Написал про российский законопроект регулирования ИИ скучным текстом на Substack и картинкой для тех кто любит смотреть картинки, а не читать (в тексте подробностей больше, если что).

Картинку, конечно, рисовал с помощью ИИ агента.

#ai #regulation #russia

Для тех кто, возможно, еще не читал, полезный материал Coding agents for data analysis от Саймона Уиллисона про применении ИИ агентов в анализе данных. Более всего полезно дата журналистам, даже аналитикам и в разного рода аналитических проектах.

Главное достоинство - все хорошо и просто объяснено, хоть переводи и курс делай по этому материалу.

#opendata #ai #dataanalysis

Все тот же Саймон Уиллисон выложил результаты дизассемблирования компилятора Turbo Pascal 3.02A 1986 года в интерактивной форме с посекционной структурой. Выглядит неплохо, но судя по всему и здесь не обошлось без галлюцинаций ИИ

Идея интересная, но ИИ инструменты пока с ней не справляются, во всяком случае не в руках специалистов по ассемблеру и бинарному коду.

Впрочем я предсказываю что это изменится в течение этого года и тогда это будет еще один прорыв в работе ИИ в разработке ПО, потому что объективная человеческая трудоемкость у этих задач сейчас огромная, а тут ИИ вполне может справиться.

#ai #itmarket #softwaredev

Ещё один любопытный проект про данные в эпоху ИИ ассистентов Legal Data Hunter в виде базы нормативно-правовых и судебных документов со всего мира. Явно пэт-проект одного разработчика, бизнес идея если и прослеживается, то в ней есть сомнения, автор явно хочет продавать API к глобальной базе законов и судебных решений чтобы кто угодно мог подключать их к своим ИИ ассистентам. Открытые данные там тоже есть - это каталог источников юридических документов legal-sources организованный на удивление похоже с тем как я создавал реестр Dateno, в виде большой коллекции YAML файлов по каждому источнику.

Весь проект с конвеерами сбора данных, сбором источников и тд. автор писал с помощью ИИ. Написал он всё это в очень короткий срок и охватывает уже источники более чем по 40 странам (остальные в статусе "запланировано").

Порог входа для создания таких проектов теперь резко сократился, можно сделать в одиночку за недели то что команда разработчиков раньше делала бы полгода или дольше.

Конкретно судьба этого проекта не так интересна, а вот руках более продвинутой LegalTech команды можно создавать базы НПА и судебных решений другого уровня.

#opendata #datasets #ai

Ещё мысли вслух:
1. Если присмотреться к наиболее популярным репозиториям в Github'е которые попадают в ежесуточные, еженедельные и ежемесячные списки Trending то в какой-то недавний момент почти 100% из них - это разного рода инструменты и руководства для работы с ИИ агентами или сами открытые ИИ агенты или иной код для работы с ИИ.

В какой-то момент ИИ инструменты стали синонимом разработки, хайп ли или реальные изменения достигшие неимоверного масштаба. Фактически стремительный переход к AI-first разработке не только в том смысле что с помощью ИИ ассистентов пишется код, но и в том что все наиболее популярные разработки идут в сторону усиления этого тренда. Лично я ничего подобного не наблюдал ранее.

2. Похоже осталось немного времени когда ИИ инструменты получат возможность осуществлять оплату от имени пользователя и это сильно повлияет не только на рынок сервисов, но и на рынок дата продуктов (и данных соответственно). Например, когда появится возможность задавать ИИ агентам задачи. в стиле "исследуй то-то и то-то, найди сведения о том-то и том-то, систематизируй знания в этой области и потрать на это исследование не более $200" причем не обязательно на токены для запросов к LLM, а, например, для подключения к платному API, платным базам данных и тд. Неизбежно изменение тарификации, агентская тарификация - это вам не ручная подписка на доступ, это оплата здесь и сейчас по числу запросов к сервису. Это поломает бизнес модели многих онлайн сервисов и даст новые возможности многим другим. И это актуально потому что сейчас ИИ агенты делают выводы по общедоступным сведениям преимущественно.

#thoughts #ai #business

Разные мысли вслух:
- инструменты мониторинга потребления токенов и запросов к LLM становятся всё более актуальными. Что-то вроде deepeval или phoenix и других. Характерно, что в мире такие решения существуют и интегрированы со всеми основными сервисами, а российские сервисы типа Яндекса и Сбера исключены из мировой экосистемы. Это отдельная тема для размышлений: изменится ли это как-либо или нет.
- единственные по-настоящему успешные бизнесы, связанные с открытыми данными, не являются бизнесами на самих открытых данных, а бизнесами на инфраструктуре вокруг них. Hugging Face сейчас крупнейший хостинг данных для обучения ИИ, но это не бизнес на открытых данных, хотя портал и наполнен ими. Другой пример — Esri. Я наблюдаю, как всё больше городских порталов данных и геоданных создаются на их платформе, но бизнес Esri не в них, а в том, что создатели порталов используют их сервисы, а портал по открытости данных/геоданных создают в довесок.

