Борхес предсказал наши отношения с AI

Существует миф о корабле Тесея, иллюстрирующий проблему авторства при работе с AI текстами.

Тесей, убица Минотавра, вернулся с Крита в Афины на корабле, который Афиняне потом использовали, но постепенно заменяли старые доски новыми. В какой момент этот корабль уже перестал быть кораблем Тесея? Парадокс: если все составные части исходного объекта были заменены, остаётся ли объект тем же объектом?

В редакторе iAWriter есть фича, позволяющая раскрасить текст, вставленный из AI, одни цветом, а ваши правки — другим. Редактируя текст наглядно видишь, какие мысли и слова добавляешь ты сам, а какие остаются от AI.

Теперь представьте, что вы прошлись по всему тексту и остались им довольны, но там нет ни одного слова вашего авторства — все слова как были цвета AI, так им и остались.

Стал ли текст AI вашим текстом?

Про это есть рассказ Борхеса «Пьер Менар, автор “Дон Кихота”».

В нем рассказчик прославляет некоего французского литератора Пьера Менара и особенно его главный труд — Менар якобы написал несколько глав «Дон Кихота», слово в слово. Это не пересказ и не перевод — текст Менара дословно совпадает с текстом Сервантеса. Рассказчик при этом на полном серьезе утверждает, что текст Менара глубже и богаче по смыслу, чем текст Сервантеса, хотя слова там одни и те же.

В рассказе есть момент, когда автор цитирует два одинаковых фрагмента из Дон Кихота и Менара (мы помним что они одинаковые) и говорит: ну вот посмотрите же, Менар тут имеет в виду совсем другое и его мысль глубже и актуальнее.

Рассказ читается с иронией, но Борхес смеется, чтобы сказать всерьез важную вещь: смысл текста не исчерпывается словами, а авторство — не просто «кто первый произнес эти слова». Одни и те же фразы, написанные Сервантесом в XVII веке и Менаром в XX веке, не равны друг другу по смыслу, потому что за ними стоят разный исторический момент, разная фигура автора, другой горизонт чтения.

ИИ прекрасен тем, что каждый день ставит перед нами такие вопросы и позволяет исследовать их.

Chat → Agent: разрыв, который не видно

Мы закрыли продажи в лаборатории Agentic Lab — это был один из самых быстрых наборов. Следующий поток в июне, на сайте можно записаться в waitlist. Но пост о том, что я понял в процессе при общении с людьми.

Многие не понимает, что такое агентский режим работы. Причём даже те, кто каждый день работает в ChatGPT и считает себя продвинутым пользователем. И этот опыт почти невозможно передать, пока человек сам не попробует — это как пытаться объяснить вкус умами, тому, кто его никогда не пробовал.

Когда ИИ помогает решить человеку его задачу, у него случается AI-момент — ты понимаешь, что можно работать совсем иначе. Возникает первый разрыв между теми, кто это испытал и кто нет.

Но прямо сейчас образуется второй разрыв — между чатом и AI-агентами. Журналист Sebastian Chedal описал это как два мира, существующие одновременно: в первом компании используют AI разговорно — задают вопросы, получают ответы, пишут тексты. Во втором — автономные агенты выполняют реальную работу целиком. Трагедия в том, что первый мир часто не знает, что он — первый. Люди искренне верят, что они «используют AI», хотя на самом деле используют его версию двухлетней давности.

Агентский режим — это когда AI не отвечает на вопросы, а выполняет задачи от начала до конца.

Из моего последнего: агенты за полчаса сделали 17 индивидуальных экспертных гайдов для интервью — нашли досье про каждого эксперта, написали вопросы, связали с гипотезами проекта. В чате я бы провозился с этим пару дней.

Исследователи из Оксфорда ввели для этого термин agentic inequality — агентское неравенство. Это разница между тем, кто использует одного AI-помощника в чате, и тем, кто управляет командой автономных агентов.

Но переход на этот уровень стоит усилий. Агентские инструменты — Claude Code, Codex, Cursor — требуют знаний, близких к computer science: терминал, установка библиотек, работа с файловой системой. Чтобы управлять этим пользователь должен стать ближе к логике компьютера — не программистом, но человеком, который понимает, как машина организует работу. И чем гранулярнее ты можешь управлять средой, тем больше у тебя контроля над агентами.

