По поводу законопроекта Об основах государственного регулирования сфер применения технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации [1] который многие сейчас обсуждают и который вступит в силу в сентябре 2027 г. если будет принят.

Содержательно его и без меня многие разберут по косточкам, а я могу лишь с небольшой иронией озвучить "в воздух вопросы":
1. Будет ли создано министерство духовно-нравственных ценностей? А то дело то серьезное, во многих законах уже есть (думаю что де-факто есть засекреченное)
2. Все незарегистрированные ИИ ассистенты и агенты заблокируют или китайские ИИ агенты еще останутся доступными? (а есть сомнения? все заблокируют)
3. И самое главное, а чего полтора года то тянуть? Это что же такое, целых полтора года российские суверенные и национальные модели будут бездушные и безнравственные?! (вопрос риторический)

Ссылки:
[1] https://regulation.gov.ru/projects/166424/

#ai #russia #regulation #laws

Подборка ссылок про данные, технологии и не только:
- Kagi онлайн переводчик умеющий переводить на токсично-позитивный язык LinkedIn'а. Переводы смешные, особенно для тех кто в LinkedIn с таким не сталкивался, а те кто сталкивался уже не смеются, там реально многие так пишут;)
- Gdb-engines маленький сайт сравнения 67 движков графовых баз данных с открытым кодом. Полезно для тех кто выбирает графовую базу с нуля или на замену имеющейся
- Gdotv в ту же тему графовых баз, графический клиент ко многим графовым базам, есть версии для Windows, Macos и Linux. Код, увы, не открыт, но есть бесплатная версия
- Lightpanda Browser headless браузер для автоматизации с помощью ИИ агентов, живет в виде Docker контейнера, под AGPL лицензией. Самое интересное что он написан с нуля на языке программирования Zig и не является форком Chromium'а или Webkit'а. Это важно из-за радикально меньших объемов потребления памяти. Продукт как хорошая реклама языка Zig
- DeerFlow (Олений поток) от Bytedance обещают агента умеющего исследовать и кодировать и творить. Открытый код, MIT лицензия. Поддерживает условно любую LLM

#opensource #ai

Во Вьетнаме Министерство науки и технологии приняло National Artificial Intelligence Ethics Framework - этический кодекс разработки и эксплуатации ИИ. Сам текст на английском языке пока что найти не удалось, только новость о том что регулирование принято и начнет действовать сразу же, с марта 2026 года.

Как появится текст на английском языке можно будет обсуждать его подробнее, а на вьетнамском он доступен. Что важно так его обязательность, это не саморегулирующий добровольный документ, а набор требований.

И что не менее важно он написан в соответствии с глобальными документам ОЭСР, ЮНЕСКО и EU AI Act

#ai #regulation #vietnam

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

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- Artifacts бета версия версионированного хранилища файлов с доступом через Git. Продукт от Cloudflare, под использование ИИ агентами и легким созданием новых репозиторий. Выглядит интересно, под ИИ продукты особенно (а может быть только для них). Из необычного - написан на Zig
- AI Summer, Data Winter: What the AI Index Reveals — and What It Doesn’t Yet Measure статья об исчерпании данных для обучения ИИ и о data winter, сжиманию открытости данных из-за ИИ хайпа. Полезно почитать это и другие статьи автора
- isitagentready.com еще один сервис от Cloudflare который определяет готов ли Ваш сайт для ИИ агентов. Возникает вопрос - а хорошо ли если он готов и плохо ли если не готов? В чем больше выгоды?
- Inside Notion про культуру внутри Notion, читать интересно, хороший жанр

#ai #tools #services #readings

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- Auditing AI книжка про то как организовывать аудит ИИ систем. Выглядит полезно, но хочется большего погружения. В открытом доступе под CC-BY-ND
- Understanding Data свежая книга про понимание статистики и дата сайенс в современном мире. Авторы из мира биоинформатики, но большая часть написанного универсальна
- Apodex сингапурский стартап Miromind AI переехал в США и меняет название. Лично я активно пользовался их продуктом MiroThinker и теперь вроде как у них think.apodex.ai. А также у них есть открытый deep research агент в виде открытого кода

#opensource #ai #readings

Где ИИ инструменты были бы полезны и где их нет. Автоматизация работы с почтой

Я смотрю на свои повседневные инструменты и сервисы с которыми я работаю и рефлексирую о том где ИИ ассистенты были бы очень полезны и где их нет. Вот пример подобного.

У меня более 31 тысячи писем в основном почтовом ящике и около 8600 во втором и по нескольку тысяч в других. Даже при том что я придерживаюсь практики zero inbox, в нем, все равно, накапливается до 300-400 писем в входящих. И тут кажется что совершенно естественно применять ИИ ассистента который бы по команде умел бы структурировать и каталогизировать входящие письма. У Google есть встраивание Gemini в Gmail, но проблема в том что Gemini там на все запросы выдает инструкции и ничего сам не делает.

