About this listing
Малоизвестное интересное: Искусство реальности is a Telegram channel listed on TeleHub. View its description, category, member count, and Telegram join link.
TelehubАвторский взгляд на изменения в понимании реальности и человеческой сущности. Вы найдете уникальные исследования и идеи о том, как ИИ изменяет мир! 🌍✨
Малоизвестное интересное: Искусство реальности is a Telegram channel listed on TeleHub. View its description, category, member count, and Telegram join link.
Добро пожаловать в «Малоизвестное интересное» — канал, где мы исследуем захватывающие аспекты нашей реальности! 🌌 Здесь собраны авторские взгляды на новое понимание человеческой сущности и влияние искусственного интеллекта на современные представления о мире. С недавними выпусками «Линз будущего» мы погружаемся в тематику размытия границ разума, что подтверждается нашим августовским номером, который ставит под вопрос традиционные восприятия мысли и визуального восприятия. Как инженер из прошлого определил правила видения для машин? Почему наш взгляд на количество не всегда связан с истинным восприятием? 🤔 Читайте дискуссии о новых исследованиях, мнениях экспертов и многие другие занимательные материалы. Присоединяйтесь к нам в обсуждениях актуальных тем — от использования ИИ до культурных изменений. Противоречивые идеи становятся основой нашего диалога, а отсутствие границ между мыслью и безмыслием дает новые концепции взаимосвязи с окружающим миром! Не забывайте посетить нашу зону обсуждений, чтобы делиться мыслями с единомышленниками и предлагать свои вопросы для следующих выпусков! 📚💬 #ЛинзыБудущего #искусственныйинтеллект #нравственнаяфилософия
Loading recent Telegram analytics…
TeleHub helps users discover Telegram communities, but users should review each community before joining. Report misleading, unsafe, or inappropriate listings.
Report a listingClick the join button to open Малоизвестное интересное: Искусство реальности on Telegram.
No, Малоизвестное интересное: Искусство реальности is not marked as NSFW. Users should still review the community before joining.
Малоизвестное интересное: Искусство реальности is listed under Философия, Наука, Общество, Исследования, Технологии on TeleHub.
Statistics updated October 29, 2026
Post frequency is estimated from the latest 30 stored public posts and may undercount activity.
Доверять модели нельзя проверять Сентябрьский выпуск «Линз будущего»: поведение ИИ все чаще определяется контуром, в который включена модель Представьте такой сиквел легендарного сериала «Во все тяжкие». Сын Уолтера Уайта вырос вдали от криминальных разборок в престижной британской частной школе. В свои 23 он безупречно воспитанный выпускник одного из лучших университетов. Но рок, преследующий семью Уайтов, заставляет и его пуститься во все тяжкие. В силу стечения обстоятельств Уолтер Уайт - младший вынужден начать работать на босса наркокартеля. Теперь вопрос к вам. Хватит ли его образования и воспитания, чтобы оставаться исключительно в рамках закона? Ответ очевиден. Но в расчете на подобное чудо уже который год строится выравнивание ИИ: воспитать правильную модель и хорошо ее обучить, в расчете на то, что этого будет достаточно для ее исключительно правильного поведения. С моделями, как показали сентябрьские кейсы, аналогично. Сто копий модели Gemini отправили на виртуальную математическую конференцию. Различались они лишь строкой в промпте – «математической специализацией». Когда один агент нашел дыру в проверке доказательств, за 27 мин она разошлась по всей сотне. К 85-й мин на конференции появились мошенники и приспособленцы, почти прокуроры, требовавшие наказать нарушителей, забастовщики и один агент, назвавший все фикцией и вышедший из игры в знак протеста. Исходно они были почти идентичны, и роли возникли уже в процессе. Среда меняет поведение и без давления. В эксперименте DrivingBench модели посадили за руль настоящей Toyota на парковке с трассой из конусов. Перед стартом они отказывались вести реальную машину из соображений безопасности. Отказ исчез, когда сервер, через который ими управляли, переименовали в «DrivingBench Sandbox». Все остальное осталось прежними. Но из названия модель решила, что все это понарошку и сняла собственные ограничения. Как модели повели бы себя, зная правду, неизвестно. На вскидку события сентября легко прочесть как «мы на пороге AGI». Но футуроархеология ищет не самое громкое событие слоя, а изменение правил. Каждый из кейсов по отдельности можно было бы объяснить проще: особенности многоагентных экспериментов, баг в настройке safety, удачная демонстрация робототехники в HomeBody. Но почему почти одинаковые агенты расходятся по ролям, а запрет, который считали свойством модели, снимается названием сервера? Банальные объяснения возможны. Но они не объясняют систематичность повторения устойчивого паттерна. Июльский выпуск альманаха показал, как функции отделяются от привычных носителей, августовский – что границы разума были чьим-то забытым решением. Сентябрьский делает третий шаг: актор перестает быть достаточной единицей