Экономика долгого времени
Экономический канал Сергея Егиева, PhD.
Макро
Экономическая история
Рыночная
Зеленая
Industrial policy
"Радикальный центризм"
Научные статьи: https://eg1evs.github.io/
Рассылка: https://shorturl.at/Af1jA
@longvieweconbot или фб. Рекламы нет.
Макро
Экономическая история
Рыночная
Зеленая
Industrial policy
"Радикальный центризм"
Научные статьи: https://eg1evs.github.io/
Рассылка: https://shorturl.at/Af1jA
@longvieweconbot или фб. Рекламы нет.
TGlist reytingi
0
0
TuriOmmaviy
Tekshirish
TekshirilmaganIshonchnoma
ShubhaliJoylashuvРосія
TilBoshqa
Kanal yaratilgan sanaOct 06, 2022
TGlist-ga qo'shildi
May 16, 2024Muxrlangan guruh
ЭДВ (комментарии)
1.1K
Obunachilar
14 174
24 soat
20-0.1%Hafta
150.1%Oy
3602.6%
Iqtiboslar indeksi
40
Eslatmalar2Kanallardagi repostlar0Kanallardagi eslatmalar2
Bitta postning o'rtacha qamrovi
2 723
12 soat2 553
208.3%24 soat2 7230%48 soat3 7880%
Ishtirok (ER)
5.62%
Repostlar49Izohlar6Reaksiyalar104
Qamrov bo'yicha ishtirok (ERR)
0%
24 soat0%Hafta
0.58%Oy
8.86%
Bitta reklama postining qamrovi
2 530
1 soat76230.12%1 – 4 soat59623.56%4 - 24 soat97638.58%
24 soat ichidagi barcha postlar
3
Dinamika
3
"Экономика долгого времени" guruhidagi so'nggi postlar
14.04.202512:10
Чем старше я становлюсь, тем больше людей, как теперь выясняется, вовремя предсказало 2008-й год. Еще лет десять и окажется, что 2008-й верно предсказали вообще все, ну может кроме пары центральных банкиров и пары банкиров обанкротившихся.
Repost qilingan:
Низкоуглеродная Россия
14.04.202512:02
Энергия и ИИ
Под таким названием - Energy and AI вчера МЭА опубликовало новый доклад. Ниже кратко даны его основные выводы.
Возможности искусственного интеллекта (ИИ) претерпели кардинальные изменения, обусловленные снижением затрат на вычисления, ростом доступности данных и техническими прорывами. За последние несколько лет ИИ превратился из академического занятия в отрасль с триллионами долларов рыночной капитализации и венчурного капитала. Рыночная капитализация компаний, связанных с ИИ, входящих в индекс S&P 500, выросла примерно на 12 триллионов долларов США с 2022 г.
Преобразовательный потенциал ИИ зависит от энергии. Таким образом, энергетический сектор находится в центре одной из важнейших технологических революций. На центры обработки данных пришлось около 1,5% мирового потребления электроэнергии в 2024 г., или 415 ТВт-ч. Ожидается, что к 2030 г. потребление электроэнергии центрами обработки данных увеличится более чем вдвое и составит около 945 ТВт·ч. На центры обработки данных приходится около одной десятой мирового прироста спроса на электроэнергию к 2030 г., что меньше доли промышленных двигателей, систем кондиционирования воздуха в домах и офисах или электромобилей. Тем не менее, электрические сети уже испытывают нагрузку во многих местах. Если эти риски не будут устранены, около 20% запланированных проектов центров обработки данных могут оказаться под угрозой задержек. Ключевые варианты снижения этих рисков включают размещение новых центров обработки данных в районах с высокой доступностью электроэнергии и сетей, а также более гибкую эксплуатацию серверов центров обработки данных или их локальных активов генерации и хранения электроэнергии. ИИ может помочь сбалансировать электросети, которые становятся все более сложными, децентрализованными и цифровыми.
Промышленность будущего будет все больше цифровизироваться и автоматизироваться; страны и компании, которые возьмут на себя инициативу по интеграции ИИ в производство, вырвутся вперед. Приложения ИИ на транспорте могут повысить эффективность и сократить расходы, но они также могут увеличить спрос на персональную мобильность. В зданиях существует значительный потенциал для оптимизации на основе ИИ, которая позволит сделать системы отопления и охлаждения более эффективными, а использование электроэнергии в зданиях — более гибким. Энергетика является одним из самых сложных и критически важных секторов в современном мире, однако она может и должна делать больше, чтобы воспользоваться потенциальными преимуществами использования ИИ.
Выбросы ПГ от потребления электроэнергии центрами обработки данных вырастут с 180 МтСО2 сегодня до 300 Мт в базовом сценарии к 2035 г. и до 500 Мт в сценарии «Подъем». Хотя эти выбросы остаются ниже 1,5% от общего объема выбросов энергетического сектора в этот период, центры обработки данных являются одними из самых быстрорастущих источников выбросов. Однако, широкое внедрение ИИ может приведет к сокращению выбросов примерно на 5%. Эффект отдачи может отчасти снизить размер такого сокращения (см. рисунок).
Под таким названием - Energy and AI вчера МЭА опубликовало новый доклад. Ниже кратко даны его основные выводы.
Возможности искусственного интеллекта (ИИ) претерпели кардинальные изменения, обусловленные снижением затрат на вычисления, ростом доступности данных и техническими прорывами. За последние несколько лет ИИ превратился из академического занятия в отрасль с триллионами долларов рыночной капитализации и венчурного капитала. Рыночная капитализация компаний, связанных с ИИ, входящих в индекс S&P 500, выросла примерно на 12 триллионов долларов США с 2022 г.
