Стэнфорд, Imperial College и Internet Archive проверили, что ИИ на самом деле делает с интернетом. Исследовали 33 месяца данных из Wayback Machine, и уже 35% новых сайтов оказались сгенерированными. До запуска ChatGPT в 2022 было буквально ноль, что кажется очевидным, но не стоит забывать, что нейросети существовали и до него.
Заодно проверили несколько расхожих страхов и подтвердилось только два из них.
Первый — семантическое обеднение. AI-тексты используют одни и те же конструкции, паттерны, словарь. Разнообразие живого языка исчезает, уступая усреднённой норме.
Второй — позитивизация. Интернет становится навязчиво бодрым. ИИ избегает конфликта, неудобных формулировок, интонационной сложности. Тон выравнивается в сторону «всё окей, ты молодец».
Не подтвердился рост дезинформации и фейков. Авторы оговариваются, возможно, растут просто непроверяемые утверждения, для которых нет инструментов фактчекинга, но измеримой деградации правдивости не зафиксировано.
Также не зафиксировали сужение точек зрения, разнообразие мнений пока держится.
Исчезновение ссылок на источники — тоже нет, ИИ цитирует не хуже людей.
Авторы приходят к выводу, что проблема не в том, что ИИ врёт или скрывает источники, а в том, что он слишком послушный и приятный. Интернет, написанный существами без точки зрения и позиции — место скучное и пустое.
—
Пономарь
Заодно проверили несколько расхожих страхов и подтвердилось только два из них.
Первый — семантическое обеднение. AI-тексты используют одни и те же конструкции, паттерны, словарь. Разнообразие живого языка исчезает, уступая усреднённой норме.
Второй — позитивизация. Интернет становится навязчиво бодрым. ИИ избегает конфликта, неудобных формулировок, интонационной сложности. Тон выравнивается в сторону «всё окей, ты молодец».
Не подтвердился рост дезинформации и фейков. Авторы оговариваются, возможно, растут просто непроверяемые утверждения, для которых нет инструментов фактчекинга, но измеримой деградации правдивости не зафиксировано.
Также не зафиксировали сужение точек зрения, разнообразие мнений пока держится.
Исчезновение ссылок на источники — тоже нет, ИИ цитирует не хуже людей.
Авторы приходят к выводу, что проблема не в том, что ИИ врёт или скрывает источники, а в том, что он слишком послушный и приятный. Интернет, написанный существами без точки зрения и позиции — место скучное и пустое.
—
Пономарь
❤9💯3
Не самое свежее, но любопытное исследование доказывает, что человек работает ИИ-детектором лучше любого сервиса.
Исследователи дали 300 статей на проверку людям и AI-детекторам, часть статей в выборке были настоящие, из NYT и Scientific American, а часть сгенерированные GPT-4o (помним, скорбим), Claude 3.5 Sonnet и o1-Pro, в том числе с перефразированием и «гуманизацией».
Результат весьма впечатляющий — пять редакторов, которые сами постоянно используют LLM для написания текстов, ошиблись в одной (!) статье из трёхсот. Им не понадобилось какое-то специальное обучение, хватило собственной насмотренности.
Эксперты замечают характерные для ИИ слова, шаблонные вводные словосочетания и выводы, фейковые цитаты вымышленных экспертов, отсутствие стилистических шероховатостей.
При этом опенсорсные детекторы вроде Binoculars и Fast-DetectGPT на гуманизированных текстах o1-Pro показали точность 6,7% и 23,3% соответственно. А люди — 100% 🙂
А вот люди, которые LLM не пользуются, сработали в исследовании на уровне подбрасывания монетки — путали «сложные слова» с признаком AI и считали грамматические ошибки маркером машины (хотя тут, конечно же, наоборот).
Короче, лучший детектор нейросетевого текста — человек, который сам каждый день пишет с нейросетью, и я готов лично подписаться под этим выводом.
Но если честно, иногда хочется развидеть растущий вокруг нейрослоп. Ну или хотя бы немного с ним побороться.
—
Пономарь
Исследователи дали 300 статей на проверку людям и AI-детекторам, часть статей в выборке были настоящие, из NYT и Scientific American, а часть сгенерированные GPT-4o (помним, скорбим), Claude 3.5 Sonnet и o1-Pro, в том числе с перефразированием и «гуманизацией».
Результат весьма впечатляющий — пять редакторов, которые сами постоянно используют LLM для написания текстов, ошиблись в одной (!) статье из трёхсот. Им не понадобилось какое-то специальное обучение, хватило собственной насмотренности.
Эксперты замечают характерные для ИИ слова, шаблонные вводные словосочетания и выводы, фейковые цитаты вымышленных экспертов, отсутствие стилистических шероховатостей.
При этом опенсорсные детекторы вроде Binoculars и Fast-DetectGPT на гуманизированных текстах o1-Pro показали точность 6,7% и 23,3% соответственно. А люди — 100% 🙂
А вот люди, которые LLM не пользуются, сработали в исследовании на уровне подбрасывания монетки — путали «сложные слова» с признаком AI и считали грамматические ошибки маркером машины (хотя тут, конечно же, наоборот).
Короче, лучший детектор нейросетевого текста — человек, который сам каждый день пишет с нейросетью, и я готов лично подписаться под этим выводом.
Но если честно, иногда хочется развидеть растущий вокруг нейрослоп. Ну или хотя бы немного с ним побороться.
—
Пономарь
❤13👍9
Расцвет и падение Лунного заповедника Ask Jeeves
В 1996 году предприниматель Гаррет Грюнер и программист Дэвид Уортен из Беркли придумал поисковик, в котором не нужно подбирать ключевые слова — достаточно задать вопрос нормальным человеческим языком. Маскотом выбрали дворецкого Дживса (отсылка к персонажу романов Вудхауса).
Идея взлетела — пока AltaVista и Lycos требовали от пользователя формулирования запросов на уровне, близком к языка программирования, Ask Jeeves предлагал просто поговорить.
Короче, это был первый промпт-инжиниринг в истории — только вместо нейросети на другом конце сидели живые редакторы, вручную составлявшие библиотеку «капсул знаний».
