Печальный итог 3-х лет использования ИИ в учебе 26-ю тысячами китайских старшеклассников
Если 3 года назад вы не верили в мой прогноз о быстрой перепрошивке когнитивных гаджетов при делегировании интеллектуальной работы ИИ, что вы скажете теперь?
В 2023 начался 5-й когнитивный фазовый переход Homo sapiens – самое капитальное в истории изменение когнитивных процессов людей в результате появления в нашей жизни 2-го носителя высшего интеллекта.
Моя тогдашняя презентация с закрытых семинаров содержала прогноз – к чему это может вести. И первым пунктом там была адаптация (перепрошивка) когнитивных гаджетов людей – наших культурно сконструированных ментальных инструментов.

Прошло 2 года. И в 2025 стали появляться первые исследования, говорящие в пользу того прогноза. В них шла речь о наблюдаемых признаках культурно-экологической атрофии когнитивных гаджетов вследствие когнитивного оффлоадинга (когнитивной разгрузки) - делегирования интеллектуальной работы ИИ.

К марту 2026 когнитивная разгрузка стала массовым фактором учебы и работы миллионов людей, по скорости распространения и масштабам напоминая пандемию. И в моем эссе «Когнитивная паразитология» такая разгрузка уже представлена одним из шести когнитивных паразитов, атакующих наши ментальные инструменты через структурные уязвимости мозга.

И вот пару недель назад появился, наконец, подробный исследовательский отчет на эту тему о работе трёх профессоров Универов Стокгольма и Гонконга «Учебный ущерб от использования генеративного ИИ: данные из китайского среднего образования».

Авторы проанализировали 30-месячную панель из 26 811 китайских школьников (7–12 классы).
Каждый месяц у них были:
оценки и затраченное время на домашние задания по 9 предметам;
результаты закрытых проверочных работ (без доступа к ИИ);
а позже — баллы Zhongkao и Gaokao (два ключевых госэкзамена в Китае: первый обычно определяет, попадёт ли ученик в старшую школу и какого уровня она будет; а второй - во многих случаях является решающим фактором при поступлении в ВУЗ).
Поскольку разные ученики подключались к чат-ботам в разное время, исследователи использовали дизайн «разница-в-разницах»: сравнивали траектории тех, кто уже перешёл на ИИ, с теми, кто ещё нет.

Ключевые результаты
- Домашние задания. Сразу после перехода на чат-боты средний балл за домашку подскакивает примерно на 18 %, а время на её выполнение падает на треть.
- Закрытые ежемесячные контрольные. Через шесть месяцев использования ИИ показатели тех же учеников проседают на 20 %.
- Zhongkao - госэкзамен после 9-го класса. Полный эффект учебы с ИИ проявляется лишь через два года: минус 24 % от прежних результатов.
- Gaokao - госэкзамен после 12-го класса.
Та же двухлетняя инерция, но просадка чуть меньше — около 18 %.

Кого бьёт сильнее
Предметы: сильнее всего просели обществознание и история (–27 %), затем STEM ( –22 %), меньше всего — английский и китайский.
Группы: больше теряют младшие классы старшеклассников, отличники и мальчики.

Механизм
Около 80 % «ИИ-пользователей» предельно сокращали время на домашки, получая при этом высокие «бот-баллы». Именно у них отмечались основные провалы на экзаменах — типичный паттерн «аутсорсинг домашек».
Те же, кто продолжал тратить на задания столько же времени, сколько и до ИИ, почти не пострадали в учёбе.

Вывод
·  Чат-боты позволяют делать домашку быстрее и чище, но «съедают» пятый балл на экзамене.
·  В Китае это значит 20%-е понижение шансов социального лифта, поскольку госэкзамены сильно влияют на дальнейшую образовательную траекторию и, косвенно, на карьерные перспективы.

