AI-дайджест 25.10: Голлівуд, RLVR, людський час

0:02PM Lead ProЦе PM Lead Pro. У випуску: що стається з креативним ринком праці, чому лабораторії роблять ставку на логіку і куди йде дистиляція моделей.

0:14Уявімо таку ситуацію. Голівуд стрімко втрачає десятки тисяч робочих місць.

0:19А провідні лабораторії штучного інтелекту раптом зупиняють розробку генераторів відео

0:25і кидають усі свої потужності на математику.

0:28Здавалося б, де створення кіно, а де математика.

0:32Але ми сьогодні саморозбираємо ці свіжі матеріали, щоб зрозуміти, куди взагалі рухається світ.

0:38Так, це наше чергове глибоке занурення в аналітику.

0:40І почнемо, мабуть, з ринку праці.

0:42От у дослідженні Джозефа Політана є цифра, що у США за останні 4 роки зникло 200 тисяч робочих місць саме у креативі.

0:51Ага, і половина з них, тобто 100 тисяч – це суто Голлівуд. Типу це ж третина всієї їхньої індустрії.

0:58Ого, третина. Але, слухай, може це просто оця постковідна бульбашка стрімінгів нарешті лускає?

1:03Ну, корекція ринку, безперечно, є. Проте Ден Лу у своєму блозі дуже влучно підмітив глибшу проблему.

1:10У кіношників зараз просто немає запасного плану.

1:14Запасного плану, типу як у музикантів колись?

1:17Точно, точно. Пам'ятаєш, коли цифрове піратство майже вбило продажі дисків у нульових?

1:22Музикантів витягнули живі концерти, тобто вони монетизували фізичну присутність.

1:28А режисер монтажу чи спеціаліст з візуальних ефектів не може зібрати стадіон, щоб наживо різати кадри?

1:33100%. Їхній єдиний продукт, він суто цифровий. І ШАІ зараз залазить у ці робочі процеси абсолютно непомітно.

1:43Студія навіть не може проконтролювати, чи сценарист сам писав текст, чи просто просив нейромережу допомогти.

1:49IT IT Antropic

2:02Здається, там, де семеро людей щось круте розробили?

2:05Саме так. Семеро розробників усього за п'ять місяців склепали свій внутрішній аналог GitHub.

2:11Те, на що раніше треба було б десятки, а то й сотні людей, зараз робить бжменька інженерів з правильними інструментами.

2:17Фантастика. Але отут у мене справжній дисонанс. Якщо створювати базовий код чи тексти стало так дешево, то чому лідери ринку різко міняють курс?

2:28PM Lead ProДля тімліда: семеро розробників за п'ять місяців зробили внутрішній аналог GitHub. Варто оцінити, що може невелика команда з правильними інструментами.

2:38OpenAI тримає на паузі генератор відеосора, Antropic взагалі ігнорує генерацію зображень.

2:44Вони що, вирішили, що відео не приносить грошей? Це ти хотіла спитати?

2:47Ну, типу того. Увесь їхній ресурс чомусь йде на логіку та науку зараз.

2:52Справа у векторі розвитку. Справжній економічний прорив лежить у моделях, які вміють думати.

2:58Себастіан Рашка у своєму курсі зі створення різенінг-моделей чудово це пояснює. Зараз ключовою фішкою стає навчання з підтверджуваними винагородами. Скорочено – RLVR.

3:10Звучить як дуже складна абревіатура. Як це на пальцях пояснити?

3:14Уяви лабіринт. Раніше нейромережа просто вгадувала шлях, бо спиралася на те, як цим лабіринтом ходили інші в текстах.

3:22А з RLVR

3:24система самостійно блукає,

3:26отримує математичну нагороду тільки коли

3:28реально знаходить вихід.

3:30Ага, тобто вона сама виводить ідеальне

3:32правило проходження. Точно.

3:34ША тепер вчиться фундаментальній

3:36логіці, а не просто імітує

3:38закономірності тексту. Це базис

3:56Але чекай, якщо машини монополізують логіку і написання коду, виникає питання, а що залишається людям?

4:02Як розподіляється суто людський час, коли алгоритми стають такими розумними?

4:06Це дуже глибоке питання.

4:07Я одивилася робочі матеріали NBER, і там є дивовижні дані.

4:11Виявляється, голови Федеральної резервної системи США понад 30% свого часу витрачають виключно на зустрічі з економістами.

4:19Так, і стаття на Marginal Revolution це підкреслює. Сьогодні інтелектуальний час експертів – це найдорожчий ресурс. Але історично це приголомшливий контраст.

4:29О так. Мене найбільше вразило, що в Англії раннього модерну найбільшою інвестицією в людський капітал було грудне вигодовування. Цифри там просто космічні.

4:39І його економічна цінність конкурувала з цілими індустріями.

4:44Так-так, з виробництвом скла, наприклад.

4:46Тоді машини взагалі не думали, і головним капіталом була фізична підготовка робочої сили.

4:51А сьогодні це час центробанків на спроби зрозуміти, куди летить економіка.

4:55Людський капітал постійно еволюціонує разом з технологіями.

4:58І щоб краще розуміти ці технології, давай перейдемо до нашого радара моделей.

5:03Давай. У нас тут три новинки. Перша – це QWEN 3 версії 0.6b. Це зовсім крихітна база. Навіщо комусь сьогодні така мала модель?

5:14RLVR DeepSeek R1

5:33В матеріалах її згадують у контексті дистиляції знань.

5:37Це як взагалі працює?

5:38Уяви шеф-кухаря Мішлен, який пише просту покрокову книгу рецептів для новачка.

5:45Велетенська модель генерує складні логічні ланцюжки,

5:48А потім цю очищену логіку переносять у маленькі моделі, які потягне твій ноутбук.

5:54І китайські розробники тут показують крутий результат?

5:57Абсолютно. Вони демонструють результати на рівні з західними підходами, але це набагато економніше.

6:03Цікаво. І третя група – це новітні класи агентів GPT-6, Astra та Clod 5.5.

6:10От це вже серйозно.

6:11Це не просто чат-боти. Їм дають загальне завдання, а вони самостійно планують кроки, пишуть стандарти коду і виправляють помилки практично без втручання людини.

6:21PM Lead ProДля власника компанії: велика модель генерує логічні ланцюжки, а їх переносять у малі моделі, які тягне ноутбук. За розмовою, це економніше.

6:31Підсумовуючи це все, напрошується така практична думка. Замість того, щоб боятися втрати традиційної роботи, варто використовувати ці нові шаї-двигуни.

6:40Сьогодні одна людина здатна створювати інструменти, для яких раніше була потрібна ціла компанія.

6:45Згоден.

6:46Це час безпрецедентного посилення людських можливостей.

6:49І наостанок, така провокаційна думка на подумати. Якщо в минулому основою людського капіталу було фізичне виховання, а сьогодні час інтелектуальної еліти, то що буде завтра?

7:01Це хороше питання.

7:02Чи не стане в майбутньому єдиним справжнім людським капіталом наша здатність просто відрізнити реальний результат від якісної шаї ілюзії?

7:11Повертаючись до того ж Голівуду, можливо, виживуть не ті, хто генерує контент, а ті, хто здатен довести його автентичність.

7:19PM Lead ProБільше на pmlead.pro: транскрипт і джерела є на сторінці випуску. А як ви відрізняєте реальний результат від якісної ілюзії?