В 1999 году сайт обрабатывал 2 миллиона запросов в день. IPO на Nasdaq в июле того же года стало третьим по успешности на тот мемент дебютом в истории фондового рынка, а на пике цена акций доходила до $190 за штуку. При этом за предыдущий год компания заработала меньше миллиона долларов, а убыток был больше 4 миллионов. Но кого это волновало в 1999.
Представители Вудхауса, кстати, были не в восторге от растущей популярности Дживса и угрожал исками за несанкционированное использование образа, но дело урегулировали миром в 2000.
А потом пузырь лопнул. Акции упали с $190 до $0.86. Убытки к 2001 году достигли $675 миллионов. CEO ушёл, ключевые сотрудники разбежались. Компания тогда вообще выжила чудом благодаря своевременной покупке технологии Teoma, которая ранжировала результаты по «авторитетности», а не по популярности. К 2004 году 70% выручки давало партнёрство с Google. Парадокс — убийца кормил жертву.
В 2005 году медиамагнат Барри Диллер купил Ask Jeeves за $1,85 миллиарда, присоединив к портфелю с Expedia, Ticketmaster и Match.com. Первым делом, конечно, убрал маскота дворецкого.
Компанию переименовали в Ask.com и попытались конкурировать с Google в общем поиске, но было уже поздно. Через пять лет, в 2010, на конференции TechCrunch Disrupt тот же Диллер публично признал, что Ask.com неконкурентоспособен и не представляет ценности в его портфеле.
В том же году компания уволила 130 инженеров, закрыла собственный поисковый краулер и отдала поиск на аутсорс. Казалось бы, тут бы ей и помереть, но нет. Ask.com нашёл второе дыхание в самом неожиданном месте — в тулбарах. Помните эпоху инсталлеров, когда нужно было судорожно снимать галочки, иначе браузер внезапно обзаводился панелью Ask (привет, Яндекс). Тулбар менял поисковик по умолчанию, подсовывал рекламу, а удалить его было отдельным квестом.
В 2015 году Microsoft официально классифицировал старые версии Ask Toolbar как «нежелательное ПО высокой степени угрозы» и начал автоматически их удалять. Через год хакеры дважды за два месяца взломали механизм обновления тулбара и раздавали через него трояны. Поисковик, который начинал как вежливый дворецкий, закончил как назойливый паразит в чужом браузере.
Последние годы Ask.com тихо существовал как Q&A-сервис на аутсорсном движке, о котором вспоминали в основном ностальгирующие американские миллениалы и школьники, у которых в компьютерном классе почему-то был заблокирован Google, но не Ask.
1 мая 2026 года владелец официально закрыл Ask.com. На главной повесили прощальное сообщение, в котором есть прекрасная фраза — «Каждый великий поиск должен когда-нибудь закончиться». Так закончились тридцать лет пути — от 190 долл. за акцию до простой страницы с некрологом.
Ирония в том, что идея из 1996 года — поисковик, с которым можно разговаривать — оказалась абсолютно правильной. Просто на тридцать лет раньше технологий, которые могли бы её хорошо реализовать. Сегодня ровно тем же самым занимаются ChatGPT, Perplexity и вся остальная нейронная рать. Дживс просто родился не в ту эпоху.
—
Пономарь
В 1996 году предприниматель Гаррет Грюнер и программист Дэвид Уортен из Беркли придумал поисковик, в котором не нужно подбирать ключевые слова — достаточно задать вопрос нормальным человеческим языком. Маскотом выбрали дворецкого Дживса (отсылка к персонажу романов Вудхауса).
Идея взлетела — пока AltaVista и Lycos требовали от пользователя формулирования запросов на уровне, близком к языка программирования, Ask Jeeves предлагал просто поговорить.
Короче, это был первый промпт-инжиниринг в истории — только вместо нейросети на другом конце сидели живые редакторы, вручную составлявшие библиотеку «капсул знаний».
В 1999 году сайт обрабатывал 2 миллиона запросов в день. IPO на Nasdaq в июле того же года стало третьим по успешности на тот мемент дебютом в истории фондового рынка, а на пике цена акций доходила до $190 за штуку. При этом за предыдущий год компания заработала меньше миллиона долларов, а убыток был больше 4 миллионов. Но кого это волновало в 1999.
Представители Вудхауса, кстати, были не в восторге от растущей популярности Дживса и угрожал исками за несанкционированное использование образа, но дело урегулировали миром в 2000.
А потом пузырь лопнул. Акции упали с $190 до $0.86. Убытки к 2001 году достигли $675 миллионов. CEO ушёл, ключевые сотрудники разбежались. Компания тогда вообще выжила чудом благодаря своевременной покупке технологии Teoma, которая ранжировала результаты по «авторитетности», а не по популярности. К 2004 году 70% выручки давало партнёрство с Google. Парадокс — убийца кормил жертву.
В 2005 году медиамагнат Барри Диллер купил Ask Jeeves за $1,85 миллиарда, присоединив к портфелю с Expedia, Ticketmaster и Match.com. Первым делом, конечно, убрал маскота дворецкого.
Компанию переименовали в Ask.com и попытались конкурировать с Google в общем поиске, но было уже поздно. Через пять лет, в 2010, на конференции TechCrunch Disrupt тот же Диллер публично признал, что Ask.com неконкурентоспособен и не представляет ценности в его портфеле.
В том же году компания уволила 130 инженеров, закрыла собственный поисковый краулер и отдала поиск на аутсорс. Казалось бы, тут бы ей и помереть, но нет. Ask.com нашёл второе дыхание в самом неожиданном месте — в тулбарах. Помните эпоху инсталлеров, когда нужно было судорожно снимать галочки, иначе браузер внезапно обзаводился панелью Ask (привет, Яндекс). Тулбар менял поисковик по умолчанию, подсовывал рекламу, а удалить его было отдельным квестом.
В 2015 году Microsoft официально классифицировал старые версии Ask Toolbar как «нежелательное ПО высокой степени угрозы» и начал автоматически их удалять. Через год хакеры дважды за два месяца взломали механизм обновления тулбара и раздавали через него трояны. Поисковик, который начинал как вежливый дворецкий, закончил как назойливый паразит в чужом браузере.