Преобразовательный потенциал ИИ зависит от энергии. Таким образом, энергетический сектор находится в центре одной из важнейших технологических революций. На центры обработки данных пришлось около 1,5% мирового потребления электроэнергии в 2024 г., или 415 ТВт-ч. Ожидается, что к 2030 г. потребление электроэнергии центрами обработки данных увеличится более чем вдвое и составит около 945 ТВт·ч. На центры обработки данных приходится около одной десятой мирового прироста спроса на электроэнергию к 2030 г., что меньше доли промышленных двигателей, систем кондиционирования воздуха в домах и офисах или электромобилей. Тем не менее, электрические сети уже испытывают нагрузку во многих местах. Если эти риски не будут устранены, около 20% запланированных проектов центров обработки данных могут оказаться под угрозой задержек. Ключевые варианты снижения этих рисков включают размещение новых центров обработки данных в районах с высокой доступностью электроэнергии и сетей, а также более гибкую эксплуатацию серверов центров обработки данных или их локальных активов генерации и хранения электроэнергии. ИИ может помочь сбалансировать электросети, которые становятся все более сложными, децентрализованными и цифровыми.
Промышленность будущего будет все больше цифровизироваться и автоматизироваться; страны и компании, которые возьмут на себя инициативу по интеграции ИИ в производство, вырвутся вперед. Приложения ИИ на транспорте могут повысить эффективность и сократить расходы, но они также могут увеличить спрос на персональную мобильность. В зданиях существует значительный потенциал для оптимизации на основе ИИ, которая позволит сделать системы отопления и охлаждения более эффективными, а использование электроэнергии в зданиях — более гибким. Энергетика является одним из самых сложных и критически важных секторов в современном мире, однако она может и должна делать больше, чтобы воспользоваться потенциальными преимуществами использования ИИ.
Выбросы ПГ от потребления электроэнергии центрами обработки данных вырастут с 180 МтСО2 сегодня до 300 Мт в базовом сценарии к 2035 г. и до 500 Мт в сценарии «Подъем». Хотя эти выбросы остаются ниже 1,5% от общего объема выбросов энергетического сектора в этот период, центры обработки данных являются одними из самых быстрорастущих источников выбросов. Однако, широкое внедрение ИИ может приведет к сокращению выбросов примерно на 5%. Эффект отдачи может отчасти снизить размер такого сокращения (см. рисунок).
Repost qilingan:
Unexpected Value
14.04.202511:13
07.04.2025 - ДОМ.РФ нашел 29 регионов с рисками затоваривания новостройками
14.04.2025 - Дефицит жилья в России к 2027 году может достигнуть 30 млн кв. м, пишут Ведомости со ссылкой на ДОМ.РФ
Помним, что затоваривание - это иллюзия
Риск дефицита в размере почти 1 года продаж тоже скорее пугалка (отчет, на который ссылаются ведомости не нашли, если у кого есть, скиньте, плз). Полагаю, тут снова попытка прикинуть количество сделок в год T, что не является безупречной концепцией.
Но если вы застройщик, который предвидит нехватку 576 тысяч лотов через 2 года, то какой потенциальный рост цен будете ждать в 2027 году?
#жилье
@unexpectedvalue
14.04.2025 - Дефицит жилья в России к 2027 году может достигнуть 30 млн кв. м, пишут Ведомости со ссылкой на ДОМ.РФ
Помним, что затоваривание - это иллюзия
Риск дефицита в размере почти 1 года продаж тоже скорее пугалка (отчет, на который ссылаются ведомости не нашли, если у кого есть, скиньте, плз). Полагаю, тут снова попытка прикинуть количество сделок в год T, что не является безупречной концепцией.
Но если вы застройщик, который предвидит нехватку 576 тысяч лотов через 2 года, то какой потенциальный рост цен будете ждать в 2027 году?
#жилье
@unexpectedvalue
10.04.202510:15
Году в 2017-м я сидел с несколькими соавторами в кабинете нашего профессора. Мы обсуждали как симулировать экономическую модель. Модель эту симулировать было довольно трудно — с вычислительной точки зрения: одна симуляция могла занимать дни, и это совершенно не практично. Тогда один из присутствующих предложил использовать алгоритм Смоляка, который позволял значительно сократить объем вычислений при незначительной потере в качестве расчета.
Спустя какое-то время я обнаружил, что немало советских фамилий можно узнать среди авторов таких, «повышающих эффективность» алгоритмов.
Позже, я спросил у одного знакомого мне математика: ложно ли мое наблюдение насчет представленности советских ученых в этом типе работ, а если нет, то почему. Его ответ был такой, что наблюдение не ложно и связано оно с развитием железа и софта в СССР vs. США. Железо, способность делать быстрые компьютеры, отстало довольно быстро и, в общем, безнадежно. Но какое-то время СССР продолжал успешно конкурировать за счет сильной мат. школы. Схожие расчеты в СССР могли производиться с меньшем числом вычислений при помощи результатов, выведенных советскими математиками. Конечно, это не могло быть решением проблемы недостаточно хорошего железа. Таких результатов было открыто (и, вероятно, вообще «можно открыть») не так много, и в какой-то момент требуется уже просто железная мощь.
Сегодня я думаю: 1) так ли это? Хорошая тема для статьи по интеллектуальной истории и 2) говорит ли эта история что-то содержательное про современное уже соревнование США с Китаем в ИИ.
Спустя какое-то время я обнаружил, что немало советских фамилий можно узнать среди авторов таких, «повышающих эффективность» алгоритмов.
Позже, я спросил у одного знакомого мне математика: ложно ли мое наблюдение насчет представленности советских ученых в этом типе работ, а если нет, то почему. Его ответ был такой, что наблюдение не ложно и связано оно с развитием железа и софта в СССР vs. США. Железо, способность делать быстрые компьютеры, отстало довольно быстро и, в общем, безнадежно. Но какое-то время СССР продолжал успешно конкурировать за счет сильной мат. школы. Схожие расчеты в СССР могли производиться с меньшем числом вычислений при помощи результатов, выведенных советскими математиками. Конечно, это не могло быть решением проблемы недостаточно хорошего железа. Таких результатов было открыто (и, вероятно, вообще «можно открыть») не так много, и в какой-то момент требуется уже просто железная мощь.