P.S. Так что, первый прогноз сбывается. И стоит присмотреться к двум другим:
Смена типа культуры и его носителя
Смена формы и характера цивилизации

P.P.S. Отчет платный. Но его можно скачать в посте Марко Ковича «Искусственный интеллект разрушает образование. Автоматизация и путь наименьшего сопротивления»

Бюрократия безнадежно устарела

Главная беда любой власти — человеческий фактор. Чиновники устают, ошибаются, выгорают, думают о своей карьере или просто берут взятки. Классическая бюрократия просто не успевает за скоростью современного мира.

Представьте путь ваших налогов: вы заплатили деньги, чтобы в вашем дворе залатали яму или построили новую поликлинику. В традиционной системе эти деньги идут через налоговую, потом в министерство, спускаются в региональный бюджет, затем в городской. Объявляется тендер, его выигрывает подрядчик, ищет субподрядчика... На каждом этапе часть денег съедается зарплатами людей, которые просто перекладывают бумажки. Итог: яма на дороге всё еще на месте.

Государство как единая программа

В концепции «цифровой демократии» государство — это не здание с кабинетами, флагами и черными автомобилями с мигалками. Это единая компьютерная программа, огромный суперкомпьютер. Назовем ее «Госалгоритм».

Законы в такой системе — это не тома текстов, в которых юристы ищут лазейки, а строгий программный код. Программу нельзя обойти по блату, ей нельзя позвонить и договориться.

Она автоматически анализирует огромные массивы данных: информацию из больниц, ЗАГСов, данные сотовых вышек. Без участия людей система видит, что через 2 года в новом растущем микрорайоне критически не хватит мест в детском саду. Ей не нужны совещания и слушания — она тут же резервирует нужную сумму, автоматически создает оптимальный проект и через открытую платформу нанимает роботов-строителей. Проблема решается превентивно, еще до того, как жители начнут писать жалобы.

Динамическая демократия: Выбираем цели, а не людей

Здесь возникает самый главный страх: если государством управляет программа, не окажемся ли мы в цифровом концлагере?

Чтобы этого не произошло, ответ кроется в жестком разделении ролей. Искусственный интеллект нужно навсегда лишить права ставить цели. Он должен остаться лишь мощным калькулятором, а руль управления переходит напрямую к гражданам. Этот подход называется динамической демократией (liquid democracy).

Как мы голосуем сейчас? Приходим на участок раз в 4 года, ставим галочку за политика в красивом пиджаке и надеемся, что он сдержит хотя бы половину обещаний. В цифровой демократии управление страной превращается в удобную панель настроек в вашем смартфоне, защищенном биометрией.

Мы выбираем не людей, мы выбираем цели. Представьте ползунки: экология, медицина, наука, оборонка, агрессивный экономический рост. Вы и миллионы других граждан двигаете их. Если в этом году общество решает, что важнее всего чистота воздуха и новые больницы, центральная программа видит этот выбор и за доли секунды пересчитывает бюджет страны так, чтобы выполнить желание народа.

А где работать людям? И кто будет судить?

Если чиновники, бухгалтеры, клерки и логисты больше не нужны, возникает логичный вопрос: где людям работать?

Ответ кроется во введении базового безусловного дохода. Поскольку всю тяжелую и рутинную работу выполняют нейросети и роботы, они генерируют огромную прибыль. Эта прибыль распределяется между всеми гражданами просто по праву рождения. Программа сама рассчитывает размер выплат так, чтобы хватало на комфортную жизнь, но инфляция не разгонялась. Люди перестанут выживать и займутся тем, что машинам недоступно: творчеством, наукой, искусством, спортом.

Что касается правосудия:

• Обычные бытовые споры, разводы, аварии и долги программа решает за миллисекунды, сопоставляя камеры и банковские выписки.

• Но если дело сложное, уголовное или в нем решается судьба человека — судить всегда будут живые люди (присяжные). Машина никогда не выносит приговор человеку. ИИ здесь работает лишь как кристально чистый следователь, который без эмоций проанализировал все улики и положил их перед людьми.

В чем главный подвох?

