Трансформация образования: от погони за навыками к поиску смыслов
На дня брал консультацию у Сони Смысловой про то, что происходит в российском доп. образовании. Соня — сильнейший профессионал, пишет диссертацию в Кембридже о кризисных формах и погружена в мировой и российский контекст (ее тг-канал).
Если вы находите подтверждение этим трендам или наоборот — пишите в комментариях, интересен ваш опыт.
Ниже моя вольная обработка того, что я вынес из разговора.
➡️ Общая мысль: доп. образование переживает кризис как инструмент гарантированного успеха. 10 лет назад работала модель «обучение = апгрейд = успех в карьере», но сначала ковид, а потом 22 год поломал это. Формируются новые запросы к обучающим средам, связанные с поиском смысла, безопасного ценностного пространства и ориентирования в профессии.
[Написанное ниже, не отпровергает, что люди идут учиться для карьерного роста. Запрос на конкретный результат остается. Речь про усиление или появление новых запросов. Если раньше их было очень мало, то сейчас это становится важной частью, с которой нужно считаться]
1. Потребность в «ценностном бабле» и безопасном пространстве
Суть: Люди ищут в образовании не только результат, но и среду единомышленников, разделяющих схожие ценности. Образовательные среды становятся местом, где можно «побыть», «убежать» от кризисной реальности, ощутить поддержку и понимание. Причем запрос есть, как у уехавших, то и у оставшихся.
На практике: На старте программ есть запрос обсудить, а в программе учитывать, не только профессиональные цели, но и личный контекст участников, их ожидания от процесса. Желание увидеть, что организаторы и собравшиеся разделяют схожие ценности. Запрос на вдохновение, надежду. Увеличение роли личных запросов и контекстов на фоне профессиональных. Построение горизонтальных связей.
2. Поиск траекторий (само)определения
Суть: Увеличение доли учащихся, которые приходят на программы не столько для обучения, сколько для того, чтобы «прощупать тему», «понять, подходит ли мне это», «покопаться в себе и своих профессиональных перспективах». Идут не за результатом, а за исследованием себя в этой теме, за выходом из карьерного кризиса, понять о теме до того, как ее выбрать как фокус развития.
На практике: Пример, как на одном курсе за несколько лет произошла трансформация выпускного портфолио из «демонстрации чему я научился» в презентацию «что я понял о себе и своих интересах и смыслах».
3. Обращением к смыслам и философии
Суть: В кризисе люди ищут ответы на фундаментальные вопросы, обращаясь к философии как пространству смыслов. Это проявляется в интересе к «фундаментальным введениям в тему» (напр. если курс для методистов про образование, то это будет обсуждение зачем вообще нужно образование, каким интересам оно служит, как развивалось в мире).
На практике: Если раньше такие темы (напр. «Нужна ли вообще школа») воспринимались как неважные и отвлекающие от получения навыков, то сейчас к ним есть запрос. Речь идет и о вполне приземленных профессиях: понять, «что такое продуктовый исследователь в современном мире» тоже засчитывается.
Рост популярности ридинг клубов, где читают важные статьи для развития отрасли и обсуждают их.
⭐️ Обратная сторона всего этого: люди не привыкли и не умеют так учиться. Они зажаты между капиталистическим запросом от рынка на «лучшую версию себя», в которой надо уметь оцифровать свои успехи, внутренним запросом и запросом от несущегося вперед времени, неумолимо крошащего все старые смыслы в труху.
У людей нарождается запрос на пространство, где можно «неспешно думать», но навыка это делать в режиме без табличек и фреймворков нет. Организаторы сталкиваются с задачей удерживать мотивацию и фокус учащихся, ориентированных на результат, в процессах, требующих неторопливого размышления и самокопания.
💬 Если узнаете себя или происходящее — оставляйте комментарии.
На дня брал консультацию у Сони Смысловой про то, что происходит в российском доп. образовании. Соня — сильнейший профессионал, пишет диссертацию в Кембридже о кризисных формах и погружена в мировой и российский контекст (ее тг-канал).
Если вы находите подтверждение этим трендам или наоборот — пишите в комментариях, интересен ваш опыт.
Ниже моя вольная обработка того, что я вынес из разговора.
[Написанное ниже, не отпровергает, что люди идут учиться для карьерного роста. Запрос на конкретный результат остается. Речь про усиление или появление новых запросов. Если раньше их было очень мало, то сейчас это становится важной частью, с которой нужно считаться]
1. Потребность в «ценностном бабле» и безопасном пространстве
Суть: Люди ищут в образовании не только результат, но и среду единомышленников, разделяющих схожие ценности. Образовательные среды становятся местом, где можно «побыть», «убежать» от кризисной реальности, ощутить поддержку и понимание. Причем запрос есть, как у уехавших, то и у оставшихся.
На практике: На старте программ есть запрос обсудить, а в программе учитывать, не только профессиональные цели, но и личный контекст участников, их ожидания от процесса. Желание увидеть, что организаторы и собравшиеся разделяют схожие ценности. Запрос на вдохновение, надежду. Увеличение роли личных запросов и контекстов на фоне профессиональных. Построение горизонтальных связей.
2. Поиск траекторий (само)определения
Суть: Увеличение доли учащихся, которые приходят на программы не столько для обучения, сколько для того, чтобы «прощупать тему», «понять, подходит ли мне это», «покопаться в себе и своих профессиональных перспективах». Идут не за результатом, а за исследованием себя в этой теме, за выходом из карьерного кризиса, понять о теме до того, как ее выбрать как фокус развития.
На практике: Пример, как на одном курсе за несколько лет произошла трансформация выпускного портфолио из «демонстрации чему я научился» в презентацию «что я понял о себе и своих интересах и смыслах».
3. Обращением к смыслам и философии
Суть: В кризисе люди ищут ответы на фундаментальные вопросы, обращаясь к философии как пространству смыслов. Это проявляется в интересе к «фундаментальным введениям в тему» (напр. если курс для методистов про образование, то это будет обсуждение зачем вообще нужно образование, каким интересам оно служит, как развивалось в мире).
На практике: Если раньше такие темы (напр. «Нужна ли вообще школа») воспринимались как неважные и отвлекающие от получения навыков, то сейчас к ним есть запрос. Речь идет и о вполне приземленных профессиях: понять, «что такое продуктовый исследователь в современном мире» тоже засчитывается.
Рост популярности ридинг клубов, где читают важные статьи для развития отрасли и обсуждают их.
У людей нарождается запрос на пространство, где можно «неспешно думать», но навыка это делать в режиме без табличек и фреймворков нет. Организаторы сталкиваются с задачей удерживать мотивацию и фокус учащихся, ориентированных на результат, в процессах, требующих неторопливого размышления и самокопания.
💬 Если узнаете себя или происходящее — оставляйте комментарии.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Стартуем набор на интенсив — «Стратегическое мышление в продукте»
Лекция и однодневный воркшоп, на котором вы научитесь системно думать о продукте и видеть точки роста. Онлайн.
Для кого: Для специалистов из продукта — исследователей, дизайнеров, аналитиков. Для тех, кто хочет увидеть любой продукт как систему и иметь большее влияние.
Обычно каждый специалист работает на отдельном слое и мало видит связей с другими слоями, что ограничивает его эффективность. Это ясная методология, как видеть связи между разными слоями продукта. На реальном бизнес-кейсе пройдем от глобального видения до конкретных экспериментов, свяжем роадмап с точками роста, увяжем все с метриками. Будем учиться мыслить системно и принимать стратегические решения.
Каждый получит опыт работы со стратегией и построит системную картинку в голове как работает продукт и где искать точки роста в нем:
• как больши влиять на продукт из своей роли
• как принимать решения на уровне стратегии, а не фичей
• как быть партнером, а не исполнителем
• с чего начать в создании концепта продукта
Чему научимся:
• Понимать продукт как систему из слоев (видение/ЦА/ценность/метрики/роадмап/гипотезы)
• Выстраивать связь между видением продукта и ежедневными решениями через все слои системы
• Разберемся что такое точки роста в продукте и как превращать их в работающую стратегию
• Соединять гипотезы и эксперименты и работу из своей роли с большой картиной продукта
• Принимать решения об изменении стратегии
Формат:
• Первый день — лекция 2 часа
• Второй день — воркшоп с реальным кейсом 5 часов
• На воркшопе будет как индивидуальная работа так и совместные обсуждения
• Обратная связь после каждого задания
• 70% практики, 30% структурной теории
• Онлайн в Zoom
Кто ведет
Дмитрий Соловьев - Research & Product Culture Lead
Юлия Урасова - дизайн-директор, амбасадор продуктового подхода, создатель митапа QIWI Кухня.
Мы упаковали в воркшоп эссенцию знаний, которым учили B2C и B2B команды QIWI последние несколько лет на закрытых продуктовых кемпах и наш опыт работы в роли Product Culture Lead в QIWI.
Осталась половина мест. Мы набираем малую группу из 15 человек, чтобы обеспечить качественную обратную связь.
Если вам интересно в него попасть (или записаться в waitlist на следующий):
➡️ Поставьте + в комментариях и я пришлю вам условия участия, даты и подробности
UPG: Группа набрана! Будет второй поток — оставьте + в комментариях, если интересно войти в него и я пришлю вам приглашение, как только определимся с датами (это будет конец февраля, начало марта)
Лекция и однодневный воркшоп, на котором вы научитесь системно думать о продукте и видеть точки роста. Онлайн.
