Ava õpik

TI Äris

ClawCon, Hiina ja $100 miljardit: OpenClaw okosusteemi ja mulli vahel

10 min lugemist

320 000 tarni GitHubis. Fuusiline konverents Manhattanil. Valitsuse toetused Shenzenis. Kuue nadalaga on OpenClaw labiud tee huvitava README-ga hoidlast geopoliitilise nahtuseni, mida arutavad Bernsteini analuutikud, Hiina toostusministeeriumi ametnikud ja Xianyu kasutajad, kes postitavad noustamisteenuste kuulutusi pealkirjaga “aitan eemaldada”.

See on sarja kuues osa. Eelmises osas fikseerisime 265 000 tarni, looja liitumise OpenAI-ga, esimesed enterprise-juurutused Sundae Bari kaudu ja kolm uut CVE-d. See oli 12 paeva tagasi.

Loe edasi
ClawCon, Hiina ja $100 miljardit: OpenClaw okosusteemi ja mulli vahel
AI ei tee sind rumalaks. Asi on selles, kuidas sa seda kasutad
7 min

AI ei tee sind rumalaks. Asi on selles, kuidas sa seda kasutad

Poolteist aastat tagasi kirjutasin märkme isiklikku blogisse sellest, mida märkan kolleegide ja enda töös: mida rohkem AI-d usaldad, seda harvemini küsid endalt „kas see on tõesti õige?". Toetasin end toona Microsofti uuringule – see näitas, et usaldus AI vastu pärsib antavate vastuste kriitilist hindamist. Argument tundus tugev, kuid sellel oli ilmne puudus: korrelatsioon, mitte põhjuslik seos.

  1. aasta veebruaris avaldasid Anthropicu uurijad Judy Shen ja Alex Tamkin eksperimendi, mis täitis selle lünga. Randomiseeritud kontroll. Konkreetsed andmed. Ja järeldus, mida – nagu mulle tundub – enamik sellest lugenud inimesi valesti mõistab.

Sest see pole lugu sellest, et AI teeb meid rumalamaks. See on lugu sellest, kuidas täpselt me seda kasutame.

Mis siis, kui tehisintellekt tuleb liiga hästi toime? Citrini 2028 stsenaariumi analüüs
5 min

Mis siis, kui tehisintellekt tuleb liiga hästi toime? Citrini 2028 stsenaariumi analüüs

  1. aasta veebruaris avaldas investeerimisanalüüsi uudiskiri Citrini Research stsenaariumi, mis pöörab tavapärase loogika pea peale. Tavaliselt ennustavad pessimistid, et AI ei vasta ootustele. Citrini küsib hoopis teisiti: mis siis, kui AI vastab kõikidele ootustele – ja just see osutub probleemiks?

Nende artikkel «The 2028 Global Intelligence Crisis» on väljamõeldud memorandum 2028. aasta juunist. See pole prognoos, vaid stressitest: mis juhtuks majandusega, kui masinintelligents tõesti asendab valgekraed nii kiiresti, nagu arendajad lubavad.

9 küsimust iseendale: kas sina kasutad AI-d või AI – sind?
9 min

9 küsimust iseendale: kas sina kasutad AI-d või AI – sind?

Hiljuti koostasin uuele kliendile kommertspakkumist. Summa oli ebastandardne, tingimused – samuti. Sisetunne ütles: pane X, sa tunned seda turgu. Kuid ma otsustasin Claude’i kaudu „üle kontrollida". Mudel andis argumenteeritud vastuse teise numbriga – 15% madalam kui minu hinnang. Kõlas veenvalt. Ma muutsin numbri.

Nädal hiljem allkirjastas klient ilma kauplelemata. Ja rahulduse asemel tundsin ärritust: mis siis, kui mu algne number oleks samuti läbi läinud? Ma ei saa seda kunagi teada – sest otsuse tegemise hetkel surusin alla oma hinnangu „statistiliselt põhjendatud" algoritmi vastuse nimel.

Just see ongi muster, mida Anthropicu uurijad nimetavad Disempowerment – kontrolli kaotamine. Mitte dramaatiline, mitte ilmne. Lihtsalt vaikne „mina otsustasin" asendamine „AI soovitas" vastu.

Läbipaistvuse dilemma: kas öelda kliendile, et teksti kirjutas AI?
12 min

Läbipaistvuse dilemma: kas öelda kliendile, et teksti kirjutas AI?

Kirjutasite kliendile ideaalse kirja. Toon on täpne, argumendid loogilised, isegi nali on tabav. Probleem on üks: te ei kirjutanud seda. Kirjutas Claude. Või ChatGPT. Või Gemini – vahet pole.

Nüüd küsimus: kas te ütlete seda kliendile?

Intuitsioon ütleb: „Muidugi mitte. Mis vahet, kuidas on kirjutatud, kui on hästi kirjutatud?". Ettevõtte eetika sosistab: „Peab olema läbipaistev". Aga teadus ütleb midagi ootamatut: mõlemad variandid hävitavad usalduse – kuid erineval viisil ja erinevate tagajärgedega.

Varjatud AI-maks: miks 40% ajasäästust kaob
8 min

Varjatud AI-maks: miks 40% ajasäästust kaob

87% töötajatest kasutavad tööl AI-d. 77% ütlevad, et on muutunud tootlikumaks. Kõlab nagu digitaalse transformatsiooni edulugu. Aga tasub esitada ebamugav küsimus: kui AI tõstab tootlikkust nii palju, siis miks ainult 14% saavad tegelikult puhaskasu? Kuhu kaovad ülejäänud 86%?

Workday viis läbi ülemaailmse uuringu 3 200 vastajaga – ja avastas, et ilusate numbrite taga peitub ebameeldiv reaalsus. Peaaegu 40% AI abil säästetud ajast kulub selle vigade parandamisele. See pole üksikute tööriistade viga ega „vale kasutamise" probleem. See on süsteemne tõrge selles, kuidas organisatsioonid tehisintellekti juurutavad.

Meie mysummit.school oleme juba analüüsinud Dejan.AI (AI kui nooremstažöör), Gallup (kasutamise kasv 2 korda aastas) ja MIT (lõhe liidrite ja mahajääjate vahel). Workday lisab uue vaatenurga: AI-väljundite madala kvaliteedi mõõdetava hinna. Ja see hind osutub kõrgemaks, kui paljud on valmis tunnistama.