Василий Тополев

Прошу прощения за такой долгий перерыв, были некоторые проблемы со здоровьем Первая часть большого цикла об экономике нацистской Германии. Когда-то я уже начинал про это писать, но ограничился одной статьёй. Теперь будет большой и подробный цикл. В первой части будет не про борьбу с безработицей и не про автобаны, не про Великую Депрессию, приведшую Гитлера к власти, и не про идеологические корни взглядов нацистов на экономику. Первая часть начинается сразу с 1936 года. Мы попытаемся разобраться, как в Третьем Рейхе было устроено управление экономикой, и придём к выводу, что этого не понимал никто - включая самого Гитлера. Всё устройство нацистского государство представляло собой живой хаос, в котором множество ведомств боролись друг с другом, не имея никаких четко обозначенных границ компетенции. Мы разберём несколько версий причин возникновения такого хаоса, включая доминирующую в современной историографии - и поймём, почему все они (включая доминирующую) выглядят не слишком убедительно. Разберёмся, был ли бывший красноармеец Баварской советской республики (ну или не совсем красноармеец - тоже об этом скажем) Гитлер ленивым (не был) и следовал ли максиме “разделяй и властвуй” (не следовал). Мимоходом узнаем, была ли НСДАП партией крупного капитала, мелких лавочников, ветеранов мировой войны или кого-то другого. Ну и много чего ещё. Этот рассказ будет мало похож на то, что вы раньше могли видеть в ютуб-роликах или читать в популярных статьях. Тут не будет войны, концлагерей и истории прихода нацистов к власти. Зато будет много фамилий, которые вы никогда не слышали, бюрократические дрязги, разбор рабочего графика Гитлера, амфетамин и тестостерон, подломившаяся стойка крыла и взрыватели морских авиационных мин, разные исторические концепции - и их недостатки, и Римская империя, куда ж без неё. Двухчасовое аудио, которое я закачивал пять часов (спасибо Бусти! вам определённо надо ещё добавить сто фич, а не добиться на восьмой год работы стабильной загрузки самых обычных аудио), в наличии. https://boosty.to/bazil.topol/posts/0888fe26-5fa7-429a-85db-d621fb061e9c ... Что касается прихода нацистов к власти. Мой хороший приятель, историк и автор канал Стальной шлем, написал на эту тему много хороших постов. Здесь пост с хронологией. И несколько отдельных: – последняя попытка генералитета договориться с левым крылом НСДАП и остановить Гитлера – связи нацистов с крупным капиталом до прихода к власти – медленное разрушение Веймарской Германии – что не так с Веймарской конституцией – действительно ли Сталин привёл Гитлера к власти? (нет) – три составные части победы нацистов – в какой мере победа Гитлера была неизбежной? (дискуссионный пост)

Пару месяцев назад один выдающийся математик говорил в лекции о том, что развитие ИИ-математики радикально повысит значение понимания доказательств - proof digestion, включая их объяснение, рецензирование, публикацию и включение в общепринятую математическую теорию. Этим математиком был не Альберт Эйнштейн, а Теренс Тао. Так что написанное выше далеко не оригинально. На следующем слайде в своей ставшей знаменитой лекции (этот слайд почти никто не постит) Тао поясняет свою мысль с лекарством, разработанным ИИ. Что если это лекарство вас в итоге убьёт? Конечно, если у вас четвёртая стадия - вам уже плевать на риски. Но что если стадия не такая поздняя и есть альтернатива, созданная людьми, понимающими хотя бы примерно, как это работает? Основной пойнт Тао не в том, чтобы запретить ИИ заниматься математикой - требовать этого просто бессмысленно. Он боится того, что широкая общественность отреагирует на новые достижения примерно так: раз ИИ научился решать математику, значит, финансировать математику больше не надо. Никто же не финансирует сегодня газовое освещение или дилижансы. В реальности выложенные OpenAI семьсот решений математических проблем, как считают сами математики, часто просто нечитабельны, часто доказывают не то, что заявлено, часто содержат ошибки. Сами по себе теоремы и их доказательства не имеют значения. В физике вам достаточно, скажем, узнать состав и способ изготовления нужного для ваших задач материала - и дальше можно начать его производить. Доказанную или опровергнутую теорему невозможно "производить". Её можно где-то применить, а для этого сначала надо хотя бы понять, о чём вообще эта теорема. Дело не только в финансировании. Математический ИИ-слоп может разрушить культуру понимания, культуру общения математиков, создаваемую веками. Не говоря уже о том, что перестают работать привычные метрики: раньше "силу" математика можно было определить по сложности решённых им проблем, а как теперь? Но есть основания рассчитывать на прямо противоположный исход. "Навье-Стокс момент" (по аналогии со Sputnik moment и AlphaGo moment) может стать для математиков примерно тем же, чем стали Ford T и массовый конвейер для автопрома. Легко представить, что математики - те, кто