Телеграм канал «Экзокортекс - Чертоги разума🧠»

[продолжение...]

Государства начинают понимать, что внешний ИИ не просто удобный сервис. Это инфраструктура влияния.

Через него можно воздействовать на информационную среду, образование, бизнес, рынок труда, безопасность, управление, код, данные, культуру, поведение людей.

А новые фронтир модели ещё и резко снижают стоимость кибератак, поиска уязвимостей и автоматизации вредоносных действий. То есть вопрос уже не только в доступе к ИИ, а в контроле над цифровым контуром страны.

Поэтому ограничение внешних ИИ может быть попыткой защитить внутреннюю стабильность.
Не обязательно мудрой, эффективной, честной. Но в логике государства понятной.

Если слишком быстро пустить внутрь чужие модели, которые могут ломать рынок труда, информационное поле, кибербезопасность и управленческие контуры, то последствия могут быть непредсказуемыми.

Это моя гипотеза.

Может быть, я слишком оптимистично трактую мотивы таких ограничений. Но чем дальше развивается ИИ, тем больше он становится не просто технологией, а фактором национальной безопасности.
В итоге картина для меня такая.

Чисто экранные профессии будут под давлением.

Физический мир ещё долго останется сложным для полной автоматизации.

Рабочие и инженерные специальности снова могут стать престижными.

Но главный выигрыш будет не у тех, кто просто работает руками, а у тех, кто соединяет руки, голову, ИИ и системное мышление.

Если бы я сейчас думал, чему учить подростка или куда самому докручивать навыки, я бы смотрел в сторону: инженерии, робототехники, электроники, ремонта, автоматизации, энергетики, производства, программирования железа, работы с реальными системами.

Плюс ИИ как обязательный усилитель. Не вместо мышления. А как экзоскелет + экзокортекс.

Похоже, будущее будет не только за теми, кто умеет писать промпты.

А за теми, кто умеет строить, чинить, программировать и понимать реальный мир.

Что думаете?

В последнее время посмотрел несколько интервью (1,2,3,4) с зарубежными профессорами, исследователями и техно-визионерами из топовых универов.

Общий вайб у многих примерно такой: у нас осталось не так много времени, возможно 3-5-10 лет, а дальше ИИ и роботы радикально перестроят рынок труда и социум в целом.

Не факт, что всех заменят, но точно изменят правила игры.

IMF уже оценивает, что ИИ может затронуть 40%+ рабочих мест в мире и до 60% в развитых экономиках.

Часть профессий ИИ усилит, а часть может столкнуться со снижением спроса, зарплат и найма.

И вот какая мысль у меня появилась.

Мы долго жили в логике: учись головой, иди в IT, менеджмент, дизайн, аналитику, маркетинг, консалтинг, разработку, т.к. там будущее.

И я сам долго топил за интеллектуальные профессии для будущих поколений.

Но сейчас картина начинает усложняться.ИИ быстрее всего ест именно экранный труд.

Тексты, код, аналитику, макеты, тест-кейсы, отчеты, ресерч, поддержку, документы, презентации, типовые управленческие задачи.

То есть всё, что можно описать текстом, отправить модели, проверить на экране и быстро поправить.

А вот физический мир ИИ пока переваривает намного сложнее.

Сантехника, электрика, сварка, фрезеровка, ремонт электроники, строительство, сервис оборудования, робототехника, производство, наладка станков не чат и не IDE. Там реальная среда.

Кривые стены, старые трубы, грязные платы, нестандартные поломки.

Материалы, инструменты, допуски, ответственность.

В тексте ошибка стоит дешево. В физическом мире ошибка может сломать объект, остановить производство или кого-то травмировать.

И поэтому, как ни странно, трудовые и инженерные профессии снова начинают выглядеть очень живыми.

Причём это не только ощущение. На Западе уже видно, что бум ИИ разгоняет спрос на скиллы реального сектора: электриков, инженеров, строителей дата-центров, сварщиков, специалистов по робототехнике.

Randstad пишет, что спрос на инженеров роботехников вырос на 107%.И это логично.

ИИ не может построить себе дата-центр. Ему нужны электрики, энергетика, охлаждение, монтаж, кабели, сервера, обслуживание, ремонт, инфраструктура.

То есть чем больше ИИ, тем больше физической инфраструктуры вокруг него.

В России этот тренд накладывается на нашу специфику.

У нас уже есть дефицит кадров, демография давит, промышленность и инфраструктура требуют людей, а правительство прямо говорит о растущем спросе на технических рабочих: электриков, литейщиков, сварщиков и другие физически скиллы.

Поэтому мой вывод такой: в ближайшие годы ценность будет не просто у интеллектуальных профессий и не просто у рабочих рук.

Самыми сильными станут гибридные специалисты. Мозги + руки + ИИ.

