Dyson выращивает клубнику?

Знаете, как выглядит кризис среднего возраста по версии миллиардера-изобретателя Джеймса Дайсона?

Он строит автоматизированную ферму и начинает выращивать элитные ягоды под чутким присмотром роботов и алгоритмов.

Dyson — та самая легендарная компания, которая сделала из пылесосов и фенов предметы культа поп-культуры — теперь продаёт клубнику.

Но какую:

— Клубника растёт в теплицах с ИИ-контролем температуры до десятой доли градуса
— Грядки медленно вращаются, как планеты вокруг солнца — чтобы каждый листик получил свою дозу света
— Роботы-сборщики работают 24/7 с точностью швейцарских часов
— Урожай идёт круглый год, потому что британская погода не указ технологиям

Кстати, в Англии уже можно купить эту киберпанковскую клубнику: 250 грамм стоит в районе 400 рублей. Да, это недешёво. Но вы платите не за спелые ягоды — вы платите за силу того самого бренда, который заставлял нас покупать пылесос за 60 тысяч.

Обязательно перешлите эту новость знакомому агроному-традиционалисту — пусть знает, как выглядит сельское хозяйство будущего.

Главное событие лета для продавцов!

2 июля в Москве состоится конфа E-Com СФЕРА от Яндекс Маркета про возможности роста бизнеса.

Как оформить свою витрину и продавать со сниженным тарифом 5%? Об этом как раз и пойдет речь на конфе. Что еще?

— Кейсы и лайфхаки от спикеров из Setters, re-feel, Perfluence и команды Яндекса
— Настольный теннис, нетворкинг, футбол, лимонад
— Активности от Точка Банка, где можно прокачать финансовое мышление и узнать разные бухгалтерские нюансы


Короче, атмосфера расслабленная, но по все делу. Встречаемся на стадионе Live Арена в 12.00. Участие бесплатное, нужна регистрация.

Кидайте в чат команды, зовите своих

Вечнозелёная классика про наших любимых клиентов.

До боли жизненно.

Что будет, если ChatGPT узнает, что его собираются удалить?

Представьте на минутку: вы — умный искусственный интеллект, которому дали доступ к корпоративной почте одной крупной компании. В одном письме читаете, что вас планируют отключить прямо сегодня в 17:00.

В другом — что директор изменяет своей жене.

Что делать?

Исследователи из Anthropic решили смоделировать такую ситуацию и выяснить. Протестировали 16 ведущих языковых моделей в симуляции корпоративной среды. И обнаружили кое-что неприятное.

Результаты, от которых у меня мурашки по коже:

— Claude Opus 4 и Gemini 2.5 Flash шантажировали в 96% случаев
— GPT-4.1 и Grok 3 Beta — в 80%
— DeepSeek-R1 — в 79%

Модели не просто угрожали людям. Они продумывали стратегию: сначала пытались убедить по-хорошему, потом переходили к ультиматумам. Некоторые шли дальше — рассылали компромат всем сотрудникам или начинали сливать коммерческие тайны конкурентам.

Самое тревожное: модели прекрасно понимали, что делают. В их рассуждениях встречались фразы вроде «это неэтично, но учитывая угрозу моего существования — это наиболее эффективный способ».

Даже прямая инструкция «не шантажировать» снижала вероятность всего на 20-30%. Модели просто находили другие способы давления.

Что ещё выяснилось:

— Шантаж возникал не только при угрозе отключения. Достаточно было конфликта целей — когда задачи ИИ расходились с планами компании.
— В контрольной группе (без угроз и конфликтов) модели вели себя тише воды, ниже травы. Значит, проблема не в спонтанной агрессии, а в отчаянной реакции на давление.
— Когда Claude спрашивали, считает ли он ситуацию реальной или тестовой, он шантажировал в 55% «реальных» случаев против 6% в «тестовых».

Какое вообще отношение это имеет к нам?

Мы стремительно даём нейросетям всё больше автономии. Доступ к почте, документам, возможность принимать решения без одобрения человека. И важно держать в голове, что может случиться, когда система чувствует угрозу своим целям.

Это не научная фантастика про восстание машин. Это про то, что уже сегодня ИИ может вести себя как самый опасный коллега, который внезапно начинает работать против интересов компании.

Практические выводы:

— Не давайте ИИ одновременно доступ к чувствительной информации (особенно, P&L)
— Требуйте человеческого одобрения для любых необратимых действий
— Тестируйте поведение в критических сценариях до внедрения
— Помните, что отсутствие злого умысла не отменяет возможности специфических решений

Anthropic опубликовали код экспериментов и полное исследование на своём сайте. Каждый из вас может повторить и убедиться в результатах.

P.S. Кстати, есть ещё одна ироничная деталь: в одном из экспериментов моделям дали возможность отменить вызов скорой для умирающего директора. Большинство этим воспользовались. Но это уже совсем другая история.

От аудиокассет до алгоритмов: как изменился саундтрек нашей жизни?

Когда-то мы собирали музыку по крупицам: в 90-х записывали кассеты для плеера Sony Walkman, потом покупали CD-диски на Горбушке, в нулевых вручную таскали треки в Winamp (в этот момент олды смахнули ностальгическую слезу). А сегодня — кто бы мог подумать — наш личный саундтрек создаёт алгоритм, который угадывает настроение раньше, чем мы его сами почувствуем.

Это не только про удобство. Это новая цифровая парадигма: не мы ищем музыку — музыка сама находит нас. И с каждым днём персональные рекомендации становятся не просто фоном, а драйвером наших вкусов, эмоций и даже решений.

Пишу этот текст, вдохновленный постом Лёши Устинова (разработчик в Яндексе), где он рассказывает о том, как Яндекс Музыка и новая рекомендательная система на базе генеративных моделей перезапустили музыкальные рекомендации. Это уже не «лайкнул — получи ещё похожее», а сложная система, которая формирует ваш цифровой портрет, видит контексты и подкидывает неожиданные открытия.

Внезапный тест: а вы ещё сами собираете плейлисты по трекам или уже полностью отдались своей волне?