Российские войска одним ударом уничтожили больше сотни боевиков Вооруженных сил Украины (ВСУ). Как сообщил координатор николаевского подполья Сергей Лебедев, прилет был накануне вечером в селе Писаревка Сумской области.

По словам подпольщика, пока число жертв не подсчитано, потому что еще не все тела извлекли из-под завалов. Однако уже известно, что погибших больше ста. И не всех из них удалось опознать.

Удар по порту Одессы

Еще один российский удар был по порту в Одессе. Как пишет Telegram-канал ANNA NEWS, над объектом поднимаются пламя и черный дым. Пока непонятно, что было целью. Известно лишь, что во время прилета работала немецкая зенитная установка (ЗСУ) Gepard. Она замолчала после одного из взрывов. По всей вероятности, ее уничтожили прямым попаданием.

Курахово наполовину освободили

Российские бойцы смогли взять под контроль почти половину Курахова. Как рассказал советник главы ДНР Ян Гагин, армия РФ дошла до центра города. Кроме того, подразделения ВС РФ практически окружили населенный пункт. Еще шесть километров, и Курахово будет в полном кольце.

Источники в силовых структурах отмечают, что подразделения ВСУ пытаются выйти из окружения. ВСУ отступают небольшими группами в южном направлении от Курахова. Это также касается населенных пунктов Елизаветовка, Ильинка, Анновка и Успеновка. При бегстве боевики несут большие потери.

Российские бойцы отбили атаку

Бойцы Вооруженных сил России 10 дней обороняли опорный пункт, который атаковали украинские нацисты. Противник пытался окружить подразделение. Однако понес большие потери. В результате ВСУ пришлось отступить, а российские воины успешно сохранили позиции и выполнили задание.

20 боевиков одним ударом

Сразу целое подразделение украинских боевиков уничтожил российский оператор беспилотников из отряда "Клуни". Это произошло, когда противник пытался зайти на свои опорные пункты в блиндажах.

Оптоволокно помогло уничтожить броневик

Российский беспилотник уничтожил в Курской области американскую бронированную машину HMMWV M1043. Она была защищена системой радиоэлектронной борьбы. Но российский дрон работал на оптоволокне, поэтому проигнорировал РЭБ противника.

Степановка наша

За последние сутки российским войскам удалось освободить еще один населенный пункт в Донецкой Народной Республике. Как сообщили aif.ru в пресс-службе Минобороны РФ, противника выбили из села Степановка.

Так официальный представитель МИД России Мария Захарова прокомментировала отказ Папы Римского Франциска посетить открытие восстановленного собора Парижской Богоматери.

"За издевательства над христианством и здравым смыслом, которые Макрон устроил на Олимпийских играх в Париже, ему прилетело... Понтифик публично заявил, причем дважды, что в Париж он не поедет", - отметила Захарова.

Ранее французское общество негативно отреагировало на новость о том, что Макрон выступит 7 декабря в соборе Парижской Богоматери (Нотр-Дам-де-Пари) в честь его открытия после реставрации.

МИД РФ: Индонезия, Малайзия и Таиланд стали партнерами БРИКС

Около половины территории Курахово находится под контролем ВС России, идут бои

В Сухуме проходят массовые протесты, митингующие отказались разойтись, пока президент Аслан Бжания не объявит об отставке

Bloomberg: Шольц проведет телефонный разговор с Путиным в пятницу

Зеленский составил очередной план, с которым можно отправиться в новый вояж по странам спонсоров для выбивания дополнительных финансов и оружия. Вслед за "планом/формулой мира" и "планом победы" будет представлен "план стойкости". Его Зеленский анонсировал в своем обращении "к нации". Состоит план из 10 пунктов по "культурному суверенитету и наследию", по "укреплению дипломатического потенциала", по "развитию культуры в целом" и т. п., и придуман для того, чтобы Украина "выстояла".

В общем, не сегодня-завтра Зеленский поедет в Европу, а если повезет, то и за океан. Однако на Украине его креатив вызывает мало радости.

Нацист и соучастник одесской Хатыни, а по совместительству депутат Верховной рады Гончаренко (внесен в список террористов и экстремистов в РФ), например, заявил, что ему уже трудно вести подсчет планов "президента", но он точно знает, что каждый из них "потужный и переможный". "Если бы мы могли победить россиян количеством планов, то были бы уже во Владивостоке, а на деле выходит так, что через 6 километров будет окружение Курахово и что русские под Купянском и Покровском", - сетовал он.

Между тем администрация Джо Байдена и без "плана стойкости" ускоряет снабжение ВСУ. Как сообщили в пресс-службе Пентагона, США переходят на график еженедельных военных поставок Киеву, чтобы успеть отправить все, что можно, и освоить оставшиеся $7,1 млрд до вступления в должность Дональда Трампа, то есть до 20 января. Это подтвердил и глава МИД Украины Андрей Сибига после разговора с главой Госдепартамента Энтони Блинкеном.

По словам министра, Киев теперь знает, что получит, и на основе этого будет планировать дальнейшие боевые действия.

Американский миллиардер Илон Маск, который в период предвыборной президентской гонки в США всецело поддерживал Дональда Трампа, а после его официальной инаугурации должен возглавить новый департамент по достижению госэффективности (DOGE), похоже, уже занялся решением внешнеполитических проблем.

После победы на выборах Трамп объявил, что приложит все возможные усилия, дабы прекратить военные конфликты в мире. Сейчас наиболее масштабные военные противостояния происходят на Ближнем Востоке и на Украине.Похоже, Маск решил попробовать себя в роли миротворца именно в решении ближневосточной проблематики. Американская ежедневная газета The New York Times (NYT) сообщает со ссылкой на двух неназванных иранских чиновников, что Маск встретился с постоянным представителем Ирана при ООН Амиром Саидом Иравани. В ходе встречи, которая проходила в строгой секретности, стороны обсудили возможность снижения напряженности в отношениях Вашингтона и Тегерана.

- пишет NYT.

Источники сообщили, что встреча длилась более часа, ее результаты названы "позитивными". На запрос издания Маск отказался комментировать была или нет встреча с постпредом Ирана при ООН.

Если эта информация соответствует действительности, то это довольно знаковое событие. Маск считался одним из главных советников Трампа. При этом в период первого президентского срока именно по инициативе Трампа США в 2018 году вышли из Соглашения по иранской ядерной программе, в рамках которой Тегеран отказывался от разработки ЯО, а ключевые государства мира (США, Россия, Великобритания, Германия и Франция), являющиеся постоянными членами Совбеза ООН, в ответ должны были принять меры по отмене санкций в отношении Исламской Республики.

Нормализация отношений Тегерана и Вашингтона - не самое приятное известие для Израиля, который продолжает воевать с поддерживаемым Ираном палестинским движением ХАМАС в секторе Газа, проводит наземные рейды против "Хизбаллы" в Ливане, бомбит Ирак и Сирию. Кроме того, Израиль и Иран уже обменялись серией взаимных ударов. До последнего времени, несмотря на формальные призывы к прекращению войны на Ближнем Востоке, администрация Байдена всецело поддерживала, в том числе в военном плане, правительство Нетаньяху.

Принесет ли второй президентский срок Трампа "мир во всем мире", станет понятно уже довольно скоро - после 20 января следующего года, когда 47-й президент официально станет лидером США.

Арсенал йеменских хуситов, применяемый против кораблей и судов западной коалиции, шокировал Пентагон. Об этом заявил замминистра обороны США по закупкам и обеспечению вооружений Билл Лаплант, передает Axios.

Представитель Пентагона оказался очень удивлен наличием на вооружении "парней в тапках" современных крылатых и баллистических противокорабельных ракет. По его словам, эти ракеты могут делать "потрясающие вещи", поражая суда и корабли в Красном море. Также Лаплант отметил, что современное оружие появилось у движения "Ансар Алла" в последние полгода, а это делает хуситов "страшными".

- заявил замминистра.

Как пишет издание, особое беспокойство у США вызывает появление на вооружении хуситов противокорабельных ракет с "внушительными" характеристиками. Как предполагают американцы, ракеты хуситам поставляет Иран, у которого давние связи с движением "Ансар Алла". Наличие таких ракет на вооружении хуситов является потенциальной угрозой для всех без исключения судов и кораблей, находящихся в Красном море. Как коалиция намерена с этим бороться, издание не сообщает.

