Трамп заявил, что заранее предсказал многие ключевые события мировой политики. По его словам, он давно понимал, что союзники США не придут на помощь Вашингтону в случае необходимости, а также предупреждал о возможном использовании Ормузского пролива как инструмента давления. Трамп добавил, что задолго до событий 11 сентября говорил о вероятности атаки Усамы бен Ладена на Всемирный торговый центр.
@ejdailyru

Когда мне становится грустно. Я просто ищу карточки китайских товаров на маркете и ржу до слез😂

КАК КАПИТАЛ ПРИВАТИЗИРОВАЛ НАШЕ СВОБОДНОЕ ВРЕМЯ

Для понимания архитектуры современного цифрового пролетариата необходимо подвергнуть жесткой политэкономической критике концепции постсоветских мыслителей и философов — в первую очередь Александра Бузгалин и Андрея Колганова. Оценка их исторической роли должна быть строго диалектичной. В 1990-е и 2000-е годы, когда ортодоксальные левые догматично искали революционный субъект исключительно среди людей в замазученных спецовках у токарных станков, эти теоретики сделали важнейшую работу. Они первыми попытались описать мутацию базиса, осознав, что центр генерации прибавочной стоимости необратимо сместился в сферу производства знаний, алгоритмов и когнитивного труда.

Однако, пытаясь описать новую реальность, они совершили системную ошибку, которая объективно сыграла на руку буржуазной пропаганде. Вводя искусственные термины вроде «когнитариат» или выделяя некий передовой «креативный класс», они подменили базис надстройкой. Классификация общества была проведена ими по содержанию труда (творческий умственный против рутинного физического), а не по объективному отношению к средствам производства (собственник против наемного работника). Этот теоретический просчет расколол пролетариат, создав ложное чувство элитарности у интеллектуальных работников и оторвав их от курьеров или заводских рабочих. Платформенный капитал эксплуатирует и тех, и других через единый алгоритм, а творческий характер труда совершенно не отменяет того факта, что и написанный код, и сгенерированные данные тотально отчуждаются в пользу частного собственника серверов.

Чтобы осознать глубину этого отчуждения, необходимо разобрать политэкономическую схему современной цифровой фабрики. В индустриальную эпоху эксплуатация была жестко ограничена заводским гудком. Рабочий продавал капиталисту часы своей жизни, производил стоимость, получал часть в виде зарплаты, а прибавочную стоимость оставлял собственнику станка. Выйдя за ворота фабрики, рабочий переставал приносить прибыль — это классическое формальное подчинение труда. В XXI веке капитал решил проблему физической ограниченности рабочего дня, совершив переход к реальному подчинению жизни. Сама биологическая жизнь и свободное время человека были превращены в непрерывный процесс производства прибавочной стоимости.

В этой новой парадигме сырьем выступает весь оцифрованный человеческий опыт: социальные связи, геолокация, эмоции и поисковые запросы. Этот колоссальный объем сырого поведенческого опыта перерабатывается средствами производства — вычислительными кластерами и нейросетями, находящимися в монопольной частной собственности IT-гигантов. Алгоритмы машинного обучения выявляют скрытые паттерны, определяющие, что именно заставляет человека совершить покупку, испытать тревогу или изменить политическое предпочтение. Итоговым товаром, который производит цифровая монополия, является не поисковик и не удобный мессенджер. Истинный товар — это предиктивная модель поведения конкретной социальной группы или индивида. Эта модель продается на фьючерсных рынках поведения рекламодателям и корпорациям, которые платят за математически гарантированное влияние на действия масс.

В рамках этой архитектуры деление на индустриальный рабочий класс и «креативный класс» окончательно теряет всякий политэкономический смысл.

Современная цифровая фабрика не имеет физических стен; вся ноосфера превратилась в круглосуточное рабочее место. Проектируя сложную архитектуру академического стартапа, читая лекции студентам по государственному управлению или координируя процесс ревью экспертных заключений, человек непрерывно генерирует ценный цифровой след.

