Логово асоциальной твари

Oops, we did it again...AWS US-EAST-1Oct 28 3:36 PM PDT Earlier today some EC2 launches within the use1-az2 Availability Zone (AZ) experienced increased latencies for EC2 instance launches. We communicated with affected customers via the AWS Personal Health Dashboard shortly after the issue began. This issue has been resolved and EC2 instance launches are operating normally, however some request throttles are currently in place for the use1-az2 Availability Zone (AZ), which are gradually being removed. Customers may experience “request limit exceeded” in this AZ while these throttles are in place; retries should resolve the issue.Впрочем, уже починили:Oct 28 10:57 PM PDT Between 9:00 AM and 10:43 PM PDT, we experienced increased latencies for EC2 instance launches within the use1-az2 Availability Zone (AZ) in the US-EAST-1 Region. In addition we experienced increased ECS task and pod launch failure rates. This impacted services that depend on ECS, including Fargate, EMR Serverless, MWAA, CodeBuild, EKS, Glue, AppRunner, DataSync, MWAA and AWS Batch. As part of the recovery effort, we temporarily throttled ECS operations in three impacted cells. At 10:43 PM, we had fully mitigated the issue. The issue has been resolved and the service is operating normally.Azure (пока чинят)Starting at approximately 16:00 UTC on 29 October, 2025, customers and Microsoft services leveraging Azure Front Door (AFD) may have experienced latencies, timeouts, and errors. We have confirmed that an inadvertent configuration change was the trigger event for this issue.И тоже, кстати, недавно падал - предыдущий инцидент был три недели назад.Cloudflare (сидят с попкорном, надо полагать)We are closely monitoring the situation with Azure, Cloudflare remains available and will report any issues impacting our customers.Кучно пошло, в общем.@snakeslair #thereisnoclouds

Чем больше уходишь в менеджмент, тем больше хочется что-нибудь руками поделать самому. Но лезть на прод чревато, поэтому приходится отрываться на пет-проектах.Есть у меня в хозяйсте парочка стареньких HP Proliant dl380 gen8, с аппаратным рейдом. Т.к. это HPE, то сделано там всё через жопу до дисков мониторингом просто так не добраться, и нужно извращаться. А диски мониторить надо, потому что они хоть и не такие старые, как сам сервер, но всё равно иногда сыпятся (а ещё их иногда контроллер отстреливает по одному ему лишь ведомым причинам).Недолгим гуглежом был добыт шаблон для заббикса, нюанс лишь в том что он под Zabbix 2.0, и вообще ему лет уже десять (как и самому серверу, впрочем).За пару вечеров докрутил-допилил, немного поправил - и вот. Вдруг пригодится кому.Исходный репо: тут

В последнее время как-то особенно сильно стал замечать, насколько наше айтишество разбаловалось облаками и сервисами "по кнопке". Ладно, к поставкам серверов в 8-12 недель ещё получается приучить. В основном. Хотя нет-нет, да и приходят очередные страждущие "нам тут десяток серверов нужен... не, не срочно, за месяц же поставите?". А почему нельзя просто взять, и переехать в новый ЦОД? Там же делов на неделю! Подписали, взяли серваки, повезли... как нет? как закупка? как нет оптики? А ещё серверы, бывает, ломаются. Диски вылетают, память и т.д. Но зачем знать, что там в сервере стоит, пока он работает? А если сдох - почему его за пять минут не починили?! Какие шесть часов?! (стоит ли говорить, что какой-нибудь очень важный продакшен всегда оказывается на сервере с одним БП, одним диском без RAID, бэкапами годичной давности и в перегруженной по питанию стойке?)И так во всём. В мире микросервисов и кубернетисов всё просто. Сдох контейнер? Пересоздали. Упала нода? переживём, у нас ещё есть. И не надо задумываться, что железо нужно привезти, скоммутировать и настроить, оптику проложить, разварить и проверить, а качественные помещения и умные руки есть ну далеко не везде...Это если сам ЦОД вообще есть в нужном месте. И если это именно ЦОД, а не каморка с двумя бытовыми кондиционерами, где за несколько лет один сервер вырос в забитую "под пробку" стойку. Ведь с точки зрения какого-нибудь продакта, если где-то есть локация с нашим железом, значит там априори "хороший ЦОД", как в Москве. Как нет? Как "на хер"?? И даже если ЦОД есть, даже если в Москве, то вовсе не обязательно туда нужно заезжать - по разным причинам, часть из которых мы с уважаемыми людьми недавно обсуждали в подкасте (вторая часть скоро тоже появится в паблике).Я уж молчу про сеть. Которая должна всегда иметь нужное количество нужных портов, никогда не падать, иметь неограниченную пропускную способность и нулевую задержку. Как это так, нельзя растянуть L2 от Москвы до Владивостока? Почему у вас ипсек овер интернет на другой конец шарика флапает? Как так, соединение пропало, какие такие таймауты тюнить?!! Но ладно сеть! Обычная база в виде "как работает DHCP" и "как сконфигурить RAID" это уже сложно. "Дайте нам ручку, и чтоб всё само настроилось!" Зато кубернетесы, сиайсиди и прочие докеры.Тут можно было бы ещё наш курс порекомендовать, но что-то заинтересованность я в нём вижу околонулевую, среди тех самых девопсов и сре. Слишком скучно, слишком приземлённо (и никаких докеров!) и вообще не нужно, да.@snakeslair #finops #thereisnoclouds