Для кого: Для специалистов из продукта — исследователей, дизайнеров, аналитиков. Для тех, кто хочет увидеть любой продукт как систему и иметь большее влияние.
Обычно каждый специалист работает на отдельном слое и мало видит связей с другими слоями, что ограничивает его эффективность. Это ясная методология, как видеть связи между разными слоями продукта. На реальном бизнес-кейсе пройдем от глобального видения до конкретных экспериментов, свяжем роадмап с точками роста, увяжем все с метриками. Будем учиться мыслить системно и принимать стратегические решения.
Каждый получит опыт работы со стратегией и построит системную картинку в голове как работает продукт и где искать точки роста в нем:
• как больши влиять на продукт из своей роли
• как принимать решения на уровне стратегии, а не фичей
• как быть партнером, а не исполнителем
• с чего начать в создании концепта продукта
Чему научимся:
• Понимать продукт как систему из слоев (видение/ЦА/ценность/метрики/роадмап/гипотезы)
• Выстраивать связь между видением продукта и ежедневными решениями через все слои системы
• Разберемся что такое точки роста в продукте и как превращать их в работающую стратегию
• Соединять гипотезы и эксперименты и работу из своей роли с большой картиной продукта
• Принимать решения об изменении стратегии
Формат:
• Первый день — лекция 2 часа
• Второй день — воркшоп с реальным кейсом 5 часов
• На воркшопе будет как индивидуальная работа так и совместные обсуждения
• Обратная связь после каждого задания
• 70% практики, 30% структурной теории
• Онлайн в Zoom
Кто ведет
Дмитрий Соловьев - Research & Product Culture Lead
Юлия Урасова - дизайн-директор, амбасадор продуктового подхода, создатель митапа QIWI Кухня.
Мы упаковали в воркшоп эссенцию знаний, которым учили B2C и B2B команды QIWI последние несколько лет на закрытых продуктовых кемпах и наш опыт работы в роли Product Culture Lead в QIWI.
Осталась половина мест. Мы набираем малую группу из 15 человек, чтобы обеспечить качественную обратную связь.
Если вам интересно в него попасть (или записаться в waitlist на следующий):
UPG: Группа набрана! Будет второй поток — оставьте + в комментариях, если интересно войти в него и я пришлю вам приглашение, как только определимся с датами (это будет конец февраля, начало марта)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Бренд-архитектура хаоса: когда программисты называют продукты
Давайте скажем это вслух — OpenAI безобразно называет свои модели.
Даже у умных, продвинутых специалистов по ИИ в крупных компаниях возникает путаница: какая модель за что отвечает. Непонятно, как разобраться в алфавитном супе OpenAI, что такое o1 по сравнению с 4o и почему o3, а не o2.
Сначала все было относительно неплохо, если не брать во внимание само название GPT. Но тут ладно, не только в СССР, но и в digital среде любят абревиатуры в названиях: MS DOS — Disk Operating System (1981), PDF — Portable Document Format (1991).
GPT 1, 2, 3, затем 3,5 который стал массовым продуктом. Дальше GPT4 стал на какое-то время лучшей моделью копании. «Пятерку» решили поберечь до настоящей революции и выпустили 4о. «O» кто не знал — это Omni - т.е. мультимодальные возможности модели. Младшенькую назвали 4o-mini.
Затем выходит reasoning модель o1 preview (!), которая отвечала за advanced reasoning.
Тут о1 не имеет никакого отношения к Omni. Это первая рассуждающая модель, поэтому ребята решили сделать полный сброс нейминга и начать с единицы, чтобы потом логично построить лестиницу версий. Сейчас доступны модели o1, o1-mini и o1 pro. Первоначально, кстати, внутри компании модель называлась «Q*», а позднее, во время разработки, Strawberry. Я встречал твит одного из разработчиков, который честно признался, что слово Strawberry было выбрано просто как случайное.
Но хитрому плану последовательно развивать весиии o1, o2, o3 не было суждено сбыться. За о1 выходит о3, потому что есть зарегистрированная марка английского сотового оператора O2.
Что не отнять у OpenAI так это их любовь к букве «О». 2025 начался с выпуска агента названного Operator. Продолжаем следить дальше за разрастающейся бренд-архитектурой милиардной компании и приключениями буквы «О» в их архитектуре.
В орг. мышлении есть правило — архитектура продукта и бренда часто наследует внутреннюю организационную структуру компании. Т.е. если два разных отдела не могут договориться между собой, вы будете видеть два раздела в приложении или два разных бренда/продукта.
С OpenAI ситуация, мне кажется, в том, что компанией управляют программисты. Они оперируют техническими и версионными названиями. А так как скорость выпуска высокая и компания technology-driven то ребята фигачат в паблик буквально то, как у них названы Slack-чаты. Компания на том этапе развития, когда бренд-менеджеры еще не сели на уши, а CEO, вероятно, занят больше катанием на волне успеха и сбора под модели деньги, неважно под какими названиями.
Во всем этом есть свободный дух первых компьютеров и интернета, вопрос, когда эта сложная архитектура начнет стрелять сама себе в ногу.
Давайте скажем это вслух — OpenAI безобразно называет свои модели.
Даже у умных, продвинутых специалистов по ИИ в крупных компаниях возникает путаница: какая модель за что отвечает. Непонятно, как разобраться в алфавитном супе OpenAI, что такое o1 по сравнению с 4o и почему o3, а не o2.
Сначала все было относительно неплохо, если не брать во внимание само название GPT. Но тут ладно, не только в СССР, но и в digital среде любят абревиатуры в названиях: MS DOS — Disk Operating System (1981), PDF — Portable Document Format (1991).
GPT 1, 2, 3, затем 3,5 который стал массовым продуктом. Дальше GPT4 стал на какое-то время лучшей моделью копании. «Пятерку» решили поберечь до настоящей революции и выпустили 4о. «O» кто не знал — это Omni - т.е. мультимодальные возможности модели. Младшенькую назвали 4o-mini.
Затем выходит reasoning модель o1 preview (!), которая отвечала за advanced reasoning.
Тут о1 не имеет никакого отношения к Omni. Это первая рассуждающая модель, поэтому ребята решили сделать полный сброс нейминга и начать с единицы, чтобы потом логично построить лестиницу версий. Сейчас доступны модели o1, o1-mini и o1 pro. Первоначально, кстати, внутри компании модель называлась «Q*», а позднее, во время разработки, Strawberry. Я встречал твит одного из разработчиков, который честно признался, что слово Strawberry было выбрано просто как случайное.
Но хитрому плану последовательно развивать весиии o1, o2, o3 не было суждено сбыться. За о1 выходит о3, потому что есть зарегистрированная марка английского сотового оператора O2.
Что не отнять у OpenAI так это их любовь к букве «О». 2025 начался с выпуска агента названного Operator. Продолжаем следить дальше за разрастающейся бренд-архитектурой милиардной компании и приключениями буквы «О» в их архитектуре.
В орг. мышлении есть правило — архитектура продукта и бренда часто наследует внутреннюю организационную структуру компании. Т.е. если два разных отдела не могут договориться между собой, вы будете видеть два раздела в приложении или два разных бренда/продукта.
С OpenAI ситуация, мне кажется, в том, что компанией управляют программисты. Они оперируют техническими и версионными названиями. А так как скорость выпуска высокая и компания technology-driven то ребята фигачат в паблик буквально то, как у них названы Slack-чаты. Компания на том этапе развития, когда бренд-менеджеры еще не сели на уши, а CEO, вероятно, занят больше катанием на волне успеха и сбора под модели деньги, неважно под какими названиями.
Во всем этом есть свободный дух первых компьютеров и интернета, вопрос, когда эта сложная архитектура начнет стрелять сама себе в ногу.
Нейросети — место встречи техно- и гуманитарных знаний
Сэм Альтман поведал сегодня широкой общественности новое для нее слово из мира LLM – «дистилляция». Он использовал его для обвинения китайской модели DeepSeek, что те не просто скопировали технологии, а буквально использовали модели OpenAI для обучения своих моделей, что запрещено правилами использования.
Китайцы не копируют — они дистиллируют.
Что такое дистилляция — вы берете знания и опыт рассуждения профессора (большая модель «учителя») и дистиллируете их в более лаконичную, легко понятную форму для студента (меньшая модель, «ученик»). Процесс позволяет создавать легкие и быстрые модели «студентов», которые сохраняют значительную часть знаний и производительности учителя. Ученик изучает не только правильные ответы, но и процесс рассуждения учителя, за что отвечает большая модель.
Слово выбрано не случайно. Мир LLM — мир экспериментов, черных ящиков и алхимии. Там есть законы, но наши объяснительные модели (привет, Дойч) не успевают за экспериментами и эмпирикой. LLM — территория, на которой технологии встречаются с гуманитарным знанием, где технарь для успеха должен смириться с тем, что он многого не знает и полагаться на эксперименты, интуицию и алхимию творчества.
