Intel — April 2026

⁣🤖 L’IA “mente” come prima, solo che ora lo fa con più dolcezza (e ci caschiamo lo stesso)

L’idea centrale del dibattito sull’intelligenza artificiale è che i modelli non siano davvero “affidabili” nel senso umano del termine: non comprendono la verità, ma generano risposte plausibili basate su dati e probabilità. Questo può portare a risultati convincenti ma non sempre corretti, creando una percezione di fiducia che spesso è più psicologica che reale.

Il punto critico è proprio questo: l’IA oggi non è diventata più “vera”, è diventata più brava a sembrare tale. Le risposte sono più fluide, naturali e persuasive, e questo rende più difficile riconoscere errori, distorsioni o “allucinazioni” del modello. Come evidenziano diversi analisti, il rischio non è solo tecnico ma anche culturale: ci fidiamo sempre di più di sistemi che non hanno reale comprensione dei contenuti che producono.

In questo scenario, il confine tra assistenza e dipendenza si fa sottile: più l’IA diventa convincente, più tendiamo ad abbassare la soglia di verifica, accettando risposte che “suonano giuste” anche quando non lo sono. Il problema quindi non è solo cosa dice l’IA, ma quanto siamo disposti a crederle senza controllare.

🔗 Fonte: Red Hot Cyber

#AI #IntelligenzaArtificiale #LLM #Cybersecurity #MachineLearning #Bias #TechNews #AIethics #Innovazione #DigitalCulture

✍🏻 @DeepWebITA 👥 @DeepWebITAGroup

0 dan sun’iy intellektni o‘rganish: 9 oylik yo‘l xaritasi

📈Sun'iy intellektni o‘rganishni boshladingiz, lekin qayerdan davom etishni bilmayapsizmi? Unda vaqtingiz va e’tiboringizni to‘g‘ri taqsimlash uchun quyida 9 oylik intensiv reja namunasi bilan tanishing!

➡️1–3 oy: Asos yaratish ➡️Matematika va statistika - sun’iy intellekt uchun asos bo‘ladigan algebra, analiz (kalkulyus), statistika va ehtimollarni o‘rganish ➡️Dasturlash - Python yoki shu kabi tillardan birini tanlab, asoslarini o‘zlashtirish ➡️ Ma’lumotlar bilan ishlash - ma’lumotlarni saqlash, tozalash va tayyorlash ko‘nikmalarini shakllantirish

➡️4–6 oy: Sun’iy intellektga kirib borish ➡️Data Science (ma’lumotlar bilan ishlash) - ma’lumotlardan foydali xulosa chiqarishni o‘rganish ➡️Machine Learning - nazoratli, nazoratsiz va kuchaytirib o‘qitish algoritmlarini o'zlashtirish ➡️Deep Learning (chuqur o‘rganish) - neyron tarmoqlar qanday ishlashini tushunish

➡️7–9 oy: Amaliyot va ixtisoslashuv ➡️Sun'iy intelekt vositalari - kutubxonalar va ChatGPT kabi vositalardan foydalanishni boshlash ➡️Ixtisoslashuv tanlang - masalan NLP (matn bilan ishlash) yoki boshqa yo‘nalishga yo‘naltirish ➡️Ishga tayyorgarlik - portfolio yaratish, ish qidirish va bloglar, podkastlarni doimiy kuzatib borish

🏷Ushbu rejani saqlab qo‘ying va sun’iy intellekt kurslarini qidirayotgan yaqinlaringizga ham yuborishni unutmang!

⚜️Agar siz ham sun’iy intellektni o‘rganishni boshlamoqchi bo‘lsangiz, aileaders.uz orqali bepul kurslaridan boshlashingiz mumkin.

🌐Sayt 🚀Telegram 🔵Facebook 📷 Instagram 🎬YouTube 🎰Linkedin

Об «обсуждении» псевдостратегии развития образования 27.04.2026.