Сегодня я думаю: 1) так ли это? Хорошая тема для статьи по интеллектуальной истории и 2) говорит ли эта история что-то содержательное про современное уже соревнование США с Китаем в ИИ.
09.04.202518:16
Всё, ей-Богу лучше обсудить финал "Белого Лотоса". Про него некоторые из нас хоть вспомнят через год.
09.04.202518:05
Рискну предположить, что будет не так.
https://t.me/furydrops/3372
Страны-коннекторы "хороши" в условиях санкций: такие страны помогают их обходить. Здесь же ситуация совсем иная, фискальная: любой коннектор будет де факто воровать из американского бюджета. Много ли будет желающих? Посмотрим, я думаю, что взведенный курок — на ситуацию всегда можно будет так посмотреть, в зависимости от политической выгоды — ограничит эту историю. Американских Киргизий не будет.
https://t.me/furydrops/3372
Страны-коннекторы "хороши" в условиях санкций: такие страны помогают их обходить. Здесь же ситуация совсем иная, фискальная: любой коннектор будет де факто воровать из американского бюджета. Много ли будет желающих? Посмотрим, я думаю, что взведенный курок — на ситуацию всегда можно будет так посмотреть, в зависимости от политической выгоды — ограничит эту историю. Американских Киргизий не будет.
09.04.202517:34
Ну его к черту.
09.04.202516:42
Repost qilingan:
Экономика на рельсах (РЖД files)
09.04.202515:18
ПОКАЗАТЕЛИ ИЗ СОЛОМЫ: ТАМ НИЧЕГО НЕТ
Тлг-канал "Негудок" опубликовал телеграмму Сврдл.ж.д. , касающуюся вопросов "работы с грузополучателем" по увеличению срока доставки грузов со своими комментариями.
Вкратце напомню предысторию этого сюжета. Вообще, одним из важных показателей работы железнодорожного транспорта является такой показатель, как доля отправок, доставленных с просрочкой срока доставки- чем он меньше, тем выше показатели качества транспортного обслуживания. У этого показателя с точки зрения РЖД было два основных недостатка - во-первых, за просрочку сроков доставки перевозчик (РЖД) должен выплачивать штраф, а во-вторых, это ещё и репутационные потери.
РЖД нашло способ побороть оба этих недостатка. Саму величину штрафа, который должен создавать стимулы по выполнению сроков доставки снизили (об этом см. мою старую статью в "Коммерсанте"). Но, помимо этого был придуман такой хитрый ход - заключать с грузоотправителем добровольные 😊 соглашения по увеличению срока доставки. Например, по Правилам перевозок этот груз вам должны, исходя из нормативов привезти за 10 суток, а привозят за 15 суток- это значит, что просрочка составила 5 суток. Но если грузоотправитель добровольно попросит РЖД увеличить срок доставки, например на 10 суток, указав это в соответствующем договоре, то в том же примере вдруг окажется, что вместо опоздания на 5 суток груз прибыл без нарушения сроков доставки. В итоге, это привело к тому, что сегодня показатель "надёжности доставки" с одной стороны выглядит великолепно, а с другой, очевидно, не имеет никакого отношения к реальной просрочке. Именно поэтому, кстати, раньше этот показатель использовался при анализе работы РЖД, а теперь его никто уже не использует из-за очевидной бессмысленности. (В скобках отмечу, что за последнее десятилетие огромное количество статистических показателей работы РЖД полностью потеряло смысл по примерно тем же причинам).
И эта история напоминает нам известное замечание из мемуаров А.И.Дельвига, который описывая устройство работы государственного аппарата во времена Николая I, написал (инспектируя какие-то губернии), что главное- не то, что происходит в губернии, а то, какая об этом бумажка пойдёт наверх (т.е. в канцелярию царя).
Самое смешное- другое. Люди, упоминающие сегодня этот показатель (долю отправок, прибывших с просрочкой) почем-то совершенно без смеха делают вид, что это действительно "настоящий" показатель, а не пустышка. А другие, слушающие это делают вид, что не знают, что там давно ничего нет и ни о чём этот показатель не говорит, кроме того, насколько велика административная власть, которая может сподвигнуть добровольно заключить такой договор.
Вспоминается строчка из песни Елены Никитаевой "Чёрное золото", которая постепенно становится девизом для понимания некоторых статистических показателей работы РЖД:
"Ты не смотри в небо,
Там ничего нету".
Тлг-канал "Негудок" опубликовал телеграмму Сврдл.ж.д. , касающуюся вопросов "работы с грузополучателем" по увеличению срока доставки грузов со своими комментариями.
Вкратце напомню предысторию этого сюжета. Вообще, одним из важных показателей работы железнодорожного транспорта является такой показатель, как доля отправок, доставленных с просрочкой срока доставки- чем он меньше, тем выше показатели качества транспортного обслуживания. У этого показателя с точки зрения РЖД было два основных недостатка - во-первых, за просрочку сроков доставки перевозчик (РЖД) должен выплачивать штраф, а во-вторых, это ещё и репутационные потери.