Анархист от науки Пол Фейерабенд в 1975 году опубликовал книгу «Против метода» (Against Method: Outline of an Anarchistic Theory of Knowledge) в которой доказывал анархическую природу научного познания. Он доказывал, что научные открытия часто делаются «вопреки методу», опираясь на интуицию, случайность, и даже на методы, которые считаются «ненаучными». Он подчеркивал, что научное познание не является строго логическим процессом, а включает в себя множество факторов, в том числе языковые, социальные и культурные. В книге он показывает, что интуиция важна, а в поиске научного знания может пригодиться даже «гадание на картах таро».
Свои доводы Фейерабенд обобщает короткой фразой «всё дозволено» («anything goes»), представляющей собой единственный научный метод, никак не препятствующий научному прогрессу. Позднее Фейерабенд писал, что одним из основных мотивов создания его труда стало желание избавить людей от догматов «истинности», «объективности» и «реальности», сужающих варианты развития и способы видения людей.
Это не значит, что мир полон духов, привидений, а таро открывают будущее. Это означает что человек и его мозг не ограничен рамками логики, когда создает идеи. Но когда их проверяет и упаковывает в объяснительные картины — логика и научный метод необходимы, хотя для многих объяснений в 21 веке поэзия пригодилась значительно больше, чем физика.
[подробнее можно послушать в неплохом подкасте Гуманитарии и технари — это миф? Философия и Литература наука?]
Китайцы, почти как древние алхимики, выпаривают сущности из моделей OpenAI, пока те стараются превратить свинец (данные для обучения) в золото (reasoning модели). И на этом пути все методы идут в дело.
Сэм Альтман поведал сегодня широкой общественности новое для нее слово из мира LLM – «дистилляция». Он использовал его для обвинения китайской модели DeepSeek, что те не просто скопировали технологии, а буквально использовали модели OpenAI для обучения своих моделей, что запрещено правилами использования.
Китайцы не копируют — они дистиллируют.
Что такое дистилляция — вы берете знания и опыт рассуждения профессора (большая модель «учителя») и дистиллируете их в более лаконичную, легко понятную форму для студента (меньшая модель, «ученик»). Процесс позволяет создавать легкие и быстрые модели «студентов», которые сохраняют значительную часть знаний и производительности учителя. Ученик изучает не только правильные ответы, но и процесс рассуждения учителя, за что отвечает большая модель.
Слово выбрано не случайно. Мир LLM — мир экспериментов, черных ящиков и алхимии. Там есть законы, но наши объяснительные модели (привет, Дойч) не успевают за экспериментами и эмпирикой. LLM — территория, на которой технологии встречаются с гуманитарным знанием, где технарь для успеха должен смириться с тем, что он многого не знает и полагаться на эксперименты, интуицию и алхимию творчества.
Анархист от науки Пол Фейерабенд в 1975 году опубликовал книгу «Против метода» (Against Method: Outline of an Anarchistic Theory of Knowledge) в которой доказывал анархическую природу научного познания. Он доказывал, что научные открытия часто делаются «вопреки методу», опираясь на интуицию, случайность, и даже на методы, которые считаются «ненаучными». Он подчеркивал, что научное познание не является строго логическим процессом, а включает в себя множество факторов, в том числе языковые, социальные и культурные. В книге он показывает, что интуиция важна, а в поиске научного знания может пригодиться даже «гадание на картах таро».
Свои доводы Фейерабенд обобщает короткой фразой «всё дозволено» («anything goes»), представляющей собой единственный научный метод, никак не препятствующий научному прогрессу. Позднее Фейерабенд писал, что одним из основных мотивов создания его труда стало желание избавить людей от догматов «истинности», «объективности» и «реальности», сужающих варианты развития и способы видения людей.
Это не значит, что мир полон духов, привидений, а таро открывают будущее. Это означает что человек и его мозг не ограничен рамками логики, когда создает идеи. Но когда их проверяет и упаковывает в объяснительные картины — логика и научный метод необходимы, хотя для многих объяснений в 21 веке поэзия пригодилась значительно больше, чем физика.
[подробнее можно послушать в неплохом подкасте Гуманитарии и технари — это миф? Философия и Литература наука?]
Китайцы, почти как древние алхимики, выпаривают сущности из моделей OpenAI, пока те стараются превратить свинец (данные для обучения) в золото (reasoning модели). И на этом пути все методы идут в дело.
Искусство уменьшения: прием для реализации любых идей
Самый простой инструмент, полезный всем создателям — от солопренера до крупной корпорации — это выпускать минимально-достаточные инкременты. Я сейчас не будут говорить о MVP или использовать другие птичьи слова, можно сказать проще:
Думать как сделать любую идею быстрее и с меньшими усилиями, но достаточной для доставки ценности и получения знания
Почти все идеи, приходящие мне в голову, по умолчанию большие. Это сразу космолеты, межгалактические станции и терраформирование планет. Друг попросил подумать о будущем медиа — я рисую в голове конференцию или супер-замороченный воркшоп, куда мы зовем звездных спикеров. Пришла идея обучить людей speculative design. Я подумал о коротком воркшопе? Как бы не так — мозг сразу подсунул идею курса на пять недель, а лучше отдельного факультета в Британке, а может и международного агентства на эту тему.
Думать масштабно и без ограничений — это другой инструмент, он тоже полезен, но не для выпуска идей в свет, а для исследования идеи и вдохновения. Я советую им пользоваться на карьерных консультациях или когда ко мне приходят поговорить о своих интересах. Возьмите любую свою идею или интерес и подумайте без ограничений о ней — почувствуйте ее объем и вдохновение.
По умолчанию же мозг выдает что-то среднее, но все же сложное для реализации. Я не могу вместить в себя больше 2-3 крупных проектов, и когда придумываю что-то сложное расстраиваюсь, что не могу это взять или начинаю перерабатывать.
Секрет заключается в том, что почти любую вашу идею надо сделать на пару шагов ниже:
Придумали курс → Сделайте воркшоп
Придумали воркшоп → Сделайте лекцию
Придумали лекцию → Напишите пост
Хотите написать пост → Напишите заметку в три предложения
Это простая ось, где на одном конце - сложно и долго, на другом быстро и дешево.
Секрет в том, что вы уменьшаете скоуп работ, но знание, которое вы получаете в результате выпуска тоже уменьшается, но не настолько критично, чтобы эту реализацию не делать. Любое знание имеет свою цену. Даже знание как получить РНК и ДНК стоило миллион лет экспериментов в первичном бульоне с молниями и электрическими разрядами. Зачем вам миллион лет, если вы можете любую идею сделать быстрее?
В следующий раз, когда вы придумаете какую-нибудь идею, представьте одномерную шкалу и сделайте два шага назад в сторону уменьшения. Подумайте об знании, которое вы получите в результате запуска. Запускайте.
UPG: И да, это пост не только о том, как дойти до большой идеи маленькими шагами. Это инструмент что иногда может вообще не надо делать большую идею или мы придем к чему-то совершенно другому. Это о том, как стремится получить в минимальном объеме и просто примерно ту же суть, которую можно получить в большом и сложно.
Самый простой инструмент, полезный всем создателям — от солопренера до крупной корпорации — это выпускать минимально-достаточные инкременты. Я сейчас не будут говорить о MVP или использовать другие птичьи слова, можно сказать проще:
Думать как сделать любую идею быстрее и с меньшими усилиями, но достаточной для доставки ценности и получения знания
Почти все идеи, приходящие мне в голову, по умолчанию большие. Это сразу космолеты, межгалактические станции и терраформирование планет. Друг попросил подумать о будущем медиа — я рисую в голове конференцию или супер-замороченный воркшоп, куда мы зовем звездных спикеров. Пришла идея обучить людей speculative design. Я подумал о коротком воркшопе? Как бы не так — мозг сразу подсунул идею курса на пять недель, а лучше отдельного факультета в Британке, а может и международного агентства на эту тему.
Думать масштабно и без ограничений — это другой инструмент, он тоже полезен, но не для выпуска идей в свет, а для исследования идеи и вдохновения. Я советую им пользоваться на карьерных консультациях или когда ко мне приходят поговорить о своих интересах. Возьмите любую свою идею или интерес и подумайте без ограничений о ней — почувствуйте ее объем и вдохновение.
По умолчанию же мозг выдает что-то среднее, но все же сложное для реализации. Я не могу вместить в себя больше 2-3 крупных проектов, и когда придумываю что-то сложное расстраиваюсь, что не могу это взять или начинаю перерабатывать.
Секрет заключается в том, что почти любую вашу идею надо сделать на пару шагов ниже:
Придумали курс → Сделайте воркшоп
Придумали воркшоп → Сделайте лекцию
Придумали лекцию → Напишите пост
Хотите написать пост → Напишите заметку в три предложения
Это простая ось, где на одном конце - сложно и долго, на другом быстро и дешево.
Секрет в том, что вы уменьшаете скоуп работ, но знание, которое вы получаете в результате выпуска тоже уменьшается, но не настолько критично, чтобы эту реализацию не делать. Любое знание имеет свою цену. Даже знание как получить РНК и ДНК стоило миллион лет экспериментов в первичном бульоне с молниями и электрическими разрядами. Зачем вам миллион лет, если вы можете любую идею сделать быстрее?
В следующий раз, когда вы придумаете какую-нибудь идею, представьте одномерную шкалу и сделайте два шага назад в сторону уменьшения. Подумайте об знании, которое вы получите в результате запуска. Запускайте.