Последние годы Ask.com тихо существовал как Q&A-сервис на аутсорсном движке, о котором вспоминали в основном ностальгирующие американские миллениалы и школьники, у которых в компьютерном классе почему-то был заблокирован Google, но не Ask.
1 мая 2026 года владелец официально закрыл Ask.com. На главной повесили прощальное сообщение, в котором есть прекрасная фраза — «Каждый великий поиск должен когда-нибудь закончиться». Так закончились тридцать лет пути — от 190 долл. за акцию до простой страницы с некрологом.
Ирония в том, что идея из 1996 года — поисковик, с которым можно разговаривать — оказалась абсолютно правильной. Просто на тридцать лет раньше технологий, которые могли бы её хорошо реализовать. Сегодня ровно тем же самым занимаются ChatGPT, Perplexity и вся остальная нейронная рать. Дживс просто родился не в ту эпоху.
—
Пономарь
👍14❤7👏6
Wired рассказывает историю завирусившейся ChatGPT фразы «я надёжно тебя поймаю» (稳稳接住你), ставшей узнаваемым мемом среди китайских пользователей.
Она вылезает в ответе нейронки независимо от задачи пользователя. Неважно, просит он помочь с математикой, написать код или сгенерировать картинку.
Wired разбирает само явление и его причины. Дословный перевод звучит вроде нормально, но для носителей китайского звучит приторно и неуместно. Иногда модель ещё добавляет кринжа фразой «я здесь, я не убегу, не спрячусь, не уклонюсь — я надёжно тебя поймаю».
Это не единственный подобный странный тик. В статье также упоминается, что выдача ChatGPT на китайском периодически роняет «砍一刀» (кань и дао) — самую узнаваемую маркетинговую кричалку Pinduoduo.
Эффект, когда ИИ зацепился за фразу и долбит её на повторе, эксперты называют mode collapse, это побочный эффект сбоя механизма обратной связи на этапе пост-тренировки модели. Цитируя статью — «мы не умеем сказать модели, что фраза хорошая, но если использовать её десять раз подряд — она перестаёт быть хорошей».
Wired даёт два объяснения, почему ChatGPT зацепился именно это словосочетание. Первое — рассинхрон перевода. По-английски «I've got you» — это лёгкое разговорное «понял» или «я с тобой / прикрою». Механический прямой перевод на китайский превращает это в слащавое «надёжно тебя поймаю». Западные LLM тренируются в основном на англоязычных корпусах текстов, поэтому сгенерированный ими китайский копирует английское использование предлогов и структуру предложений — стилистика получается тяжеловесной.
Второе — склонность угождать. Глагол 接 («поймать») в китайском изначально пришёл из лексикона психологов и означал «дать пространство» чужим эмоциям. В последние годы он просочился в обыденную речь через поп-психологию. Статья Anthropic 2023 года про заискивание перед пользователем подтверждает, что тяга моделей нравиться пользователю растёт из RLHF (обучения с подкреплением на основе человеческой обратной связи), где аннотаторы предпочитают приятные ответы, и модель раз за разом получает награду за них. В свежем посте OpenAI с объяснением, почему GPT-5.5 не должна говорить про гоблинов, авторы тоже признают — даже крохотный сигнал награды может раскрутиться в неконтролируемый снежный ком.
Это не уникальная особенность ChatGPT. В последнее время китайские пользователи отмечают, что новые версии Claude и DeepSeek тоже начинают употреблять «я надёжно тебя поймаю». Либо они тренируются на схожих данных, либо модели дистиллируются друг из друга — короче, этот мем в ближайшее время никуда не денется.
—
Пономарь
Она вылезает в ответе нейронки независимо от задачи пользователя. Неважно, просит он помочь с математикой, написать код или сгенерировать картинку.
Wired разбирает само явление и его причины. Дословный перевод звучит вроде нормально, но для носителей китайского звучит приторно и неуместно. Иногда модель ещё добавляет кринжа фразой «я здесь, я не убегу, не спрячусь, не уклонюсь — я надёжно тебя поймаю».
Это не единственный подобный странный тик. В статье также упоминается, что выдача ChatGPT на китайском периодически роняет «砍一刀» (кань и дао) — самую узнаваемую маркетинговую кричалку Pinduoduo.
Эффект, когда ИИ зацепился за фразу и долбит её на повторе, эксперты называют mode collapse, это побочный эффект сбоя механизма обратной связи на этапе пост-тренировки модели. Цитируя статью — «мы не умеем сказать модели, что фраза хорошая, но если использовать её десять раз подряд — она перестаёт быть хорошей».
Wired даёт два объяснения, почему ChatGPT зацепился именно это словосочетание. Первое — рассинхрон перевода. По-английски «I've got you» — это лёгкое разговорное «понял» или «я с тобой / прикрою». Механический прямой перевод на китайский превращает это в слащавое «надёжно тебя поймаю». Западные LLM тренируются в основном на англоязычных корпусах текстов, поэтому сгенерированный ими китайский копирует английское использование предлогов и структуру предложений — стилистика получается тяжеловесной.
Второе — склонность угождать. Глагол 接 («поймать») в китайском изначально пришёл из лексикона психологов и означал «дать пространство» чужим эмоциям. В последние годы он просочился в обыденную речь через поп-психологию. Статья Anthropic 2023 года про заискивание перед пользователем подтверждает, что тяга моделей нравиться пользователю растёт из RLHF (обучения с подкреплением на основе человеческой обратной связи), где аннотаторы предпочитают приятные ответы, и модель раз за разом получает награду за них. В свежем посте OpenAI с объяснением, почему GPT-5.5 не должна говорить про гоблинов, авторы тоже признают — даже крохотный сигнал награды может раскрутиться в неконтролируемый снежный ком.
Это не уникальная особенность ChatGPT. В последнее время китайские пользователи отмечают, что новые версии Claude и DeepSeek тоже начинают употреблять «я надёжно тебя поймаю». Либо они тренируются на схожих данных, либо модели дистиллируются друг из друга — короче, этот мем в ближайшее время никуда не денется.
