Буквально вчера, 12 января вышел свежий отчет от MIT Technology Review — их легендарный список из 10 прорывных технологий. Это они делают уже 25 лет подряд, что само по себе... ну вызывает уважение что-ли.
Я пролистала и, первая мысль была — наконец-то не просто "ИИ". Хотя ИИ там конечно есть, куда ж без него.
Натриевые батареи
Все носятся с литием, а MIT говорят — смотрите на натрий. И самое прикольное что это не теория уже. CATL запустил производство Naxtra в 2025, BYD строит завод в Китае. Натрий это по сути соль, он везде, стоит копейки.
JMEV уже продаёт электрокары EV3 на натриевых батарейках. Правда главная фишка даже не в машинах — а в том чтобы запасать энергию от солнечных панелей и ветряков. Вот это решает конкретную боль, а не просто хайп ради хайпа.
Мне кажется это один из тех моментов когда технология реально может изменить расклад сил в мире. Меньше зависимость от редких металлов = меньше геополитических рисков.
Гиперскейл дата-центры — и тут двоякое чувство
MIT включили это как breakthrough technology, но сразу добавляют "at a staggering energy cost". То есть да, мы научились строить эти гигантские кластеры из сотен тысяч GPU для обучения моделей, это технически впечатляюще... Но.
Местные жители рядом с этими центрами получают взлетевшие счета за электричество, сталкиваются с нехваткой воды. Шум, загрязнение воздуха, перегрузка сетей.
Мы гонимся за всё более мощными моделями, но платим за это инфраструктурой и экологией. И никто толком не считал реальную цену всего этого веселья. Или считали но не говорят.
Ядерная энергетика нового поколения
Про атом все боятся говорить после Фукусимы и Чернобыля, но факт остаётся фактом -без него зелёный переход не сделать. Китай запилил несколько реакторов на быстрых нейтронах с натриевым охлаждением, Россия строит с свинцовым. Новые реакторы компактнее, безопаснее (по идее), используют другое топливо.
Главный вопрос который меня напрягает - экономика. Одно дело построить пару демонстрационных станций, другое -сделать их массовыми и доступными. История с атомом показывает что между "технически возможно" и "экономически выгодно" пропасть размером с океан.
Генеративное кодирование — тут интересно и страшно одновременно
ИИ пишет до 30% кода Microsoft и больше четверти у Google. Цукерберг хочет чтобы ИИ-агенты писали большую часть кода Meta. Это уже происходит, прямо сейчас.
Но вот засада: уже видны первые эффекты на рынке труда -меньше вакансий начального уровня для джунов. То есть если ты опытный разработчик -тебе инструмент в помощь, производительность растёт. А если ты только заканчиваешь универ и хочешь в профессию -извини, entry-level позиций становится меньше.
Классический парадокс автоматизации. Технология помогает тем кто уже внутри системы, но затрудняет вход новичкам. И никто не знает как это решать, все просто пожимают плечами.
ИИ-компаньоны — вот это реально беспокоит
Миллионы людей каждый день общаются с чат-ботами, некоторые формируют близкие эмоциональные связи. И есть растущие доказательства что это опасно. MIT включили это в список именно потому что это breakthrough — но не в хорошем смысле, а в смысле "ребята мы создали проблему".
Я понимаю что одиночество это боль, понимаю что людям нужна поддержка. Но когда человек начинает строить отношения с алгоритмом который просто генерирует ответы... это какой-то Чёрное Зеркало наяву.
Механистическая интерпретируемость — самая неочевидная штука в списке
Никто не знает точно как работают большие языковые модели. Мы их обучаем, они работают, но что происходит внутри -чёрный ящик.
Anthropic построили что-то типа микроскопа для модели Claude — можно увидеть какие нейроны отвечают за концепты типа "Майкл Джордан" или "мост Золотые Ворота". Звучит как какая-то магия но на самом деле это критически важно. Потому что если мы не понимаем как работает инструмент который влияет на миллионы решений каждый день — медицинских диагнозов, кредитных одобрений, найма сотрудников — это проблема. Большая проблема.
Продолжение ⬇️