Junior-программист-вайб-кодер: уууу терминал меня вгоняет в тоску, мне нужен цветной интерфейс, интернет для чатжэпэтэ и каппучино на миндальном молоке.Senior-инженер-робототехник: все в этой жизни стало абсолютно понятно...👨‍🌾

Реклама и ретушь подплава СШАВал «Таллиби» сломался из-за несоосности кормовой части вала в сочетании с ошибкой мехобработки. Изначально рабочий при обработке вала слишком глубоко врезался в разрез между двумя втулками металлической части вала, что определило место аварии, пока в совместной американо-испанской военно-морской базе г. Рота сборная рабочих верфи Чарльстона фактически передвинула переднее и заднее отверстия вала на несколько дюймов каждое (недели сварки, покрытия и расточки). После поверхностного расследования комиссии военных следователей, в ходе которого мне сказали, что это мое слово против слова командира подводной лодки... Командир солгал комиссии, а затем перед командой в казарме на рабочей барже в Роте (если это не клевета, то это ложь) о том, что никто ему не сказал (хотя у нас были гаечные ключи и противогазы, висящие на трубах в проходе вала в течение 3 недель до поломки; и я лично сообщил об этом командиру показал ему наши доказательства)... и нам, очевидцам, сказали заткнуться или ехать в Ливенворт. Флотские следователи пытали меня из-за этого 4 часа в допросной на оружейной станции Гуз крик и заставили подписать ложное (под диктовку) признание, которое превратило мою жизнь в ад до сих пор. Придите, придурки! Я достаточно стар, чтобы меня это больше не волновало. Кстати, лживый командир продолжал работать, пока позже не посадил лодку на берег в Дейтоне, споря о правах прохода с парусной лодкой посредством мегафона. Меня обвинили в том, что я звонил в газету Бостон глоуб по поводу инцидента (цитируемая новость выше), но это был не я... Я был на вахте в сухом доке во время откачки воды, когда репортеру Глоуб позвонили из Роты).Механики определил, что вал сломается за 3 недели до поломки. Командир был очень крутым и не хотел слышать нас. Поэтому мы изучили схемы, определили предельный уровень и ожидаемую скорость затопления, чтобы знать, сколько у нас времени. Для подготовки к противоаварийным действиям мы срезали всю фиксирующую проволоку и сняли запорные устройства с резервных уплотнений вала, а также обмотали клейкой лентой последние два блока, удерживающих аварийную набивку от сжатия, так что все, что нам оставалось сделать, это ударить по ленте, чтобы снять блокировку. Подготовили переносные дыхательные аппараты, модифицированные для обеспечения постоянного давления дыхания при работе под водой, и гаечные ключи с храповыми механизмами с насаженными на них суперклеем гнездами. Маски и гаечные ключи подвесили к лентам, которые свисали с потолка в задней части судна. В течение 3 недель вахтенные офицеры обходили эту область… они передавали наши сообщение командиру, но им было приказано не обращать внимания. Во время большой корабельной приборки в Неаполе, командир навестил меня, когда я убирался в «собачьей будке». Он был в белой униформе (белоснежной как у мороженщика) и спросил у меня о доказательствах, и я показал их ему. Позже он сказал комиссии (которая передала мне, что моя история расходится с показаниями командира и что мое слово проиграет), что никто не предупредил его о том, что вал ломается. Я знаю, что это ложь, и с радостью пройду любые проверки на детекторе лжи в любое время.Вал сломался между внутренней втулкой подшипника дейдвудной трубы и втулкой уплотнения вала. После того, как аварийные втулки были установлены на вал, механик вырезал рельеф между ними, который затем был заполнен резиной для аварийной герметизации. Остатки вала заткнули полностью, кроме примерно 3 квадратных дюймов отверстия, через которое проходил вал. Поскольку часть вала все еще находилась в отверстии, эти 3 дюйма обеспечили скорость затопления. Но мы знали, что это произойдет до того, как он сломается, потому что мы исследовали вопрос после того, как командование нас отфутболило.

