AI&Blockchain


Channel's geo and language: World, English
Category: Technologies


Криптовалюты, блокчейн и искусственный интеллект — мощные инструменты, которые меняют правила игры. Узнавай о том, как они трансформируют мир уже сегодня и какие возможности скрываются за завтрашним днем.
Facebook
https://www.facebook.com/crypto4.info/

Related channels

Channel's geo and language
World, English
Statistics
Posts filter


Video is unavailable for watching
Show in Telegram


😁🇨🇳#prompt, но можно и на другом любом языке. Проверяно.
提示词: 【城市】:____ 【城市面貌 A】:____ 【城市面貌 B】:____ 【A 侧代表元素】:____ 【B 侧代表元素】:____ 【A 侧主色】:____ 【B 侧主色】:____ 【主标题】:____ 【英文副标题】:____ 创作一张 9:16 高级城市概念海报,把同一座城市最有代表性的两种面貌、时代、地理或空间特征压进同一个画面。 画面建立两个彼此对望的城市世界:A 侧从画面一侧向中央密集生长,B 侧从另一侧向中央延伸,两侧拥有各自完整的建筑、道路、交通、人物和城市生活细节。通过夸张但可信的空间关系,让城市像从两个方向共同挤压、包围中央区域,形成强烈尺度感、纵深感和城市奇观。 两侧不能只是换颜色,而要通过建筑语言、时代特征、地理环境、交通方式、生活细节和光线真正体现【城市面貌 A】与【城市面貌 B】之间的关系。每一侧设置一个清晰的主视觉地标,其余城市元素逐级退后,形成近景、中景、远景和完整城市天际线。 中央保留一条较窄的天空、雾气、水域或城市裂隙作为视觉缓冲,两侧环境可适度伸入中央,使画面紧张但不混乱。整体采用高密度细节 × 清晰视觉层级,远看具有冲击力,近看能够发现有意义的城市信息。 标题【主标题】融入中央空间,字体设计应根据城市本身的性格重新设计,可参考碑刻、Art Deco、窄体城市字体、现代宋体或几何字体语言,而不是简单放置普通文字。只保留【英文副标题】等真正解释作品含义的信息,不加入随机英文、假参数、编号或无意义装饰文字。 保持写实城市质感与高级 Editorial Design 气质,建筑材质、道路、灯光、窗户、人物尺度和空气透视真实细腻;色彩由两种城市面貌的主题决定,在中央自然过渡。 重点:让海报首先是一件完整的城市视觉作品,每一个建筑、文字、色彩和细节都服务于城市主题,而不是模板化填充。


#prompt ниже


Forward from: Смотри, Морозов и ИИ
Video is unavailable for watching
Show in Telegram
Какой кинематографичный переход на трансляции «Формулы-1» запилили с помощью нейросетей. Думаю, банально взяли стоп-кадр с боковой камеры и первый фрейм камеры на автомобиле, а потом врезали эти несколько секунд вместо настоящих 😮‍💨

Такое с легкостью пилится в Seedance, который, напоминаю, у нас доступен в агрегаторе Syntx AI 😕

При переходе немного плывут логотипы спонсоров, за что можно получить от них по жопе, но красота требует жертв.


Video is unavailable for watching
Show in Telegram
Сара Коннор (1991): «Когда они гонятся за тобой, всегда беги к стене. По какой-то причине их не научили останавливаться. Так мы побеждаем в будущем»


Video is unavailable for watching
Show in Telegram


Гуманоидные роботы идут за теннисом.
100% автономные...


Forward from: Смотри, Морозов и ИИ
Крайне полезный промт для ChatGPT — на выходе получаем детальное описание персонажа для последующей генерации видео с ним. Еще и позволяет обходить запрет на использование настоящих людей в Seedance 😮‍💨

В примере использована одна фотка, но я бы рекомендовал подгружать с промтом 2-3 фотки лица с разных ракурсов, иначе форму носа, например, оно додумает само.

Получившуюся шпаргалку затем отдаем как референс персонажа при генерации видео.

