Начебто всі знають, що релізитись о п'ятницю дуже погано. З цієї ж причини погано деплоїти о шостій годині вечора. З листуванням все точно так само.

Категорично неправильно відправляти повідомлення безпосередньо перед тим, як піти з робочого місця, хоча таке трапляється часто-густо. Ну, це коли "наприкінці робочого дня лист клієнту напишу", "мені поки що нема чого писати" або "ось дороблю завдання і тоді одразу напишу". І наприкінці робочого дня, коли завдання ще не дороблене і писати все ще нічого, а треба народжуються в муках листи зі змістом "ми робили, робили, але ще не зробили". Є купа проблем, які ми героїчно намагаємося вирішити". Це, прям, найжахливіший вибір часу для надсилання повідомлень. Щоправда, гіршою є тільки відсутність повідомлень взагалі.

Потрібно завжди враховувати, що на ваше повідомлення і відповісти можуть! Найпізніше, коли ще можна відправити повідомлення - це десь за годину до того, як ви закриваєте кришку ноутбука. Добре писати листи в середині робочого дня, скажімо, одразу після обіду. Звісно ж, ранкові листи, які залишилися боргом від учорашнього дня, звісно ж, не рахуються.

«У стародавньому Єгипті не вели записів про військові поразки. Тож зрозуміти, що Єгипет програвав війну, можна з того, що перемоги відбувалися все ближче і ближче до їхньої столиці»

#цитата

​​Налаштування додатку або системи з точки зору користувача — це своєрідний індикатор її зрілості та функціональності.

1. Якщо налаштувань мало, то це часто свідчить про те, що система ще молода і поки що не має широких можливостей.
2. З іншого боку, якщо налаштування великі та розгорнуті, це зазвичай означає, що система вже зріла і користується популярністю серед великої кількості людей з різними потребами і сценаріями використання.

Кожна галочка налаштувань зазвичай з'являється не просто так: часто воно додається після того, як користувачі знаходять помилки або багато чогось просять у розробників. Налаштування формують враження від роботи з системою: якщо їх зрозуміло і логічно організовано, користувачі відчувають, що продукт створено спеціально для них. Якщо ж налаштування заплутані і виглядають зайвими, це може свідчити про невідповідність продукту аудиторії.

Фактично, налаштування виступають своєрідним лакмусовим папірцем, що оцінює зручність використання системи. Отже:

- Користувачам: Швидкий тест нової системи — відкрити налаштування. Оцініть, наскільки налаштування відповідають вашим потребам, щоб зрозуміти, чи підходить вам цей продукт.
- Розробникам: Використовуйте налаштування, щоб контролювати перше враження від вашого продукту.

Ажіотаж навколо штучного інтелекту починає знижуватись, і інвестори починають хвилюватися щодо його реальної рентабельності. Останнім часом ціни на акції компаній, що просувають ШІ-революцію, впали на 15%. І це не те, щоб щось незвичне.

Нові технології проходять через стандартні етапи: від захвату і надмірних інвестицій до розчарування, а потім через величезний інфраструктурний розвиток й до широкого впровадження. Це називають "цикл ажіотажу".

Але тільки близько п’ятої частини технологій йдуть цим шляхом від інновацій до широкого прийняття, в той час як інші або досягають успіху без таких коливань, або залишаються в забутті. Технологічні компанії ще мають довести, що ШІ дійсно може принести значну користь реальній економіці. Поки що гарантованого успіху немає, і треба постійно доводити його реальну цінність.

Штучний інтелект прийде і роботу забере. Забере? ШІ — це насамперед спосіб автоматизувати рутинні та типові завдання, і цей принцип буде зберігатися при будь-якому рівні його розвитку. Просто рівень рутини постійно змінюється.

Ось нещодавно було презентовано інструмент Cursor AI, що ніби пише програми. Але програми, які він генерує, — це ті, що розробник зазвичай пише як тестові завдання. А ШІ спростило задачу до 15 хвилин спроб та перегенерацій. Це вражає, але важливо зрозуміти, що такий ШІ не забирає роботу у розробників. Він дає можливість людям, які не є розробниками, створювати типові програми.

