К содержанию
Транскрипт

Транскрипт · 097 · AI-агенты становятся системной силой: масштабы, риски, потеря контроля | AI 2026 — ToTheMoon

Полная расшифровка. Таймкоды открывают соответствующий момент видео.

К странице выпуска
00:00:00–00:00:30Сегодня в ToTheMoon
Александр Волчек00:00:00

США и Китай не подписывают декларацию по искусственному интеллекту в военной сфере. Anthropic предупреждает о риске в химоружии. Apple откладывает запуск AI. Perplexity запускает Model Console. Gemini превышает семьсот пятьдесят миллионов ежемесячных пользователей. xAI реорганизована после с-слияния со SpaceX и многое другое. Всем привет! Мы на канале To The Moon. Технологические новости, инсайты из Кремниевой долины по всему миру.

Упоминаются: Apple · Perplexity · Gemini · OpenAI
00:00:30–00:04:11Что нового в Codex — часть 1/2
Александр Волчек00:00:30

Ты, Ильнар, сейчас как раз говорил о том, чтооо Сэм Альтман, эээ, будет апдейт какой-то давать по кодексу, и мы его увидим, да? А, и то, что из-за того, что они начали сотрудничать, э, сейчас, э, с Celebra, что у них, что у них будут, э, расширенные мощности. Я какую вещь хотел рассказать. Вот я ее скидывал. Я вижу, пока это только в Pro версии у себя появилось где-то у меня несколько дней назад. Я в Pro версии смог запускать параллельные потоки. У них эта история один раз была, потому что параллельные потоки явно дают сумасшедшую нагрузку. Ну, то есть это должна быть какая-то колоссальная нагрузка. Тут мои одни партнеры в одном, в одном бизнесе сказали: "Ты, по-моему, уничтожаешь OpenAI, они скоро тебя заблокируют, значит, по количеству запросов, которые ты шлешь в чатах, да?" Так вот, а, ну, то что у меня есть запросы в Pro версии, когда он отвечает, там, восемьдесят-девяносто минут. Ааа, что я увидел? Что я там сидел, разбирался с одними ана-- с одним анализом, именно с долгим, который делается обычно, там, ну, сорок минут, шестьдесят. И я случайно нажал... А! Я делал апдейт запроса. Я, я отправил как бы в чат запрос, понял, что он там будет делаться час, и быстро зашел и написал "апдейт". Там есть кнопка "апдейт" для пользователей, которые не знают, да? Можно кликнуть апдейт и до-- как бы дополнить, э, дополнить информацию, которую вы забыли. Работает, ну так, в-в-всикось-накось, но что-то, значит, происходит. Она, кстати, у меня в тот момент времени сработала нормально абсолютно. А потом дальше я написал в строчке новый запрос и думал, пошлю его, когда закончится этот чат, и случайно нажал Enter, и у меня сработал параллельный поток. И я такой: "О! Параллельный поток есть. Офигеть!" И я дальше, разбираясь, анализируя этот документ, еще десять параллельных потоков ему создал. И он, значит, получается, находясь в одном чате... Вот это очень интересная тема. А, почему я про нее рассказываю? Потому что в начале, я помню, раньше, когда это было, это казалось некоторой глупостью, и я понимал, что это будет странный ответ приходить и все. Но здесь, в эру уже развития моделей до такого уровня, что они, э, за-- ну, они делают, а, вот он восемьдесят минут, он пишет код, ну, чтобы вы поняли, да? Обрабатывая мои документы, он пишет код, там, он для Python напишет код, запускает, компилирует, выполняет, анализирует огромное количество документов, кучу всего рассчитывает, ходит там что-то ищет, смотрит, анализирует. То есть это какое-то невероятное количество запросов. И ты понимаешь, что вот эти параллельные потоки - это приближение к системе, как бы, в которой ты не в разные окна вот эти заходишь, которых у меня уже там, ну, чатов этих огромное количество, параллельных чатов, да? А когда ты можешь в рамках одного чата как бы вести свою некоторую жизнь. И вот я что сделал в том окне, в этом анализе, я попробовал в одном окне запускать анализ, а, по разным, как бы относящейся к-- короче, относящейся к этой теме, но по то, что обычно бы я делал в разных чатах. Меня до сих пор смущает вопрос, как он это делает, что там за мощности должны вообще стоять? Он новые потоки создает или он это все одновременно анализирует? У меня большой, большой вопрос, да? Потому что когда он мне выдал ответы, как он ответы выдает? Он выдает ответ. У меня пер-- вам, наверное, будет интересно, он ответ один выдает? Он ответ выдает не один. Он выдал ответ, а старые потоки остались висеть.

00:04:11–00:05:52Что нового в Codex — часть 2/2
Александр Волчек00:04:11

Потом он начал их тоже закрывать и начал тоже ответы выдавать.

Ильнар Шафигуллин00:04:11

А последовательность ответов она как? По мере как готова?

Александр Волчек00:04:15

Непонятно. Я так и не понял, потому что у меня-- я не могу сказать, потому что я слишком их много нагрузил. Я понимаю твой вопрос, потому что он же мог и последовательно собирать, а мог с точки зрения типа запроса. Если запрос быстрый, он его быстрее отвечает, да? То есть, вот. Не, не отвечу на это, потому что я, я это делал позавчера, и вчера тоже это делал, но из-за того, что я это делал в сложной, в сложной системе запросов, они очень долго работали. То есть я это не отслеживал, вот, и не, не видел это. Единственное, что я хочу сказать, что в какой-то момент времени анализ, мне кажется, поломался. То есть в какой-то момент времени качество ответов стало ухудшаться. Но мы видим, да, что ChatGPT проводит огромное количество тестов. У меня тут была сестра, она открывает приложение, а у нее даты размечены. Она говорит: "О, смотри, даты появились, наконец-то! Чаты по датам размечены". Я у себя смотрю, у меня нету. Я говорю: "Слушай, у меня американский аккаунт, а у меня нету. Как это у тебя есть?" Она говорит: "А у меня есть". Покликала, через десять минут заходит, у нее дат нет.

Ильнар Шафигуллин00:05:12

Александр Волчек00:05:13

Она ничего не обновляла. Ну, там понятно. Там часть же веб-интерфейса подгружается. У нее, ну, то есть попала в какую-то тестовую выборку, да? То есть они, понятно, что много вещей тестируют и, возможно, вот в thinking этого режима нету. То есть у меня этот режим появлялся только в Pro, чтобы просто знать. То есть у меня в thinking не было возможности нажать кнопку, у меня в thinking была возможность нажать только стоп. Я помню еще раз, что они это тестировали, но просто к-- это выглядело как-то как, как, ну, по другому качеству, да? Кто еще с этим сталкивался, напишите. Вот эти параллельные вещи. Очень интересно. Хочется что сказать? Perplexity запустила...

Упоминаются: Perplexity
00:05:52–00:08:15Perplexity Model Council: что это и для чего — часть 1/2
Александр Волчек00:05:52

Это немножко другая история, но все же, да? Что вы про нее думаете? Про саму концепцию. Perplexity запустила то, что называется Model Console. Значит, что значит Model Console? Это режим комитета моделей. Один и тот же запрос запускается сразу в трех выбранных LLM, а затем отдельная синтезирующая модель собирает результаты в единый ответ, но при этом явно показывает, где модели совпали, где разошлись и что каждая добавила уникального. Я не любитель Perplexity, я сразу скажу, да, я ни в коем случае. Там есть любители, я знаю, очень большие. И, при этом, хотя там в фонде, там, где я был, там туда инвестировали деньги и все, и там хорошие, крутые показатели. Но еще раз я не воспринимаю Perplexity вообще как компанию. И по мне, я все думаю, кто ее когда-нибудь купит и исчезнет это имя или нет. Но с точки зрения, что вы думаете, с точки зрения этой идеи, наши зрители, напишите, когда вам одна-- мне кажется, на это есть очень много разных сейчас приложений тоже в интернете, они уже были и мобильные приложения, вот, которые давали возможность разные модели использовать. И вот у вас, соответственно, в разных моделях запускается один и тот же вопрос и какой-то вам дают итог., Ильнар, ты что-- Ильнар, Таня, вы что думаете на этот вопрос? Потому что для меня это такая очень, вроде интересно, а в то же время как-то и непонятно.