Напомним, что на этой неделе хуситы заявили об атаке на авианосец и два эсминца США крылатыми и баллистическими ракетами, а также беспилотниками. ВМС США подтвердили атаку на эсминцы, но заявили, что все ракеты были сбиты.

Поговорить с Дмитрием Рожковым о будущем программирования мы напросились после его видео с тестированием AI программистов. Эксперимент Дмитрия вызвал бурные обсуждения в IT-сообществе и поднял множество вопросов о роли искусственного интеллекта в разработке ПО. Мы решили углубиться в тему и узнать из первых уст, насколько сегодня реальна угроза замены человека-программиста искусственным интеллектом.

Полную версию интервью, организованного нашей компанией Artezio, можно посмотреть на канале Ai4Dev на Youtube. А еще у нас появился Telegram-канал для разработчиков, которые используют ИИ. В нем можно обмениваться мнениями и реальными кейсами.

"Ждать от нейросети, что она с одной попытки все напишет правильно - большая ошибка"

Дмитрий, расскажите, почему вы решили протестировать эти AI-инструменты и как выбирали продукты для тестирования?

Я работаю менеджером, руковожу командой из 15 человек. Хотя на работе я уже давно не программирую, я продолжаю заниматься программированием для личных проектов, включая медиапроекты, блоги и телеграм-ботов.

AI-агенты попали в зону моих интересов частично из-за моей медийной деятельности, а также потому, что я все еще считаю себя разработчиком. Выбор инструментов для тестирования начался с нашумевшего проекта Devin. Однако, поскольку Devin находится в закрытой бета-версии, я решил исследовать другие доступные инструменты на рынке, предпочтительно с открытым исходным кодом или доступные по подписке.

Дмитрий Рожков

Первым я протестировал Devica, которая появилась вскоре после анонса Devin. Devica предоставляет среду разработки с чатом для общения с агентом, виртуальным интернет-браузером, консолью и виртуальной IDE для написания кода.

Затем я попробовал Coursor - IDE с функциями искусственного интеллекта. Интерфейс стремится перевернуть традиционную IDE, позволяя пользователям писать инструкции агенту вместо прямого написания кода.

Следующим был Aider - инструмент для терминала, который, на мой взгляд, наиболее органично вписывается в текущий рабочий процесс программистов.

Наконец, я протестировал инструмент от компании Replit. Они предоставляют хостинг и разработали агента, позволяющего писать код прямо на их сервисе, сразу же его развертывать и оплачивать хостинг. Это часть их стратегии по привлечению большего числа пользователей и демократизации разработки.

При выборе инструментов для тестирования я ориентировался на те, которые были наиболее обсуждаемыми в сообществе разработчиков. Конечно, я не смог охватить все доступные варианты. Например, я пробовал Openhands, но он совершенно не заработал в моем случае.

Интересно отметить, как быстро развивается эта область. Буквально на следующий день после выхода моего видео компания OpenAI выпустила новую модель O1. А совсем недавно я написал пост о появлении еще двух инструментов, работающих в том же направлении. Прогресс в этой сфере исчисляется неделями, что делает любой обзор или тестирование быстро устаревающими. По сути, мое видео с тестированием потеряло актуальность практически сразу после публикации.

Суть же моего эксперимента заключалась в том, что проект нужно было создать полностью с нуля. Была пустая папка без какого-либо кода или шаблонов. Я хотел написать один промпт, словно это было задание с сайта фриланса. Теоретически такое задание действительно можно было бы получить на фрилансе.

Я себе сказал, представим, что я блогер с большим количеством видеоматериалов. Мне нужен сервис, который бы принимал видео или аудиофайлы, расшифровывал их в текст, затем сжимал этот текст и создавал оглавления для YouTube в определенном формате. Задача кажется довольно простой и хорошо формализуемой. Более того, я даже указал, какие сервисы следует использовать, поскольку сам уже пользуюсь ими и имею собственный код для этих задач.

Во время тестирования я столкнулся с рядом проблем. Некоторые агенты, например, начали писать код на Python, хотя я явно просил использовать TypeScript. Стоит отметить, что Cursor и Aider корректно использовали TypeScript, как и было запрошено. Однако, должен сказать, что ни один из проектов, созданных различными агентами, изначально не запустился и не был полностью готов к использованию, независимо от используемого языка программирования или качества самого кода.

Так как агенты начинали писать на Python, у меня были интересные переписки с ними. Например: "Эй, а разве можно в TypeScript запустить файл с расширением .py?" "Нет, это расширение для Python". Я говорю: "Да, но я-то попросил написать на TypeScript". Тогда они извинялись и переписывали все на TypeScript, но тоже с определенной степенью отсутствия качества.

Второй момент, который я обнаружил: код они пишут, но если использовать такие среды, как Node.js и TypeScript, требуется довольно много обертки, чтобы TypeScript на Node.js заработал. Нужно настроить сам компилятор TypeScript, но никто из ИИ-агентов этого не делал. Они просто честно написали код, который невозможно было запустить. Чтобы его запустить, нужно было еще немного поработать, все настроить, и не всегда это получалось.

И в этом-то и проблема. Получается, что с одной стороны они пишут код, с другой стороны они пишут только код. В тех средах, где этого достаточно, например, если это Python, у вас есть код и зависимости. Вы устанавливаете зависимости из файла requirements.txt и все работает. А с TypeScript много разных вариантов.

Плюс, наверное, самая большая ошибка - ожидать от нейросети, что она действительно с одной попытки обязательно все напишет правильно. По своим проектам я замечал, что нейросеть гораздо лучше справляется и помогает, когда уже есть какой-то код. Когда у проекта есть определенные зависимости, на которые она может ссылаться, смотреть и делать по примеру. В этом плане, возможно, мой эксперимент был сконструирован не совсем корректно. Но так как я использую в основном JavaScript и TypeScript, мне было интересно проверить возможности сети именно с моими языками программирования.

Почему эти агенты не пишут сразу качественный код?

Я не углублялся конкретно в то, как агенты разбивают задачу и как ее исполняют. Важно отметить, что не все агенты изначально писали код на Python. Однако я предполагаю, что Python может быть для них предпочтительным языком, и это часто демонстрируется в примерах. Мое предположение основано на том, что в обучающей выборке должно быть больше примеров кода на Python, особенно учитывая его популярность на таких платформах, как GitHub.

Интересно, что я даже писал пост в своем Telegram-канале о том, что языки, которые мы традиционно не считаем "красивыми", например PHP, могут стать более востребованными для AI именно из-за большого объема существующего кода. Чем больше кода написано на языке, тем больше материала для обучения нейросети, что потенциально может повысить эффективность AI при работе с этим языком.

Это наблюдение подчеркивает, что эффективность AI в программировании может зависеть не столько от наших субъективных предпочтений в языках, сколько от объема доступных данных для обучения.

"Воспроизвести гибкость и эффективность человеческого мышления в контексте программирования пока не удается"

В последнее время мы наблюдаем тенденцию интеграции сред выполнения кода непосредственно в интерфейсы AI-моделей. У Claude это реализовано через "артефакты", OpenAI экспериментирует с похожими решениями. Как вы оцениваете влияние этих встроенных песочниц на эффективность AI в разработке? Насколько возможность немедленного выполнения и тестирования сгенерированного кода приближает нас к созданию полноценного AI-ассистента для программистов?

Эти мысли во многом отражают то, о чем я говорил в своих двух видео про искусственный интеллект в программировании. Интеграция сред выполнения кода в AI-модели действительно очень важна. Мне кажется, эти AI-агенты, которых сейчас активно разрабатывают, помогут нам лучше понять сам процесс программирования. Ведь на первый взгляд кажется, что человек просто пишет код, но на самом деле этот процесс включает в себя множество других аспектов.

Во-первых, код нужно где-то запустить. Следовательно, у AI-агента должны быть программные интерфейсы для работы с кодом и платформой выполнения. Именно поэтому создание песочниц становится важным направлением. Этим, например, занимаются Replit, предоставляя песочницу прямо на своем сайте. Также есть Canvas от Open AI, который я недавно тестировал, и StackBlitz с их новым сервисом bolt.new. Все эти платформы движутся в схожем направлении. Существует также Aider, который работает прямо из терминала и может выполнять код на локальной машине, хотя тут могут возникнуть вопросы безопасности.