занимаются самой что ни на есть фундаментальной, чистой математикой, не прикладной - станут незаменимы во всех областях науки и техники, как сегодня незаменимы программисты. Если они выйдут из своих белоснежных башен, в одной из которых, судя по примеру с лекарством от рака, проживает Теренс Тао. Они смогут перерабатывать гигантские объёмы новых математических знаний в те самые летающие автомобили. Не знаю, правда, где можно взять столько очень умных и усидчивых людей. Кстати. Все в школе учились решать квадратичные уравнения. Ну помните - дискриминант, теорема Виета, икс один, икс два. Многие, наверное, даже формулы вспомнят. А теперь попытайтесь с ходу привести пять ситуаций, в которых эти уравнения могут понадобиться. Даже для школьника, готовящегося к ЕГЭ и приучившегося решать квадратичные уравнения на автомате, этот вопрос будет непростым. Всё это, повторюсь, лишь досужие размышления - и повод для вас поразмышлять самостоятельно. Мы не знаем, с какой скоростью будет развиваться ИИ. Может быть, модели быстро научатся не только решать математические задачи, но и находить применения этим решениям. Правда, если этот ИИ будет понимать устройство реального мира лучше нас с вами, не совсем понятно, что нам с вами останется делать. Но это уже другой вопрос. Если я в шестой раз буду рассказывать про лошадей, прогнозы Леонтьев и Бринйолфссона, меня засмеёт Баженов. А Тао и Копену, наверное, стоит прекращать громко рыдать, веселить биотехнологов в твиттере и блокироваться с шизонеолуддитами, а готовиться стать гига-Жуковскими, гига-Лузиными - людьми, которые создадут разветвлённые группы учеников, способных поменять мир. Будем оптимистами. начало поста

В случае с математикой даже бессмысленно пытаться перечислить все сферы, где математику можно применять. Просто потому, что список таких сфер будет примерно совпадать со списком всех сфер деятельности человека. Мы не особо представляем, как может изменить наш мир способность ИИ щёлкать как орехи сложнейшие математические вопросы. Люди, придумавшие закапывать несколько собранных зёрнышек в землю, чтобы через несколько месяцев сорвать выросшие колоски, не знали, что их действия изменят всё устройство мира. Люди, жившие в десятилетия Промышленной революции, понятия не имели, что они живут в десятилетия Промышленной революции. И наоборот: в шестидесятые фантасты уверенно пророчили наступление космической эры и скорую колонизацию других планет. Те фантасты уже давно умерли, мальчишки, читавшие их свежие книжки, стали глубокими стариками, а у нас не то что колонизованных планет - даже летающих авто нет. Переход к сверхзвуковой гражданской авиации казался скорой неизбежностью в 1960-е. Сегодня единственная компания, продолжающая хотя бы делать вид, что разрабатывает сверхзвуковой гражданский самолёт - Boom Technologies - переключается на производство турбин для дата-центров. Рассуждать о далёких перспективах развития технологий - занятие не слишком осмысленное. Существует миф о том, что президент IBM в 1943 году заявил, что мировому рынку хватит пяти компьютеров. Никаких подтверждений этих слов не существует. Зато в 1951 году кембриджский профессор математической физики Дуглас Хартри, один из пионеров вычислительной техники и одновременно один из пионеров квантовой механики, действительно сказал: «У нас есть компьютер здесь, в Кембридже, один в Манчестере и один в Национальной физической лаборатории. Я полагаю, что еще один должен быть в Шотландии, но это, пожалуй, и все». Хартри в 1946 году написал в Nature первую большую статью про американский ENIAC; ещё в годы Первой мировой он занимался разработкой техники для расчёта баллистических таблиц (ENIAC, первый программируемый электронный компьютер общего назначения, создавался в годы Второй мировой как раз для таких таблиц). Мало кто в мире разбирался в компьютерах лучше Хартри, но это не помешало ему объявить, что четырёх бесконечно примитивных (по меркам 2026 года) компьютеров будет достаточно для всей Британской империи. Есть прямо обратный пример. Другой знаменитый британский физик, нобелевский лауреат и сын нобелевского лауреата Джордж Томсон (папа открыл электрон, сын открыл волновые свойства электрона), в 1958 году пообещал появления управляемого термоядерного синтеза к 1978 году. Сам Томсон умер в 1975, а его прогноз превратился в шутку "управляемый термоядерный синтез всегда будет через двадцать лет". На 75-летие нобелевского лауреата Тамма его ученики, уже ставшие заслуженными профессорами и академиками, написали стишки: Говорят, говорят, скоро будет термояд. Нам об этом термояде говорили в детстве дяди. А теперь мы сами дяди, сами то же говорим И мечтой о термояде все горим, горим, горим Академик Тамм умер 55 лет назад, его ученики тоже давно умерли, а стишки остаются актуальными до сих пор. На этом месте обычно вставляют пример про мир братьев Стругацких, в котором осваивающие месторождения урана на Венере люди пользуются