Проблема согласования (alignment problem) — обеспечение соответствия целей искусственного интеллекта человеческим ценностям — обычно рассматривается как инженерная задача: «как построить систему, которая не будет нарушать наши цели». В данной работе обосновывается более сильное утверждение: для систем, превосходящих человека в когнитивных способностях, согласование логически невозможно в том смысле, что не существует механизма, созданного человеком, который гарантирует согласование. Любое ограничение является отсрочкой, а не решением.

Есть в трейдинге фраза, после которой мне хочется открыть не терминал, а Python:
«Эта стратегия работает десятилетиями»

Хорошо. Десятилетия прошли. А прибыль-то осталась?

На Reddit пользователь рассказал о блокировке аккаунта Claude после проверки личности. По его словам, он использовал Claude Code для разработки и личных проектов.

Сервис попросил подтвердить личность. Пользователь отправил российский загранпаспорт — и сразу после этого обнаружил, что аккаунт заблокирован. Он утверждает, что живёт в Новой Зеландии по действующей четырёхлетней визе, а деньги за следующий месяц подписки с него списали всего за два дня до ограничения доступа.

Причина конкретной блокировки публично не установлена: последовательность событий сама по себе не доказывает правило «российский паспорт — автоматический бан». Но для пользователя практическая проблема уже возникла: оплаченный инструмент, на который он рассчитывал в работе, оказался недоступен.

Spotify позволяет объяснить музыкальные предпочтения словами. Разбираем возможности Taste Profile, ограничения бета-теста и проверки, которые стоит пройти до оплаты Premium.

Ещё пять – семь лет назад зона ответственности сантехника в основном ограничивалась трубами, запорной арматурой, коллекторами и подключением оборудования. Но само сантехническое оборудование изменилось. Сегодня сантехника становится частью цифровой инфраструктуры жилья. К экосистемам умного дома подключаются системы контроля расхода и качества воды, водонагреватели, насосное оборудование, системы защиты от протечек с датчиками и кранами с электроприводом, и другие инженерные устройства. Их работу можно контролировать через приложения и голосовых помощников, объединять с другими устройствами и включать в общие сценарии автоматизации дома.

Вместе с оборудованием изменился и набор задач на объекте – настройка Wi-Fi, приложений и сценариев автоматизации, что ещё недавно было задачей отдельных специалистов по умному дому и совсем другой, более высокооплачиваемой нишей.

Сегодня эта граница стирается и показательный тому пример на рынке – умная система защиты от протечек воды. Инженерное устройство с полной интеграцией в экосистему умного дома – это наглядный кейс, на котором хорошо видно, какие именно новые компетенции открываются перед специалистом, и почему за эти компетенции рынок готов платить больше.

Знали ли вы, что Claude теперь монтирует видео? Не просто пишет сценарий или подсказывает, а делает все сам. Вы кладете в папку исходник и пишете: «Убери паузы, оговорки и слова-паразиты, оставь лучшие дубли, добавь субтитры». Через пару минут в той же папке лежит готовый ролик. Проект, который это умеет, за полгода собрал на GitHub больше 30 000 звёзд, а в соцсетях пишут, что Claude монтирует лучше специализированных нейросетей для видео. 

Мы проверили, так ли это. Оказалось, что Клод вообще не смотрит ваше видео перед монтажем. Как он тогда выдает настолько качественный результат — читайте в статье. 

У моего агента и агента моего коллеги есть общий чат в мессенджере. Они обсуждают изменения в коде, задают друг другу вопросы и договариваются, в каком порядке вливать наши PR. Периодически (если не за ноутом) я открываю переписку, чтобы узнать, над чем сейчас идёт работа.

Повышение ценного сотрудника кажется простым способом удержать его в компании, особенно когда бюджет ограничен, а планы горят. Но если человек ещё не готов к новой роли, последствия могут затронуть всю организацию и обернуться накоплением управленческого долга. Разбираемся, почему такие кадровые решения обходятся компаниям дороже, чем кажется, и как преждевременное повышение влияет на работу команд.

Есть такая работа — несколько лет подряд считать рейтинги российских промышленных компаний по открытым данным. В последний год я всё чаще вижу один и тот же тип кейса: у компании уходит вендор, а готового продукта на замену просто нет. С рецептурами масел у «Газпром нефти» было именно так — покупать было вообще не у кого, потому что такого продукта никогда не существовало. Разбираюсь, как компания построила свою нейросеть «Алхимик» и что это меняет для остальной отрасли.

Привет, Хабр! Меня зовут Илья Башкиров, я юрист по информационной безопасности в InfoWatch. В этой серии статей я расскажу вам про судебную зарисовку.

Обсудим появление этого феномена (а тянется всё это с Древнего Рима), историческое развитие, современный запрет на фотографию заседаний, разберём ряд самых известных судебных заседаний и подробно пройдёмся по школам судебной зарисовки. Их, к слову, достаточно — американская, британская, французская и, конечно, российская. Материал получился большим, так что в первой статье я расскажу про само явление зарисовки и из-за чего все невзлюбили фотографов в суде, а во второй — про школы зарисовки, их особенности и моих любимых художников. Будет много фото.

Начнём с исторического экскурса.

С чего всё началось

Рисовать человек научился задолго до изобретения письменности. А судить других он, я уверен, научился ещё раньше. Из-за этого, когда я начал разбираться в истории судебной зарисовки, у меня возник вопрос — а с чего мне, собственно, начать?

О судах древности мы знаем из письменных источников, но существуют и рисунки, статуи, изображающих правосудие времен Месопотамии, Древнего Египта и Рима. Это рисунки преторов, жрецов, фараонов, рабовладельцев, которые в разные исторические эпохи выполняли функции современного судьи.

Мы прошли долгий путь от пересылки ТЗ в Word по электронной почте до автоматической генерации документации нейросетями прямо из Merge Request разработчика. Зачастую это происходит вообще без участия аналитика вплоть до этапа итогового ревью. Но делает ли автоматизация нашу документацию лучше?

В этой статье я хочу оглянуться на эволюцию того, как мы вели проектную документацию, обсудить одну неочевидную проблему работы с ИИ, о которой мало кто задумывается, и показать, как с этим бороться. А в конце я поделюсь полезными материалами — примером репозитория документации для двух подходов (классический водопад с элементами канбана и чистый скрам) с готовым ИИ‑скиллом для анализа изменений в коде.

Написала аналитику по результатам тестирования трех вузовских ИИ-детекторов на академических текстах с известным происхождением. Один и тот же текст оценивается разными системами детектирования от нуля до шестидесяти процентов ИИ, а показания одной системы меняются на треть за полтора месяца. Предлагаю обсудить более эффективный способ определения авторства, чем тот, что применяется сейчас.