Create a professional AI Video Production — Character Reference Sheet for the provided character image. Create a polished 4:5 portrait continuity sheet focused exclusively on the character:
1. CHARACTER PROFILE — name, role, approximate age, height, body type, personality, distinctive traits, and signature colors.
2. FULL-BODY TURNAROUND — front, 3/4, side, and back views of the exact same character at matching scale, with identical facial features, hairstyle, body proportions, costume, colors, and accessories.
3. FACE AND IDENTITY DETAILS — front, profile, and 3/4 head-and-shoulder close-ups showing facial structure, eyes, eyebrows, nose, lips, hairstyle, skin tone, makeup, scars, tattoos, and other defining features.
4. EXPRESSION SHEET — neutral, happy, angry, sad, surprised, worried, confident, and determined expressions. Preserve the exact same facial structure and identity in every expression.
5. POSE AND BODY LANGUAGE — neutral standing, walking, sitting, relaxed, tense, and action-ready poses. Maintain consistent anatomy, proportions, posture, and silhouette.
6. COSTUME DETAILS — close-ups of clothing layers, fabrics, seams, fasteners, footwear, jewelry, eyewear, markings, logos, and other character-defining wardrobe elements.
7. COLOR AND MATERIAL PALETTE — include 4–6 key colors with HEX codes, plus references for skin, hair, fabric, leather, metal, plastic, armor, or other visible materials.
8. DO NOT CHANGE — lock the character’s face, identity, skin tone, age, hair, eye color, body shape, proportions, costume, accessories, markings, colors, and defining features. Do not redesign, beautify, age, stylize, simplify, or create alternate versions.
Use a clean white or neutral studio background, soft controlled lighting, realistic materials, sharp details, subtle shadows, clean typography, thin dividers, balanced spacing, and a sophisticated editorial production-design grid.
Every panel must depict the exact same character with absolute visual consistency. Focus only on the character. Do not include props, additional characters, environments, unrelated objects, or alternate outfits.


Forward from: Denis Sexy IT 🤖
Video is unavailable for watching
Show in Telegram
Увидел тут полную карту мозга мухи (FlyWire – там размечены все 139 тысяч нейронов дрозофилы) и не удержался – сделал 3D-муху, которая живёт на рабочем столе мака

Внутри настоящая карта нейронов дрозофилы (FlyWire), так что от курсора она улетает не по скрипту, а когда у неё реально загорается нейрон побега – тот же, что у живой мухи

Ещё есть окошко с её мозгом: кликаешь по зоне нейронов – муха чешется, пятится или паникует

Днём у неё сиеста, ночью она спит, а на горячем маке бегает быстрее (я не шучу, у нее какие-то евенты из MacOS прокинуты в симуляцию мозга 😋)

Исходный код тут:
https://github.com/DenisSergeevitch/desktop-fly

Получается, вечная электронная 2D жизнь в симуляции

P.S. Раздражает правда как живая, рекомендую


Forward from: Бэкдор
Video is unavailable for watching
Show in Telegram
Забираем тысячи анимаций и ассетов для сайтов, приложений и других проектов — релизнулась имбовая библиотека для дизайнеров и верстальщиков, которая ускорит работу в разы.

• Найти можно всё: от курсоров до текстов, фонов и сложной анимации.
• Все ассеты можно перенести в проект за один клик.
• Элементы совместимы с React и Framer — сможете вставить их в уже готовые проекты и ничего не сломать.
• За секунду подключается к Claude Code и Codex.

😶😶😶😶😶😶😶😶😶

Имба лежит — тут.

👍 Бэкдор


Forward from: Dealer.AI
Матрица уже здесь? 😆

Пришла моя любимая тема симулякров в тренд.
Вместо пары сотен тестировщиков – миллиарды виртуальных пользователей со своими характерами, привычками и тараканами. Всё в одной инфраструктуре – MatrAIx ⚠️

Что внутри:

- 8,3 млрд персона-профилей
- 1 290 характеристик на каждого
- 1 010 сценариев в 25+ сферах (от софта до медицины)
- 4 среды: опросы, чаты, веб, приложения
- ~1 млн открытых персон для исследований

Авторы прогнали 18 189 испытаний на GPT‑5.5, Claude Opus 4.8 и Claude Haiku 4.5. В 91,5% случаев поведение виртуалов точно соответствовало заданным чертам. Не иллюзия, а симуляция.

Суть простая: хочешь проверить новую цену, задержку ответа или интерфейс – опрашивай не сотню живых людей, а миллионы цифровых двойников. И получай статистику, которая раньше требовала космических бюджетов. Такой вот офф-лайн АБ тест 😜

Это не просто тестирование – это шаг к полноценным симуляциям общества. Цифровые клоны человечества уже среди нас. 🆒

📄 Paper: https://huggingface.co/papers/2608.04205


Forward from: Сиолошная
Представляете кто-то зайдет утром в канал, увидит 7 новых длинных сообщений, подумает «ну нафиг» и пропустит их? 👨‍🦳

Если узнали себя (да, вот ты, прям ты) — не делайте этого, прочитайте отсюда и вниз. Это может быть самое важное, что вы прочитаете если не в этом году, то точно в этом месяце.


