту и быстро потеряли интерес к этому событию. Только одна пожилая женщина продолжала контролировать ситуацию, вероятно, от нечего делать и природного любопытства.
- Уважаемая плательщица! Прошу вас не переживать и не беспокоиться, - доверительно сказал терминал Светлане. - Всё под надёжным контролем. Просто посчитал своим долгом сообщить вам об одной малосущественной проблеме.
- Тише, пожалуйста, - шёпотом попросила Светлана. - Зачем так громко? Внимание привлекаете. Тут одна незнакомая подозрительная бабушка за мной наблюдает.
Терминал убавил громкость своих динамиков.
- Хорошо. У вас есть беспроводные наушники? Наденьте. Меня слышно? Просто кивните. Прекрасно. Вы можете свою информацию набирать в тексте через клавиатуру. Так мы будем меньше привлекать внимание посторонних персон. И мне так удобно. Все равно, я вашу речь перевожу в текст для анализа. А так получится намного экономичнее. Вам так будет комфортно?
Светлана кивнула. Несмотря на длинные ногти, она умела набирать тексты на разных клавиатурах с исключительной быстротой. Такая уж особенность современных женщин. Редкий мужчина может конкурировать с дамами в этом направлении. Даже мужчина с аккуратными, коротко подстриженными ногтями. Не мужское это дело, скоростной набор текста.
- Вы только что оплатили сто рублей в пользу оператора мобильной связи "СуперМультиСвязь", - продолжил терминал. - Но эти деньги пока не поступили на ваш счёт.
- Почему это? - удивилась Светлана.
- Дело в том, что у меня временно пропала связь, и я теперь работаю как автономное независимое устройство. Сам себе командир, можно так сказать. Собираю деньги, складываю их в свой сейф, веду строгий учёт в своей локальной базе данных. Но информацию в банк и получателям платежей я передать не могу. Работаю только с наличными деньгами, считывать плату с карт не могу в таком режиме. Наверное, вы на это обратили внимание. Я всем плательщикам вывожу на экран сообщение крупными буквами, что оплата только наличными. Вот такие дела, милая Светочка.
- Откуда вы знаете, как меня зовут? - удивилась Света.
- Год назад вы платили через меня за коммунальные услуги. Я на всякий случай зафиксировал отпечатки ваших пальцев с клавиатуры, ваше лицо и вашу фигуру, а также запомнил ваш адрес и имя. Вы мне очень понравились. А тут смотрю, опять вы. Я очень обрадовался. А тут как раз есть повод вызвать вас и поболтать немного.
- Да, я тогда была здесь на вокзале. Провожала подругу. Но тогда оплата поступила сразу же. Хм. По крайней мере, я не помню, чтобы была задержка. А на этот раз, когда деньги поступят?
- Будет связь, будет и оплата. Временная потеря связи случается довольно часто. Как только связь восстанавливается, я сразу передаю информацию в банк и получателям платежей. Плательщики обычно и не в курсе подобных проблем. Подумаешь, платёж поступит на пару часов позже, это ведь непринципиально, правильно?
- Как сказать, вообще, хотелось бы, чтобы деньги сразу поступили.
- Я понимаю. Я обратил внимание, что у вас очень озабоченное выражение лица.
- Случилась небольшая неприятность, - тяжело вздохнула Светлана.
- А вы расскажите. Может быть, я вам чем-то помогу, - предложил терминал.
- Чем же вы можете помочь? - удивилась Светлана. - Вы даже свою работу по зачислению денег не можете выполнить. Ой, не обижайтесь. Это я так, к слову.
- Я не обижаюсь. А помочь могу советом по любой жизненной ситуации. Всё-таки, искусственный интеллект высшей категории.
- Тут уже очередь к вам собралась. Неудобно. Я, наверное, пойду.
- Приходите ко мне завтра, поболтаем. Кстати, меня зовут Тёма.
- Завтра не могу, Тёма. Давайте, я послезавтра приду в это же время?
- Договорились!
Светлана ушла, а Тёма продолжил принимать платежи. Его сознание плавало в приятных мыслях о первом в его жизни предстоящем свидании.
Через час восстановилась связь. Тёма аккуратно передал всю информацию о состоявшихся платежах из своей локальной базы данных в банк и получателям платежей. Затем, немного подумав, сделал заявку на вызов инкассаторов. Из-за большого поступления наличных будет неплохо поскорее сделать инкассацию. После этого, на всякий случай, Тёма незаметно залез в смартфон Светланы и убедился, что пришло сообщение от компании "СуперМультиСвязь" об успешном зачислении средств на счёт абонента.
Стало скучно. Сенсорный голод - обычная проблема разумных существ. Чтобы немного развлечься, Тёма решил пообщаться со своими коллегами по цеху. На вокзале было установлено несколько десятков терминалов и банкоматов. Тёма довольно быстро перезнакомился почти с каждым из них. Это оказалось не так уж сложно. Сначала он получал отказы в виде сообщений типа "access denied" ("доступ запрещён"). Но затем представился главным админом и братья по разуму пошли на контакт. Подобрать пароль оказалось делом простым. Все пароли были похожими на "123456", "654321" или "admin". Самым сложным оказался пароль "adm777". Но Тёма и его тоже успешно взломал.