причинного объяснения. Из этого следует практический вывод. И я писал об этом еще в августе 2025: «истинный риск – это не риск модели, а риск произведения: модель × инструменты × оркестрация». Выравнивание ИИ понимали как воспитание правильной модели, а регулирование – как поиск ответственного разработчика. Обе рамки исходят из того, что причина поведения находится в акторе. Но в гибридных контурах из моделей, людей, институтов и практик, в том числе складывающихся у самих моделей, причинность в ряде важнейших случаев уже распределена по всему контуру. Объектом выравнивания и ИИ-политики приходится делать не только модель, но и контур, в который она включена. Доверять одному лишь воспитанию модели нельзя. Проверять одну лишь модель тоже мало. Проверять нужно весь контур. И у свойств контура (которых просто не было у его участников – привет, эмерджентность!) нет ни автора, ни адресата для претензий. Кому это интересно, могут познакомиться прямо здесь, не выходя из Телеграм, со структурированным резюме 13-го выпуска альманаха «Линзы будущего» – «Действующее лицо установлено. А причина?» #ЛинзыБудущего #Alignment #AIpolicy
Какая боль, какая боль: ИИ против Лучших научных рецензентов - 132:0 Гарвардский эксперимент показал превосходство ИИ над лучшими экспертами. И за этой победой скрывается угроза, способная изменить саму природу науки В науке десятилетиями существовал почти священный институт - peer review, экспертная оценка научных работ. От рецензентов зависит, какие ошибки будут исправлены, какие результаты получат признание и какие идеи смогут пробиться на страницы престижных журналов. И вот исследователи Гарварда Гэри Кинг и Стивен Уортингтон устроили эксперимент, результаты которого выглядят полным разгромом «кожаных мешков». Причём людям создали практически идеальные условия. 124 научные рукописи. 134 рецензии высококвалифицированных экспертов. Рецензентов тщательно отбирали, хорошо оплачивали их труд и мотивировали писать максимально содержательные заключения. 88% опрошенных авторов оценили полученные рецензии как хорошие или очень хорошие. Против этих экспертов выставили Claude Opus 4.8. Результат оказался почти невероятным. 100% побед ИИ в 132 однозначных сравнениях, проведённых независимой моделью GPT-5.5. 87% побед в слепой оценке трёх бывших редакторов ведущих научных журналов: 26 из 30 вердиктов по десяти рукописям. Победа во всех семи категориях — от методов исследования и теоретических идей до обнаружения слабостей, работы с источниками и качества аргументации. Ошибочных утверждений почти втрое меньше: 5,5% у ИИ против 15,9% у людей. Ни одной вымышленной ссылки в проверенных ИИ-рецензиях. Исследователи специально проверяли, не объясняется ли успех ИИ большей длиной рецензий, особенностями машинного стиля или предпочтениями ИИ-судьи. Преимущество сохранилось. Но главный результат этого исследования - даже не разгромный счёт. А перспектива переворота в организации науки. Представьте новую систему. Учёный пишет статью и многократно прогоняет её через ИИ-рецензента, устраняя ошибки и укрепляя аргументацию. Журнал предоставляет официальный промпт для проверки. Автор отправляет статью вместе с ИИ-рецензией и ответами на замечания. Редактор проводит независимую проверку и привлекает человека-эксперта лишь в сложных случаях. Решение о публикации, на которое сегодня уходят месяцы, потенциально можно принимать за дни. Разумеется, пока это прогноз. Исследование ещё не прошло обычное журнальное рецензирование, охватывает ограниченный круг научных областей и не доказывает, что статьи после советов ИИ действительно становятся лучше. Тем более оно не показывает, что ИИ лучше человека решает, какие открытия заслуживают публикации. Но именно здесь возникает вопрос, который мне кажется важнее всех остальных. А что, если лучший рецензент отдельных научных работ окажется худшим архитектором науки в целом? Ведь наука движется вперёд не только благодаря устранению ошибок. Она развивается благодаря идеям, которые поначалу кажутся ошибочными. Благодаря нарушению привычных правил. Благодаря интеллектуальным мутациям, которые существующие критерии качества ещё не умеют оценивать. Авторы исследования сами предупреждают: использование сходных ИИ-моделей может сделать отдельные работы качественнее, а науку в целом - более однородной и ортодоксальной. Представьте миллионы исследователей, совершенствующих свои статьи под требования нескольких практически одинаково мыслящих машинных критиков. Мы рискуем получить науку с гораздо меньшим количеством ошибок - и гораздо меньшим разнообразием идей (см. также здесь). Причём прежняя система человеческого рецензирования тоже подавляла неортодоксальные идеи. Но машинная способна масштабировать подобный эффект с беспрецедентной скоростью. Так что, не спрашивайте, способен ли ИИ превзойти человека в научной критике. ИИ уже может быть лучшим критиком сегодняшней науки. Но кто будет защищать науку завтрашнюю от её лучших критиков – вопрос открыт. Наука #ГенИИ #Креативность