UPG: И да, это пост не только о том, как дойти до большой идеи маленькими шагами. Это инструмент что иногда может вообще не надо делать большую идею или мы придем к чему-то совершенно другому. Это о том, как стремится получить в минимальном объеме и просто примерно ту же суть, которую можно получить в большом и сложно.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🟣 Следующий поток лаборатории по применению AI в исследованиях стартует 16 марта
Пятинедельный интенсив для тех, кто хочет кратно усилить свои возможности с помощью всегда доступного AI ресеч-ассистента.
Почему самое время это сделать:
• OpenAI в течение месяца выдаст всем пользователям DeepResearch – ресеч-агента, способного автоматически делать отчеты по огромному объему информации. Альтман заявляет, что этот агент заместит «один процент всех экономически значимых задач в мире»
• Через несколько недель выходит GPT-4.5, которую потом в этом году заменит GPT-5 — качество рассуждений повысится
• Модели трансформируют бизнес: Replit отказываются от Figma прототипов и сразу делают прототип в коде с помощью ИИ. Cursor позволяет делать personal software – сделать некоторые приложения уже быстрее, чем найти их в сторе.
• Издатель Тим О'Райли прогнозирует, что почти у всех нас появятся новые роли — мы будем управлять ИИ-системами, став менеджерами цифровых сотрудников. Важно будет не просто владеть профессией, а уметь правильно ставить задачи ИИ.
• Сэм Альтман прогнозирует, что ИИ даст такой рычаг, что позволит отдельным людям оказывать большее влияние, чем когда-либо прежде.
Лаборатория помогает начать использовать AI на практике уже прямо сейчас.
Даты: 16 марта—20 апреля 2025 (5 недель)
Формат: онлайн
Стоимость: 30.000₽ для физических и 40.000₽ для юридических лиц (100.000₽ для индивидуальных проектов). Для команд скидки.
Для кого:
К нам приходят 50% исследователей и 50% специалистов друих профессий — продакты, дизайнеры, предприниматели, методисты, HR и пр. Исследования — навык нужный любой профессии и мы показываем как улучшить эту практику вместе с AI.
На курсе участники:
- получают доступы к инструментам: ChatGPT, Claude, NotebookML, Perplexity, Elicit и пр
- понимают принципы работы нейросетей, как их сравнивать между собой
- понимают как работает prompt engineering для любых кейсов
- внедряют в практику привычку использовать AI для анализа и создания информации
- получают структуру бизнес-исследований и mindset исследователя
Программа:
- Общие принципы AI: Основные инструменты, настройка среды, PROMPT Engineering
- Постановка задачи: Декомпозиция, исследовательские вопросы, дизайн исследования, гипотезы
- Сбор данных: Общие принципы, desk research, экспертные интервью, опросы
- Анализ данных: DIKIW, анализ качественных данных (интервью), анализ количественных данных
- Синтез: Сенсмейкинг, создание общего фреймворка исследования, написание отчета
- На курсе мощная база методов исследований, так что даже опытные исследователи открывают для себя новое
Как проходит:
- Воркшопы раз в неделю онлайн по воскресеньям для практики
- В неделю две лекции в записи
- Нет домашних заданий, все происходит на воркшопах
- Приходите на воркшоп даже если не посмотрели лекции
- Поддержка в чате
- Office Hours для ответов на вопросы
- Материалы остаются навсегда
Почему стоит присоединиться:
1. 100% внедрить в свою работу нейросети и улучшить свою работу в разы
2. Обновить или освоить mindset исследователя
3. Получить поддержку сообщества в личном развитии и вопросах
Отзывы участников подтверждают ценность курса: это 12 поток, 550 выпускников. Среди клиентов — сотрудники ресеч-агентств, Avito, Яндекс, VK и других топовых компаний.
🔜 Подробнее и запись: https://ai-lab.tech/
Пишите в личку @soloveev или в комментариях вопросы по лаборатории.
Пятинедельный интенсив для тех, кто хочет кратно усилить свои возможности с помощью всегда доступного AI ресеч-ассистента.
Почему самое время это сделать:
• OpenAI в течение месяца выдаст всем пользователям DeepResearch – ресеч-агента, способного автоматически делать отчеты по огромному объему информации. Альтман заявляет, что этот агент заместит «один процент всех экономически значимых задач в мире»
• Через несколько недель выходит GPT-4.5, которую потом в этом году заменит GPT-5 — качество рассуждений повысится
• Модели трансформируют бизнес: Replit отказываются от Figma прототипов и сразу делают прототип в коде с помощью ИИ. Cursor позволяет делать personal software – сделать некоторые приложения уже быстрее, чем найти их в сторе.
• Издатель Тим О'Райли прогнозирует, что почти у всех нас появятся новые роли — мы будем управлять ИИ-системами, став менеджерами цифровых сотрудников. Важно будет не просто владеть профессией, а уметь правильно ставить задачи ИИ.
• Сэм Альтман прогнозирует, что ИИ даст такой рычаг, что позволит отдельным людям оказывать большее влияние, чем когда-либо прежде.
Лаборатория помогает начать использовать AI на практике уже прямо сейчас.
Даты: 16 марта—20 апреля 2025 (5 недель)
Формат: онлайн
Стоимость: 30.000₽ для физических и 40.000₽ для юридических лиц (100.000₽ для индивидуальных проектов). Для команд скидки.
Для кого:
К нам приходят 50% исследователей и 50% специалистов друих профессий — продакты, дизайнеры, предприниматели, методисты, HR и пр. Исследования — навык нужный любой профессии и мы показываем как улучшить эту практику вместе с AI.
На курсе участники:
- получают доступы к инструментам: ChatGPT, Claude, NotebookML, Perplexity, Elicit и пр
- понимают принципы работы нейросетей, как их сравнивать между собой
- понимают как работает prompt engineering для любых кейсов
- внедряют в практику привычку использовать AI для анализа и создания информации
- получают структуру бизнес-исследований и mindset исследователя
Программа:
- Общие принципы AI: Основные инструменты, настройка среды, PROMPT Engineering
- Постановка задачи: Декомпозиция, исследовательские вопросы, дизайн исследования, гипотезы
- Сбор данных: Общие принципы, desk research, экспертные интервью, опросы
- Анализ данных: DIKIW, анализ качественных данных (интервью), анализ количественных данных
- Синтез: Сенсмейкинг, создание общего фреймворка исследования, написание отчета
- На курсе мощная база методов исследований, так что даже опытные исследователи открывают для себя новое
Как проходит:
- Воркшопы раз в неделю онлайн по воскресеньям для практики
- В неделю две лекции в записи
- Нет домашних заданий, все происходит на воркшопах
- Приходите на воркшоп даже если не посмотрели лекции
- Поддержка в чате
- Office Hours для ответов на вопросы
- Материалы остаются навсегда
Почему стоит присоединиться:
1. 100% внедрить в свою работу нейросети и улучшить свою работу в разы
2. Обновить или освоить mindset исследователя
3. Получить поддержку сообщества в личном развитии и вопросах
Отзывы участников подтверждают ценность курса: это 12 поток, 550 выпускников. Среди клиентов — сотрудники ресеч-агентств, Avito, Яндекс, VK и других топовых компаний.
Пишите в личку @soloveev или в комментариях вопросы по лаборатории.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Короткие истории про будущее: как работает дизайн-фикшен
В дизайн-фикшене (методе создания будущего и анализа его возможных сценариев) один из приемов — показывать позитивные и негативные сценарии будущего через истории людей. Известный пример — сериал-антиутопия «Черное зеркало». Показывать будущего в котором все плохо тоже полезно — это помогает выработать критический взгляд на вектор развития современных технологий.
Позитивные сценарии в истории тоже есть — в 1888 году Эдварда Беллами выпустил роман «Через сто лет». В романе автор рисует мир будущего и мимоходом изобретает кредитную карту, но его эффект важнее — десятки книг, написанных в продолжении этого разговора и кружков-ридингов обсуждения его книги, которые стали массовым явлением в его время.
Поэтому если вы хотите заглядывать в сценарии будущего — научитесь смотреть на него через истории от первого лица.
Первая важная мысль о speculative design:
1️⃣ Не обязательно писать романы - формат короткого (или даже ультра-короткого из шести слов) рассказа тоже помогает увидеть будущее. Или например, карикатуры.
Вторая важная, но не очевидная многим мысль:
2️⃣ В основу воображения ложится критическое осмысление настоящего.
Чтобы перенести наши рассуждения в несуществующую точку будущего, надо свернуть с накатанной колеи настоящего. Для этого нужно увидеть невидимые структуры общества, власти, отношений, идей, чтобы оказаться в системе, где возможно иное. Иначе будет как в плохой футуристической рекламе кухни: «неважно как далеко в будущее мы заглядываем, — на кухне всегда пятидесятые, всегда время обеда, и готовить его — всегда дело жены».
Сейчас многие пытаются заглянуть в будущее в связи с изменениями, которые готовит AI. Аналитика в этом деле хороша, но логика часто приводит тебя туда, куда ты назначаешь ей свидание, а людей, способных делать реальные аналитические прогнозы про будущее — десяток на весь мир в своих областях.