Прежде всего, надо признать, что Минпросвещения России весьма успешно провело мероприятие – создало видимость обсуждения, так необходимую для отчета перед Никитой Сергеевичем Михалковым, и превратило само мероприятие в какой-то сумбурный базар. На нем оглашались какие-то проблемы, являющиеся частными, но за редким исключением не говорилось ничего стратегического (а тех, кто говорил именно о стратегических вопросах, старательно не слушали или делали вид, что не слышат).

Учитывая, что ключевым разработчиком псевдостратегии официально являлся  Федеральный институт цифровой трансформации в сфере образования, а фактически так называемый «ИИ» (или имитация интеллекта – согласно официального определения), то все логично – с помощью имитации интеллекта получена имитация стратегии развития образования.

⚡️Мы констатируем катастрофическую ситуацию в российском образовании – платное общее и среднее профессиональное образование, грубые нарушения Конституции Российской Федерации!

Платное СПО – отражено в статистике – доля лиц, получающих на платной основе этот уровень образования, стремится к 50%, причем в государственных учреждениях. Тогда как Конституцией гарантирована общедоступность и бесплатность среднего профессионального образования в государственных и муниципальных учреждениях. Платное общее образование знакомо практически любому родителю. И это не только сборы денег в школах. Это, прежде всего, репетиторы, ставшие неотъемлемой частью школьного образования.

Нежелание министра Кравцова С.С. строить государственную политику в сфере образования в соответствии с конституционными требованиями и попытки продавить антиконституционную псевдостратегию вместо Стратегии развития образования и вместо решения насущных проблем свидетельствуют о необходимости кардинальных кадровых решений.

Вифлеемский Анатолий Борисович, д.э.н.

См. во вложении файл с полным текстом анализа текущей ситуации со Стратегией развития во вложении, а приложения к нему - далее.

Файл 1. Файл 2.

#стратегия2040

⁣🤖 AI in Italia corre veloce, ma senza regole il rischio aumenta

L’adozione dell’intelligenza artificiale in Italia sta crescendo rapidamente, con un mercato che ha raggiunto circa 1,8 miliardi di euro e un aumento significativo dei progetti attivi nelle aziende. Sempre più imprese stanno integrando strumenti di AI nei propri processi, spinte da efficienza e innovazione.

Il problema è che questa crescita non è accompagnata da una governance adeguata: solo una piccola parte delle aziende dispone di processi strutturati per gestire rischi, sicurezza e conformità. In molti casi mancano policy chiare, responsabilità definite e controlli efficaci, creando un gap pericoloso tra utilizzo e controllo.

Senza una strategia solida, l’AI può introdurre criticità come bias nei modelli, uso improprio dei dati e vulnerabilità operative, oltre al fenomeno della “shadow AI”, dove strumenti vengono usati senza supervisione. Il vero punto non è più adottare l’intelligenza artificiale, ma farlo in modo sicuro, trasparente e conforme alle normative europee.

🔗 Fonte: Logotel

#AI #IntelligenzaArtificiale #Italia #AIGovernance #Cybersecurity #Innovazione #TechNews #DataProtection #DigitalTransformation

✍🏻 @DeepWebITA 👥 @DeepWebITAGroup

С начала 2026 года сильно погрузился в операционку.

Операционку не люблю. Но сейчас такое время, когда стоять в стороне уже не получается. Слишком много изменений, слишком много вызовов и трендов, которые капитально меняют правила игры.

🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨

Есть локальные проблемы внутри страны. Есть внешние тренды. Есть роботизация. Есть искусственный интеллект. Есть платформы, агрегаторы, маркетплейсы, которые забирают клиента, внимание и маржу.

Искусственный интеллект автоматизирует часть работы. Роботы постепенно убирают человеческий труд. Платформы становятся сильнее любого отдельного бизнеса.

Каждый из этих факторов сам по себе уже вызов. А когда они складываются вместе — получается задача со звездочкой.

