Being in America

Сегодня в лесу увидел дерево, у которого по крайней мере в трех местах ствол/ветки меняют направление ровно на 90 градусов. Ботаники есть? Как это объясняется?

Пасхальный кролик, как он известен сегодня, вероятно, возник среди немецких лютеран в 17 веке как персонаж, похожий на Санта-Клауса. Пасхальный кролик приносил угощения и подарки послушным детям во время пасхального сезона. Эта традиция была привнесена в Соединенные Штаты немецкими иммигрантами в 18 веке и с тех пор стала популярным элементом празднования Пасхи во многих западных странах. Теперь эти кролики тут везде.

Вообще кролик – это языческий символ. Символ плодородия и новой жизни. Как мне написал ChatGPT, из-за своих “размножительных способностей”. Когда христианство распространилось по Европе, многие языческие символы и обычаи были приняты и адаптированы для новой религии. Символика зайца/кролика как новой жизни и плодородия соответствовала христианскому посланию воскрешения и обновления во время Пасхи, и поэтому было выбран вот такой символ этого праздника.

Вот вам кролик из витрины магазина из Clifton Forge, VA.

Сейчас // Right now

Сейчас // right now

https://medium.com/@raufaliev/can-an-ai-interview-better-than-a-human-56db72ca6ef1

Как сейчас просто оказалось делать статьи на английском. Переводчик + редактура заняли 10 минут. Плюс еще 3 минуты на создание иллюстрации в DiffusionBee.

https://medium.com/@raufaliev/can-an-ai-interview-better-than-a-human-56db72ca6ef1

Вот сейчас ChatGPT используется для создания резюме, рекомендательных и сопроводительных писем, а ведь теоретически AI может довольно скоро занять нишу самих HR и помогать с проведением собеседования. Это уже реально, а если подготовить натренированную версию, так будет вообще бомба.

Помните, еще лет десять назад был Akinator (и еще есть), который угадывает “героя” только по ответам на вопросы. Он использовал алгоритм дерева решений, то же машинное обучение. В том алгоритме связи между концепциями были простыми, а в том, что сейчас используется в ChatGPT они на много порядков более сложные. Так вот когда интервьюируешь человека, у тебя есть по сути очень ограниченное число вопросов (скажем, двадцать), чтобы понять его квалификацию и что он вообще за человек такой. И вот уметь построить диалог таким образом, чтобы “угадать героя” быстрее — это сам по себе скилл, в который не все умеют.

Так вот, это как раз где может очень сильно помочь AI. Наверное, на 100% передавать интервьюирование AI странно, но сделать AI тулзой интервьюера — очень даже. Вместе с распознаванием голоса и анализа ответов, эта тулза может давать рекомендации что спросить, и в каких местах явно “протекает”. Может принять во внимание детали из резюме и новые вводные в процессе интервью, а также результаты предыдущих интервью с другими людьми в той же компании.

На таких интервью может обучаться мозг уровня корпорации или один большой мозг, общий для всех компаний на рынке. Второй путь предполагает, что какая-то информация будет уходить в некую центральную систему, большой “мозг”. Такое может вызвать сопротивление на разных уровнях, но если эффективность набора хороших сотрудников будет зашкаливать, то может быть бизнес и правительства когда-то на это закроет глаза.

Дальше все может развиваться в двух направлениях. Первый — этот единый большой “мозг” будет знать конкретных людей. Если пришел в новую компанию, то AI в ней уже знает, что вот это спрашивать не надо, потому что уже спрашивали на прошлой неделе в другой компании. Даже, если AI не будет делиться этим с компанией, он может решить, что это знание коррелирует с job description и с неформальными ожиданиями руководителей компании, и просто не будет терять время на повторение этого вопроса. Этот путь столкнется с неприятием большого числа людей, но, если задуматься, с точки зрения бизнеса он очень хорош.

По сути, все может прийти к аналогу социального рейтинга Nosedive из Black Mirror, только не будет одного числа. Будет миллиард чисел, которые будут понятны AI, и из которых AI сможет давать рекомендации подходимости человека на конкретную задачу.

Второй путь — это если на таких интервью будет обучаться система без привязки к конкретным людям. Но при этом будет как в Akinator — на основе анализа резюме и предыдущих интервью вероятность того, что кандидат ответит на какой-то вопрос так-то будет настолько высокой, что AI просто не будет его задавать. Особенно, если ответ на этот вопрос уже учитывается в мнении AI соответствует ли кандидат job description или нет.