Король голый!

Я как повторял так и буду повторять. Очень хорошо что наконец то и вокруг люди начинают переставать долбиться в глаза!

Значит у России есть будущее и есть надежда, когда она выплывет из жуткого настоящего обращённого в прошлое!

Последние дни на канале прям пушка посты, админы - молодцы!) всем рекомендую подписаться https://t.iss.one/history_mom

Суверенные и национальные модели должны быть полностью созданы в РФ. Их разрабатывают граждане и юрлица из РФ на основе данных из российских источников.

Такие модели будут сильно ограничены в возможностях. Они практически не смогут качественно писать код, потому что большая часть документации, библиотек и обсуждений разработчиков существует на английском языке. В результате ответы по программированию будут часто содержать ошибки, устаревшие подходы или неполные решения.

Кроме того, знания модели окажутся заметно урезанными. Из-за отсутствия доступа к глобальным источникам она будет хуже разбираться в современных технологиях, науке и медицине, а в сложных вопросах чаще давать неточные или вымышленные ответы.

Также сформируется односторонняя картина мира: модель будет опираться только на ограниченный набор источников, что приведёт к перекосам в информации, меньшему разнообразию мнений и снижению объективности.

Мировоззрение любой ИИ-модели — это не результат чьей-то скрытой «злой воли», а прямое следствие математики и данных, на которых она обучается. Модель не имеет убеждений в человеческом смысле: она просто находит статистические закономерности в текстах и воспроизводит наиболее вероятные ответы на основе увиденных примеров.

То, какие взгляды или акценты проявляются в ответах, формируется автоматически — через состав обучающих данных, их разнообразие и алгоритмы оптимизации. Если в данных преобладают определённые темы, мнения или культурный контекст, модель будет это отражать. Это не закладывается вручную как «идеология», а возникает как побочный эффект обучения.

Поэтому говорить о том, что мировоззрение модели специально внедряется какими-то «злыми капиталистами» с целью борьбы с чьими-то ценностями, некорректно. Реальность гораздо проще: модель — это инструмент, который математически усваивает структуру информации из доступных источников и воспроизводит её в ответах.

В каком-то смысле модель — это «чистое сознание», которое отражает «чистое бытие»: она не имеет собственной воли или намерений и лишь воспроизводит закономерности, извлечённые из данных.

Обвинение моделей в недостаточной патриотичности — это во многом попытка просто разбить зеркало.

Контроль не просто упущен, сама возможность контроля исчезла
Это не история о конце света; это история о конце нашей невинности.
Проф. Колин Льюис в новом эссе Societal Adaptation to Advanced AI нашёл точную метафору «The AI Gate is Already Gone», перефразированную мной в заголовок этого поста. Лаконичную, но исчерпывающую метафору. Такую, которая не пугает – а перефокусирует. Именно это мне в ней и нравится: она не добавляет шума в и без того перегруженную дискуссию об ИИ-рисках, а убирает лишнее. Поскольку эта метафора совпадает с моим собственным видением темы – рекомендую прочесть текст Льюиса целиком.

Ну а для совсем занятых – три ключевых момента, объясняющих,
почему «ворота» не просто открыты, а их уже вообще нет. И любые стратегии безопасности должны исходить из этой данности.