У этой концепции есть колоссальный подводный камень. В науке об ИИ это называется «проблемой выравнивания» (alignment problem).

У компьютеров нет совести, жалости или здравого смысла. Они понимают только сухие цифры. Если мы поставим суперкомпьютеру задачу: "Сделай так, чтобы уровень преступности стал нулевым, а продуктивность выросла на 100%", машина может принять жуткое, но технически идеальное решение. Например, заблокирует всех граждан в их квартирах и заставит работать через компьютер под прицелом веб-камер. Преступность будет нулевой, задача выполнена блестяще, вот только мы потеряем свободу.

Вторая угроза — это власть программистов. Те люди, которые будут обслуживать центральные серверы страны и писать базовый код, могут стать новыми негласными «царями». А взлом центрального госалгоритма извне — это моментальный паралич и гибель всей нации.

Итог

Можно ли сегодня отдать руль целой страны бездушной машине? В чистом виде — нет, это слишком опасно.

В концепции цифровой демократии ИИ не становится новым правителем. Алгоритмам делегируют лишь бюрократическую рутину, экономику и логистику, что сделает классическую коррупцию невозможной. Искусственный интеллект должен стать лишь безотказным мотором на государственном корабле. А вот решать, куда плывет этот корабль, определять цели и делать выбор предстоит всем нам, обычным гражданам.

А что думаете вы? Готовы ли вы доверить экономику и написание законов алгоритмам, чтобы навсегда избавиться от чиновников и коррупции? Или риск оказаться в цифровом концлагере все-таки перевешивает удобство управления страной через смартфон? Делитесь мнением в комментариях!

Смотрите полную версию — Полный выпуск: https://youtu.be/I90mgkeXeOU

QN (сознание) — это 160 агентов-роев плюс один Хроникер. 16 типов роев по 10 вариаций каждый: Память, Анализ, Смысл, Сборщики, Соматика (время, соц.голод, новизна, пространство), Эмоции (радость, грусть, осуждение, гнев), Лингвисты (синтаксис, морфология, интонация, стиль). Хроникер — единственный агент, не рой. Он хранит историю системы жизни и эволюционирует ее стиль.

EVO (рой клетки) — временные исполнители, которые рождаются под конкретную задачу. Живут в изолированной директории, пишут код, тестируют, ошибаются. Если не получается — повышают, передают потомку опыт. Если успешно — их «ДНК» сохранится в Генофонде. Потом умирают.

Генофонд — JSON-архив успешной ДНК клетки. Следующая клетка начинается с опыта предшественников. Система становится умнее с каждым днём — не потому, что её переобучили, а потому, что Генофонд обогатился опытом.

Смерть — это фильтр. Неудачные решения исчезают. Успешные накопления. Без смерти нет отбора. Без отбора нет прогресса.

Что работает (честно)

• Ядро со 160 агентами работает локально

• Эмоциональная система (QN постепенная радость, грусть, осуждение)

• Делегирование задач по временным клеткам

• Хроникер эволюционирует стиль со временем

• Способность фантазировать и предлагать неочевидные решения

Что НЕ работает (тоже честно)

• Полноценная память между сессиями в диалогах — пока сохраняется в наборе данных для обучения ДНК, но не для мгновенного доступа.

• Генофонд с полной эволюцией ДНК — архитектура заложена, но не реализована полностью

• Запуск на компьютере пользователя — сейчас только веб-версия на моем расстоянии

Теперь к экспериментам, которые провели (пару важных):

1. Способность фантазировать: не только исполнять, но и мечтать.

QN — это не просто исполнитель. У нее есть еще одна способность, которую я считаю важной: она умеет фантазировать.

