Александр Гатин

С Днем знаний!

Сегодня мы с супругой первый раз за много лет не попали в школу. Старшие уже студенты, семиклассник пошел сам. Поэтому отвели младшего в садик. На входе воспитатели устроили очень теплый прием. Так что главный ученик у нас сегодня из детского сада :)

А я вспомнил себя в школе. Если бы мне тогда сказали, что коробочка размером с ладонь сможет решать задачи, писать сочинения и делать любую домашку, я бы точно не поверил.
Теперь такая коробочка есть у каждого. И правда непонятно, а как теперь учиться детям? Зачем вообще что-то запоминать, если можно спросить у ИИ?

Самая опасная мысль раз ИИ все знает, значит детям можно учиться меньше. Боюсь, все будет ровно наоборот. По работе я вижу странную вещь. Лучше всего с ИИ получается у тех, кто и без него много знает. Особенно у сильных технарей, которые понимают как все устроено, знают разные технологии и могут держать в голове сложную систему. Они сразу видят, где ИИ помог, а где очень уверенно написал бред. А если своих знаний нет, то не поймешь, что он тебе выдал. Красиво получилось и сойдет. Получается, что учиться придется еще больше. И детям, и нам.

Ну и очень хочется, чтобы за всеми этими технологиями дети оставались людьми. Умели дружить, любить, общаться, придумывать и отвечать за свои решения.
Хорошего всем учебного года! Он будет сложный. Но скучно уже точно не будет!

Попросил своего AI помощника несколько ночей мониторить бензин в конкретной области карты, где появляется 95, где очереди, где ситуация выглядит стабильнее.
Потом он начал делать прогнозы куда ехать чтобы с большей вероятностью заправиться без многочасового ожидания, а сегодня поехал проверять. Может конечно повезло, но простоял всего 15 минут.
Пишу из машины и думаю что это уже какая то новая реальность, что раньше AI просили писать тексты или делать презы, а теперь он помогает понять где в Москве можно просто заправиться. С бензином конечно стало тяжеловато, особенно если у тебя нет личного водителя или ты не на дизеле :)

Плана Б не было

В нашей семье почти все математики, технари, мифисты. А Иван с детства писал картины. И в начале 10 класса сказал, что хочет стать архитектором.

До этого у него уже были три поездки в Сириус, его звали в Репинку в Петербург еще школьником. Но про МАРХИ я тогда знал очень мало.

Мы собрали почти экстренное семейное архитектурное совещание. Спасибо Гульнаре Сафаровой, которая тогда сильно помогла нам сориентироваться. Стали разбираться, что нужно делать.

ЕГЭ по русскому, ЕГЭ по математике и три внутренних экзамена МАРХИ. Рисунок, композиция, черчение. Звучало серьезно. Особенно с учетом того, что именно этим Иван до того момента не занимался.

Со старшим сыном у нас почти не было тревоги. Там все было как то понятно. Здесь было иначе. Я предложил один план. Иван сказал, что мой план не годится. Он решил закрыть русский еще в 10 классе, в 11 классе математику, а дальше готовиться к внутренним экзаменам.

Так начался почти двухгодовой марафон.

Супруга очень много помогала. В какой то момент комната Ивана превратилась в выставку разных голов, фигур, листов и учебных работ. Дом постепенно начал жить в режиме подготовки. А мы закрыли глаза на то, что одна из раковин каждый день становилась черной после промывки чернил. Видимо, это тоже часть поступления в архитектурный институт.

Перед последним экзаменом Иван был на третьем месте среди всех поступающих. Последним было черчение. Самый сложный для него экзамен. Он очень нервничал, а после сказал, что никогда еще не делал работу так плохо. Пока не пришли результаты, все были на иголках.

В итоге Иван стал шестым в общем списке МАРХИ.

Все это время бабушки и дедушки спрашивали, есть ли у нас план Б. Нет, плана Б не было. Никаких других ЕГЭ он не сдавал. Других вариантов мы по сути не закладывали.

Сейчас это звучит красиво. А в процессе было тревожно. Иногда даже слишком тревожно. Но, наверное, в этом для меня и был главный урок. В какой то момент ребенок выбирает не просто вуз, а свой способ жить. И дальше родителям очень хочется подстраховать, разложить варианты, придумать отходной путь. Но иногда нужно сделать другое. Не сбить его выбор своей тревогой.

Мы помогали как могли. Искали людей, слушали советы, перестраивали планы, переживали, спорили, ждали результаты. А Иван все это время просто делал свою работу.