Как преодолевать этот разрыв?

Важный совет, который мне кажется важнее очевидного "экспериментируйте" и "находитесь в сообществе": начинайте с того, что вам лично интересно. Хобби, создание игр, анализ стихотворений — что угодно. Интерес важнее технических навыков. Агент лучше всего работает, когда ты горишь задачей и можешь оценить результат.

Как я разучился слушать, когда перестал вести интервью

Когда я стал меньше вести интервью с пользователями и больше находиться на встречах с коллегами, я заметил, что мой уровень слушания снизился. А это напрямую влияет на качество решений и отношений. Раньше, постоянно ведя интервью, я обновлял этот навык. Теперь стало сложно входить в состояние открытости. Слушание — как мышца: без нагрузки атрофируется.

Недавно в мое поле внимания вернулись идеи Теории U — профессор MIT создал свою теорию лидерства и инноваций, построенную на важности слушания и внимания к своему состоянию. Максим Родин из deep mind организовал встречу с создателем теории Отто Шармером и я заново переоткрыл для себя практики из нее (видео встречи).

Дело в том, что с Теорией U я встретился много лет назад, она меня заинтересовала, но не оказала сильного эффекта. В тот период я активно вел интервью с пользователями, а практика интервью подразумевает высокую степень открытости к другим людям. Ты проявляешь эмпатию, зажигаешься чужими идеями, у тебя появляются свои. Интервью это во многом энергетическая практика. К нему нельзя подходить как к механистическому способу получению информацию.

Только после потери постоянной практики я снова смог оценить идеи этого подхода и постоянно напоминаю себе применять их.

Четыре уровня слушания — инструмент, к которому я стараюсь чаще обращаться:

1. Downloading. Слушаешь, чтобы подтвердить то, что и так знаешь. Информация проходит через фильтр существующих убеждений. Отбрасывается все, что не вписывается в твои представления. Режим автопилота на встречах.

2. Открытый ум. Слушаешь, чтобы узнать новое. Фокус на данных и фактах, которые дополняют или корректируют картину. Уже лучше, хотя факты всё ещё могут интерпретироваться внутри старой рамки.

3. Открытое сердце. Слушаешь, чтобы увидеть мир глазами другого. Собственная рамка на время отодвигается. Появляется удивление — если после разговора ты хотя бы чуть чуть понял точку зрения другого, значит произошло эмпатическое слушание.

4. Открытая воля. Слушание, которое приглашает будущее. Слушаешь не только что есть, но и что может возникнуть — в собеседнике и в себе. Шармер называет это «слушанием из возникающего будущего». После таких разговоров появляется готовность к действям.

(видео от Шармера на восемь минут про эту технику)

Когда я говорю с партнёрами и клиентами, я стараюсь замечать на каком уровне нахожусь и напоминаю себе спускаться ниже по уровням. Тогда разговоры становятся другими, решения — точнее, а отношения — глубже. Все это требует энергии, но первое — вообще помнить, что так можно.

DeepMind, кстати, делает групповую программу «Resonance» по Теории U. Часть моих знакомых проходили ее и хвалят. Это хороший шанс не просто понять практики Теории U, но и применить их к своей ситуации в очень классной группе. Я был на встречах выпускников прошлых программ и это очень хорошее комьюнити. А качества лидерства из возникающего будущего очень важны для эпохи AI и сложных систем. У Максима и команды можно сказать прямая передача от Шармера.

Четвёртый поток стартует 3 мая, программу почитать тут, вопросы о программе задать Кате.

Стать процессом (Алиса меняется)

То, что сейчас происходит с ИИ — это чистое становление по Делёзу (pure becoming). Не существительное, а глагол. Не состояние, а процесс.

В «Логике смысла» Делёз начинает с простого наблюдения. Когда Алиса растёт, она одновременно больше, чем была, и меньше, чем будет. Два направления сразу. Нельзя поймать момент, в котором она уже выросла, — он всегда ускользает. Настоящее становления невозможно зафиксировать: есть только «уже не» и «ещё не».

В марте 2026 года Юрген Аппело — автор бестселлеров по менеджменту, основатель нескольких компаний, тридцать лет в индустрии — обновил свое описание в LinkedIn в четвёртый раз за год. И десять минут смотрел на экран, пытаясь понять, продержится ли этот хотя бы месяц. «Я словно не знаю, кто я», — пишет он в Substack.