РЖД нашло способ побороть оба этих недостатка. Саму величину штрафа, который должен создавать стимулы по выполнению сроков доставки снизили (об этом см. мою старую статью в "Коммерсанте"). Но, помимо этого был придуман такой хитрый ход - заключать с грузоотправителем добровольные 😊 соглашения по увеличению срока доставки. Например, по Правилам перевозок этот груз вам должны, исходя из нормативов привезти за 10 суток, а привозят за 15 суток- это значит, что просрочка составила 5 суток. Но если грузоотправитель добровольно попросит РЖД увеличить срок доставки, например на 10 суток, указав это в соответствующем договоре, то в том же примере вдруг окажется, что вместо опоздания на 5 суток груз прибыл без нарушения сроков доставки. В итоге, это привело к тому, что сегодня показатель "надёжности доставки" с одной стороны выглядит великолепно, а с другой, очевидно, не имеет никакого отношения к реальной просрочке. Именно поэтому, кстати, раньше этот показатель использовался при анализе работы РЖД, а теперь его никто уже не использует из-за очевидной бессмысленности. (В скобках отмечу, что за последнее десятилетие огромное количество статистических показателей работы РЖД полностью потеряло смысл по примерно тем же причинам).
И эта история напоминает нам известное замечание из мемуаров А.И.Дельвига, который описывая устройство работы государственного аппарата во времена Николая I, написал (инспектируя какие-то губернии), что главное- не то, что происходит в губернии, а то, какая об этом бумажка пойдёт наверх (т.е. в канцелярию царя).
Самое смешное- другое. Люди, упоминающие сегодня этот показатель (долю отправок, прибывших с просрочкой) почем-то совершенно без смеха делают вид, что это действительно "настоящий" показатель, а не пустышка. А другие, слушающие это делают вид, что не знают, что там давно ничего нет и ни о чём этот показатель не говорит, кроме того, насколько велика административная власть, которая может сподвигнуть добровольно заключить такой договор.
Вспоминается строчка из песни Елены Никитаевой "Чёрное золото", которая постепенно становится девизом для понимания некоторых статистических показателей работы РЖД:
"Ты не смотри в небо,
Там ничего нету".
O'chirildi11.04.202508:27
08.04.202514:12
Первая глава целиком про экономиста Ф. Листа.
O'chirildi11.04.202508:27
08.04.202511:35
Пообсуждать плохую торговую политику Трампа — дело, конечно, важное, но давайте не позволять этой истории сбивать нас с толку. Калибровка:
1. Тарифы может быть зло всегда, может быть не всегда, но они определенно зло в такой ширине и в таком масштабе.
2. Американская экономика много десятилетий являлась, является сегодня и будет оставаться самой передовой экономикой на планете.
3. США остается первой экономикой по размеру на планете. По некоторым метрикам первый — Китай. Основная тому причина — китайцев сильно больше миллиарда, тогда как американцев несколько сотен миллионов. Производительность одного китайского работника даже рядом не приближается к американской.
4. Американский долг не является экзистенциальной проблемой для США.
5. Америка остается технологическим лидером практически во всех хай-тековых отраслях на планете.
6. Если случится глобальный кризис, то проиграют все, но Америка проиграет меньше других. Будут скупать американский долг и переходить в доллар.
7. Трамп может ошибаться, но эту «машинку» не сломает даже он. Это экономический, колосс, махина, дура. Власти Калифорнии не смогли поломать даже Калифорнию. Куда уж там Трампу с США.
1. Тарифы может быть зло всегда, может быть не всегда, но они определенно зло в такой ширине и в таком масштабе.
2. Американская экономика много десятилетий являлась, является сегодня и будет оставаться самой передовой экономикой на планете.
3. США остается первой экономикой по размеру на планете. По некоторым метрикам первый — Китай. Основная тому причина — китайцев сильно больше миллиарда, тогда как американцев несколько сотен миллионов. Производительность одного китайского работника даже рядом не приближается к американской.
4. Американский долг не является экзистенциальной проблемой для США.
5. Америка остается технологическим лидером практически во всех хай-тековых отраслях на планете.
6. Если случится глобальный кризис, то проиграют все, но Америка проиграет меньше других. Будут скупать американский долг и переходить в доллар.
7. Трамп может ошибаться, но эту «машинку» не сломает даже он. Это экономический, колосс, махина, дура. Власти Калифорнии не смогли поломать даже Калифорнию. Куда уж там Трампу с США.
O'chirildi11.04.202508:27
07.04.202522:07
Этот таймлайн сломался, дайте следующий.
07.04.202508:10
Прочитать-пересказать?
Repost qilingan:
headlines FX
07.04.202507:17
Goldman Sachs:
Снижаем прогноз роста ВВП на IV кв. 2025 года до 0.5% и повышаем вероятность рецессии в течение следующих 12 месяцев с 35% до 45% после резкого ужесточения финансовых условий, бойкота иностранных потребителей и продолжающегося всплеска политической неопределенности, который, вероятно, снизит капитальные расходы сильнее, чем мы предполагали ранее.
x.com
Снижаем прогноз роста ВВП на IV кв. 2025 года до 0.5% и повышаем вероятность рецессии в течение следующих 12 месяцев с 35% до 45% после резкого ужесточения финансовых условий, бойкота иностранных потребителей и продолжающегося всплеска политической неопределенности, который, вероятно, снизит капитальные расходы сильнее, чем мы предполагали ранее.
x.com
Repost qilingan:
EMCR experts
07.04.202506:59
Bloomberg: Китай готовит экономические меры против торгового давления США
Китайские власти в минувшие выходные обсуждали меры по стабилизации экономики и рынков на фоне новых тарифов США. Среди рассматриваемых шагов — ускорение уже запланированных стимулов, включая поддержку потребления, повышение рождаемости и субсидии на экспорт. Также обсуждался стабилизационный фонд для поддержки фондового рынка.
По словам источников, Китай располагает достаточным арсеналом инструментов для поддержки экономики и преодоления текущих трудностей. Однако масштаб и сроки запуска стимулирующих мер пока не определены и могут быть изменены.
Обострение торгового конфликта между США и Китаем усилилось после того, как Пекин объявил о введении 34% тарифов на весь импорт из США с 10 апреля. Это стало ответом на аналогичные меры со стороны администрации Трампа. Также Китай ограничил экспорт семи видов редкоземельных металлов.