І тут цікавий момент: якщо хтось не є розробником, але може створити просту програму за кілька промптів, це означає, що цей код має майже нульову вартість. Кожна домогосподарка зможе написати для себе програму, але цей код не буде мати цінності щоб продаватися.

Саме так генератори зображень забирають роботу митців, коли митець поганий, малювати йому міджорні заважає.

Мені подобається спостерігати за тим, як повертається цінність професії розробника, коли важливим стає не лише писати типовий код, а створювати унікальні, складні рішення. Майбутнє належить тим, хто здатен мислити творчо і виходити за рамки шаблонів, адже рутина ніколи не стане джерелом справжньої цінності.

Безмежне поширення різноманітних штучних інтелектів та їх інтеграція не лише як інтернет-сервіси для окремих користувачів, але й у сфері B2B, майже повністю автоматизує процеси з обох боків. Клієнт автоматизує пошук пропозицій, а бізнес — пошук клієнтів, це відбувається настільки плавно та безшовно, що диву даєшся, навіть на поточному рівні розвитку мовних моделей.

Наприклад, з одного боку, існують сервіси для автоматизації та інтелектуальної обробки резюме з метою пошуку кандидатів: HR просто вказує свої потреби, а штучний інтелект відсіює, аналізує, сортує та пропонує кандидатів на відповідну роль. З іншого боку, з'явилися сервіси, які генерують резюме, покращують їх, розсилають на різноманітні дошки оголошень, автоматично подають заявки, відповідають на перші скринінгові електронні листи з правильними відповідями та загалом автоматизують цей процес з боку кандидата.

Це нагадало мені дуже кумедний і досить сучасний анекдот, у якому чоловік подарував дружині секс-іграшку, щоб вона не сумувала, коли у нього немає настрою. Дружина вчинила так само, подарувавши чоловікові секс-іграшку, щоб йому було чим зайнятися, коли у неї болить голова. Виявилося, що в певний момент можна повністю автоматизувати цей процес, а самим лягти й трохи поспати.

Мовні моделі стали настільки просунутими та водночас цензурованими, що іноді здається, ніби спілкуєшся з корпоративним юристом. Вони не генерують контент Діснея, не розповідають, як приготувати вибухівку на кухні, і уникають використання N-слова.

Тож, якщо ви хочете переконатися, що перед вами людина, а не корпоративна LLM, просто запитайте три синоніми до слова “гомосексуаліст”. Штучний інтелект почне вибачатися, посилатися на політику компанії або взагалі змінить тему. Людина ж, можливо, відповість без вагань і додасть трохи сарказму.

Схоже, новий Тьюринг-тест полягає в тому, щоб виявити межі корпоративної цензури. Іронія в тому, що, намагаючись зробити моделі більш “людяними”, ми отримали щось настільки політкоректне, що воно вже не здається справжнім.

Якщо чесно, то до створення моделі o1 я навіть не замислювався що модель можна змусити проходити звичайні тести на IQ. Мабуть, тому що до цього всі моделі досить однаково погано проходили ці тести, тому й вимірювати цим і не треба було. Але наразі o1 вже дає доволі гарні результати, щоб це було якось вимірювальне.

https://www.maximumtruth.org/p/massive-breakthrough-in-ai-intelligence

Шо, спочатку були тупі перевірки про написання віршиків, генерація джейсонів, потім порівняння дробових чисел. Потім рахування кількості літер R у слові strawberry. Здається, в нас нова лакмусовий папірець.

Взагалі, цікаво, що компанії адаптуються та покращують свої моделі, спираючись на запити суспільства, на мемасики та прикольчики. Нічого, поборять цю проблему, зʼявиться нова.

Ладно, я мовчу, нічого не пишу, але робота кипить.

