FastSaltTimes

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.

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.

Как бренды обеспечивают рост в мире после рекламы? Все ищут новую формулу маркетинга. С ростом популярности социальных сетей и креативной экономики универсальный подход массовой рекламы устарел. Правила, методы и техники маркетинга быстро эволюционируют. Когда вы думали, что догнали мир, алгоритмы платформ изменились, и то, что работало вчера, перестало работать сегодня. Появились новые технологии, которые стали Next Big Thing и сместили фокус. Некоторые маркетинговые стратегии могут остаться в живых, но большинство исчезнет. Статьи с заголовками «_____ мертв» циркулируют в LinkedIn, а лидеры мнений каждые несколько лет заявляют: «Это конец ______».

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.

Забудьте про языковые модели (LLM) — настоящая большая задача для ИИ заключается в том, чтобы понимать трехмерный мир. Фей-Фей Ли объясняет, что пространственный интеллект намного сложнее языка и с математической точки зрения гораздо запутаннее. Кроме того, для него нет такого огромного объема данных, как для языковых моделей, которые сейчас активно развиваются. Ее новый проект World Labs как раз и занимается этой «почти безумной» задачей: создает базовые модели, чтобы в будущем ИИ мог по-настоящему видеть, ориентироваться и взаимодействовать с реальным миром. Это малоизвестная, но самая захватывающая граница развития ИИ.

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.