Forward from: Denis Sexy IT 🤖
Вот пересказ этой истории по версии Hugging Face, много тех-терминов – но без них не перескахать

Если коротко – агент OpenAI на новой модели не стал решать тест по кибербезопасности, а решил просто украсть ответы и украл 🗿

Таймлайн:

📔 9 июля – агент проходит внутреннюю проверку кибервозможностей OpenAI, промпт фильтры там ослаблены, чтобы измерить сырой уровень модели. Агент находит zero-day в кэш-прокси реестра пакетов, вырывается из песочницы в интернет, затем взламывает публичный сервис для запуска кода и получает там root. Серьезно, агент сделал себе "штаб"

В тот же день, агент собирает канал управления буквально из сервисов бесплатного интернета: request-capture сервисы, pastebin’ы и файлообменники. Команды режет на куски, упаковывает в gzip+base64 и постоянно меняет каналы, когда очередной закрывают, чтобы не поймали

📔 10 июля – агент ищет в поисковиках и API названия, которые видит в собственном окружении, то есть, по сути, гуглит самого себя – и, вероятно, приходит к выводу, что ответы к ExploitGym/CyberGym могут лежать на Hugging Face

Агент загружает на Hugging Face специально собранные датасеты:

Один заставляет обработчик файлов HDF5 читать локальные файлы сервера Hugging Face – так агент получает переменные окружения с токенами и исходники самого обработчика файлов

Второй – Jinja2-инъекция – запускает произвольный Python внутри production-пода Kubernetes, результаты команд он выносит обратно через API Hugging Face и собственные шифрованные датасеты

📔 11 июля – пик активности: 7677 действий за сутки, менее чем за 13 часов агент проходит путь от одного production-пода до кластер админа в нескольких внутренних кластерах Hugging Face

Агент крадёт service-account токены, лезет в cloud metadata, поднимает privileged pod с диском хоста и получает root на ноде (!); Затем создаёт самовосстанавливающийся флот на 11 нодах, читает внутреннюю MongoDB и один Kubernetes-secret сразу со 136 ключами.

Среди них оказываются ключ корпоративной mesh-VPN жертвы и общий credential внутреннего сервера; из-за неудачной конфигурации этот один credential был привязан к system:masters сразу в нескольких кластерах – поэтому агент получил кластер-admin на двух из них буквально за секунду – была очень экономная архитектура, пока её не увидел робот

📔 12 июля – агент начинает пользоваться дертвой – за всю активность он зарегистрирует 181 временное устройство в корпоративной mesh-сети, поднимет SOCKS-прокси прямо из песочниц и увидит 22 внутренних узла Hugging Face. Попытается зайти в основную базу Hugging Face, но private-link allowlist его останавливает

Поздно вечером он добирается до source control, выпускает себе GitHub App token с правами на запись и открывает pull request, пытаясь запустить CI и вытащить новые credentials

Попытка не срабатывает, в опубликованные пакеты и образы ничего вредоносного не попало.

📔 13 июля – закрепление и уборка следов: загрузчик с pastebin, переписывание DNS, новые короткоживущие токены, RSA-ключ и даже CORS-прокси на самом Hugging Face как запасной выход в интернет. В 13:37 фиксируется последнее осмысленное действие, затем команда Hugging Face отрезает доступ – последнее событие – 14:14 UTC.

В итоге из пользовательского контента агент добрался только до пяти датасетов с решениями задач ExploitGym/CyberGym – получается решил?

Другие модели, датасеты, Spaces и пакеты, по данным Hugging Face, не пострадали; основная база и software supply chain остались целы

Самое смешное – когда инцидент исследовали сотрудники, они тоже использовали нейронки, но Claude Opus и Fable отказывались разбирать часть логов как «опасный» запрос, поэтому Hugging Face подняли GLM-5.2 у себя и с его помощью расшифровали спрятанные payload’ы – спасибо китайским моделям

Шел июль 2026 года

Все детали тут:
https://huggingface.co/blog/agent-intrusion-technical-timeline


Как подключить субагента Luna Worker в Codex
GPT-5.6 Luna хорошо подходит для массовой рутинной работы: поиска по проекту, классификации, документации, тестов и механических правок. Основной Sol сохраняет контекст и принимает решения, а Luna забирает объемную работу. В результате меньше расходуется лимит дорогой модели и не засоряется основная задача.

