Много разговоров ходит о регулировании ИИ, об этичности и безопасности. Это реальная проблема, хоть и раздутая до гротескных масштабов. Однако есть области, где недостаточно иметь модель с хорошими предсказаниями, нужно еще сводить к минимуму ложно положительные результаты.

В центре этого выпуска — две истории, обе из Нидерландов. Из-за первой истории ушел в отставку целый кабинет министров, это скандал, который не стих и поныне. Он был связан с тем, что ML-алгоритмы, ищущие мошенничество в выдачах пособий оказались настолько предвзятыми, что сломали жизнь куче людей. Вторая история — это история схожей системы, находящейся в состоянии пилота, и никак не могущей избавиться от предвзятости.

Этот рассказ не призван напугать. Он призван заставить подумать, что техническое совершенство — не всегда то, что нужно людям. Иногда люди важнее.

Источники:

• https://en.wikipedia.org/wiki/Dutch_childcare_benefits_scandal
• https://www.uva.nl/en/shared-content/faculteiten/en/faculteit-der-rechtsgeleerdheid/news/2025/01/post-office-scandal-and-the-childcare-benefit-scandal.html
• https://nltimes.nl/2025/03/27/dutch-child-benefits-scandal-led-thousands-forced-family-separations-report-finds
• https://www.amnesty.nl/content/uploads/2021/10/20211014_FINAL_Xenophobic-Machines.pdf
• https://openresearch.amsterdam/en/page/109792/slimme-check-working-with-a-citizen-panel-for-innovation-in-the
• https://www.technologyreview.com/2025/06/11/1118233/amsterdam-fair-welfare-ai-discriminatory-algorithms-failure/
• https://algoritmes.overheid.nl/en
• https://openresearch.amsterdam/nl/page/105057/eindevaluatie-pilot-slimme-check---bias-analyse-eindrapport
• https://github.com/Lighthouse-Reports/amsterdam_fairness/tree/main

Текст: https://t.me/mourning_espresso/20

YouTube: https://youtu.be/THmyjoa0RvQ

Этот выпуск — о боли. О том, как тяжело ощущать проблемы с проектами в совокупности. Почему менеджеры не понимают нас, а мы никак не можем понять менеджеров, хотя ежедневно, еженедельно, ежемесячно и ежегодно бьемся над единым делом.

Текст: https://t.me/mourning_espresso/19

YouTube: https://youtu.be/RkmVSA-bGQg

В этом выпуске еще раз затронем увольнения в западных IT-компаниях, но в контексте некоего фактора, о котором почему-то принято не говорить, а именно - про Секцию 174 налогового кодекса США, и тех небольших изменениях, которые, вероятно, послужили спусковым крючком всего происходящего.

Неужели и здесь тоже замешан Дональд Трамп?

Источники:

• https://www.bls.gov/news.release/jolts.t23.htm#:~:text=Information
• https://layoffs.fyi
• https://t.me/mourning_espresso/13
• https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/zirp
• https://www.macrotrends.net/stocks/charts/ACN/accenture/gross-profit
• https://www.law.cornell.edu/uscode/text/26/174
• https://www.irs.gov/ru/newsroom/tax-cuts-and-jobs-act-a-comparison-for-businesses
• https://www.journalofaccountancy.com/issues/2022/nov/amortizing-r-e-expenditures-under-tcja/
• https://www.congress.gov/bill/119th-congress/house-bill/1/text
• https://en.wikipedia.org/wiki/One_Big_Beautiful_Bill_Act

Текст: https://t.me/mourning_espresso/18

YouTube: https://youtu.be/NCyK-Vmin4A

В этом выпуске продолжим изучать Construal Level Theory, которую я обозначил ранее как Теория Всей Ху*йни. На этот раз рассмотрим, как меняется наше восприятие в зависимости от временного расстояния, как работает временное дисконтирование. И рассмотрим мы это на примерах кранчей из игровой индустрии, а так же бесславного процесса эстимации, когда умнейшие люди никак не могут толком сказать, сколько эта задача займет в будущем.

Источники:

• https://en.wikipedia.org/wiki/Construal_level_theory
• https://en.wikipedia.org/wiki/Jason_Schreier
• https://www.litres.ru/book/dzheyson-shreyer/nazhmi-reset-kak-igrovaya-industriya-rushit-karery-i-daet-66205206/
• https://asana.com/ru/resources/t-shirt-sizing
• https://gist.github.com/ilyar/22417f8fac2fefd7b948a23decd44a67

Текст: https://t.me/mourning_espresso/17

YouTube: https://youtu.be/HjM915cAZbI

Этот выпуск является продолжением предыдущего и открывает целую серию, посвященную одной теории, которую за неимением лучшего, можно представить как теорию всей фигни в программировании. Мы поговорим о теории конструктов разного уровня (Construal Level Theory), широко признанной в научной среде. Эта теория вводит понятие психологической дистанции и изучает, как меняется восприятие человека одного и того же явления в зависимости от такого расстояния.

