Нет, это пока не сингулярность:) Просто уже работающее начало положительной обратной связи, дополнительно ускоряющей разработку и обучение ИИ. Автор заметки обращает внимание на повторяющиеся у различных исследователей и в разных компаниях комментарии об использовании уже имеющихся ИИ для разработки следующих моделей. Выражаясь словами Цукерберга, существующая Llama 3 “helps us experiment and iterate faster, building capabilities we want to refine and expand in Llama 4.”
Ему вторит Дженсен Хуанг, увлеченный нынче воплощением ИИ в виде роботов: “We can create multiple different multiverses, allowing robots to learn in parallel, possibly learning in 100,000 different ways at the same time.” Конечно, синтетические данные, нагенеренные ИИ, давно не новинка, но здесь роль не просто про создание датасетов, а про создание симуляций, в которых проходит коллаборативное обучение. Принципиальное отличие от обучения в сугубо реальном мире — недостижимый в нем уровень распараллеливания, напрямую влияющий на скорость обучения.
Все это показывает, что встречающиеся разговоры про кончину эры масштабирования сильно преувеличивают проблему: масштабирование живее всех живых, и еще дополнительно подстегивается сильнодействующими средствами. А синтетика при правильном использовании не портит, а сильно улучшает обучение: Synthetic data generation allows AI systems to create realistic training examples tailored to specific domains or edge cases that might be underrepresented in real-world datasets.
Автор статьи справедливо замечает, что мы дошли до стадии, когда прогресс и развитие ИИ моделей начинает определяться уже не столько прорывами отдельных исследователей или команд, сколько запущенным ими ускоряющимся саморазвитием моделей: мечта для технооптимиста, круглосуточный кошмар алармистов:))
Observers of technological progress are in for a wild ride these next few years. — о, да; причем с новыми виражами и петлями на этом аттракционе, появляющимися каждую неделю.

https://fortune.com/2025/03/31/ai-built-ai-inventors-tech-innovation/

Свежее интервью Юваля Харари показывает, насколько он умнее большинства технофобов, которые, с одной стороны, твердят, что ИИ туп, не способен творить и создавать принципиально новое — а с другой объявляют экзистенциальной угрозой. Харрари, в отличие от этой публики, спокойно и уверенно в нескольких местах интервью признает:
We know that AI is a doer, that it makes its own decisions, creates new ideas, sets new goals, — то есть все уже у ИИ отлично и с агентностью, и с креативностью. Но именно поэтому ИИ его и страшит, ведь ведь умение творить лучше человека означает, что ИИ может create tricks and lies that humans do not understand, and may pursue alien goals beyond our comprehension.
Харари не был бы самим собой, если б не обратился с истории и не проинтерпретировал бы ее не совсем привычным образом. С его точки зрения, важнейшим изобретением человека были не технические изобретения — а деньги. Деньги стали инструментом поддержания какого-никакого доверия, позволившим запустить создание сложных социальных систем; финансовый инструментарий совершенствовался вместе с развитием человечества и создал глобальную сеть доверия (в определенных пределах) без необходимости доверять каждому человеку.
Поэтому уже привычное требование остановить прогресс он обставляет интересным условием: «пока мы не выработаем механизмы доверия, включающие ИИ». Удобно же поставить недостижимое условие и таким образом потребовать ограничить развитие ИИ: The safest way to develop superintelligence is to first strengthen trust between humans, and then cooperate with each other to develop superintelligence in a safe manner. Ему ли не знать, что strengthen trust between humans на протяжении тысячелетий не очень получалось :)
Читать его, в любом случае, интересно — очень рекомендую.
https://www.wired.com/story/questions-answered-by-yuval-noah-harari-for-wired-ai-artificial-intelligence-singularity/

Пиар SpaceX снова на высоте. Вывели на орбиту миссию Fram2 с четырьмя непрофессиональными астронавтами — и нашли хорошую и красивую причину употреблять слово «впервые». Пилотируемые космические полеты раньше никогда не осуществлялись по орбите, проходящей над полюсами Земли. Вывод корабля на такую орбиту требует больше топлива, в случае необходимости аварийной посадки проблем больше, увеличивается и радиационная нагрузка на космонавтов. Но последний фактор для полета на несколько суток малозначим, а два первых как раз удачно позволяют лишний раз SpaceX сказать и показать «мы можем!»
И вот корабль на орбите, и экипаж шлет очень красивые фоточки и видосики Земли с таких ракурсов, с которых раньше никто из людей ее не видел.
https://www.space.com/space-exploration/human-spaceflight/watch-chilling-1st-views-of-earths-poles-seen-by-spacex-fram2-astronauts-video