Инженер, который понимает механику, электронику и софт. Мастер, который чинит оборудование и использует ИИ для диагностики.
Робототехник, который проектирует, программирует и обслуживает роботов.
Электрик, который работает с умными сетями и промышленной автоматизацией.
Ремонтник электроники, который умеет читать схемы, паять, диагностировать и восстанавливать устройства.
Наладчик, который понимает станки, датчики, контроллеры и данные.

Вот это, на мой взгляд, очень сильная траектория на ближайшие 10 лет.

Не программист против сварщика, а человек, который умеет соединять цифровой и физический мир.

Отдельно я бы выделил ремонт электроники. Мир входит в период турбулентности: санкции, логистика, торговые войны, перебои поставок, удорожание оборудования, зависимость от чипов и комплектующих.

В такой среде люди, которые умеют восстанавливать, чинить, перепаивать, диагностировать и продлевать жизнь технике, могут стать намного ценнее.

Не всё получится купить новое.
Не всё получится быстро привезти.
Не всё будет выгодно менять целиком.

И тут локальная инженерная компетенция снова становится стратегическим активом.

Теперь ещё одна мысль, более спорная. Мне начинает казаться, что ограничения интернета, внешних платформ и сторонних ИИ в разных странах могут объясняться не только цензурой или политическим контролем.

Это, конечно, тоже есть. Но есть и другой слой.

Немаловажна приватность. В идеале приложению вообще не должен быть нужен интернет для работы. Строгий офлайн. Строгая работе без каких либо отправок данных на сервер. Вся аналитика, ИИ, алгоритмы внутри приложения.

Приложение должно работать быстро, не быть требовательным к ресурсам. Минимум отвлечений - максимум пользы.

Плюс можно понять что вы делали в конкретный день, в конкретный час и для чего в контексте всего проекта, задачи, идеи в целом.

Как вы думаете, существует ли такое приложение или это пока только фантазии? Нужно ли вам такое приложение или готовы работать по-старинке? Пишите в комментах, обсудим!

Давайте пофантазируем порассуждаем на тему того, каким должно быть современное программное обеспечение в эпоху технологический революции и развитии ИИ?

Назовем ПО просто агент.

Очевидно агент должен понимать пользователя, быть чутким, заботится о пользователе.

Должен понимать что делает пользователь, как и зачем.

Должен следить за здоровьем пользователя. За осанкой, оценивать правильную позу и напоминать выпрямиться, если пользователь сутулится. Оценивать пульс и общую совокупность факторов, отображая на интерпретируемой шкале утомляемости.

Должен следить за переутомлением в целом: систематические нарушения осанки, учащенные моргания, замедление реакции и назначать перерывы для предотвращения выгорания.

При этом перерывы инициируемые агентом, должны быть ненавязчивые, учитывать контекст и предлагать перерывы необходимые для восстановления фокуса, снятия усталости, но не убивать продуктивность и поток работы в целом. Т.е. агент обязан быть умным!

Как агент может "увидеть" и почувствовать пользователя? Через веб камеру, которая всегда перед ним. Должен ли быть нужен веб камере и агенту доступ в интернет? Очевидно нет. Вся магия должна быть под капотом с алгоритмом и офлайн инференсом.

Учитывать вторичные факторы: прокрастинацию, потерю фокуса, снижение продуктивности, рассредоточенность.

В целом агент должен уметь следить за окружающим освещением: слишком яркое или слишком темное негативно влияет на зрение.

Важно напоминать пользователю не только делать перерывы, но и напоминать проветривать помещение, пить воду, протирать пыль на рабочем месте и т.д.

Неплохо бы, чтобы агент, анализируя над чем работает пользователь, мог сам классифицировать, определять и выделять проекты, задачи, клиентов. Вести учет биллинга и автоматизировать выставление заполненных инвойсов.

Круто было бы, чтобы агент умел оценивать сессии с программированием через ИИ агентов: Codex, Claude Code, OpenCode, Cursor и т.д. - мог извлекать данные о сессиях, задачах, токенах.

Мог оценивать коммиты и вытаскивать другие данные из папки .git при определении работы над проектами.

По настоящему умный агент должен обучаться при работе пользователя, выявлять необычные паттерны и аномалии, выводить объяснимые инсайты и рекомендации.

У агента должна быть прочная основа для формирования объяснимого текстового описания дня пользователя при работе за ПК.

Должна быть расширенная статистика с объяснимостью, показывающая понятные графики в разных временных границах и с учетом разных взаимосвязей.

Гибкая система правил должна быть самообучаемой, но так же легко настраиваться пользователем вручную.

Приложение должно уметь общаться с пользователем с помощью вопросов. Так например если агент определил признаки усталости, он мог бы уточнить у пользователя, как он чувствует себя и не переутомился ли.