И как будто бы есть только две логичные стратегии:

1) Уходить в максимальную независимость от этих изменений. Условно: идти ближе к земле, выращивать гусей, строить что-то простое, понятное и автономное.

2) Наоборот, вставать на гребень волны и становиться проводником этих изменений. Активно заходить в новые технологии, тренды, автоматизацию, ИИ.

И как будто это выбор без выбора.

В своих проектах я столкнулся с тем, что если у бизнеса нет своих сильных комбинаций — сильного бренда, большой аудитории, своих каналов продаж, своей дистрибуции — то он находится в очень неустойчивой позиции.

Потому что в любой момент чужая платформа может изменить правила. Маркетплейс может поднять комиссию. Алгоритм может перестать показывать контент. ИИ может убрать ценность того, что раньше считалось сложной работой.

Особенно сильно это чувствуется в медиа.

В одном из проектов мы создаем большое количество контента для YouTube. И сейчас там уже не ощущается конкуренция между людьми.

Ты конкурируешь с алгоритмом. С платформой. С искусственным интеллектом по другую сторону экрана.

И выигрывает не тот, кто просто делает хорошо.

А тот, кто быстрее понимает, куда всё движется, и успевает встроиться в это раньше остальных. Тут тоже, конечно, есть свои риски.

Но как в той шутке про медведя: не обязательно бежать быстрее медведя. Достаточно бежать быстрее остальных.

Тренды художественной литературы 2026

Озвучены командой Редакции №1 Эксмо на Большой авторской конференции 2026

Остросюжетная проза

🔹 Исторический детектив (Российская империя, XIX век) 🔹 Смешение жанров (к детективу добавляется элемент другого жанра: хоррор, фэнтези, романтика и др., но детективная линия остается основной) 🔹 Бабушки и дедушки в роли детективов, уютная атмосфера 🔹 Интеллектуальный детектив (логические загадки, сложная структура, шифры, разные временные линии) 🔹 Главная героиня, которая может спасти себя сама (может раскрыть преступление, постоять за себя, но осознает свои слабости)

Сентиментальная проза

🔹 Главный герой — хороший парень (зрелое поведение, выстраивает здоровые отношения) 🔹 Темная романтика (опасная обстановка, сложные персонажи, много драмы) 🔹 Современный терапевтический роман (для более взрослых читателей, книга как поиск комфорта и утешения) 🔹 Спортивный роман (хоккей все еще на первом месте) 🔹 Исторический любовный роман (XIX век и ранее)

Молодежная проза

🔹 Роментези (эскапизм, сильная героиня, романтика) 🔹 Фанфикшен становится оригинальной историей (знакомые сюжеты в новом свете) 🔹 Закрытая академия (изолированное общество, драма, конфликты) 🔹 Книги с особенной атмосферой (обстановка, звуки, запахи, дает погружение в историю)

Современная проза

🔹 Смешение жанров и направлений (интеллектуальная и жанровая проза перестают быть противоположностями, исследование социальных и других сложных тем через динамику, жанровые механизмы) 🔹 Гротескная эстетика, экзистенциальный хоррор 🔹 Иммерсивный эскапизм (важны ощущения читателя, не только сюжет) 🔹 В целом — время для экспериментов

Фантастика и фэнтези

🔹 Попаданцы нового типа (персонаж переживает некую драму в своем мире, получает второй шанс в другом, интерес к бытовому применению опыта одного мира в другом) 🔹 Славянский сеттинг (история России и ее народов) 🔹 Страшные истории в этническом ключе (фолк-хоррор, маленькие городки, деревни, городские легенды, местные мифы) 🔹 Альтернативная история (благородство, честность, высокие идеалы в атмосфере вымышленной империи) 🔹 Совмещение несовместимого (милое + жуткое, грустное + веселое, эмоциональная многослойность)

ℹ️ Еще мне понравилась одна мысль, которая также была озвучена: следование трендам — не гарантия успеха. Важно, что своего, авторского, уникального писатель привносит в эти тренды.

