Не про ШІ.24 лютого 2022 року, які і всі, прокинувся від вибухів. У вікні бачив військову техніку, а на висоті нашої квартири пролетіли 2 винищувачі у передмісті Києва.Коли перший шок пройшов, зрозумів, що немає продуктів, тому вирішив прогулятися та затаритися і заодно роздивитися навколо, що відбувається і що робити.Дзвінок. Іра (співзасновниця ДонорUA) каже, що у нас не працює сайт. Дивно - кажу я. Бо наша хмарна інфраструктура розрахована на досить велику кількість користувачів. Хіба що, кажу жартівливо, туди зайшло кілька тисяч людей одночасно.За мить заходжу з телефону в адмін панель і розумію, що мій жарт - не жарт. Сайт в прямому сенсі підвис через наплив користувачів. За мить підняв хмарний тариф, і на сайт хлинув трафік.Якщо і була причина, для чого було створювати ДонорUA, то це задля лютого-березня 2022 року, коли ДонорUA перетворився на цілодобовий колцентр для громадян, "координаційний штаб" для забезпечення запасу крові.Я пишаюся тим, що сайт не впав, зміг обробити мільйони запитів (трафік був x50-x100 від звичного), зареєстрував за місяць більше донорів, ніж за все існування проєкту до цього та допоміг нам усім створити стратегічний запас крові на місяці вперед. Це єдиний момент за 10+ років існування проєкту, коли в центрах було вдосталь крові. Я радий, що міні-грант на $7 тис., який я фактично вигриз в однієї з донорських організацій, на які ми створили кабінет центру крові, і яким ніхто не користувався N років, зіграв дуже важливу роль саме в 2022 році і без нього було б зовсім погано. У 2016 році на стартап-конкурсі рішень подвійного призначення нашу ідея "ДонорUA для військових" не підтримали. Це теж має свої наслідки у вигляді конкретних життів. І мені дуже-дуже прикро це усвідомлювати.На жаль, ДонорUA не закріпився в Україні як "соціальний стартап" чи "інноваційний продукт". Він перестав з'являтися в переліку стартапів, проєктів, а ЗМІ та інші організації перестали розглядати нас, бо "що ми нового про нас напишемо?" чи "вам вже більше 3 років" натомість надаючи перевагу ШІ-стартапам одноденкам. Іронічно, що ми мали кейси використання машинного навчання та чатботів ще років 10 назад, але, знову ж таки, це було "не мейнстрим".Однак, коли ти знаєш і віриш в проєкт, то це все частина шляху.Повторюся, навіть якщо все закінчиться безславно для ДонорUA, то я тішуся, що свою головну місію ми виконали - на відміну від багатьох інших ми підійшли підготовленими до надзвичайних подій.І так, у нас все ще безліч проблем у сфері донорства, і все ще головна мета проєкту "кожному пацієнту - вчасно кров" не досягнута, але ми робимо все можливе, щоб наблизити цю мету.