Фондовые рынки отреагировали резким падением: индекс китайских акций в Гонконге упал более чем на 10%, а индекс CSI 300 снизился более чем на 6%, достигнув минимума с сентября.
Власти заявили, что при необходимости готовы снизить ставки и требования к резервам банков для защиты экономики. Также отмечается, что Китай заранее готовился к новому раунду давления со стороны США и разработал план ответных действий, включая ограничение инвестиций в американские компании.
📌https://emcr.io/news/t/usa-tariffs-wars
Китайские власти в минувшие выходные обсуждали меры по стабилизации экономики и рынков на фоне новых тарифов США. Среди рассматриваемых шагов — ускорение уже запланированных стимулов, включая поддержку потребления, повышение рождаемости и субсидии на экспорт. Также обсуждался стабилизационный фонд для поддержки фондового рынка.
По словам источников, Китай располагает достаточным арсеналом инструментов для поддержки экономики и преодоления текущих трудностей. Однако масштаб и сроки запуска стимулирующих мер пока не определены и могут быть изменены.
Обострение торгового конфликта между США и Китаем усилилось после того, как Пекин объявил о введении 34% тарифов на весь импорт из США с 10 апреля. Это стало ответом на аналогичные меры со стороны администрации Трампа. Также Китай ограничил экспорт семи видов редкоземельных металлов.
Фондовые рынки отреагировали резким падением: индекс китайских акций в Гонконге упал более чем на 10%, а индекс CSI 300 снизился более чем на 6%, достигнув минимума с сентября.
Власти заявили, что при необходимости готовы снизить ставки и требования к резервам банков для защиты экономики. Также отмечается, что Китай заранее готовился к новому раунду давления со стороны США и разработал план ответных действий, включая ограничение инвестиций в американские компании.
📌https://emcr.io/news/t/usa-tariffs-wars
Rekordlar
12.04.202523:59
14.2KObunachilar30.09.202423:59
300Iqtiboslar indeksi13.03.202510:21
6.9KBitta post qamrovi15.03.202513:27
11.2KReklama posti qamrovi18.01.202523:59
13.73%ER07.09.202423:59
50.49%ERRRepost qilingan:
Sinекура
06.04.202516:29
На этой неделе вышел очередной текст с прогнозами развития искусственного интеллекта: "AI 2027" (pdf-версия). Мне он, правда, совсем не кажется "очередным", в основном из-за списка авторов. Так что суммаризировать я его для вас не буду (текст совсем не длинный, рекомендую прочитать целиком), а лучше про этих самых авторов расскажу.
Первый автор, Даниэль Кокотайло — это бывший сотрудник OpenAI. Два самых для нас важных факта про него связаны как раз с этим трудоустройством:
— OpenAI нанял Даниэля после того, как в 2021 году он написал статью "What 2026 Looks Like", где предсказал, как будут развиваться большие языковые модели; сейчас этот текст читается потрясающе, Даниэль оказался прав очень во многом, хотя в 2021-м его прогноз выглядел маловероятно, а для многих и безумно; так что Даниэль Кокотайло — один из лучших людей мира в плане прогнозов о развитии AI;
— а когда в 2024-м Кокотайло увольнялся из OpenAI, он оказался в центре скандала с non-disparagement clause: OpenAI пригрозил ему тем, что не даст продавать акции OpenAI, если Кокотайло будет что-то разглашать о рисках развития AI, и Даниэль... плюнул на акции, чтобы стать whistleblower'ом от AGI (говорят, в акциях OpenAI было около 85% всех денег его семьи).
Второго автора, надеюсь, моим читателям представлять не надо: это Скотт Александр, автор знаменитых блогов SlateStarCodex и AstralCodexTen. Если вы вдруг их не читали, начинайте прямо сейчас (можно начать отсюда или отсюда), хотя навёрстывать придётся много. В связи с "AI 2027" Даниэль Кокотайло и Скотт Александр уже успели появиться в подкасте Дваркеша Пателя, который я тоже, конечно, целиком рекомендую.
Другие авторы не так известны широкой публике; это:
— Томас Ларсен, сооснователь Center for AI Policy;
— Илай Лифланд, один из лидеров команды прогнозистов Samotsvety, один из тех самых superforecasters, которые умеют прогнозировать будущее лучше кого бы то ни было;
— Йонас Фоллмер, VC в Macroscopic Ventures, которому хватило предсказательной силы сделать одну из ранних инвестиций в Anthropic;
— Ромео Дин, магистрант Гарварда и руководитель тамошнего AI Safety Student Team.
В общем, очень внушительная команда. И сейчас все они считают, что вполне реально ожидать появления AGI к 2027–2028 годам. Если гонка разработок в области AGI в итоге победит заботу о безопасности (вам это кажется правдоподобным? мне — вполне), то примерно в 2030–2035 годах нас ждёт тот самый AI takeover, сценарий захвата мира искусственным интеллектом. Это их "плохая концовка", но в тексте предусмотрена и "хорошая", в которой люди сохраняют контроль над ситуацией. Впрочем, в хорошей концовке AGI тоже появляется и тоже трансформирует мир и общество до неузнаваемости.
Читать очень интересно. В интернете этот текст уже начали называть "Situational Awareness 2.0"; прошлогоднюю "Situational Awareness" Леопольда Ашенбреннера я в каждой обзорной лекции упоминаю, теперь, видимо, надо будет упоминать и "AI 2027".