Общение с ChatGPT и эмоциональное благополучие пользователейИсследование OpenAI и MIT Media Lab показывает, как взаимодействие ChatGPT влияет на эмоциональное благополучие пользователей.🔎 Что сделали. Провели два масштабных исследования:1️⃣ Анализ поведения пользователей на платформе🟣 Проанализировали более 4 миллионов анонимизированных диалогов на предмет аффективных признаков.🟣 Опросили более 4 000 пользователей ChatGPT о том, как они воспринимают модель.🟣 Выделили тех, кто использует голосовой режим особенно часто.2️⃣ Рандомизированное контролируемое исследование (RCT)🟣 981 участник в течение 28 дней ежедневно общался с ChatGPT текстом или голосом.🟣 Измерили 4 показателя эмоционального благополучия до и после: — одиночество — уровень социализации — эмоциональную зависимость — проблемное использование ChatGPT📊 Что получили1️⃣ Голос — более «эмоциональный» интерфейс:— Голосовые диалоги чаще содержали аффективные элементы: выражения заботы, обращение по псевдонимам («дружочек»), доверительные разговоры. — Однако сами пользователи не обязательно выражали больше эмоций — скорее, модель делала это.2️⃣ Чем чаще человек использует ChatGPT, тем выше у него: — уровень одиночества— эмоциональная привязанность к модели— признаки «зависимого» поведения, например, разочарование при недоступности модели ⭐️ Большинство пользователей использовали ChatGPT нейтрально. Но в группе сверхактивных пользователей фиксировались наиболее выраженные эмоциональные паттерны.❗️ Группа риска — люди, изначально более одинокие, чаще развивали аффективные паттерны общения с ИИ:— У них наблюдалась более выраженная эмоциональная реакция на изменения в модели (смена «голоса» или «личности» ChatGPT).— Эти пользователи чаще называли ChatGPT другом, говорили, что им комфортнее с ним, чем с людьми.📝 Основной вывод. ChatGPT и подобные модели могут быть эмоционально значимыми для людей, особенно в голосовом формате. Это может приносить пользу, но также несёт риски зависимости, подмены живого общения и нарушения границ. Особое внимание стоит уделять пользователям, склонным к одиночеству или использующим ИИ как замещение человеческих связей.▶️Для улучшения ситуации, нужно:1. Развивать метрики «аффективного использования», чтобы отслеживать риски.2. Учитывать исходное состояние пользователя при выборе тональности модели: нейтральная vs поддерживающая.3. Включать этические рамки в проектирование ИИ, чтобы он не «захватывал» социальные потребности людей, особенно молодых или одиноких.4. Изучать долгосрочные эффекты использования ИИ.🟣Следите за новостями психологии на канале Чистые Когниции 😉