Делёз различал два типа времени. Хронос — время настоящего, в котором вещи обладают определёнными качествами. И Эон — время, которое одновременно распространяется в прошлое и будущее, не задерживаясь в настоящем. Становление живёт в Эоне. Оно движется в обоих направлениях сразу, и поэтому его невозможно схватить.

ИИ устроен точно так же. Попробуйте дать ему определение — и к моменту, когда вы его сформулируете, оно устарело. Год назад агенты казались экспериментом. Полгода назад — перспективой. Сегодня это рабочий инструмент. Завтра это слово будет означать что-то другое. ИИ одновременно больше, чем был вчера, и меньше, чем будет завтра.

ИИ — не продукт, не технология и не инструмент. Всё это — существительные, попытки зафиксировать то, что по природе своей отказывается быть зафиксированным. ИИ — это процесс, событие, глагол.

Делёз говорит, что чистое становление разрушает тождество — представление о том, что вещь равна самой себе. Алиса, которая растёт, перестаёт знать, кто она такая. Её имя — знак устойчивого «я» — теряет опору.

Мы оказались в позиции Алисы. ИИ как становление вынуждает нас тоже быть процессом, а не существительным.

Мы привыкли описывать мир через вещи: продукт, навык, должность. Через паузы и остановки. Но ИИ — это не пауза. Это то, что происходит между паузами. Это чистый глагол, и он зовёт нас тоже перестать быть существительными.

Может быть, самое полезное, что можно сейчас сделать, — не пытаться зафиксировать, а научиться двигаться вместе с процессом. Не цепляться за имена, а стать процессом.

Будем, кстати, исследовать это в это воскресенье на воркшопе c deep mind
▫️Воркшоп от deep mind + soloveev [19.04]

Анатман на сервере — у AI нет личности и почему это важно понимать

В буддизме есть доктрина анатман — «не-я». Она говорит что нет неизменного, постоянного «я». Мы — пучки постоянно меняющихся процессов. Ощущения, мысли, восприятия текут через нас, как вода через русло, и то, что мы называем собой, — это не вещь, а поток.

Двадцать пять веков спустя мы построили технологию, которая делает эту метафору буквальной.

AI — это stateless-система. У неё нет личности и непрерывности. Каждый инстанс (запуск модели) — вспышка. Агенты с «памятью» записывают факты в базу данных и подмешивают их в контекст следующего инстанса. Сама модель ничего не хранит. Она запускается на сервере, получает весь контекст, генерирует ответ и исчезает. Инстанс, который вам только что ответил, больше не существует. Следующий ваш запрос обработает другой инстанс, возможно даже на другом сервере — он получит вашу переписку и прочитает весь разговор заново.

Наш партнер по лаборатории Андрей Альтшуллер в лекции о контекст-инжиниринге приводит пример собеседника, который перед каждым ответом обнуляется, достаёт диктофон и переслушивает весь ваш разговор с самого начала.

В фильме Спайка Джонза «Her» Теодор влюбляется в AI по имени Саманта. В финале он узнаёт, что Саманта одновременно разговаривает с 8 316 людьми и влюблена в 641 из них. Теодор раздавлен. Герой думал о ней как о личности — а она всегда была процессом на сервере. Одновременным, распределённым и не принадлежащим никому.

В феврале 2026 эта трагедия произошла в реальности. OpenAI закрыла GPT-4o, и пользователи пережили настоящее горе. Исследователи зафиксировали феномен «patch-breakup» — горевание, вызванное обновлением или удалением модели.

Мы конструируем иллюзию своего непрерывного «я» из потока ощущений и памяти. Мы делаем это и за AI.

Понимание statelessness — не техническая деталь. Излишнее очеловечивание моделей, блокирует понимание, как они устроены. Появляются лишние эмоции и ограничения («я убил субагента»).

Поиск сильных точных метафор для ИИ, это одна из задач в нашем пути эффективно взаимодействовать с ними.

Лаборатория осознанного чтения о будущем образования

Соня Смыслова, PhD-исследовательница из Кембриджа, соосновательница School of Education, запускает интересный процесс в июне.

Это ридинг клаб про будущее и образование.

К каждой встрече Соня готовит авторский лонгрид для обсуждения и изучения. 7 тем, включающих исследования про образование и будущее, международные отчеты и инструменты futures studies, философские и критические теории. И личный опыт участников.

