Телеграм Чуприцких

Осторожно длиннопост! Регулятор взрослеет. Или делает вид. 22 июня комиссия руководителя аппарата правительства РФ Дмитрия Григоренко рассмотрела вторую версию законопроекта об ИИ. Сам документ я пока в глаза не видел, поэтому опираюсь на ребят из РБК — они читают. Первая версия, вышедшая в марте, откровенно нас напугала. Бизнес тогда справедливо завыл: +20–40% к затратам и замедление вывода продуктов в полтора-два раза. Я, признаться, тоже приуныл. Так вот, второе чтение (точнее, вторая версия) выглядит так, будто регулятор взял паузу, выдохнул и переписал документ с инженерами, а не только с юристами. Что изменилось? Название. Было: «Об основах госрегулирования сфер применения ИИ». Стало: «О поддержке развития технологий ИИ». Чувствуете разницу? С «регулирования всего» съехали на «поддержку своих». Это уже не про «запретить», а про «вырастить». Суверенность и национальность. Главная головная боль марта — требование обучать модели только на российских данных и силами только граждан РФ — исчезла. Вместо неё появились две категории: — Суверенная модель — полный цикл в России, «рождена и воспитана» здесь. — Национальная модель — можно брать Open Source и зарубежные компоненты, но «прописка» и ценности — наши. Для нас главное — что не будут резать доступ к глобальным датасетам и опенсорсным моделям. А это значит, что мы не выпадаем из мировой гонки. Маркировка и авторское право. Жесткую обязанность маркировать всё подряд заменили на «возможность промаркировать». Хочешь — ставь метку, не хочешь — твоё дело. Платформы должны дать кнопку, а не бегать за каждым пользователем с проверкой. По авторским правам — элегантное решение: если ты правомерно получил доступ к данным для обучения, и на них не стоял технический запрет, то это не нарушение. Работает принцип «не закрыл — разрешил». Перестаем жить в парадигме «всегда виноват». Что с деньгами и сроками? Григоренко хочет внести проект в Думу до конца июня и ввести основные нормы с марта 2027 года. Но для нас важнее «дедушкина оговорка»: если ваша модель уже работает и не вписывается в будущие критерии, её можно легально использовать аж до 1 сентября 2032 года. Главное условие — данные храним в России. Пять лет на адаптацию — это не «бегите, мы вас догоняем», а вполне взрослый горизонт планирования. Мой вердикт Второй подход к снаряду мне нравится сильно больше первого. Он не про то, как запретить Терминатора, а про то, как вырастить своего, но без отрыва от глобальной базы. А теперь вопрос, который меня реально беспокоит: мы точно успеем к 2032 году слезть с западных/китайских решений или Open Source станет любимым костылём? 👍 @chupritski 👍

Терминал, код и суровая реальность Слышали про Claude Code? Это когда нейросеть селится прямо у вас на ноутбуке. Никаких красивых кнопок, только чёрный экран терминала и текстовый режим. Выглядит аскетично, работает — мощно: документы, код, аналитика. Недавно Xiaomi сделали свой аналог — Mimo Coder. И тут два приятных сюрприза. Первый: работает из России без VPN и плясок с бубном. Второй: пока бесплатно. А на некоторых задачах этот выскочка даже обходит именитого Клода. Я проверил — реально удивляет. Казалось бы: вот оно, счастье. Сейчас всё автоматизируем, делегируем и пойдём пить кофе. Но я, как человек, который последние годы плотно занимается внедрением ИИ, хочу спустить нас с небес на землю. Чтобы эта мощь заработала, инструмент нужно установить. Через терминал. Через ту самую чёрную бездну с мигающим курсором, при виде которой у многих руководителей начинается лёгкий тремор. Я сам когда-то боялся туда заходить, если честно. Поэтому у меня к вам два вопроса. Коротких и честных. Первый: умеете ли вы устанавливать программы через терминал? Второй: есть ли у вас прямо сейчас задача, под которую такая штука реально нужна? Ответьте в комментариях строго: 1. Да/Нет 2. Да/Нет Без пояснений, просто сухая фактура. Мне важно понять: нейросети нового поколения — это всё ещё игрушка для гиков в дорогих костюмах, или они уже стали рабочим инструментом вроде почты и Excel? Вот ссылка, если решитесь Ну что, устроим перепись гиков и простых людей? 👍 @chupritski 👍