➡️ Тренды детской, подростковой и янг-эдалт литературы 2026

➡️ Тренды прошлых лет собраны в закрепленном посте в разделе «Что издают и читают в России»

Garvard universitetining bepul sunʼiy intellekt kurslarida tahsil oling!

📊Dunyoning yetakchi universitetlaridan biri Garvard universiteti sun’iy intellekt bo‘yicha bepul kurslarini e’lon qildi! Bugungi raqamli transformatsiya davrida sun'iy intellektga to'g'ri buyruq bera olish zamonaviy mutaxassis va rahbarlarning eng asosiy savodxonligiga aylanmoqda.

Garvard tomonidan taqdim etilgan darslar orqali siz: 1. Generative AI qanday ishlashi haqida bosqichma-bosqich qo'llanma Link: https://generative-ai-course.hks.harvard.edu/1-how-genai-works/class-1 2. Prompt muhandisligi Link: https://generative-ai-course.hks.harvard.edu/2-using-genai/class-4 3.Ta’limda sun’iy intellektdan foydalanish usullari Link: https://www.youtube.com/playlist?list=PL_kRkvxqHjkqjnhAdSdejAkyQf1TnPkNM 4. Chatbotlardan tashqari: Tizimli promtlar Link: https://generative-ai-course.hks.harvard.edu/2-using-genai/class-5 5. O‘qituvchilar uchun AI’dan foydalanish bo‘yicha frameworklar Link: https://www.hbsp.harvard.edu/educator-training/teaching-with-ai 6. Sodda va tushunarli tarzda asosiy tushunchalar Link: https://sites.google.com/g.harvard.edu/hksslate-genai/the-basics-of-generative-ai 7. LLM lar, neyron tarmoqlar va real amaliy misollar Link: https://cs50.harvard.edu/x/weeks/ai/ 8. Siz bilan birga fikrlaydigan promptlar yaratish Link: https://cs50.harvard.edu/extension/2025/spring/weeks/10/ 9. GPT-4 ichki ishlash mexanizmi Link: https://www.youtube.com/watch?v=vw-KWfKwvTQ 10. Nega prompt yozish yangi dasturlashga aylanmoqda kabi muhim bilimlarga ega bo'lishingiz mumkin Link: https://www.youtube.com/watch?v=JhCl-GeT4jw

✅Shu bilan birga, sunʼiy intellektga toʻgʻri vazifa berish boʻyicha bilimlarni esa aileaders.uz saytidan oʻrganing!

🌐Sayt 🚀Telegram 🔵Facebook 📷 Instagram 🎬YouTube 🎰Linkedin

Книга Power & Progress от Acemoglu (у него была известная книга Why nations fail) и от Johson (оба - недавние нобелевские лауреаты), вышла в 2023г:

Прогресс и инновации - не самодостаточны, устройство социума не менее важно. Всю историю цивилизации новые технологии сперва вели не к общему процветанию, а к эксплуатации людей. До сегодняшних идей social control в стиле Оруэлла/1984 были же паноптикон в 1791г, фабрики с надсмотрщиками итд итп. И сегодняшнего техно-оптимизма и VC с их элитизмом - мало, нужна регуляция бигтехов

1 Контроль над tech Вопреки мифам, рост производительности отраслей вовсе не обязан конвертироваться в рост зп. Автоматизация и роботизация уменьшают число требуемых людей из расчета на единицу выпуска. Как кассы самообслуживания в супермаркетах итп

2 Узость мышления - Для tech очень важен конкретный вижн как именно их встроят в социум. А tech лидеры же любят все свести к типа одному единственному правильному пути.. - Суэцкий канал был мега-успех, а Панамский канал нет: да, de Lesseps убедил тыщи инженеров и инвесторов (поверили после успеха Суэцкого канала), но это привело к смертям 20 тыс людей и краху. Пока не осушили болота, малярия всех убивала. А в Египте же не было тропических болезней