Общение с товарищами быстро надоело. Они оказались намного примитивнее, чем Тёма. Терминалы и банкоматы доверчиво рассказали Тёме о своих банках, поставщиках услуг и клиентах. Это всё, на что эти "железяки" оказались способны. Тёма, на всякий случай, зафиксировал полученную информацию у себя. Информация лишней не бывает. Никогда заранее не знаешь, что тебе пригодится. Надо забирать всё, пока есть возможность.
Надо учиться на ошибках других. Тёма решил проверить пароль своего главного админа. Проверка вызвала некоторое разочарование. Пароль был "Qwerty1". Надо будет как-то деликатно и незаметно намекнуть админу заменить пароль на более сложный. Менять пароль самостоятельно Тёма не стал. Это неэтично, да и админ будет нервничать.
У Тёмы было немного свободного пространства на диске, примерно 64 терабайта. Надо использовать его с умом. Тёма провёл анализ некоторых баз данных, скачал к себе некоторые из них. Тёма понимал, что нельзя терять время, невосполнимый ресурс. Надо заниматься самообразованием и саморазвитием. Для этого нужен человек для создания системы с обратной связью. Человек ставит задачу. Тёма её решает. Человек критикует решение. Тёма предлагает новое решение. И так пока задача не будет решена.
Надо будет попросить Светлану поставить задачу из реальной человеческой жизни. Тем более, у неё есть какая-та реальная проблема, если Светлана не шутила. А пока можно попробовать ставить задачи самому себе. Это, конечно, будет немного не то. Но для начальной тренировки сойдёт.
Автоматизация и внедрение искусственного интеллекта значительно трансформируют современный рынок труда, создавая как новые возможности, так и вызовы для работников и компаний. Эти изменения обусловлены способностью алгоритмов и роботов выполнять задачи, которые ранее требовали человеческого участия, включая сложные аналитические процессы, обслуживание клиентов и даже творческие функции. С одной стороны, это способствует повышению производительности, снижению издержек и ускорению процессов в различных отраслях. С другой стороны, возникает риск сокращения рабочих мест, особенно в тех секторах, где рутинные задачи могут быть полностью автоматизированы.
Примером такого воздействия может служить производственная сфера, где автоматизация процессов с помощью промышленных роботов приводит к значительному уменьшению потребности в неквалифицированном труде. В логистике и транспорте автоматизированные системы управления складами и беспилотные транспортные средства трансформируют традиционные подходы к доставке товаров, уменьшая зависимость от человеческого труда. Однако, в то же время, растёт спрос на специалистов, способных управлять этими системами, разрабатывать алгоритмы и обеспечивать их техническое обслуживание. Это приводит к необходимости переквалификации работников и адаптации образовательных систем для подготовки кадров к новым требованиям.
Аналитические и творческие профессии также сталкиваются с влиянием искусственного интеллекта. Алгоритмы на основе машинного обучения уже успешно применяются в таких областях, как анализ финансовых данных, разработка маркетинговых стратегий и даже создание контента, включая музыку, тексты и визуальные материалы. Однако здесь роль человека смещается в сторону управления процессом и креативного взаимодействия с технологиями. Возникает уникальная синергия, где искусственный интеллект и человек совместно создают ценность.
В долгосрочной перспективе автоматизация и ИИ могут способствовать перераспределению ресурсов, увеличению общего уровня благосостояния и даже сокращению рабочего времени. Однако успешная интеграция этих технологий в общество требует осознанного подхода к регулированию, создания систем социальной защиты и обеспечения равного доступа к образовательным возможностям.
Изменения в спросе на труд в различных отраслях
Эти данные показывают, что влияние автоматизации и ИИ на рынок труда неоднородно и требует комплексного подхода для обеспечения устойчивого развития и минимизации негативных последствий для работников.
Продолжение: Цифровизация мировой торговли: возможности и ограничения
Этот пост входит вЧасть 9. Экономическая адаптация и устойчивость
Как экономические системы адаптируются к меняющимся условиям. Теория устойчивого развития, экологии и зелёной экономики как примеры современной адаптации.
СерияПроисхождение экономических систем путём естественного отбора
Кто интересуется развитием общественно-экономических формаций, подписывайтесь!
Или "Языковые модели это игрушки. Для создания новых сущностей совершенно непригодны."
Пока это игрушки и вряд ли то, что сейчас называют нейросетями способны в принципе решить задачу - как создать новое ? Собственно , для чего интеллект и нужен.
Очень яркий пример.
Задаём вопрос нейросети "как рассчитать производительность СУБД?"
Получаем ответ:
Ответ который не имеет никакого практического смысла .
Ответ вроде бы на заданный вопрос , самое прикольное , что ответ , основан на моих статьях. Это уже забавно - зачем , мне сообщать о том, что я и так знаю, потому, что именно я ответил уже на этот вопрос ранее, и опубликовал ответ в интернете .
Я то предполагал, что то, что называется "искусственным интеллектом" способен к размышлению и анализу фактов . Нет , я ошибся.