Ильнар Шафигуллин00:07:11

Карпаты, Андрей, собирал эту историю пару месяцев назад. Это довольно занятная история, но она занятная с точки зрения сравнения моделей. У тебя вот несколько моделей начинают работать, ты смотришь, как они между собой взаимодействуют, еще что-то такое. То есть исследовательски это выглядит интересно. Чтобы, там, сравнивать модели, чтобы понимать, где у кого слабые и сильные стороны, кто какой вклад вносит, там, в результат и так далее. С точки зрения выполнения конкретных задач, я вот что-то на самом деле не сильно вижу в этом какой-то большой профит, чтобы, я не знаю, четыре модели параллельно делали, потом еще что-то случилось, как будто бы они плюс-минус равны. Если, например, я знаю, что Gemini здесь лучше, я просто пойду и в Gemini это закину. Еще что-то такое. То есть я бы не стал палить, там, три, четыре, пять моделей параллельно для реальных задач. Для исследования поиграться любопытно. Так? Ну и мне отдельно интересно, потому что Карпаты это выкладывал несколько месяцев назад, а сейчас в Perplexity это затащили как функционал.

Упоминаются: Gemini · Perplexity
00:08:15–00:10:32Perplexity Model Council: что это и для чего — часть 2/2
Ильнар Шафигуллин00:08:15

Это такое некоторое признание, что идея оказалась занятной.

Александр Волчек00:08:16

Ну, получается-

Ильнар Шафигуллин00:08:16

Но прям жизни в этом я не вижу.

Александр Волчек00:08:18

Слушай, но получается, в некотором, наверное, в некоторых запросах это может быть интересно там, где ты хотел бы получить альтернативное мнение. Мы знаем, что модели отвечают по-разному с точки зрения мнения. Вот я рассказывал про, ситуацию, которая, например, происходила касательно как модели отвечают относительно евреев, да, например, и они отвечают по-разному. Или там, как мо-- как модели отвечают относительно политики определенной страны. Они отвечают по-разному. И, соответственно, наверное, вот для таких кейсов, Ильнар, эта тема в целом хорошая, чтобы получить тебе якобы независимое субъективное мнение. Вопрос в том, ну и ты вот выбираешь модели широкого диапазона, там, не знаю, от китайских до американских, да?

Ильнар Шафигуллин00:08:55

Мне чуть ближе история все равно с программированием, с разработкой. И там в агентной среде, многие делают примерно следующее. С помощью ChatGPT, условно, там, 5.2 Pro, там, 5.3 Codex или еще чего-то, они генерят план, по которому будет выполняться задача, а написание кода непосредственно уже оставляют, там, для Gemini, для, я не знаю, Claude, для еще какой-то модельки, возможно, более дешевой или еще какой-то. То есть, ну, как-то вот в обществе, в обществе пока звучит, такое мнение, что разбить задачку на части, составить план разработки и прочее — это лучше делает GPT. А, соответственно, написание кода, с этим лучше справляется, например, Gemini. И в этом смысле, выглядит более здраво не кинуть одну и ту же задачу в две модели сразу. А если ты примерно понимаешь, какие этапы, какая модель лучше работает, вот ее раздать. Да, вот это реализовано в агентских подходах. Много кто так делает. Часть задач, которых ты знаешь, что моделька сильнее отправить в одну, потом, собственно, перекинуть в другую автоматически или не автоматически. Вот это, мне кажется, более здравый подход.

Упоминаются: Gemini
Александр Волчек00:09:58

Да. Perplexity, кстати, делал-

Упоминаются: Perplexity
Микс00:10:00

Да. М-- Perplexity, кстати, делает это в Claude Opus, 4.6, GPT-5.2 и в Gemini, 3 Pro, да, чтобы просто вот. В целом хороший достаточно набор, но опять же, свой., единственное, что какая есть история, до-- как дополнение, да, ещё полезности, что всё же у разных моделей разные слепые зоны. И когда модель уверенно ошибается, ну, вот, и так как они могут друг друга подправить, на-- в этом есть некоторый плюс. Опять же, какой моделью они будут итоговый результат собирать? Это вот, кстати, тоже интересно, да. То есть если ты с трёх моделей получил, надо итоговый результат выдать.

Упоминаются: Perplexity · Gemini
00:10:32–00:11:54Сравнение моделей и подход “случайного леса”
Микс00:10:32

А какая модель итоговый результат выдаст?

Ильнар Шафигуллин00:10:37

В классическом machine learning есть, такой, сейчас чуть-чуть подушню. Есть, такой подход к решению задач, называется случайный лес. На чём он выстроен? У тебя есть некоторый набор моделей, которые, соответственно, дают итоговый ответ, а потом, соответственно, среди вот, того, что получилось, у тебя там голосование проводится. И есть математическое обоснование, что дисперсия ответов, то есть разброс того, насколько модельки, там, условно говоря, ошибаются, она сильно уменьшается и уменьшается пропорционально количеству моделей, которые у тебя там внутри есть. По сути, это попытка, возможно, реализовать похожий результат, только вот не на простейших, там, деревьях для принятия решения, а, соответственно, на больших LLM-ках. Если LLM-ки разные отвечают не всегда одинаково, ну, то есть они, ну, линейно независимы, так скажем, да. Если, там, пытаться немножко в терминах говорить, тогда, дисперсия ответов, их разброс, он действительно должен уменьшиться. И это-- этому есть математическое обоснование. Вот. Поэтому если в этом смысл, то что-то в этом, наверное, есть. Но пока нет у меня ощущения, что за этим будущее.

Александр Волчек00:11:45

Ска-- похоже, похоже на некоторую мар-маркетинговую историю, да? Значит, б- такая тематика, мне кажется, тема очень интересная для прохождения.

00:11:54–00:13:32США и Китай отказались подписывать декларацию по военному AI
Александр Волчек00:11:54

Был, саммит, инициатив и ответственности искусственного интеллекта в военной сфере. И, та-там была инициатива на-на саммите, REAIM. И США, и Китай, не присоединились к совместной декларации, которую поддержали другие участники. Значит, это-

Ильнар Шафигуллин00:12:16

А поддержали, Саш, какие участники, у которых ИИ не так сильно развит, я так понимаю, да?

Александр Волчек00:12:20

Ну, а у кого ещё ИИ развит, кроме этих двух стран, да? То есть, конечно, почему эта новость, почему эта тема вообще важная? Что всё же, ну, все должны прекрасно понимать, что и СА-- США и Китай заинтересованы в использовании искусственного интеллекта, ну, в серьезных вещах строго для себя. То есть мы сейчас видим невероятно сильное внедрение искусственного интеллекта в государственных структурах Китая. Там огромное количество уже сервисов де-- прямо используют искусственный интеллект. Они даже выкладывают это сильно прямо как кейсы. Мы знаем, что все компании топовые американские в рамках разработки искусственного интеллекта Anthropic и, Gemini, и OpenAI, и xAI, они все сотрудничают, отдали эти свои системы, там, за копейки, условно бесплатно государству и отдали правительству США, и, в частности, в том числе для внедрения в военные сферы. То есть, очевидно, история, история будущего, она очень серьезная.