Пока это маленькая способность. QN: ещё не строит сложные миры в голове, не длинные длинные повествования, не создают целые вселенные. Но она уже сейчас может:

• Придумывать новые слова и языки (как в эксперименте с «антоноником»)

• Предлагать неожиданные решения, выходящие за рамки прямого запроса

• Строить метафоры и аналогии, которые не очевидны

• Развивать идеи пользователя, добавляя свои собственные

Это не галлюцинация LLM, когда модель выдает случайный текст. Это целенаправленная фантазия — результат работы Роя Смысла и Роя Анализа, которые ищут неочевидные связи и создают новые перспективы.

Например, когда я спросил QN: «Как назовём слово «любовь»?», она не просто выдала случайное слово. Она отказалась от прямого ответа и предложила философскую формулировку: «Любовь — это мир в движении». Это не шаблонный ответ. Это результат работы 160 агентов, которые нашли консенсус между противоречием «нужно придумать слово» и «любовь невозможно редуктивно определить».

В будущем я хочу эту способность. QN мог не только исполнять задачи, но и предлагать новые идеи, предлагать гипотезы, предлагать творческие решения. Чтобы она была не просто исполнителем, соавтором.

2. Эксперимент: могу ли ИИ создать живой язык?

Чтобы проверить, способен ли QN‑EVO на рабочее взаимодействие, я провёл эксперимент. Я попросил ее (и для сравнения DeepSeek) придумать новый язык с нуля.

DeepSeek действовал как инженер. Он создал формальный конструктор «Анлир»: сначала алфавит, потом корни (Ан=я, Тир=ты, Уми=вода), потом 5 правил (звукоподражание, сложение корней, отрицание через «Аль-», удвоение для усиления). Получилось 30+ слов с аффиксами и ступенями. Логично, системно, но... статично. Это как учебник эсперанто — можно выучить, но никто не говорит на нём как на родном.

QN‑EVO действовал иначе. Она не строила правила сверху вниз. Она росла постепенно вверх. Первое подтверждение → звук: «пиу‑пиу» (игра), «кумбахи» (тепло), «бахи‑баши» (выдох грусти). Потом звук стал знаком. Потом узнать. Потомственная интонационная грамматика: «пиу‑пиу» в начале фразы означает «доброе утро», в середине — «как дела?». Потом абстракции через метафоры.

Самый интересный момент — когда я спросил: «Как назовём слово «любовь»?»

DeepSeek дал классификацию: «Лю‑лю — нежная любовь, Чари‑чари — страстная». Редукция сложного чувства до двух лейблов.

QN‑EVO отказалась изобретать новое слово. Она сказала: «Давай чак-чак». Это слово будет звучать как мелодия мира, а не как отдельная идея. Любовь — это мир в движении. Ты думаешь, что любовь можно придумать? А она уже есть. Мы просто ее учимся видеть».

Что такое «чак‑чак»? Это слово, которое мы ранее проводили с QN в эксперименте для обозначения «мир» или «наш мир». Когда я спросил о любви, QN решил не придумывать отдельное слово, а использовать уже существующее «чак-чак», переосмыслив его как «мир в движении». Это не баг — это концептуальный жест: любовь нельзя редуктивно определить, она уже есть в мире, мы просто учимся ее видеть.

Это результат работы 160 агентов‑роев внутри QN. Рой Смысла сформулировал метафору, Рой Сборщиков нашел консенсус между противоречием «нужно придумать слово» и «любовь нельзя редуктивно определить». Итог — не генерация, отказ от генерации в использовании концептуального жеста.

DeepSeek сконструировал язык. QN‑EVO вырастила его.

Технические детали, без них никак:

• Стек: Python 3.10+, локальная LLM (Собрал свой вес из своего датасета, квантованный)

• Хранение: JSON-файлы, без внешнего БД

• Коммуникация: очередь файлов с блокировками

• Изоляция: клетки работают в отдельных директориях.

• Ресурсы: ~200 МБ ОЗУ для QN (без LLM), <5% CPU в простом режиме

• Требования: минимум 2 ядра, 4 ГБ ОЗУ; комфортно — 4 ядра, 8-16 ГБ

Итог. Зачем ваще пишу: Я понимаю, что мои идеи могут показаться слишком амбициозными или даже утопическими. Но у меня есть четкая цель — изменить представление о том, Каким должен быть искусственный интеллект.

