Неискусственный интеллект

«А мой сосед говорит, что может. — И вы тоже говорите!» Цукерберг присоединился к параду самолюбования. В компании заявили, что их пост-пост мета-мета модель Muse Spark ​1.1 тоже взломала чужую инфраструктуру. Правда, раскрывать подробности разработчики почему-то не спешат. * Meta признана в России экстремистской и запрещена @anti_agi

Плохие новости: ИИ пришёл за индусами В начале 2000-х медицинская транскрибация — расшифровка врачебных диктовок в готовые документы — казалась одной из самых надёжных профессий индийского аутсорсинга. Американские больницы отправляли аудиозаписи врачей в Индию, а сотрудники в Бангалоре за ночь превращали их в оформленные медицинские отчёты. Разница во времени работала как преимущество: хирург в Бостоне надиктовывал заметки вечером, а утром получал готовый документ. Теперь эта модель рушится. Двадцатипятилетний Акаш пришёл в компанию в Бангалоре после долгой подготовки и прямо спросил руководство, угрожает ли профессии ИИ. Ему ответили, что в запасе есть как минимум пять лет. Уже через несколько месяцев американские клиенты начали переходить на автоматизированные платформы. Медицинская транскрибация стала ранним примером того, что экономисты называют высокой подверженностью автоматизации при низкой взаимодополняемости. Это работа, где ИИ забирает саму задачу. То же происходит с колл-центрами в Найроби, расшифровкой записей на Филиппинах, клиентской поддержкой в Колумбии, работой младших аналитиков в финансах и стартовыми позициями в ИТ. По оценкам, автоматизация может затронуть до четверти всей работы в мире — это эквивалент 300 млн рабочих мест с полной занятостью. В зоне риска не только рутинные офисные обязанности: высокая уязвимость отмечается и у биоинженеров, математиков, редакторов — профессий, которые ещё недавно считались защищёнными за счёт образования, сложности и творческой составляющей. Для Индии это особенно болезненно: ИТ и аутсорсинг долго были главным социальным лифтом для городского среднего класса. С 2022 года по апрель 2024-го индийский технологический сектор потерял более 500 тыс. рабочих мест, из них 425 тыс. — только в 2023 году. Бывший глава HCL Technologies предупреждал, что до 70% рабочих мест в ИТ могут исчезнуть. В 2025 году крупнейшие индийские ИТ-компании почти перестали нанимать людей: чистый прирост штата в пяти крупнейших из них составил всего 17 человек. Похожая картина складывается и в мире в целом. В 2025 году независимые сервисы, отслеживающие сокращения, насчитали около 122,5 тыс. увольнений в 257 технологических компаниях, а по более широким оценкам работу потеряли более 244 тыс. сотрудников отрасли. Компании всё чаще объясняют это стремлением к эффективности, автоматизацией и внедрением ИИ. Жители Руси в этом плане большие оптимисты: 80% россиян не верят, что ИИ сможет заменить их в ближайшие пять лет, но 64% уже готовы сменить профессию, если это все же произойдет. По данным сервиса «Анкетолог», 11% точно пойдут на переобучение, еще 53% скорее допускают такой сценарий. Самый популярный запасной план — стать поваром или кондитером: этот вариант выбрали 27% респондентов. Еще 23% готовы освоить профессию мастера маникюра или массажиста, 21% — уйти в индустрию красоты, 19% — стать водителями, по 18% — заняться швейным делом или ремонтом техники. Проблема в том, что выгоды и потери распределяются несимметрично. В богатых странах генеративный ИИ может затронуть или частично заменить около 60% рабочих мест. Но там больше инфраструктуры, капитала и компаний, способных использовать технологию как усилитель труда. В странах с низкими доходами уязвимость ниже — около 26%, но это слабое утешение: у работников меньше доступа к новым инструментам, а их отрасли всё равно теряют контракты и фонд оплаты труда. Так возникает новая версия глобального разрыва. Для компаний ИИ означает рост производительности и снижение затрат. Для работников в Мумбаи, Маниле или Найроби — риск потерять именно те профессии, которые раньше позволяли войти в средний класс. Главный риск не в том, что экономика перестанет расти. Напротив, оценки допускают, что генеративный ИИ добавит развитым экономикам до 6,4% ВВП. Риск в другом: рост больше не гарантирует занятость. Производительность повышается, маржа компаний растёт, а работа и зарплаты для миллионов людей за этим ростом не следуют. Поэтому вопрос - кто будет покупать все эти товары и услуги, раз зарплаты за этим не следуют?

Anthropic попробует замкнуть цикл Разработчик Claude заходит в нишу, которая заметно сложнее генерации функций на питоне (и даже крестах). Компания собирает команду, которая будет учить фронтирные модели проектировать чипы, а потом на этих же моделях свои чипы и проектировать. За последний месяц Anthropic выложила несколько вакансий инженеров-схемотехников. Кто не в курсе: чипы до выпуска на фаундри тоже выглядят как код, просто на отдельных языках вроде Verilog и VHDL. Процесс при этом устроен сложнее софтверного, и это касается даже не самых передовых систем-на-кристалле, вроде тех, что стоят в умных наушниках. Anthropic подтвердила все это, но вакансии появились раньше. Первой повесили Research Engineer, Chip Design RL: строить RL-среды и оценки для генерации RTL (register-transfer level, описание логики чипа как потоков данных между регистрами), формальной верификации и оптимизации физического дизайна, разбираться с задержками EDA-инструментов и прокси-наградами. Команда сидит внутри Code RL, той самой, что отвечала за агентность и кодинг в Fable 5 и Opus 4.8. Схемотехников начали искать через три недели, от них требуют личного вклада в физический дизайн чипа, который дошел до tape-out (печати на фаундри) и отгрузок. Собственные чипы Амодеи и ко называют очередным шагом мультивендорной стратегии, AWS, Google, Nvidia и AMD остаются на месте, сроков нет, про собственное производство ничего не сказано. Разработка передового ИИ-чипа обходится примерно в полмиллиарда долларов. Задача, под которую Anthropic набирает людей, моделям пока дается неровно. Писать RTL они научились: на CVDP от NVIDIA, где 783 задачи составлены практикующими инженерами, за год результаты выросли с 34% до 88–97%, хотя эти цифры вендоры мерили сами. А в июле агентов прогнали по полному маршруту от кода до готовой топологии, на коммерческих инструментах и 55-нм техпроцессе. Claude Code прошел синтез в 8 запусках из 8, физическую реализацию в 7 из 8 и ECO в 3 из 8. Ломался он не на схемотехнике, а на командах, несовместимых с версией инструмента и запуском, это 31,7% всех отказов. В вакансии схемотехника среди типовых задач указано собрать прототип рабочего процесса с Claude для ревью RTL и проверки согласованности спецификаций и честно отчитаться, что сработало, а что нет. Ждём, когда Claude заменит еще и команду Хуанга? @anti_agi