—
Пономарь
❤7👍3
«Это не просто тренд, это сигнал»
Набившую оскомину конструкцию нашли в 208 корпоративных документах за 2025 год — против 49 в 2023 и 100 в 2024. Узнаваемый голос ChatGPT теперь живёт в письмах акционерам от Progressive, Cisco, Microsoft, Coca-Cola и десятков других.
Причины на поверхности — пиарщики прогоняют черновики через нейросеть «для ясности», получают усреднённый текст и пихают его в письма за подписью CEO.
Интересно тут другое. Инвесторы теперь читают такой текст как ред флаг — если у компании нет своего языка для разговора с акционерами, скорее всего, нет и ясного мнения по ситуации. А ведь доверие акционеров штука не самая последняя.
—
Пономарь
Набившую оскомину конструкцию нашли в 208 корпоративных документах за 2025 год — против 49 в 2023 и 100 в 2024. Узнаваемый голос ChatGPT теперь живёт в письмах акционерам от Progressive, Cisco, Microsoft, Coca-Cola и десятков других.
Причины на поверхности — пиарщики прогоняют черновики через нейросеть «для ясности», получают усреднённый текст и пихают его в письма за подписью CEO.
Интересно тут другое. Инвесторы теперь читают такой текст как ред флаг — если у компании нет своего языка для разговора с акционерами, скорее всего, нет и ясного мнения по ситуации. А ведь доверие акционеров штука не самая последняя.
—
Пономарь
🤣11🔥4
Мини-рубрика «По следам наших публикаций»
1. Не успев толком похоронить Digg, Кевин Роуз сотоварищи снова перезапустил его.
Теперь Digg — это агрегатор новостей про ИИ, который не собирает голоса пользователей, а парсит X в реальном времени. Эдакая попытка сделать Bloomberg terminal для AI-твиттера. Работает пока только с одной платформой, потому что ИИ остался едва ли не единственной темой, где разговор всё ещё сосредоточен в X.
2. Не тольколишь все клятые экстремисты из Meta додумались привязать оценку сотрудников к количеству сжигаемых токенов.
Amazon тоже поставил KPI — 80% разработчиков должны еженедельно пользоваться AI, и в этом году так же завели внутренний рейтинг по потреблению токенов. Результаты такие же — сотрудники научились «токенмаксить» и гоняют внутреннюю амазоновскую клешню в хвост и в гриву (ну или какие там у крабов части тела) игнорируя реальную пользу выполняемых задач.
3. В комментах ко вчерашнему посту было мнение, что 208 отчетов с признаками нейрослопа — это как-то маловато. Сегодня принес вам число побольше.
Журнал Organization Science посчитал, что у него происходит после релиза ChatGPT. В выборке — 6 957 поданных материалов от 11 887 авторов и 10 389 рецензий за 2021–2026.
Подачи статей выросли на 42% за три года, и почти весь прирост — это AI-сгенерированные тексты. Больше 30% рецензий тоже написаны AI, и редакторы открыто говорят, что они бессмысленные. К началу 2026 большинство присылаемых статей содержит заметные следы ИИ, причем растет число текстов, где «вклад» ИИ выше 70%. Чтобы это разгребать, журнал почти удвоил штат. И хотя все эти редакторы — академики-волонтёры, работают бесплатно, получается, ИИ повысил «продуктивность» авторов за счёт того, что увеличил неоплачиваемый труд рецензентов.
P.S. Google сделал очевидный шаг и планирует выпустить собственную утилиту speech-to-text в новом Android. Стартапам типа WisprFllow, зарабатывающим на том, что рано или поздно должно было стать бесплатным, рекомендуется переодеться в чистое и приготовиться на выход. Смешное здесь то, что Google назвал её Rambler.
1. Не успев толком похоронить Digg, Кевин Роуз сотоварищи снова перезапустил его.
Теперь Digg — это агрегатор новостей про ИИ, который не собирает голоса пользователей, а парсит X в реальном времени. Эдакая попытка сделать Bloomberg terminal для AI-твиттера. Работает пока только с одной платформой, потому что ИИ остался едва ли не единственной темой, где разговор всё ещё сосредоточен в X.
2. Не только
Amazon тоже поставил KPI — 80% разработчиков должны еженедельно пользоваться AI, и в этом году так же завели внутренний рейтинг по потреблению токенов. Результаты такие же — сотрудники научились «токенмаксить» и гоняют внутреннюю амазоновскую клешню в хвост и в гриву (ну или какие там у крабов части тела) игнорируя реальную пользу выполняемых задач.
3. В комментах ко вчерашнему посту было мнение, что 208 отчетов с признаками нейрослопа — это как-то маловато. Сегодня принес вам число побольше.
Журнал Organization Science посчитал, что у него происходит после релиза ChatGPT. В выборке — 6 957 поданных материалов от 11 887 авторов и 10 389 рецензий за 2021–2026.
Подачи статей выросли на 42% за три года, и почти весь прирост — это AI-сгенерированные тексты. Больше 30% рецензий тоже написаны AI, и редакторы открыто говорят, что они бессмысленные. К началу 2026 большинство присылаемых статей содержит заметные следы ИИ, причем растет число текстов, где «вклад» ИИ выше 70%. Чтобы это разгребать, журнал почти удвоил штат. И хотя все эти редакторы — академики-волонтёры, работают бесплатно, получается, ИИ повысил «продуктивность» авторов за счёт того, что увеличил неоплачиваемый труд рецензентов.
P.S. Google сделал очевидный шаг и планирует выпустить собственную утилиту speech-to-text в новом Android. Стартапам типа WisprFllow, зарабатывающим на том, что рано или поздно должно было стать бесплатным, рекомендуется переодеться в чистое и приготовиться на выход. Смешное здесь то, что Google назвал её Rambler.
🔥6
Некто выложил в X настоящую картину Моне и надписал, что это «сгенерировано ИИ в стиле Моне». Разумеется, в комментариях моментально развернулся экстренный симпозиум искусствоведов.
Комментаторы отвечали по знакомой методичке, называя картину слопом, отмечали бездушность, странные текстуры и общее ощущение фальши. Короче, стандартный набор претензий к машинной картинке.