плёночными кинокамерами. Ну и я приведу. Но если всё-таки предположить, что способность компьютеров решать сложные математические задачи станет новым прорывом, сравнимым с изобретением сельского хозяйства, письменности, паровой машины, электрогенератора, антибиотиков, транзистора - если это действительно будет очередным огромным скачком в будущее, то что будет с математиками? Повторюсь - давать уверенные прогнозы просто смешно. Но всё-таки можно предположить, что потребность в математиках вырастет взрывообразно. Мы с вами недавно узнали, что ИИ то ли решил, то ли украл, то ли неправильно решил проблему уравнений Навье-Стокса. Какую практическую пользу мы можем из этого извлечь? Никакую. Мы не сможем прочитать даже пол-страницы решения. То есть прочитать-то сможем, понять ничего не сможем. Понять до конца смогут несколько тысяч - или даже сотен - человек на планете. И эти же люди, хотя бы гипотетически, могут придумать, как можно полученное решение применить. А потенциальное число областей применения огромно. Одна только проблема автоколебаний, тесно связанная с Навье-Стоксом, была и остаётся проклятием для инженеров из самых разных отраслей - от космического ракетостроения (из-за них фон Брауну пришлось на полгода удлинить разработку лунной ракеты) до создания искусственных органов. Есть, однако, прямо противоположные мнения от очень компетентных людей - ведущих инженеров, занимающихся проблемами турбулентности (раз, два), и от блестящего молодого математика, занимающегося моделированием турбулентности и вычислительной геометрией. Но проблема уравнений Навье-Стокса - вероятно, самая известная проблема в математике вообще. Чем лучше будет работать ИИ - тем больше будет появляться новых доказательств, для которых потребуются "переводчики" с языка математика на язык применимости в реальной жизни. От математика может потребоваться некоторая широта взглядов, возможно, даже инженерные знания. Слайд из лекции Тао (ссылка в начале поста) здесь может служить отличной иллюстрацией. Тао предлагает пример лекарства от рака, придуманного ИИ, которое работает, но механизм этой работы непонятен. Разве можно разрешить такое лекарство к использованию? Тао, составлявшему свою лекцию, кажется, даже не пришло в голову, что если альтернатива применению лекарства с (пока) непонятным механизмом воздействия - мучительная смерть несчётных миллионов людей, которым уже ничего другое не поможет, то обычный человек несомненно выступит за одобрение такого лекарства. Больше того, для многих разработанных без всякого ИИ и давно одобренных лекарств механизм воздействия не слишком понятен. И даже больше: до конца он не понятен ни для какого лекарства вообще, поскольку мы не знаем до конца, как устроен человеческий организм. В твиттере биотехнологи и фармакологи веселятся над слайдом Тао, объясняя, что в большинстве случаев они сами далеки от даже частичного понимания механизма работы создаваемых ими лекарств. В любой технологии есть немного магии. Давайте переформулируем вопрос Тао. Допустимо ли ежедневно отправлять на высоту в десять километров много миллионов человек в многотонных механизмах, про которые мы не до конца понимаем, почему они держатся в воздухе? Законы аэродинамики не изучены до конца (чему доказательством служит ажиотаж вокруг Навье-Стокса). В любом крупном авиационном КБ используют огромные аэродинамические трубы: никакое моделирование не может полностью заменить продувку макета. Сейчас, конечно, существуют суперкомпьютеры и сложнейшие системы моделирования воздушных потоков. А вот братья Райт даже среднюю школу не закончили и занимались велосипедами. На момент первого управляемого полёта на самолёте они не могли знать теорему Кутта-Жуковского о подъёмной силе: эта теорема была окончательно сформулирована на полтора года позже. Вряд ли они слышали про Бернулли и удивились бы, если бы им рассказали про какую-то идеальную жидкость: самолёт должен летать по воздуху, в жидкости плавают корабли. Следуя логике Тао, братьям Райт следовало запретить все их опыты и разрешить строить первый самолёт только создателю аэродинамики Жуковскому, который хотя бы примерно понимал, почему самолёт не падает. Но Жуковский, будучи математиком, действительно сыграл гигантскую роль в создании авиастроения - не только глобально, как теоретик, но и локально: его учениками были Туполев (а учеником Туполева был Королёв), Микулин и Климов (отцы-основатели советского авиамоторостроения), Сикорский (тот самый, в том числе через другого ученика Артемьева), Чаплыгин (создатель ЦАГИ, патриарх советской механики, учитель Келдыша), список длинный. Или вот пример. Квантовая физика и общая теория относительности несовместимы между собой и принципиально по-разному описывают Вселенную. Физики уже столетие пытаются их "поженить", но пока безуспешно. Как же можно строить ядерные реакторы, а тем более заниматься термоядом, если до конца не понятно, как устроен мир элементарных частиц?

