Интересная свежая статья в Journal of Democracy под названием Delivering Democracy. Why Results matter? [1], на русском языке она прозвучала была с двояким смыслом "Доставляя демократию. Почему результаты имеют значение?". Доставляя как: гуманитарными или военными самолётами? Но здесь речь о классическом понимании provide (предоставлять). Среди авторов статьи Френсис Фукуяма что ещё одна причина её почитать.

Если коротко, то основная идея в том что Демократия не может быть основана только на идеалах. Граждане хотят результатов: работы, безопасности, услуг. Мысль не то чтобы новая, но предельно коротко и точно изложенная именно в этой статье и то что ситуации когда в демократических странах идут долгие экономические кризисы то возникают и кризисы восприятия демократии и наоборот и есть бесспорные экономические успехи в авторитарных странах.

Я, также, ранее не встречал термина performance legitimacy, он есть в предыдущей статье Бена Кросса, Performance Legitimacy for Realists [2] одного из соавторов. Это термин применяемый к восточно-азиатским странам и его можно описать так

Легитимность на основе эффективности (или performance legitimacy) — это концепция, согласно которой власть обосновывает своё право на управление через успешное выполнение задач, направленных на улучшение жизни граждан, а не через традиционные или демократические источники легитимности. Этот подход основывается на достижении положительных материальных результатов, таких как экономический рост, снижение уровня бедности и повышение качества жизни населения.

И, кстати, он применим не только к восточно-азиатским странам, многие авторитарные страны в мире идут тем же путём. И это не худшая форма авторитаризма, конечно,.

Ключевое в статье - это акцент на том как перезапустить демократии чтобы они тоже могли доставлять не хуже авторитарных режимов и, честно говоря, ответов там мало. Я увидел один базовый тезис - лучше управляйте экономикой и его расширение эффективнее развивайте инфраструктуру.

Всё это, конечно, к технологической инфраструктуре и цифровым сервисам имеет прямое отношение. У демократических государств гораздо больше барьеров в их реализации. Авторитаризм имеющие большие экономические ресурсы может быть весьма эффективен. Как демократиям научиться доставлять в этой области - вот в чём вопрос.

Ссылки:
[1] https://muse.jhu.edu/pub/1/article/954557
[2] https://muse.jhu.edu/pub/5/article/918473

#opengov #data tech #thoughts #democracy #digitalservices

Я об этом редко упоминаю, но у меня есть хобби по написанию наивных научно фантастических рассказов и стихов, когда есть немного свободного времени и подходящие темы.

И вот в последнее время я думаю о том какие есть подходящие темы в контексте человечества и ИИ, так чтобы в контексте современного прогресса и не сильно повторяться с НФ произведениями прошлых лет.

Вот моя коллекция потенциальных тем для сюжетов.

1. Сила одного
Развитие ИИ и интеграции ИИ агентов в повседневную жизнь даёт новые возможности одиночкам осуществлять террор. Террористы не объединяются в ячейки, не общаются между собой, к ним невозможно внедрится или "расколоть" потому что они становятся технически подкованными одиночками с помощью дронов, ИИ агентов и тд. сеящие много хаоса.

2. Безэтичные ИИ.
Параллельно к этическим ИИ появляется чёрный рынок отключения этики у ИИ моделей и продажа моделей изначально с отключённой этикой. Все спецслужбы пользуются только такими ИИ, как и многие преступники. У таких ИИ агентов нет ограничений на советы, рекомендации, действия и тд.

3. Корпорация "Сделано людьми"
Почти всё творчество в мире или создаётся ИИ, или с помощью ИИ или в среде подверженной культурному влиянию ИИ. Появляется корпорация "Сделано людьми" сертифицирующая продукцию как гарантированно произведённой человеком. Такая сертификация это сложный и болезненный процесс, требующий от желающих её пройти большой самоотдачи.

#thoughts #future #thinking #ai

Некоторые мысли вслух по поводу технологических трендов последнего времени:

1. Возвращение профессионализации в ИТ.

Как следствие массового применения LLM для разработки и кризиса "рынка джуниоров" в ИТ. LLM ещё не скоро научатся отладке кода и в этом смысле не смогут заменить senior и middle разработчиков, а вот про массовое исчезновение вакансий и увольнения младших разработчиков - это всё уже с нами. Плохо ли это или хорошо? Это плохо для тех кто пошёл в ИТ не имея реального интереса к профессиональной ИТ разработке, хорошо для тех для кого программная инженерия - это основная специальность и очень хорошо для отраслевых специалистов готовых осваивать nocode и lowcode инструменты.

Перспектива: прямо сейчас

2. Регистрация и аттестация ИИ агентов и LLM.

