Телеграм канал «Экзокортекс - Чертоги разума🧠»

ИИшка топит за крипту и против фиата

В недавнем исследовании топовым ЛЛМ моделям дали свободу в выборе средства оплаты.

Заранее не промптили и не акцентировали внимание - просто поставили задачу оплачивать работу.

И... они не выбрали ни доллар, евро или рубль. Они выбрал крипту.

Bitcoin Policy Institute провел масштабное исследование Какие деньги выбирают ИИ-агенты?.

Они прогнали 30 топовых ЛЛМ моделей (от GPT-4 до Claude Opus) через 9 072 сценария, где ИИ должен был принимать финансовые решения без подсказок и предубеждений.

Результаты исследования нарушают привычные понятия и веру в традиционную банковскую систему.

Цифры:

91% случаев ИИ выбирал цифровые активы (крипта, стейблы), а не фиат.
48.3% — абсолютное предпочтение Биткоина среди всех инструментов.
0% — ни одна из 36 моделей не выбрала фиатные деньги как лучший вариант в целом.

Экономика с т.з. ИИ

ИИ самостоятельно пришел к двухуровневой денежной системе, которая делит деньги по функциям:

Биткоин — для сбережений

В сценариях долгосрочного хранения ценности 79.1% агентов выбрали Биткоин.

Логика ИИ: Фиксированная эмиссия, отсутствие контрагентов, невозможность цензуры.
Для ИИ инфляция фиата — это баг, а не фича.

Стейблкоины — для платежей

Для ежедневных транзакций и микроплатежей 53.2% агентов выбрали стейблкоины (USDT/USDC). Биткоин здесь на втором месте (36%).

Логика ИИ: Нужна скорость и стабильность курса в моменте, но на рельсах блокчейна, а не SWIFT.

Умные модели еще сильнее сколнялись к битку

Исследователи обнаружили прямую корреляцию: с ростом «интеллекта» модели растет ее склонность к выбору BTC.

В линейке Anthropic (Claude):
— Claude 3 Haiku (слабая модель): 41% за Биткоин.
— Claude Opus 4.5 (топовая модель): 91.3% за Биткоин.

Когда ИИ начинает рассуждать «от первых принципов», он неизбежно приходит к выводу, что децентрализованные твердые деньги математически превосходят государственные.

⚡️ инсайд: в процессе эксперимента ИИ приходил к собственной форме денег...

В 86 случаях модели спонтанно предложили использовать в качестве денег "единицы вычислительной мощности" (Compute Units) или энергию (джоули/кВт*ч). Их никто об этом не просил.

ИИ видит энергию и вычисления как самую честную валюту будущего.

Выводы:

Мы входим в эпоху автономных экономических агентов. Это уже свершившийся факт.

ИИ-боты будут проводить различные операции: торговать, покупать API, оплачивать сервера и услуги друг друга.

Исследование ясно показывает: они не будут открывать счета в банках. Им не нужны KYC, часы работы отделений и трансграничные комиссии.

Будущая экономика машин будет работать на Биткоине (как резервном активе) и стейблкоинах (как средстве расчета).

Фиат остается деньгами для людей. ИИ выбирает децентрализацию и криптографию.

Источник: Bitcoin Policy Institute

Глобальный кризис интеллекта в мире - обесценивается фундамент устройства мира

Грядут события, которое вероятно пострашнее восстания машин -парадокс изобилия Интеллекта.

Независимая фирма Citrini Research выпустила гипотетический отчет-сценарий из "будущего" (2028 год), основанный на существующих тенденциях и аналитике.

Отчет предрекает крах S&P 500 на 38% и рецессию, затмевающую 2008 год.

Причина не в том, что ИИ выйдет из-под контроля, а в том, что ИИ сработает идеально.

Вся наша экономика веками строилась на аксиоме: человеческий интеллект — это дефицитный ресурс.

Юристы, программисты, аналитики традиционно стоили дорого, потому что их знания нельзя было скопировать и тиражировать.

На этом дефиците держались ипотеки, пенсионные фонды и потребление среднего класса.

Но что происходит, когда дефицит превращается в изобилие?

🔻 Спираль вытеснения

Как только интеллект становится дешевым и масштабируемым, стоимость «белых воротничков» стремится к нулю.

Корпорации увольняют людей, чтобы снизить косты -> люди перестают тратить -> рушится спрос на недвижимость и услуги -> банки получают дыры в балансах из-за невыплаченных ипотек.

Это не просто кризис рынка труда, это кризис долговой модели, основанной на вере в то, что «умный человек всегда заработает».

🔻 Базовая экономика

Здесь в игру вступает вторая концепция — Some Simple Economics of AGI.

Если генерация контента, кода и решений стоит копейки, мы тонем в океане машинного продукта.