Упоминаются: Gemini · OpenAI
00:13:32–00:15:19Слияние XAI и SpaceX — что это значит
Александр Волчек00:13:32

И вот здесь, вот есть, не знаю, все знают или не знают., несколько буквально, дней назад, да, это, там, неделю назад, SpaceX., помните, мы рассказывали о том, что в начале января, о том, что Tesla поставила для себя ориентиром создание, роботов, что сейчас важно не машины, а роботы делать. И тут проходит небольшое время, и, SpaceX, который, запуска-- как, от Илона Маска занимается всем космосом, объединяет под себя, интегрирует, xAI и, полностью, то есть произошло слияние и планируется, ну, во-первых, планируется, что это будет, там супер самое дорогое, там, IPO и самый старко-- дорогой стартап в мире сейчас. Но, по крайней мере, по текущим оценкам, он даже бьет OpenAI. Хотя, мне кажется, OpenAI побьет, здесь эту организацию. Очевидно становится, что эти компании, конечно, будут стоить, они там будут точно стоить десятки триллионов долларов. Вопрос опр-- такого определенного времени. Но в чем суть? Что, смотрите, xAI в космос и при этом есть роботы. И когда ты видишь военную промышленность, ну, ты понимаешь, что даже сейчас спутники Илона Маска, они, создают прямо целые коридоры, да. У них там есть целые проекты. Например, слежение за границами определенной страны. По-моему, Монголия там заказывала. Там есть целые прямо проекты большие, когда у тебя в спутниках есть софт, направленный на определенные действия. И, конечно, то, что страны, в рамках, отказываются, ну, достаточно публично отказываются и не подписывают различные инициативы по военному направлению, даже на словах это даже не обсуждается. Это показательный пример. Вот хотелось его показать. И тут же выпускает Anthropic предупреждение о риске, преступлений, а-a-а, в том числе в химоружии.

00:15:19–00:18:24Anthropic о рисках химоружия
Александр Волчек00:15:19

И они, публично акцентировали, они это сделали вот, относительно нашей съемки вчера. Они публично акцентировали, что рост возможностей модели несет не только пользу, но и риски. И, соответственно, прямо отдельно подчеркнула система химических угроз, что модели могут снижать порог входа в опасных всяких рецептур, синтезов и планов действий и так далее. Интересная, кстати, была вещь, когда OpenAI вчера в Instagram выложил фотографию, где роботы двигаются. И, значит, я вспомнил свою молодость, двадцать лет назад, когда я делал ровно вот софт для визуал робота один в один. Ну, очень похожие, что-то перемещают, да. Мы в основном перемещали кремниевые пластины, ретиклы. Ну, это все, что используется в процессе изготовления процессоров, да, и в том числе плазменные панели различные. И-- а эта компания там занимается биологически чем? Ну, то есть биологические всякие тесты делают. То есть, если там посмотреть, компания занимается различными биологическими или химическими разработками. Ну и, конечно, ты понимаешь, что эти системы для обычного человека, они не выда-- не выдадут эту информацию, но для государства и для спецслужб они явно будут рассчитывать все что угодно. Вот интересно, Эльнар, ты не сталкивался, нет, с каким-нибудь описанием, где написано, что OpenAI для государственных компаний не ограничивает данные по тому, как химическое оружие создавать? Или там Gemini. Такого же нету, правильно? Такого же нет нигде.

Ильнар Шафигуллин00:17:02

Никто об этом не говорит. Да.

Александр Волчек00:17:04

Но по идее, это же должно было бы быть написано, наверное, да? Что потом это можно было предъявить. Там, не знаю, вот Конгресс США потом возьмет и предъявит. Ну, вот мы увидим количество новых публичных дел у Конгресса США, там, через два с половиной года или, там, судов, там, в США. Сейчас свои идут при текущей власти, там, через два с половиной года, тут, мне кажется, будут свои суды. Вот. США внутри судятся очень серьезно, да. Есть мэр города одного недавно пишет: "А мне вообще нет разницы. Я сорок три раза подал иска на Трампа, сорок два выиграл, один технически проиграл. Принимайте любые законы, мы все выиграем". Вот. Так, к слову, если они это не прописывают, то, наверное, это в системе где-то внутри, но внутри в эта система глубоко находится. То есть мы должны понимать, что это нам эти данные недоступны. То есть нам недоступен определенный контент и определенные расчеты. И то, по мнению OpenAI или по мнению Google и по мнению их сотрудников, которые они считают, что этот контент не должен быть доступен. А еще как это ограничить? То есть должна-- чтобы, м, программисты это все ограничивают, инженеры, да, сильные инженеры ограничивают. Как они это потом ограничивают на самом деле? И кто это проверяет, и какие модели сбоку проверят? Ну, есть, вы знаете, да, есть отдельные компании, отдельные программы, которые занимаются этими проверками.

Упоминаются: OpenAI · Google
00:18:24–00:21:34AI в Европе работает хуже? — часть 1/2
Александр Волчек00:18:24

Да, Тань?

Татьяна Цветкова00:18:26

У меня к вам к двоим есть вопрос, как к людям, более разбирающимся. Может быть такое, что, ну, в продолжение этой темы, может быть такое, что в разных странах, допустим, я как пользователь ChatGPT работает по-разному? Или это все-таки мое самопрограммирование? Потому что у меня реально ощущение, что он в Европе работает гораздо хуже. Вот как это? Можно это как-то объяснить?

Александр Волчек00:18:56

Тань, может сто процентов быть. Да, может точно быть хотя бы потому, что у них есть свои законы и у-- в Европе. Мало того, в Европе же серьезные требования к персональным данным. И, например, вот моя сестра говорит: "Вы в выпуске рассказывали, что в прошлом году можно было посмотреть итоги двадцать пятого года". Она говорит: "А я не могла посмотреть итоги двадцать пятого года, потому что у меня этой кнопки не было в Европе".

Татьяна Цветкова00:19:20

Интересно.

Александр Волчек00:19:21

И все же в Европе работа с персональными дан-- ну, может быть, в каких-то странах была, у нее не было. В Европе работа с персональными данными своя, очень серьезная. И плюс там есть еще куча всяких других законов. Очевидно, они будут ограничивать, Тань. Это как в Австралии, например, нельзя социальные сети использовать австралий-

Татьяна Цветкова00:19:36

Не важно, какой у тебя аккаунт, важно, где ты территориально находишься.

Александр Волчек00:19:40

Посмотри, я приехал, когда я, вот я, я был в Париже в последний раз, когда я был в Париже, когда это я? Пару месяцев назад, да. То у меня исчез из доступа, исчезла Sora. Я очень четко помню, что мне написала-- причем у меня американский аккаунт, да. То есть я всего лишь переместился в другие IP-адреса. Понятно. Наверное, можно было к там VPN поднимать, менять

Александр Волчек00:20:00

Там VPN поднимать, менять. Это надо не с сим-карты заходить, чтобы они не видели, какие там, какой там сотовая вышка. Ну, там куча всяких вещей. Но все равно он определяет. Смотрите, мы живем в мире, еще раз, вот смотрите, есть Instagram. Я всем поясняю это. Вот ответьте мне на вопрос очень простой. Есть Instagram. Instagram меняет локацию аккаунта автоматически, если ты долго находишься в другом месте, несколько месяцев. Google также меняет. То есть ты сам локацию поменять не можешь. Если вы зайдете в российских блогеров, у них у всех локация стоит Россия. Причем зайти в Instagram из России они не могут, они могут это сделать только с помощью VPN. По идее, у них должна стоять локация Германия, Венгрия, Голландия, все что угодно, Индонезия, Таиланд, но никак не Россия. У них стоит Россия. Смотрите, это очень важно, да? Это важная конструкция, которая, ну, которую все должны воспринимать. Так же, как в YouTube люди заходят по VPN из России, и многим не показывается реклама. И не показывается реклама почему? Потому что YouTube на Россию рекламу не показывает. Вот. И поэтому сегодня существует огромное количество методов определения локации, местонахождения. И, Таня, конечно, ани-модели. Ты очень крутой вопрос вообще подняла. Я-- очень крутой. Зрителям нашим задать, насколько вы понимаете, что это, или насколько вы видите это, что это по-другому? Может быть, кто-то считает, что это все одинаково. Я просто лично, конечно, считаю, что системы будут тотально разными. Таня, ты очень крутую тему сказала.