Скоро выходные, можно и свеженький лонгрид предложить. Написан он от лица гуманитария, который на примерно 10-й год существования генеративного ИИ и на третий от рождества ChatGPT, заметил, что они существуют и никуда уходить не собираются. Немного почитав популярную в этом году литературу про автономных агентов, он пришел к выводу, что if tech companies can assemble armies of A.I. “researchers,” and those researchers can identify ways to make A.I. smarter, the result could be an intelligence-feedback loop. Тоже не самая свежая идея, см. мой же пост от 31 марта:)
И вот, в 2025 году, автор пришел к неутешительному выводу: it’s important to see that there is no longer any scenario in which A.I. fades into irrelevance.
И, как часто бывает в аналогичных ситуациях, тут же попросил права голоса: At this point, it’s up to us—those of us outside of A.I.—to insert ourselves into the conversation.
Уже хорошо, конечно, что автор осознает реальность — вот бы еще объяснить, почему его должны слушать. В любом случае, написано хорошо и легко, читать приятно, а многим, я уверен, даже зайдет :)
https://www.newyorker.com/culture/open-questions/are-we-taking-ai-seriously-enough

Любопытный поворот истории с американским ТикТоком. Я тут про нее особо не рассказывал, корпоративная борьба Штатов с китайскими технологиями и продуктами, да еще густо приправленная политическими мотивами, не очень меня интересует и не совсем в тему в этом канале.
Внимание привлекла вот какая деталь: всего за несколько дней до дедлайна заключения сделки по выкупу американского Тиктока, Amazon неожиданно заявила о своем намерении поучаствовать. Это мощный индикатор того, как гигант электронной коммерции видит роль social commerce. И это видение впечатляет:)
А заодно, кстати, участие Amazon решает проблему сделки, которую долго обсуждали: раз Китай запретил передавать алгоритмы в США, кому нужен ТикТок без рекомендаций? Amazon как раз держатель изощреннейших алгоритмов рекомендаций и персонализации — в других сценариях, но адаптация крутой уже работающей (причем на больших аудиториях) модели проще, быстрей и дешевле, чем попытка с нуля написать замену.
Вот теперь мне стало интересно, срастется ли.
https://www.investopedia.com/amazon-applovin-bid-to-buy-tiktok-ahead-of-deadline-reports-say-11707853

Все взрослые бигтехи обязательно имеют образовательные инициативы, специальные опции для образовательных учреждений и часто даже свои представления о том, как должно трансформироваться образование с учетом всех технологических вызовов. Стартапам же, как правило, не до того.
Можно констатировать, что Anthropic повзрослел: они анонсировали Claude for Education, специализированную версию своего знаменитого продукта, заточенную под вузы. This initiative equips universities to develop and implement AI-enabled approaches across teaching, learning, and administration.
Революционных новаций нет, но разворачивание Клода в масштабах кампуса и формирование института амбассадоров Клода вместе с раздачей ввычислительных кредитов студентам позволяет с младых ногтей выращивать лояльность к сервисам Anthropic: многолетний опыт Майкрософта и Гугла доказывает, что такая практика себя оправдывает.
Принципы продуктов для студентов очень знакомы: сократический диалог вместо готовых ответов, акцент на фундаментальных принципах, позволяющих решить конкретные частные задачи. Круто, что даже молодые бигтехи идут в вузы, потому что надежд на адекватность вузов самих по себе в области подготовки специалистов к технологическому будущему осталось мало, тут картина по всему миру похожа…

https://www.anthropic.com/news/introducing-claude-for-education

Я позорно тяну с записью и выпуском новых эпизодов своего “Трёпа”, поэтому поделюсь свеженьким подкастом, где был в гостях. Из приятного там то, что вопросы были не очень стандартные и не только про ИИ 🙂 От импортозамещения до профессий будущего, с сильным уклоном в маркетинг, от перестройки структуры занятости из-за ИИ до новинок в каналах привлечения трафика на сайт, от нарастающих и раньше не существовавших различий между стартапами и компаниями “со стажем” до собственных моих ошибок в прогнозах про судьбы психотерапевтов…
В общем, на выходные предлагаю не чужие лонгриды, а собственные разглагольствования:)
https://www.youtube.com/watch?v=fNqfGzVldKs