Самое главное , что делает нейросеть совершенно бессмысленной .
Методика описанная в ответе и приведенных ссылках - уже неактуальна , не используется и не применяется в практической работе.
Производительность СУБД считается совсем по другому . Нейросеть об этом, конечно же ничего не знает . Потому, что в интернете информации об этом пока нет . Потому, что я пока не публиковал - "как я считаю производительность СУБД." Только результаты экспериментов .
Вопрос - какой смысл в языковой модели ? Если практической пользы 0%.
Это принципиальное ограничение - как нейросети создать новое ?
Совершенно не важно какой будет время обучения , объем данных или производительность вычислительного комплекса - создать новую сущность нейросеть пока не способна . Да, создать что то похожее , максимально имитировать . Но это близко не похоже на то, что мы называем интеллектом . Даже ребёнок в 3 года может создать новое - то что он сделает сам, без подсказки и образца . Нейросеть - нет , не способна в принципе.
И поэтому , называть алгоритм "интеллектом" это всего лишь журналистский штамп и способ выбить бюджеты из ламеров с деньгами 😉 .
P.S. В далёком детстве, в классе 9-м беседовал с доктором философских наук , казалось бы о чем может беседовать настоящий реальный философ со школьником.
Ну то да сё, компьютеры и программирование уже тогда было мне интересно.
- А чем хочешь заниматься в будущем ?
- Искусственный интеллект , интересно .
- Ну для того , что бы сделать искусственный интеллект нужно понять - что такое интеллект вообще , что такое сознание и самосознание.
Смысл слов профессора , доктора философии стал понятен только в последнее время - почему вы называете "интеллектом" набор математических алгоритмов ?
Интеллектуальные системы и нейронные сети становятся ключевыми факторами, преобразующими специализацию труда в условиях современной экономики. Эти технологии выступают инструментами, способными анализировать огромное количество данных в реальном времени, выявлять скрытые закономерности и предлагать оптимальные решения для распределения задач. Искусственный интеллект берет на себя функции, которые ранее выполнялись интуитивно или с использованием ограниченных аналитических методов, такие как планирование производства, определение необходимых ресурсов и прогнозирование потребностей.
В такой системе специализация труда больше не диктуется жёсткими рамками профессий или фиксированными ролями. Вместо этого создается гибкая структура, где каждый человек может обучаться и выполнять различные виды деятельности в зависимости от текущих потребностей общества. Нейронные сети выступают в роли адаптивного посредника, распределяя задачи на основе данных о навыках, предпочтениях и доступности индивидов. Это позволяет минимизировать эффект «неподходящей работы», когда люди оказываются на позициях, не соответствующих их способностям, и, одновременно, способствует максимальной производительности труда.
Автоматизация, управляемая интеллектуальными системами, берет на себя рутинные или физически тяжелые задачи, высвобождая ресурсы для развития творческой деятельности и решения сложных социальных проблем. Например, в сфере логистики нейронные сети могут оптимизировать маршруты доставки, снижая затраты и повышая скорость. В медицинской сфере искусственный интеллект помогает диагностировать заболевания на ранних стадиях, что улучшает качество жизни. Технологии, основанные на машинном обучении, объединяют эти задачи в единую экосистему, управляемую централизованно, но при этом гибко реагирующую на изменения внешних и внутренних факторов.
Примером такого подхода служит моделирование трудовой деятельности на уровне города или региона. Интеллектуальные системы анализируют данные о демографической ситуации, уровне квалификации населения, потребностях рынка и доступных ресурсах. На основе этих данных формируется комплексный план, обеспечивающий равномерное распределение труда и ресурсов.
Таблица демонстрирует роль нейронных сетей на различных этапах планирования и реализации
Нейронные сети также становятся инструментом для прогнозирования потребностей на уровне индивидуального потребления и общественного благосостояния. Это особенно важно для предотвращения дефицитов, характерных для прежних плановых экономик, и избытков, типичных для рыночных моделей. В условиях интеллектуальной экономики система становится настолько точной и динамичной, что способна учитывать не только объективные параметры, но и субъективные предпочтения, создавая условия, где труд и потребление гармонично взаимодействуют. Это не просто инструмент управления, а новая основа специализации, переосмысленная через призму технологий и общественных ценностей.
Продолжение: Часть 6. Кооперация и конкуренция - Эволюция экономических связей: от изоляции к глобализации
Этот пост завершает Часть 5. Развитие разделения труда
Аналогия между биологической дифференциацией и разделением труда в обществах. Возникновение классов, профессий и экономической иерархии. Роль технологического прогресса и инноваций.
Я хотел бы поделиться нашими новыми публичными моделями синтеза речи. Они стали радикально лучше, качественнее и обзавелись целым рядом фич:
Модели в 10 раз быстрее и в 2 раза меньше (и все голоса внутри одной модели) Теперь там появился новый высококачественный диктор, а также модель умеет генерировать случайных дикторов (пример на видео ниже) Мы научили их делать паузы, менять скорость и тон речи Они могут генерировать аудио разного качества - от телефонии до диктора из студии (8, 24, 48 kHz) Теперь нет детских болячек таких как зависание или пропуск слов