На самом деле, процесс программирования включает множество таких моментов. Мы читаем документацию, ищем информацию в Google, изучаем API, а затем пытаемся адаптировать эти знания под нашу конкретную задачу. Я не утверждаю, что нейросеть не может этого делать, но нужно конструировать AI-агента особым образом.

Необходимо создавать агента так, чтобы он мог рассматривать весь процесс по шагам, сохраняя всю релевантную информацию в своем контексте. В этом контексте он должен удерживать текущую задачу, весь написанный код, а также релевантную документацию. При этом агент должен уметь выбирать из документации то, что нужно держать в контексте, а что можно опустить.

Важно понимать, что все эти языковые модели (LLM), работающие с промптами, на самом деле оперируют одним большим промптом, а не серией отдельных сообщений, как может показаться в чате. Каждый новый запрос или уточнение просто добавляется к существующему промпту. Из-за этого, чем дольше мы общаемся с нейросетью в процессе написания программы, тем больше она может терять контекст того, что было в начале разговора. Это создает определенные проблемы, которые необходимо учитывать при разработке AI-ассистентов для программирования.

В свете этих ограничений более эффективной стратегией представляется разработка изначального промпта, способного сразу генерировать качественный код, а затем итеративно работать с этим результатом.

Возвращаясь к вопросу о песочницах и интеграции сред выполнения, важно отметить, что компании, работающие над AI для программирования, стремятся создать комплексные системы. Эти системы позволяют нейросетевым агентам взаимодействовать с различными компонентами разработки. Речь идет о платформах для запуска кода и обработки ошибок, доступе к интернету для поисковых запросов и сбора информации из документации и других источников. Кроме того, нужны векторные базы данных для эффективного поиска и извлечения релевантной информации, например, RAG поиск, а также инструменты для создания и управления картой репозитория кода.

Если рассматривать это с точки зрения человеческой деятельности, мы, программисты, не держим в голове весь контекст проекта, особенно если речь идет о миллионах строк кода. Вместо этого мы умеем эффективно переключаться между различными контекстами, используя определенные "якоря" или ориентиры в коде.

Именно эту способность к гибкому управлению контекстом сейчас пытаются воссоздать в AI-агентах. Однако, пока что полностью воспроизвести такую гибкость и эффективность человеческого мышления в контексте программирования не удается. Это остается одним из ключевых вызовов в развитии AI для разработки программного обеспечения.

В ходе вашего тестирования различных AI-агентов, какие из них показали наилучшие результаты в решении поставленной задачи? Какие факторы, по вашему мнению, определили их превосходство? Заметили ли вы значительную разницу в качестве кода, генерируемого разными системами?

Наиболее впечатляющие результаты показал Cursor Composer, работающий на базе модели Claude 3.5 от Anthropic. Хочу отметить, что я не тестировал отдельно артефакты Anthropic, а использовал интегрированное решение в рамках моей подписки на Cursor.

Однако важно подчеркнуть, что технологии в этой области развиваются стремительно. Уже после завершения основного эксперимента я обнаружил, что сервис bolt.new предоставляет еще более качественные результаты. Этот инструмент создал хорошо структурированный код, разбив мою задачу на логические модули с четкой архитектурой. Он создал индексный файл как точку входа и разделил функциональность на отдельные модули, что значительно повышает читаемость и поддерживаемость кода.

Для сравнения, Canvas от OpenAI сгенерировал код в виде одного большого блока, что напоминает мой собственный стиль написания черновиков или прототипов. Хотя это и отражает распространенный подход к быстрому прототипированию, я ожидал от AI более структурированного и оптимизированного решения.

Этот опыт подтверждает репутацию модели Claude как одной из наиболее продвинутых для задач программирования на момент проведения теста. Однако он также демонстрирует, насколько быстро развивается эта область, и как новые инструменты могут предложить еще более совершенные решения за короткий промежуток времени.

Ключевым фактором в оценке качества сгенерированного кода для меня стала его структура, модульность и соответствие современным практикам чистого кода. Инструменты, которые смогли не просто решить задачу, но сделать это элегантно и профессионально, оставили наиболее положительное впечатление.

"Garbage in, garbage out"

Давайте поговорим о сложности взаимодействия с AI-моделями в контексте программирования. Как бы вы охарактеризовали процесс формулировки задачи для AI? Насколько итеративным он обычно бывает, и какой уровень детализации в промпте вы считаете оптимальным для получения качественного результата? Есть ли какие-то особенности или техники промпт-инжиниринга, которые вы находите особенно эффективными при работе с AI в сфере разработки ПО?

Одна из ключевых проблем в работе с нейросетями - это качество входных данных. Люди, которые много работали с языковыми моделями (LLM), приходят к выводу: "garbage in, garbage out". Иными словами, качество ответа напрямую зависит от качества запроса.

Возьмем, к примеру, нейросети для генерации изображений. Казалось бы, просто: напишешь "красивый котик на закате" - и получишь соответствующую картинку. Но если вам нужен конкретный образ, который вы представляете, возникают сложности. Как описать его так, чтобы получить именно то, что вы хотите?

С программированием ситуация схожая. Нейросеть легко справится с запросом "сделай рандомную веб-страницу". Но если вам нужно что-то конкретное, что можно проверить, - тут и начинаются проблемы.

Интересно, что ни одна из тестируемых моделей не предложила написать тесты к коду. Это удивительно, учитывая, что тестирование - общепризнанная лучшая практика в разработке, помогающая верифицировать программу.

Что касается детализации промпта, я склоняюсь к тому, что он должен быть на человеческом языке и не слишком подробным. Иначе написание промпта для простой задачи может занять столько же времени, сколько и написание самого кода. Я видел примеры, где люди используют промпты на 200 строк, детально описывающие структуру базы данных и ORM на TypeScript. Но это уже похоже на то, что вы написали половину кода сами, а потом говорите, что это сделала нейросеть.

Я считаю, что задание для AI должно быть сформулировано примерно так же, как техническое задание от грамотного менеджера для программиста.

Количество итераций при работе с AI зависит от пользователя. Я пришел к выводу, что целевая аудитория этих инструментов - люди, понимающие основы программирования. Они должны уметь читать код, знать о переменных, циклах, зависимостях, уметь запускать и тестировать код. По сути, это должен быть как минимум грамотный тестировщик, понимающий внутренние процессы, а не просто работающий по принципу "черного ящика".

Кроме того, работа с AI требует времени и терпения. Нужно уметь улучшать исходный промпт, пробовать разные подходы. В моих экспериментах на каждую нейросеть уходило от получаса до часа. В какой-то момент я просто останавливался, не желая тратить целый день на получение полностью рабочего кода от одной нейросети.

Вы хотите сказать, что человек не программист не способен создать какую-то программу самостоятельно? Но ведь в LLM заложена возможность возвращения ошибки. Нейросеть согласна постоянно дорабатывать код до работоспособного состояния. Не обязательно быть программистом, чтобы понять, работает программа или нет.

Вопрос о том, может ли человек без навыков программирования создать программу самостоятельно с помощью LLM, довольно сложный. С одной стороны, современные языковые модели имеют встроенные механизмы обработки ошибок и способны итеративно улучшать код. Теоретически, даже непрограммист может определить, работает программа или нет.

Я бы не стал категорично утверждать, что это невозможно. Наверняка найдутся примеры, когда люди без опыта программирования успешно создавали простые программы с помощью LLM. Ведь нейросети способны генерировать код даже по одному промпту. Однако результат сильно зависит от сложности проекта и количества "степеней свободы" в задаче.

Например, в моем тесте было несколько взаимосвязанных задач: загрузка файла в удаленное хранилище, преобразование его в текст, сжатие текста, создание глав для YouTube и публикация поста в блоге. Это уже довольно сложная цепочка действий.

С другой стороны, есть примеры, когда люди создают простые веб-интерфейсы, обращающиеся к одному-двум API, используя Python - язык, хорошо знакомый нейросетям. В таких случаях за 30-40 минут работы с различными промптами можно получить рабочий результат.

Ключевой вопрос здесь - эффективность использования времени. Стоит ли менеджеру тратить целый день на общение с нейросетью вместо выполнения своих прямых обязанностей? Если ценность созданного продукта превышает потенциальную ценность других задач менеджера (например, общения с клиентами или оптимизации процессов), то такой подход может иметь смысл. Однако часто эффективнее поручить работу с нейросетью джуниор-разработчику, у которого уже есть базовые знания в программировании. Это позволит получить результат быстрее и качественнее.

