Сегодня у Тима Кука последний день в кресле CEO Apple. Об этом напишут буквально все. Мне же хочется отмотать ленту назад и вспомнить, как он вообще появился в компании.

Представьте себе ситуацию: вы занимаете пост вице-президента в Compaq – на тот момент крупнейшем производителе компьютеров в мире. Отличные перспективы, карьера мечты! И тут вас зовёт к себе Стив Джобс – в балансирующую на грани банкротства компанию, которой все вокруг пророчат скорую смерть. Для масштаба: тогда, в 1998-м, Compaq стоила дороже Apple более чем в 10 раз.

Все, кто знал Кука, в один голос советовали остаться. Один знакомый CEO выразился предельно жёстко: уйдёшь – будешь дураком. Но хватило пяти минут беседы с Джобсом, чтобы эта железная логика дала сбой. Сам Кук позже вспоминал: “Это казалось нелогичным, но внутреннее чутьё подсказывало: действуй! И я прислушался к нему”.

Этот прыжок веры окупился с лихвой. В 2011-м Кук возглавил Apple и за 15 лет у руля довёл её рыночную капитализацию до $4 триллионов (эта цифра ненадолго переваливала и за пять). Вопреки репутации сухаря-операционщика, при нём было запущено несколько мегауспешных продуктов, включая Apple Watch, AirPods и Apple Pay, а сервисы стали второй по значимости статьёй доходов. Личный бонус за смелость – состояние в $2,6 миллиарда по оценке Forbes. Не самое плохое вознаграждение.

Конечно, не обошлось и без факапов: проект беспилотного автомобиля спалил кучу денег и тихо скончался, а в гонке ИИ компания до сих пор плетётся в хвосте. Хотя есть мнение, что это осознанная стратегия. Apple редко бежит первой в туман – она обычно ждёт, пока энтузиасты набьют шишек, а потом приходит на уже сформированный рынок и подминает его под себя. Смартфон, напомню, тоже придумали не “яблочники”.

Отдельный штрих к портрету. Когда в 2019-м Трамп оговорился и представил Кука как “Тима Эпла”, тот быстро сориентировался и заменил фамилию в твиттере на логотип компании. Умение делать пиар даже из чужих ляпов дорогого стоит.

И где теперь Compaq? В 2002 году её поглотила HP, оценив в $24 миллиарда. Столько сегодняшняя Apple зарабатывает за пару месяцев.

Летом Алексей Сидорюк зазвал в свой c red_mad_robot подкаст 2ТОК Ивана Оселедца, гендиректора AIRI, декана факультета ИИ МГУ, и меня поговорить про ИИ, образование и науку. Алексею большое спасибо, часа полтора под ненавязчивым управлением двух тактичных модераторов поговорить с Иваном — колоссальное удовольствие. К тому же, по крайней мере, для меня — чрезвычайно полезное.
Сегодня, контекстно, т.е. к началу учебного года, подкаст выложили на две платформы, кому какая ближе. Пересказывать смысла мало, там интересно (на мой взгляд) следить за разговором, так что зову послушать:)
https://www.youtube.com/watch?v=abFpBdVXtH4
И
https://vk.ru/podcast2tok?z=video-240771195_456239048

Тут исследователи решили дополнить классику Канемана про Систему-1 и Систему-2 и предложили в эпоху ИИ рассматривать еще и Систему-3 — внешнее алгоритмическое мышление ИИ, которое использует человек в процессе решения задачи. Авторы не без оснований полагают, что ИИ уже стал активным внешним участником принятия решений.
Авторы различают два режима работы с ИИ.
• Когнитивный аутсорсинг (offloading): человек делегирует ИИ часть работы, но сохраняет контроль, сверяет ответ с задачей и при необходимости отменяет рекомендацию.
• Когнитивная капитуляция (surrender): человек принимает выданный ИИ ответ без достаточной проверки; собственная аналитика фактически не включается.
В ходе нескольких разумно сдизайненных экспериментов получили ожидаемый вывод: качество человеческого ответа стало зависеть от качества подсказки ИИ: правильный вариант ИИ добавил около 25 процентных пунктов к базовому уровню, ошибочный — отнял около 15. Контраст между двумя типами рекомендаций был крупным по размеру эффекта: Cohen’s h = 0.81.
Вроде бы выглядит как большая опасность, но, как и в большинстве подобных экспериментов, сама среда их проведения примитивна: просто ChatGPT (а в данном случае еще и неявно управляемый экспериментаторами).
Принципиально ошибочным при этом является неявно используемое утверждение “ChatGPT = AI" Все выводы, таким образом, сводятся к тому, что в лоб и бездумно использовать первый же ответ ChatGPT на сложную задачу опасно.
Для бытовых пользователей ИИ-чатиков статья несет важное предупреждение — вот только они его не прочитают. А в реальных рабочих процессах с использованием ИИ, в правильной обвязке и с разработанными процедурами вариант “когнитивной капитуляции” становится куда менее вероятным, ради этого harness и существует.
Тем не менее прочитать полезно, хотя это совсем не популярный текст (а уже появившиеся популярные пересказы с призывами “не сдавайтесь ИИ!” поверхностны и местами истеричны).
А вообще интересно, приживется ли концепция “системы-3”, она по сути своей заметно глубже примитивного “ИИ — это инструмент”
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6097646
Если кому трудно по ссылке пройти, вот статья в PDF

FT: Uber объединяется с профсоюзами водителей, чтобы замедлить внедрение роботакси

– Столкнувшись с конкуренцией Waymo, Uber нашел неожиданных союзников
– Обычно Uber обходил стороной регулирование и права работников
– Недавно Uber присоединился к профсоюзам, чтобы помешать роботакси
– Uber выступает за более медленное внедрение роботакси в США
– Компания хочет обязать платформы использовать «гибридные сети»
– Платформы должны сочетать водителей-людей и роботакси
– Когда-то Uber пренебрегал правами работников во имя инноваций
– Однако теперь Uber столкнулся с кризисом на основном рынке
– Uber заявил, что из-за Waymo доходы водителей-людей снижаются
– Конкуренты считают, что Uber преследует корыстные интересы
– Uber давно занимается роботакси, но отстает от конкурента Waymo
– Компания хочет раздробить рынок, оставив себе роль агрегатора
– Uber не хочет потерять свои комиссионные доходы от водителей и др.