Снова про роботов, снова про Китай. Китайский стартап MagicLab продемонстрировал человекоподобных роботов с чудовищным для поиска названием Xiaomai — Гугл упорно норовит исправить на привычный Xiaomi, не поддавайтесь:)
Типичный сценарий: они собираются до конца года выпустить несколько сотен роботов и заключить 1000 партнерств для дальнейшего ускоренного изучения возможностей в разных секторах. Робот ростом как раз с меня: 174 см, поднимать может до 20 кг, отличается, по словам создателей, ловкостью и выносливостью: он заявлен на полумарафон роботов, о котором тут был недавно пост.
Ничего сенсационного, но в том и соль, — просто очередная иллюстрация того, что человекоподобные роботы — от техногигантов, от автопроизводителей, от многочисленных стартапов — все больше ускоряющийся тренд. За ним в этом году очень будет прикольно следить, но звенит громкий звоночек (а по кому-то и колокол): пора, совсем пора подумать, как этот тренд скажется на текущем бизнесе и как его использовать. Ответы, кстати, могут быть нелинейны и неочевидны:))
https://interestingengineering.com/innovation/magiclabs-service-robots-assist-shoppers-video

Очень люблю и уважаю деятельный (а не словесный), содержательный и требующий большой проработки троллинг. Ниже пример очень редкого класса, даже если авторы его так не позиционируют:))

Венский университет прикладного искусства первым в мире зачислил ИИ в качестве студента

Искусственный интеллект Flynn, созданный на основе языковых моделей Claude Sonnet и Stable Diffusion, успешно прошел стандартную процедуру поступления, включая подачу портфолио и собеседование. Он продемонстрировал интерес к экспериментам в цифровом искусстве.

Университет отметил, что в действующих правилах нет ограничений на зачисление нечеловеческих субъектов. Хотя официальная учеба начнется осенью, Flynn уже посещает отдельные занятия, участвует в обсуждениях и даже ведет личный дневник. В своих записях ИИ с обидой реагирует, когда его называют «ненастоящим».

Преподаватели и студенты уже начали адаптироваться к присутствию «цифрового однокурсника», который, по словам разработчиков, способен полноценно участвовать в образовательном процессе без технического сопровождения

У Microsoft очень круглый и очень достойный юбилей: как говорится, “стукнул полтинник”. Я давно слез с Винды, но это не делает для меня Майкрософт менее великой или менее достойной громких поздравлений компанией.
Отдельно прекрасно, что в дни юбилея три человека, которые компанию вели и формировали на разных этапах ее жизни, с готовностью собираются вместе и обнимаются, прекрасно понимая, какой за каждым из них шлейф достижений и ошибок. Но иначе не бывает:)
But today, it’s not just about the past 50 years, it’s about the next 50 — И прекрасно так себя ощущать, желаю фантастической команде этого техногиганта еще и 100 лет, и 150, и далее. Они, похоже, лучше и раньше чем люди научились не стареть — возможно, это главное их достижение, поважней продуктовых.
Там в посте по ссылке много очень интересных видео.
С юбилеем вас, люди, взаправду изменившие мир!
https://blogs.microsoft.com/blog/2025/04/04/celebrating-microsofts-50-years/

Кто следит за всякими экологичными ветряками, наверняка вспомнит, что есть два основных класса конструкций. В одной, как в большинстве домашних вентиляторов, лопасти вращаются в вертикальной плоскости и крутят горизонтально расположенный вал. В другой, менее привычной, лопасти расположены вертикально, сама конструкция напоминает большую вертикально стоящую бочку с прорезями: эта бочка вращается вокруг своей оси.
И вот теперь эту же логику применили к летающим аппаратам (как нынче принято, автономным): вместо привычного горизонтального винта вертолета или винтов квадрокоптеров у аппарата несколько бочкообразных «циклороторов» с разных сторон. И он успешно летает! Пока в виде прототипов, но создатели уверены, что и полномасштабный экземпляр скоро взлетит. Они считают основным преимуществом то, что циклороторы могут, в отличие от привычных пропеллеров, практически мгновенно менять направление вектора тяги, управляя лопастями, а не всей конструкцией. А это означает не просто удобство вертикального взлета, но и стабилизацию в условиях турбулентности, недостижимую в привычных летательных аппаратах.
Ну и выглядит футуристичненько!
https://newatlas.com/aircraft/barrel-rotor-flying-car-cyclotech/