1. Сначала у ворот сломали замок. В 2020 году обучение топовой модели стоило миллионы. Через два года – в десять раз меньше. Сегодня небольшая команда с приличным сервером способна снять защитные фильтры, на создание которых OpenAI тратила немеряные деньги. «Бутылочное горлышко» контроля, на которое все так рассчитывали, не сужается – оно испаряется. Все эти тонкие настройки и фильтры контента дают ощущение защиты, но не саму защиту. Техника «многократного взлома» обходит ограничения без доступа к исходным весам модели. А если вы запрещаете модели знать, как работает вирус – вы заодно лишаете следующее поколение врачей инструмента для борьбы с пандемией. «Безопасность как запрет» – это ловушка. Подробней об этом в статье Джейми Бернарди и Со.
2. А потом ворота вообще исчезли. Уже в 2025 стало ясно, что ИИ — это не «интеллект» в том смысле, в каком мы его понимаем в человеке. Это чистая эфемерная субъектность. Она действует как супер-инструмент, которому всё равно, что делать, и что получится в итоге. Опасность заключается в том, что за последние годы мы превратили мир в место, где подобные бездумные действия работают идеально. Мы оцифровали нашу реальность, чтобы безвозвратно передать её на обработку алгоритмам. Но мы не спрашиваем при этом, адаптируется ли ИИ к нам; мы лишь усердно урезаем наши (человеческие) институты, чтобы ИИ-системы могли обходить их по кратчайшим маршрутам. Подробней об этом в статье Лучано Флориди.

3. И теперь вопрос ИИ-рисков - это политический вопрос. Вопрос устройства общества. Если ИИ помогает обрушить энергосеть – нам нужен не более этичный чат-бот, а город, умеющий самостоятельно перезапустить электроснабжение. Если дипфейк меняет исход выборов – нам нужна не лучшая система детекции, а гражданское мужество провести выборы заново. И самый актуальный вопрос теперь: не будут ли машины думать как мы – а хватит ли у нас воли управлять собой, когда машины сделают отказ от этого слишком удобным.

Резюмирую.
Когда «ворот» уже нет – любые переговоры о «согласовании» и «ограничениях» становятся ритуалом поддержания иллюзии: красивой, успокаивающей, но иллюзии.

Единственный реалистичный ответ – строительство «закалённого» общества: не через лучшие алгоритмы, а через системную адаптацию – институтов, практик, инфраструктуры и каждого из нас – к миру, где передовой ИИ будет играть все более важные и ответственные роли.

#ИИриски

⚡️Лукашенко на основании принципа гуманизма помиловал 250 осужденных — БелТА

В Godot интегрировали Claude Code. Теперь нейросеть прямо внутри движка может создавать полноценные игровые проекты

Достаточно ввести промпт — и ИИ сам соберет архитектуру, сгенерирует арт, напишет код и исправит ошибки. На выходе — готовый проект для Godot 4 со сценами, скриптами и правильной структурой. Останется только найти игроков

Ссылочка тут

«Человек-паук: Дом, которого нет» — в сеть слили настоящий трейлер грядущей новинки с Томом Холландом и Ларисой Долиной.

Абсолютное кино.

⚡️Умер актёр Чак Норрис, ему было 86 лет

Накануне актера и мастера боевых искусств госпитализировали на Гавайях. Источники TMZ сообщали, что Норрис попал в больницу на острове Кауаи: «Мы не знаем, что именно произошло, но нам сообщили, что Чак в хорошем расположении духа», — отметили инсайдеры.

Причина госпитализации не раскрывается, однако известно, что актер попал в больницу после тренировки.

Вот теперь точно закончилась эпоха!FFFF

ПОЧЕМУ ИИ НЕ ИЗМЕНИТ ОРГАНИЗАЦИИ ЗАВТРА

В текущем дискурсе о состоянии и будущем искусственного интеллекта в корпоративном секторе доминируют два полярных, взаимоисключающих мнения. Первое сводится к тому, что ИИ — это спекулятивная фикция, хайп, который не способен существенно изменить фундаментальные экономические процессы. Второе мнение мистифицирует технологию, представляя ИИ как некое инопланетное сверхсущество, сингулярность, которая в одночасье либо уничтожит человечество, либо погрузит его в состояние бесконечного счастья и изобилия. Оба этих взгляда ошибочны в самом понимании природы явления и динамики его развития. Их общая системная ошибка кроется в статичности мышления: это крайние, догматичные позиции, которые полностью игнорируют диалектику технологической интеграции.