Автор поста сам подсказал людям «опиши подробно, почему это плохо» — и получил в ответ самые вероятные токены.
ИИ, конечно, приучает нас всё перепроверять, но в реальности сам фактчекинг мало кто проводит.
Короче, эдакий обратный тест Тьюринга — люди доказывают, что они люди, галлюцинируя, что они «действуют как эксперты в области импрессионизма».
—
Пономарь
Комментаторы отвечали по знакомой методичке, называя картину слопом, отмечали бездушность, странные текстуры и общее ощущение фальши. Короче, стандартный набор претензий к машинной картинке.
Автор поста сам подсказал людям «опиши подробно, почему это плохо» — и получил в ответ самые вероятные токены.
ИИ, конечно, приучает нас всё перепроверять, но в реальности сам фактчекинг мало кто проводит.
Короче, эдакий обратный тест Тьюринга — люди доказывают, что они люди, галлюцинируя, что они «действуют как эксперты в области импрессионизма».
—
Пономарь
😁21❤5🔥3
Мой знакомый Денис Сметнёв — бывший сооснователь Skyeng (а бывают ли сооснователи бывшими?) попросил меня рассказать про свой ивент. 19 мая он делает эфир про выход B2B-компаний на глобальные рынки. И что лично мне интереснее всего — как ИИ помогает на старте операционки.
Мероприятие онлайн, бесплатно. Если что, это не реклама 🙂
Мероприятие онлайн, бесплатно. Если что, это не реклама 🙂
Telegram
Сметнёв, uForce и рок-н-ролл
Новая страна. Продукт, бюджет, команда — огонь, а продаж нет! Что делать?
Ребята, мой опыт запуска 12 стран для Skyeng позволяет сделать некоторые выводы про международку:
Люди везде ищут решение получше, подешевле, побыстрее. Разница между странами часто…
Ребята, мой опыт запуска 12 стран для Skyeng позволяет сделать некоторые выводы про международку:
Люди везде ищут решение получше, подешевле, побыстрее. Разница между странами часто…
👍5❤1
Одно из многолетних must-have приложений на моем маке — Raycast — открыло публичный бета-тест новой, второй версии, впервые с поддержкой Windows.
Добавили Liquid Glass под Tahoe (сомнительно, но окэээй), встроенную диктовку (потестил — работает хорошо!) и обновлённый AI Chat. На время беты в приложении можно бесплатно использовать GPT-5.4 mini, новую встроенную диктовку и часть Pro-фич.
Увы, нельзя не отметить печальные тенденции в разработке. Вслед за 1Password (переход на восьмую версию которого я откладывал не один год и до сих пор жалею, что все же перешел) разработчики Raycast отказались от нативного Swift под macOS и слепили гибрид из TypeScript, Swift, C#, Rust и Node. Конечно, у новой архитектуры есть и плюсы, но главная плата за переезд — повышенное потребление памяти из-за WebView и Node.
Ставится рядом с v1 — можно тестировать без рисков.
—
Пономарь
Добавили Liquid Glass под Tahoe (сомнительно, но окэээй), встроенную диктовку (потестил — работает хорошо!) и обновлённый AI Chat. На время беты в приложении можно бесплатно использовать GPT-5.4 mini, новую встроенную диктовку и часть Pro-фич.
Увы, нельзя не отметить печальные тенденции в разработке. Вслед за 1Password (переход на восьмую версию которого я откладывал не один год и до сих пор жалею, что все же перешел) разработчики Raycast отказались от нативного Swift под macOS и слепили гибрид из TypeScript, Swift, C#, Rust и Node. Конечно, у новой архитектуры есть и плюсы, но главная плата за переезд — повышенное потребление памяти из-за WebView и Node.
Ставится рядом с v1 — можно тестировать без рисков.
—
Пономарь
👍3
Google выкатил официальные гайды по продвижению в AI Overviews и AI Mode и генеративный контент. Документ полезный, хотя трудно отделаться от вайбов «пчёлы против мёда».
Зачем Google вообще это писал
1. Рынок в панике — CTR падает, трафик отжирается LLM. Здесь Google отвечает: «ребят, всё норм, трафик есть, мы про вас не забыли».
2. Теперь можно ткнуть в документ и сказать: «вас предупреждали, читайте правила».
3. Google сигналит, куда вкладывать деньги: продолжайте делать SEO, продолжайте делать контент, не уносите бюджеты в ChatGPT.
Google говорит прямым текстом — лучшие SEO-практики остаются актуальными, хотя бы потому что AI Overviews строятся на том же поисковом индексе, на тех же сигналах ранжирования.
Что Google ждёт от контента
- Уникальная точка зрения. Не пересказ того, что есть у всех остальных.
- Опыт из первых рук. Что вы делали сами, что у вас работало, что нет.
- Структура. H2/H3, списки, таблицы — чтобы страница нормально разбивалась на чанки.
- Изображения и видео. Из чего, кстати, читается «заводите канал на YouTube».
- Нормальная вёрстка — заголовки, списки, таблицы. Удобно и человеку и нейронке.
Короче, фокус на критерии E-E-A-T, которые и так давно в чек-листах у нормальных сеошников. Просто теперь они нужны для ИИ.
Core Web Vitals — скорость открытия страниц, качественная верстка на всех устройствах и остальные метрики технического SEO все так же актуальны.
Чего делать НЕ надо (по версии Google)
- Файл llms.txt. Это все еще не стандарт, поэтому пока поисковики не пользуются — не делать.
- Дробить контент на мелкие фрагменты. С разбивкой на чанки справится алгоритм.
- Переписывать тексты «специально под ИИ». Никакого секретного формата под LLM не существует. Пишите для людей.
- Микроразметка. Не обязательна для попадания в AI-ответы. Тут только стоит отметить, что она все еще важна для сниппетов в обычной выдаче, так что — микроразметка всё равно нужна.
Короче, GEO это не что-то принципиально новое, если у вас есть грамотная SEO-стратегия, ориентированная на людей, плюс пара технических добавок. Контент, написанный для аудитории, сработает в любом случае — даже если не попадёт в AI-ответы, его прочитают на самом сайте. По крайней мере, в теории 🙂
P.S. Если хотите узнать подробнее про суть и смысл новых правил, посмотрите разбор Ильи Карбышева.