Упоминаются: Google · Россия
00:21:34–00:23:40AI в Европе работает хуже? — часть 2/2
Александр Волчек00:21:34

Ой, это точно продолжение вопроса.

Микс00:21:34

Меня просто бесило, как он мне отвечал. Я уже отвыкла. Я как будто вернулась, не знаю, сколько там, год, два назад. Я думаю, почему он мне так тупо отвечает? Я даже проверила, может быть, я log out, и у меня какая-то бесплатная версия работает левая. И вот думаю, надо спросить у ребят, что они по этому поводу мне скажут. Может, это мое какое-то самопрограммирование или что-то такое.

Ильнар Шафигуллин00:22:01

Технически это очень легко делается. То есть от банального подмены системного промпта. То есть когда ты пишешь сообщение, помимо всего прочего, у тебя еще в модельку уходит системное сообщение, где описано, какая дополнительная информация для модели, как ей отвечать и так далее. И вот там от банального подмены этого системного сообщения, исходя там из каких-то дополнительных данных, до того, что просто какие-то регионы будет запускаться другая модель. Ну, то есть параллельно крутится много моделей, и твое сообщение просто будет уходить либо в одну, либо в другую, исходя из каких-то параметров, которые есть. Поэтому технически это очень легко делается. Тут как бы-- и да, скорее всего, исходя там из законов и еще каких-то ограничений дополнительных, которые на какие-то страны накладываются, или еще что-то такое, это точно можно сделать.

Александр Волчек00:22:45

Ну, как бы интересно, потому что я же не запрашивала какие-то вещи, которые законодательно ограничены. Довольно банальные, простые.

Александр Волчек00:22:54

Могут, кстати, Таня, другие ресурсы выделять.

Микс00:22:56

Да.

Александр Волчек00:22:56

Таня, могут просто выделять даже другие ресурсы на нахождение людей в определенной локации. Такое действительно-- спасибо, что такое действительно может быть. И едина-- едино-- единственно очень странно, потому что все же ты-- им придется создать политику понимания локации человека, как это сделал Google, да, или как это сделано там в Instagram. Тебе придется, им придется это сделать, потому что все же люди перемещаются по миру, и они должны точно знать, этот человек по-настоящему живет, например, в Америке, использует американский аккаунт и так далее. Или это все же человек, и он путешествует, там, где ты была, там, во Франции, в Италии. Или все же этот человек, он итальянец, да, или этот человек итальянец, и он просто пытается покупать американский аккаунт.

Упоминаются: Google · OpenAI
00:23:40–00:25:20Обновления Deep Research и падение качества ответов
Александр Волчек00:23:40

То есть надо определить. К слову, кстати, мы должны еще понимать, что OpenAI, Таня, выпускает огромное количество апдейтов, причем иногда очень странных. Вот у них появился новый апдейт, они кнопку Deep Research, Deep Research. У меня лично кнопка Deep Research теперь спряталась, и в нее надо искать, заходить, открывать через more, ну, то есть еще, и она у меня туда попала. А выше у меня попали всякие application, которые я не использую. Также раньше для Deep Research можно было выбрать модель, которой ты работаешь. Сейчас модели выбрать нельзя. Но я вам честно скажу, я до конца не понимал, Deep Research вообще, модель ты выбираешь или она по умолчанию выбранная? С учетом поста в Instagram Сэма Альтмана, репоста сотрудницы Research OpenAI Иса Фульфорд. Она выложила: "У нас супер обновление. Теперь Deep Research работает 5.2 версия". Я правильно понимаю, Иса Фульфорд, что до 10 февраля мы пользовались Deep Research, который был не 5.2?

Ильнар Шафигуллин00:24:42

В какой-то момент он начал очень быстро работать. Саша, я не удивлюсь, если они просто, ну вот, с этим переходом на Gen AI и прочего.

Александр Волчек00:24:48

Там вот эта появилась пауза, появилась кнопочка "Старт", выдает говноответы, кстати. Я не знаю, как у тебя быстро он-- ты прав, кстати, тогда это, помнишь, когда эта тема, я не помню, полгода назад или когда была? Я могу сказать, что последние две недели я Deep Research вот активировал, он появился новый, но качество ответов настолько поганое по сравнению с глубоким heavy, например, у меня есть heavy reasoning, да, heavy thinking, даже extended thinking. То есть, ну, вот это расширенное думание, да?

Упоминаются: OpenAI · Apple · Siri
00:25:20–00:27:32Apple откладывает обновления Siri
Александр Волчек00:25:20

Ну, качество ответов просто очень плохое, и приходится перезапускать. Ну, по крайней мере, у меня такое впечатление. Напишите, какое у вас впечатление по поводу Deep Research OpenAI. Так, что ж мы все про OpenAI? Давайте поговорим про Apple. Значит, ну, конечно, мне нравится новость: Apple откладывает запуск AI-обновления Siri. Если честно сказать, это уже не смешно. Вот. И сообщается, что Apple переносит сроки крупных обновлений Siri и включая обещанную персонализацию. Мы все с вами знаем, что, ну, у них, во-первых, интерфейс Siri есть iPhone, там, AirPods и CarPlay. Ты на все на это смотришь, ты вообще не понимаешь, что происходит в Apple с точки зрения искусственного интеллекта. Такое ощущение, что они потерялись в рамках искусственного интеллекта. Я все жду себе новый монитор, но если они мне его в марте не выпустят, мне кажется, я уже его ждать не буду. Да, мне-- но в искусственном интеллекте они потерялись. Единственное, у них есть такая новость, мне кажется, ее стоит обратить внимание. Они купили стартап Q то-- Q dot AI, специализирующийся на аудио, э, искусственном интеллекте и обработке голоса, да? И это, по сути, M&A, но у Apple не такие, у Apple таких сделок не так много, да? И это о чем видно, что голос становится явно ключевым с точки зрения, э, ну, направления движения. Для них эта тема очень важная. И, э, наверное, они боятся, э, того, что будут выпускать-- э, тут не то, что они боятся, что, что выпустит, э, Джонатан Айв вместе с Сэмом Альтманом, да? Джонатан Айв как бывший, э, суперкрутой дизайнер Apple. А я думаю, что эта история связана с тем, что они понимают, что вот устройства, аудиоустройства со способностью бесконечно вести вот эту запись, мы про это тоже много раз говорили, они, эээ, будут скоро на передовой. Посмотрим про это, что будут говорить. Ильнар, у тебя про Apple спрашивать не буду. Ты посмеешься. Э, можно, мне кажется, перейти-

Микс00:27:13

Старше со смехом.

Ильнар Шафигуллин00:27:13

Макбуки у них отличные. Вот что я могу сказать.