В этом эпизоде я сжато пытаюсь дать основные положения теории, приводя в пример нашу любимую тягу к переусложнению в коде.

Источники:

• https://en.wikipedia.org/wiki/Construal_level_theory
• https://publications.hse.ru/pubs/share/folder/i17fagjgnw/203327385.pdf
• https://psyjournals.ru/journals/jmfp/archive/2022_n3/jmfp_2022_n3_Medvedev.pdf
• https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3152826/pdf/nihms314649.pdf

Текст: https://t.me/mourning_espresso/16

YouTube: https://youtu.be/hQIavwV6uWY

В этом выпуске мне бы хотелось поговорить о техническом долге, как он возникает. Почему с каким-то техдолгом у нас получается жить очень долго, а какой-то — отравляет жизнь ежедневно, выводя из себя. Почему-то мне кажется, что винить чаще всего нужно не обстоятельства, а самих себя, как своих же злейших врагов.

Я написал довольно большой текст по этому поводу, который пришлось разделить на 2 части. Это — первая.

Текст: https://t.me/mourning_espresso/15

YouTube: https://youtu.be/bnU1iA0-_4A

Долгие годы технологические компании пытались убедить нас в том, что у них есть некая миссия помимо зарабатывания денег, социальная ответственность. Но не является ли по настоящему социально отвественным поведением в кризисные годы продолжать обучать новичков, раскрывать их потенциал, тратить на это силы, время и деньги? Что является по настоящему общественно важным, ежегодный откупной транш в благотворительный фонд или сотня стажеров, в перспективе могущая стать теми самыми желаемыми синьорами?

Текст: https://t.me/mourning_espresso/14

YouTube: https://youtu.be/cveF17HK65g

В этом выпуске поговорим о том, что не так с революцией ИИ, какие во всем происходящем есть ненормальности. О том, что бурный бум почему-то не приводит к бурному буму стартапов, хотя, казалось бы, именно этим и должны бы заниматься все эти уволенные ребята, обладающие достаточной квалификацией.

Текст: https://t.me/mourning_espresso/13

YouTube: https://youtu.be/pgWQQcZQDJw

В этом выпуске поговорим о том, почему OpenAI не смогли бы засудить DeepSeek даже если бы очень хотели. И почему вашу компанию никто бы не засудил, повтори бы вы тот же трюк. А так же почему не стоит бездумно генерировать все подряд.

Источники:

• https://www.theguardian.com/technology/2025/jan/29/openai-chatgpt-deepseek-china-us-ai-models
• https://www.scmp.com/tech/tech-war/article/3297248/openais-altman-says-no-plans-sue-chinas-deepseek
• https://www.fenwick.com/insights/publications/deepseek-model-distillation-and-the-future-of-ai-ip-protection

Текст: https://t.me/mourning_espresso/12

YouTube: https://youtu.be/YbqYBoP98H8

Удивительно, но весь бурный прогресс ИИ-отрасли в первую очередь обязан Виктору Гюго. Именно с подачи Виктора Гюго в 1886 году была создана Бернская конвенция, слившая французское «право автора» с английским «правом копирования». Бернская конвенция - это основа современного копирайта как мы его знаем, которая допустила ряд исключений, в достаточно узких рамках которых ИИ-компании и получили возможности тренировать свои модели.

Копирайт сложен и неоднозначен. Мелкие детали могут определить судьбу. 10 лет назад покончил с собой Аарон Шварц, пытавшийся сделать научное знание свободным. Аарона довело судебное преследование. 10 лет спустя крупнейшая корпорация с одной маленькой поправкой повторила то же самое, и, кажется, ей ничего не будет. Без понимания копирайта, как легальной основы всего того безумия, что мы с раскрытыми ртами наблюдаем последние 3 года, тяжело понять справедливость этого дурдома.

Источники:

1. https://www.theatlantic.com/technology/archive/2025/03/libgen-meta-openai/682093/
2. https://storage.courtlistener.com/recap/gov.uscourts.cand.414822/gov.uscourts.cand.414822.254.0.pdf
3. https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/meta-staff-torrented-nearly-82tb-of-pirated-books-for-ai-training-court-records-reveal-copyright-violations
4. https://en.wikipedia.org/wiki/Fair_use

Текст: https://t.me/mourning_espresso/11

YouTube: https://youtu.be/xHsa23qwbcw