Спасибо всем, кто переживал, поддерживал и был рядом.

Впереди учеба. Наверняка сложная. Но сегодня можно просто выдохнуть.

Дааа! Аргентина!!!! Пример того, как нужно играть до конца!!!!

Картинка по запросу:
"нарисуй мне гармин 935 триатлон с двух сторон с ремешком желто-зеленым".
Да уж, впечатляет (3 мин.)

GPT 5.6 Sol частично появилась у меня. Ну что, проверим самую сильную модель на сегодня.

Китайские дешевые токены
Друзья, привет.
Вот что пришло в голову, делюсь.
Недавно потребовалось отправить в сильнейшую модель 10 млн. запросов и сделать это за неделю. Размер запроса примерно 4-5 страниц вместе с системным промтом. В документах текст, таблицы, графики и частично изображения. B это только для пилота, в реальности нужно будет в разы больше прокачивать, если гипотеза подтвердится.

И вот тут я уперся в стену, что просто дико дорого использовать топовые модели столько раз подряд.
Нужны не отдельные запросы, а поток вызовов, в котором запросы связаны между собой. Нужен был разбор ответов, переписывание, сравнение и повторные вызовы, но уже с другим текстом, пусть и очень похожим.
И тут мы стали не просто пользователями мощной модели, а диспетчерами токенов. Мой AI-помощник накидал мне варианты экономии с подписками, управлением потоков, разными моделями, очередями и т.п. Но дальше выяснилось интересное. Рынок уже сам начал искать обходные пути, а китайцы уже все сделали за нас, пока правда на серых схемах.

Помните, что раньше были дешевые китайские товары, и это уже на подкорке у многих, так вот сейчас появились дешевые китайские токены. Конечно, можно взять легальные дешевые модели DeepSeek или Qwen, но нам не хватало. И вот тут китайцы придумали через какие-то прокси давать доступ в 10-20 раз дешевле к топ моделям. Проверить на 100%, какая модель там реально отвечает, сложно. По качеству иногда похоже, что не врут. Экономия сильная. Но с безопасностью, происхождением доступа и судьбой данных там слишком много вопросов.

И вот тут пришла в голову вроде очевидная мысль, если разработка, аналитика, тексты и управление все больше уходят в ИИ, то многим скоро придется сжигать очень много токенов. Многие уже сжигают. Значит рынку, как и мне нужен нормальный сервис (маркетплейс) дешевых токенов. У кого-то избыток в подписке, подключился, продал. Кому-то подвалило вместо акций токены, взял и продал :)

Сервис должен быть не серый и мутный, а надежный, с проверенными поставщиками, безопасностью, возможным кэшированием и чтобы данные не утекали.
Скоро важно будет не только уметь задавать вопросы ИИ, но и не разориться, пока модели отвечают. После API агрегаторов для подключения к LLM, пора делать полноценный маркетплейс токенов.

Новое оружие или цену набивают?
Теперь зажимают модель 5.6 от OpenAI, не давая доступ всем, значит что-то получилось похожее на Mythos и Fable от Anthropic. Эх не успел недавно погонять Fable, через 3 дня закрыли, но здесь точно что-то не чисто.
Недавние заявления администрации США, что дескать джейлбрейки уберите, смешное какой-то. Любой хоть чуть-чуть разбирающийся, скажет, что сама архитектура модели этого не позволяет сделать на 100%, это же вероятностное предсказание следующего слова, а не программный код.
Сидят там сейчас и ищут дырки во в разных программах или еще чего похуже делают. В версию, что набивают цену верится с трудом.
В итоге получится так, что крупные компания под прикрытием правительства создадут закрытый клуб и будут выдавать доступ к моделям только своим. Уравновесить их может пока только Китай, да и для него это очень сильный вызов из-за чипов.

Второй пошёл!

3D сделали, несите бумагу!

Друзья, привет!
У меня на курсе по AI-лидерству был проект, который меня зацепил. Т.к. там прямо настоящая боль, устранив которую можно повысить эффективность производства в нашей стране. Представим организацию, где много конструкторов, например сотни. Каждый конструктор проектирует изделие, собирает 3D-модель, готовит чертежи, спецификации, комплект документации. Почти все с цифре, в вот потом начинается бумага. МНОГО бумаги! Документацию печатают и несут на нормоконтроль. И этот этап может занимать месяц и больше.