94% пользуются ИИ, но меньше 12% делают это с умом. Был на днях форум «Движение» в Сочи. Обсуждали недвижимость, но меня, предсказуемо, зацепили цифры про технологии. Один спикер выдал: в прошлом году ИИ в работе использовал каждый десятый, а сейчас — 94%. Звучит как технологический прорыв. Прямо хочется аплодировать стоя. Но думаю: мы с вами и так пользуемся ИИ каждый день. Навигатор, умная камера, рекомендации маркетплейса. Это уже не инновация, а фон. . А теперь — внимание — цифра дня. Лишь 12% говорят о системном подходе. И вот тут я начинаю улыбаться. Потому что «сказать» и «сделать» — это две разные вселенные, и как вы понимаете 12% это очень оптимистичный взгляд на самом деле. Мы еще год назад первый раз описали 5 стратегий внедрения ИИ. В последнее время чаще всего наблюдаем одну — Shadow AI. Теневую цифровизацию. Знаете эту схему: сотрудники сами оформляют подписки, кормят чувствительными данными общедоступные сервисы и радостно ускоряются. ИТ-отдел отдыхает, бизнес летит. Красота же? Ровно до тех пор, пока вы стартап из трех разработчиков в гараже. Дальше — три риска: 1. Данные. Они утекают. Всегда. Если вы думаете, что ваши отчеты никому не нужны — это иллюзия. Даже у гигантов с многомиллионными бюджетами на безопасность случаются проколы. 2. ФЗ-152. Никуда не делся. За персональные данные клиентов и сотрудников отвечаете вы, а не бесплатная версия нейросети. 3. Зоопарк решений. Моя любимая грабля. Каждый сотрудник строит свою уникальную автоматизацию. А через год приходите вы и говорите: «Знаете, давайте-ка сломаем это и сделаем единую систему». Угадайте, сколько радости вы увидите в их глазах? Если не управлять этим процессом сейчас — сотрудники справятся сами. И сделают всё под себя. А вы получите лоскутное одеяло, которое треснет при первой нагрузке. Я вот, например, предпочитаю архитектуру и структурный подход. 👍 @chupritski 👍

#анекдотнапланёрку На выходных успели поупражняться в математике, но помните, что на вопрос: - сколько будет 2+2? Грамотный финансист отвечает: - а мы покупаем или продаём? Всех хорошей рабочей недели! 👍 @chupritski 👍

Субботняя математика: проверяем чуйку У меня для вас три мини-задачи. Никакой магии, чистая арифметика, на которой, кстати, нейросети больше не спотыкаются, в отличие от культовой задачки про 4 апельсина и 4 человек. Отвечайте быстро, не задумываясь. 1. Пицца-тест Вам предлагают на выбор: одну пиццу 30 см или три пиццы по 15 см. Цена одинаковая. Что возьмёте? 2. Кейс о доверчивости Вы купили товар за 100 ₽, накинули 30% сверху. Ваш менеджер, не спросив, дал клиенту скидку 25%. Вы в плюсе или пора плакать? 3. Терминологическая ловушка Купили за 100 ₽, продали за 200 ₽. Наценка понятна — 100%. А маржинальность какая в процентах? Сверяемся. 1️⃣ Одна большая пицца выигрывает всухую. Площадь 30 см — ~707 см², а три по 15 — жалкие 530 см². Чтобы сравняться, нужно четыре маленьких. И да, корочек у мелких будет сильно больше больше, а начинки — меньше. 2️⃣ Вы в минусе. После наценки цена была 130 ₽. Скидка 25% от 130 ₽ — это минус 32,5 ₽. Итог: 97,5 ₽. Каждая продажа принесла вам убыток в 2,5 ₽. Право давать скидку без привязки к точке безубыточности превращает менеджера в агента вашего разорения. 3️⃣ Маржинальность — 50%. Наценка (markup) считается от себестоимости, маржа (margin) — от выручки. Заработали 100 ₽ сверху при выручке 200 ₽? Значит, ваша доля прибыли в цене — ровно половина. Признавайтесь: сколько из трёх задач вы взяли с ходу, без калькулятора и звонка финдиректору? Просто цифра в комментарии. 👍 @chupritski 👍

Парадокс домашнего поля Слышали новости? Antropic, кажется, скоро попросит прислать им не только паспорт, но и фото в полный рост и не на фоне Кремля. С доступом к ведущим зарубежным моделям становится всё веселее. У меня, в этот момент мелькнула шальная мысль: «Может, зря мы сопротивляемся скрепным решениям? Законодатели же не просто так стараются». А потом я наткнулся на шикарное исследование. Энтузиасты с Хабра сравнили модели на простых, реальных пользовательских запросах. Без магии промпт-инжиниринга, с обязательным включением нашей специфики. Оценивали сами модели — не люди. Шкала от 1 до 5, где 4.0 — «хорошо, можно работать», а ниже 3.0 — «навредит с большей вероятностью чем поможет». Замеры января, но суть, увы, не поменялась. Теперь к цифрам. Топ-модели, к которым прямого доступа у нас нет — 4.78. Лидеры среди доступных крутятся между 4.3 и 4.5. Яндекс (топ-версия) — 3.84. Не топ-версия ушла ниже тройки. На бумаге разрыв кажется небольшим. На деле 3.84 — это «перепроверь каждый факт, переделай логику и держи в уме, что тебя могли обмануть». А 4.5 — «принял, чуть дошлифовал, отправил». Экономика времени совершенно разная. А теперь самое вкусное. Категория «Региональная специфика». Казалось бы — домашнее поле Яндекса. Российские законы, локальные практики, культурный код. Тут они должны доминировать. Результаты: - Alice (Яндекс): 3.68 - GPT-5.2: 4.56 - DeepSeek V3.2: 4.34 Модель, обученная на русских данных, для русских пользователей, проигрывает на своей же территории. Почему? Потому что аналитическая мощность важнее «прописки». DeepSeek не скрепный, но по-русски говорит отлично, а анализирует на порядок сильнее. И этого достаточно, чтобы обойти «родную» модель там, где та, по идее, должна быть монополистом. По итогу, для себя понял, что наша платформа с доступом к зарубежным моделям — не мода и не фетиш. Это трезвый расчёт. Мы платим деньги за результат и скорость, а не за патриотичный нейросетевой паспорт. А вы уже пробовали доверять локальным моделям что-то серьёзное — или пока держитесь иностранцев? 👍 @chupritski 👍