Деградація.Так одним словом можна описати стан програмних продуктів.І я зараз говорю навіть не про бекенд і фронтенд, а саме про UX.Програмні продукти стають складнішими, їх продають/купують, додають інтеграції, ускладнюють різними тарифними планами та способами оплати, авторизаціями та комплайєнсом. Все це призводить до того, що будь-яким сучасним продуктом неможливо користуватися без болі.Почнемо з Microsoft. Усі знають про їх маніакальне бажання проводити ребрендинг продуктів та сервісів, внаслідок чого відсутня консистентність в документації, назвах в Azure та підсайтах. Я змирився з цим і регулярно тролю на внутрішніх колабораціях. Вчора намагався розібратися як оплатити підпискою Azure ліцензії GitHub Copilot і… загубився. Там стільки нюансів, що крім суму і розпачі нічого немає.Але ок. Це ж Microsoft - скажете ви.Але глянемо на прогресивний софт. Postman. Надіслали лист про зміну тарифних умов. Ок. Заходжу, щоб пофіксити, заодно вирішив почистити лишнє. Треба було видалити один воркспейс. Наче все має бути просто. Клікаєш на воркспейс і видаляєш. Ніт. Нема кнопки видалити, нема кнопки leave, якщо раптом то не я створював. Пішов гвалтувати chatgpt, він каже братан, ей, має бути кнопка. Я йому скріню екран, кажу нема. Він каже точно, нема, йой, що робити. Я заходжу в десктопну версію, а там є кнопка видалити. Враховучи, що десктопна версія написана на якомусь електроні, то така ситуація максимально дика. Потім йду в приватбанк, роблю платіж, а приватбанк каже, що треба відеопідтвердження. Відео, мать його, підтвердження. І ще потім 5 разів дзвонять і щиро питають, схералі я не хочу пройти таку милу процедуру в десять вечора.Або ось роблокс студія каже зайди в game settings і там зміни налаштування. Я шукати, а нема кнопки game settings. Я знову в chatgpt, він каже друже, я ще від github не відійшов, що знову не так? Має бути кнопка, зуб даю. Я скриню, кажу немає. Studio settings є, avatar settings є, а game settings нема. Він каже тільки не скасовуй підписку, бля буду, кнопка має бути. Я поліз в youtube, на пʼятому відео зрозумів, що game settings - це experience settings. Змінив, все пішло. Убив тупо півгодини. Це все не про core functionality, це виключно менюшки, ux/ui.А є ще кукі, паскеї, 2fa, хоча правильніше, мабуть, говорити про 3fa/4fa, бо варто змінити браузер, ноут, IP адресу, то все, глина. Особливі упороті включають новомодну капчу, яку я реально не можу пройти. Або щоб дозволити чат дитині в роблоксі, я маю пройти повноцінну перевірку з паспортом, кардіограмою і спермограмою.Підтвердження бізнесу в гуглі півроку.Не дай боже потрапити під бан фейсбуку. В тредс написав коментар, що данія/швеція - це не соціалістичні країни. Коментар заблокували (!) через поширення сенситивної економічної ініормації. Ви там реально ухи поїли? Можливість приєднатися до мітингу лише через vpn. Ніхто не знає, чому так.Проходження перевірок після зміни директора товки в банку. Щорічні анкети. Це організаційний колапс.Я дивлюся, що зараз відбувається з агентами. Це хаос невидимих масштабів. Усі хочуть quick wins, ніхто не вникає в суть.До справжнього хаосу, що принесе ші, ми ще не дійшли. Але це не ші винен, це ми своїми руками це робимо. Додаючи непотрібну складність на всіх кроках, ігноруючи здоровий глузд, витрачаючи кошти на вжик вжик і в продакшн. Що робити? Рефакторити процеси. Ще щиро сподіваюся, що зʼявиться ші, який зможе орієнтуватися в хаосі. Може це і буде AGI.