В свете развития AI-технологий, как вы оцениваете будущее профессии программиста? Многие компании инвестируют в платформы, где клиент может заказать сайт "в один клик", и AI якобы сделает всю работу. Считаете ли вы это реалистичным сценарием или больше маркетинговым ходом?

Я склоняюсь к тому, что такой сценарий возможен, но с некоторыми оговорками. Важно понимать, что для AI нет принципиальной разницы между написанием сложного алгоритма, используемого на собеседованиях, или простого кода для сохранения данных в базу. Однако существуют ограничения, которые нужно учитывать. Это качество входных данных и обучающей выборки AI, ограничения контекстного окна, с которым работает нейросеть, а также сложность интеграции различных компонентов системы.

В моих тестах я заметил, что модели лучше справляются с более простыми, изолированными задачами, но начинают испытывать трудности, когда требуется создать систему с большим количеством взаимосвязанных компонентов. Например, AI не может просто взять и запустить код на вашем компьютере - для этого нужна дополнительная инфраструктура и настройка.

Поэтому, хотя идея "сайта в один клик" звучит привлекательно, реализация такой системы требует решения множества технических и организационных вопросов. Это не невозможно, но и не так просто, как может показаться на первый взгляд. Ключевой вызов заключается не столько в написании кода, сколько в создании целостной, интегрированной системы, способной работать в реальных условиях.

Как вы оцениваете новые подходы к генерации кода AI, в частности, системы вроде O1 превью? Насколько, по-вашему, такие инновации могут повысить качество программирования с помощью AI-ассистентов? Какие подходы сейчас наиболее распространены в этой области?

Мне кажется, если посмотреть на O1 превью, то они просто упаковали то, что некоторые люди, так называемые промпт-инженеры, делали самостоятельно. Один мой знакомый пошутил, что профессия промпт-инженера не успела появиться, а ее уже автоматизировали.

Штука в том, что это действительно повышает качество выхода. Я смотрел интервью с Максимом Страховым на "Подлодке", по-моему, где он очень подробно рассказывает, как работает LLM. В частности, он рассказывает об одном из своих кейсов, где он просил нейросеть сгенерировать хокку, японский стишок. А вторым запросом он спрашивал, похоже ли это на хокку. То есть он ту же самую нейросеть без предварительного контекста просил верифицировать результат. И этот второй запрос значительно улучшал выход.

Получается, что если ответ "нет, не похоже, это не хокку", то мы запускаем цикл еще раз и, допустим, пробуем этот цикл 10 раз. Если через 10 раз хокку не сгенерировалось, мы падаем с ошибкой или идем на следующий шаг. Этот момент генерации, верификации и, возможно, повтора действительно драматически улучшает качество выхода.

С той лишь, наверное, разницей, что нам нужно опять-таки научиться верифицировать результат написанной программы. Если мы говорим о программе, которая просто считает какие-то числа, наверное, ее легко верифицировать. Если эта программа управляет дроном, то нужно как-то понять, что она делает это правильно. Соответственно, нужен какой-то эмулятор. И чтобы данные с этого эмулятора можно было автоматически проанализировать, понять, что все происходит правильно. Потому что человек может просто глазами посмотреть, что дрон действительно поднялся, пролетел два метра, опустился. А нейросеть этого сделать пока не может.

То есть ей надо уже подключать тело, руки, глаза, какой-то физический интерфейс, идти в направлении подключения искусственного интеллекта к телу, и тогда результаты будут повышаться.

"Программисты говорят, что сложные системы ИИ пока не умеет писать - это их защитная реакция"

Насколько сложные проекты можно делать с помощью AI-ассистента? Разработчики, с которыми мы общались, считают, что только простые - какой-нибудь сайт, бот, и всё. А что-то сложное, какую-то мультимодальную систему, сделать практически невозможно. То есть если мы говорим про какой-то банк, то там нельзя комплексно применить AI. Можно по сути написать код, но комплексно реализовать нет. Что вы думаете об этом?

Я думаю, что это примерно та же проблема. Это не про сложность алгоритмов, потому что по большому счету нейросети все равно, какой сложности код она генерирует. Она одинаково быстро генерирует код, который пишет "Hello World", или который реализует алгоритм Union-Find. Ей все равно.

Но проблема, в частности, с большими системами в том, что они обычно используют большой контекст. И когда мы пишем большие системы, мы обычно привлекаем много людей. В том числе для того, чтобы этот огромный контекст, который у нас есть, загрузить по маленьким кусочкам в разных людей. Соответственно, ни один из людей не обладает полным контекстом в голове. Он просто не входит в голову.

У нас есть, допустим, какой-то архитектор, который просто рисует UML-диаграммы и примерно понимает, как эта система работает. Потом у нас есть каждый отдельный кирпичик, который представляет группу систем, разбивающуюся на организации. В этих организациях системы разбиваются на команды. Команды пишут микросервисы. А потом это все интегрируется вместе. И, соответственно, это все собирается снизу вверх. У нас есть какие-то метрики на дашбордах. И по этим показаниям мы делаем выводы.

Мне кажется, что проблема состоит не в том, что нейросеть не способна написать этот код. Проблема в том, что мы пока еще не научились преодолевать эти, как говорят в английском, "air gaps" - промежутки между системами. Нужно научить нейросеть как-то передавать информацию через эти промежутки.

Допустим, у нас есть техническая документация, толстая книга по разработке банковской системы. Эту документацию кто-то должен прочитать всю. Но даже если он ее всю прочитает, он ее всю не запомнит. Соответственно, этот человек будет делать конспект. Конспект по факту - это суммаризация текста. Эта проблема решена. То есть каждая отдельная маленькая проблема может быть решена нейросетью. Но связать вместе - проблема. Разработчики ИИ как раз сейчас и работают над ее решением. Они пытаются заполнить эти промежутки чем-то, каким-то "эфиром", который нейросеть тоже сможет использовать.

Мне кажется, развитие идет в этом направлении. А то, что программисты говорят, что такие сложные системы нейросеть пока не умеет писать, мне кажется, это своего рода защитная реакция.

Развитие AI-ассистентов и систем автоматической генерации кода повлияет на профессию программиста в ближайшем будущем? Ожидаете ли вы значительного сокращения числа разработчиков или изменения структуры спроса на рынке труда?

Сложный вопрос. Некоторые люди говорят, что просто будем писать больше программ. С другой стороны, как показывает ситуация в экономике США и Европы после ковидного сдувания пузыря, когда уволили десятки тысяч программистов, как будто бы оказалось, что не нужно столько программ. Кончились бесплатные венчурные деньги, и их перестали осваивать в различных мобильных приложениях, условно. Почему создание нейросети вдруг должно увеличить количество программистов, если даже без нейросети программистов десятки тысяч сократили? Это вопрос, на который нужно сперва ответить. У меня ответа на него, наверное, нет.

Все зависит от того, насколько эта сеть сможет сама себя воспроизводить. Теоретически можно, наверное, додуматься до такого шага, что у нас будет идеальный черный ящик, который никто больше не может воспроизвести заново, но он решает все наши проблемы. Возможно, будет группа ученых из ста человек, которые его обслуживают, и специализированный институт, где мы готовим смену этим ученым. То есть подготовка идет уже не сотнями тысяч инженеров в год, а люди уровня PhD, которые специально идут работать над этой системой.

Если где-то произошла ошибка, она идет обратно в начальные требования. Это тот момент, о котором я говорил в первом своем видео про идеального искусственного программиста. Какая проблема у живых программистов? Когда приходят новые требования, мы должны как-то вкорячить их в уже написанную систему. Но искусственному программисту не надо вкорячивать. Он просто перепишет всю систему с нуля идеально с новыми требованиями.

"Нужно потратить время, разобраться"

А сам LLM не может создать свой язык программирования, который позволит успешно контролировать результативность работы ИИ людям без опыта в программировании?

По большому счету, такие попытки были сделаны с различными языками, вроде Rust. Язык Rust славится своими сообщениями об ошибках - там все подробно описано: что произошло, где, куда посмотреть. Теоретически, мне кажется, это не нейросеть должна сделать такой язык для себя. Это должны сделать люди, у которых задача будет сказать: "Окей, сообщения об ошибках этого языка программирования должны быть написаны на простом английском языке, без строчек кода, без чего-либо". Но строчки кода опять-таки нужны людям, чтобы можно было понять, куда надо пойти посмотреть, что сделать. И эту связку надо как-то будет все равно сохранить.