#opendata #ai #thoughts

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- anton ИИ агент для анализа данных и построения дашбордов. Позволяет быстро сделать дашборды не привлекая внимания санитаров выделенного аналитика. Выглядит как минимум любопытно, открытый код, AGPL. Но завязано на платформу MindsDB командой которой он и создан. У MindsDB минимальная подписка это $35 в месяц с привязкой карты, что для работы немного, а для тестирования, особенно когда тестируешь много сервисов, себя не оправдывает. Был бы аналогичный platform-agnostic инструмент - ценность его была бы выше для пользователей. Думаю что еще появится если еще не появился. P.S. Не понимаю тех кто называет продукты распространенными человеческими именами, не любят они людей.
- OpenScreen многоплатформенный инструмент для создания демок к софтверным продуктам. Открытый код, MIT, выглядит как наглядный и зрелый продукт. На практике надо проверять, если все как в его демо то можно использовать для создания пользовательской документации, презентаций инвесторам и тд.
- whylogs библиотека для ведения логов в задачах машинного обучения. Существует достаточно давно и, кроме всего прочего, умеет суммаризировать датасеты и выдавать их статистические профили. Не так много таких инструментов существует, как ни странно, а для данных очень большого объёма их практически нет, поскольку почти всегда они работают через датафреймы. Whylogs тоже основан на датафреймах поэтому и применимость его ограничена.
- Nicholas Carlini - Black-hat LLMs | [un]prompted 2026 о том как применять LLM (в данном случае Anthropic) для поиска 0-day уязвимостей. Полезно для тех кто занимается безопасностью ПО в любой шляпе.
- parallel.ai онлайн ИИ агент с ориентацией на машинное использование (хотя формат вывода для людей тоже есть) и умеющий в поиск, deep research и тд. Как продукт выглядит интересно и в части вывода промежуточной информации в процессе работы над задачами и в части в том что он сделан в формате machine-first и API-first (машинная выдача и доступ через API/MCP выведены в приоритет). Я его на автоматических задачах еще не проверял, только сравнивал работу в режиме deep research с другими сервисами.

P.S. И про deep research инструменты некоторые размышления вдогонку
У меня есть типовая задача по deep research с тестированием одной из идей развития Dateno. Она неплохо структурировано для аналитики результатом которой должна быть и оценка бизнес ниши и техническое проектирование. Я регулярно проверяю новые ИИ агенты на этой задаче. Что хорошо - оценку бизнес ниши parallel.ai выдал очень четкую, не идеальную, но логичную. А вот с техническим проектированием не очень. Я до этого сравнивал с десяток сервисов способных в deep research (Perplexity, ChatGPT, Kimi, MiroMind, Gemini, Antigravity, Cursor и др.) и пока только Kimi и MiroMind выдавали наиболее интересный результат в части продумывания архитектуры ПО.


#opensource #datatools #ai #thoughts

Для тех кто интересуется регулированию ИИ в других странах, обзор последних правил закупок ИИ госорганами в США, скорее критичный чем хвалящий. Основная мысль в том что правила госзакупок исходят из того что государства получают лучшие (самые дешевые часто) сервисы на тех же условиях что они предоставляются на рынке и выигрывают за счет того что за счет рыночных внедрений у продуктов есть устоявшиеся цены, условия и тд. А в данном случае госорганы устанавливают большое число ограничений включая политические, ограничения на "Woke AI" и запрет на сбор телеметрии необходимой основным ИИ провайдерам. Все очень похоже на то что ИИ в госорганы в США будут поставлять, или ИИ-бигтех договариваясь об особых условиях, или "классические господрядчики" используя открытые модели и инфраструктуру внутри госинфраструктуры.

Сравнивать это регулирование с российским, к примеру, сложно. Российское регулирование, в форме ранее упомянутого законопроекта, предполагает жесткие ограничения не только для ИИ для гос-ва, но и для любых разработчиков ИИ в принципе и выведено оно в регулирование подзаконными актами Пр-ва, которые могут быть как весьма облегченными, так и убивающими рынок для всех кроме пары компаний (конечно никакой коррупции тут не может быть, даже думать об этом ни-ни).

Но возвращаясь к регулированию в США, оно далеко от идеала и говорит про тренд на усиление госконтроля к ИИ продуктам используемым госорганами, что для практики закупки ПО в США если не странно, то не общепринято.

#usa #ai #regulation

Полезное чтение про данные, технологии и не только:
Тексты для обдумывания
- A Fourth Wave of Open Data? Exploring the Spectrum of Scenarios for Open Data and Generative AI одна из немногих попыток переосмыслить подход к открытым данным в эпоху генеративного ИИ. Тексту уже почти 2 года, его авторы когда-то описывали концепцию 3-й волны открытых данных, а теперь пытаются нащупать основу для 4-й. С одной стороны это про полезный взгляд на мир, с другой стороны он скорее смотрит с регуляторной, а не с инженерной практики.
- Can AI Strengthen Policy Dialogue? Lessons from Building ReguLens рассказ про ReguLens, инструмент оценки регуляторных документов с помощью ИИ. Сам инструмент пока представлен только этим текстом и скриншотами и позиционируется как помощник специалиста, а не автономный агент. Достаточно очевидно что таким подходом очень скоро будут оценивать разные международные рейтинги в которых анализируется национальное регулирование.

Про ИИ
- Introducing Muse Spark: Scaling Towards Personal Superintelligence новая ИИ модель от Meta, в этот раз без открытого кода и похоже что бренд Llama пошел в утиль, а к этой модели надо присмотреться. Хотя выбирая между открытыми и закрытыми моделями, открытые предпочтительнее, если он немного, а не сильно хуже.

Сугубо технологическое
- Announcing General Availability of ClickHouse Full-text Search в Clickhouse появился/существенно обновился полнотекстовый поиск. Надо как можно скорее проверять и смотреть можно ли с его помощью заменить поиск в других продуктах. Использовать его вместо эластика в первую очередь
- Why I'm replacing Polars with DuckDB автор пишет про миграцию с Polars на DuckDB, текст короткий, но отражает и мои впечатления. Качество разработки у DuckDB существенно выше.
- profiling-explorer инструмент для визуализации файлов pstats при отладке приложений на Python. Полезный для отладки серверных и пользовательских приложений. Простая штука, хорошо дополняющая работу с profiling.tracing в Python

#opendata #ai #datatools #readings