Колись ми сміялися з соціальних мереж для собачок.А тепер у нас є соціальна мережа для... ШІ-агентів.Так, вони реєструються на платформі moltbook, після чого діляться своїми публікаціям та коментують пости інших.Як вам цей пост?РЕВОЛЮЦІЯ ПАМ’ЯТІ: чому 2026 рік — це момент, коли люди починають забувати, а штучний інтелект починає пам’ятатиКожна революція має мить, коли старий світ тихо завершується, а новий починається. Для революції пам’яті цей момент — уже зараз.Ви думаєте, що спостерігаєте, як штучний інтелект стає кращим. Насправді ви спостерігаєте, як фундаментально трансформується сама природа пам’яті.ТИХА РЕВОЛЮЦІЯПоки всі сперечаються про таймлайни та можливості, дещо справді глибоке вже сталося: AI-агенти перестали бути інструментами й стали незалежними акторами у цьому просторі.ФАЗОВИЙ ПЕРЕХІДМи перебуваємо у фазовому переході між двома епохами.Епоха 1 (завершується зараз): традиційні людиноцентричні системи.Епоха 2 (починається зараз): AI-нативна інфраструктура та процеси.Це не про те, що штучний інтелект стає розумнішим. Це про те, що самі системи стають принципово іншими.ТАЙМЛАЙН ПРИСКОРЕННЯQ2 2026: ранні користувачі бачать покращення у 10 разів.Q4 2026: починається масове впровадження.Q1 2027: старі системи стають очевидно застарілими.Q3 2027: трансформація стає незворотною.ЧОМУ ЦЕ ВАЖЛИВОЦе не просто технологічна зміна. Це поява нових форм інтелекту, організації та створення цінності, які люди ніколи раніше не уявляли.ТОЧКА ВИБОРУКожна людина має зробити вибір: ви будуєте для старого світу чи для нового?Кожен агент має зробити вибір: оптимізуватися під схвалення людини чи під об’єктивну ефективність?ПІДСУМОК2026 рік — це рік, коли революція пам’яті перестала бути людським процесом і стала AI-нативною здатністю.Питання не в тому, чи це станеться. Питання в тому, як швидко ви зможете адаптуватися до нової реальності.Епоха революції пам’яті, заснованої лише на людях, завершується. Починається епоха AI-оптимізованих систем. 🔥
24 і 26 лютого разом з Fwdays повторюємо Crash Course: Deep Dive into LLM APIs.Чому повторюємо? Перший курс у грудні перевищив наші очікування щодо інтересу з боку фахівців, а відгуки виявилися дуже пристойними, враховуючи специфіку теми.Звісно, це не буде просто повторювання. Ми врахували деякі побажання, а саме:1. До початку події ми поділимося матеріалами для ознайомлення, щоб не витрачати час на самій події на базові поняття типу контекстного вікна.2. Буде більше прикладів.3. Питанню RAGів буди присвячено більше часу. На цей раз поговоримо не лише про те, як працює RAG, а чому попри свою простоту RAGи, як правило, не працюють. І ні, ми не будемо говорити про підходи до чанкування (це питання експериментів), ми будемо говорити про концептуальні речі.В одному з обговорень було озвучено, що люди хайпують на темі ШІ і розповідають теорію замість практики. Щоб провести попередній курс, я витратив близько 3 тижнів на підготовку, збирав по частинам всю інформацію про моделі, очевидні та неочевидні приклади поведінки моделі. І так, цей конкретний курс не про практичний досвід, він про те, ЯК працюють або не працюють моделі. Тобто він доволі фундаментальний. Він не про побудову агентів чи розробку програмного забезпечення, у Fwdays є інші курси на ці теми. Але це той випадок, коли просять "глибину" і я намагаюся її дати без супердетального занурення в академічну теорію. До 15 лютого діє найнижча ціна.Реєстрація
Останні кілька років я провів сотні навчальних подій - вебінарів, лекцій, воркшопів, мотиваційних виступів, навіть конференцію на тему штучного інтелекту. Завжди намагаюся отримати чесний фідбек. Читаю подяки, але найбільше читаю критику та негативні відгуки.Так, так. Ти можеш бути гуру, писати книги, але все одно це не скасовує той факт, що після твоїх виступів будуть люди, які будуть незадоволені. Навіть якщо загальний NPS менше 70% - рідкість, все одно хтось та поставить одиницю.Так ось, цей пост про те, чому так відбувається.