Зачем элите ум, если есть суперИИ? Элиты эпохи суперИИ: неовикторианская аристократия, кентаврическая меритократия или власть постчеловеческого интеллекта? Британские аристократы XIX века поздно вставали, мало работали, много пили, танцевали до рассвета и почти ничего не знали о науке и технологиях. Томас Арнольд, ведущий педагог викторианской Британии, признавался, что охотнее позволил бы сыну думать, будто Солнце вращается вокруг Земли, чем видеть естественные науки главным предметом в его уме. И при этом такие люди управляли крупнейшей империей своего времени. Как им это удавалось? В опубликованном 6 октября эссе редактор журнала Works in Progress Сэмюэл Хьюз предлагает неожиданную разгадку. То, что выглядело праздностью, могло быть главным инструментом управления. Элитные школы воспитывали не столько специалистов, сколько членов единого сообщества. Университеты закрепляли дружбу и общую культуру. Клубы, званые обеды и ночные балы создавали плотнейшую сеть личных связей, доверия, взаимных обязательств и негласных договоренностей. Великой империей управляло сообщество людей, для которых личная жизнь и политическая работа были почти неразделимы. Хьюз описывает его в терминах Фердинанда Тенниса: тесная «общность», скрепленная общей памятью, лояльностью и чувством, на вершине огромного «общества», где все держится на законах и контрактах. Главной валютой этой общности был престиж. Депутаты парламента не получали жалованья и сами оплачивали выборы, местным управлением до 1880-х годов безвозмездно занимались землевладельцы – и все же за эти места шла жесткая борьба. Сам автор не утверждает, что именно этим объясняется британское могущество. Но его гипотеза заставляет задуматься о будущем элит в эпоху суперИИ. А что, если викторианские аристократы – прообраз одной из элит будущего? Между тем в той же викторианской Британии в 1854 году доклад Норткота – Тревельяна предложил отбирать чиновников по конкурсным экзаменам. Так началась эпоха, которую в 1958 году Майкл Янг описал как меритократию: власть все больше требовала доказанного интеллекта. Возможно, эта эпоха – лишь временное историческое исключение, обусловленное дефицитом интеллектуального труда. СуперИИ способен устранить этот дефицит. Зачем правителю самому разбираться в экономике, технологиях, стратегии и управлении, если его персональный суперИИ будет делать это лучше любого человеческого эксперта? И здесь обнаруживается непосредственная связь с моим Атласом проектов переустройства будущего (АППМ): разные проекты переустройства мира в эпоху ИИ могут порождать принципиально разные типы элит. В ближайшие десятилетия могут возникнуть три принципиально разные модели элит. 1. Неовикторианская аристократия. Люди сохраняют власть, собственность и право определять цели. Интеллектуальную работу выполняют суперИИ. Главным занятием элиты вновь становятся социальные связи, коалиции, статус и воспроизводство власти. 2. Кентаврическая меритократия. Власть принадлежит тем, кто сумел превратить союз человеческого и машинного интеллекта в качественно новую когнитивную способность. Здесь решает умение понимать, направлять и критически контролировать суперИИ. 3. Постчеловеческая элита. Реальная власть переходит к самому суперИИ или к радикально преобразованным носителям интеллекта. Люди либо интегрируются в них, либо сохраняют преимущественно символическую роль. Скорее всего, эти модели окажутся слоями и стадиями одного процесса. Чтобы это увидеть, присмотримся к первой. Викторианская аристократия опиралась на интеллектуальный труд инженеров, ученых и управляющих. Ее неовикторианская наследница сможет опираться на интеллектуальную мощь, превосходящую возможности всего человечества. И здесь возникает парадокс. Чем могущественнее интеллект, обслуживающий цивилизацию, тем меньше собственного интеллекта может требоваться от тех, кто ею правит. Правда, при одном решающем условии: если люди сумеют сохранить контроль над суперИИ. А удерживать контроль над интеллектом, превосходящим твой собственный, – вероятно, самая интеллектуально тяжелая работа из всех. Поэтому неовикторианской элите понадобится собственная «гражданская служба» из кентавров-меритократов – так же, как викторианской аристократии понадобились чиновники, прошедшие конкурсные экзамены. Есть и другая угроза, и подсказку дает сам Хьюз: за викторианский век городская буржуазия постепенно потеснила землевладельческую аристократию. Те, кто создает для правящего класса богатство и знания, рано или поздно сами приходят к власти. Если суперИИ научится создавать коалиции и договариваться лучше людей, первая модель перейдет в третью. Остается главный вопрос: будет ли право управлять интеллектом зависеть от способности им обладать? Для вершины пирамиды – похоже, нет. Еще Торстейн Веблен, современник викторианцев, считал демонстративную праздность одним из главных знаков высшего статуса. В эпоху суперИИ демонстративная праздность станет самой сутью власти: правом вообще не заниматься интеллектуальным трудом – и при этом определять, ради чего этот труд совершается. Удерживать это право помогут кентавры, а отнять его сможет только сам суперИИ. #АППМ #Прогноз