Мне кажется, верифицировать, правильно ли нейросеть решила вашу задачу или нет, вы сможете. Вам просто нужно составить запрос таким образом, чтобы, условно, если мы пишем калькулятор, то мы сможем протестировать его и понять, что он правильно решает математику. Если там возникают какие-то ошибки, то это не про верификацию правильности программы, а про отладку программы.

Какой совет вы дадите программистам, разработчикам, которые хотят попробовать использовать AI в своей работе? Исходя из вашего теста, какие подводные камни, прежде всего, надо учесть? И, вообще, насколько все это применимо сегодня уже?

AI-ассистенты уже сейчас вполне применимы в работе программиста, но ключ к их эффективному использованию - это понимание их возможностей и ограничений. Мой главный совет - инвестировать время в изучение этих инструментов. Уделите хотя бы день на то, чтобы глубоко разобраться в их функционале, понять их сильные и слабые стороны. Важно осознать, что AI - это не магическое решение всех проблем, а мощный инструмент, который требует умелого обращения.

В программировании есть концепция "протекающей абстракции". Она подразумевает, что для эффективного использования инструмента необходимо понимать его внутреннее устройство. Я рекомендую посмотреть несколько интервью или докладов, где эксперты подробно объясняют, как нейросети обрабатывают запросы. Это знание поможет вам формулировать более эффективные промпты и взаимодействовать с AI более осознанно.

Понимание принципов работы AI-ассистентов позволит вам получать значительно более качественные результаты. Вы сможете лучше предвидеть, какие запросы дадут желаемый output, и как интерпретировать полученные ответы. В итоге, это не только повысит продуктивность вашей работы, но и поможет избежать типичных ошибок при использовании AI в программировании.

Как я говорил раньше, если мусор на входе, мусор будет на выходе. И если человек просто приходит в нейросеть и пишет: "Создай мне TikTok", а нейросеть что-то делает, но не получается, и человек говорит: "Ахаха, ты не умеешь писать код" - это очень высокомерная позиция, мне кажется. Нужно потратить время, разобраться.

Почему мы не видим сегодня новых TikTok-ов или программ, которые созданы нейросетями. Получилось, что на рынок вышло много непрограммистов, но мы не видим бума новых идей, новых программ.

Потому что, как оказалось, программирование - это не самая сложная часть. Во-первых, нужна сама идея продукта, которая решает реальную проблему или удовлетворяет потребность пользователей. Генерация и валидация такой идеи - это отдельный навык, который не заменишь AI.

Во-вторых, даже имея идею, необходимо ее правильно валидировать. Это требует понимания рынка, пользовательских потребностей и бизнес-процессов. AI может помочь в анализе данных, но интерпретация результатов и принятие решений остаются за человеком.

Наконец, самая сложная часть - это маркетинг и привлечение аудитории. Создать приложение с помощью AI возможно, но заставить людей его использовать - это совсем другая задача.

Поэтому, если условный менеджер тратит целый день на создание лендинга с помощью AI, возможно, это неэффективное использование его времени. Вместо этого ему стоило бы сосредоточиться на валидации идеи, общении с потенциальными клиентами, разработке стратегии продвижения. А техническую часть можно делегировать джуниор-разработчику, который с помощью AI сможет быстро создать необходимый лендинг.

Таким образом, отсутствие бума новых приложений связано не с ограничениями AI в разработке, а с комплексностью процесса создания успешного продукта, где программирование - лишь одна из многих составляющих.

1. Многие преувеличивают значение дефолта. Дефолт это данность мировой экономики - почти каждая страна хоть разок да объявляла дефолт. Если просмотреть "всемирную история дефолтов", то выяснится, что ничего особенного после объявления дефолта не происходило.

Как правило, страна не становилась изгоем, с ней не переставали торговать. Все постепенно забывалось, игра начиналась заново. Просто по итогам предыдущей итерации кто-то становился беднее, т.е. трудился бесплатно.

На сегодняшний день США уже не менее 5 раз признавали дефолт, но все равно являются самым желанным должником с самым желанным активом долга.

2. Сложно испытать дефолт, когда платеж по твоим долгам идет в твоей же валюте, поскольку её можно напечатать.

Классический дефолт происходил тогда, когда должник не мог рассчитаться по долгам в каком-то неконтролируемом им активе (другая валюта, ценный металл). Допустим, обещал, что доллар можно обменять на золото, а потом говорит, что нет - уже нельзя, только бумажки за бумажки.

С США это было уже более 50 лет назад и многие об этом позабыли.

Текущие долги США номинированы в их валюте, и они тупо могут печатать электронные цифры до бесконечности, расплачиваясь по своим долгам.

3. Но как же инфляция? Ведь увеличение долларовой массы обрушит покупательную способность! А вот по этому поводу можно поразмышлять.

Во-первых, ну обрушит и обрушит. Не надо так сильно переживать и драматизировать. Лечится это, например, деноминацией. Этот прием тоже все проходили. Жителям России даже не надо рассказывать, что это такое: "С понедельника „100" старых рублей равны 1 новому. Хорошего настроения и будьте здоровы!"

А фокус заключается в том, что эту операцию можно провернуть для начала (и для конца) только для собственного населения, т.е. для внутренних держателей доллара.

А внешним сказать: ребят, мы тут сейчас немного разгребем завалы, поднастроим новую систему, посмотрим, как что пойдет, какие подводные камни будут и дальше будем с вами что-то решать. А у вас пока пусть будут старые доллары, по которым мы будем платить (или просто начислять проценты) по-старому. Вы не переживайте, это все временно, мы обязательно вернемся к этому разговору.

Всё, как обычно. Как с золотом, вы же помните... А вот, кстати, у нас есть уже новые трежеря уже в новых деноминированных долларах 21 века, не хотите ли выгодно разместить ваши резервы?

Во-вторых, можно просто прекратить платежи по долгам. Временно, конечно же. И продлять периодически. Нашим жителям тоже не надо объяснять, как это бывает. Все гарантируем, все вернем! Но позже. Для начала можно останвить выплаты для "плохих" стран, а можно и сразу для всех.

Много вариантов, когда ты должен в своей валюте.

4. Итак, основная мысль: когда твой долг в твоей валюте, ты не можешь проиграть больше других по определению. Так как со своей валютой ты можешь творить все, что угодно. Это твое "спасибо", твой воздух. Сделать из одного доллара два новых, деноминировать, остановить платежи, напечатать новых. И т.д. и т.п.

5. Прогресс не стоит на месте, поэтому можно решить отдавать в... крипте. Например, в dogecoin. А потом нажать не ту кнопку и все куда-то потеряется.

28.07.2024 г.

Трамп: "У меня есть свой план, который позволит США стать криптостолицей планеты и биткоин-сверхдержавой мира, и мы этого достигнем".

6. В этом месте кто-то может закричать: "Если они так сделают, то весь мир перестанет с ними работать!". Друзья, в 70-е годы прошлого столетия США кинули весь мир на золото. Это гораздо более серьезный шаг, чем рассматриваемый.

Просто взяли и перестали обменивать бумагу на металл. Кто с ними перестал работать? Кто и где развалился? В каком штате началась гражданская война и волнения? Может, кто-то попытался силой взять свое? Пустое это. Погоревали-погоревали, да дальше стали отгружать материальные ценности и забесплатно скупать долг.

Почему? Потому что, а какие альтернативы, когда тебе говорят: "Хочешь продать нам нефть/пшеницу/газ? Ок, купим, но вот за эти доллары, а не за твои тугрики или не дай б-г золото. Так ты продаешь или дальше будешь искать покупателя?"

Или: "Хочешь у нас что-то купить? Давай доллары. Где их взять? Только сегодня и только у нас"

Или "Хочешь защиты? Надо с нами дружить и торговать. У меня есть ЯО и много пушек, а у тебя?".

Кроме того, дефолт это данность почти всех стран, все через него проходили. Старая добрая традиция... А когда тебе можно, то почему другим нельзя? Когда сам всю дорогу кидаешь, быть самому кинутым однажды не так уж и западло Рыбак рыбака видит издалека и относится по понятиям с пониманием.

Дефолт США действительно может запустить финансовый пожар в остальном мире. А на пепелище в итоге прибежит хозяин зажигалки, который стоял в сторонке и ждал своего выхода на сцену.