В этом случае социальный рейтинг не привязан к человеку, но он привязан к “облаку” свойств этого человека, его истории и свойств его личности, которые все вместе определяют его довольно точно. Да, они не будут иметь четкой привязанности к конкретному индивиду, но по сути результат будет тот же, что и в предыдущем варианте. Рекомендации будут те же.

Я думаю, что именно внедрение AI в процесс найма поменяет значительно больше, чем то, что AI заметит какие-то конкретные специальности. Я думаю, что оптимизация такого рода сделает контраст между теми, кто работает, и теми, кто ищет работу значительно сильнее. То, что будет крайне сложно попасть на хорошую работу просто потому что “повезло” и на интервью случайно не затронули огромный пласт тем, которые кандидат бы наверняка завалил. А главное — какие возражения, ведь AI помогает брать только подходящих для работы людей, а не всех подряд. И правительство спросит общество: А что, вы хотели иначе? Вы хотите, чтобы доктора и учителя в школах были взяты на работу просто потому, что им “повезло” пройти собеседование?

Что думаете?

У меня последнее время немного тормозит мак — похоже, из-за нехватки памяти. Из 32 Гб в норме занято 26 и периодически видимо подбирается к 32. Я выгрузил все процессы, запущенные в мой типичный день. Всего это около 600 процессов.

Из 600 процессов аж 464 — системные, которые “идут” вместе с MacOS Ventura. Наверное, часть из них, которые Apple считает почему-то дефолтными, можно было отключить, как например, Spotlight или Siri. И наверное я так и сделаю, но пока вот с ними.

И вот эти 464 процесса занимают 7.2 Гб памяти. То есть, на машине в 8 Гб памяти я вообще не понимаю, что остается.

Эти процессы интересно поизучать. Например, процесс photoanalysisd используется для анализа фоток и видео, а конкретно для распознавания на них лиц и объектов для целей поиска (spotlight?). Вообще стремно, что операционка что-то там в моих фотках на диске распознает.

Или вот есть процесс contactsdonationagent. Если коротко, то система отсылает всякое разное с вашего компа для исследовательских целей, не только в apple, но через apple другим организациям. Возможно, это отключается через Share Mac Analytics в Privacy & Security.

Например, среди процессов есть сервер DoNotDisturb. Очень интересный сервер 🙂

На втором месте по потреблению памяти (да и CPU часто) у меня идет IntelliJ Idea. Это мой рабочий инструмент, там большой джава-проект или даже проекты. Типично в памяти Idea занимает около 6Гб. Это довольно много, но, к сожалению, нормальной замены нет. Похоже это потому что Idea держит в памяти поисковый индекс, а у меня в проекте десятки тысяч файлов.

На третьем месте — браузеры. Я пользуюсь Brave и Chromium. Brave жрет прямо сейчас 2Гб. Если там очень много вкладок, доходит до 4Гб. Chromium еще гигабайт. Два браузера нужно, потому что некоторые сервисы – типа Microsoft, в частности браузерный Teams, допускают только одного пользователя на браузер. В итоге, у меня один Teams в Brave, другой – в Chromium, третий — в виде приложения. Правда, с браузерами проще всего — я просто через Force Quit их полностью убиваю и загружаю заново. Практически всегда там нечего терять, а ForceQuit работает мгновенно, в отличие от нормального выхода.

Продукты Microsoft жрут еще 3.5 Гб. Из них Outlook жрет около гигабайта, столько же Excel, и остальное приходится на Microsoft Teams. Скорее всего, потому, что Teams тащит с собой браузер.

Дальше идут Spotify, отъедающий в пассивном режиме 600Мб. Надо его снести. Зачем-то поставил DeepL переводчик, который ест еще 400Мб — хотя в браузерной версии он ничем не хуже.

Вот телеграм злой. Ну зачем ему столько памяти. Он может легко занимать под 2Гб после нескольких дней в фоне. Но его перегружаешь (лучше со стиранием кэша), и он дальше ест только 130 Мб и такое сохраняется некоторое время. Надо поставить на каждую ночь автоматическую перегрузку.

В общем, в итоге надо следующий ноут с 64 Гб покупать, похоже..