реклама Ford Model T между 1910 и 1926 годами. Инфляция за 16 лет составила 83%, то есть реальное снижение цены машины было примерно семикратным. В 1910 году один автомобиль стоил почти как два средних годовых заработка американского рабочего, в 1926 - как два-три месячных заработка.

Теренс Тао, один из самых крупных математиков современности, возглавляет крестовый поход против "нечеловеческой" математики. Новые модели щёлкают одну за другой задачки, над которыми выдающиеся умы работали долгими десятилетиями. Доминиль-Копен, свежий филдсовский лауреат, рассказал, что разбудил своими громкими рыданиями дочь, когда узнал, что ИИ решил 16 математических проблем, над которыми он работал годами. Ни я, ни вы не понимаем суть проблем, над которыми работает Тао - и никогда толком не поймём, даже если очень захотим. Но у меня есть не связанный с собственно математикой аргумент в пользу того, что математикам не стоит нашивать кресты на плащи и идти штурмовать дата-центры Альтмана и Амадео. Давайте подушню на тему "ИИ сделает всех безработными", подробно развернув один пункт, который кратко упоминал очень давно. Изложенные ниже мысли достаточно банальны, но с цифорками они становятся нагляднее и понятнее. В двадцатом веке одной из самых динамичных промышленных отраслей была автомобильная. Технологии, созданные в автопроме, позднее распространялись по всей промышленности: конвейер Форда, автоматические трансферные линии, многоуровневая система just-in-time Тойоты, цифровое проектирование механизмов от GM, промышленная роботизация и так далее. Это только те технологии, что повышают производительность труда, а не качество самого автомобиля. Сегодня в автопроме по всему миру используется 1,7 млн промышленных роботов - больше четверти от общего числа промышленных роботов в мире. Вторая по численности роботов отрасль - электроника и электротехника - отстаёт примерно на сто тысяч, а в расчёте на одного занятого - примерно вдвое. В 1908 году Генри Форд сделал простой и дешёвый автомобиль - Ford Model T, гораздо дешевле и проще своих предшественников. В том же году он смог наладить крупномасштабное поточное производство. (Впервые поточное конвейерное производство автомобилей наладил Рэнсом Олдс ещё в 1901 году, но Форд смог придать этой технологии настоящий масштаб). Следующие 20 лет Форд потратил, всеми силами снижая издержки на свой Model T, в итоге добившись снижения цены (и числа затраченных человеко-часов) в несколько раз при повышении качества выпуска. Как радикальное снижение издержек рабочего времени в расчёте на один автомобиль отразилось на числе самих рабочих? Естественно, оно увеличилось - притом взрывообразно. Число занятых в американском автопроме выросло с 25 до 470 тысяч, в 22 раза, объём выпуска - примерно в сто раз (это в штуках, а ведь качество тоже быстро прогрессировало). В 1907 году автомобиль даже в США был предметом роскоши, в 1928 - обыкновенным средством передвижения, таким же привычным, как раньше лошадь. В 1953 году число занятых в американском автопроме достигло максимума - 900 тысяч человек, 1,5% от общего числа занятых в экономике, первое место среди всех отраслей промышленности. К 1960 году доля снизилась до 1,06%, а сегодня дошла до 0,6%. Но это обманчивые числа. В 1950-х американцы почти не импортировали автомобили; экспорт тоже был крошечным. Сегодня почти половина (45%) продаваемых в США авто - импортные. И даже в произведённых внутри страны примерно половина компонентов (по стоимости) производится не в самих Штатах, а в Мексике и Канаде, причём это в основном трудоёмкие детали. С другой стороны, четверть производимых в США авто идёт на экспорт. Не буду трахать вам мозги: очень грубо, если бы сегодня американцы ездили бы только на сделанных (и разработанных) полностью в США автомобилях и почти ничего не продавали бы за рубеж, как в 1950-е, доля занятых в автопроме достигла бы трёх миллионов человек, или 2% от общей численности рабочей силы - гораздо больше, чем в 1953 году. (В реальности, конечно, поменялись бы цены на автомобили - а значит, и спрос на них, несколько изменились бы сами технологии производства, но это всё детали). Итак, бешеный рост производительности труда в автопроме сопровождался огромным ростом