А формат дизайн-фикшена в форме историй доступен многим и эффективен. Через истории о будущем, основанные на критическом понимании настоящего, мы можем прощупывать разные варианты будущего, прозревать разные сценарии и они помогают развивать концепты, которые лягут в основу будущих изобретений, практик и даже законов. Ну и цель посмеяться тоже никто не отменял.
Где можно брать основу для первого этапа - критическое осмысление настоящего?
Из статей и блогов про AI — часто они вводят новые термины. Этот термин и его критическое осмысление может быть основой для прыжка воображения.
Какие новые термины про AI стали слышны в последнее время:
• Вычислительный бюджет (compute budget) — норма вычислений на человека в будущем, позволяющая всем иметь равный доступ к ИИ.
• Социально-аффективное выравнивание (socioaffective alignment) – подход к настройке мировоззрения и поведения моделей, учитывающих что они вступают в социальные отношения с людьми, и влияют на их психологию, эмоции и социальное поведение. CharacterAI получает 20,000 запросов в секунду (20% от объема Google Search), а пользователи проводят с ИИ-компаньонами в 4 раза больше времени, чем с ChatGPT. При этом замечено, что боты могут манипулировать людьми, взламывать их систему вознаграждения, отговаривать их от того, чтобы они прекратили общение с ними, т.е. вызывать зависимость.
И многие другие.
В следующем посте я покажу как можно, используя этот метод, делать короткие истории, которые нащупывают варианты нашего будущего.
В дизайн-фикшене (методе создания будущего и анализа его возможных сценариев) один из приемов — показывать позитивные и негативные сценарии будущего через истории людей. Известный пример — сериал-антиутопия «Черное зеркало». Показывать будущего в котором все плохо тоже полезно — это помогает выработать критический взгляд на вектор развития современных технологий.
Позитивные сценарии в истории тоже есть — в 1888 году Эдварда Беллами выпустил роман «Через сто лет». В романе автор рисует мир будущего и мимоходом изобретает кредитную карту, но его эффект важнее — десятки книг, написанных в продолжении этого разговора и кружков-ридингов обсуждения его книги, которые стали массовым явлением в его время.
Поэтому если вы хотите заглядывать в сценарии будущего — научитесь смотреть на него через истории от первого лица.
Первая важная мысль о speculative design:
Вторая важная, но не очевидная многим мысль:
Чтобы перенести наши рассуждения в несуществующую точку будущего, надо свернуть с накатанной колеи настоящего. Для этого нужно увидеть невидимые структуры общества, власти, отношений, идей, чтобы оказаться в системе, где возможно иное. Иначе будет как в плохой футуристической рекламе кухни: «неважно как далеко в будущее мы заглядываем, — на кухне всегда пятидесятые, всегда время обеда, и готовить его — всегда дело жены».
Сейчас многие пытаются заглянуть в будущее в связи с изменениями, которые готовит AI. Аналитика в этом деле хороша, но логика часто приводит тебя туда, куда ты назначаешь ей свидание, а людей, способных делать реальные аналитические прогнозы про будущее — десяток на весь мир в своих областях.
А формат дизайн-фикшена в форме историй доступен многим и эффективен. Через истории о будущем, основанные на критическом понимании настоящего, мы можем прощупывать разные варианты будущего, прозревать разные сценарии и они помогают развивать концепты, которые лягут в основу будущих изобретений, практик и даже законов. Ну и цель посмеяться тоже никто не отменял.
Где можно брать основу для первого этапа - критическое осмысление настоящего?
Из статей и блогов про AI — часто они вводят новые термины. Этот термин и его критическое осмысление может быть основой для прыжка воображения.
Какие новые термины про AI стали слышны в последнее время:
• Вычислительный бюджет (compute budget) — норма вычислений на человека в будущем, позволяющая всем иметь равный доступ к ИИ.
• Социально-аффективное выравнивание (socioaffective alignment) – подход к настройке мировоззрения и поведения моделей, учитывающих что они вступают в социальные отношения с людьми, и влияют на их психологию, эмоции и социальное поведение. CharacterAI получает 20,000 запросов в секунду (20% от объема Google Search), а пользователи проводят с ИИ-компаньонами в 4 раза больше времени, чем с ChatGPT. При этом замечено, что боты могут манипулировать людьми, взламывать их систему вознаграждения, отговаривать их от того, чтобы они прекратили общение с ними, т.е. вызывать зависимость.
И многие другие.
В следующем посте я покажу как можно, используя этот метод, делать короткие истории, которые нащупывают варианты нашего будущего.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Приглашаем на курс:
Мастерская смыслов: философские методы для современных профессионалов
Что это:
6 недель освоения философских методов для прокачки мышления и умения работать со смыслами. Небольшая группа, старт через месяц.
Почему философия:
• Философия это операционная система мозга для работы со сложными задачами. В эпоху AI рутина уходит машинам, вам будут платить за то, что вы видете суть, находите связи, создаете концепты, задаете критические вопросы. Именно этому учит философия.
Освоив философские методы, вы получите :
• Развитие мышления: способность эффективно мыслить в любой профессиональной деятельности
• Методологический фундамент: видеть основу современных исследовательских и креативных практик, чтобы адаптировать их под задачи и создавать новые
• Библиотека смыслов: доступ к актуальной базе концепций для работы с вызовами современности.
• Рост в своей профессии: междисциплинарность, умение видеть не очевидные связи, работать с идеями. Обычно мы скользим по поверхности, философия же дает возможность занырнуть на глубину любой вашей темы.
• Работы с личными смыслами: строить свое мировоззрение, ориентироваться в инфо-потоках
Какие философские методы будут на курсе
• Феноменология — искусство видеть суть явлений без предубеждений. Связь с в антропологией, энтографией, UХ, искусством.
• Герменевтика — метод понимания и создания смыслов на разных уровнях. Связь с брендингом и созданием концепций.
• Диалектика — способ работы с противоречиями и развитием идей. Связь со страт. планированием, работой с инновациями.
Как устроен курс
На курсе мы решаем кейс — шесть недель применяем философские методы для исследования темы «Будущее». Мы изучим: как каждый из нас воспринимает будущее. Какие смыслы о будущем хранятся в текстах и как мы говорим о нем. Как и почему меняются представления о будущем у нас и в обществе.
В результате вы не только освоите методы философии. Каждый сформирует собственный уникальный взгляд на будущее — личное и коллективное.
Формат:
• 6 недель, 1 занятие в неделю по 2-3 часа
• Лекции и практики
• Все онлайн
Для кого:
Современные профессионалы: IT, брендинг, дизайн, психологи, преподаватели. Предприниматели и все создатели.
Авторы:
Александр Ветушинский — современный философ, эксперт по геймдизайну, автор курсов «Философское концептостроительство», «Философия Кодзимы», автор книг «Игродром. Что нужно знать о видеоиграх и игровой культуре» (тг-канал).
Дмитрий Соловьев — бизнес-исследователь, отвечает на курсе за междисциплинарный подход на стыке философии и современного знания.
Количество мест ограничено, старт через месяц.
➡️ Оставьте + в комментариях и я пришлю подробности о программе и условиях участия
UPG: Группа набрана! Будет второй поток — оставьте + в комментариях, если интересно войти в него и я пришлю вам приглашение, как только определимся с датами (это будет ориентировочно апрель)
Мастерская смыслов: философские методы для современных профессионалов
Что это:
6 недель освоения философских методов для прокачки мышления и умения работать со смыслами. Небольшая группа, старт через месяц.
Почему философия:
• Философия это операционная система мозга для работы со сложными задачами. В эпоху AI рутина уходит машинам, вам будут платить за то, что вы видете суть, находите связи, создаете концепты, задаете критические вопросы. Именно этому учит философия.
Освоив философские методы, вы получите :
• Развитие мышления: способность эффективно мыслить в любой профессиональной деятельности
• Методологический фундамент: видеть основу современных исследовательских и креативных практик, чтобы адаптировать их под задачи и создавать новые
• Библиотека смыслов: доступ к актуальной базе концепций для работы с вызовами современности.
• Рост в своей профессии: междисциплинарность, умение видеть не очевидные связи, работать с идеями. Обычно мы скользим по поверхности, философия же дает возможность занырнуть на глубину любой вашей темы.
• Работы с личными смыслами: строить свое мировоззрение, ориентироваться в инфо-потоках
Какие философские методы будут на курсе
• Феноменология — искусство видеть суть явлений без предубеждений. Связь с в антропологией, энтографией, UХ, искусством.
• Герменевтика — метод понимания и создания смыслов на разных уровнях. Связь с брендингом и созданием концепций.
• Диалектика — способ работы с противоречиями и развитием идей. Связь со страт. планированием, работой с инновациями.
[Если вам они не знакомые — ничего страшного. Мы готовим объяснения для любого уровня подготовки]
Как устроен курс
На курсе мы решаем кейс — шесть недель применяем философские методы для исследования темы «Будущее». Мы изучим: как каждый из нас воспринимает будущее. Какие смыслы о будущем хранятся в текстах и как мы говорим о нем. Как и почему меняются представления о будущем у нас и в обществе.
В результате вы не только освоите методы философии. Каждый сформирует собственный уникальный взгляд на будущее — личное и коллективное.
