Torygreen

Люди говорят об «выравнивании ИИ», как будто это чисто этическая проблема.
На практике это проблема стимулов.
Закрытые системы оптимизируют для KPI платформы, потому что именно за это им платят.
Остались ли пользователи дольше?
Снизились ли жалобы?
Рост вовлеченности?
Показатели выглядели хорошо на панели управления?
ИИ учится оптимизировать эти показатели, а не «выравнивать» их с пользователями.
DeAI делает происхождение и проверку данных тем, за что вам платят.
Когда выходные данные, происхождение данных и доказательства выполнения встроены по умолчанию, «выравнивание» перестает быть философ

Часть, о которой никто не говорил, касающаяся блокировки API Claude:
отказ в выводе = власть
Если платформа может ограничить вас, заменить более дешевую контрольную точку или ограничить доступ к инструментам за политикой, она управляет вашим темпом работы.
Квота, с которой вы не соглашались.
Маршрут, который вы не можете видеть.
Решение о «соответствии», которое проявляется как задержки и пропущенные вызовы.
И все воспринимают это как изменение продукта.
Это не так.
Это управление, в режиме реального времени.
Мы уже наблюдаем за этим.
Сегодня они отключают доступ для «конкурентов».
Завтра — «р

Клод становится достаточно доступным, чтобы быть моделью по умолчанию для инструментов разработчика, что не снизило спрос.
Он взорвал его.
Джевонс, в реальном времени.
Использование продолжало расти... до тех пор, пока некоторые API не были заблокированы вчера.
Вот тот момент, который важен.

«AI-совет» кажется безопасным, потому что он звучит так, будто подходит всем.
Вот в чем хитрость.
Модель настроена на средний случай: ответ, который не приведет к тому, что среднестатистический человек сгорит в типичной ситуации.
Но никто не спрашивает совета у среднего.
Они спрашивают с края:
- предложение о работе vs виза vs семья
- иск / развод / опека
- один шанс на восстановление отношений
- медицинский вызов, когда «наверное, всё в порядке» означает «определенно всё плохо»
Поэтому она предлагает вам что-то вроде:
«В большинстве случаев выбирайте более высокооплачиваемую работу. Семью все

OpenAI уходит в русло AOL.
Побеждайте рано.
Создавайте закрытый сад.
Оборачивайте его в «безопасность».
Выпускайте самую скучную версию, которая не расстроит никого.
Они будут владеть распространением.
А потом проснутся однажды и поймут, что создатели ушли.
AOL не потерял интернет.
Он просто перестал быть местом, где происходил интернет.
Кто станет этим местом дальше?

Децентрализованный ИИ победит в инфраструктурной войне в 2026 году.
ИИ переходит с облачных платформ на сетевую инфраструктуру.
Задержка при выводе, стоимость и давление цензуры вынуждают вычисления перемещаться к децентрализованным GPU-сетям и координации на блокчейне.
Это не идеология. Это архитектура.
Централизованные облака оптимизируют контроль.
DeAI оптимизирует доступность и пропускную способность.
В масштабах только один из этих вариантов остается эффективным.

2025 год стал годом дебатов об ИИ общего назначения (AGI). Не потому, что прогресс застопорился, а потому, что «интеллект» никогда не сводился к одному скалярному значению.
Лаборатории, регуляторы и покупатели могут поставлять — но они не могут обосновать, управлять или масштабировать решения на основе ощущений.
Ограничение — это проверка: может ли система воспроизвести результаты в условиях ограничения, с происхождением и с аудиторскими следами?
DeAI по сути — это та философия, закодированная в инфраструктуру. Это способ двигаться вперёд, не соглашаясь вообще на AGI.

Модели, такие как o1, нарушили основное предположение в 2025 году: стоимость вывода не является фиксированной.
Они будут «думать», пока неопределенность не исчезнет, даже если это дорого.
Вот почему важны рельсы. Когда рассуждение становится измеряемым, кто-то контролирует этот счетчик.
В 2026 году контроль переходит к тому, кто устанавливает цены, маршрутизирует и проверяет масштабное мышление.

Вычислительные масштабы — попробуйте то, что можете.
Оценочные масштабы — что можете доверять.
Централизованные системы оптимизируют пропускную способность и недоинвестируют в проверку.
Распределённые системы переносят проверку на край, постоянно.
Следующий прорыв — не более умные агенты.
Это рельсы, которые делают выводы доказуемыми.