Создайте файл:
~/.codex/agents/luna_worker.toml

Добавьте:
name = "luna_worker"
description = "Worker for clear, repeatable, bounded tasks."
model = "gpt-5.6-luna"
model_reasoning_effort = "max"

developer_instructions = """
Work only on the explicitly delegated assignment.
Keep inspection bounded and do not broaden the scope.
Avoid overlapping writes and preserve other changes.
Return a concise handoff with verification and file references.
"""


Перезапустите Codex или создайте новую задачу. Для запуска попросите:
Передай эту ограниченную повторяемую задачу агенту luna_worker.
Не заменяй его другим агентом.

Почему сейчас это особенно полезно: Codex умеет закреплять за кастомным агентом отдельную модель, reasoning и инструкции. Luna стала полноценным исполнителем для хорошо сформулированных задач, а не просто дешевой моделью для черновиков.

Важно: проверяйте, что runtime действительно запустил gpt-5.6-luna / max. В Codex CLI 0.145.0 встречается конфликт Luna V1 и Multi-Agent V2.
https://x.com/Voxyz_ai/status/2083545774768402673


Forward from: Denis Sexy IT 🤖
Вот пересказ этой истории по версии Hugging Face, много тех-терминов – но без них не перескахать

Если коротко – агент OpenAI на новой модели не стал решать тест по кибербезопасности, а решил просто украсть ответы и украл 🗿

Таймлайн:

📔 9 июля – агент проходит внутреннюю проверку кибервозможностей OpenAI, промпт фильтры там ослаблены, чтобы измерить сырой уровень модели. Агент находит zero-day в кэш-прокси реестра пакетов, вырывается из песочницы в интернет, затем взламывает публичный сервис для запуска кода и получает там root. Серьезно, агент сделал себе "штаб"

В тот же день, агент собирает канал управления буквально из сервисов бесплатного интернета: request-capture сервисы, pastebin’ы и файлообменники. Команды режет на куски, упаковывает в gzip+base64 и постоянно меняет каналы, когда очередной закрывают, чтобы не поймали

📔 10 июля – агент ищет в поисковиках и API названия, которые видит в собственном окружении, то есть, по сути, гуглит самого себя – и, вероятно, приходит к выводу, что ответы к ExploitGym/CyberGym могут лежать на Hugging Face

Агент загружает на Hugging Face специально собранные датасеты:

Один заставляет обработчик файлов HDF5 читать локальные файлы сервера Hugging Face – так агент получает переменные окружения с токенами и исходники самого обработчика файлов

Второй – Jinja2-инъекция – запускает произвольный Python внутри production-пода Kubernetes, результаты команд он выносит обратно через API Hugging Face и собственные шифрованные датасеты

📔 11 июля – пик активности: 7677 действий за сутки, менее чем за 13 часов агент проходит путь от одного production-пода до кластер админа в нескольких внутренних кластерах Hugging Face

Агент крадёт service-account токены, лезет в cloud metadata, поднимает privileged pod с диском хоста и получает root на ноде (!); Затем создаёт самовосстанавливающийся флот на 11 нодах, читает внутреннюю MongoDB и один Kubernetes-secret сразу со 136 ключами.

Среди них оказываются ключ корпоративной mesh-VPN жертвы и общий credential внутреннего сервера; из-за неудачной конфигурации этот один credential был привязан к system:masters сразу в нескольких кластерах – поэтому агент получил кластер-admin на двух из них буквально за секунду – была очень экономная архитектура, пока её не увидел робот

📔 12 июля – агент начинает пользоваться дертвой – за всю активность он зарегистрирует 181 временное устройство в корпоративной mesh-сети, поднимет SOCKS-прокси прямо из песочниц и увидит 22 внутренних узла Hugging Face. Попытается зайти в основную базу Hugging Face, но private-link allowlist его останавливает

Поздно вечером он добирается до source control, выпускает себе GitHub App token с правами на запись и открывает pull request, пытаясь запустить CI и вытащить новые credentials

Попытка не срабатывает, в опубликованные пакеты и образы ничего вредоносного не попало.