[Почему «Будущее»? Нам нужен актуальный смысл современности, который можно прожить лично для практики философии]Формат:
• 6 недель, 1 занятие в неделю по 2-3 часа
• Лекции и практики
• Все онлайн
Для кого:
Современные профессионалы: IT, брендинг, дизайн, психологи, преподаватели. Предприниматели и все создатели.
Авторы:
Александр Ветушинский — современный философ, эксперт по геймдизайну, автор курсов «Философское концептостроительство», «Философия Кодзимы», автор книг «Игродром. Что нужно знать о видеоиграх и игровой культуре» (тг-канал).
Дмитрий Соловьев — бизнес-исследователь, отвечает на курсе за междисциплинарный подход на стыке философии и современного знания.
Количество мест ограничено, старт через месяц.
UPG: Группа набрана! Будет второй поток — оставьте + в комментариях, если интересно войти в него и я пришлю вам приглашение, как только определимся с датами (это будет ориентировочно апрель)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Если бы ИИ были факультетами Хогвартса
Четыре основные лаборатории ИИ почти идеально соответствуют четырем факультетам Хогвартса:
Слизерин — X
Гриффиндор — OpenAI
Пуффендуй — AnthropicAI
Когтевран — Meta
Шармбатон — Mistal из Франции
Дурмстранг — мог бы быть GigaChat, но это DeepSeek
Остальные сети и компании это все же пока только Добби.
(в комментариях — карточки)
Четыре основные лаборатории ИИ почти идеально соответствуют четырем факультетам Хогвартса:
Слизерин — X
Гриффиндор — OpenAI
Пуффендуй — AnthropicAI
Когтевран — Meta
Шармбатон — Mistal из Франции
Дурмстранг — мог бы быть GigaChat, но это DeepSeek
Остальные сети и компании это все же пока только Добби.
(в комментариях — карточки)
Будущее и образование в эпоху ИИ: эфир с Соней Смысловой
Завтра, во вторник 4 марта в 19.00 по МСК приходите послушать про будущее на эфир с Соней Смысловой — PhD-исследовательницей из Кембриджа и соосновательницей School of Education. Тг-канал Сони, где она пишет про эти темы: @sonyaaboutcam
Поговорим о:
- Какие образы будущего заложены в современных образовательных программах
- Инструменты для работы с будущим в образовании
- Советы тем, кто проектирует программу и учится на них
- Чему учиться в эпоху ИИ
- Роль спекулятивного дизайна в учебном процессе и при проектировании
Я планирую сделать несколько эфиров о будущем и Соня мой первый гость.
Почему я решил говорить о будущем? Меня захватывает двойственность момента: ИИ стремительно приближает будущее, с другой — оно остается неопределенным. Как во времена зарождения интернета, никто не знает, как ИИ трансформирует наши практики, общество и культуру. Мы сами создаем будущее: практики использования ИИ рождаются в сообществе, а не только в лабораториях.
А если мы что-то создаем, то нужно хотя бы немного разбираться в теме.
Эфир будет интересен всем, кто задумывается о завтрашнем днем и тем, кто проектирует учебные программы и участвует в них. Приходите с чашкой чая.
➡️ Завтра, 4 марта, вторник, 19.00 по МСК, ссылка на зум появится тут перед встречей.
В комментариях задавайте вопросы Соне по теме встречи.
Завтра, во вторник 4 марта в 19.00 по МСК приходите послушать про будущее на эфир с Соней Смысловой — PhD-исследовательницей из Кембриджа и соосновательницей School of Education. Тг-канал Сони, где она пишет про эти темы: @sonyaaboutcam
Поговорим о:
- Какие образы будущего заложены в современных образовательных программах
- Инструменты для работы с будущим в образовании
- Советы тем, кто проектирует программу и учится на них
- Чему учиться в эпоху ИИ
- Роль спекулятивного дизайна в учебном процессе и при проектировании
Я планирую сделать несколько эфиров о будущем и Соня мой первый гость.
Почему я решил говорить о будущем? Меня захватывает двойственность момента: ИИ стремительно приближает будущее, с другой — оно остается неопределенным. Как во времена зарождения интернета, никто не знает, как ИИ трансформирует наши практики, общество и культуру. Мы сами создаем будущее: практики использования ИИ рождаются в сообществе, а не только в лабораториях.
А если мы что-то создаем, то нужно хотя бы немного разбираться в теме.
Эфир будет интересен всем, кто задумывается о завтрашнем днем и тем, кто проектирует учебные программы и участвует в них. Приходите с чашкой чая.
В комментариях задавайте вопросы Соне по теме встречи.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Запись эфира с Соней Смысловой о будущем и образовании в эпоху ИИ
Разговор был не о том, «какие навыки будут востребованны через пять лет», а о вещах более фундаментальных — как мы воспринимаем будущее и почему прогнозы не единственный вариант взаимодействия с ним. Соня Смыслова — PhD-исследовательница из Кембриджа и соосновательница School of Education, тг-канал @sonyaaboutcam
Эфир получился очень терапевтическим. Во многом из-за этих двух мыслей:
1. Мы можем осободить образование от будущего — воспринимать его не как инструмент «лучшего себя» в терминах результатов рынка или карьеры, а как процесс ценный сам по себе, как музыка. Это одна из «этических ориентаций» о будущем исследователя Кэрри Фейсер.
2. Образование может лечить. Возможно как личное исцеление, так и коллективное. И поэтому важно говорить о травмоориентированном подходе к образованию (Соня вышла на тему будущего, изучая опыт проектирования образования в потрясениях: эмиграция, конфликты).
Мой личный инсайт — сейчас образование ориентированно на личный успех, а не на коллективный. Как отмечает Отто Шармер — существует разрыв между частью и целым, и текущее образование этот разрыв только поддерживает. Это как трагедия общинных ресурсов — все поехали в центр на машине, чтобы сэкономить время и встали в пробку. Можно поразмышлять, а каким может быть образование, направленное на коллективное исцеление, да где еще и важен сам процесс по себе?
Меня еще зацепил факт, что в Новой Зеландии переписали все школьное образование под «новые навыки» (креативность, коллаборативность и пр.) и все сломали. Оказалось, что, напр, креативность, сама по себе не имеет смысла, если она не связана с какой-то дисциплиной. Это к вопросу «навыков будущего», которые появляются каждый год списками.
Если хотите расширить свои способы мышления о будущем, не только как «какие будут тренды завтра», послушайте эфир, он, и правда, очень терапевтичный.
Запись эфира
Разговор был не о том, «какие навыки будут востребованны через пять лет», а о вещах более фундаментальных — как мы воспринимаем будущее и почему прогнозы не единственный вариант взаимодействия с ним. Соня Смыслова — PhD-исследовательница из Кембриджа и соосновательница School of Education, тг-канал @sonyaaboutcam
Эфир получился очень терапевтическим. Во многом из-за этих двух мыслей:
1. Мы можем осободить образование от будущего — воспринимать его не как инструмент «лучшего себя» в терминах результатов рынка или карьеры, а как процесс ценный сам по себе, как музыка. Это одна из «этических ориентаций» о будущем исследователя Кэрри Фейсер.
2. Образование может лечить. Возможно как личное исцеление, так и коллективное. И поэтому важно говорить о травмоориентированном подходе к образованию (Соня вышла на тему будущего, изучая опыт проектирования образования в потрясениях: эмиграция, конфликты).
Мой личный инсайт — сейчас образование ориентированно на личный успех, а не на коллективный. Как отмечает Отто Шармер — существует разрыв между частью и целым, и текущее образование этот разрыв только поддерживает. Это как трагедия общинных ресурсов — все поехали в центр на машине, чтобы сэкономить время и встали в пробку. Можно поразмышлять, а каким может быть образование, направленное на коллективное исцеление, да где еще и важен сам процесс по себе?
Меня еще зацепил факт, что в Новой Зеландии переписали все школьное образование под «новые навыки» (креативность, коллаборативность и пр.) и все сломали. Оказалось, что, напр, креативность, сама по себе не имеет смысла, если она не связана с какой-то дисциплиной. Это к вопросу «навыков будущего», которые появляются каждый год списками.
Если хотите расширить свои способы мышления о будущем, не только как «какие будут тренды завтра», послушайте эфир, он, и правда, очень терапевтичный.
Запись эфира
YouTube
Будущее и образование в эпоху ИИ: эфир с Соней Смысловой
Эфир про будущее и образование с Соней Смысловой — PhD-исследовательницей из Кембриджа и соосновательницей School of Education. Соня пишет научную работу на тему Critical Future Studies in Education и поделилась инсайтами и подходом к будущему.
Поговорили…
Поговорили…
Нейросети против Кембриджа: почему с ИИ думать нужно будет еще больше
За последнюю неделю услышал две истории про студентов и ChatGPT. Кратко — все повально списывают с чата, не разбирая, что он выдает.
В первом случае студентам нужно было расчитать бюджет и они взяли цифру в 2500, не поняв даже, что это цена в долларах. Во втором доверились устаревшей информации от чата.
И это касается не только студентов.
Нейросети требуют повышенной информационной осознанности. Первое — понимать как вообще ИИ создает информацию. Знать, где будут галлюцинации, а где можно довериться модели. Второе — сохранять эпистемологическую бдительность при работе с каждым битом знания из любого источника – от ИИ до эксперта.