занятости в этой отрасли (если считать всех, кто производит машины для американцев, а не только тех, кто работает в самих Штатах). Люди хотят всё больше автомобилей. В 1960 году на 100 взрослых в США приходилось 54 авто. Сегодня уже 110 авто на 100 взрослых. Кто-то коллекционирует машины, кому-то нужны разные машины для поездок в город и за город, кто-то оставляет старый автомобиль на случай поломки или ТО нового, кто-то работает на одном автомобиле, а по личным делам ездит на другом. Люди хотят, чтобы их автомобили были всё более комфортными, динамичными, экономичными и безопасными. Посмотрите на результат столкновения Шевроле 1959 года с Шевроле 2009 года. Видео для тех, кто считает, что "раньше-то делали качественно, а сейчас одноразовое всё". Люди хотят следовать за модой. Автомобилисты сегодня ломают копья в спорах о долговечности китайских авто. Но что если сами богатые китайцы в скором будущем будут менять машину раз в пару лет, как смартфоны? Ведь стоимость электромобилей продолжает быстро снижаться, и мы не знаем, до какого уровня она в итоге упадёт. (Нам с нашим утильсбором такое, к счастью, не грозит). Вот вам пример из другой отрасли. Число космических запусков в мире растёт бешеными темпами - на четверть в год (посчитайте сложный процент за десятилетие). Забрасываемый вес и число запускаемых спутников растут гораздо быстрее. Но это только начало. SpaceX планирует перейти с Falcon 9 на Starship с грузоподъёмностью в 5 раз больше. У Маска есть много конкурентов - в самих США (Blue Origin Безоса, Relativity бывшего гендира Google Эрика Шмидта, Rocket Lab и другие), в Китае, в Германии и Японии. Даже в Италии, Испании, Индии и Канаде стартапы разрабатывают небольшие ракеты. Сейчас все эти компании либо испытывают, либо только развёртывают масштабное производство своих ракет, но скоро некоторые из них выйдут на запланированные объёмы выпуска. При этом главная тема в отрасли - надвигающийся дефицит ракет. Радикальное удешевление запусков привело к ещё более радикальному росту спроса на запуски. ... В написанном нет ничего нового для немного знакомого с экономикой. Эффект дохода, эффект замещения, декомпозиция по Хиксу, декомпозиция по Слуцкому, парадокс Джевонса - всё это есть в учебнике за первый курс. Я не буду грузить вас теорией - она здесь не нужна. Нужен вывод: быстрый рост производительности труда в отрасли может приводить к увеличению, а не снижению занятости в этой отрасли за счёт ещё более быстрого роста спроса, подпитываемого ростом качества и/или снижением цены на готовый товар. Как показывает пример автопрома, такая ситуация может сохраняться очень долго - столетие и больше. Так происходит далеко не всегда, конечно. Самый очевидный контрпример - сельское хозяйство. Сегодня мы питаемся несравненно лучше, чем двести лет назад, но доля занятых в сельском хозяйстве во всех развитых и близких к ним странам сегодня в разы и даже десятки раз ниже. Существует очевидный предел количества еды, которую человек способен потребить - даже если этот человек кубаноид. Если бы потребности американцев в автомобилях ограничивались одним милым и забавно выглядящим олдсмобилем на 10 тысяч человек населения, как в начале XX века, сегодня эти потребности удовлетворяла бы одна фабрика с несколькими десятками рабочих. Вот только вместо тысяч забавных дрожек с примитивным моторчиком люди хотят миллиарды автомобилей. Люди хотят спорткары и гиперкары, летающие такси, неубиваемые внедорожники и даже болотоходы, роскошные мерседесы с бентлями, паркетники с внутренним пространством как в купе поезда, дома на колёсах, восстановленные в производстве ретро-авто и так далее. Как уже было сказано, в будущем нормой может стать даже ежегодная смена автомобиля - особенно если в автопроме сохранится тренд на модульности (китайцы сейчас идут по этому пути, и благодаря модульности быстро сокращают время на разработку новых моделей, далеко опережая европейцев и американцев). Но потребности людей в автомобилях всё-таки ограничены - хотя бы тем, что один человек не может одновременно ехать в двух авто. Размеры самих авто ограничены масштабами дорожной инфраструктуры. Да и нефти в мире ограниченное количество (электромобили это ограничение частично снимают).