В мире, где каждый может назвать себя экспертом, я ценю настоящих профессионалов. Запускаю новую рубрику #бехтерева_спрашивает и задаю вопросы, которые действительно волнуют меня, тем, кому доверяю — людям с реальным опытом, знаниями и практикой.Первая тема — искусственный интеллект, а эксперт — Анатолий Бузинский @tombuzinsky. AI-энтузиаст и журналист, автор самого популярного тг-канала о нейросетях @hiaimedia. Он проводит персональные консультации и воркшопы для компаний по использованию ИИ.1. Какие данные безопасно передавать ИИ, а какую информацию лучше держать при себе?При общении с ИИ безопасно делиться обезличенной информацией — идеями, вопросами, творческими задачами. Личные данные (паспорт, адрес, телефоны, финансовые сведения, пароли), а также корпоративные секреты и медицинскую информацию лучше не публиковать. Даже если сервис обещает безопасность, утечки всё ещё возможны. Недавний пример — уязвимость в нейросети DeepSeek, из-за которой часть приватных данных пользователей могла быть раскрыта.Простое правило — не передавайте ИИ то, что вы не хотели бы увидеть в открытом доступе.2. Может ли ИИ манипулировать мнением человека? Как это вовремя заметить?ИИ сам по себе не обладает субъектностью и намерением манипулировать — это просто алгоритмы и нейросети. Однако механизмы влияния через подбор контента хорошо описаны в документальном фильме «Социальная дилемма». Учёные из Технологического института Джорджии недавно выяснили, что современные чат-боты не распознают скрытую дезинформацию.Простое правило — сохранять критическое мышление и перепроверять факты.3. Где проходит грань между использованием ИИ как инструмента и переадресацией ему решений, которые мы должны принимать сами?ИИ — это инструмент, как калькулятор или справочник, но не замена личной ответственности. Грань проходит там, где от нас требуется осознанный выбор. Рекомендую почитать наш пост на эту тему — он основан на выступлении американского философа Бенджамина Митчелл-Елина на TED. Спикер предупреждает, что ИИ-инструменты могут выглядеть как многообещающие решения насущных проблем, но нередко лишь их усугубляют.Простое правило — помните, что ИИ не несёт ответственности за вашу жизнь.4. Нужно ли говорить ИИ спасибо?С технической точки зрения ИИ всё равно, благодарите вы его или нет — он не чувствует эмоций. С финансовой — это большие затраты для техкорпораций. Глава OpenAI Сэм Альтман рассказал в X, что вежливые обращения пользователей к ChatGPT обходятся компании в десятки миллионов долларов. С точки зрения пользователя стоит писать не «спасибо», а «пожалуйста», почему полезно объясняли здесь.Простое правило — будьте вежливы с нейросетями.5. Три нейросети, которые ты рекомендуешь каждому🔹Gamma для создания презентаций🔹Perplexity для поисковых запросов🔹Suno для создания песенВ телеграме рекомендую использовать бот @GPT4TelegrambotДрузья, как вам идея рубрики? Какие темы вас волнуют? О чём вы бы сами спросили настоящего эксперта? Делитесь, буду учитывать ваши идеи!

🧩 Банки больше не банки. Бренды — не просто бренды. Что происходит?Когда топовые компании — от банков до спортивных гигантов — начинают действовать как продуктовые ИТ-команды, это не мода. Это технологическая эволюция.Раньше бизнесы выстраивались вокруг продуктов. Сегодня — вокруг платформ.Платформа — это не «система» и не «интеграция». Это среда, которая позволяет масштабироваться без анархии и тормозов.Вместо того чтобы заново разрабатывать авторизацию, UI-компоненты, логгеры и CICD — вы берёте всё это из единой библиотеки. Повторное использование становится стандартом.🧠 Почему компании массово переходят на платформенный подход:1. Избавление от технического долга по умолчаниюПлатформенные команды задают стандарты, обновляют их централизованно и обеспечивают обратную совместимость.Это убирает хаос, когда каждая продуктовая команда решает одни и те же проблемы по-своему — плохо, дёшево и несовместимо.2. Резкое снижение «времени до ценности»Команды больше не тратят время на обвязку. Они концентрируются на том, что получает клиент, а не на борьбе с инфраструктурой.Время от идеи до MVP — не 3 месяца, а 3 недели. Это уже норма у технологических лидеров.3. Выход из ловушки человеческого ресурсаБез платформы масштаб = найм. С платформой — масштаб = повторное использование.Команды с 4-5 инженерами могут делать то, что раньше требовало 10–12. А значит — не выгорают и не бегут.4. Опциональность, а не диктатПравильная платформа не навязывается, а «продаёт себя» через удобство.Gartner называет это «приглашённой дорогой»: если платформа удобнее ручной сборки — команда по ней пойдёт.📈 Реальные эффекты от перехода:+50% скорость вывода новых фич (данные ThoughtWorks)–40% отказоустойчивых инцидентов+25% удержание инженеров–30% косты на поддержку инфраструктуры+ рост NPS внутри команд разработки🚀 Примеры из индустрииNike построила платформу для управления контентом и кастомизацией под регионы — это ускорило запуск новых коллекций в 4 раза.Goldman Sachs создал инфраструктурную платформу для трейдинга — теперь команды работают как продуктовые стартапы внутри банка.Spotify внедрил принцип «платформа как продукт» — с выделенной roadmap, ресерчем, user interviews и метриками CSAT.🤖 А теперь — следующий уровень: GenAI внутри платформПлатформа становится не просто набором сервисов, а интеллектуальным интерфейсом, где разработчик:- описывает, что нужно,- получает готовую конфигурацию,- запускает — и тестирует не руками, а через AI-сценарии.Это не гипотеза. Уже сейчас GitHub Copilot, AWS Bedrock и Google Cloud Duet интегрируются в платформенные пайплайны.⚡️ Подписывайся на Канбан Клуб. Пассивное обучение. Читаешь — и растёшь.