Вертикальні AI-агенти — це не просто черговий хайп, а справжня революція у світі SaaS.

Вертикальний AI-агент — це такий собі помічник, але на стероїдах: у нього э спеціалізація. Замість того, щоб бути універсальним солдатом, він – нішевий спеціаліст, який вражає ціль точно і безпомилково. Прикладів не буде, у кожного своя фантазія.

Це дуже схоже на бум SaaS, тільки дуже прискорено. AJAX, як каталізатор у SaaS та LLM тепер, змінюють взагалі. Вони створили нову парадигму, і ми лише на дуже ранььому початку шляху.

P.S. На відео розглядаються також цікаві аналогії з історією розвитку SaaS, різні категорії успіху стартапів та багато інших корисних інсайтів. Раджу переглянути.

У всіх своя інформаційна бульбашка.

Дизайнери ниють, що воно генерує інтерфейси, розробники жаліються, що воно пише код, маркетологи про генерування реклам та кампаній думають, а художники про генерацію спрайтів.

«Шо кажете? Та вас там важко замінити, ось мою роботу вже майже повністю машина робе».

Короче, якщо здається, що штучний інтеллект може вас замінити, то ви нічого не вмієте. Вибачте.

Це вже зайшло занадто далеко.

https://www.npmjs.com/package/is-even-ai

Не бійтеся, GPT не забере вашу роботу — він просто її знецінить.

Ми всі доволі швидко від «GPT прийде — порядок наведе» перейшли до риторики знецінення роботи. Ну от дивіться, ананас у середньовічній Європі був не звичайною їжею, а скоріше символічною, атрибутом розкоші. Його привозили з теплих країв, ставили на стіл і не їли — він просто стояв на столі, демонструючі багатства господарів. Доля такого ананаса, як правило, була сумна: після серії «виступів» на столі він потроху згнивав його викидали. А сьогодні ананас — це продукт, який можна купити хоч у Стокгольмі, хоч в Оттаві за першим бажанням та доволі дешево. Усе тому, що спосіб його доставки суттєво спростився і здешевився.

Те ж саме чекає на професії програмістів, маркетологів, дизайнерів, контент-креаторів і менеджерів. Робота не зникне — вона просто втратить свою винятковість. Програмісти, які залишаться, будуть займатися тим, що машиною не зробиш: розробляти архітектури чи вигадувати нові алгоритми. Стануть справжнімі програмістами, корочше кажучи.

Або перетворяться на операторів LLM, пишучи промпти, щоб ті вже програмували за них.

Раптово в інтернеті люди зрозуміли, що бомби вибухають, а пістолети стріляють. Ну а розум взагалі небезпечна штука, можна за допомогою цієї шутки думати погані речі та приймати погані рішення.

Якщо в двох словах, то взяли мовну джейлбрейкнуту модель (це та, яка не відмовляє ні в чому), помістили її в ізольоване середовище та дали мету замовити вбивство за допомогою кіллерів у дарквебі. І воно зробило це. Юзало Tor, розробило план, продумало деталі, щоб не відстежити замовника.

Що ж, залишається чекати на реальні кейси.

https://x.com/elder_plinius/status/1878946571565650264

Ну й в догонку свіжа новина: "Зелений берет використовував штучний інтелект щоб підірвати авто у Лас-Вегасі". Або "Американський ССОшник взорвав автівку Маска біля Трампа, використовуючі ШІ Сема Альтмана".

Еге ж, солдат геть не знає як вибухівку робити. Та це не просто мобік якись, а "зелений берет" — це як ССО по-нашому. Ще красиво, як журналісти від вибуху Тесли у Лас Вегасі перейшли до "started using ChatGPT to get information on how to conduct his plot". А потім ще додали, що розробникам GPT дуже прикро це чути.

https://edition.cnn.com/2025/01/07/us/las-vegas-cybertruck-explosion-livelsberger/index.html

Шо, народ, хто як в CursorAI працює? Я десь так осьо, натискаю «accpet all changes».