Примерно на 10-15 конструкторов приходится один нормоконтролер. Один конструктор выпускает документации примерно на 500 страниц в год и вся она проходит проверку глазами и больше половины еще возвращается на второй круг. Теперь представьте это не в одном отделе, а в большой системе. КБ, институты, заводы, ГОЗ, сроки, производство. Тысячи инженеров делают сложнейшие вещи, а потом ждут бумажную проверку. А по факту они вынуждены изначально закладывать меньше времени на проектирование, чтобы успеть пройти этот нормоконтроль. Причем нормоконтроль нельзя просто взять и отменить. По ГОСТУ он нужен, чтобы документация соответствовала требованиям и читалась однозначно. И это понятно, чтобы отдав в производство не было брака, но не такой же ценой.

Честно не понимаю, почему человек должен глазами искать типовые ошибки в пачке бумаги? Я спросил какие ошибки, привели примеры типа перевернутый размер, обозначение шероховатости, несовпадение номера позиции и обозначения и пр. Т.е. по факту это проверка правил. Уверен, что большинство правил можно проверить автоматически, а сомнительные посветить и дать решение принять человеку. Тут ведь беда даже не в том, что куча людей делают достаточно рутинную работу, тут беда в том, что мы из-за этого теряем примерно 15-20% времени при производстве. В небольших компаниях такой нормоконтроль часто уже отменен. Но в гос. компаниях и даже в университетах процесс жив и раздражает многих.

И самое обидное, что проблема не в отсутствии технологий. Они есть, дешевые и простые. Тысячи инженеров в России делают сложнейшие вещи, а потом их работа упирается в ручную проверку, где просто напрашивается сделать проверку с ИИ.
Вообще то что я узнал это уже не про ИИ. Это про здравый смысл!

P.S. А может кто-то нормоконтроль специально не убирает, чтобы Россия не развивалась?

Пора уже перестать писать часами от руки

Друзья, привет!
У меня на даче украли часть инструмента из сарая. Пилу, генератор, станок и еще что-то. Возможно, я сам забыл закрыть сарай. Сигнализации не было. Сейчас уже поставил, но история вообще не про это. Я вызвал полицию. И приехала команда, которую я, честно говоря, совсем не ожидал увидеть.

Главный дактилоскопист Калужской области, следователь, оперативник, еще сотрудники. Почти все женщины, в форме, при оружии. Отпечатки пальцев, следы от машин, куски ткани, осмотр по всем правилам. Даже майор был, работали четко, спокойно и профессионально.

Младший сын сначала напрягся от такого количества полицейских с пистолетами, засел на втором этаже, но они быстро расположили его к себе. А шестиклассник, по-моему, вообще был рад, что нас грабанули. Три часа внутри настоящего детектива. Чемоданчик криминалиста, отпечатки, осмотр, разговоры. Почти кино, только у тебя дома. Сотрудники мне очень понравились. На чай и кофе, правда, так и не согласились. Кстати, много интересного узнал.

А потом началась часть, которая меня взбесила. Из примерно трех часов работы около двух с половиной ушло на ручное описание ситуации. Люди, которые должны искать, сопоставлять, анализировать и раскрывать, сидели и писали руками на листах А4. Кто я, где работаю, как приехал, что увидел и т.д. Я поставил примерно 15 подписей.

И еще кроме записи моих показаний, показаний супруги, люди ручкой описывали то, что только что увидели глазами в сарае. И это в 2026 году. Я спросил, а что если показания наговорить голосом, сразу перевести в текст, поправить на ноутбуке, распечатать на месте и подписать, так можно? Ответ был простой. Можно. А осмотр через видео и также в текст перевести можно.

И ведь для этого не нужна огромная платформа на миллиарды. Не нужен ИИ, который заменит следователя. Нужен портативный принтер и планшет, а приложение на мобильным телефоне. Голосовой ввод, шаблоны документов, проверка обязательных полей. Причем это не надо сразу делать для всего министерства. Берется одна процедура, Например, выезд на место по краже. Описывается текущий процесс, считается время, собирается прототип. Люди пробуют его в реальной работе. Потом сравниваем, сколько было до и сколько стало после. Сколько времени ушло на оформление, сколько ошибок, сколько раз пришлось переписывать, сколько документов сформировалось автоматически.

Такой пилот небольшая команда может собрать за пару месяцев. Не идеально и не на всю страну. Вот это, и есть нормальный подход к ИИ. Не презентация про будущее и разговоры про трансформацию. Взять и улучшить небольшой участок, где у людей прямо сейчас уходит куча времени.

И это происходит не только в МВД. В банках, корпорациях, министерствах, университетах, больницах часто ровно то же самое. Люди часами переносят данные, пишут одно и то же, заполняют формы, которые можно было бы собрать автоматически.