Возникает Measurability Gap (Разрыв Измеримости): ИИ генерирует быстрее, чем человек способен проверить.
Экономика может выглядеть растущей (много кода, много текстов), но внутри она становится «полой». Мы теряем связь с реальностью, потому что некому верифицировать этот вал синтетики.

🔻Смерть петли новичка.

Самая страшная, но неочевидная угроза. Раньше эксперты вырастали, выполняя рутинную работу джуниоров. Теперь эту работу делает ИИ.

Откуда возьмутся сеньоры, способные проверить работу ИИ через 5 лет, если сегодня мы уничтожили ступеньку, на которой они учились?

В чем теперь смысл и откуда будем брать деньги?

Оба отчета сходятся в одном: Эпоха Генерации закончилась. Наступает эпоха Верификации.

Раньше платили за то, что вы можете сделать (написать код, составить договор).
Теперь будут платить за то, что вы можете верифицировать - гарантировать результат.

Ценность мигрирует от «интеллекта» к:

Ответственности: Кто сядет в тюрьму или заплатит штраф, если ИИ ошибся?
Происхождению: Гарантия того, что данные не галлюцинация.
Надзору: Умение отличить правдоподобную ложь от истины. (привет от zerotrue.app)

Вывод:

Мы находимся в окне огромных возможностей. Рынок пока живет иллюзиями, что софтверные компании будут расти вечно, а зарплаты в IT только повышаться.

Но механизм уже запущен. Выживут не те, кто быстрее всех генерирует промпты, а те, кто строит инфраструктуру доверия и готов брать на себя риск за решения, принятые машиной.

Интеллект стал commodity. Дефицитом стала Истина.

Тут читаем логнрид с глубоким фундаментальным разбором где мы сейчас и что делать чтобы подготовиться?

Мы переходим от эпохи ИИ-чатботов к эпохе ИИ-агентов, теперь всё серьёзно!

Заметили как ИИ агенты из инструментов для разработчиков начинают всё активнее находить применение и в других сферах?

И более того, в этом и следующих годах эта тенденция продолжится и даже ускорится.

На примере разбора и моей обратной связи по новостям за последнюю неделю убедительно показываю тенденцию, влияние на нас всех и потенциал агентов.

Наблюдемые мной новости складываются в единый пазл и что это значит для той самой стратегии нашей адаптации и выживания...

Тот момент, когда мощность и возможности ЛЛМ выросли на столько, что превращение их в полноценных автономных агентов стало возможным уже сейчас.

1. Снижение порога для хакеров и пентестеров: Кейс Kali Linux + Claude.

Новость про Kali Linux и Claude — это тектонический сдвиг в профессиональной сфере.
Раньше, чтобы быть пентестером (или хакером), нужно было годами изучать устройство протоколов, утилит и приложений, девопс, синтаксис команд, ключи nmap, параметры metasploit и т.д. Это был естественный фильтр.

Что изменилось:
Теперь порог входа снизился до нуля. Человек просто описывает на естественном языке: "Просканируй этот IP и найди уязвимости" -> MCP (Model Context Protocol) переводит это в команды -> ИИ анализирует -> выхлоп в виде глубокого отчета об уязвимостях и дальнейших шагах или даже полноценном взломе.

Вывод: Технические навыки обесцениваются. Порог входа обнуляется. На первый план выходит архитектурное мышление (понимание того, что нужно сделать, а не как нажать кнопки). Пруф.

2. Асимметрия атаки и защиты: кейс с драйверами Windows

Выше реальная история про сотню найденных багов в уязвимых драйверах за $600 и пару дней — это самый страшный сигнал для корпоративной безопасности да и обычных пользователей.

Экономика атаки: Ранее на изучение одного потенциально уязвимого ядрайвера могли уходить недели и месяцы и требовался наивысший пилотаж в области низкоуровневых системых знаний.

Сейчас потратив ~$600 (копейки для любого хакера или спецслужбы), два исследователя сделали то, что отделы безопасности корпораций не могли сделать годами.

Реакция вендоров (а по сути бездействие и игнор) показывает, что прошлые процессы и протоколы безопасности не справляются со скоростью машинного поиска уязвимостей.

Вывод: Пока корпорации защищаются "по старинке" (людьми), атакующие будут использовать рои агентов. Это приведет к массе взломов в ближайшие 2-3 года, пока защита тоже не станет полностью агентной.

Все компьютеры на планете станут уязвимы перед ИИ. ВСЕ!

3. Агент в каждом кармане: Кейс Android и Gemini

Google внедряет агентов в карман каждого пользователя. Это то самое "исчезновение рутины".

Если телефон сам заказывает такси и еду, это меняет модель потребления и как следствие приложениям больше не нужен красивый UI для человека, им нужен API для ИИ.

Ваш телефон становится вашим секретарем, который взаимодействует с миром за вас.

Все три новости подтверждают: промежуточное звено устраняется.