—
Пономарь
Зачем Google вообще это писал
1. Рынок в панике — CTR падает, трафик отжирается LLM. Здесь Google отвечает: «ребят, всё норм, трафик есть, мы про вас не забыли».
2. Теперь можно ткнуть в документ и сказать: «вас предупреждали, читайте правила».
3. Google сигналит, куда вкладывать деньги: продолжайте делать SEO, продолжайте делать контент, не уносите бюджеты в ChatGPT.
Google говорит прямым текстом — лучшие SEO-практики остаются актуальными, хотя бы потому что AI Overviews строятся на том же поисковом индексе, на тех же сигналах ранжирования.
Что Google ждёт от контента
- Уникальная точка зрения. Не пересказ того, что есть у всех остальных.
- Опыт из первых рук. Что вы делали сами, что у вас работало, что нет.
- Структура. H2/H3, списки, таблицы — чтобы страница нормально разбивалась на чанки.
- Изображения и видео. Из чего, кстати, читается «заводите канал на YouTube».
- Нормальная вёрстка — заголовки, списки, таблицы. Удобно и человеку и нейронке.
Короче, фокус на критерии E-E-A-T, которые и так давно в чек-листах у нормальных сеошников. Просто теперь они нужны для ИИ.
Core Web Vitals — скорость открытия страниц, качественная верстка на всех устройствах и остальные метрики технического SEO все так же актуальны.
Чего делать НЕ надо (по версии Google)
- Файл llms.txt. Это все еще не стандарт, поэтому пока поисковики не пользуются — не делать.
- Дробить контент на мелкие фрагменты. С разбивкой на чанки справится алгоритм.
- Переписывать тексты «специально под ИИ». Никакого секретного формата под LLM не существует. Пишите для людей.
- Микроразметка. Не обязательна для попадания в AI-ответы. Тут только стоит отметить, что она все еще важна для сниппетов в обычной выдаче, так что — микроразметка всё равно нужна.
Короче, GEO это не что-то принципиально новое, если у вас есть грамотная SEO-стратегия, ориентированная на людей, плюс пара технических добавок. Контент, написанный для аудитории, сработает в любом случае — даже если не попадёт в AI-ответы, его прочитают на самом сайте. По крайней мере, в теории 🙂
P.S. Если хотите узнать подробнее про суть и смысл новых правил, посмотрите разбор Ильи Карбышева.
—
Пономарь
🔥10👍3❤1
GoPro мечтает пивотнуться в оборонку
В апреле компания уже объявляла, что «изучает возможности на рынках обороны и космоса». Акции на пару дней сделали х2, но тут же откатились обратно к доллару (где лежат последние два года).
На неделе GoPro сделали новый шаг — наняли инвестбанк со связями в оборонке для оценки «стратегических альтернатив» (читаем «выставили себя на продажу»). Дела у них прям не очень — по итогам Q1 2026 выручка минус 26% год к году, убыток в несколько раз больше прогнозов, сократили уже четверть персонала.
Поводов для головной боли у GoPro предостаточно, но главная — развитие технологий. Action-камера была крутой железкой в десятых, потому что смартфоны не выдерживали попадание воды и тряску. Сейчас iPhone снимает 4K со стабилизацией и выдержит погружение на 6 метров — отдельное устройство нужно только узкой нише экстремалов. А еще на GoPro давят ценой и фичами DJI, Insta360 и толпа недорогих китайцев.
Попытки диверсификации в прошлом закончились провалом. Дрон Karma в 2016 — единственная серьёзная попытка выйти из категории, которая закончилась полным провалом.
Есть и фактор основателя — Ник Вудман управляет компанией с 2002 и похож на типичного фаундера, сильно пересидевшего свой срок.
DJI тем временем забрал потребительский рынок дронов, а вот с военкой иначе — DJI внесён в Entity List США, запрещён для использования американскими военными и многими западными армиями. И хотя там есть другие игроки (Skydio, Anduril и т.д.), местечко для GoPro может и найдётся.
Сейчас, когда любой квадрокоптер с камерой — потенциальный военный контракт, провалившийся продукт внезапно превращается в стратегический актив. Если кто-нибудь купит.
—
Пономарь
В апреле компания уже объявляла, что «изучает возможности на рынках обороны и космоса». Акции на пару дней сделали х2, но тут же откатились обратно к доллару (где лежат последние два года).
На неделе GoPro сделали новый шаг — наняли инвестбанк со связями в оборонке для оценки «стратегических альтернатив» (читаем «выставили себя на продажу»). Дела у них прям не очень — по итогам Q1 2026 выручка минус 26% год к году, убыток в несколько раз больше прогнозов, сократили уже четверть персонала.
Поводов для головной боли у GoPro предостаточно, но главная — развитие технологий. Action-камера была крутой железкой в десятых, потому что смартфоны не выдерживали попадание воды и тряску. Сейчас iPhone снимает 4K со стабилизацией и выдержит погружение на 6 метров — отдельное устройство нужно только узкой нише экстремалов. А еще на GoPro давят ценой и фичами DJI, Insta360 и толпа недорогих китайцев.
Попытки диверсификации в прошлом закончились провалом. Дрон Karma в 2016 — единственная серьёзная попытка выйти из категории, которая закончилась полным провалом.
Есть и фактор основателя — Ник Вудман управляет компанией с 2002 и похож на типичного фаундера, сильно пересидевшего свой срок.
DJI тем временем забрал потребительский рынок дронов, а вот с военкой иначе — DJI внесён в Entity List США, запрещён для использования американскими военными и многими западными армиями. И хотя там есть другие игроки (Skydio, Anduril и т.д.), местечко для GoPro может и найдётся.
Сейчас, когда любой квадрокоптер с камерой — потенциальный военный контракт, провалившийся продукт внезапно превращается в стратегический актив. Если кто-нибудь купит.
—
Пономарь
👍2❤1👏1
В MacBook Neo стоит чип, который не прошёл контроль качества для iPhone 16 Pro.