И пока это так, мы не никогда не победим. НИКОГДА!

p.s. Разрешили только фото чемоданчика сделать, очень тяжелый!

4.06 завершился первый поток AI-Лидерства. Сейчас оформляем документы, а я наконец немного выдохнул и пытаюсь собрать мысли.

Для меня это был большой и непростой проект. Не серия лекций про нейросети, не история про то, как ChatGPT красиво пишет тексты. Хотелось сделать программу про другое. Про то, как руководителю принимать решения по ИИ.
Где ИИ действительно нужен, а где лучше обойтись автоматизацией. Как выбрать задачу. Как проверить гипотезу. Как понять, что будет эффект. И что не менее важно, когда честно сказать, что пока пилот запускать не надо.

За эти почти три месяца мы прошли довольно большой путь. Начали с возможностей и ограничений ИИ, потом перешли к выбору задач, архитектурам, метрикам, рискам, экономике пилота и финальной защите. Были лекции, семинары, домашние задания, демо, викторины, разборы реальных кейсов и много разговоров о том, что модель сама по себе ничего не зарабатывает. А вот деньги и эффект появляются только тогда, когда меняется процесс.

Участникам было сложно, потому что надо было не просто слушать, а вытаскивать из своей организации настоящую проблему, разбираться с данными, формулировать гипотезу, считать эффект и признавать ограничения.
Нам тоже было непросто. Первый поток всегда немного сумбурный. Что-то сработало хорошо, что-то пришлось перестраивать прямо по ходу. Где-то мы сами понимали, что дали слишком много технических деталей, например, про AI-агентов, и надо возвращаться к главному. К проблеме, процессу, метрикам и управленческому решению.

Но главное для меня в том, что каждый, кто хотел дойти до проекта, дошел. Не до абстрактной презентации про внедрение ИИ, а до своей AI-инициативы. С проблемой, гипотезой, архитектурой, метриками, рисками, пилотом и решением, запускать, дорабатывать или останавливать.

Сейчас читаю обратную связь. Очень приятно видеть и благодарные ответы и замечания. Раньше дать шаблоны, быстрее показать критерии защиты, чуть меньше технических деталей в демо, больше примеров хороших работ, лучше связать домашние задания с финальным проектом.
Все это забираем в работу. Ближайшие недели будут жаркими!

Отдельное спасибо Антону Григорову, соавтору программы. Без него этой конструкции просто бы не было. И спасибо Ольге Петровне Молчановой и Елене Борисовне Тищенко, а также всем коллегам с Экономического факультета МГУ, которые работали вместе с нами!

Первый поток получился. Не идеально, не гладко, но точно не зря!

В середине сентября стартует следующий поток. Мы учтем недочеты, обязательно сохраним то, что всем зашло, и переделаем разделы, по которым была обратная связь.

#AI-Лидерство

Друзья, привет!

Первые более менее свободные выходные. Наконец сел коротко поделиться мыслями за последние пару недель.

Достаточно неожиданно для себя попал на сессию про архитектуру и IT в рамках АрхМосквы. Говорили о том, как цифровизация и ИИ начинают влиять на город, инфраструктуру и сами градостроительные решения.

Меня там особенно зацепил один реальный пример. Если нужно поменять освещение в большом парке на 30 гектаров, сначала надо понять, как вообще сейчас устроен свет. Где темно, где пересвет, где проблемные зоны. И во многих случаях это до сих пор делают буквально ногами. Ходят по территории, смотрят, фиксируют и потом вручную рисуют схемы. То есть про ИИ говорят уже много. А вот нормальных инструментов в реальной работе часто все еще нет.

Со своей стороны я коротко рассказал про цифровые двойники и почему они важны для проверки гипотез, особенно в городе. Поговорили и о том, почему города сегодня плохо управляются, где ИИ уже реально используется и как он меняет подход к транспорту, экологии, инфраструктуре и экономике. Совсем коротко задели и тему безопасности, хотя она, конечно, заслуживает отдельного разговора.

Для себя еще раз понял простую вещь, что узкое место сейчас не в ИИ. Узкое место в том, что данные часто просто не собирают, удобных инструментов мало, а понятных сценариев внедрения еще меньше. Поэтому потенциал роста эффективности здесь очень большой.

Спасибо Гульнаре Сафаровой, Дарье Коваленко, Юлии Жарковой и Георгию Ворожейкину за интересный разговор.

P.S. По итогам этого общения уже договорились об одном проекте. Если сложится, позже расскажу.

#АрхМосква