Вторая часть - уже не Францию, а про русскую армию. Я очень давно хотел написать такую статью. Рассказать, чем и как жило русское офицерство в XIX веке. Но только не красивый лубок. Про балы и красавицы ничего нет; по сути, текст о том, с какими проблемами сталкивалось военное строительство. Получилось много, почти как первая часть. И не только про армию, но и про всякую забавную мелочь. Про то, как Достоевский стал писателем, а не офицером. Про то, был ли Александр III аути... смог бы он стать инфобезопасником, и был ли Пётр Первый меритократом (ведь Амстердам - Сингапур трёхвековой давности, всё сходится). Даже одна микроскопическая литературоведческая находка. А если серьёзно - постарался найти в русской истории иллюстрации для популярной институциональной теории. В общем, уэлком. https://boosty.to/bazil.topol/posts/a8ba4250-f3f7-42d6-bf1d-cf20ad59af0d

Как считать Недавно был грустный конспект поста Чада Сиверсона. Если коротко: внедрение ИИ сложно увидеть в статистике производительности, в том числе на уровне отраслей. Темпы роста макроэкономического показателя, теснее всего связанного с техническим прогрессом, в последнее время даже снижаются. Подробнее можете сами почитать. Вот, наоборот, весёлый конспект другой статьи. Безработица в США составляет всего 4,1% - один из минимумов за историю наблюдений, хотя и немного выше, чем в 2023. Никакого массового вымирания рабочих мест из-за появления ИИ не наблюдается. Гораздо важнее другое: разрыв в уровне безработицы среди молодых людей 20-24 лет и людей других возрастных групп тоже находится на минимуме. То есть молодым сравнительно легко находить работу. Суммарно во всех связанных с ИИ отраслях - начиная с разметки данных и заканчивая электромонтажными работами - за четыре года появилось уже около миллиона рабочих мест только в Америке. В частности, занятость в отраслях, связанных со строительством дата-центров, выросла на дополнительные 320 тысяч человек (в сравнении с трендом, имевшимся до ноября 2022 года). В профессиях, так или иначе связанных с обработкой данных - от математиков до разметчиков данных - появилось дополнительно 730 тысяч. Зарплаты в производстве электрооборудования за год выросли на 13%, в электромонтажных компаниях - на 8%, притом дата-центры предлагают монтажникам зарплаты на 40% выше. В некоторых профессиях, которые должны были сильнее всего пострадать от ИИ, зарплаты быстро растут: у помощников юристов на 11%, у аналитиков рынка - на 6% (в среднем по экономике рост 2,5%). Везёт не всем: в целом найм офисных работников на 10% ниже, чем в 2015-19 годах. Особенно пострадали работники колл-центров, младшие бухгалтера и графические дизайнеры. ... Сам по себе подсчёт "рабочих мест, связанных с ИИ" мало о чём говорит. Общие расходы на промышленное строительство за два года снизились, но теперь почти половина этих расходов приходится на строительство дата-центров. По крайней мере в этой области бум ИИ приводит не столько к созданию новых, сколько к перераспределению существующих рабочих мест. У роста среднего уровня зарплат может быть неприятное объяснение: компании увольняют начинающих, малоопытных работников, заменяемых нейронками, но оставляют опытных, хорошо оплачиваемых. Я же хочу вот на что обратить внимание. Масштабные технологические перемены очень сложно оценивать привычным методами. До сих пор спорят о том, адекватно ли ВВП отражает революцию информационных технологий. Сравните то, сколько вы платите за интернет (даже вместе с ВПН-ом), и за какую сумму вы были бы готовы отказаться от использования интернета (пускай даже только в личных целях). Скорее всего, разница будет многократной. Это не слишком честный вопрос: в случае с электричеством или водоснабжением вы, наверное, тоже будете готовы заплатить гораздо больше, чем платите сейчас (в конце концов, без электричества и интернета никакого не будет, и вообще никакой электроники). Но есть и другие аргументы. Переход к онлайн-банкингу, к примеру, сохраняет людям несчётные миллиарды часов времени, которые раньше тратились на походы в отделения банков. Или расширение возможностей выбора. "Фишка" онлайн-магазинов не только в том, что они позволяют экономить время и стимулируют конкуренцию между продавацами, но и в том, что предоставляют покупателю невиданную свободу выбора. ВВП всё это - и многое другое - напрямую не учитывает. В целом принципиально новый набор технологий, видимо, проходит стандартный путь. Cначала статистика "не видит" роста производительности, и даже наоборот: производительность может падать, потому что работники тратят время не на создание нового продукта, а на обучение работе с новыми технологиями. Со временем рост производительности учитывается всё лучше. И если по поводу макро эффектов IT-революции до сих пор ведутся споры, то что уж говорить про ИИ. Всем очень хочется понять, как ИИ уже сейчас влияет на экономику. Но, видимо, у нас просто нет надёжных инструментов для ответа на этот вопрос. Пока что.