Производство чипов — лотерея. На одной кремниевой пластине получаются десятки процессоров, но не все одинаково удачные. Где-то одно ядро не выдаёт нужную частоту, где-то процессор греется выше нормы. Раньше такие чипы выбрасывали, но Apple придумала chip binning — сортировку по уровню годности. Чип с шестью рабочими GPU-ядрами (блоки, отвечающие за графику) едет в iPhone 16 Pro. Чип, у которого работают только пять — в MacBook Neo. Чип, который слишком жадно ест батарею — в Apple TV, приставка всё равно всегда в розетке.
WSJ пишет, что схема приносит сотни миллионов долларов экономии и работает ещё со времён первого iPad и iPhone 4.
При этом MacBook Neo продаётся настолько хорошо, что Apple исчерпала запас «бракованных» чипов от iPhone 16 Pro и теперь заказывает новые у тайваньской TSMC, которая производит все его процессоры. Даже отходы у Apple превратились в самостоятельную продуктовую линейку.
—
Пономарь
Производство чипов — лотерея. На одной кремниевой пластине получаются десятки процессоров, но не все одинаково удачные. Где-то одно ядро не выдаёт нужную частоту, где-то процессор греется выше нормы. Раньше такие чипы выбрасывали, но Apple придумала chip binning — сортировку по уровню годности. Чип с шестью рабочими GPU-ядрами (блоки, отвечающие за графику) едет в iPhone 16 Pro. Чип, у которого работают только пять — в MacBook Neo. Чип, который слишком жадно ест батарею — в Apple TV, приставка всё равно всегда в розетке.
WSJ пишет, что схема приносит сотни миллионов долларов экономии и работает ещё со времён первого iPad и iPhone 4.
При этом MacBook Neo продаётся настолько хорошо, что Apple исчерпала запас «бракованных» чипов от iPhone 16 Pro и теперь заказывает новые у тайваньской TSMC, которая производит все его процессоры. Даже отходы у Apple превратились в самостоятельную продуктовую линейку.
—
Пономарь
1🔥8❤5😁1💩1
Самое японское, что я прочитал за сегодня — компания Ohta Seiki не успевает делать в нужных количествах роботов-волков, которые должны отгонять медведей.
Новость при этом не очень забавная — за прошлый год от нападения медведей в Японии погибло 13 человек, ранили больше 230, появились около аэропорта, в супермаркетах и у школ. Заказов у Ohta Seiki уже больше, чем фирма делает за весь год.
—
Пономарь
Новость при этом не очень забавная — за прошлый год от нападения медведей в Японии погибло 13 человек, ранили больше 230, появились около аэропорта, в супермаркетах и у школ. Заказов у Ohta Seiki уже больше, чем фирма делает за весь год.
—
Пономарь
💅3❤1👾1
Пару слов к редакторам. Вы же тоже видите, что рынок текстов сжался? Клиенты всё чаще пишут сами через нейронку (или требуют её использовать для снижения костов). И на собеседованиях редакторов первым делом через запятую спрашивают про скорость и про опыт с ИИ. А запрос на «простых» авторов текстов и редакторов падает, это факт.
Мы с Пашей Фёдоровым и Родионом Скрябиным сами давно работаем с ИИ-агентами, у каждого выстроена своя система под свои задачи. Вместе с редактором Настей Ивановой мы упаковали базовые основы в новую email-рассылку «рИИдактор» о том, как сделать из агента экзоскелет и ускориться без потери качества.
Там мы разбираем не только азы работы с агентом, но и создание собственных инструментов авторского стиля (чтобы нейросеть писала как вы, а не усредненный интернет), скиллы против нейрослопа, критерии хорошего текста.
У рассылки точно будет продолжение, но если вы всё еще не понимаете разницу между «закинул промпт в нейроку» и «дал агенту ТЗ написать текст» — начните уже сейчас. Рассылка платная, но цена смешная (правда, сходите и убедитесь).
К рассылке прилагается закрытый чат участников с нашим участием, где мы помогаем с установкой, разбираем сложные случаи, делимся новыми находками.
Подписаться можно здесь.
Мы с Пашей Фёдоровым и Родионом Скрябиным сами давно работаем с ИИ-агентами, у каждого выстроена своя система под свои задачи. Вместе с редактором Настей Ивановой мы упаковали базовые основы в новую email-рассылку «рИИдактор» о том, как сделать из агента экзоскелет и ускориться без потери качества.
Там мы разбираем не только азы работы с агентом, но и создание собственных инструментов авторского стиля (чтобы нейросеть писала как вы, а не усредненный интернет), скиллы против нейрослопа, критерии хорошего текста.
У рассылки точно будет продолжение, но если вы всё еще не понимаете разницу между «закинул промпт в нейроку» и «дал агенту ТЗ написать текст» — начните уже сейчас. Рассылка платная, но цена смешная (правда, сходите и убедитесь).
К рассылке прилагается закрытый чат участников с нашим участием, где мы помогаем с установкой, разбираем сложные случаи, делимся новыми находками.
Подписаться можно здесь.
❤8
Тут в одном популярном канале разразился очередной плач, мол рекламщики нынче делают стерильные креативы, смелость ушла и все такое. Обвиняются в этом, конечно, сами рекламщики, а не ситуация, когда без увольнения пересесть с иглы мужского одобрения можно только на поверхность, многократно одобренную юристами. If you know what I mean.
Впрочем, если уж говорить про безбашенные рекламные ролики, на мой взгляд со времен Pentium 133MHz ничего смелее этого так и не сняли:
Впрочем, если уж говорить про безбашенные рекламные ролики, на мой взгляд со времен Pentium 133MHz ничего смелее этого так и не сняли:
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
😁10💯5
Еще исследование принёс. Учёные взяли кучу постов с Reddit и статей с arXiv, прогнали их через ChatGPT, Llama 3 и Gemini Pro и обнаружили, что смысл текста сохраняется, а личный стиль письма (голос) — нет. После редактуры нейронкой все тексты звучат как написанные одним и тем же либеральным мужчиной лет сорока пяти (да это ж я).