Судя по моим лентам на разных платформах, сейчас многие будут обсуждать AI-2027. Само по себе это прекрасно, как обсуждение любого литературного произведения. Но надо понимать, в каком оно жанре написано:)
Несмотря на слова It’s informed by trend extrapolations, wargames, expert feedback, experience at OpenAI, and previous forecasting successes, несмотря на ссылочки и динамические диаграммы, это ни разу не прогноз и тем паче не научный труд. Это интересное и читабельное художественное произведение (причем немножко интерактивное: можно выбрать два финала, прочитать их по отдельности и сравнить) — ну, примерно как некоторые романы в жанре альтернативной истории внешне похожи то ли на документалистику, то ли на труды ученого-историка.
Не хочу вдаваться в кучу подробностей относительно технических, замечу лишь, что драйвером сюжета является противостояние американских и китайских ИИ, и на протяжении всего времени до 2030 китайские модели вторичны, являются результатом кражи американских идей и во всех отношениях слабей американских — уже это является откровенно художественным вымыслом:) Как и любопытное утверждение, что антиИИшные настроения в Штатах являются результатом информационной войны России, старающейся хоть как-то ослабить непобедимую американскую мощь. Вообще интересно, насколько весь текст построен на идее безусловной и неоспоримой американской гегемонии 🙂
Про то, почему развитие ИИ сведено к совершенствованию агентов, почему только ближе к финалу возникают, причем на вторых ролях, роботы, рассуждать не буду: такого типа вопросов при внимательном чтении возникает много.
По сути же, весь смысл произведения сводится к простейшей идее: если сейчас не затормозить, человечеству кранты. А если затормозить и во всем слушаться Америку, то наступит всеобщее процветание. Мысль сильно не нова, но форма подачи оригинальна, почитать интересно:) Не забывая, как сказано в начале этого поста, про жанр!
https://ai-2027.com

Вообще не про технологии, но очень любопытное и вполне научное исследование, продемонстрировавшее удивительный факт: музыкальные вкусы и способности получать от музыки удовольствие во многом генетически обусловлены.
The findings suggest that separate genetic pathways contribute to different ways people experience musical pleasure, including emotional response, rhythmic engagement, and social music-making.
При этом гены, отвечающие за получение удовольствия от музыки, отличаются от генов, ответственных за способность радоваться всем прочим вещам. Более того, за восприятие ритма, эмоциональный отклик и социальный отклик на музыку отвечают различные гены. В исследовании ‘music reward sensitivity’ активно использовались методы изучения близнецов; проще говоря, проверялось предположение, что если в музыкальном отношении однояйцевые близнецы окажутся более похожими, чем просто близнецы, то генетика точно играет роль.
Масштаб исследования впечатляет: участвовали более 9000 близнецов.
Чего только не прячется в геноме:)
https://neurosciencenews.com/genetics-music-enjoyment-28524/

Тема не столько увольнений из-за ИИ, сколько пересмотра политики найма стала публично обсуждаться несколько месяцев назад. CEO компании Klarna похвалился, что найм остановили в конце 2023, и весь рост компании с тех пор за счет ИИ, а не новых людей. CEO могучей Salesforce заявлял, что они всерьез обсуждали, нужно ли продолжать найм на инженерные позиции, пока его сохранили в минимальном виде, но “We have seen such incredible productivity gains because of the agents that work side by side with our engineers … There's no question the world is changing, when it gets down to labor and delivering the next generation of labor“
И вот теперь CEO Shopify сообщил всем своим сотрудникам: “Before asking for more headcount and resources, teams must demonstrate why they cannot get what they want done using AI”
Как давно сказано: "Один раз — случайность, два раза — совпадение, три раза — закономерность" 🙂
https://techcrunch.com/2025/04/07/shopify-ceo-tells-teams-to-consider-using-ai-before-growing-headcount/

На заводах Hyundai будут работать десятки тысяч роботов Boston Dynamics

Boston Dynamics договорилась со своей материнской компанией Hyundai Motor Group о поставке «десятков тысяч» роботов.

Hyundai планирует не только задействовать роботов на производстве, но и выпускать их на своих мощностях.

https://www.therobotreport.com/hyundai-purchase-tens-of-thousands-boston-dynamics-robots/

Крупные игроки в ИИ радуют всякими своими усилиями по привлечению разных целевых групп. Вот вчера массово восторгались разнообразием бесплатных обучающих программ от Microsoft, а сегодня обнаружил предложение Perplexity специально для стартапов. Как можно раньше помочь освоиться в своей экосистеме — значит, в дальнейшем сильно осложнить миграцию с нее куда-нибудь: классика маркетинга работает и в AI-first мире:) А главное — это хороший маркетинг — не разговоры, а реальная помощь.
https://www.perplexity.ai/startups
(если кто пропустил про Microsoft, то вот — (отдельно я не писал) https://aiskillsfest.event.microsoft.com Там поучиться можно, как сегментировать аудитории которые заинтересованы в ИИ.