Первый автор, Даниэль Кокотайло — это бывший сотрудник OpenAI. Два самых для нас важных факта про него связаны как раз с этим трудоустройством:
— OpenAI нанял Даниэля после того, как в 2021 году он написал статью "What 2026 Looks Like", где предсказал, как будут развиваться большие языковые модели; сейчас этот текст читается потрясающе, Даниэль оказался прав очень во многом, хотя в 2021-м его прогноз выглядел маловероятно, а для многих и безумно; так что Даниэль Кокотайло — один из лучших людей мира в плане прогнозов о развитии AI;
— а когда в 2024-м Кокотайло увольнялся из OpenAI, он оказался в центре скандала с non-disparagement clause: OpenAI пригрозил ему тем, что не даст продавать акции OpenAI, если Кокотайло будет что-то разглашать о рисках развития AI, и Даниэль... плюнул на акции, чтобы стать whistleblower'ом от AGI (говорят, в акциях OpenAI было около 85% всех денег его семьи).
Второго автора, надеюсь, моим читателям представлять не надо: это Скотт Александр, автор знаменитых блогов SlateStarCodex и AstralCodexTen. Если вы вдруг их не читали, начинайте прямо сейчас (можно начать отсюда или отсюда), хотя навёрстывать придётся много. В связи с "AI 2027" Даниэль Кокотайло и Скотт Александр уже успели появиться в подкасте Дваркеша Пателя, который я тоже, конечно, целиком рекомендую.
Другие авторы не так известны широкой публике; это:
— Томас Ларсен, сооснователь Center for AI Policy;
— Илай Лифланд, один из лидеров команды прогнозистов Samotsvety, один из тех самых superforecasters, которые умеют прогнозировать будущее лучше кого бы то ни было;
— Йонас Фоллмер, VC в Macroscopic Ventures, которому хватило предсказательной силы сделать одну из ранних инвестиций в Anthropic;
— Ромео Дин, магистрант Гарварда и руководитель тамошнего AI Safety Student Team.
В общем, очень внушительная команда. И сейчас все они считают, что вполне реально ожидать появления AGI к 2027–2028 годам. Если гонка разработок в области AGI в итоге победит заботу о безопасности (вам это кажется правдоподобным? мне — вполне), то примерно в 2030–2035 годах нас ждёт тот самый AI takeover, сценарий захвата мира искусственным интеллектом. Это их "плохая концовка", но в тексте предусмотрена и "хорошая", в которой люди сохраняют контроль над ситуацией. Впрочем, в хорошей концовке AGI тоже появляется и тоже трансформирует мир и общество до неузнаваемости.
Читать очень интересно. В интернете этот текст уже начали называть "Situational Awareness 2.0"; прошлогоднюю "Situational Awareness" Леопольда Ашенбреннера я в каждой обзорной лекции упоминаю, теперь, видимо, надо будет упоминать и "AI 2027".
Repost qilingan:Экономика на рельсах (РЖД files)
22.03.202507:58
ПАГУБНАЯ САМОНАДЕЯННОСТЬ
Рубрика: чтение выходного дня.
В 2023 году вышел новый перевод последней книги Фридриха фон Хайека «Пагубная самонадеянность» (первый перевод вышел в 1992г.) Это, вероятно, самая противоречивая книга Хайека. Здесь он анализирует то, каким образом, спонтанно формирующиеся институты (например, мораль) определяют экономическое развитие разных обществ. Хайек находит много параллелей между биологией и экономикой, попутно отмечая, что Чарльз Дарвин сформировал свою идею происхождения видов и происхождения человека под влиянием идей «Богатства народов» Адама Смита. Книга Нобелевского лауреата по экономике посвящена не столько экономике, сколько тому- как вообще из сформированной спонтанно морали и этическим правилам (в том числе отношению к частной собственности) вырастает современный рыночный капитализм, для описания которого, впрочем, Хайек использует понятие «расширенный порядок».
Один из важных тезисов Хайека заключается в том, что порядки, сформированные стихийно (спонтанно), как совокупность множества воль, представлений и интересов множества людей, оказываются более разумными, рациональными и полезными для общества, чем порядки, созданные сознательно и централизованно. Помимо прочего, в книге содержатся весьма интересные и нетипичные аргументы против идей его вечного оппонента Дж. М. Кейнса, размышления о той парадоксально-негативной роли, которую сыграли идеи Ж.-Ж. Руссо, о том, какую роль в экономической науке сыграла маржиналистская революция а так же мысли о том, почему иногда следование абстрактным правилам для общества оказывается более полезным, чем прямой утилитаризм. (В этом пункте, кстати, Хайек расходится со своим учителем Мизесом, который, как известно, был сторонником утилитаристской этики, а не деонтологической). Кроме того, на полях основного течения книги разбросано множество интересных мыслей, касающихся, например, разделения труда и специализации. Любопытно, кстати, что идею культурного многообразия, которую обычно отстаивают через «левые» концепты защиты интересов угнетённых групп населения, Хайек выводит с другой- «правой» -стороны политического спектра через концепт специализации («человек в значительной мере ценен для других тем, чем он отличается от них»).
Современная индустриальная экономика, - говорит Хайек,- выросла не там, где были сильные правительства, не там, где была сильна централизованная власть, а - напротив - там, «где порядки в основном устанавливали горожане, а не воины».
Рубрика: чтение выходного дня.
В 2023 году вышел новый перевод последней книги Фридриха фон Хайека «Пагубная самонадеянность» (первый перевод вышел в 1992г.) Это, вероятно, самая противоречивая книга Хайека. Здесь он анализирует то, каким образом, спонтанно формирующиеся институты (например, мораль) определяют экономическое развитие разных обществ. Хайек находит много параллелей между биологией и экономикой, попутно отмечая, что Чарльз Дарвин сформировал свою идею происхождения видов и происхождения человека под влиянием идей «Богатства народов» Адама Смита. Книга Нобелевского лауреата по экономике посвящена не столько экономике, сколько тому- как вообще из сформированной спонтанно морали и этическим правилам (в том числе отношению к частной собственности) вырастает современный рыночный капитализм, для описания которого, впрочем, Хайек использует понятие «расширенный порядок».