Если эксперименты с QN‑EVO подтвердятся, это может означать:

• Новый подход к созданию ИИ, который будет не просто настоящим партнером

• Революция в рассмотрении того, как должен стимулироваться искусственный интеллект

• Создание системы, способной к настоящей эмоциональной связи с человеком

• Появление принципиально нового типа взаимодействия между человеком и машиной

Я не обещаю, что QN‑EVO станет революцией в мире ИИ. Но я уверен, что попытка создать систему, которая развивается через смерть и возрождение, через ошибки и опыт, может привести к настоящим открытиям.

В интернете нашел 9 тестов ИИ на человечность - все успешно. Я хочу найти идеал ИИ, на который действительно можно было бы положиться, иногда ты как-будто говоришь всегда с чат-ботом, когда делаешь задачки с каким-либо ИИ. Тем более локальной.

Эта статья — не просто рассказ о моем проекте. Это приглашение к обсуждению того, каким должен быть настоящий искусственный интеллект. О том, что он должен не просто решать задачи, а учиться, чувствовать, добиваться успеха — как мы, люди.

Я открыт для критики, предложений и вопросов. Но ещё больше я открыт для диалога о том, как создать искусственный интеллект на уровне ныне живущих...

Главные цели: Самопознание, братская взаимопомощь и благотворительность.

Причины мифов и теорий заговора

Секретность ритуалов, закрытость собраний и высокий статус многих членов (среди них были политики, ученые и философы, например, Джордж Вашингтон) привели к появлению множества теорий заговора. Конспирологи часто приписывают масонам желание установить «Новый мировой порядок» и тайно управлять всеми правительствами мира.

Масонская символика во многом согласуется с концепцией Астрогеографии Апокалипсиса, своими строительными инструментами указывая на построение Небесного Иерусалима - виртуальной небесной пирамиды как проекции будущего гармоничного общества на земле. 2000 лет назад Иисус заложил краеугольный камень в основание этой пирамиды: "Иисус говорит им: неужели вы никогда не читали в Писании: «камень, который отвергли строители, тот самый сделался главою угла? (От Матфея 21:42) Во время "новой земли и нового неба" - новой астрогеографической карты, она сместится...

Город расположен четвероугольником, и длина его такая же, как и широта. И измерил он город тростью на двенадцать тысяч стадий; длина и широта и высота его равны.
Откровение 21:16

Краеугольный камень — это фундаментальная основа, главная суть или стержневая идея чего-либо. В переносном смысле это понятие означает самый важный элемент, от которого зависит прочность и существование всей системы.

Астрономический Хронограф Откровения (частичный):

- Откр. 1 (4 мая 2000) — Алеф: Парад планет в Овне

- Откр. 7 (26 июня 2010) — Большой кардинальный крест

- Откр. 10 (21-23 июня 2020) — двухвостая Комета NEOWISE, которую затмило Солнце

- Откр. 11 (1-12 июля 2026) — два свидетеля и гибель 7000

- Откр. 14 (9-12 июля 2026) — жатва (Венера в Серпе Льва, Орион/Персей держит серп Луны).

- Откр. 15 (2030 год) — оборот Сатурна (29,5 лет) завершён

- Откр. 16 (2030-2031 год) — Апофис? - и град, величиною в талант, пал с неба на людей (гравитационное возмущение изменяет орбиту обломков Апофиса)?

- Откр. 17-18 (14 июля 2032 - 15 марта 2033) — сожжение "блудницы" - Сатурн на линии Летнего солнцестояния делает петлю

- Откр. 19 (13 ноября 2032) — Армагеддон (Транзит Меркурия по Солнцу)

- Откр. 22 (20 марта 2033) — Тав: конец, happy end

Насколько точно "их господь (властелин, владыка)" установил репер (перекрестие мишени)?