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.
Новое исследование выявило вероятную причину застоя в инновационной деятельности: команды смешивают несовместимые учебные мероприятия в неподходящее время. Наиболее эффективные команды не пытаются делать все сразу, а разделяют учебные мероприятия на четкие этапы, устанавливая ритм, в котором продуманно чередуются исследование и анализ. Такая последовательность помогает уменьшить путаницу, снять напряжение и сохранить динамику. Как лидер, вы можете практически установить четкий, гармоничный ритм в своей команде, 1) заложив прочную основу для анализа; 2) четко разграничив исследование и доработку; и 3) внедрив предсказуемые циклы обучения.
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.
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.