⅁‌‌‌‌ garage.digital | chat

Открываем прием заявок для участия в третьем сезоне ридинг-группы по исследованиям животных. На этот раз она построена вокруг утраты — смерти отдельных существ, вымирании видов и дезинтеграции целых экосистем. Для каждого существа на Земле жизнь конечна — и в этом похожи и человеческие, и нечеловеческие животные. Но не все умирают одинаково, как покажут спикеры. Занятия построены вокруг текстов, расшифровывающих как культурные репрезентации смерти животных, так и предкультурные индивидуальные аффекты. Полная программа доступна на сайте (позже она будет дополнена публичными кинопоказами). Для участия нужно заполнить заявку до 1 июня.

Чем дольше мы живем в интернете, тем больше цифровых следов оставляем. Но хорошо ли это? Исследовательница медиа Богна Кониор утверждает: медиация несет куда больший риск, чем молчание. Кто и как распорядится нашими данными? Может быть, нам пора задуматься о правилах сетевой гигиены? Об этом — в ее теории интернета как темного леса. Шесть лет назад Кониор выпустила брошюру в открытом доступе (.pdf; перевод); а в конце прошлого года развила ее в небольшую книгу, изданную в Polity. Ее основные герои — сеть, информация и искусственный интеллект. Но отношения между ними выстраиваются в научно-фантастической вселенной, созданной китайским писателем Лю Цисинем. Помимо Земли существуют и другие планеты, на которых могла бы возникнуть разумная жизнь. Почему тогда вселенная молчит? Гипотеза темного леса, предложенная в одноименном романе Цисиня, гласит: это не потому, что мир пустынен, а потому, что он намеренно затаился. Выдать свое присутствие — значит рискнуть: что если другие цивилизации окажутся враждебными? При такой предпосылке выживают не сильнейшие, а наиболее скрытные. Получается, сегодня человечество ведет себя крайне неосмотрительно. С развитием медиа мы производим все больше информационного шума. Если телевидение позволяло зрителям оставаться пассивными потребителями, то интернет, напротив, побуждает пользователей громче заявить о себе. Не факт, что до нас доберутся инопланетяне; но зато до нас уже добрались алгоритмы ИИ. Датасеты, на которых учатся большие языковые модели, уже включают данные из социальных сетей. Возможно, в темном лесу уже возникла новая цивилизация — и мы уже раскрыли ей многое (а еще учим ее мимикрировать под нас). Поэтому Кониор напоминает: стоит задуматься не о том, что еще мы хотим показать машинам; а, напротив, о том, что стоило бы от них утаить.

Кто читает их книги, если их упоминают только тут и всё. Это напоминает секту плоскоземельщиков и прочих щиков. Поедание косточек яблока тоже опасно, есть ислледование на эту тему?

Вот эта брошюра на русском.

спасибо, добавили!

Ещё хочется уточнить, что отношения между алгоритмами и людьми происходят не в рамках научно-фантастической вселенной, а она берётся как фреймворк для поиска уже существующих здесь перед нами нечеловеческих систем. Интернет, который всегда был пространством подозрения, ускользания, бездны интеллекта.

согласны, примерно это и имели в виду, выбрав эту формулировку

Платформенный труд окончательно лишил работников автономии — в этом уверена теоретик технологий из Кэмбриджа Элайза МакКалоу. В своей недавней статье на Disjunctions она разбирает платформенные манипуляции, скрытые за удобным интерфейсом агрегаторов такси. С их помощью компании максимизируют прибыль — и обходят американское трудовое законодательство. По закону таксисты — «независимые контракторы», но спрос с них такой же, как с полноценных сотрудников. Платформа не может диктовать контракторам напрямую, где и когда работать; поэтому она использует непрямые, но эффективные манипуляции. push-up уведомления удерживают работников в сети, когда они нужны — а новые поездки автоматически ставятся в очередь. А если водитель вышел на смену не в то время, его наказывают низкими выплатами. Автоматическое определение зарплаты — и есть главный инструмент алгоритмических манипуляций. Для каждого таксиста она высчитывается индивидуально исходя из его поведенческих данных. Это разрушает не столько индивидуальную, сколько коллективную автономию работников, утверждает МакКалоу. Тем, кто оплачен лучше, завидуют; а те, кто получает меньше, чувствуют себя неудачниками. Непрозрачность алгоритмических политик и атомизация трудящихся только усложняют борьбу с платформой. (Но она все равно возможна — почитайте наш пост про тактики сопротивления ИИ.)

Прям очень рекомендую книгу Генри Форда «Время - деньги». Прокачивает понимание того, как грамотно управлять временем и финансами. Главный посыл - работать не 24/7, а головой: думать стратегически, ценить свои ресурсы и бить в одну точку. У меня есть классная аудиоверсия, если кому актуально - стучитесь в личку, поделюсь. Переслушивал её не раз, и каждый раз натыкаюсь на свежие инсайты!

Остался архив с курсом по трейдингу, когда-то сам прошёл и разобрал. Всё коротко и по делу, стал мне настоящим путеводителем в этой сфере). Сейчас он мне уже не нужен, просто лежит без дела. Если кому-то интересно изучить, пишите, перешлю)👍

Что скрывается внутри цифровых двойников? Сегодня рассказываем о прошлогодней статье теоретика медиа Луиз Амур, посвященной ИИ-симуляциям. В 2021 году OpenAI помогла разработать Райли — чат-бота, симулирующего подростка в кризисной ситуации. Им пользовались операторы горячей линии в Trevor Project — для того чтобы лучше подготовиться к реальным звонкам. Бот использовал большую языковую модель GPT-2, натренированную на обширном интернет-корпусе и прошлых разговорах с подростками. Кофаундер OpenAI Илья Суцвекер описывал Райли как цифрового двойника — как если бы он был копией реального человека. Но, как утверждает Амур, все сложнее: основная цель подобных моделей не просто в имитации, но во вмешательстве в реальный мир. Цифровые двойники — это не миметические, но инструментальные копии: одни свойства оригинала они игнорируют, а другие, напротив, выкручивают на максимум. Например BMW использовали мультимодальную модель Omniverse для оптимизации заводских процессов. Из разрозненных сигналов, поступающих от сенсоров и видеокамер, модель собирала собственную картину реальности — и подсказывала, как сделать производство эффективнее и быстрее. Подобным образом работает и цифровая симуляция человеческого сердца, разработанная в Smart Surgery: за ней стоят алгоритмы машинного обучения, сопоставляющие данные ЭКГ и анамнезы пациентов. Цель такой модели — предсказать поведение сердца в новой ситуации (например, при введении лекарства, которое пациент никогда не пробовал). Амур уверена: модели-двойники воплощают концепцию множественного тела, разработанную антропологом Анн-Мари Мол. Они не столько имитируют поведение того или иного объекта, сколько собирают реальность в статистический пэчворк, отображающий гетерогенную множественность.