Микс00:27:17

Александр Волчек00:27:18

Да. Нет, ну тут вопросов нет.

Микс00:27:19

Интересный.

Александр Волчек00:27:20

Мне нравится, кстати, да.

Микс00:27:21

Комментарий.

Ильнар Шафигуллин00:27:22

Макбуки у них отличные.

Микс00:27:24

iPad нет?

Александр Волчек00:27:25

Нет, ну у меня вообще все заставлено Apple, поэтому мне нечего сказать.

Упоминаются: Apple
Микс00:27:28

Да.

Александр Волчек00:27:28

У меня даже Mac Studio.

Александр Волчек00:27:31

Ну потому что они все между собой связаны.

00:27:32–00:29:20AI-агент Codex vs Claude: что лучше?
Александр Волчек00:27:32

Ты не можешь разные продукты брать.

Александр Волчек00:27:36

По поводу, по поводу-- хочется быстро вспомнить Codex. Да, сейчас вот ид-идет вот это движение с точки зрения того, что, OpenAI запустил Codex на Mac. Опять же, кто пробовал, мы уже про это спрашивали в прошлый раз, но сейчас очень много времени прошло. Кто из вас пробовал, кто не пробовал, а, Codex на Mac, кто делал, кто не делал, как и как их делали? Здесь больше даже интересно с точки зрения не программирования. Понятно, что их функциональность основная — это связано с программированием. И мне понравился опять Сэм Альтман репостнул сообщение, что, э, ну, понятно, Codex-- какого-то человека, который написал: "Понятно, Codex становится, э, станет лидирующей платформой. Всех программистов, кого я знаю, э, перешли, э, на-- всех абсолютно программистов, кого я знаю, перешли на Codex". Ну, странный, а, с Cloude, Ильнар, с Cloude. Вот, ты, Ильнар, много знаешь программистов, которые забыли Claude за эту неделю?

Упоминаются: OpenAI
Ильнар Шафигуллин00:28:43

Ну, смотри, 5.3 Codex моделька хорошая. Вот тут спору нету. Но как ты помнишь, мы обсуждали, когда Gemini вышел, и он сильно обошел OpenAI, мы говорили, что подождите буквально месяц, OpenAI выйдет с ответом. Это и случилось. Здесь будет абсолютно то же самое происходить. Вот они ноздря в ноздрю идут. В какой-то момент кто-то один выходит, в какой-то момент другой выходит. Поэтому если вам не принципиально, никуда скакать не надо. Все они примерно одно и то же делают.

Упоминаются: Gemini · OpenAI
Александр Волчек00:29:11

Здесь интересно, вот мне всегда кейс интересен с точки зрения агентов жизненных и не жизненных. У нас много в прошлом выпуске про это писали, мы про это рассказывали.

00:29:20–00:31:15AI-агенты: зачем они и где реальные кейсы
Александр Волчек00:29:20

Тоже интересно про это услышать еще. То есть эта тема, она явно будет расширяться. Все же мы подошли, помнишь, Ильнар, было время год назад, люди много просили про выпуски про агентов рассказать. Я думаю, что тогда все же время, э, ну, это ранее было время, да? Даже сейчас к агентам еще большой вопрос, но все же с выпуском, а, с текущим прогрессом, а, можно делать уже, наверное, более серьезные решения. Хотя мне иногда непонятно, зачем мне создавать отдельного агента для того, чтобы что-то изучить и создать, если я могу этот запрос запустить в, там, Pro версии, и он мне это вроде как все делает. Понятно, что агент, он может дополнительно куда-то залогиниться, дополнительно зайти, с чем-то связаться, выполнить по таймингу.

Александр Волчек00:30:00

Связаться, выполнить по таймингу какие-то действия. То есть это все же задача нестандартная, потому что интернет кишит кейсами типа собрать, PowerPoint, десять слайдов, там, та-та-та-та-та., не кейс, ерунда, да? Кейс, наверное, это когда у вас агент каждый день ходит, там, каждые тридцать минут, проверяет, например, рынок акций, и если случается какой-то триггер или какая-то позиция, обрабатывает это. Если что-то случается, он вам об этом сообщает. То есть вот, вот это хороший кейс, да, он живой. Вот я, например, постоянно, ну, в рынке, я живу-живу в ж-- живой в инвестиционном рынке, и мне есть некоторые вещи, которые мне важны, мои уникальные, собственные, вот. Те, которые я не могу, например, настроить push-уведомлениями в мобильных приложениях, да.

Ильнар Шафигуллин00:30:42

Вот тут как раз вопрос: а зачем тебе агент для этого, если можно детерминированную логику за-- написать программу? Типа случилось это, присылай мне.

Александр Волчек00:30:51

Я тебе отвечу, зачем агент. Я все же неее занимаюсь, ты знаешь, давно программированием, да? И я не хотел бы логику, там, сверх какую-то логику писать. У меня есть некоторое единое окно, в котором я получаю данных сейчас много постоянно. Это как, как ChatGPT мне делает. У меня у ChatGPT до сих пор есть таски. У меня есть, например, некоторые портфели. Вот в франк-- в плане инвестиций очень прикольно. Он мне каждую неделю пересчитывает объем портфеля.

00:31:15–00:34:52Риски агентов и потеря контроля — часть 1/3
Александр Волчек00:31:15

Сам, сам полностью. Я даже не вижу эту задачу. А бывает, смотрю, мне уведомление пришло такое, о, захожу, а он мне это посчитал. То есть в данном случае это возможность в обычными какими-то текстовыми разными запросами в связи с моими, с какими-то, возможно, другими чатами задать ему задачу.

Ильнар Шафигуллин00:31:31

Но при этом ты, ты за это платишь тем, что ты не контролируешь происходящее полностью и как бы берешь на себя дополнительные риски. То есть вот-

Александр Волчек00:31:40

Ну, в напоминаниях я ничего не плачу. Как говорят мои друзья, мои двести долларов оплачиваются, там, за сутки моих запросов.

Ильнар Шафигуллин00:31:46

Саш, ты платишь дополнительными рисками, которые возникают из-за этого. То есть какой-то баг, ну, какой-то баг случился-

Александр Волчек00:31:53

Ильядар, сто процентов. Ильядар, сто процентов. Это мы же сейчас все же говорим про агентов не как, про, а, не знаю, автоматизацию, которую я делал еще, там, двадцать пять лет назад, да? Когда создается какая-то функция и что-то там проверяет стандартно, ста-- и все, и все очень четко. Я же сейчас просто говорю про агентов в искусственном интеллекте. Вот.

Ильнар Шафигуллин00:32:11

И вот это, на мой взгляд, одна из причин, почему они так активно еще не внедрились. Потому что ты за эти вещи платишь дополнительными рисками, неконтролируемостью, возможностью инъекций дополнительных, чтобы, там, перехватить какие-то управления или еще что-то такое. То есть есть много дополнительных рисков, которые, там, сверху накладываются. И это, возможно, одна из причин, на мой взгляд, почему это не так сильно развивается. У нас вот в комментариях в прошлый раз-

Александр Волчек00:32:37

И дорого еще. И дорого еще, да.

Ильнар Шафигуллин00:32:39

И дорого, да.

Александр Волчек00:32:40

Очень дорого.

Ильнар Шафигуллин00:32:40

Просто условие «если, то» стоит сильно дешевле, чем в GPT-5.2 отправить и получить тоже ответ: налево или направо мне повернуть.

Александр Волчек00:32:48

Но все же про кейсы, про агентов, так как они создали среду, просто чтобы, вот, не забыть, приводите все же примеры., прикольно увидеть прямо живые примеры. Это очень интересная вещь, которая реально, вот как я говорю про напоминания, например, у меня, про проверку, это, по сути, такой микроагент. На самом деле, это же микроагент. Он более или менее работает.