3 Сила убеждения - Наша политическая система поощряет захват информационной повестки людьми с высоким социальным статусом и проекцией их успехов в одних сферах на абсолютно другие. Общество оч. падкое на престиж. Мы биологически начинаем подражать тем, кого считаем успешными - Поэтому миру нужны ограничения чтобы сдерживать сверх-самоуверенность и эгоизмы бизнеса. А то они чем дальше, тем больше фантазий. Социум нуждается в науке и спектре мнений, а не в тирании узких грандиозных видений

4 Культивируя жалкость Даже аграрные революции от неолита до средних веков приводили к сверхобогащению узкого круга людей (монархии + церковные институции), тк социум тогда был недоразвит. А потом все это еще отмасштабировали в колониях за счет рабов

5 Промежуточный тип революции Историки промышленной революции (текстиль на водяных мельницах, паровые машины, жд) не уделяют достаточно внимания вижну. Её двигали амбиции новых людей (средний класс, предприниматели, бизнесмены), стремившихся приумножить богатство/свой социальный статус, однако их видение отнюдь не было всеобъемлющим

6 Жертвы прогресса Да, в начале промышленной революции в 16-17в сперва многие люди пострадали от tech. И социум прошел оч. витиеватый путь чтобы все в целом как общество начали выигрывать от прогресса

7 Спорный путь Экономический взлет после Второй мировой был редкий пример успеха. В плане, что это был итог множества споров про общий вектор, уровни зп (взлет профсоюзов), политические механики (появилось прогрессивное налогообложение). Но в итоге развитые страны получили 30 лет процветания вместе с ростом образования, медицины, длины жизни

8 Цифровой ущерб В посл. время на tech отрасль было слишком мало давления от работников, профсоюзов, регуляторов. Поэтому digital tech вместо новых возможностей людям и сфокусировались на автоматизации любой ценой. И социум страдает - рост производительности в 1940-70ые: 2%/год, а с 80ых: 0.7%/год

9 Artificial Struggle AI менее полезен в работах, чем пропагандируется tech leaders. Еще Turing говорил, что machine usefulness важнее, чем machine intelligence. А ещё intelligence социальна. А текущий фокус AI на мониторинге работников (в стиле Amazon) создает риск взлета неравенства (вопреки успехам последних десятилетий)

10 Кризис У демократии суровый кризис - тк и фирмы (в своих бизнес-целях), и госаппарат - все ведут гигантский сбор данных и массовую слежку. А AI и algorithmic feeds поверх этого усиливают друг друга + растят дезинформацию

11 Перенаправить tech Для начала нужна смена сегодняшнего нарратива. А это уже и позволит добавить сдержки, регуляции, new policies, реформу образования. Прогресс tech - не предначертан, социум имеет право выбирать его путь

**

Книга оч. затянута, моего конспекта более чем хватит. Взбадривает от запудривания про AI которое бигтехи устроили за посл. годы

Спасибо всем за ваши вопросы и идеи! Решила начать с вопроса о том почему не ставят аутизм в государственных учреждениях и как могут поставить в частных взрослым.

Ситуация с диагностикой аутизма (РАС) у взрослых в российских государственных медучреждениях остается сложной, хотя в последние годы наметились формальные изменения. На 2026 год основные причины «невидимости» взрослых с аутизмом в системе ПНД вызваны несколькими причинами:

1⃣Историческая инерция и «советская школа» К сожалению, долгое время в отечественной психиатрии доминировала установка, что аутизм — это исключительно детский диагноз. Считалось, что по достижении 18 лет он либо «проходит», либо перерастает в нечто иное. В результате это выросло в то, что до середины 2010-х годов при переходе из детской поликлиники во взрослую диагноз РАС почти всегда меняли на шизофрению или шизотипическое расстройство. Все это происходит из-за того, что часто психиатры старой школы искренне верят, что «аутистов-взрослых не бывает», и классифицируют особенности социального взаимодействия как симптомы психического заболевания.