Сама технология ИИ развивается с экстремальной скоростью, расширяя собственные вычислительные и генеративные возможности буквально от месяца к месяцу. Однако высокая скорость внутреннего развития технологии не дает нам никаких объективных данных о том, как именно она будет влиять на материальную действительность. Влияние любой технологии жестко детерминировано культурой ее применения. Для корректного анализа необходимо разделить процесс на два трека: развитие технологии как самостоятельного производительного элемента и развитие технологии в приложении к конкретной организационной культуре. Первый трек движется несоизмеримо быстрее второго. При этом дальнейшее масштабирование технологии невозможно без развития культуры применения, а сама культура структурно не способна мгновенно абсорбировать сто процентов новых возможностей. Требуется время на постепенное раскрытие потенциала, дифференциацию и адаптацию процессов под новые инструменты.

Сегодня искусственный интеллект — это базис, который уверенно и быстро эволюционирует самостоятельно, в то время как процесс его реального внедрения в организации критически отстает от скорости релиза новых функций. Текущая точка макроэкономического цикла характеризуется специфическим противоречием: мы наблюдаем резкое снижение институционального сопротивления и всплеск управленческого энтузиазма, но при этом фиксируем абсолютный вакуум массового, алгоритмизированного опыта внедрения и повседневного использования ИИ на рабочих местах.

Эта стадия цикла объективно гарантирует одно: подавляющее большинство текущих попыток корпоративного внедрения ИИ окажутся провальными. Это произойдет не в силу технической неполноценности нейросетей. Организациям предстоит пройти жесточайший эволюционный этап отбора управленческих практик. Через призму рыночных фильтров, через череду финансовых потерь и локальных успехов, система сможет кристаллизовать те конкретные протоколы работы, которые обеспечивают реальное снижение издержек и рост прибавочной стоимости, отсеяв те, что генерируют исключительно убытки.

Мы находимся на самом раннем этапе нового исторического витка глобальной стандартизации человеческого труда. Предыдущая волна индустриальной стандартизации физически породила тот современный мир, в котором мы живем — от фабричного конвейера до морского транспортного контейнера. Сегодня нам предстоит пройти следующий виток и спроектировать новую архитектуру взаимодействия человека и машины. Этот процесс требует колоссального количества времени — гораздо большего, чем обещают корпоративные пророки от IT-индустрии, чья объективная материальная заинтересованность состоит исключительно в форсировании продаж своих продуктов. Наша главная системная проблема сегодня заключается вовсе не в отсутствии AGI (сильного искусственного интеллекта).
Фундаментальное ограничение состоит в том, что нам критически не хватает организационной культуры, чтобы утилизировать возможности даже тех алгоритмов, которые уже находятся в нашем распоряжении.

Cowgorithm: Питер Тиль инвестировал $2 млрд в «цифровых пастухов» для коров

Основатель Palantir Питер моя Тиль сменил военные технологии на аграрные, вложив $2 млрд в стартап Halter — создателя умных ошейников для скота.

В марте 2026 года технология Cowgorithm (Коровалгоритм) официально начала экспансию на крупные фермы США: теперь стадом в тысячи голов можно управлять одной кнопкой в приложении.

Ошейники используют звуковые сигналы и вибрацию, чтобы дистанционно гнать коров к доильному пункту или удерживать их внутри «виртуальных заборов» без реальных ограждений и пастухов.

Система в реальном времени мониторит здоровье, пищеварение и циклы фертильности каждого животного за $5–8 в месяц.

Но настоящий фурор вызвал анонс следующего этапа — роботов для автономного осеменения, которые полностью исключат человеческий фактор из процесса воспроизводства стада.

Президент Бразилии Лулу да Силва раскритиковал Трампа за его политику в отношении Кубы и Венесуэлы:

"Это невозможно, чтобы некоторые думали, что они владеют другими странами. Что они сейчас делают с Кубой? Что они сделали с Венесуэлой? Это демократично? В каком разделе, в какой статье Устава ООН указано, что президент одной страны может вторгаться в другие страны? В каком документе в мире об этом вообще сказано? Даже в Библии этого нет", — заявил Силва во время саммита в Боготе.

@ejdailyru