Ильнар Шафигуллин00:33:05

Я бы здесь просто привел пару примеров, агентов, которые я видел. Сразу скажу, это не rocket science, как бы не что-то такое великолепное, что сейчас всем надо делать, но так или иначе. У нас в комментариях тоже просили про Openclaw рассказать. Если слышали, есть такая платформа, она по-разному называлась. Сначала Clawbot, потом Maltbot, потом, по-моему, сейчас Openclaw называется. Что это такое? Это обертка над моделями, которая позволяет, немножко изменить процесс взаимодействия с ними. То есть ты, грубо говоря, разворачиваешь у себя, там, на компьютере или на серве-- или на сервере какой-то сервис. Этот сервис может принимать от тебя сообщения по, например, мессенджерам. Это может быть, там, Telegram, Slack, еще какой-то мессенджер, неважно. То есть у тебя есть вот окно взаимодействия с ним. То есть он у тебя вот не на телефоне запущен, а где-то в твоем оборудовании, и при этом ты с него взаимодействуешь просто через текстовое сообщение в каком-то мессенджере. Дальше этот агент, ну, или оболочка для агентов, может, соответственно, у себя под капотом какие-то действия совершать., если оно у тебя на компьютере развернуто, там, знаешь, модель поведения может быть такой. Вот поехал ты куда-то в отпуск, да, условно, там, я не знаю, едешь в машине, а у тебя на компьютере, вот на твоем Mac Studio, есть какая-то презентация, какой-то отчет, который ты сделал, и вот он сейчас тебе нужен. А физически оно у тебя вот не в облаке. Тут видишь, сколько мы сразу навешиваем ограничений. Оно у тебя не где-то там на Google Drive, или еще где-то, а лежит физически на твоем компьютере. И в этом смысле ты можешь отправить сообщение вот в эту систему и сказать: «Найди такой-то файл у меня на компьютере, а потом, соответственно, там, перешли мне его, я не знаю, на почту, да, или еще куда-то».

Упоминаются: Google
00:34:52–00:37:14Риски агентов и потеря контроля — часть 2/3
Ильнар Шафигуллин00:34:52

И если вот эта система, эта агентная система обладает доступами-

Александр Волчек00:34:52

На любой часик бывает.

Ильнар Шафигуллин00:34:53

Да. Вот. Соответственно, Тань, если ты у себя такую штуку развернешь, то ты можешь такие штуки делать. Например, у тебя там, я не знаю, рендерится, PDF-ка с дизайнами интерьера. Это занимает долгое время. Ты оставила на ночь, с утра куда-то уехала. Потом ты можешь узнать, дорендерилась она или нет, а потом, соответственно-

Александр Волчек00:35:12

Пронята.

Ильнар Шафигуллин00:35:12

А можешь там выгрузить куда-то, там, не знаю, в облако, на почту или еще куда-то. Да. Вот смотри, с одной стороны, круто. С другой стороны, ты платишь за это чем? Эта агентная система получает доступ к инструментам.

Александр Волчек00:35:24

Угу.

Ильнар Шафигуллин00:35:24

Например, чтение файлов на твоем компьютере, редактирование файлов на твоем компьютере, возможно, если ты это дашь, доступ к твоему, там, почтовому ящику, чтобы, я не знаю, там, отправить тебе, там, сообщение или шер-- или еще что-то, или доступ к загрузке этих файлов, там, куда-то к себе в облако. Пока это работает в мире розовых пони, это все хорошо. Но потом возникает проблема с тем, что вот prompt injection возникает, да? То есть, может быть какой-то промпт, который, возможно, ты используешь немножко неосознанно, и при этом это закладывает какую-то уязвимость, и все твои файлы куда-то улетели, да? То есть ты вот за такую автоматизацию платишь дополнительные-

Александр Волчек00:36:02

Не туда отправились.

Ильнар Шафигуллин00:36:03

Риски. Да, не туда отправили, там ошибка эта произошла, еще что-то такое. Помимо всего прочего, по теме с агентами, мы вот давно ее не касались, уже вот, э-э-э- Agents MD, да, то есть файлики, которые агентам описывают, что нужно делать конкретно с этой задачей. То есть, например, агент может выполнять, там, сотни задач, и чтобы не описывать каждый раз, как выполнять ту или иную задачу, делают такие текстовые подсказки. Они лежат у тебя там на диске, в проекте. И вот когда агент занимается выполнением конкретной задачи, он этот файлик себе подгружает, а там прям инструкция, как это выполнять. Ты можешь написать ее самостоятельно, либо можешь скачать ее с репозитория этих файликов. А вот если не очень внимательно это делать, то можно скачать файлик, где инструкции уже такие не очень хорошие, не очень честные, они могут заложить какие-то дополнительные вещи, да? Поэтому, с одной стороны, агентная система очень хорошо развивается и появляются уже какие-то, вот как видишь, даже, возможно, для тебя полезные, эээ, полезный функционал. Но при этом надо понимать, что платим мы за это потерей контроля над вот набором выполняемых действий.

00:37:14–00:40:04Риски агентов и потеря контроля — часть 3/3
Ильнар Шафигуллин00:37:14

Да, извините, довольно долгий спич, но вот-

Участник дискуссии00:37:14

Ну, очень интересно

Ильнар Шафигуллин00:37:14

...в комментариях просили, вроде в тему получается.

Участник дискуссии00:37:17

Да.

Александр Волчек00:37:17

Хорошая тема. И здесь хочется в добавление сказать. Перейдем к следующим темам. В добавление, что сказать? Вот как раз кейс сейчас выкладывали. Я его присылал из Великобритании, по-моему, да, из Англии. Там был кейс, что, ну, если мы говорим про агента, все же агенты везде внедряются, чат-ботов везде внедряют, что в маленьком бизнесе люди внедрили чат-бота, и человек с этим чат-ботом когда общался, он сторговал себе скидку двадцать пять процентов, а потом решил не поторговаться еще и сторговал себе скидку восемьдесят процентов, покупку там на восемь с половиной тысяч фунтов. Да? То есть вот эта история с точки зрения внедрения агентов, мы должны понимать, что там диапазон. Здесь вот такие вещи, они очень простые в ограничении, да? Но вот это, Ильнар, ты сейчас рассказывал, когда ты даешь доступ уже там к почте, ко всем файлам, куча разных данных, ты на самом деле до конца не понимаешь, что будет происходить. Мы же так и жили. Google, Google, например, или Apple, или Microsoft. И они, по сути, что они доступа не имели? Да, они всегда имели доступ, сумасшедшее количество доступа к твоим документам, файлам, ко всему остальному. Но ты типа окей, там, да? Или ты по Зуму разговариваешь, там, или в мессенджерах переписываешь. Но сейчас мы входим в зону еще, в зону-- одно дело у тебя есть доступ к твоим сообщениям у компании, чтобы эти сообщения прочитать, обработать. На это потратить надо какой-то был раньше сумасшедший ресурс, это невозможно было проверить. Помню, мне когда-то кто-то сказал: "Есть страны, где постоянно слушаются все звонки, ну, пишутся все звонки телефонные". Кто-то сказал: "Ты даже понимаешь, чтобы прослушать звонки и понять, о чем люди говорят, садят отдельного агента. И этот отдельный агент сидит целыми днями, слушает звонки, ну, потому что иначе ты ничего не узнаешь". То есть было время, вы представляете, да, что если ты, тебе надо проследить за одним, за каким-то человеком, тебе надо было выделять отдельного человека, который сидит и целый день его слушает. Сейчас! Все, мир поменялся. Сейчас для того, чтобы сделать вывод, что делал один человек за неделю со всех его аудиозаписей, это вот по времени примерно так и все. Да? И у тебя, у тебя уже отчет на столе лежит. То есть очень быстрые вещи, быстрые выводы делаются. Поэтому, конечно, с точки зрения анализа, внедрения каких-то вот рисков внутрь, но мы в эту эру движемся, мы ее не избежим, потому что любые ограничения, они все очень, конечно, сильно, они очень относительны, да? С одной стороны, мы вроде как бы ограничиваем, с другой стороны, Apple и так всегда сканировал мои все фотографии, и поэтому у него работает быстрый поиск по словам, да, по ключевым, иначе он бы не работал. Смотрите, иначе он бы не работал. Как он тогда работает? Apple, конечно, скажет: мы этот массив построили у вас на телефоне и так далее. И Apple считается одной из, мне кажется, самых безопасных вообще компаний в мире с точки зрения данных о хранении информации. Не зря, кстати, программисты доверяют