В случае с ИИ повторяется история с развитием Интернета, когда технологии менялись значительно быстрее чем регуляторы могли/способны реагировать. Сейчас есть ситуация с высокой степенью фрагментации и демократизации доступа к ИИ агентам, даже при наличии очень крупных провайдеров сервисов, у них множество альтернатив и есть возможность использовать их на собственном оборудовании. Но это не значит что пр-ва по всему миру не алчут ограничить и регулировать их применение. Сейчас их останавливает только непрерывный поток технологических изменений. Как только этот поток хоть чуть-чуть сбавит напор, неизбежен приход регуляторов и введение аттестации, реестров допустимых LLM/ИИ агентов и тд. Всё это будет происходить под знамёнами: защиты перс. данных, защиты прав потребителей, цензуры (защиты от недопустимого контента), защиты детей, защиты пациентов, национальной безопасности и тд.

Перспектива: 1-3 года

3. Резкая смена ландшафта поисковых систем
Наиболее вероятный кандидат Perplexity как новый игрок, но может и Bing вынырнуть из небытия, теоретически и OpenAI и Anthropic могут реализовать полноценную замену поиску Google. Ключевое тут в контроле экосистем и изменении интересов операторов этих экосистем. А экосистем, по сути, сейчас три: Apple, Google и Microsoft. Понятно что Google не будет заменять свой поисковик на Android'е на что-либо ещё, но Apple вполне может заменить поиск под давлением регулятора и не только и пока Perplexity похоже на наиболее вероятного кандидата. Но, опять же, и Microsoft может перезапустить Bing на фоне этих событий.

Перспектива: 1 год

4. Поглощение ИИ-агентами корпоративных BI систем

Применение больших облачных ИИ агентов внутри компаний ограничено много чем, коммерческой тайной, персональными данными и тд., но "внутри" компаний могут разворачиваться собственные LLM системы которые будут чем-то похожи на корпоративные BI / ETL продукты, они тоже будут состыкованы со множеством внутренних источников данных. Сейчас разработчики корпоративных BI будут пытаться поставлять продукты с подключением к LLM/встроенным LLM. В перспективе всё будет наоборот. Будут продукты в виде корпоративных LLM с функциями BI.

Перспектива: 1-2 года

5. Сжимание рынка написания текстов / документации
Рынок документирования ИТ продукта если ещё не схлопнулся, то резко сжимается уже сейчас, а люди занимавшиеся тех писательством теперь могут оказаться без работы или с другой работой. В любом случае - это то что не просто поддаётся автоматизации, а просто напрашивающееся на неё. Всё больше стартапов и сервисов которые создадут Вам качественную документацию по Вашему коду, по спецификации API, по бессвязанным мыслям и многому другому.

Перспектива: прямо сейчас

#ai #thinking #reading #thoughts

К новостям о том что в РФ опять обсуждают блокировку Википедии и пытаются продвигать РуВики, как идеологически верную альтернативу, мне вспомнился апрельский лонгрид Саймона Кемпа Digital 2025: exploring trends in Wikipedia traffic [1] с весьма подробным разбором о том как снижается трафик и пользовательская база Википедии и что происходит это не вчера и не сегодня, а уже много лет.

Для тех кому лень читать текст целиком, вот основные тезисы:
1. Трафик на сайты Википедии неуклонно снижается и за 3 года с марта 2022 года по март 2025 года он снизился на 23 процента.

2. Основная причина снижения - это политика Google по выдаче результатов прямо в поиске. Потому что прямой трафик на Википедию довольно стабилен, а вот поисковый трафик, преимущественно из Google, существенно снизился.

3. Применение облачных ИИ Агентов (ChatGPT, Claude, Perplexity) идёт в том же тренде что и поисковый трафик, но отдаёт ещё меньше трафика чем поисковые системы. В среднем, происходит снижение на треть переходов на внешние источники.

От себя я добавлю что инициативы Фонда Викимедия перейти от модели существования как дата дистрибьютора, торгуя датасетами и доступом к "высококачественному API" - это всё попытки преодолеть этот кризис. В котором кроме Википедии находятся и значительное число сайтов ориентированных на создание контента и вынужденные менять бизнес модели, например, переходя на пэйволы и ограничивая доступ к контенту.

Поэтому главный мой посыл в том что Фонд Викимедия в целом и Википедия уже много лет как находятся в кризисе, достаточно медленно ползущем чтобы всё не рухнуло, но достаточно явным чтобы за них беспокоиться.