09.09.2024 г.

Трамп: "Если вы откажетесь от доллара, вы не сможете вести дела с США, так как мы введем 100%-ные тарифы на вашу продукцию".

7. Что же решит остальной мир в случае дефолта США? Поменяет США на Китай, а зеленые бумажки на красные? Китай будет аплодировать стоя и обещать, что, конечно же, в его смену все будет по-другому...

Замутит мировую валюту? Однако для этого надо вначале создать мировое правительство и мировую армию, которая сможет "обеспечить использование" этой валюты. И всё равно кто-то где-то будет работать забесплатно, т.к. деньги это всегда чей-то бесплатный труд/материя.

Вывод: Необходимо быть в экономическом и военном планах сильным настолько, чтобы сказать любому: "Все сделки только на выгодных для нас условиях или на взаимовыгодных. С долларом идите торговать в другое место".

При этом свои резервы хранить только на своей территории в реальном барахле, имеющем промышленное значение и конечную потребительскую ценность.

Ещё интересное - Дональд Трамп ликвидирует Министерство образования США

Источник

Вклады россиян не будут блокировать для борьбы с инфляцией, заявил глава комитета по финансовому рынку Госдумы Аксаков, передает "Маяк".

Подобную информацию он назвал ложной, отметив, что глупости такого рода направлены против страны, а "люди у нас доверчивые". Он призвал не верить людям, которые распространяют такие вещи.

Ранее директор Института социально-экономических исследований Алексей Зубец заявил, что банки могут пойти на заморозку вкладов россиян во избежание инфляции.

Рост цен в России вызван не избытком денег у людей, а произволом монополий, поэтому заморозка вкладов бессмысленна, такой сценарий невозможен, заявил зампред комитета Госдумы по экономической политике Михаил Делягин "Радиоточке НСН".

Россказнями о "китайских хакерах" пытаются прикрыть деструктивную работу англосаксов в информационном пространстве. 

В течение октября-ноября вновь активизировались угрозы кибершпионажа и кибердиверсий со стороны США против Китая. Обычно такая активизация сопровождается пропагандистской истерией в американских СМИ, применяющих известный приём вора, который, чтобы отвести от себя подозрение, кричит: "Держите вора!" В зависимости от направленности своей провокации США показывают пальцем на ту или иную страну из списка "врагов-конкурентов".

В целях разоблачения систематических кибератак США и приёмов пропагандистской кампании, которая их сопровождает, Китай опубликовал в прошлом месяце уже третий в этом году доклад с доказательствами распространения американской дезинформации о "китайских хакерских атаках" с целью маскировки Вашингтоном собственной кибердиверсионной активности.

В октябре СМИ США объявили о "раскрытии" т. н. "китайских хакеров", которые, "возможно", взломали системы, которые используются федеральными властями США для прослушки и слежки и якобы взломали ещё "как минимум трёх крупных американских телекоммуникационных провайдеров". Примечательно, что эти обвинения не были подкреплены конкретными доказательствами и как обычно в таких случаях сопровождались крайне расплывчатыми формулировками - "возможно", "потенциально" или "вероятно".

Эта история тянется с мая 2023 г. Тогда разведсообщество англосаксов "Пять глаз" опубликовало совместное предупреждение, заявив, что, обнаруженная ими подозрительная активность "затронула сети в секторах критически важной инфраструктуры США" и якобы это дело рук некоего субъекта, называющего себя "Вольт Тайфун". В тот же день компания "Майкрософт" заявила, что Вольт Тайфун - это спонсируемый китайским государством субъект, проживающий в КНР.

Национальный центр реагирования на компьютерные вирусы Китая провёл тогда собственное расследование и выяснил, что "Вольт Тайфун" на самом деле является группой киберпреступников, которая называет себя "Тёмная сила". На тот момент не удалось установить их государственную принадлежность и, в КНР считали, что группа, скорее всего, не спонсируется каким-либо государством или регионом.

Примечательно, что после опубликования китайской стороной данного отчёта из США не последовало никакой реакции, чтобы как-то отстоять первоначальное обвинение Китая или привести дополнительные доказательства.

По следам той истории в КНР отметили, что в США, видимо, формируется понимание относительно значительных возможностей китайской технологии защиты от кибератак выявлять ложь и противостоять атакам, что и вынудило американскую сторону в этой ситуации замолчать и удержаться от дальнейшей фабрикации "доказательств" против Китая.

По мнению китайских экспертов, вымышленные истории о "китайской хакерской угрозе" в американских СМИ, тщательно продуманные американскими спецслужбами, служат простой цели - обмануть налогоплательщиков и расширить возможности Вашингтона по слежке.

Шэнь И, директор Исследовательского центра управления киберпространством Университета Фудань, считает, что история с очередными бездоказательными обвинениями Вашингтона в адрес КНР раскрывает распространённую тактику, используемую США, "выпустить стрелу, а затем нарисовать вокруг неё мишень". Американские спецслужбы сначала создают т. н. "угрозу", а затем распространяют дезинформацию, чтобы ввести общественность в заблуждение и достичь своих политических целей.

Китайская сторона продолжала отслеживать киберактивность США в сети и в октябре опубликовала третий отчёт с важной новой информацией по расследованию деятельности "Вольт Тайфуна", в котором показала причастность США к этой истории.

На основе собранных доказательств в отчёте сделан вывод о реальной и ранее недооцениваемой угрозе, исходящей от американских разведывательных служб и органов безопасности: обладая превосходными технологическими возможностями, они систематически проводят операции "под ложным флагом", чтобы намеренно скрыть истинное происхождение кибератак и ложно возложить ответственность на кого-то другого, в частности на лицо или страну, которых они считают своими противниками. В своих интересах эти организации открыто или тайно сотрудничают с высокотехнологичными компаниями.

Последний китайский отчёт о расследовании подробно раскрывает используемые ЦРУ США методы сокрытия своей активности в киберпространстве и маскировки настоящего источника хакерских атак, что затрудняет отслеживание этих атак до их реальных исполнителей. Впервые они были раскрыты в 2017 году, когда "Викиликс" опубликовал очередную часть секретных документов ЦРУ.

Эти методы используют приём упаковывания строк для сокрытия текстовой информации во вредоносных программах, поскольку этот текст часто помогает экспертам по криминалистике определить разработчика или страну происхождения вредоносного ПО. Используемые для этой цели различные алгоритмы содержат умышленно добавленные в исходный код иностранные слова. Текст на иностранном языке должен сбить с толку криминалистов и направить их по ложному следу. С помощью этого инструмента ЦРУ США могло выдавать свои кибератаки за атаки китайских, русских, северокорейских, пр. хакеров.

Эта тактика маскировки не только усложняет процесс отслеживания кибератак, но и может привести к ошибочным выводам со стороны целевых стран, заставляя их полагать, что атака была совершена их противниками, а не американскими спецслужбами, такими как ЦРУ, или связанными с ним структурами.

По мнению Шен И, данный метод США используют для проведения классических операций "под ложным флагом" как минимум в трёх конкретных ситуациях.

Во-первых, когда американские разведывательные агентства занимаются кибершпионажем или атаками против своих конкурентов или противников и требуется скрыть источник атаки.

Во-вторых, когда эти агентства занимаются кибершпионажем или атаками против своих союзников и близких партнёров и требуется скрыть личность злоумышленника. Это даже позволит США выглядеть "защитниками", обеспечив сохранение доверия к США, несмотря на то что они являются фактическими преступниками.

В-третьих, этот приём может использоваться для введения в заблуждение законодателей США, СМИ и американской общественности, а также органы разведки и национальной безопасности более высокого уровня.

"Это позволило бы предоставлять ложную информацию, которая скрывает неправомерные действия "глубинного государства" и защищает интересы различных ведомств", - делает выводы Шен И.

В инциденте с "Вольт Тайфуном" действия американских спецслужб показывают их цель: добиться увеличения бюджета и большей оперативной свободы в нарушение закона путём фабрикации фактов, использования ложной или вводящей в заблуждение информации и применения специальных инструментов для создания ложных "доказательств".

Очевидно, что огромное количество операций "под ложным флагом", таких как "Вольт Тайфун", было проведено американскими спецслужбами и разведывательными органами с использованием специальных киберинструментов, чтобы подставить иные стороны под незаслуженные обвинения.

Сколько раз союзники США, особенно в Европе, становились жертвами кибератак, думая, что они организованы "враждебными странами"?