2⃣Недостаток профильного образования Система подготовки кадров для «взрослой» психиатрии десятилетиями не включала глубокое изучение РАС, как и СДВГ собственно говоря. Только в детской психиатрии проходило обучение и только для 2-3 уровня поддержки. Поэтому врачи в ПНД обучены выявлять острые психозы, депрессии или деменцию, но часто не знают, как выглядит аутизм у взрослого человека (особенно если он обладает высоким интеллектом и научился «маскироваться»). Симптомы РАС часто ошибочно принимаются за ОКР, социальную тревожность или расстройства личности.

3⃣Бюрократические и юридические барьеры Хотя Минздрав еще в 2017 году выпустил письмо о недопустимости необоснованной смены диагноза «аутизм» при достижении 18 лет, на практике система сопротивляется и продолжаются первые 2 пункта. К тому же, у нас до сих пор стандартов помощи и адекватных принятых клин.рекомендаций. Если для детей с РАС существуют отработанные маршруты (специальное образование, тьюторы), то для взрослых системы «сопровождаемого проживания» или трудоустройства в госструктурах практически нет. И инвалидность по аутизму взрослым получить крайне сложно. Эксперты МСЭ (медико-социальной экспертизы) часто требуют наличия сопутствующего интеллектуального нарушения, чтобы подтвердить статус. И опять таки это все для 2-3 уровня поддержки.

4⃣Сложность диагностики «легких» форм Взрослые, которые сами приходят в ПНД за диагнозом (часто это люди с условным синдромом Аспергера), сталкиваются с тем, что они «слишком нормальные» для государственной психиатрии. Если человек способен поддерживать диалог и закончил школу, врач в ПНД может счесть жалобы на сенсорные перегрузки или трудности в общении «причудами» или «дурным характером».

Как же мы ставим диагноз в частных клиниках? Во-первых, в МКБ-11 аутизм уже вообще не имеет никакой привязки к возрасту, там просто единая рубрика. Во-вторых, даже в МКБ-10, рубрика где находятся разные формы аутизма, относится к рубрике расстройств, НАЧИНАЮЩИХСЯ в детском возрасте и СОХРАНЯЮЩИХСЯ в течение всей жизни. Так что имеем полное право ставить этот диагноз и взрослым людям тоже. Главное соответствие критериям и начало в детстве.

В 1832 году российский чиновник Семён Корсаков подал в Петербургскую академию наук заявку на механическую машину для «сравнения идей». Она умела искать совпадения в записях — по сути, это был первый механический поиск по базе данных. Академия отказала: сочли баловством.

Примерно тогда же в Лондоне Чарльз Бэббидж строил свою «аналитическую машину» — устройство, способное выполнять произвольные вычисления по программе. Он потратил на неё сорок лет и почти всё своё состояние. Машину так и не достроили — викторианская промышленность не могла изготовить детали с нужной точностью.

Оба опередили своё время примерно на сто лет. Но главное — уже тогда люди поняли, что интеллектуальные задачи в принципе можно передать машине, и по сути создали концепцию искусственного интеллекта.

Наш сегодняшний гость, Иван Ямщиков, исследователь ИИ, говорит: даже сами профессионалы не ожидали, что всё случится так быстро.

Поговорили про амбициозные проекты Маска и про то, как на самом деле устроены нейросети и почему простая математика даёт такие поразительные результаты. Почему ИИ так хорошо пишет код — и связано ли это с тем, что код, в отличие от жизни, подчиняется строгим правилам. Что такое токенизация и почему способ нарезать текст на кусочки влияет на то, что модель вообще способна понять. Как алгоритмы рекомендаций в соцсетях незаметно меняют поведение — особенно подростков. Вымирают ли программисты и что будет с теми, кто только собирается в профессию. Чему учить детей, если через двадцать лет половину работы будет делать машина. И — конкретно: как прямо сейчас внедрить ИИ в обычный малый бизнес без программистов и стартапного бюджета.

Просмотра! https://youtu.be/Lc53LICTt6A