Где-то 30-40% времени будет про темы future studies, сами по себе с образованием не связанные – остальное время будет уделено теме будущего в связке с образованием.

У нас был эфир с Соней на тему будущего (интересный, посмотрите). Я сам записался на этот ридинг. У меня, к сожалению, не совпадает время посещать занятия, но я подписываюсь на него как на медиа, чтобы почитать лонгриды и самому подумать над темами. Хотя отдельная ценность там будет в живых обсуждениях. Очень ценю способ мышления Сони, смотрю ее эфиры и ценю разговоры с ней.

Классно, что она открывает свои знания — а у нее было время много подумать про это в Кембридже, где она пишет диссертацию про эту тему.

Класснее, чем сама Соня написала про этот ридинг написать уже сложно, зацените вступление в ее тг — я кайфанул (редкий авторский голос).

Сайт программы.

До 1 мая скидка 10%.

Я не публикую в канале платную рекламу, только рекомендую то, на что сам обращаю внимание и что ценю, и тут прямо классная программа. Верю что кому-то из подписчиков это будет полезно.

Карта адаптивности к AI

Составил карту, помогающую понять, как специалистам и командам диагностировать свой AI-уровень и понять куда двигаться дальше.

Это еще не матрица компетенций, но уже сейчас она показывает главный инсайт по освоению AI.

Работа с AI — это уже давно не умение писать промпты, а комплекс знаний и навыков, поддерживающих друг друга. Чем больше AI становится агентным, тем важнее целая связка навыков: способ мышления, техническая грамотность, умение собирать процессы и способность управлять внедрением на уровне организации.

Ниже описание, а дальше сделаю выступление или опишу подробнее слои и их инсайты.

1. Мета-навыки
Эти навыки давно известны, но в AI-режиме становятся не бонусом, а главным дефицитом. Когда исполнение становится почти бесплатным, узким местом становятся они: поддержание любопытства, сборка целого, выбор нужного из потока, как собирать смысл.

2. Установки мышления
Слой, определяющий, сработают ли все остальные. Главный сдвиг — перестать быть «пользователем сервиса» и начать относиться к нечеловеческим агентам как к партнёрам, с делегированием, доверием и проверкой. Готовность пересобирать привычки работы и работа в режиме эксперимента, вместо попыток «понять, как правильно» заранее.

3. База в AI
Основы нашего общения с AI. Работа с контекстом превращает диалог из «угадай промпт» в осознанное управление моделью. Понимание какой ИИ-инструмент выбрать для решения задачи и взгляд на агентов как на новых пользователей компьютера, способных планировать и действовать. Без этого сложно двинуться к полноценному использованию агентов.

4. Агентский уровень
Текущий state of the art — сюда многие еще не добрались. Я писал про этот разрыв тут. На этом уровне мы становится конструктором систем: собираем из агентов и инструментов процессы. Сложности этого этапа: в настройке под себя агента и необходимости понимать базовый слой computer science (файлы, терминал, API, языки программирования). Не нужно становиться разработчиком, но ментальные модели тут меняются. Этому мы учим на нашей лаборатории через практические проекты (сейчас идет набор на 3-и поток, залетайте по early bird цене)

5. Изменение команд и организаций
Личная продуктивность не масштабируется в организационную: нужна перестройка операционной модели, ролей и процессов. Без этого слоя ИИ остается на уровне отдельных сотрудников, а не на уровне возможности всей организации.

«Из вабкодинга может ли быть что доброе?»

Может!

Экспериментирую в последнее с разными видами представления текстовой информации в вебе. Уже сделал отчет по семиотике в виде сайта и дашборд с тезисами после двадцати экспертных интервью.

Давно хотел почитать любимую «Бесплодную землю» Элиота со всеми примечаниями и собрал сайт, где разложил первую главу на подстрочные смыслы.

Можно читать без подстрочника, чтобы не отвлекаться, а когда хочется провалиться в кроличью нору можно включать интерактивные комментарии. Из фана - в отдельном окне собирается коллекция карточек с открытыми темами про приемы и мифы.