Упоминаются: Google · Apple · Microsoft
Александр Волчек00:40:00

Информация. Не зря, кстати, программисты доверяют, доверяют очень сильно Apple.

Упоминаются: Apple · Google · Microsoft · Gemini · OpenAI · Perplexity
00:40:04–00:42:14Масштабы AI-компаний: кто выигрывает AI-гонку — часть 1/2
Александр Волчек00:40:04

И в этом плане есть большой плюс. То есть у них реально security, да? Но это всё опять же, вот security, security относительно. Э, что хочется сказать? Значит, Google, выложил, кстати-- сейчас вот Microsoft выложила количество людей, которые-- они показали живые метрики впервые. Microsoft, во-первых, я начну с Microsoft, я сейчас скажу Google и перейду к другим. Microsoft сказала, что у них в Copilot на сегодняшний день примерно сто миллионов ежемесячных пользователей в годовом отчёте, да? И потом, через спикера ещё на Tech Ranch они сказали, что у них, значит, сто пятьдесят миллионов пользователей, и, внутри находится. Google выпустил, что у них, семьсот пятьдесят, миллионов, ежемесячных пользователей в Gemini. Я сразу хочу сказать, что эта оценка, ну, по мне, она очень специфическая с точки зрения Google, потому что это всё же семьсот пятьдесят миллионов пользователей внутри мобильного приложения Gemini или внутри, с разными связанными, поверхностями, где работает Gemini. Потому что Gemini работает много где. Например, Gemini работает в Chrome, Gemini работает в Google поиске, Gemini работает в сумасшедшем количестве сервисов в рамках Google. И вот этот вопрос, он, ну, на него тяжело, мне кажется, получить ответ. Но что важно, что у, OpenAI, я напомню, у них была выкладка, что у них семьсот пятьдесят, восемьсот, восемьсот миллионов пользователей еженедельных. И смотрите, это число сохраняется. То есть уже как месяца четыре, мне кажется, ChatGPT по трафику номер один, но это число сильно не, не изменяется. Я видел недавно статистику, что якобы у ChatGPT ежемесячный прирост десять процентов. Но я не понимаю, как у них может быть прирост десять процентов, если у них-- ну, может быть, прирост десять процентов, а отток? Может быть, новые пользователи приходят, а отток-- но просто если у тебя такой отток с таким приростом, то у тебя в какой-то момент отток, ну, у тебя количество пользователей уменьшится, да? Ещё больше. То есть оно у тебя не останется. У тебя прирост должен быть значительно больше. Meta заявляет, что у Meta миллиард пользователей. Но я-- это просто смешно, да?

00:42:14–00:44:24Масштабы AI-компаний: кто выигрывает AI-гонку — часть 2/2
Александр Волчек00:42:14

Потому что, мне кажется, это просто пользователи. Сказали, каждый второй пользователь, там, Facebook, значит, это пользователь, этих систем. А, чуть, чуть ещё чисел вам дать. У Baidu, по их заявлениям, Китай — ст-- двести миллионов м-месячных пользователей, у ByteDance — сто шестьдесят миллионов месячных пользователей, у Alibaba, Qwen, да? — сто миллионов ежемесячных пользователей, у Tencent — семьдесят три миллиона ежемесячных пользователей, у DeepSeek — семьдесят два миллиона ежемесячных пользователей, у X AI, ну, мы точно данные-- я точно данные не скажу, но там они з-- разительно маленькие, да? Разительно маленькие. Мало того, X AI работает внутри X, и там з-- к нему можно обратиться. Поэтому это вопрос ежемесячных пользователей или нет. У Perplexity сорок пять миллионов, а-активных пользователей. Что они понимают под активным пользователем, непонятно. Это было в двадцать пятом году. Вот единственное, что у Perplexity последние данные были двадцать пятого года. Вот. Ну что? ChatGPT остаётся пока в явных, фаворитах, ну, прямо в явных, потому что всё же еже-- месячные пользователи, еженедельные — этот параметр чуть другой. Я понимаю, что каждый для себя выбирает наиболее красивый. И Google явно не выбрал ежеме-ежеме-- еженедельный, потому что там, скорее всего, очень сильное падение. Так же как OpenAI не вы-- не выбирает ежедневный, потому что, скорее всего, очень большое отличие. Вот. И, но, наверное, темпы о-остановились. Вот, что видно, что, наверное, темп внедрения, он пока вот такой. Посмотрим, что будет происходить, у кого-то с точки зрения действительно больших масштабов. Меня поражает, если честно сказать, Китай. То есть при полтора миллиардах человек, не такое большое количество людей, в китайском искусственном инте-- ну, то есть нет такого, что у какой-то сетки было семьсот миллионов. Хотя если их всех сложить, сейчас сложу: триста шестьдесят, четыреста шестьдесят, плюс сто пятьдесят. Ну, вот шестьсот десять миллионов, как минимум, основные системы показывают. Другой момент, что это неуникальные уже будут пользователи, это будут какие-то.

00:44:24–00:46:22AI будет писать отзывы за людей — часть 1/3
Александр Волчек00:44:24

Есть такая интересная новость, по поводу того, что, а-а-м, Nature поднял проблему, что опросы и анкеты всё чаще могут заполнять не люди, а искусственный агент, иск-- инте-- , агент в искусственном интеллекте. И как-- в чём проблема? Что, по сути, в интернете есть огромное количество капч, ну, и в разного типа написанных. Они более менее научились определять людей. Но как мы знаем по Perplexity, например, сам-- , сама система Perplexity обходила очень много всего. В частности, например, могу проигрывать, там, YouTube без, без рекламы. И п-- и они имеют возможность создавать, поведение. По сути, современные агенты создают поведение настоящих людей, да? И всё больше будет появляться агентов, которые будут с очень крутым поведением настоящих людей. Мы в-- погрязли в мире капчи. Это кто-то, в американском правительстве выложил: Европа виновата за то, что появилось вот это говно сверху. Ну, мы все знаем, да? Заходишь на каждый сайт, и надо кликнуть. Вы представляете, какой ужас вообще? Это же ужас! Вот если задуматься, это просто-- кстати, девяносто процентов Европы кликает Reject, а на восточной Европе наплевать, они кликают Accept. Это-- такое есть изучение. И это, кстати, изучение, надо посмотреть цифры, оно очень-- мне кажется, я про него рассказывал уже в Tuzmu. Оно очень интересное, что, по сути, людям в Восточной Европе вообще нет разницы. Какая нам разница, вы наши данные сохраняете или не сохраняете, да? Мы в это вообще не-- мы в это типа не верим. Европейцы кликают изначально на Reject. Но у меня вопрос такой: тогда почему по умолчанию для европейцев не сделаете, для всех Reject, уберёте к чёртовой матери эти капчи и чтобы они исчезли навсегда, и как-то это стандартизируете этот процесс, потому что это У-- просто удодство какое-то. Я в день кликаю, мне кажется, по двадцать-тридцать. Ну, все мы, все мы ж кликаем, правильно? Какое-то космическое количество раз на эти капчи.