Кто выигрывает от блокировки Википедии? Думаете РуВики? Нет. Даже если они станут не про-государственным, а полностью госпроектом на 100% бюджетном финансировании (если ещё не), то даже в этом случае РуВики станет популярным только если начнётся принуждение поисковых систем ставить ссылки на него, а не на Википедию. Но Гугл на это никогда не пойдет, а Яндекс будет сопротивляться до последнего. Да и как можно было понять ранее, поисковики всё меньше трафика отдают контентным проектам, стараясь держать пользователей в своей экосистеме. Потому что это им выгоднее и ничего более.

В итоге от запрета Википедии в РФ выиграют по списку:
1. Поисковые системы Google и Яндекс (думаю что Google существенно больше)
2. Облачные AI агенты (ChatGPT, Perplexity, Claude и др.)
3. Продавцы коммерческих VPN сервисов

Я не знаю чьими лоббистами являются ратующие за запрет Википедии, но выгодоприобретатели понятны и очевидны.

Ссылки:
[1] https://datareportal.com/reports/digital-2025-exploring-trends-in-wikipedia-traffic

#wikipedia #thoughts #ai #readings

Я недавно рассказывал что в качестве хобби занимаюсь написанием коротких наивных фантастических рассказов в стиле утопий и антиутопий. Причём поскольку прозаический опыт у меня ограниченный, я пытаюсь писать их по науке: видение -> синопсис - > пара тестовых глав -> основной текст. Это хорошая разминка для ума для которой я постоянно собираю контекст и наша антиутопическая реальность, конечно, даёт много идей.

Важная часть таких рассказов - это контекст, не фабула произведения, а среда в которой всё происходит. А поскольку сейчас одна из самых остросоциальных тем - это ИИ, то без ИИ тут не обойтись.

У меня есть какое-то число мыслей про такой контекст, а если Вы готовы поделитесь Вашими мыслями, милости прошу в комментарии:
1. Видеть невидимое. С помощью ИИинструменты наблюдения резко усиливаются. Работает сбор данных в недоступных человеку спектрах, радиодиапазонах и границ слышимости.
2. Большие прогностические модели. Непрерывно работающие прогностические модели и ИИ манипулирующий рынками. Длительный кризис фондовых рынков.
3.AI-Free зоны. В которых отключен интернет и любая связь. Там сдают экзамены и ходят на свидания ( чтобы тому кто на него идет ИИ нп подсказывал как себя вести).

Все это именно контекст, фабула по более классическим сценариям про кровь, любовь и риторику.

А какие варианты будущего как контекста видите вы?

#thoughts #writings

Я тут было задумал написать лонгрид про стандарт SDMX по распространению статистических баз данных, о том чем он хорош и чем он плох и почему им нельзя пользоваться для публикации данных для бизнеса и необходимо использовать для взаимодействия с международными структурами. Но довольно быстро понял что сбиваюсь про состояние работы со статистическими данными в целом и о глобальном кризисе статистических служб.

А кризис то есть даже если его явно не обозначают и он в комбинации факторов которые можно описать как:
- рост запроса на оперативные данные с частотностью в неделю, день, час и неспособностью статслужб подобное обеспечить
- стремительный рост сбора альтернативных данных и более оперативных и специальных данных собираемых напрямую из ведомств и корпораций
- устаревание компетенций, возможно, безвозвратное из-за неконкурентного уровня зарплат для ИТ спецов, особенно в части работы с данными
- большие ограничения от национальной и международной бюрократии и их комбинации в части сбора и представления данных.
- рост ограничений на открытое распространение данных на фоне торговых войн, информационных войн и вооружённых конфликтов

Например, большая часть статслужб хотя и работают изначально с данными, но к периоду хайпа вокруг ИИ подошли с очень слабыми позициями. Лично я нашёл только у одной статистической службы в мире, у ISTAT в Италии, наличие ИИ помощника по работе с данными и тот был скорее про помощь в поиске данных, чем про инсайты на самих данных.

Поэтому всё это выглядит как уже затянувшийся кризис статистических служб и официальной статистики. Мягче в одних странах и жёстче в других.

#opendata #statistics #thoughts

Глядя на продолжающийся поток стартапов применяющий ИИ к разным областям работы с данными, наблюдаю явный перекос в сторону ликвидации профессии корпоративных дата аналитиков как класса и замена их "умными дашбордами" и "ИИ агентами".

Ссылки приводить не буду, дабы не рекламировать кого-то без необходимости, но тенденция явная и заметная, а также хорошо понимания потенциальными клиентами, руководством компаний и иными лицами принимающими решения.

Из того что я вижу так то что ИИ реально может исключить аналитиков из цепочки создания аналитических продуктов и оперативной аналитики, но, чем больше это будет происходить тем острее была и остаётся проблема качества данных.

Качество данных и вся "чёрная работа" связанная с их подготовкой, очисткой, валидацией и тд. очень плохо автоматизируется и вот тут-то стартапов возникает куда меньше. Во первых потому что это внутренняя кухня работы с данными и не на поверхности, а во вторых поскольку у технических руководителей почти всегда значительно меньшие бюджеты.