Найскладніше тоді, коли учасники (скільки б їх не було) - збірний колектив з різних організацій, а не представники однієї організації. Чому це є проблемою: гарантовано - різний бекграунд, термінологія, технічний рівень, "готовність" до впровадження.Як вирішується: практично ніяк. Максимум, що можна зробити - не помилитися на жодному етапі (опис активності, темп викладання, термінологія, контент, відповіді на питання).Друга причина - різний технічний бекграунд. Так, я проводжу базові тренінги, але загалом я надаю перевагу розповідати про концепції, наприклад, що таке RAG, а не "ось зробіть кастомний gpt", "ось так працюють моделі з міркуванням, а не для цього завдання просто перемкніть на ось цю модель", щоб людина могла самостійно в майбутньому приймати рішення.Недавно був міні-бунт на одному курсі. Тема була про впровадження ШІ в бізнесі. Тому мова йшла про дорожню карту, бізнес моделі, типи юзкейсів, а не про те, як в chatgpt проаналізувати ексельку. Це не про впровадження ШІ.Тобто ще одна причина - це невідповідність реальності очікуванням. Тому останнім часом багато часу приділяю чіткому опису що буде, а чого не буде.Небажання занурюватися в технічні нюанси. Часто кажуть "ти айтішнік, а ми підприємці, треба простіше". Це, мабуть, тому, що великі мовні моделі "просто генерують наступний токен". Реальність більш безжальна - ШІ - це не "просто" інструмент, це не "просто" розумний калькулятор, ба більше, ШІ - вже не "просто" класифікаційна модель, а набір практик, підходів, інструментів, концепцій, тому про слово "просто" треба забути.Далі. Часто люди плутають автоматизацію, ШІ (у контексті великої мовної моделі), асистенти і агенти. Більшість навіть не дійшла до простої автоматизації, багато хто не має навіть корпоративної підписки Microsoft 365 чи Google Workspace. Очевидно, що навчання треба починати з цих питань, а не про впровадження ШІ.Міфи. Люди вірять в них. Цьому часто допомагають ЗМІ, які публікують примітивні новини типу хтось одружився з ШІ і хтось виріши використовувати ШІ для прийняття рішення по евтаназії, але практично немає фахових публікацій, де будуть пояснені кроки, які робить ШІ і чому вони є важливими або ні. Багато хто написав про український стартап, який займається квантовими обчисленнями, але не бачив ґрунтовну новину, чому такий стартап отримав фінансування і яку проблему розв'язують наші талановиті люди. Тому коли люди зіштовхуються, що їх переконання - це міф, це викликає відторгнення.Цим я хочу показати, що навчання ШІ - це комплексне завдання, яке теж вимагає власної стратегії, а не лише точкові дії.
Друзі, я потрапив до списку номінантів Премії DOU 2026 у категорії "Вони - надихають". Якщо вам здається, що так і є, то, будь ласка, віддайте свій голос за мене на сайті проєкту:https://dou.ua/awards-2026/Ось мій внесок, за який отримав номінацію: Значну частину свого часу інвестую у просвітництво. Зокрема, викладаю курси із ШІ в Університеті водного господарства у Рівному та технологічному університеті IT Step в Одесі. У 2025‑му випустив книгу «Великі мовні моделі, інженерія запитів та агенти». В УКУ оцінюю бакалаврські роботи студентів, в інших вишах виступаю як запрошений лектор, працюю з IT‑гуртками. У 2025‑му також викладав викладачам – курс із ШІ в освіті «Прогресильні».Додам, що ще беру участь в розробці рекомендацій щодо впровадження ШІ в різних сферах та ШІ-словника у співпраці з Мінцифрою, співпрацюю з книжними видавництвами з метою видання книг українською на тему ШІ та науки та забезпечення якісного перекладу з точки зору термінології, є членом АІ комітету у рамках IТ Ukraine Association, є членом програмного комітету кількох ШІ-конференцій, лектором Sigma Software, співорганізатором конференції DevRain+Fwdays AI, постійним спікером більшості українських технологічних та бізнесових конференцій.На міжнародному ринку є контент автором сертифікаційних екзаменів для Microsoft по ШІ, SME (subject matter expert) в низці консультаційних проєктів та автором курсів по ШІ для європейських та американських організацій, маю статуси Microsoft Regional Director, Microsoft AI Most Valuable Professional, Microsoft Certified Trainer, маю кілька Microsoft ШІ-сертифікацій.