18.06, Санкт-Петербург, Всероссийский конгресс ИТМ Буду очень рада увидеться с коллегами, партнерами и давними друзьями вживую на конгрессе. Кто в четверг в этих краях - пишите, обязательно встретимся. В прошлом году было невероятно практично и при этом душевно, в этот раз программа ещё более насыщенная и разносторонняя.

Нас не звали. А правила уже поменяли🙈 Новость первая, конец мая. Мишустин поручил переписать законы о госзакупках так, чтобы госкомпании были обязаны покупать отечественные LLM — от Сбербанка и Яндекса. Логика ясна: свои нейросети надо кормить бюджетами, иначе не вырастут. Я двумя руками за поддержку наших разработчиков. Но когда законодательно сужают выбор — мы с вами знаем, куда ведет дорога из благих намерений.... Новость вторая, свежая. США запретили экспорт передовых моделей Anthropic. Fable 5, которая за пару дней собрала больше $10 млн только через один агрегатор — всё, ауфидерзейн. Хотели закрыть для всех, кроме Штатов, пока закрыли для всех. Обещают, что, вот-вот всё таки откроют, видимо деньги инвесторам тоже нужны. А теперь самое вкусное. Если прочитать эти две новости рядом — что мы видим? ИИ окончательно стал стратегическим ресурсом. Раньше модели жили своей жизнью: стартапы, опенсорс, все обнимаются на конференциях. Теперь государства с двух сторон врубают регулирование — жёстко и без сантиментов. Каждый в свою пользу, разумеется. Меня, признаться, это заставляет слегка ёрзать на стуле. Я понимаю: за стол переговоров нас никто не позовёт, а жить по новым правилам — нам. Какой выход вижу я? Жонглировать моделями. Серьёзно. Схема вырисовывается трёхконтурная: 1. Для сложных задач — изворачиваемся и достаём зарубежное API. Никуда не делись. 2. Для всего, что требует официальности — работаем с отечественными LLM. 3. И обязательно держим свои небольшие локальные модели. Запасной аэродром на случай, если вдруг прижмёт с обеих сторон одновременно. Как думаете, уже пора признать, что стратегия «давайте пока подождём, посмотрим» превратилась в стратегию «нас сейчас переедет»? 👍 @chupritski 👍

#анекдотнапланёрку Всё таки писать, что они есть, опаснее, вдруг проверят? А вот писать что без - вполне себе можно 😉 Кто такие "кудиблоиды" гуглить - бесполезно, если что 😉 👍 @chupritski 👍

Робот предложил раздеться? пока нет, но интересно, что будет осенью Был вчера на диспансеризации. Хожу каждый год — удобно, быстро, всё по-человечески. Но в этот раз доктор между делом рассказал а готовящемся нововведении. С осени в Москве к процессу подключают ИИ. Не когда-нибудь потом, не в пилоте для галочки — прямо сейчас учат персонал работать с системой, которая вот-вот поедет в прод. Механика простая и красивая: Заполняешь анкету. Машина читает ответы и сразу докидывает уточняющие вопросы или предлагает тесты, которые можно сделать дома. Дальше — анализы. И только потом, с уже собранной картиной, попадаешь к врачу. Честно? Я выдохнул. Потому что это чистая классика автоматизации, которую мы годами втолковываем: рутину — алгоритму, решение — человеку. Врач перестаёт быть дорогим оператором по прокликиванию галочек в анкете и возвращается к тому, ради чего учился много лет. Глюки, конечно, будут. Куда без них. Но если пилот в Москве не провалят (а я ставлю на то, что не провалят), в следующем году ждите такое в регионах. Самое смешное, на мой взгляд: мы всё ещё обсуждаем, «заменит ли ИИ людей», а он уже сидит в поликлинике и собирает анамнез. 👍 @chupritski 👍