Один из важных тезисов Хайека заключается в том, что порядки, сформированные стихийно (спонтанно), как совокупность множества воль, представлений и интересов множества людей, оказываются более разумными, рациональными и полезными для общества, чем порядки, созданные сознательно и централизованно. Помимо прочего, в книге содержатся весьма интересные и нетипичные аргументы против идей его вечного оппонента Дж. М. Кейнса, размышления о той парадоксально-негативной роли, которую сыграли идеи Ж.-Ж. Руссо, о том, какую роль в экономической науке сыграла маржиналистская революция а так же мысли о том, почему иногда следование абстрактным правилам для общества оказывается более полезным, чем прямой утилитаризм. (В этом пункте, кстати, Хайек расходится со своим учителем Мизесом, который, как известно, был сторонником утилитаристской этики, а не деонтологической). Кроме того, на полях основного течения книги разбросано множество интересных мыслей, касающихся, например, разделения труда и специализации. Любопытно, кстати, что идею культурного многообразия, которую обычно отстаивают через «левые» концепты защиты интересов угнетённых групп населения, Хайек выводит с другой- «правой» -стороны политического спектра через концепт специализации («человек в значительной мере ценен для других тем, чем он отличается от них»).
Современная индустриальная экономика, - говорит Хайек,- выросла не там, где были сильные правительства, не там, где была сильна централизованная власть, а - напротив - там, «где порядки в основном устанавливали горожане, а не воины».
Repost qilingan:
Если быть точным
28.03.202511:40
Искусственный интеллект частично может заменить программистов и копирайтеров. Но страховщикам, ассистентам и бухгалтерам бояться пока нечего — их работа слишком «хаотична»
Большие языковые модели вроде ChatGPT успешно сдают сложные экзамены и пишут эссе, которые преподаватели не всегда могут отличить от работ студентов магистратуры. Возможности искусственного интеллекта превосходят человеческие, но получается своего рода парадокс: к масштабным изменениям на рынке труда это пока не приводит.
Простой пример: задачи бухгалтеров или туроператоров почти полностью совпадают с возможностями языковых моделей, считает обозреватель Financial Times Джон Берн-Мердок. Но число работников не сокращается, несмотря на распространение генеративного искусственного интеллекта. Вероятно, офисные профессии включают множество неструктурированных задач, которые модели пока не в состоянии решить.
Однако есть исключения: копирайтеры и разработчики программного обеспечения. Эти профессии имеют четкие и последовательные задачи, которые искусственный интеллект может выполнять гораздо быстрее и точнее.
Например, в США число занятых в этих профессиях резко упало за последние два года. Мердок связывает это с влиянием языковых моделей.
Почему же офисные профессии, такие как помощники руководителей или бухгалтеры, до сих пор не поддаются автоматизации искусственным интеллектом? Причина в том, что они требуют работы с параллельной обработкой нескольких потоков информации, нечетко сформулированными задачами и решением нескольких проблем одновременно. Эти «хаотичные» процессы трудно автоматизировать, в отличие от линейных и структурированных задач программистов или копирайтеров.
Так что у офисных работников есть преимущества, и пока за рабочие места им волноваться не стоит, считает Мердок.
Большие языковые модели вроде ChatGPT успешно сдают сложные экзамены и пишут эссе, которые преподаватели не всегда могут отличить от работ студентов магистратуры. Возможности искусственного интеллекта превосходят человеческие, но получается своего рода парадокс: к масштабным изменениям на рынке труда это пока не приводит.
Простой пример: задачи бухгалтеров или туроператоров почти полностью совпадают с возможностями языковых моделей, считает обозреватель Financial Times Джон Берн-Мердок. Но число работников не сокращается, несмотря на распространение генеративного искусственного интеллекта. Вероятно, офисные профессии включают множество неструктурированных задач, которые модели пока не в состоянии решить.
Однако есть исключения: копирайтеры и разработчики программного обеспечения. Эти профессии имеют четкие и последовательные задачи, которые искусственный интеллект может выполнять гораздо быстрее и точнее.
Например, в США число занятых в этих профессиях резко упало за последние два года. Мердок связывает это с влиянием языковых моделей.
Почему же офисные профессии, такие как помощники руководителей или бухгалтеры, до сих пор не поддаются автоматизации искусственным интеллектом? Причина в том, что они требуют работы с параллельной обработкой нескольких потоков информации, нечетко сформулированными задачами и решением нескольких проблем одновременно. Эти «хаотичные» процессы трудно автоматизировать, в отличие от линейных и структурированных задач программистов или копирайтеров.
Так что у офисных работников есть преимущества, и пока за рабочие места им волноваться не стоит, считает Мердок.
Repost qilingan:
Сиолошная
28.03.202520:14
Попросил Gemini 2.5 прочитать этот документ на 150 страниц (~45'000 токенов) и сделать саммари в виде последовательных шагов, а затем перевести на русский. Вот результат:
1. Возможности моделей предсказуемо и значительно улучшаются при увеличении "эффективных вычислений" (сырая вычислительная мощность, алгоритмическая эффективность, данные, системы вокруг них).
2. Такое масштабирование привело ИИ от уровня ~дошкольника (GPT-2) до уровня ~умного старшеклассника или студента первых курсов (GPT-4) всего за 4 года.
3. Продолжение этого тренда делает достижение AGI — ИИ, способного выполнять когнитивную работу уровня эксперта, например, проведение исследований в области ИИ — вероятным к 2027 году.
4. AGI вряд ли станет конечной точкой; системы AGI смогут автоматизировать сами исследования в области ИИ, вызвав рекурсивное самоулучшение или "взрыв интеллекта".
5. Этот взрыв интеллекта может сжать десятилетия алгоритмического прогресса, возможно, в один год, быстро приведя AGI к значительно превосходящему человека ИИ (Сверхинтеллекту, ASI).
