Внешнеполитические эксперты говорят о беспрецедентном хаосе, а рынки этого почти не замечают. После вторжения войск Адольфа Гитлера во Францию в 1940 году многие опасались неминуемого разрушения Европы и ее экономики. Британские инвесторы не разделяли этих опасений. В год, последовавший за вторжением, лондонский фондовый рынок вырос; более того, к концу военных действий британские компании принесли своим акционерам реальную прибыль в размере 100%. В то время смелые инвесторы, должно быть, казались сумасшедшими, но они оказались правы и получили солидную прибыль. И сегодня экономика, к огромному удивлению многих, не особо реагирует на все происходящие кризисы в мире. Почему? Есть отличная версия.
Метка: Экономика
Письмо №537

Главная проблема в том, что LLM не учатся со временем так, как это делает человек. Отсутствие постоянного обучения — это огромный минус. Да, начальный уровень у моделей во многих задачах может быть выше среднего человека. Но вы не можете дать модели обратную связь высокого уровня. Вы получаете то, что есть «из коробки». Можно крутить системный промпт, но на практике это не дает настоящего обучения и улучшений, которые происходят у человека. Чем полезен человек? Не только интеллектом. Главная сила — в умении накапливать контекст, анализировать свои ошибки и постепенно улучшать процесс за счет мелких корректировок.
The Economist в своей новой заметке объясняет сложные экономические игры Трампа… на примере Биг Мака. Да-да, именно гамбургер помогает понять, почему его торговые пошлины не работают, а слабый доллар — не всегда благо. Индекс Биг Мака, созданный почти 40 лет назад, показывает, насколько переоценены или недооценены валюты мира. И по нему выходит, что несмотря на падение доллара, большинство азиатских валют по-прежнему остаются дешевыми, а экспорт из США не становится конкурентнее. Цены на бургеры в Америке растут, в Азии — нет. В результате — импортные товары дорожают, инфляция растeт, а эффект от тарифов пока вовсе не тот. Парадоксально, но даже любители фастфуда страдают от большой геополитической игры.
Риши Сунак пишет, что в сфере искусственного интеллекта важно не только участие в гонке за AGI, где лидируют США и Китай. Куда важнее — быстрее других внедрить повседневный ИИ в экономику, бизнес, образование и государственные услуги. Это принесёт реальные выгоды: рост производительности, улучшение качества жизни и укрепление конкурентоспособности. История показывает, что выигрывают не те, кто первым изобрёл технологию, а те, кто быстрее и шире её использовал. Для этого нужно обучать предпринимателей, особенно из малого и среднего бизнеса, помогать действующим работникам осваивать ИИ, а не только менять школьные программы. Массовое обучение требует системы сертификации, чтобы работодатели понимали, какие знания действительно ценны. Также важно внедрять ИИ в госсектор, ведь он занимает значительную долю экономики.
При развитии сильного ИИ понятие «человеческих денег» может измениться. «Человеческие деньги» относятся к текущей системе ценностей и накопления богатства, основанной на человеческой деятельности и традиционной экономике. Пока что люди – главные производители и исполнители. Например, ваши зарплаты, инвестиции, накопления, доходы от бизнеса — все это «человеческие деньги», потому что за ними стоит человеческий труд, человеческое время, человеческая креативность. Если AGI или ASI действительно появятся и смогут делать «все лучше, чем люди», то ценность «человеческих денег» может измениться, и сама «игра» (экономическая система) может кардинально трансформироваться. Понятие человеческого богатства и его накопления может потерять свой смысл, и бессмысленно пытаться «накопить» эти «человеческие деньги» сейчас из страха, что они исчезнут или обесценятся.
ИИ уже не просто помогает нам искать новости — он их отбирает, переваривает и подает в удобной «готовой» форме. В результате миллионы людей перестали заходить на сайты, а издатели теряют деньги и закрываются. SEO больше не спасает, топ в Google больше не значит ничего. Те, кто еще недавно зарабатывал на рекламе и подписках, массово увольняют редакции или ставят контент под замок. Когда даже The New York Times вынуждена судиться с OpenAI, понятно одно: старый мир медиа трещит по швам. Google и OpenAI утверждают, что это «прогресс» и «удобство», но кто заплатит за настоящую журналистику? Сэм Альтман честно признает: работы исчезнут, а вместе с ними и медиа, к которым мы привыкли. Что нас ждет: общество без проверенных новостей или мир, где все решает алгоритм? Пора понять: за бесплатную информацию мы платим разрушением целой отрасли. Читайте, пока есть что читать.
Письмо №536

В феврале компания Anthropic поделилась любопытной статистикой: хотя формат чатов обычно подразумевает, что ИИ помогает человеку размышлять и дополняет его работу, уже около 43% взаимодействий были чистой автоматизацией — когда пользователь сразу просит ИИ сделать задачу вместо совместного обсуждения. Эта доля будет только расти, особенно когда модульные ИИ-агенты начнут массово работать вместе, обмениваться данными и координировать задачи через специальные протоколы (например, MCP). Сферы, где все четко измеряется и прописано — законы, налоговые правила, регламенты, данные с датчиков — находятся под наибольшей угрозой автоматизации в ближайшее время. Еще в 2018 году исследователи Аджай Агравал, Джошуа Ганс и Ави Голдфарб утверждали, что по мере развития ИИ последним «убежищем» человека останется суждение — способность выбирать и принимать решения в условиях неопределенности.
Гражданскую атомную индустрию можно условно разделить на два ключевых сегмента: возведение АЭС и изготовление ядерного топлива из обогащенного урана. В строительстве реакторов лидируют державы с крупными атомными индустриями — США, Китай, Франция и Южная Корея, которые преимущественно обеспечивают собственные потребности. Однако международный рынок экспорта реакторных технологий также остается существенным. Сфера ядерного топлива характеризуется еще большей концентрацией — только ограниченное число государств обладает мощностями по обогащению урана. Контроль над этими экспортными направлениями обеспечивает не просто геополитические преимущества, экономическую выгоду и инструменты мягкой силы, но и рычаги воздействия на режимы нераспространения ядерного оружия и международные стандарты безопасности.
Историческое доминирование американских автопроизводителей, известных как «Большая тройка» (General Motors, Ford и Chrysler), было подорвано из-за ряда факторов. Первоначально неспособность адаптироваться к изменяющимся потребительским предпочтениям и ужесточающимся нормам выбросов и безопасности позволила более экономичным японским автомобилям занять значительную долю рынка, особенно во время нефтяных кризисов 1970-х годов. Вместо того чтобы сосредоточиться на небольших, экономичных легковых автомобилях, американские производители делали упор на light truck и внедорожники, используя лазейки в законодательстве, и несмотря на снижение качества и надежности. Это привело к потере рыночной доли и доверия потребителей, в то время как новые американские компании, такие как Tesla и Rivian, а также зарубежные производители, успешно адаптируются к меняющимся требованиям рынка.
Сегодня почти невозможно найти единого мнения по вопросам, связанным с искусственным интеллектом. Тем не менее многие компании, инвесторы и эксперты разделяют одно общее ожидание: ИИ должен повысить эффективность во множестве отраслей. Но даже если это случится, стоит ли оно тех усилий и вложений?