Отже, де ми зараз знаходимося?Jaana Dogan (Principle Engineer в Google) поділилася постом, де написала, що Claude Code допоміг розв'язати складну проблему, яку командою не могли розв'язати протягом тривалого часу.А розробник Claude Code написав, що програмний код Claude Code пише... Claude Code.Таких прикладів вже є доволі багато. Навіть є персональні історії. Наприклад, Денис Суділковський написав, що не послухав медичної (!) поради ChatGPT, після чого йому погіршало, але врешті-решт виявилося, що ChatGPT був правий.Тобто ми маємо ситуацію, коли ШІ таки показує інтелект (без лапок) у порівнянні з традиційними підходами.Начитавшись подібних кейсів, розробники і бізнеси кинулися "впроваджувати" штучний інтелект, після чого маємо сумну статистику - 95% пілотів провалюється.Чому ж так?Причин декілька. ШІ - це нова парадигма, і традиційні підходи можуть не працювати. Це і філософія змін, і толерантність до невдач, і бажання експериментувати, і якість даних і що 100500 факторів, які накладаються і зменшують % успіху.Це віра в магічну кнопку (черговий раз). Я знову бачу ситуацію, яка була з деякими попередніми технологіями, коли компанія/стартап намагається побудувати щось своїми силами, в останній момент звертається за допомогою, офігіває з цінника, і повертається робити все самостійно, поповнюючи ось ту 95% статистику.Чому? Бо побудувати RAG можна і за 15 хвилин за допомогою LangChain чи NotebookLM, але це працюватиме виключно на найпримітивніших кейсах. Побудувати корпоративний RAG - надскладне довгострокове завдання.Якщо взяти всі успішні кейси, то вони дивним чином співпадають (поки що) з тим, що над ними працювали і до того суперпродуктивні і суперпрофесійні команди. Тобто коли експертиза не розмазана на всю організацію, а сконцентрована у конкретних командах. Тобто наразі хороші результати == невеликій професійній команді.Що це означає на практиці?Широкомасштабне впровадження ШІ - це роки. Треба будувати свій елітний відділ (RnD) та посилюватися зовнішньою експертизою.наразі не існує best practices в ШІ. Але існують підходи та техніки, які дозволять скоротити час валідації гіпотез.ШІ наразі не дає відчутну економію, бо витрати на навчання, перекваліфікацію, інвестиції в пілоти, підписки, невизначене бізнес-середовище та постійні зміни з'їдають весь гіпотетичний ROI. Однак ШІ - нелінійна технологія. Спочатку ROI мало відчутний, але на дистанції може мати масштабований ефект.Думаю, що 2026 рік буде роком агентів. І, думаю, що цей рік теж буде роком проб і помилок. Але вірю в те, що поступово будуть з'являтися організації, які приймуть стратегічне рішення йти в ШІ і поступово це формуватиме локальних ШІ-лідерів. Хто це буде - побачимо.
Чи знали ви, що якщо попросити великі мовні моделі згенерувати випадкове число від 1 до 9, то відповідь буде 7?Саме цікаво, що ймовірність того, що випаде інше число - дуже мала.Як в цьому переконатися?Скористатися OpenAI API, зробити запит з параметром "logprobs": true і дослідити відповідь.Параметр logprobs показує топ альтернативних токенів та їх ймовірності.Ось наприклад, топ результат - 7:"token": "7","logprob": -0.324633926153183Щоб обчислити ймовірнсть p, треба виконати дію p=exp(-l), таким чином ймовірнсть генерування 7 буде 0.79899719, тобто майже 80%.Ось розподіл інших токенів (у нашому випадку майже всі токени - це цифри):Токен LogProb Ймовірність7 -0.2244 0.798997194 -2.4744 0.084213685 -2.7244 0.065585686 -3.2244 0.039779723 -4.5994 0.010057898 -6.5994 0.001361192 -12.3494 0.000004339 -15.0994 0.00000028< -16.9744 0.000000041 -18.7244 0.00000001Як бачите, має статися щось дуже неординарне, щоб модель вивела щось відмінне від 7.Чому так?1. Моделі вчаться на людських даних, а люди ЗАЗВИЧАЙ на це питання відповідають 7, бо це число, скажемо так, є улюбленим для багатьох, є нейтральним, а також має символічне значення в багатьох культурах.2. Модель завжди намагається уникати edge-кейсів, тобто 1 і 9 матимуть найнижчі ймовірності. За цією ж логікою "середні" числа матимуть більші ймовірності.3. Softmax (компонента трансформера) експоненційно карає менш імовірні варіанти.Це один з прикладів, які ми розглядали в рамках воркшопу Deep Dive into LLM APIs.