Есть внешние инструменты вроде Manus которые умеют подключаться к Gmail и даже писать код который разметит и рассортирует все письма или подключение ChatGPT к Outlook Email, но совсем не хочется давать доступ внешнему сервису к своей почте. Тем более поскольку нет желания обучать его на своих письмах.

Я подозреваю что такие ассистенты для почты постепенно появляются внутри наиболее массовых продуктов (тот же Gemini внутри Gmail), но пока недостаточно хорошо. А стартапы вроде Superhuman Mail или Inbox Zero, ИМХО, имеют мало перспектив поскольку экосистемы вроде Google или Microsoft сильно выигрывают.

Кроме того есть ощущение что интерфейсы к почте используемые ИИ ассистентами, мягко говоря, неэффективны. Обработку почту внутри самого сервиса можно было бы колоссально оптимизировать использовать внутреннее API.

Подозреваю что, всё таки, все пойдет скорее по пути стыковки ИИ агентов крупных AI BigTech'ов со своими аккаунтами и управление через них с разными защитными механизмами вроде обязательных бэкапов и тд.

#ai #thoughts #email #productivity

Я [не так уж] недавно озадачился темой баз знаний и баз документов для работы с ИИ да и без него тоже и не то чтобы в восторге от того что есть в практическом использовании. Если посмотреть на то как об этом думают другие, например, Andrey Karpathy в его тексте LLM Knowledge Bases то там речь про связку Obsidian как личный инструмент редактирования и набор инструментов по поиску и обогащению материалов с помощью LLM.

Вот эта модель, когда в ядре используются связанные Markdown файлы, а способы редактирования могут быть разные, Obsidian один из наиболее популярных, но далеко не единственный. Способ работающий, до каких то пределов и для подготовки сжатых смысловых связанных блоков.

Какие есть еще варианты связок редактор/интерфейс, LLM и тд. ?

Самый очевидный воспользоваться каким-нибудь Notion где AI встроен можно сказать естественным образом.

Есть еще OpenKB на базе PageIndex в котором вообще нет UI интерфейса, но есть возможность делать запросы с командной строки. Веб интерфейс это не проблема, можно поднять один из Markdown wiki продуктов вроде Docusaurus, но сам подход выглядит так:
добавляешь документ в любом формате -> он преобразуется в Markdown -> Markdown индексируется в базу знаний - > можно задавать вопросы естественным языком.

Карпатый в своих рассуждениях еще упоминал qmd любопытный тул как раз для такой базы знаний.

Я про все это тоже думаю, сразу в контексте 3-х близких задач:
1. Личная база знаний, которая у меня как и у многих на базе Obsidian и к которой хотелись бы LLM возможности что называется из коробки, а не через разные *Claw.
2. База знаний для работы доменных экспертов когда есть пул специалистов в предметной области и они готовят материалы для обучения LLM под предметную область какой бы она ни была (кулинария, юриспруденция, поэззия и тд). Тут идеально если есть Вики инструмент, на том же Markdown'е. И в который раз можно лишь посетовать про дефицит структурированных вики, хотя есть тот же Outline.
3. Хранилище документов под очень большие объёмы, условно в миллионы документов, с тем что документы могут быть разного типа с разными профилями метаданных и также подключаемыми. У этого есть разные решения, от технических, все метаданные в индекс OpenSearch, а профили описывать в разными схемами в YAML, до концептуальных через создание онтологии и использование институциональных репозиториев вроде Hyrax, DSpace, Islandora и тд. Институциональные репозитории и библиотечные системы далеки очень от инженерных паттернов и не факт что это лучшее решение.

Может показаться что эти задачи отличаются, но вот мне представляется что они очень близки.

#thoughts #ai #documents

ProgramBench интересный проект и исследование из Meta про проверке способности LLM не просто программировать, но и проектировать архитектуру приложений.

LLM проверяются на способность воспроизвести приложения имея доступ только к исполняемому файлу и не имея доступа к документации, исходному коду и интернету в принципе.

Идея интересная со многих точек зрения.
1-я - это возможность воспроизведения проприетарных продуктов, реконструкция унаследованных приложений на новых технологиях. Угроза для огромного числа малых компаний софтверных разработчиков.
2-я - это возможность снятия лицензионных ограничений с open source с ограничивающими лицензиями. Например, есть продукт под GPL, а тебе нужен аналог под MIT лицензией. Это даже проще поскольку исходный код доступен.

Понятно что этот тест с утилитами работающими с командной строки и программными библиотеками пока что упрощенный, но дальше могут быть такие же тесты для GUI/UI/Web приложений, для драйверов, для многого другого.

#opensource #ai #thoughts