И, конечно же, в третьих, потенциальные решения и продукты не так очевидны. Я лично вообще пока не вижу каких-то быстрореализуемых "идей на поверхности" как автоматизировать создание хороших наборов и баз данных.

Поэтому мои предсказания что работа аналитиков со временем будет распадаться на:
1. Аналитиков по качеству и подготовке данных
2. Программистов и проектировщиков аналитических AI агентов и дашбордов
3. Предметных специалистов которые ещё и могут немного в аналитику.

А вот у дата инженеров всё проще, пока мало что меняется, только объёмы данных растут.

#thoughts #data #dataengineering

Подробная статья о состоянии поиска Google с точки зрения долгосрочных инвестиций [1]. Всё, казалось бы, очевидно что ИИ имеет очень сильный потенциал трансформировать Google Search и то проблема в изначальной рекламной модели Google как основе монетизации. Про это говорят много и всё активнее, на фоне разговоров что потенциально некоторые вендоры мобильных устройств могут перейти на другие поисковые системы вроде того же Perplexity. Но тут автор излагает всё довольно подробно и не даёт прогноза что у Google поисковый бизнес поломается, но говорит что сильно поменяется.

В том числе сравнивая ИИ поиск с кнопкой "I'm feeling lucky" когда пользователь получал результат сразу, без просмотра рекламных ссылок и то что Google терял около $100 миллионов в год в 2010 году из-за этой кнопки.

Почитать полезно чтобы задуматься о будущей трансформации Google и потенциальных изменениях бизнес модели поиска.

Можно с этой же точки зрения посмотреть на Яндекс, но у Яндекса, по сравнению с Google есть то потенциальное преимущество что постепенно из поискового индекса Google российские сайты выпадают и происходит это по разным причинам, но, в основном, из-за ограничений доступа из не-российских подсетей. Это ограничение бывает мягким в виде запретов в robots.txt, более жестким через ограничения на CDN и очень жёсткими через блокировки всех подсетей не относящихся к российской юрисдикции. В случае Google замерить это сложно, но в случае того же Интернет-архива я это наблюдаю уже несколько лет.

Что, впрочем, поможет лишь отчасти если ряд мобильных вендоров (Samsung, Huawei) отдадут приоритет AI поиску в своих устройствах.

Ссылки:
[1] https://www.speedwellmemos.com/p/google-shut-the-door-on-competition?

#thoughts #search #google #ai

Некоторые мысли вслух относительно организации своей и не только своей работы. Я лично довольно давно увлекался разными инструментами и подходами к самоорганизации. Какие-то из них самоочевидны, а какие-то - это хорошо обновлённое старое, а не что-то новое.

Один из таких подходов - это рабочий журнал.

Если какая-либо задача не является на 100% очевидной и требует каких-либо проверок гипотез, проверки кода или инструментов, то очень хорошая практика в том чтобы вести журнал. Я его называю рабочим или аналитическим журналом, в зависимости от типа задачи.

Он напоминает список задач и экспериментов которые пишут сами себе некоторые продвинутые LLM расписывая логику рассуждений и это делает эти LLM, не всегда, но часто, эффективнее работы аналитиков или разработчиков джуниоров.

В ведении рабочего журнала нет ничего нового, это, по сути, адаптированный к ИТ и аналитическим задачам журнал экспериментов. Итогом ведения журнала почти всегда является, либо список конкретных задач, либо решение поставленной задачи по мере его достижения.

Лично я не всегда, но всё чаще веду такой журнал при какой-либо аналитической работе, по анализу источников данных, по подготовке документов и тд. Даже когда какие-то художественные тексты пишу, тоже стараюсь вести подобные структурированные заметки именно в форме журнала.

Своими техническими журналами я поделиться, увы, не могу, они очень специализированы для того что я делаю. Может быть когда-нибудь смогу поделиться таким журналом по подготовке какого-либо аналитического документа.

Но для тех кто сталкивается с регулярным вопросом "А чем ты там занимался?" - это важный и содержательный ответ. Подход достаточно универсальный для задач занимающих время более 1 часа.

Кстати, на ту же тему, уже не раз сталкивался с рассуждениями о том как выбирать сотрудников программистов/аналитиков/дата-инженеров и тд. Стандартный подход - это брать людей с опытом работы в FAANG и большим опытом в индустрии и работает он так себе. А вот один из важных критериев - это способность документировать свою работу.
Документирование - это одно из важных отличий senior специалистов от начинающих.

А какие рабочие практики и лайфхаки Вы используете?

#thoughts #it #lifehacks