6. Создание этих передовых систем требует беспрецедентной промышленной мобилизации для вычислительной инфраструктуры (GPU, энергия, дата-центры), стоимостью в триллионы долларов.
7. Это масштабное техно-капитальное строительство уже начинается, движимое ожидаемой экономической отдачей и интенсивной конкуренцией.
8. Однако текущие методы обеспечения безопасности в ведущих лабораториях ИИ совершенно недостаточны для защиты критически важных секретов (алгоритмов и весов моделей), необходимых для создания AGI.
9. Эти важные секреты могут быть легко украдены государствами-противниками, такими как Китай, что потенциально сведет на нет лидерство США/Запада в гонке за AGI.
11. Одновременно, надежное управление системами ИИ, значительно превосходящими человека по интеллекту (супералаймент), является нерешенной технической проблемой; текущие методы, вероятно, не будут масштабироваться и работать для будущих систем.
12. Неспособность решить проблему супералаймента до или во время быстрого взрыва интеллекта может привести к катастрофическим последствиям, поскольку мы будем развертывать все более мощные, плохо контролируемые и непонятные нам системы.
13. Сверхинтеллект предоставит решающее военное и экономическое преимущество, превращая гонку за AGI в геополитическое соревнование с высокими ставками, в первую очередь между США и Китаем.
14. США и их союзники должны сохранять лидерство в этой гонке, чтобы обеспечить выживание либеральной демократии и создать необходимый запас прочности для решения проблем супералаймента. Согласно автору, если авторитарная держава (например, Китай) первой достигнет ASI, она сможет навязать свои недемократические ценности всем странам, навсегда подавить свободы и исключить возможность процветания демократических систем. Лидерство США/союзников рассматривается как необходимое условие для предотвращения такого исхода, сохранения условий для свободы и плюрализма, а также для получения "запаса прочности" для безопасного решения проблемы алаймента без давления гонки "на опережение".
15. Сочетание чрезвычайной мощи, катастрофических рисков (ошибки алаймента, злоупотребление системами) и критической важности для национальной безопасности означает, что частные стартапы в одиночку не могут ответственно управлять разработкой сверхинтеллекта.
16. Поэтому правительство США неизбежно будет глубоко вовлечено, что, вероятно, приведет к созданию национальной программы по AGI ("Проекта") для управления безопасностью, рисками и геополитическими ставками, по аналогии с Манхэттенским проектом.
1. Возможности моделей предсказуемо и значительно улучшаются при увеличении "эффективных вычислений" (сырая вычислительная мощность, алгоритмическая эффективность, данные, системы вокруг них).
2. Такое масштабирование привело ИИ от уровня ~дошкольника (GPT-2) до уровня ~умного старшеклассника или студента первых курсов (GPT-4) всего за 4 года.
3. Продолжение этого тренда делает достижение AGI — ИИ, способного выполнять когнитивную работу уровня эксперта, например, проведение исследований в области ИИ — вероятным к 2027 году.
4. AGI вряд ли станет конечной точкой; системы AGI смогут автоматизировать сами исследования в области ИИ, вызвав рекурсивное самоулучшение или "взрыв интеллекта".
5. Этот взрыв интеллекта может сжать десятилетия алгоритмического прогресса, возможно, в один год, быстро приведя AGI к значительно превосходящему человека ИИ (Сверхинтеллекту, ASI).
6. Создание этих передовых систем требует беспрецедентной промышленной мобилизации для вычислительной инфраструктуры (GPU, энергия, дата-центры), стоимостью в триллионы долларов.
7. Это масштабное техно-капитальное строительство уже начинается, движимое ожидаемой экономической отдачей и интенсивной конкуренцией.
8. Однако текущие методы обеспечения безопасности в ведущих лабораториях ИИ совершенно недостаточны для защиты критически важных секретов (алгоритмов и весов моделей), необходимых для создания AGI.
9. Эти важные секреты могут быть легко украдены государствами-противниками, такими как Китай, что потенциально сведет на нет лидерство США/Запада в гонке за AGI.
11. Одновременно, надежное управление системами ИИ, значительно превосходящими человека по интеллекту (супералаймент), является нерешенной технической проблемой; текущие методы, вероятно, не будут масштабироваться и работать для будущих систем.
12. Неспособность решить проблему супералаймента до или во время быстрого взрыва интеллекта может привести к катастрофическим последствиям, поскольку мы будем развертывать все более мощные, плохо контролируемые и непонятные нам системы.
13. Сверхинтеллект предоставит решающее военное и экономическое преимущество, превращая гонку за AGI в геополитическое соревнование с высокими ставками, в первую очередь между США и Китаем.
14. США и их союзники должны сохранять лидерство в этой гонке, чтобы обеспечить выживание либеральной демократии и создать необходимый запас прочности для решения проблем супералаймента. Согласно автору, если авторитарная держава (например, Китай) первой достигнет ASI, она сможет навязать свои недемократические ценности всем странам, навсегда подавить свободы и исключить возможность процветания демократических систем. Лидерство США/союзников рассматривается как необходимое условие для предотвращения такого исхода, сохранения условий для свободы и плюрализма, а также для получения "запаса прочности" для безопасного решения проблемы алаймента без давления гонки "на опережение".
15. Сочетание чрезвычайной мощи, катастрофических рисков (ошибки алаймента, злоупотребление системами) и критической важности для национальной безопасности означает, что частные стартапы в одиночку не могут ответственно управлять разработкой сверхинтеллекта.
16. Поэтому правительство США неизбежно будет глубоко вовлечено, что, вероятно, приведет к созданию национальной программы по AGI ("Проекта") для управления безопасностью, рисками и геополитическими ставками, по аналогии с Манхэттенским проектом.
07.04.202508:10
Прочитать-пересказать?
Kanaldagi o'zgarishlar tarixi
Ko'proq funksiyalarni ochish uchun tizimga kiring.