Последнее я упоминал в посте про «особенности исследователя», который, смотря на белый дом, на ответ «Какого цвета дом» не задумываясь отвечает «С этой стороны белый».
Когда миллионы агентов вырвутся в интернет, нашей задачей будет понимать методологию, корректировать их через обратную связь и вот эта эпистемологическая бдительность.
Что касается студентов, то никуда от ИИ не деться, но подходы к обучению надо будет менять.
В 2023 году в Кембридже, после распространения ChatGPT его фактически запретили использовать. Полгода шли дебаты о неизбежности интеграции ИИ в образовательный процесс. За этот период появилось множество сервисов, предлагающих помощь в исследованиях с использованием ИИ, что сделало его запрет невозможным.
Летом 2024 года университет представил документ «Этика использования искусственного интеллекта в исследованиях». Он устанавливает два ключевых принципа использования ИИ в работах:
1. Принцип прозрачности
Разрешено использовать ИИ, но студенты обязаны к любой работе писать рефлексию с ответами на вопросы: «Какие ИИ использовались», «Какие промпты задавались», «Что было использовано, что отвергнуто и почему».
2. Запрет прямого копирования
Нет Ctrl+C, Ctrl+V! Хотя надежных источников определения плагиата все еще нет. И страдают студенты, чей англ. язык не родной — их не нейтив формулировки антиплагиат часто ошибочно воспринимает за ИИ.
Есть ожидания, что требования к работам студентов вырастут из-за компенсаторного механизма. Поскольку студенты теперь имеют доступ к мощным инструментам, от них будет ожидаться еще более глубокий анализ и оригинальность мышления.
И не только от академических исследователей.
За последнюю неделю услышал две истории про студентов и ChatGPT. Кратко — все повально списывают с чата, не разбирая, что он выдает.
В первом случае студентам нужно было расчитать бюджет и они взяли цифру в 2500, не поняв даже, что это цена в долларах. Во втором доверились устаревшей информации от чата.
И это касается не только студентов.
Нейросети требуют повышенной информационной осознанности. Первое — понимать как вообще ИИ создает информацию. Знать, где будут галлюцинации, а где можно довериться модели. Второе — сохранять эпистемологическую бдительность при работе с каждым битом знания из любого источника – от ИИ до эксперта.
Последнее я упоминал в посте про «особенности исследователя», который, смотря на белый дом, на ответ «Какого цвета дом» не задумываясь отвечает «С этой стороны белый».
Когда миллионы агентов вырвутся в интернет, нашей задачей будет понимать методологию, корректировать их через обратную связь и вот эта эпистемологическая бдительность.
Что касается студентов, то никуда от ИИ не деться, но подходы к обучению надо будет менять.
В 2023 году в Кембридже, после распространения ChatGPT его фактически запретили использовать. Полгода шли дебаты о неизбежности интеграции ИИ в образовательный процесс. За этот период появилось множество сервисов, предлагающих помощь в исследованиях с использованием ИИ, что сделало его запрет невозможным.
Летом 2024 года университет представил документ «Этика использования искусственного интеллекта в исследованиях». Он устанавливает два ключевых принципа использования ИИ в работах:
1. Принцип прозрачности
Разрешено использовать ИИ, но студенты обязаны к любой работе писать рефлексию с ответами на вопросы: «Какие ИИ использовались», «Какие промпты задавались», «Что было использовано, что отвергнуто и почему».
2. Запрет прямого копирования
Нет Ctrl+C, Ctrl+V! Хотя надежных источников определения плагиата все еще нет. И страдают студенты, чей англ. язык не родной — их не нейтив формулировки антиплагиат часто ошибочно воспринимает за ИИ.
Есть ожидания, что требования к работам студентов вырастут из-за компенсаторного механизма. Поскольку студенты теперь имеют доступ к мощным инструментам, от них будет ожидаться еще более глубокий анализ и оригинальность мышления.
И не только от академических исследователей.
Давайте измерим распространенность ИИ. Выберите что характерно для вас.
Ваш опыт с текстовыми нейросетями (ChatGPT, Claude, DeepSeek и другие):
Ваш опыт с текстовыми нейросетями (ChatGPT, Claude, DeepSeek и другие):
Anonymous Poll
2%
Не пользовался
9%
Пробовал несколько раз
10%
Использую несколько раз в месяц
21%
Использую несколько раз в неделю
50%
Использую почти ежедневно для личных/рабочих задач
9%
Продвинутое использование (АРI, код, агенты)
Визуальный поцелуй
Где-то читал, что со временем в браке поцелуй становится формальным чмоком и теряет интимность. Психологи тогда советуют целоваться не менее 6 секунд. Это разрушает паттерн и дает пространство для появления чувств и эмоций. Совет из журнала Psychologies, но важность замедления отрицать глупо.
Скорость лишает смысла не только взаимодействие с другими, но и с изображениями.
В социальных сетях контакт с изображениями происходит за 1-2 секунды. Что за это время мы успеваем понять и почувствовать? Практически ничего. Поэтому мемы залетают — такой скорости для них хватает.
Почему тысяча просмотренных картинок в инстаграмме не переходит в качество — например, развитие вкуса и эстетическое удовлетворение, как завещал Энгельс?
Потому что не накапливается критическая масса осмысленного опыта.
В следующий раз, когда встретите то, что вам понравилось, попробуйте визуальный поцелуй - посмотрите на картинку больше 6 секунд.
В идеале — на большом экране. Можно, вообще, купить портативный принтер и делать эпизодические домашние выставки с разным содержанием.
Может через месяц таких визуальных поцелуев поймёте, что всю жизнь лайкали не те картинки.
Где-то читал, что со временем в браке поцелуй становится формальным чмоком и теряет интимность. Психологи тогда советуют целоваться не менее 6 секунд. Это разрушает паттерн и дает пространство для появления чувств и эмоций. Совет из журнала Psychologies, но важность замедления отрицать глупо.
Скорость лишает смысла не только взаимодействие с другими, но и с изображениями.
В социальных сетях контакт с изображениями происходит за 1-2 секунды. Что за это время мы успеваем понять и почувствовать? Практически ничего. Поэтому мемы залетают — такой скорости для них хватает.
Почему тысяча просмотренных картинок в инстаграмме не переходит в качество — например, развитие вкуса и эстетическое удовлетворение, как завещал Энгельс?
Потому что не накапливается критическая масса осмысленного опыта.
В следующий раз, когда встретите то, что вам понравилось, попробуйте визуальный поцелуй - посмотрите на картинку больше 6 секунд.
В идеале — на большом экране. Можно, вообще, купить портативный принтер и делать эпизодические домашние выставки с разным содержанием.
Может через месяц таких визуальных поцелуев поймёте, что всю жизнь лайкали не те картинки.
Идеальные альбомы для работы
Хочу поделиться несколькими инструментальными альбомами, под которыми я работаю, когда нужна поддержка в создании deep focus. Помогают сосредоточиться и создать нужную атмосферу. Как ни странно, это все саундтреки.
The Social Network, Trent Reznor & Atticus Ross — слушаю его пятнадцать лет с момента выхода фильма, идеальный альбом. Половина книги «Цифровой словарь» придумана под эту музыку.
Watchmen, Trent Reznor & Atticus Ross — если в первом случае музыка у меня ассоциируется с фильмом, то тут сериал я почти не помню, но саундтрек то что надо.
Чёрный лебедь, Clint Mansell — спокойнее и больше классики.
Птичий короб, Trent Reznor & Atticus Ross — на мой вкус слишком много нойза, но пару раз помог мне сосредоточиться.
Что нашел еще, но пока не попробовал:
Эверест — Dario Marianelli
Gone Girl - Trent Reznor & Atticus Ross — по первым нотам очень похож на Social Network.
Поделитесь, какую музыку вы слушаете для этих целей.
В комментариях много годноты:
Хочу поделиться несколькими инструментальными альбомами, под которыми я работаю, когда нужна поддержка в создании deep focus. Помогают сосредоточиться и создать нужную атмосферу. Как ни странно, это все саундтреки.
The Social Network, Trent Reznor & Atticus Ross — слушаю его пятнадцать лет с момента выхода фильма, идеальный альбом. Половина книги «Цифровой словарь» придумана под эту музыку.
Watchmen, Trent Reznor & Atticus Ross — если в первом случае музыка у меня ассоциируется с фильмом, то тут сериал я почти не помню, но саундтрек то что надо.
Чёрный лебедь, Clint Mansell — спокойнее и больше классики.
Птичий короб, Trent Reznor & Atticus Ross — на мой вкус слишком много нойза, но пару раз помог мне сосредоточиться.
Что нашел еще, но пока не попробовал:
Эверест — Dario Marianelli
Gone Girl - Trent Reznor & Atticus Ross — по первым нотам очень похож на Social Network.
Поделитесь, какую музыку вы слушаете для этих целей.
В комментариях много годноты:
Можно ли съесть чат-бота?
Симона деБовуар вспоминала, что во время путешествия по Америке в 1947 году, ее так впечатлил Нью-Йорк, что она хотела съесть неоновую рекламу, светящуюся на улицах города.