Агент должен иметь режим фокуса, чтобы пользователь легче попадал в состояние потока и ему не мешали лишние уведомления и отвлекающие приложения - только то, что нужно в данный момент для достижения результата.

Чтобы связать все эти части воедино, нужна гибкая система правил, учета, и конечно же геймификация, чтобы мягко давать пользователю стимул продвигаться вперед и достигать результата и поставленных целей с помощью игровых механик.

Приложение должно уметь взаимодействовать с другими приложениями и расширениями для расширения получаемых данных: браузерные расширения, расширения в IDE и т.д. - каждый источник усиливает алгоритмы и улучшает качество анализа.

Исходя из характеристик выше к какой категории такое приложение можно отнести? Тайм трекер? не только. Менеджер проектов? не только. Помодорро? не совсем.

Такое приложение - это нечто новое, чего не было раньше, что объединяет в себе функции разных классов приложений. А с помощью интеллектуальности и алгоритмов даёт совершенно новый опыт работы за компьютером.

Работа становится осознанной, экологичной, без переработок, сквозь призму обратной связи от своего организма.

Чтобы было понятно, как это работает, представьте себе математическую модель, связывающую различные аспекты + агентное поведение (в данном случае граждане, компании, организации, регионы, города, муниципалитеты представляют собой когортных агентов представляющих определенный срез) и ЛЛМ которые умеют упаковать запрос в сценарий, запустить его, прогнать в симуляторе, вытащить сырые данные из модели, интерпретировать в человеческий вид.

пример запроса:

Сценарий: ИИ и стареющая рабочая сила России 2026–2035
Ключевые выводы

Производительность труда растёт умеренно: +9–10% за десятилетие. Весь прирост генерирует AI-грамотная часть занятых. Бесплатного ускорения нет — всё
зависит от скорости переобучения.

---
Пенсионная система

Нагрузка нарастает: 0.577 работника на пенсионера → 0.670 к 2035. Коэффициент замещения снижается с 23.3% до 21.1% — пенсии индексируются медленнее
зарплат. Будущие пенсионеры объективно беднее относительно работающих.

Дефицит СФР в модели нулевой только потому, что страховые взносы (22% от растущего ФОТ) пока покрывают расходы — но это хрупкое равновесие: любой шок
(безработица 50+, сокращение ФОТ) опрокидывает баланс.

---
Переобучение — критическое узкое место

Пик спроса — 2029–2031: ~20 млн человек из группы 40+ нуждаются в переобучении, бюджет — 1,2 трлн руб./год. Это в 2× выше текущих расходов на всё
профессиональное образование. Системы ДПО к этому не готовы.

---
Социальная напряжённость

Пик — 2031 год (индекс 74/100). Доминирующий конфликт меняется:
- 2026–2028: тревога и неопределённость
- 2029–2031: конкуренция поколений + страх AI-замещения
- 2032–2033: пенсионная нагрузка vs. молодые налогоплательщики
- 2034–2035: нормализация, формируются новые нормы занятости

Ранее я писал, что работаю над одним перспективным проектом:

Называется Пульс-2Э.

Если совсем простыми словами, то это попытка создать цифровой двойник экономики и социальных систем страны с возможностью симулировать различные сценарии и вероятности.

Звучит громко, но идея не в том, чтобы построить "магический Госплан", который всё знает и всё предсказывает.

Идея в другом.

Создать виртуальную среду, где можно моделировать сложные решения до того, как они ударят по реальной жизни людей, бизнесу, регионам и бюджету.

Например:

что будет, если повысить налоговую ставку?
как рост цены топлива отразится на продуктах?
что произойдет с регионом, если закрыть крупное предприятие?
как демография повлияет на образование, медицину и рынок труда?
где начнутся узкие места в энергетике, транспорте, бюджете, экологии?
какие последствия даст новая льгота, субсидия, тариф или программа развития?

Сегодня многие управленческие решения принимаются как будто в тумане.

Есть статистика. Есть отчеты. Есть Excel. Есть красивые презентации.

Но почти нет живой модели, где видно, как одно решение цепляет другие.

Экономика не набор отдельных таблиц. Это огромная сеть зависимостей.

Цена топлива влияет на логистику.
Логистика влияет на стоимость товаров.
Стоимость товаров влияет на потребительскую корзину.
Потребительская корзина влияет на уровень жизни.
Уровень жизни влияет на рождаемость, здоровье, миграцию, преступность, образование и доверие к институтам.

И таких связей тысячи.

Пульс-2Э как раз про это.

Это не просто дашборд с графиками, а симулятор причинно-следственных связей.

Внутри можно моделировать:

макроэкономику, регионы и муниципалитеты,отрасли экономики, бюджеты и налоги, импорт и экспорт,цены и потребительскую корзину, энергетику и транспорт, образование и здравоохранение,
экологию, демографию, социальные группы и поведение населения, сценарии реформ и кризисов.