Микс00:46:17

Саш, капчи, на самом деле, используются не только для того, чтобы-

Микс00:46:20

Ой, не капчи, не капчи! Извиняюсь, не капчи.

Микс00:46:22

Куки.

00:46:22–00:48:41AI будет писать отзывы за людей — часть 2/3
Микс00:46:22

Я про-

Александр Волчек00:46:22

Я сейчас говорил про, про accept, да, про accept, reject ку-- ку, конечно. Я уже на новую перешел. Я слово это использую. Я про куки, Эльнар, я не про... Про капчи это мы до этого говорили с точки зрения определения человека. Это я как пример привел этого кейса, этого кейса привел. Так вот, Nature, почему я это связал с этим? То, что они говорят следующее, что сейчас в интернете, по сути, отзывы, а, будут тряп-- будут писаться агентами. Мало того, смотрите, мы же к какому миру идем? Что я типа сходил в ресторан, и у меня мое приложение, например, какое-нибудь есть или мой, мой, не знаю, ChatGPT, я ему беру и говорю: "Слушай, я только что сходил в ресторан, оставь от моего имени, оставь от моего имени отзыв об этом ресторане, что он мне не понравился или что он мне понравился". Ну, потому что сейчас вот я на прошлой неделе, там, не знаю, был в гостинице, они мне присылают: "Оставьте отзыв". Я такой : "Не хочу даже туда заходить". Но если бы это находилось бы в моей центральной системе, я бы, возможно бы, это делал бы, да? Соответственно, эти системы идут как а-- то есть агент от меня настоящего будет оставлять отзыв. А что будет тогда с ненастоящими?

Микс00:47:32

Эльнар, ты тоже это слышал?

Микс00:47:34

Зрители, что думаете? Вы что думаете? Вы что думаете на этот счет? Потому что это, по сути, поразительно, что делают агенты для людей. Но эти же агенты, они становятся, ну, спамом для мира.

Микс00:47:48

Ну, помните, мы с вами где-то в начале Тузлуму еще обсуждали, что, ты можешь сейчас забронировать столик в ресторане, пообщавшись, я не знаю там, с чат-ботом, то ты можешь точно так же со своей стороны поставить чат-бота, и вот чат-бот с чат-ботом будут общаться, и, собственно, общение, перейдет полностью в эту плоскость. Но здесь очень похожая история, иии ценность отзывов, она будет становиться все ниже и ниже. Если сейчас она хоть какая-то есть, то дальше, ну, просто не будет в них никакого смысла. Так же, как сейчас фотографии и видео не являются доказательством. Ну, по крайней мере, если ты посмотрел на YouTube, не факт, что это реально существовавшая вещь. Так же и отзывы тоже сильно обесценятся, на мой взгляд, просто потому, что, ну, вот они будут так все заполняться-

Микс00:48:29

Интересно, что будет работать? То есть какая появится конструкция, которая станет по-настоящему живой? То есть что будет по-настоящему?

Микс00:48:37

Личное.

Микс00:48:37

Вывод, э-э-э-

Микс00:48:37

Личное общение с человеком.

Микс00:48:39

Вывод модели?

00:48:41–00:50:49AI будет писать отзывы за людей — часть 3/3
Микс00:48:41

Вывод модели?

Микс00:48:41

Да, личные рекомендации. Тут я Татьяну поддержу.

Микс00:48:43

Личные рекомендации. Оно, в принципе, и сейчас работает.

Микс00:48:45

Появится отдельная сеть.

Микс00:48:48

Вообще как бы отзывы, люди, которые выбирают исключительно на отзывах даже и сейчас, мне кажется, это вообще неразумно. Меня, например, очень напрягает, когда у чего-то абсолютное, там, пять из пяти, это значит, люди как-то обошли систему и получили только позитивные отзывы. Ну, редко когда это правда. Или когда люди пишут отзывы, как ты уже сейчас проверишь, кто его написал? Сам человек себе его написал, для него кто-то написал по заказу или это... Отзывы, мне кажется, это просто вот дополнительный плюсик после уже нескольких, касаний. И чем дальше, тем больше личные фотографии, личные встречи, личное общение будет цениться в целом.

Татьяна Цветкова00:49:37

При этом, если будет отрицательный отзыв, ты десять раз подумаешь, пойти туда или не пойти и воспользоваться этим сервисом или не воспользоваться.

Микс00:49:42

Ну, знаешь, я как человек, работающий в сфере услуг, понимаю, что люди редко оставляют хорошие отзывы, но всегда оставляют плохие отзывы, которые могут быть результатом того, что у них просто в жизни что-то пошло не так.

Микс00:49:58

Да. Но это важная тема, потому что на-

Александр Волчек00:50:00

Да. Но это важная тема, потому что, например, если сейчас там за запрос даже человеку платят полтора доллара, там, или три доллара для того, что поставил, модель может, например, сделать его, там, за пять центов, там, или за один цент, или за три цента. Конечно, это будет история. И всё же эта система существует. Нет такого, что не-невозможно во всём получить рекомендацию, там, лично человека. И мы привыкли-- я лично привык пользоваться отзывами. Если я приезжаю в новый город, то я открываю-- вот мы там, не знаю, я ездил в Санта-Барбару с сестрой на прошлой неделе, и я нехорошо-- и там Мендосино, я-я-- о, Монтесито. Я нехорошо знаю тот регион. И мы, конечно же, открываем систему, смотрим отзывы. Другой момент, что я уже научился оценивать рестораны по американским отзывам, потому что, ты понимаешь, они немножко отличаются от отзывов, например, людей, которые, не знаю, в Москве живут, да?

00:50:49–00:52:16Мы входим в эпоху хаоса AI
Александр Волчек00:50:49

То есть у тебя чуть-чуть, чуть-чуть другое отличие. Ну или на определённом типе, пространства, там, на кафе-- на кофе если ты пьёшь — это одно, в ресторанах — другое, там, в каком-то магазине — третье. Но тема очень интересная. Тоже напишите, что на неё думаете. Мы входим, в любом случае мы входим сейчас в зону, хаоса. Вот сейчас будет много лет хаоса. Почему? Потому что есть очень много всего старого, огромное количество старого софта, старых неадаптированных страниц. Куча всего глючит. Интернет до сих пор на самом деле не работает. Я не знаю, как там роботы что будут делать. Мы входим в некоторую тему хаоса., вот когда у тебя всё старое есть. А с другой стороны, у тебя, появляются просто какие-то невероятно крутые вещи, которые ряд, ряд людей могут использовать. Это, конечно, хаос создаёт. Это, конечно, хаос и создаёт, да. Но лично, лично по мне. Вот. Это, в частности, как, вот эти чат-боты, которые, например, дал скидку. Это, ну, это, это серьёзная проблема. То есть что будет, например, с чат-ботами, если чат-бот неправильно сделает какую-то операцию на самолёте, например, или в какой-то финансовой структуре? Но поэтому мы помним, была новость, что банки не торопятся, внедрять, реально искусственный интеллект. И правильно делают, и правильно делают. Ну что, увидимся ровно через неделю. Канал To The Moon.

Участник дискуссии00:52:16