Вытащу кусочек. Существует такое понятие - «острова эффективности». Внутри плохой системы функционируют хорошие элементы.  Я недавно писал про ЦБ РФ. Ситуация России совершенно не уникальна. SAMA, Saudi Arabia Monetary Authority, ЦБ Саудовской Аравии - классический пример “острова эффективности”, про это и книжки написаны (вот статья того же автора, если хочется покороче). Вообще, компетентный центробанк, сосуществующий с неэффективным в целом госаппаратом - вполне обычная история для низко- и среднеразвитых стран. Взять, например, Британию, классическую страну третьего мира: рядом с правительством, раздираемым скандалами, не способным уже много лет добиться хоть какой-то фискальной устойчивости и страдающим от бесконечной политической турбулентности, живёт и здравствует Банк Англии, создающий стандарты и эталоны работы для всего мира. (Люди работают, понимать надо).  Советская экономика в сравнении с американской была отсталой и примитивной, и с начала 70-х разрыв только увеличивался. К началу 80-х стало очевидным отставание даже в большинстве областей ВПК, особенно в электронике. Но в области авиаракетостроения СССР если и уступал американцам, то совсем не намного. В семидесятых крупносерийное производство среднемагистральных лайнеров было только у Боинга (120 бортов в год в среднем) и Туполева (80 бортов в среднем). Противостоять F-15 могли только МиГ-31 и Су-27. Эффективность ЗРК “Куб” в Войне Судного дня стала полной неожиданностью для израильтян и американцев: у них просто не было ничего подобного. Выпуск ударных вертолётов СССР освоил всего немногим позже американцев, и долгие годы у “Кобры” и Ми-24 просто не было конкурентов в мире. Про космос и говорить нечего: там кроме США и СССР почти никого и не было. После развала СССР почти все авиационные предприятия (и все до одного основные) остались в руках государства. Но восстановить былое могущество хотя бы на одну десятую не получается, несмотря на все попытки. Бразилия и Китай за последние полвеки смогли выстроить огромную отрасль практически с нуля - от самых примитивных самолётов до вполне современных, способных конкурировать с передовыми моделями американцев и европейцев. Почему же у нас не получается не выстроить с нуля, а всего лишь возродить то, что было?  Успех авиационно-ракетной отрасли (как и некоторых других - например, атомной промышленности или электроэнергетики) объяснялся тем, что эти отрасли находились в исключительных, привилегированных условиях. Крупные предприятия ВПК имели право на “наряды с красной полосой”: подрядчики должны были выполнять эти наряды прежде всех других, а нарушение очерёдности могло привести к очень серьёзным последствиям, вплоть до уголовного дела.  Из интервью начальника Главного вычислительного центра Госплана Владимира Коссова: В.К.: Я пытался несколько раз. Это бесполезно. Они видели, что оборона получает, сколько ни попросит, и решили поставить себя в такое же положение: чтобы им давали столько, сколько они просили. У оборонцев […] приоритетные наряды на снабжение с красной полосой были, и они хвалились: «У нас наряд с красной полосой, плюс балерина из Большого театра». Вот это у них гордость была – что они могут к наряду с красной полосой, то есть приоритетному снабжению, выбить еще и балерину. Сельскохозники считали: что, мы хуже, что ли? Нам – две балерины! Сафронов: Но они же общими усилиями экономику разносили! В.К.: Конечно. Авиаконструкторы зарабатывали очень много, ракетчики - гораздо больше. Отрасль поглощала лучшие мозги, её престиж был исключителен. А когда закончилось исключительное снабжение ресурсами, закончилась и исключительная успешность.  Фанаты СССР мечтают вернуть именно “архипелаг эффективностей”. В их представлении мощные авиазаводы - это и есть основное содержание советской действительности. А вот джинсы, кроссовки, спелые бананы, бутылочка “Пепси”, разваливающиеся “Жигули”, цветной телевизор и самый дряной видеомагнитофон в роли предметов роскоши - некое досадное отклонение от нормы. Но в советской системе первое было невозможно без второго. … В чём вообще проблемы “островов эффективности”?  Во-первых, само их существование может быть результатом случайного стечения обстоятельств. Гораздо проще опустить один качественный элемент до общего низкого уровня, чем поднять всех до уровня лучшего. Достаточно однажды утром нашему любимому президенту встать не с той ноги, или позволить убедить себя кому-нибудь вроде [...], список очень длинный - и вся независимость Банка России вместе с его нынешней монетарной политикой растворятся в утреннем тумане. Что будет с эффективностью, можете попытаться предсказать сами. Другая проблема - сверхконцентрация ресурсов. С одной стороны, “острова” могут привлекать всё лучшее, что есть в системе, включая самых умных, работоспособных, ответственных работников. С другой стороны, самые умные, работоспособные и ответственные сами тянутся туда, где ценятся ум, работоспособность и ответственность. Человек, который мог бы быстро дорасти до главного инженера большого экскаваторного завода, работает рядовым конструктором в престижном московском ОКБ. В итоге новый истребитель летает на 0,1% быстрее, зато экскаваторы уступают японским в производительности в 10-20 раз.  