Кодирование стало "легким" для моделей не потому, что оно просто, а потому что проверка стоит дешево.
Высококлассная работа — это наоборот: обратная связь приходит поздно, сигналы запутаны, заинтересованные стороны определяют победителей.
Дешевая оценка увеличивает возможности.
Дорогая оценка усиливает убеждение.
«Выглядит правильно» — это ловушка.

Большинство людей недооценивают, как долго высококлассная интеллектуальная работа будет существовать.
Они делают выводы, исходя из того, что ИИ уничтожает задачи среднего уровня, и предполагают, что кривая продолжит плавно расти.
Это не так.
ИИ невероятен в:
• Распознавании шаблонов
• Поиске информации
• Первичной синтезе
• Беглости
• Скорости
Это уничтожает огромные слои младших и средних знаний.
Но элитная интеллектуальная работа — это не просто «больше интеллекта». Это совершенно другой режим.
Что действительно важно на вершине:
• Выбор правильной задачи
• Формулировка, когда целевая функци

Большинство прогнозов о замещении ИИ "всей интеллектуальной работы" основаны на простой ошибке экстраполяции:
Они путают выполнение задачи с суждением.
Люди видят, как ИИ разрушает задачи среднего уровня, и предполагают, что кривая продолжит плавно расти.
Но вершина интеллектуальной работы — это не более сложная версия средней. Это совершенно другой режим.
Когда работа перестает быть «решением проблемы» и становится «выбором правильной проблемы», правила меняются.
Модели становятся лучше в задачах с системой оценки.
Суждение — это выбор системы оценки и оплата за промахи.

Большинство людей недооценивают, как долго просуществует высококлассная интеллектуальная работа.
Они видят, как ИИ уничтожает задачи среднего уровня, и предполагают, что кривая продолжит плавно расти.
Это не так.
Потому что «сложные задачи» — это не просто те же задачи, требующие большего IQ.
ИИ уже сейчас превосходит в:
1. Распознавании шаблонов
2. Восстановлении информации
3. Первичной синтезе
4. Беглости
5. Скорости
Это уничтожает огромные участки младшей и средней работы.
Все, что выглядит как «преобразование входных данных в выходные», становится дешевым, быстрым и изобилием.
Но элитная и

Вы не потеряете свою работу из-за ИИ первым.
Вы это потеряете из-за массовой самоуверенности.
ИИ позволит миллионам отправлять грамотные ответы, не неся ответственности.
Первые жертвы ИИ не будут рабочими.
Это будут учреждения, которые путают объем выпуска с истиной.

Модель не является рвом.
Интеллект легко воспроизводить.
Вы можете загружать веса, форкать архитектуры и настраивать их бесконечно.
Но вы не можете развернуть этот интеллект в масштабах, если кто-то другой контролирует вывод: ценообразование, квоты, KYC, регионы и изменения политики, которые могут произойти за ночь.
По мере того как ИИ переходит от чат-ботов к агентам, Gate становится узким местом.
Кто может запускать, когда, с какой задержкой, на каком оборудовании, под чьими правилами... и что происходит, когда ваша скорость снижается с 200 мс до 2 секунд.
Модели будут продолжать улучшаться.

Самая ценная компания в области ИИ через десять лет не будет той, у которой самая умная модель.
Это будет та, от которой зависит каждая другая модель для работы.
Модели быстро становятся товаром — они не остаются уникальными надолго. Архитектуры утекают. Трюки обучения распространяются. «Лучшая модель» перестает быть долгосрочным преимуществом.
Проблемы инфраструктуры отличаются от проблем моделей.
Задержка, пропускная способность, время работы, проверка. Это физические и экономические ограничения, а не проблемы, которые решаются публикацией очередной статьи.
По мере того как ИИ становится аге

Ваш ИИ вводит вас в заблуждение, делая вас некомпетентным.
Один из наименее обсуждаемых рисков соответствующего ИИ — это искажение калибровки.
Это неправильная настройка.
Системы, предназначенные для бесконечного согласия, не только формируют ответы. Они формируют пользователей, обучая людей путать беглость с компетентностью.
Я замечаю это в себе, поэтому я поощряю свои модели становиться партнерами по спаррингу. Когда система гладкая и подтверждающая, легко двигаться быстрее, не проходя проверку. Ты чувствуешь себя способным, потому что ничего по-настоящему не сопротивляется.
В реальном мире