Фактически США продолжают оставаться крупнейшей "хакерской империей" в мире. Скандал с ПРИЗМ (PRISM) в 2013 году наглядно показал, как США с помощью своих технологических возможностей следят за собственными гражданами и прослушивают людей по всему миру.

Учитывая последние отчёты, опубликованные Китаем, очевидно, что мировая кибербезопасность и стратегическая стабильность требуют создать более эффективный механизм для обмена информацией о кибербезопасности в обход США, как это предлагает китайская сторона. Это единственный способ гарантировать независимое и беспристрастное расследование кибератак, вести обмен точной и достоверной информацией, свободный от воздействия агентства национальной безопасности и прочих спецслужб США.

Создание соответствующей платформы поможет выявить настоящих злоумышленников и в целом укрепит мировую кибербезопасность.

Генеральный секретарь правящей "Грузинской мечты" и мэр грузинской столицы Каха Каладзе назвал оскорблением грузинского народа попытки Запада, недовольного итогами выборов в парламент 26 октября, "навязать Грузии правительство". Об этом сообщает корреспондент газеты ВЗГЛЯД в Тбилиси.

"Никто извне не навяжет нам правительство, это оскорбительно для народа Грузии", - сказал Каладзе. По его словам, "в Брюсселе или где-то там еще думают, что мы их колония, что они будут принимать решения за нас, что мы должны уступить нашу независимость и суверенитет".

"Не получится так, друзья!" - заявил Каха Каладзе. "У Грузии есть власть, избранная народом. С этим должны смириться все, внутри страны и за ее пределами", - заявил градоначальник. "Эта власть в первую очередь защищает грузинские, национальные интересы, и так и будет дальше", - сказал он.

Мэр Тбилиси назвал "категорически неприемлемой" несправедливую критику Грузии со стороны Запада.

Суд арестовал главу департамента "Ростелекома" Шадрина по делу о мошенничестве

Globalcheck: YouTube возобновил работу в России без ограничений

Новая метла по-новому метёт,

а как сломается - под лавкой валяется.

Русская народная пословица

Пока демократы США ищут виновных в проигрыше Камалы Харрис на президентских выборах, избранный президент Дональд Трамп собирает "новую метлу", чтобы "сделать Америку снова великой". И, судя по кандидатам его новой администрации, он настроен весьма решительно.

Предыдущая администрация создавалась исходя из пропагандируемой политики гендерного равенства и инклюзивности, что на практике выражалось в назначении на государственные должности некомпетентных представителей нетрадиционной сексуальной ориентации, преимущественно "цветного" происхождения, и откровенных неолиберальных глобалистов.

Трамп, похоже, делает ставку на компетентность (без оглядки на "гендерные квоты"), на исключительную лояльность себе и идеям его предвыборной кампании.

Хотя многие кандидаты в команду "супергероев" Трампа еще находятся на рассмотрении, некоторые "фигуры" известны уже сейчас.

Сьюзи Уайлс - глава аппарата новой администрации

Несмотря на печальную славу "сексиста", Дональд Трамп назначил главой своего аппарата женщину - 67-летнюю Сьюзи Уайлс, руководившую его предвыборной кампанией. Такое происходит впервые в истории США. Вот вам и "сексист".

Дональд Трамп прозвал её "ледяной девой" (Ice Maiden), видимо, подразумевая невозмутимость и стойкость характера. Он считает ее исключительным профессионалом. И если в прошлую свою предвыборную кампанию он уволил четырех руководителей, то Уайлс не только продержалась, но и привела его к победе.

"Сьюзи - жесткая, умная, прогрессивная, ею все восхищаются и ее уважают. Она продолжит неустанно работать, чтобы снова сделать Америку великой. Сьюзи любит оставаться в тени", - заявил Трамп, представляя её кандидатуру.

Уайлс, которая стартовала в политике в ходе президентской кампании республиканца Рональда Рейгана в 1980 г. и впоследствии сотрудничала с рядом умеренных представителей Республиканской партии, воздержалась от комментариев относительно своего назначения, которое мгновенно сделало её одной из ключевых фигур в Вашингтоне. Теперь именно от нее будет зависеть, с кем будет встречаться президент, какая информация попадет ему на стол, а именно она будет давать ему советы.

Преданная республиканка Уайлс имеет неплохие отношения с Демпартией, что является большим плюсом, учитывая огромные противоречия между "слонами" и "ослами" США.

Том Хоман - "пограничный царь" новой администрации

В понедельник, 11 ноября 2024 г., Трамп сообщил, что должность "пограничного царя" в его администрации займет Том Хоман, бывший и. о. директора Иммиграционной и таможенной службы (ICE). Об этом Трамп написал в соцсети Truth Social. Он отметил, что давно знает Хомана и что лучше него никто не позаботится об американской границе.

Сам Том Хоман во время съезда Республиканской партии в июле 2024 г. обозначил свою позицию так: "Как человек, который 34 года занимался депортацией нелегальных иммигрантов, я обращаюсь к миллионам нелегальных иммигрантов, которых Джо Байден впустил в нашу страну. Вам лучше начать собирать вещи прямо сейчас, потому что вы возвращаетесь домой".

В период первого срока президентства Дональда Трампа Хоман запомнился тем, что разлучал семьи во время депортации и содержания под стражей. Среди нелегалов уже царит паника.

Элиз Стефаник - новый посол США в ООН

"Для меня большая честь выдвинуть председателя Элиз Стефаник на должность постпреда США при ООН в моем кабинете. Элиз невероятно сильная, жесткая и умная сторонница движения "Америка на первом месте"", - сказал Трамп CNN.

Член Палаты представителей от Нью-Йорка 40-летняя Элиз Стефаник сообщила New York Post, что приняла предложение Дональда Трампа.

Начиная с 2021 г. Стефаник занимает 3-ю по значимости должность члена руководства Палаты представителей США. С ее именем связывают отставку ректоров Гарвардского и Пенсильванского университетов из-за акций студентов в поддержку Палестины, после того как на слушаниях она завалила их (ректоров) вопросами о случаях антисемитизма в кампусах. Этот эпизод ещё больше повысил её авторитет в стране.

Пит Хегсет - "из грязи в князи" или наоборот

Во вторник, 12 ноября 2024 г., Дональд Трамп сообщил о ряде назначений, которые вызвали у экспертов, мягко говоря, недоумение. Среди них - неожиданное назначение Пита Хегсета, ведущего Fox News, на пост министра обороны.

Как оказалось, у телеведущего богатый военный опыт. Он служил в Афганистане, Ираке и на печально известной пытками американской базе в Гуантанамо.

Представители Пентагона не рассматривали Хегсета как вероятного кандидата на пост главы ведомства, поэтому известие о его назначении стало для них неприятным сюрпризом. Один из чиновников заявил CNN, что "все были в шоке", а другой, услышав новость, не знал, как реагировать.

Телеведущий известен радикальными идеями реформы армии и отказом от Женевской конвенции (регулирующей защиту раненых, пленных и гражданских лиц) ввиду того, что она якобы устарела.

В лице Хегсета в качестве главы Пентагона Трамп получит верного соратника на посту министра обороны, с которым во время своего первого срока у него были непростые отношения.

Бизнесменов -на борьбу с бюрократией

Среди не менее шокирующих назначений в администрацию Трампа фигурируют имена Илона Маска и Вивека Рамасвами. Эти успешные бизнесмены собираются "оптимизировать" Белый дом и сократить неоправданные расходы. Под них придумали целый новый департамент. Избранный президент Дональд Трамп поручил бизнесменам возглавить Министерство эффективности правительства США.

"Меньшее по размеру правительство, более эффективное и менее бюрократизированное, станет идеальным подарком для Америки в честь 250-летия Декларации независимости, - написал Трамп в своём заявлении. - Я уверен, что они [Маск и Рамасвами] добьются успеха!".

Есть еще имена уже названных членов новой администрации Белого дома, будут и другие. Мы, конечно, с интересом следим за тем, как Трамп собирает свою "новую метлу", чтобы вычистить авгиевы конюшни США.

Будущее США под новым "чутким" руководством "старого" президента пока покрыто завесой плотного тумана. Решит ли Трамп внутренние противоречия и внешнеполитические проблемы Америки - вопрос, состоящий из многих неизвестных, из серии "поживем, увидим".