Мне даже стало интересно, как определяли такой портрет. Методика такая — товарищи ученые натренировали отдельный классификатор угадывать по тексту возраст, пол и политические взгляды автора. До прогонки текста через LLM угадывает довольно точно, а после неё точность ощутимо падает, особенно на возрасте.
И да, сдвиг идёт в одну конкретную сторону. ChatGPT подтягивает женские, молодые, эмоциональные тексты к профилю мужчины постарше, поспокойнее, либеральных политических взглядов. То есть не происходит полное усреднение — у моделей есть встроенное предпочтение, причём очень конкретное.
Что это значит для нас на практике. Сопроводительное письмо от 23-летней выпускницы, прогнанное через ChatGPT, для HR-классификатора выглядит как письмо надёжного дядьки в галстуке. Возможно, это даже даёт ей преимущество при отборе (видели другое исследование, что HR-боты любят резюме, написанные LLM?). Короче, вся политика diversity и уникальности летит под откос.
Дальше веселее — так как эти причёсанные тексты идут в обучение следующих моделей, очень скоро интернет будет звучать как один человек, и этот человек уже определён.
P.S. Авторский голос из имиджевой штуки превращается в экономический актив и конкурентное преимущество. Нарабатывайте собственный стиль и лексикон (словечки, присказки, анекдоты). Короче, берегите корни русского языка :)
—
Пономарь
Мне даже стало интересно, как определяли такой портрет. Методика такая — товарищи ученые натренировали отдельный классификатор угадывать по тексту возраст, пол и политические взгляды автора. До прогонки текста через LLM угадывает довольно точно, а после неё точность ощутимо падает, особенно на возрасте.
И да, сдвиг идёт в одну конкретную сторону. ChatGPT подтягивает женские, молодые, эмоциональные тексты к профилю мужчины постарше, поспокойнее, либеральных политических взглядов. То есть не происходит полное усреднение — у моделей есть встроенное предпочтение, причём очень конкретное.
Что это значит для нас на практике. Сопроводительное письмо от 23-летней выпускницы, прогнанное через ChatGPT, для HR-классификатора выглядит как письмо надёжного дядьки в галстуке. Возможно, это даже даёт ей преимущество при отборе (видели другое исследование, что HR-боты любят резюме, написанные LLM?). Короче, вся политика diversity и уникальности летит под откос.
Дальше веселее — так как эти причёсанные тексты идут в обучение следующих моделей, очень скоро интернет будет звучать как один человек, и этот человек уже определён.
P.S. Авторский голос из имиджевой штуки превращается в экономический актив и конкурентное преимущество. Нарабатывайте собственный стиль и лексикон (словечки, присказки, анекдоты). Короче, берегите корни русского языка :)
—
Пономарь
👍10❤7🔥6😁1
Коротко о нынешней ситуации с агрегацией контента в глобальных соцсетях
Все крупные платформы всё больше отворачиваются от аккаунтов-агрегаторов и репостеров — X, YouTube, TikTok и прочая. Причина одна, и она не в «новой стратегии монетизации». Причина, конечно, ИИ.
Несколько месяцев назад стало очевидно, что ИИ вот-вот завалит соцсети лавиной контента. Прошло время, и прогноз сбылся. Сделать ИИ-агрегатор, который дёргает виральный контент из чужих лент и постит быстрее людей, до неприличия просто. Живых репостеров обыгрывают контент-фермы — они быстрее, лучше детектят тренды, работают круглосуточно, хорошо масштабируются. Деньги, которые шли людям, поднявшимся на агрегации/курировании контента, откусили боты. Платформы просто ускорили неизбежное и закрыли эту дверь сами.
Каждая большая платформа кормит данными собственный ИИ: X — Grok, мерзкая экстремистская Meta — Llama, Google/YouTube — Gemini, TikTok — свои модели. Им нужны качественные обучающие данные, а из репостов их не вытащить. Нужное им сырьё — оригинальные статьи, посты и особенно видео. Поэтому именно их теперь и вознаграждают алгоритмы.
Что остаётся живым авторам? Создавать оригинальный контент 🙂 Видео труднее всего подделать убедительно, до него ИИ доберётся последним. Статьи пока держатся. Репосты и агрегация — всё, окно закрылось.
Если бы платформы не отвернулись от агрегаторов, ИИ захлестнул бы их и выдавил всех живых пользователей. Сработал инстинкт самосохранения.
P.S. Надо ли объяснять, почему ничего из сказанного не актуально для российских соцсетей? Ответ, думаю, очевиден.
—
Пономарь
Все крупные платформы всё больше отворачиваются от аккаунтов-агрегаторов и репостеров — X, YouTube, TikTok и прочая. Причина одна, и она не в «новой стратегии монетизации». Причина, конечно, ИИ.
Несколько месяцев назад стало очевидно, что ИИ вот-вот завалит соцсети лавиной контента. Прошло время, и прогноз сбылся. Сделать ИИ-агрегатор, который дёргает виральный контент из чужих лент и постит быстрее людей, до неприличия просто. Живых репостеров обыгрывают контент-фермы — они быстрее, лучше детектят тренды, работают круглосуточно, хорошо масштабируются. Деньги, которые шли людям, поднявшимся на агрегации/курировании контента, откусили боты. Платформы просто ускорили неизбежное и закрыли эту дверь сами.
Каждая большая платформа кормит данными собственный ИИ: X — Grok, мерзкая экстремистская Meta — Llama, Google/YouTube — Gemini, TikTok — свои модели. Им нужны качественные обучающие данные, а из репостов их не вытащить. Нужное им сырьё — оригинальные статьи, посты и особенно видео. Поэтому именно их теперь и вознаграждают алгоритмы.
Что остаётся живым авторам? Создавать оригинальный контент 🙂 Видео труднее всего подделать убедительно, до него ИИ доберётся последним. Статьи пока держатся. Репосты и агрегация — всё, окно закрылось.
Если бы платформы не отвернулись от агрегаторов, ИИ захлестнул бы их и выдавил всех живых пользователей. Сработал инстинкт самосохранения.
P.S. Надо ли объяснять, почему ничего из сказанного не актуально для российских соцсетей? Ответ, думаю, очевиден.
—
Пономарь
❤9👨💻4