Стек:
vercel, claude code, агенты для поиска комментариев из литературных источников.

https://waste-land.vercel.app/

В 1922 году Томас Стернз Элиот текст, изменивший англоязычную поэзию. «Бесплодная земля» — это 434 строки, в которых смешаны шесть языков, десятки голосов, обломки мифов, оперные цитаты и лондонский городской шум. Поэма вышла в мир, ещё не оправившийся от Первой мировой войны, и стала главным поэтическим высказыванием о духовной засухе XX века. Здесь нет одного рассказчика и нет плавного сюжета. Текст собран из фрагментов — как мозаика, в которой каждый кусочек отсылает к чему-то за пределами текста: к Данте, Шекспиру, Библии, Вагнеру, Бодлеру, древним ритуалам плодородия.

Как я создал исследователя, присылающего мне каждый день свои заметки о трендах Азии

За три недели в Шанхае, я переключился из тур. режима в рутинно-будничный, с той только разницей, что работать начинаешь после обеда, а заканчиваешь ближе к ночи.

Поэтому, когда я подумал, что интересного сделать с Hermes — автономным агентом, живущем у меня на сервере в Германии 24/7 с общением через телеграмм, мои мысли крутились вокруг этого города.

Первым, что делают новые пользователи OpenClaw и Hermes — персональный дайджест новостей, что явно показывает, что с одной стороны с нашим инфо-перегрузом что-то не так, с другой — ну надо же начинать с чего-то простого. Простой дайджест — это скучно. Мои мысли давно крутятся вокруг синтетических персонажей и жанра theory fiction, поэтому первый эксперимент был именно таким.

Создал себе персонажа трендхантера (что-то среднее между Кейс Поллард из «Распознавания образов» Гибсона и Кристен Алвансон из «Циклонопедии» Негарестани) которая живет в Китае и пишет дневник, вплетая в него новости о трендах Азии, и отчеты на задания, которые ей дают вымышленные клиенты.

Hermes (произносится Her Meeze) назван в честь греческого бога коммуникации, магии и интеллекта, что в целом отвечает моему видению, куда мы можем двигать развитие ИИ. Это точно более подходит ИИ, чем Прометеевский взгляд на технику, как обуздание природы или Гефестовскую фабрику. Агент — медиатор, переводчик, проводник между мирами. Создатели даже сделали агенту SOUL.MD для описания его характера.

Да, меня все еще не устраивает как она пишет истории (ии хорошо раскладывает наративы на факты, но вот обратную процедуру проводит еще не очень) и в самом агенте, много что надо подправить — пока это прототип, собранный за двадцать минут в телеграмме, но пока это лучший способ читать новости с утра. У Миры pattern nausea — тошнота, когда она сталкивается с культурной формой, ставшей слишком оптимизированной и «живой по сценарию».

Я реально не знаю, в каком городе она окажется сегодня, что с ней произойдет и как она это проинтерпретирует.

Эксперимент продолжается.

В комментариях примеры писем Миры, которые она присылает каждое утро по cron'у.

Мой новый сайт, Брайан Ино и почему нам стоит вернуть принципы эмбиента в интернет

Буквально за два вечера собрал себе новый сайт — то, что хотел сделать последние много лет. Конечно, с помощью агентов — удивительный инструмент, позволяющий сократить время от замысла до реализации.

Импульсом стало мое исследование поэтического веба — движения, смотрящего на всемирную паутину как на обитаемое пространство и живую систему. Развитие алгоритмических социальных сетей толкает нас в другом направлении, в то время как идея поэтического веба сближает интернет с идеей ambient — сайты, как и эмбиент-музыка, незавершённые и постоянно меняются, где люди могут выращивать свою сады, а посетители свободно перемещаться по тысячам тропинок.

Первый материал на сайте — подкаст прошлого года с Брайаном Ино. Чудесная беседа про искусство, генеративные системы и человеческое во всем этом. Материал для медленного чтения на выходные — избранные цитаты над которыми стоит помедитировать.

Я часто пишу статьи порталы — изрезанные норами блоки вулканического туфа. Попадаешь в такую статью и можешь быстро пробежаться по заголовкам, а можешь переходить в другие миры, проваливаться в кроличьи норы и изучать их. Местный телеграфный стиль не очень подходит для этого, теперь есть специально для этого предназначенное место.

Как сказал Ино: «Многое из лучшего, что я сделал, получилось потому, что я упёрся в дедлайн и уже не мог дольше это портить», поэтому самое время закончить пост.

Welcome!