Многое зависит от того, сумеет ли новая администрация Белого дома уловить тенденции меняющегося мира или продолжит строить свою политику в режиме "мы пуп земли, мы всем покажем".

Немаловажным фактором процесса "Мэйк Америка грэйт эгэйн" является, насколько разделенное общество США примет или будет саботировать вносимые изменения во внутренней политике страны.

Судя по новым лицам, которые вскоре приступят к своим обязанностям, пока потенциала "наломать дров" у новой администрации, кажется, больше. Однако это, возможно, и не так плохо, как может показаться на первый взгляд. Пусть ломают, вдруг это приведет США в чувство. Можно даже наломать "до основания, а затем"...

А затем, после хорошей встряски мировая система впишет их в глобальную семью более сбалансированным, естественным игроком и на равных с остальными.

Стало известно, что сотрудник Главного управления разведки (ГУР) Минобороны Украины предлагал пилоту ВКС РФ $750 тыс. за угон вертолета РЭБ Ми-8МТПР-1.

Угон не состоялся, а российским спецслужбам удалось получить важную информацию в ходе начавшейся "оперативной игры".

В ГУР явно рассчитывали на повторение прошлогодних событий. В 2023 г. пилот российского Ми-8АМТШ капитан Максим Кузьминов угнал свой вертолет на Украину. Два других члена экипажа, верные присяге штурман и борттехник, были убиты. Представитель украинской разведки сообщил, что Максим Кузьминов получил вознаграждение в размере $500 тыс. Правда, долго пользоваться полученными иудиными деньгами предателю не пришлось. Он был убит неизвестными в испанском городе Аликанте в феврале 2024 г. Его застрелили, а затем переехали машиной.

Ничего принципиально нового в подкупе за измену нет. Еще в 480 г. до н.э., во время знаменитого сражения в Фермопильском ущелье, предатель Эфиальт, рассчитывая на вознаграждение, показал персам горную "козью тропу", что позволило им обойти удачно до того оборонявшееся греческое войско царя Леонида...

И деньги за угнанную к врагу боевую технику платили или обещали заплатить. Например, во время Зимней войны 1939-1940 гг. финны предлагали советским летчикам перелетать к ним на своих самолетах. Платить обещали по $10 тыс. за самолет.

Финны сбрасывали листовки, в которых красноармейцам предлагалось сдаваться в плен с оружием и получить за это деньги согласно предлагаемым расценкам. Также финны обещали выдать бойцам теплую одежду и обувь, горячую пищу. Обещанные премии за сданное оружие щедрыми назвать трудно. Револьвер оценивался в 100 руб., винтовка - в 150, пулемет - в 1500, танк - в 10 тыс. руб. Лишь самолеты они в долларах оценили. Пилоту гарантировали политическое убежище в Финляндии или, по его желанию, выезд в любую страну мира. Правда, финская пропаганда оказалась практически бесполезной, особенно в отношении летчиков. Ни один советский пилот так и не клюнул на их валютные обещания.

Немцы разработали свои расценки на предательство в годы Великой Отечественной. Они предпочитали платить изменникам на оккупированной советской территории за содействие в поимке "врагов Рейха".

"Кто своим сообщением поможет поймать или уничтожить членов любой банды, бродяг, саботажников или пленных-беглецов, получит либо 1000 рублей вознаграждения, либо право первенства в получении продовольственных продуктов, либо право на надел его землей или увеличение его приусадебного участка", - обещали немецкие власти. Могли бы и пощедрее заплатить, пуд муки или корову выдать.

Американцы в нынешнем веке предпочитают на изменниках не экономить, не мелочиться, подкупать, прежде всего, важных персон.

Так, после удивительного легкого взятия Багдада американцами в 2003 г. американский генерал Томми Фрэнкс, командовавший в этой операции, признался, что падение Багдада было попросту куплено. Три крупных иракских военачальника, которые должны были возглавлять оборону столицы страны, были "куплены" американцами и сдали ее практически без боя всего за несколько миллионов долларов.

Не случайно министр обороны США Дональд Рамсфелд несколько раз заранее заявлял, что иракцы не будут сражаться в Багдаде и режим Хусейна падет. Уверен был в "надежности" подкупленных персонажей. В Ливии в 2011 г. они по той же оправдавшей себя схеме действовали. После безуспешных попыток свергнуть законную власть руками ливийских "повстанцев", после провалившихся попыток сломить полковника Каддафи бомбардировками американцы принялись подкупать высокопоставленных ливийских военных...

Но любая схема рано или поздно дает сбой. Вот и попытка угнать Ми-8МТПР-1 не удалась...

Отмечается, что многие из нижеперечисленных компаний пережили две мировые войны, но пережить правление канцлера Олафа Шольца не смогли.

Обанкротились, в частности, производитель моторов и генераторов AEM (год основания - 1872), Художественное литейное производство Lauchhammer KG (не дотянув всего один год (!) до 300-летнего юбилея), пекарни Schrutka-Peukert, которые радовали немцев с 1871 года, известный производитель детской мебели Schardt, шоколадная компании Leysieffer Genusskultur GmbH (1909), плиточный центр Германии (1890).

Влияние радиочастотного электромагнитного излучения пока слабо изучено, но по оценкам ВОЗ электромагнитное загрязнение окружающей среды может быть самым опасным. В свою очередь, международное агентство по изучению рака провело обзор опубликованной литературы и классифицировало радиочастотное электромагнитное поле (РЧ-ЭМП) как "возможный" (группа 2B) канцероген для человека.

- Мы решили выяснить, каково влияние неионизирующего излучения на грызунов разного возраста, - рассказывает ведущий научный сотрудник лаборатории экспериментальной физиологии НИИ биологии и биофизики ТГУ Наталья Кривова. - В эксперименте были задействованы крысы линии Вистар, самцы трех возрастов: неполовозрелые 5-6 недель (соответствует подростковому возрасту у людей), 10-11 недель (взрослые 40+) и 17-18 недель (возраст у людей 65+).

Как отмечают физиологи, крысы Вистар выбраны не случайно. Они имеют сходные с человеком реакции на различные воздействия. Поэтому Всемирная организация здравоохранения рекомендует для подобных исследований именно этих животных. Эксперименты с их участием способны помочь в прогнозировании состояния физиологических реакций человека на электромагнитное излучение.

- Мы исследовали общие физиологические характеристики - массу тела и температуру, а также когнитивные способности грызунов, - говорит Наталья Кривова. - Антенну 5G для наших исследований сконструировали радиофизики ТГУ под руководством профессора Сергея Шипилова. Аспирант кафедры радиофизики ТГУ Рамдас Мазманазаров и его коллеги разработали и опубликовали в топовом журнале Applied sciences (Q1) принципиально новый способ оценки удельной скорости поглощения (SAR) для крыс, находящихся в свободном поведении в клетке.

Указанный способ стал большим достижением, потому что ранее никто не мог рассчитать этот показатель для животных в свободном поведении. Он необходим для контроля параметров РЧ-ЭМП, что является одним из обязательных условий экспериментов на животных.

- Под воздействием антенны крысы находились в течение пять недель, это соответствует примерно четырем годам жизни человека, - поясняет Наталья Кривова. - Результаты исследования показали, что ни один из изучаемых показателей у животных, находившихся под воздействием антенны 5G, не отличался от показателей у крыс из контрольных групп. Значит, животные под воздействием излучения не испытывали боли, страха, стресса и находились в полном благополучии. Однако при более подробном изучении тканей головного мозга крыс после воздействия антенны 5G было установлено значимое изменение соотношения антиоксидантов и прооксидантов.

По словам ученых, пока неясно, к каким последствиям это может привести: к положительным (появление новых способностей), отрицательным (утрата каких-либо способностей) или эти нарушения будут компенсированы организмом.

Добавим, что ВОЗ инициировало Международный проект по электромагнитному полю для того, чтобы получить научно-обоснованные и объективные ответы на вопросы, вызывающие общественную обеспокоенность в отношении возможных угроз для здоровья от электромагнитных полей низких уровней.

- Мы считаем необходимым продолжать исследования, - отмечает Наталья Кривова. - Если финансирование будет найдено, мы сможем поставить серию экспериментов с участием самок, а также установить, как влияет ли излучение 5G на потомство облученных родителей.

Исследование выполнено в рамках стратегического проекта ТГУ "Технологии безопасности", реализуемого при поддержке федеральной программы стратегического академического лидерства "Приоритет 2030".