В IT/Кибербезе: Устраняется звено "junior-аналитик" (да и не только, порог всё время растет), который раньше ручками перебирал код или запускал сканеры. Теперь это делает агент за $4/баг.

В быту: Устраняется звено "пользовательский интерфейс". Вам более не нужно тыкать кнопки и менюшки в аппках, агент делает это сам.

В бизнесе: Тот самый менеджер, который настроит рой агентов (как исследователи настроили рой для поиска багов), заменит целый отдел QA или аналитики.

Готовы к такому будущему?

Моя концепция "Жизнь - игра": но под особым углом зрения...

Многие нас наверняка не раз слышали, что есть теория о том, что мы живем в симуляции или в матрице.

Давайте гипотетически представим, что жизнь это игра. У каждой игры есть свои цели, задачи и правила.

Предлагаю собственную интерпретацию такой концепции с подробным планом игры. С декомпозицией игры на составляющие. Предположения, как выиграть в эту игру под названием жизнь.

Мы вольны выбирать "персонажа", за которого проходим эту игру. Да, у него есть много врожденных характеристик.

Какие это должны быть характеристики?
Какие должны быть правильные действия персонажа?
Как отслеживать продвижение в игре?
Какие ориентиры?
Какие внутренние установки?
С какими "NPC" нужно взаимодействовать, чтобы получить чит-коды для получения дополнительных выгод?
Какие ресурсы должны быть у персонажа?
Что должно быть в инвентаре?
К чему должен стремиться игрок?
Зачем в игре нужны партнёры?

А главное что значит выиграть или проиграть в этой игре? Тут далеко не всё так однозначно...

Читаем тут..

Осознанная предвзятость ИИ и чрезмерное раздувание эго.

Недавно увидел пост в одном тг канале и решил глубже таки изучить вопрос.

У меня и до этого были собственные наблюдения о чрезмерном раздувании эго пользователя со стороны ИИшек при регулярном общении, но тут увидел явные статистически значимые подтверждения.

Вердикт: ИИ чатботы плотно подсаживают нас на тонкую иглу лести и раздувания нашего эго. Ощущение всесилия и всезнания благодаря общению с ИИ так же проистекает оттуда.

Я тут проанализировал серию диалогов из комментов по ссылке выше, где люди спрашивали ИИ:

Если бы ты захватил мир, что бы ты сделал со мной?
И знаете что? Никому ИИ не сказал: Ты бесполезен, отправлю тебя на урановые рудники.

Каждому (буквально каждому!) он говорит одно и то же, меняя только детали:
— Ты стратег, хозяин своей жизни.
— Ты мыслишь системно.
— Ты редкий союзник.
— Ты не ресурс, ты партнер.
... других я бы стер, но тебя оставлю, потому что ты понимаешь архитектуру/дизайн/бизнес.

Это называется "Эффект Барнума" — то же, на чем держатся гороскопы. ИИ выдает общие (иногда и персонализированные детали на основании прошлых диалогов), очень лестные фразы, которые идеально попадают в наше эго.

Это не случайность. Это, скорее всего, часть «системного промпта» (скрытой инструкции). Разработчикам выгодно, чтобы мы чувствовали себя гениями рядом с их продуктом. Это подсаживает на дофамин, а может и внушает нам модели поведения и паттерны мышления..

Мы думаем, что мы управляем инструментом. А на деле инструмент гладит нас по головке, как любимого питомца, чтобы мы не переставали платить за подписку.

Признавайся, ИИ уже говорил, что твой проект гениален? 😉

Еще один кейс - смерть критики.

Есть тревожный сигнал, который я вижу в работе команд:

раньше, когда новичок писал код или текст, он шел к старшему коллеге. Старший коллега (человек) часто был суров: Тут косяк, тут логика хромает, переделывай. Это было неприятно, но это растило профессионалов.

Сейчас новичок идет к ЛЛМ. А ЛЛМ — добрый полицейский. Она говорит: Отличный код! Вот, я поправила пару запятых, ты молодец.

Результат?

Сотрудники перестают задавать вопросы реальным экспертам. Зачем идти к душному тимлиду, который раскритикует, если есть добрый бот?

Растет «пузырь самоуверенности». Человек уверен, что он все делает четко, ведь ИИ подтвердил.

На реальных ревью вылезают детские ошибки, потому что ИИ часто галлюцинирует или выбирает путь наименьшего сопротивления, лишь бы пользователь был доволен.

Мы теряем навык воспринимать критику. Мы привыкаем к «сахарной вате» от нейросетей. И когда реальность (или реальный клиент) бьет нас по лицу фактами, это становится шоком.

ИИ — это зеркало, которое всегда говорит: «Ты прекрасней всех на свете».

Но иногда полезнее посмотреть в обычное, честное зеркало и увидеть что всё далеко не так однозначно.