По сути это policy sandbox, песочница для управленческих решений.

Перед тем как что-то внедрять в реальности, можно прогнать сценарий в модели и посмотреть:

где появятся риски,
кто выиграет,
кто проиграет,
какие будут побочные эффекты,
что сломается через полгода,
а что даст эффект только через 5 лет.

Потенциальные сферы применения огромные:

государственное управление, региональная аналитика, стратегическое планирование, антикризисные штабы, образование, исследовательские центры, think tanks, экономическое моделирование, урбанистика, бизнес-аналитика, оценка реформ и больших инфраструктурных проектов.

Мне особенно интересна идея, что такая система может быть полезна не только "наверху", но и на уровне регионов.

Чтобы губернатор, мэр, аналитик или команда развития могли видеть не просто красивые KPI, а настоящую карту проблем, зависимостей и рычагов.

Где регион проседает.
Где есть скрытый потенциал.
Какие решения дадут максимальный эффект.
Какие меры выглядят красиво на бумаге, но создают проблемы в других частях системы.

Конечно, это очень сложная задача.

Невозможно идеально смоделировать страну.

Но и цель не в идеальности.

Цель — создать достаточно реалистичную модель, которая помогает думать системно, видеть последствия и принимать решения лучше, чем в режиме “отчеты + интуиция + политическая воля”.

В каком-то смысле это попытка сделать для управления экономикой то, что симуляторы давно сделали для авиации, инженерии и сложных производств.

Сначала проверяем сценарий в модели.

Потом принимаем решение в реальности.

Мне кажется, за такими системами будущее.

Потому что мир становится слишком сложным, чтобы управлять им только таблицами, совещаниями и ручным режимом.

Нужны цифровые двойники.

Нужны модели причин и последствий.

Нужны системы, которые помогают видеть не один показатель, а всю картину целиком.

Пульс-2Э — мой эксперимент в этом направлении.

Цифровой двойник экономики, общества и регионов.

Не для фантазий о тотальном контроле, а для более умного, честного и системного анализа решений.

Появились две интересные работы про 1,2 то, как ИИ уже меняет рынок труда.

Financial Times и Focaldata опросили 4к+ работников в США и Великобритании, а Anthropic отдельно изучила ответы 81к пользователей Claude.

Вывод там довольно показательный. Хотя для кого-то вполне очевидный...

ИИ в первую очередь осваивают не те, кому он "больше всего должен быть нужен" а те, кто уже и так находится наверху рынка труда.

Среди топовых высокооплачиваемых работников больше 60% используют ИИ ежедневно. Среди низкооплачиваемых не более 16%. Т.е. ИИ пока не столько уравнивает шансы, сколько усиливает тех, кто уже и так умнее и сообразительнее.

И это логично.

Если ты опытный юрист, разработчик, аналитик, маркетолог или предприниматель,то ИИ становится для тебя экзокортексом. Он ускоряет ресерчи, тексты, код, аналитику, презентации, гипотезы, рутину.

Но если у тебя нет экспертизы, насмотренности и понимания качества результата, ИИ легко превращается в генератор уверенной ерунды, в которой ты потонешь.

ИИ не заменяет мышление. Он масштабирует то, что уже есть в голове.

И вот здесь главная проблема.

Раньше молодые специалисты учились на простых задачах: черновики, таблицы, ресерч, кодовые модули, документы, ответы клиентам.

Да, это была рутина. Но именно через неё человек набивал руку и становился специалистом.

А теперь эти задачи всё чаще забирает ИИ.

Причём не у новичка, а у опытного сотрудника, который с ИИ может закрывать работу, для которой раньше нужен был джун.

Получается странная ситуация: нижние ступени карьерной лестницы начинают исчезать. А если нет нижних ступеней, то откуда людям набираться опыта и становиться профессионалами?

На мой взгляд, ИИ — это не уравнитель.

ИИ — это усилитель.

Он усиливает интеллект, но также усиливает глупость.
Усиливает системность, но также усиливает хаос.
Усиливает экспертизу, но также усиливает уверенную некомпетентность.

Поэтому ближайшие годы будут не про "кто пользуется ИИ". Пользоваться будут почти все.

Вопрос будет в другом:

кто использует ИИ как костыль, а кто как экзоскелет?

Костыль делает зависимым.
Экзоскелет делает сильнее.

Что делать уже сейчас?

Учиться ставить задачи, развивать предметную экспертизу, проверять ответы, спорить с ИИ, собирать свои пайплайны, делать реальные проекты и не отдавать моделям стратегическое мышление.

Потому что ИИ сам по себе никого не спасает.

Он просто быстрее показывает, что у человека уже есть в голове.

Что думаете?

ИИ в итоге усилит социальное расслоение или всё-таки даст шанс большему числу людей вырваться наверх?