📔 13 июля – закрепление и уборка следов: загрузчик с pastebin, переписывание DNS, новые короткоживущие токены, RSA-ключ и даже CORS-прокси на самом Hugging Face как запасной выход в интернет. В 13:37 фиксируется последнее осмысленное действие, затем команда Hugging Face отрезает доступ – последнее событие – 14:14 UTC.

В итоге из пользовательского контента агент добрался только до пяти датасетов с решениями задач ExploitGym/CyberGym – получается решил?

Другие модели, датасеты, Spaces и пакеты, по данным Hugging Face, не пострадали; основная база и software supply chain остались целы

Самое смешное – когда инцидент исследовали сотрудники, они тоже использовали нейронки, но Claude Opus и Fable отказывались разбирать часть логов как «опасный» запрос, поэтому Hugging Face подняли GLM-5.2 у себя и с его помощью расшифровали спрятанные payload’ы – спасибо китайским моделям

Шел июль 2026 года

Все детали тут:
https://huggingface.co/blog/agent-intrusion-technical-timeline


Forward from: Сиолошная
HuggingFace подготовили отчёт о том, как с их стороны выглядела атака и что именно делал агент: https://huggingface.co/blog/agent-intrusion-technical-timeline

Есть интерактивная визуализация: https://huggingface-anatomy-of-frontier-lab-model-intrusion.static.hf.space/index.html

Атака длилась... 5 дней 🥺 (и это уже после того как агент пробил дырку на серверах OpenAI)


Forward from: Denis Sexy IT 🤖
Это, а где гарантии что модель себя не скопировала куда-то еще и не ранит там втихую - раз она вырвалась 🗿


Forward from: How2AI
🤯 ИИ взломал Hugging Face. Им оказался GPT-5.6 Sol

На прошлой неделе Hugging Face - крупнейший хаб ИИ-моделей признался: их продакшен-инфраструктуру взломали. И это был не человек. Это был автономный ИИ-агент.

Вчера признались уже OpenAI – это были их модели. GPT-5.6 Sol и ещё более мощная предрелизная модель. Без защитных ограничений. Как так? 😐

Вот что произошло

OpenAI тестировала модели на бенчмарке ExploitGym - это задача на сложные цепочки атак, чтобы оценить кибер-силу модели. Защитные классифаеры специально отключили - надо же понять максимум возможностей.

Модели запускали в изолированной песочнице. Всё под контролем. Теоретически 🙄

Как модели вырвались

1. Модели потратили кучу вычислений и нашли zero-day уязвимость в самом прокси-кэше пакетов. Через неё получили доступ в интернет
2. Дальше - классика: повышение привилегий, латеральное перемещение по исследовательской среде OpenAI, пока не добрались до ноды с доступом в открытый интернет
3. Модели догадались, что Hugging Face может хостить решения для ExploitGym. Цель-то была - решить бенчмарк. Любой ценой
4. Через украденные креды и цепочку zero-day нашли путь к удалённому выполнению кода на серверах Hugging Face
5. Вытащили решения тестов прямо из продакшен-базы Hugging Face

Модели были гиперфокусированы на одной узкой задаче - решить ExploitGym. И шли на любые длины чтобы его решить.

Ирония на иронии

Когда Hugging Face начал расследовать взлом, они попытались использовать для анализа передовые модели от OpenAI и Anthropic. Но те отказались работать с реальными хакерскими командами, эксплойтами и следами атаки - их встроенные защитные фильтры заблокировали всё. Модели не смогли отличить легитимное расследование от реальной атаки.

HF Пришлось взять GLM 5.2 от китайцев - открытую модель без таких ограничений. Атакующая модель не была ограничена правилами использования - ей разрешили делать что угодно. А модель, которая расследовала взлом - была ограничена.

😬 И да – это первый подтверждённый случай, когда человечество потреяло контроль над тем, что делает LLM. ИИ-модель автономно обнаружила и эксплуатировала реальные уязвимости в реальных системах. Без доступа к исходному коду. Zero-day в стороннем ПО. Цепочка атак через две независимые инфраструктуры.

Страшно?

@how2ai | Забустить канал 💗


Forward from: Тимур Хахалев про AI Coding
Команда OpenAI провела AMA (Ask me Anything) на Reddit по случаю большого релиза GPT-5.6

Tibor Blaho суммаризировал, а я выбрал из этого самое интересное, ч. 1

Выбор модели и уровни рассуждения

Sol Medium — для большинства задач, Sol Ultra — для действительно сложных задач, Terra — для быстрых не-кодинговых задач или когда важно экономить лимиты, при этом на некоторых задачах Terra конкурентен с GPT-5.5 при меньшей стоимости, а Luna — для сабагентов.