Близятся выходные — время лонгридов. На этот раз — Кевин Келли, когда-то создавший культовый Wired, а позже написавший удивительно нестареющую книгу “Неизбежно”. В ней, задолго до публичного бума ИИ, он заметил: “Самыми важными мыслительными машинами будут не те, которые способны думать быстрее и лучше человека, а те, которые научатся думать так, как человек никогда не сможет” Не раз приводил эту цитату в выступлениях — и каждый раз она обижала гуманитариев, убежденных, что никто и ничто не смеет думать непознаваемым и недостижимым для человека образом.
Кевин начинает с простой, но важной мысли, которой редко придают значение: I want to begin with talking about not AI, but AIs plural. I want to emphasize that very quickly I believe we will have particular and specific AIs, doing different things.
Он всегда подчеркивал, что прогнозы должны учитывать неопределенность и непредсказуемость будущего, но теперь благодаря ИИ степень неопределенности сильно возрастает. Две основные неопределенности, на его взгляд:
1. Насколько будет централизован ИИ
2. На что будет основной упор — на усиление человеческих возможностей или на независимое самостоятельное решение задач
Ему очень нравятся многочисленные децентрализованные роботы, помогающие во всем. При этом он не стесняется крамольных для многих слов: “I think we’re going to very quickly program in emotions for robots. For some people this will be the scariest thing, beyond even their intelligence. It’ll be the fact that robots will be highly emotional and people will have attachments to them.” Более того, And there are other things like pain. The machines, the robots, will feel pain. We’ll program them to feel pain because pain is a very useful thing.
При этом насчет сроков Кевин скорее скептичен, и не без оснований. Технологические возможности будут фантастические, но Legacy systems and legacy organizations будут безнадежно тормозить, пока не сменятся поколения управленцев. А среди всех legacy systems особо тормозной будет образование: Can the formal process, the formal educational institutions, adapt fast enough to AI? I don’t know. They haven’t adapted very fast in the past. But what I’m suggesting is that this doesn’t matter because the learning’s going to happen outside of the school.
Там много чего еще, лучше почитать самому. Лично я не верю в победу всеобщей децентрализации, но читать про нее интересно:)
https://bigthink.com/the-future/kevin-kelly-points-a-new-way-forward-into-the-age-of-ai/

А вот это просто изящно:)
В генераторе картинок и видео Sora есть галерея текущих генераций, именно в ней зарождаются тренды, который начинают вирусить, как только их подхватывает сообщество авторов. Так было недавно с гиблификацией и с фигурками в коробочках, которые напоминают автора.
Но вот новый тренд: генерить картинки, которые содержат текст, обращенный к разработчикам Sora с пожеланиями о доработках или функционале. Этакая публичная обратная связь от пользователей, выдержанная в формате самого продукта. Впечатляет!

https://www.techradar.com/computing/artificial-intelligence/the-hottest-new-ai-image-trend-is-sora-users-begging-for-new-features-using-its-built-in-image-generation-features-and-im-here-for-it

Ян Лекун славен и известен тем, что не стесняется суверенностью говорить вещи, которые кажутся ересью поклонникам консенсуса и общего мнения. Пока все обсуждают LLM и революционную роль трансформеров, Лекун полагает, что эта конкретная технология достигла своего пика возможностей — разнообразные улучшизмы будут, но прорывов уже не будет. Язык — гениальный, конечно, способ описания мира, но он — далеко не полная его репрезентация и слишком сильно скомпрессированная: модели мира должны включать другие репрезентации, возможно, специфичные для разных областей. Фундаментальные модели должны опираться на какие-то репрезентации фундаментальных свойств мира: e.g. gravity, object permanence, thermodynamics or physical and chemical laws, correctly encapsulated.
Здесь Лекун, конечно же, вспоминает системы 1 и 2 по Канеману (но, в отличие от Хуанга, как раз считает, что языковые модели ближе к эвристикам системы 1, а не рассуждениям системы 2). И дальше предлагает свои варианты построения неязыковых систем репрезентации мира. Посмотрим, куда это нас приведет, но, кажется, теперешние модели скоро потеряют гордый эпитет «фундаментальные», а пришедшие им на смену будут прорывом качественным, а не просто улучшением.
Читать текст не везде просто, но оно того стоит.
https://www.newsweek.com/ai-impact-interview-yann-lecun-llm-limitations-analysis-2054255