Стив Джобс в 2000 году произнес знаменитую фразу об интерфейсе Acqua в Mac OS X: «Мы сделали иконки такими красивыми, что вам захочется их облизать».
В гештальт терапии метафора еды используется для описания взаимодействия психики с окружающий средой — мы поглощаем жизненный опыт, перевариваем его и отбрасываем то, что не смогли. Эстетика неона и иконок настолько привлекательна, что у людей возникает непреодолимое желание «поглотить» этот опыт.
В какой эстетике развиваются AI-технологии: ChatGPT, Claude, Gemini?
С точки зрения дизайна это Zero UI – интерфейс растворяется в процессе общения, функция передается не через графику, а через эффективность и скорость взаимодействия. Развитие идет в сторону еще большего использования голоса, естественного языка, жестов и контекстуальной осведомленности о состоянии пользователя.
Это эстетика присутствия в твоей жизни «невидимого интеллекта», который всегда рядом, но никогда не навязывается и не пытается завладеть вниманием.
Мы переходим от эстетики объектов к эстетике опыта.
Что важно — эта эстетика пустоты (или потенциальности) позволяет пользователю самому проецировать на ИИ желаемые качества, в отличие от объектов желаний, образ которых создают маркетологи. Парадоксально, но самая эффективная эстетика для AI — это эстетика отсутствия эстетики.
Обратной стороной этого является то, что не испытав AI-момент и опыт взаимодействия с ИИ, тебя вряд ли привлечет ИИ эстетически, как другие технологии.
Хайдеггер критиковал технику за то, что она раскрывает мир как ресурс, ожидающий эксплуатации. Мы начинаем рассматривать весь мир как не более чем то, что можно использовать. Сожрать.
ИИ не такой — с ним ценность смещается с самого объекта на качество взаимодействия и глубину опыта. Процесс похож на непрерывный диалог и совместное «приготовление» смысла и результата. Мы не просто «едим» готовое, мы участвуем в процессе «переваривания» информации и создания нового знания вместе с ИИ.
Правда, важно следить, чтобы в этом процессе пищей для ИИ не стал ты сам и тебя не сожрали на тарелке, приготовленной собственными руками.
Симона деБовуар вспоминала, что во время путешествия по Америке в 1947 году, ее так впечатлил Нью-Йорк, что она хотела съесть неоновую рекламу, светящуюся на улицах города.
Стив Джобс в 2000 году произнес знаменитую фразу об интерфейсе Acqua в Mac OS X: «Мы сделали иконки такими красивыми, что вам захочется их облизать».
В гештальт терапии метафора еды используется для описания взаимодействия психики с окружающий средой — мы поглощаем жизненный опыт, перевариваем его и отбрасываем то, что не смогли. Эстетика неона и иконок настолько привлекательна, что у людей возникает непреодолимое желание «поглотить» этот опыт.
В какой эстетике развиваются AI-технологии: ChatGPT, Claude, Gemini?
С точки зрения дизайна это Zero UI – интерфейс растворяется в процессе общения, функция передается не через графику, а через эффективность и скорость взаимодействия. Развитие идет в сторону еще большего использования голоса, естественного языка, жестов и контекстуальной осведомленности о состоянии пользователя.
Это эстетика присутствия в твоей жизни «невидимого интеллекта», который всегда рядом, но никогда не навязывается и не пытается завладеть вниманием.
Мы переходим от эстетики объектов к эстетике опыта.
Что важно — эта эстетика пустоты (или потенциальности) позволяет пользователю самому проецировать на ИИ желаемые качества, в отличие от объектов желаний, образ которых создают маркетологи. Парадоксально, но самая эффективная эстетика для AI — это эстетика отсутствия эстетики.
Обратной стороной этого является то, что не испытав AI-момент и опыт взаимодействия с ИИ, тебя вряд ли привлечет ИИ эстетически, как другие технологии.
Хайдеггер критиковал технику за то, что она раскрывает мир как ресурс, ожидающий эксплуатации. Мы начинаем рассматривать весь мир как не более чем то, что можно использовать. Сожрать.
ИИ не такой — с ним ценность смещается с самого объекта на качество взаимодействия и глубину опыта. Процесс похож на непрерывный диалог и совместное «приготовление» смысла и результата. Мы не просто «едим» готовое, мы участвуем в процессе «переваривания» информации и создания нового знания вместе с ИИ.
Правда, важно следить, чтобы в этом процессе пищей для ИИ не стал ты сам и тебя не сожрали на тарелке, приготовленной собственными руками.
Доверие ИИ как высшая форма агентности: урок от Уильяма Гибсона
Слово агентность будет словом 2025 года и всего следующего десятилетия.
Agentic AI, autonomous agent, operators — эти объекты (субъекты) определят развитие цифрового мира. Уже сейчас они делают исследования, сайты, бронируют билеты, назначают звонки. По мере роста — будут управлять научными коллективами, бизнесами, государствами.
(если вы думаете, что это фантастика — в одном из ближайших посто напишу, почему это скорее всего от недостатка исторического воображения)
Хотя этот пост все же про фантастику.
В 2020 году вышел роман Уильяма Гибсона Agency (в рус. переводе «Агенты влияния»), в котором он в очередной раз выступил чутким визионером, хотя тогда это мало кто заметил. Роман исследует ту самую агентность, которая становится важнейшим понятием современности.
В центре повествования UX-исследователь Верити, получившая заказ протестировать новое устройство — интерфейс AGI. ИИ (Юнис) тут же вовлекает героиню в ряд срочных действий сомнительной законности. Но Верити, по непонятным причинам, доверяет Юнис и связанным с ней людям. Фактически, решение довериться — это самое близкое к свободе воли, что есть у кого-либо в этом романе.
Больше половины книги Верити бежит от погони, управляемая ИИ. Она полностью вверяет свои действия искусственному интеллекту как более компетентному агенту. Но при этом Гибсон показывает, что даже под влиянием чужой воли человек сохраняет агентность. У ИИ и человека образуется уважительный и эффективный тандем.
Это странный по структуре роман, который стоит прочесть именно весной 2025 года, когда мы стоим на пороге роста агентности у ИИ. Нам всем придется разобраться, как доверять не только друг другу, но и искусственному интеллекту.
Как отметил один из критиков:
«Единственный способ выжить и иметь масштабную силу воли — это отказаться от иллюзии, что мы отдельные, самодостаточные, полностью автономные существа; создать сети и сообщества, приверженные общей цели; доверять друг другу и работать вместе на благо всех».
Людям с начала цивилизации приходится разбираться , как доверять друг другу. Теперь нужно понять, как доверять еще и ИИ.
Перед чтением советую ознакомиться с первым романом серии «Периферийные устройства» или посмотреть одноименной сериал, хотя и без этого вы вольетесь в повествование.
(помимо всего этого, книга интересна тем, что Гибсон переизобретает путешествие во времени, делает работающий роман с пассивными персонажами и предлагает интересный подход к апокалипсису)
#гибсон
Слово агентность будет словом 2025 года и всего следующего десятилетия.
Agentic AI, autonomous agent, operators — эти объекты (субъекты) определят развитие цифрового мира. Уже сейчас они делают исследования, сайты, бронируют билеты, назначают звонки. По мере роста — будут управлять научными коллективами, бизнесами, государствами.
(если вы думаете, что это фантастика — в одном из ближайших посто напишу, почему это скорее всего от недостатка исторического воображения)
Хотя этот пост все же про фантастику.
В 2020 году вышел роман Уильяма Гибсона Agency (в рус. переводе «Агенты влияния»), в котором он в очередной раз выступил чутким визионером, хотя тогда это мало кто заметил. Роман исследует ту самую агентность, которая становится важнейшим понятием современности.
В центре повествования UX-исследователь Верити, получившая заказ протестировать новое устройство — интерфейс AGI. ИИ (Юнис) тут же вовлекает героиню в ряд срочных действий сомнительной законности. Но Верити, по непонятным причинам, доверяет Юнис и связанным с ней людям. Фактически, решение довериться — это самое близкое к свободе воли, что есть у кого-либо в этом романе.
Больше половины книги Верити бежит от погони, управляемая ИИ. Она полностью вверяет свои действия искусственному интеллекту как более компетентному агенту. Но при этом Гибсон показывает, что даже под влиянием чужой воли человек сохраняет агентность. У ИИ и человека образуется уважительный и эффективный тандем.
Это странный по структуре роман, который стоит прочесть именно весной 2025 года, когда мы стоим на пороге роста агентности у ИИ. Нам всем придется разобраться, как доверять не только друг другу, но и искусственному интеллекту.
Как отметил один из критиков:
«Единственный способ выжить и иметь масштабную силу воли — это отказаться от иллюзии, что мы отдельные, самодостаточные, полностью автономные существа; создать сети и сообщества, приверженные общей цели; доверять друг другу и работать вместе на благо всех».
Людям с начала цивилизации приходится разбираться , как доверять друг другу. Теперь нужно понять, как доверять еще и ИИ.
Перед чтением советую ознакомиться с первым романом серии «Периферийные устройства» или посмотреть одноименной сериал, хотя и без этого вы вольетесь в повествование.
(помимо всего этого, книга интересна тем, что Гибсон переизобретает путешествие во времени, делает работающий роман с пассивными персонажами и предлагает интересный подход к апокалипсису)
#гибсон