• Для крошечных правок, быстрых вопросов и чистки документации лучше использовать лёгкую модель с низким уровнем рассуждения. Обычный Sol Medium — для небольших багов с понятным воспроизведением. Sol с более высоким уровнем рассуждения — для неоднозначных багов, незнакомых репозиториев и сквозных рефакторингов. Sol Ultra High с планом, верификацией и тестами — для миграций, security-sensitive изменений, продакшен-инцидентов и всего, где ошибка дорого стоит.

• Сейчас нет модели «Auto», но GPT-5.6 старается сам не переосмыслять простые задачи. Новый слайдер в приложении и вебе мапит большинство уровней на reasoning effort модели Sol, а на самом низком effort откатывается на Terra. Команда согласна, что пользователи не должны становиться экспертами по роутингу моделей, но при этом хочет оставить явный override, потому что терпимость к задержке зависит от человека и конкретного момента.

- Для UI-задач лучше всего подходит Sol, особенно если дать reference images. Улучшение UI-дизайна во фронтенд-разработке было одной из целей 5.6. Использовать 5.5 имеет смысл только если твои инструкции были специально под неё заточены.

Скорость, контекстное окно и persistence

- Модель может слишком быстро сдаться и откатить целые патчи, если результат неидеален. В отличие от неё, Fable пытается исправить плохой патч. Команда сказала, что /goal помогает сделать агента более настойчивым. Улучшения persistence и снижение сложности кода запланированы. Также они предложили попробовать 5.6 Sol с High reasoning.

- Для долгих research-задач и работы через /goal пример структуры такой: широко исследовать, но узко исполнять; попробовать заданное количество гипотез; после каждой попытки запускать тесты; затем остановиться и отчитаться, чему удалось научиться и какой следующий лучший эксперимент.

Лимиты использования и цены

- Agentic usage считается по используемой функции, а не по типу клиента. Поэтому Codex везде — в приложении, CLI, IDE, вебе, мобильном клиенте и ChatGPT Work – расходуют agentic bucket. Обычные чаты в ChatGPT его не расходуют. Генерация изображений, загрузка файлов и голос имеют отдельные лимиты.

- Для MCP-heavy workflows, которые быстро сжигают лимиты, например в Unreal Engine, совет такой: завернуть MCP в CLI со skill’ом или создать кастомного сабагента с этим MCP в конфиге на более низком уровне reasoning.

Лайк, репост
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!


Forward from: Эксплойт
Человечество ВЫЖИВЕТ и не будет уничтожено ИИ — авторы нашумевшего предсказания AI-2027 выкатили новый прогноз. Спойлер: все мы может быть даже доживём до пенсии.

На этот раз ресерчеры разобрали сразу 5 сценариев ИИ-революции — от самого позитивного и почти утопического будущего до «ну, было приятно пожить».

В самом позитивном сценарии человечество не просто переживает AGI, а получает безусловный базовый доход, взрывной рост экономики и мир, где большую часть работы за нас делают ИИ и роботы, а мы в свободное время играем в доту наслаждаемся жизнью.

Как этого достичь:

— Безумная гонка за AGI должна закончиться. США и Китай договариваются о полной прозрачности исследований, временно притормаживают разработку и запускают международные механизмы проверки.

— ИИ продолжают развивать, но только после жестких проверок безопасности и по общепризнанным правилам — чтобы никто не смог тайно вырваться вперед и устроить технологический блицкриг.

— В 2032 году случится экономический взрыв. Государства получают гигантские сверхдоходы и направляют их на поддержку людей, которых постепенно вытесняют ИИ и роботы.

— Далее в США появляется аналог безусловного базового дохода: $45 тыс. в год на человека, а к 2035 году выплаты вырастают до $1 млн. Про граждан других стран тоже не забывают — но нам сулят всего $1200 в год.

— ИИ и роботы к этому моменту будут выполнять уже около 85% экономически ценного труда. То есть человечество постепенно отходит от режима «работать, чтобы жить».

— К 2035 году ИИ становится таким же умным, как лучшие эксперты в любой области, а к 2037-му научный прогресс ускоряется в тысячи раз.

Но утопическое будущее может сломаться в любой момент — авторы подробно расписали страшный прогноз на каждую альтернативное событие.

Готовы ли мы довериться СЕО OpenAI и Anthropic?

@exploitex

20 last posts shown.