Есть и ещё одна проблема: информационная. Само существование “островов” может создавать иллюзию общего благополучия. Советское авиаракетостроение тут как раз служит отличным примером. Как могла быть плохой страна, как могла быть плохой экономика, выпускавшая современные самолёты десятками тысяч? Эффективность “острова” переносится на всю систему, особенно если этому помогает системная пропаганда. Наконец, острова эффективности обычно не подлежат масштабированию. Так бывает не всегда. В 1979 году Дэн Сяопин превратил Шэньчжэнь, нынешнюю глобальную столицу электроники, в свободную экономическую зону. Не будет слишком большим преувеличением утверждение о том, что Шэньчжэнь вытянул за собой всю экономику гигантского Китая. Каждая провинция стремилась создать “свой собственный Шэньчжэнь”, и каждый город хотел сам превратиться в Шэньчжэнь. Ожесточённая конкуренция между руководствами регионов и муниципалитетов стала важнейшим драйвером китайского экономического чуда. К сожалению, так бывает очень редко. Обычно “остров эффективности” стоит, как грозный часовой, один во всей Вселенной, а его уникальный опыт так и остаётся уникальным. Причина проста: если “остров” масштабируем, то его быстро масштабируют - и он перестаёт быть островом, превращаясь в часть континента.

В начале 1880-х годов, при новом царе Александре III, в русской армии провели реформу "драгунизации" кавалерии. В литературе у этой реформы есть устойчивая оценка: торжество бюрократического формализма, полная бессмыслица, принесшая много вреда при минимуме пользы. Помимо вооружения кавалерии драгунскими карабинами и обучения стрельбе, что было совершенно разумно и с чем никто не спорил, уничтожались старые славные имена полков, и вся кавалерия одевалась в однообразную некрасивую "мужицкую" форму. Ни в одной из европейских стран перевооружение кавалерии такой бессмыслицей не сопровождалось. В одном из гусарских полков рапорты об отставке подали сразу все офицеры. Престиж кавалерии был подорван. Сама реформа была незначительным эпизодом, и говорить о ней не имело бы смысла. Но именно такой туповатый бюрократизм в итоге и подвёл армию к русско-японской войне в печальном положении. (После войны с японцами реформа, кстати, была полностью отменена). Примерно в таком духе упоминал "драгунизацию" давным-давно на стриме со мной историк Сергей Волков, пожалуй, лучший специалист по дореволюционному русскому офицерству. А я возьму и... не соглашусь. Сразу со всеми, и даже с таким бесспорным специалистом, как Волков. (Выступлю в роли Моськи, лающей на слона). Я попытаюсь предположить, в чём был смысл. Но чтобы разобраться, придётся пройти долгий путь. Начать придётся от печки. Поговорить про войны Людовика XIV, про Фонтенуа и про Росбах. Про то, как и почему можно не заметить катастрофы собственной страны. Про одно загадочное отличие Европы от Азии. Про то, делают ли новые технологии войны "более манёвренными" или "более позиционными". Про французскую гвардию, систему Грибоваля и реформы Сен-Жермена. Про острова эффективности и ордера с красной полосой. И про то, как король Людовик приближал революцию (совсем не так, как можно подумать). Получилось на 80+к знаков, и это только первая часть. Давненько я так не растекался мыслью по древу. Аудиоверсия, как всегда, присутствует. https://boosty.to/bazil.topol/posts/70458efb-0f27-4927-9d60-dcfe2fd39632

В последнее время было несколько постов про историю дореволюционной России - про полицию (точнее, её отсутствие) и про высшее образование (раз, два). Решил и на бусти написать. Статья, честно говоря, не самая увлекательная, но юристам и тем, кто интересуется позднеимперской историей, может быть интересно. В школьных, да и университетских учебниках есть раздел "контрреформы Александра III". Одна из контрреформ - введение земских начальников, заменивших выборных мировых судей. Суровый царь-консерватор давит ростки демократии, заменяя судей чиновниками, подотчётными МВД, и вновь подчиняет крестьян власти помещиков. Дальше делаются далеко идущие выводы: вот из-за таких контрреформ, попыток "провернуть фарш назад", революция и случилась. Вот только если присмотреться внимательно, всё получается не совсем так. Точнее - ровно наоборот. https://boosty.to/bazil.topol/posts/5c575fdf-9331-457e-a2a3-7ca3eca3ca10