ИИ-АГЕНТЫ, галлюцинации и код: что реально умеет нейросеть и где она врёт в открытую

00:04 - Как обучают AI 02:56 - 50% нового контента в интернете пишет сам AI — и учится на нём 03:20 - Что AI не умеет: между строк не читает, эмоций нет 05:23 - Бояться не надо: AI работает строго в рамках известного 07:41 - Почему AI внезапно пишет на китайском — физика проблемы 09:17 - Слепое доверие к AI: почему это опаснее, чем кажется 12:45 - Рутинные задачи: где AI реально экономит часы работы 13:16 - Откуда вырос ChatGPT: история из Google Translate 14:37 - AI в медицине был уже 20 лет назад — просто не у всех 18:50 - Агенты: автономизация против автоматизации — в чём разница 21:01 - Технически агент — специализированная матрица. Объяснение 24:39 - Главный секрет: любой творческий код AI — это галлюцинация 26:00 - Почему российский AI медленнее: деньги и доступ к GitHub 31:16 - Исследование: до кошки AI ещё как до Луны — можно выдохнуть 33:29 - AI на собеседовании, конвейере и в курилке: бизнес-кейсы 36:31 - Кейс из жизни: редактор + AI + книга = провал за большие деньги 42:29 - Лайфхак: длинные запросы и SEO-дыры в эпоху AI Половина нового контента в интернете сегодня написана нейросетью. Не завтра — уже сейчас. И самое смешное: ИИ активно обучается на собственных же текстах. По кругу. Это не прогресс — это деградация с ускорением. А мы при этом слепо доверяем его ответам, как когда-то верили гадалкам — только теперь в красивом интерфейсе. В этом выпуске — честный разбор без маркетинговой шелухи. Как на самом деле устроено обучение языковых моделей, откуда берутся галлюцинации и почему нейросеть начинает отвечать на китайском, когда её никто не просил. Подсказка: дело в электричестве. Буквально. Серверы перегружены, процессор за 80% — и модель начинает пропускать куски, выдавая уверенную ерунду. Отдельно — про код. Программисты по всему миру уже вынесли приговор: ИИ пишет ужасно. Причина не в «недостаточном обучении», а в самой природе инженерных задач. Любая нетривиальная задача — это галлюцинация для модели, потому что готового ответа в обучающей выборке просто нет. И чем сложнее задача — тем больше шансов получить красиво оформленную чушь вместо рабочего решения. Дальше — про агентов. Цепочки ИИ-агентов, которые должны были автоматизировать бизнес, в реальности упираются в одну проблему: у большинства компаний бизнес-процессы существуют только на бумаге. Агента не обучишь тому, чего нет. И пока корпорации рисуют красивые схемы, реальное внедрение стоит на месте. И финал — про деньги. Пока все оптимизируют сайты под три высокочастотных слова, умные уже собирают трафик на длинных естественных запросах, которые ИИ-поисковики подхватывают первыми. До 30% поискового трафика — это длинные, почти разговорные фразы. Ниша почти пустая. И это реальный шанс для тех, кто успеет первым. 🤖 Подписывайся, чтобы не пропустить следующий выпуск. Телеграм-канал: https://t.me/+ylIdPzTPemhlZGIy Бот с материалами: https://t.me/prptut_bot --------- Профсоюз Русских Программистов https://t.me/+u9t8a9b8iSswYmEy Профсоюз ответит на вопросы: — найма и HR, — командного слаживания, — образования для сотрудников, — аудит проекта, или ИТ-бизнеса, — технического надзора, — планирования (проектов, отделов), — разработки обучения и идеологии, — помощь при выгорании Отдаём трудом. Получаем по труду. #искусственныйинтеллект #нейросети #программирование #ИИагенты #ChatGPT #технологии #программисты #машинноеобучение #ИТ #бизнесиИИ