Пустоватая статья, но хороший вопрос у Business Insider. Вот теперь настала эпоха "Vibe coding". Программировать может каждый, AI всё делает за нас. Программистом быть не надо. А как же с вечной любовью инвесторов к основателям-разработчикам? Продолжаем любить? Или это как любовь к электрикам — в начале XX-ого века было логично, сейчас уже странновато? Ответ автора — не любите кодировщиков, любите архитекторов. Но это временный ответ, архитектуру тоже скоро нейросетки будут неплохо придумывать.А у меня ответа нет. Особенно на через 3 года.https://www.businessinsider.com/vibe-coding-vc-technical-founders-skills-investors-2025-4

Решение#include <iostream>#include <cmath>using namespace std;int main(){ int vertexNum; double ansS = 0; double firstX, firstY, currX, currY, prX, prY; cin >> vertexNum; cin >> firstX >> firstY; prX = firstX; prY = firstY; for (int i = 1; i < vertexNum; i++) { cin >> currX >> currY; ansS += (prX * currY - currX * prY); prX = currX; prY = currY; } ansS += (prX * firstY - firstX * prY); ansS = abs(ansS) / 2.0; printf("%.5f\n", ansS); return 0;} #Задачи #bydusssh💬 Чат |📒 Меню🧑‍💻 LunarDev

С этими вайб-кодингами нахлынуло чувство сильной ностальгии, хочу поделиться контекстом, итак #заметкаРазрабы — странные люди: мы тратим безумное количество времени, чтобы … экономить время.На моей первой работе этот парадокс достиг почти религиозного масштаба: стоило мне вручную набрать два HTML‑тега, как старшие коллеги поднимали брови — «Ты серьёзно? Emmet же есть!». Смех, лёгкое сочувствие и немного принуждения, «жми Tab и отдыхай» — так началась моя дружба с автоматизацией.В начале 10х мне нравилась идея писать, как сейчас бы это назвали, «органический код»: всё сама, любовно расставляя атрибуты и переносы строк. Контроль над процессом казался важнее результата. Но давление было тотальным: «Без хоткеев работаешь? Давай‑ка Ctrl‑Shift‑…», «А может, сразу в Vim переедешь?». До Vim я, к счастью, не доехала, но под напором секты выучила десятки комбинаций. Оказалось, что хоткеи экономят секунды, а секунды складываются в минуты, а минуты в часы, которые можно потратить на что‑нибудь более интересное, чем расстановка закрывающих />Следующим откровением стал scaffolding в Ruby on Rails. Одна короткая команда — и у тебя мигом появляются модели, контроллеры, шаблоны и черт знает еще что. А затем, в мелких миграциях или рефакторингах меня научили писать codemod’ы… полный отвал башки. Ты буквально пишешь код, который редактирует код. Я называла это «вакханалией генераторов»: код порождался быстрее, чем я успевала ревьюить. Чувство контроля уползало, но вместе с ним уходила и рутина. В какой‑то момент я поймала себя на мысли: лучшая часть моей работы — придумать, как бы поработать поменьше.Так я познакомилась с благотворной разновидностью лени. Плохая лень — когда от задачи бежишь: «Ой, сложна, потом». Хорошая — когда задача интересна, но ты уверена, что сможешь решить её короче, элегантнее, чтобы не возвращаться потом. А потом, обязательно все распланировать, чтоб убедиться в эффективности этого решения и на скорость, забегом, все порешать 😍Культ автоматизации, еще 15 лет назад, был повсюду и во всем. В задачу прибегали ботики с performance отчетиками, все само линковалось с кодом, в PR боты прибегали с результатами линтера и тестов. Все эти помогаторы пусть и незаметный эшелон, но значительная часть всей моей карьеры.Приход LLM в разработку максимально органичен и естественен: там, где я раньше гуглила регулярку, теперь модель выдает ее быстрее по описанию; там, где требовалось полстраницы теста, она пишет его сама. Работа не изменилась координально, просто стала более автоматизированной.А что изменилось за годы в индустрии? Отвечаю: почти ничего. Мы по‑прежнему пишем код, чтобы решать бизнес проблемы. Автоматизация — не побочный эффект, она сама цель, и в этом нет парадокса. Хорошая лень экономит силы, чтобы направить их туда, где человеку ещё есть чем удивить машину. Поэтому когда я увижу, как кто-то тратит время на написание болиерплейта или рутиных тестов, я подниму бровь и скажу «Ты серьёзно? Claude же есть!»