@ftsec

Все массово и бурно обсуждают запуск модели Astra от OpenAI (еще бы, создатели, не скупящиеся на пиар в преддверии IPO, уже назвали ее первой ласточкой наступающего AGI). И на этом фоне незаслуженно тихо прошел анонсированный дня три назад запуск модели мира по имени Atlas от World Labs знаменитой Фей-Фей Ли.

Atlas is an omni model that we pretrained from scratch to natively operate on text, images, video, and 3D. It is a multimodal autoregressive diffusion transformer: all inputs are combined into a shared spatial context. Atlas uses that context to generate what comes next, staying consistent in 3D with everything it has seen and imagining what lies beyond it.

Впрочем, все это лучше один раз увидеть, чем сто раз прочитать: очень советую сходить по ссылке на их пост и все иллюстрации посмотреть (а некоторые даже и потыкать, что важно).
То, что у них получилось, не только создателям мультиков окажется полезно, куда интересней создание симуляций для обучения разных представителей мира Physical AI.
https://www.worldlabs.ai/blog/atlas

Вчера была пятница, и в Яндексе прошел традиционный еженедельный хурал 🙂 Много лет назад эта очень интересная традиция корпоративной культуры родилась как-то случайно из обычных планерок, но оказалась очень живучей и очень востребованной — а по мере роста компании и все более важной. Первые годы существования хурал был интересной частью моей собственной работы: я хуралы активно готовил и в большинстве случаев сам и вел. Теперь это — серьезная работа нескольких команд, и очень здорово, что об этом сняли фильм, который не только внутри показывают, но и выложили в публичный доступ на Кинопоиск. Фильм любопытный и не слишком долгий; интересующимся корпоративными культурами бигтехов будет интересно посмотреть:)

https://www.kinopoisk.ru/film/13409687/

Красивая веха в развитии гуманоидных роботов: китайский автопроизводитель XPeng на своей фабрике запустил производство роботов IRON в рамках полномасштабной коммерческой сборки, а не очередного пилота. Пресса ухватилась за тот факт, что робот самостоятельно пошел сразу после окончания сборки. Автопризводители знают толк в пиаре: автомобиль должен сам уезжать, робот должен сам уходить, как только сборка завершена.
Маску должно быть обидно: первым автопроизводителем, всерьез построившим производство гумов стала не Тесла.

https://interestingengineering.com/ai-robotics/xpeng-iron-humanoid-robot-production

На тему фрагментации, суверенизации и прочего сепаратизма на цифровой стороне нашего мира. Гугл начал довольно заметно менять свою европейскую выдачу поиска после антимонопольного штрафа ЕС в €460 млн: наверх поднимаются специализированные поисковики (сервисы сравнения цен и им подобные), а карусели отелей, авиакомпаний и ресторанов теряют часть функций, включая актуальные цены. Компания прямо и официально называет это крупнейшим ухудшением качества поиска за всю его 29-летнюю историю; старший вице-президент Ник Фокс утверждает, что реформа усиливает посредников за счёт локального бизнеса.
Это, похоже, первый настолько яркий пример регуляторной “локализации”, а не просто типичный кейс «регулятор против платформы»: появление двух сильно разных по виду и функционалу (когда-то вызывавшие много шума разные госграницы на Картах на этом фоне — пустяк) версий одного базового цифрового продукта: глобальной и европейской.
https://www.reuters.com/world/google-warns-lower-quality-it-revamps-europe-search-results-avoid-eu-fines-2026-09-08/

Антропики опубликовали результаты экономической модели, пытающейся предсказать влияние развития ИИ на экономику и рынок труда в США до 2030 года. Схема традиционная: средний сценарий и два крайних случая максимального и минимального воздействия. Читатели сразу обратили внимание, что уже больше года муссируемые мрачные прогнозы Амодеи похожи на радикально плохой (и наименее вероятный в рамках моделирования), а не средний сценарий.
К моделированию, впрочем, остается немало вопросов. Во всех сценариях предполагается, что структура рынка труда для людей остается той же, что и сегодня — и перераспределение возможно только в рамках уже существующих сегодня ролей. Опыт же всех предыдущих трансформаций показывает, что в процессе возникают новые, неожиданные и иногда массовые роли, куда перетекает часть высвобождающейся рабочей силы.
Но, увы, модели не умеют работать с неопределенностями такого типа: параметры и масштаб новых ролей надо задать явно, чтобы учесть в модели, и эти взятые с потолка (а больше неоткуда) допущения убьют всю стройность модели.
Так что почитать (и особенно поиграться с интерактивной версией) интересно и познавательно, но назвать результат серьезным прогнозом как-то сложно:)
https://www-cdn.anthropic.com/files/4zrzovbb/website/cf58f84d46a4a76bf5a5b039ac695fba6b80041c.pdf
Интерактивная версия - https://www.anthropic.com/institute/econ-scenarios