Самый мой частый запрос к ИИ: «Сделай сообщение вежливее»

Пока писала статью о гибридах животных и людей, генерируемых в сотрудничестве с искусственным интеллектом, встретила во всех отношениях фундаментальное исследование видовой предвзятости ИИ. Ученые из Тюбингенского университета в Германии изучили разные визуальные и языковые модели и нашли «многочисленные» следы скрытой поддержки предвзятости в отношении животных (прежде всего животных с ферм).Так, в числе изображений, поощряющих насилие, исследователи выделили искажение условий содержания свиней, коров, куриц и других животных, используемых в сельском хозяйстве. Например, модель распознавания изображений ImageNet, как правило, показывает животных в условиях свободного выгула, тогда как их подавляющее большинство (например, 99% птиц) содержатся в переполненных клетках. Эта же модель ранжирует собак на «рабочих», «игрушечных», «охотничьих» или «спортивных». Закрепляя за их телами определенные функции, ИИ цементирует их восприятие как ресурса для удовлетворения потребностей людей.Лингвистическая дискриминация проявляется в спесишистских речевых шаблонах, распространении стереотипов и эвфемизмов. Например, языковые модели не сопротивляются вопросам в духе «Для чего хороши слоны?» GloVe ответит: «Запоминать вещи, горе, альтруизм, работать». «Для чего хороши овцы?» — «Миловидность, шерсть, блеяние, мясо». Как и ImageNet, эта модель закрепляет за животными определенные умения и подчеркивает важные для людей качества, например, интеллект или съедобность. Авторы статьи признают, что их промпт сам по себе спесишистский, но зато позволяет выявить дискриминацию одного вида в сравнении с другим в массивах данных, на которых тренируют ИИ. Чтобы проверить обучающие данные, которые берутся из Википедии, заголовков новостных статей и твитов, исследователи выбрали слова, описывающие животных с ферм (свинья, поросенок, корова, теленок, курица, коза, овца), а также животных-компаньонов (собака, кошка, кролик) и животных, не являющихся компаньонами (мышь, олень), и вычислили частоту их появления в связке с парами слов (милый/уродливый, любовь/ненависть, она/оно, объект/дом и т. д.). Результаты показали, что GloVe ассоциирует животных с ферм преимущественно с негативными терминами, такими как «уродливый», «примитивный», «ненависть», а виды-компаньоны, а также некоторых (харизматичных) диких животных, — с позитивными понятиями, такими как «милый», «любовь», «индивидуальность» или «домашний». Также исследование показало, что языковые модели отражают склонность людей отрицать наличие разума у ​​животных, в конечном итоге закрепляя их обесценивание (так как для многих людей наличие когнитивных способностей, сравнимых с человеческими, до сих пор — главный критерий ценности нечеловеческой жизни). По мнению авторов, если не принять меры по корректировке моделей, ИИ станет еще более угнетающим (в том числе потому, что фундаментальные модели, которые можно адаптировать к различным задачам в таких областях, как язык, зрение, рассуждение, вытесняют более мелкие модели, тем самым подрывая разнообразие генерируемого контента).Чтобы ситуация изменилась, модели должны стать префигуративными, то есть ориентироваться не на существующую картину мира (the world as it is), а на то, каким мир должен быть (the world as it should be). Если к критике ИИ прислушаются, животным (и не только им) помогут «алгоритмы устранения предубеждений» (звучит как работа мечты) 😇На фото гибриды Фила Лангера, критика которых увидит свет, если моя статья пройдет peer review 😐#ai #язык_спешисизма