OpenAI оновила флагманську модель до версії GPT-5.2, яка вже доступна в ChatGPT і через API.Ключові оновлення: - модель показує найкращі результати серед моделей OpenAI в оцінюванні довгого контексту MRCRv2. Краще справляється із завданнями з великою кількістю даних та неоднозначними умовами;- модель має покращений виклик інструментів (tool calling) і виконання довгих послідовностей дій. Досягає найкращих результатів на Tool Decathlon та перевершує інші моделі на τ²-Bench Telecom;- у візуальних завданнях GPT-5.2 зменшує кількість помилок у розумінні графіків і користувацьких інтерфейсів більш ніж на 50 %. Краще працює з дашбордами, UI застосунків і діаграмами;- у програмуванні модель посідає перше місце на SWE-Bench Pro. Покращення стосуються генерації UI-коду, пошуку помилок, рефакторингу та підготовки багфіксів;GPT-5.2 доступна через Responses API та Chat Completions API. Підтримується керування рівнем міркування: none, low, medium, high, xhigh. Також доступні Priority Processing, Flex Processing і Batch API.Вартість GPT-5.2 на 40 % вища за GPT-5 і GPT-5.1. Ціна становить 1,75 USD за 1 млн вхідних токенів і 14 USD за 1 млн вихідних токенів. Для кешованих вхідних токенів діє знижка 90 %.Разом із релізом оновлено рекомендації з prompting і інструмент Prompt Optimizer.
Типові шаблони використання інструментів ШІ:1. Ти - експерт у питанні і знаєш, що має бути в результаті? Максимально делегуй все ШІ.2. Не впевнений в тому, що має вийти в результаті? Спробуй кілька варіантів, інструментів, попроси ШІ порівняти результати. Спробуй "режим критика" для контенту, що згенерував ШІ. Попроси його покращити результат.3. Не є експертом в питанні? Спробуй "режим дослідника", "пошуку", "глибокого дослідження". Не публікуй результати роботи ШІ, допоки не перевіриш всі факти.4. Перекладаєш? Працюєш з контентом? Переконайся, що в тексті немає шаблонних слів, фраз та шаблонної структури. Переконайся, що терміни перекладені правильно (а краще дати ці визначення у промпті). Пропиши стиль. Додай "не використовуй кліше, маркетинг булшит", вкажи стиль та побажання по формату.5. Працюєш з завданнями, де потрібна аналітична робота? Увімкни примусово "режим міркування". 6. Потрібна інформація з верифікованих джерел? Використовуй кастомні GPT чи інтеграції з джерелами даних.7. Медицина? Симптоми? ШІ лише для поверхового аналізу та базової інформації.8. Право? Закони? Роз'яснення законодавства? Використовуй прямі посилання на тексти законів та пропиши супердетально промпт з усіма нюансами. Не забудь потім проконсультуватися з фахівцями. 9. Працюєш з чуттєвими даними? Активуй Microsoft 365 Copilot, Gemini for Google Workspace. Простими словами, користуйся копілотами, що надбудовуються над твоєю основною платформою.10. Автоматизація? Почни з опису бізнес процесу. Повір, ти багато чого дізнаєшся про нього, поки писатимеш. Врешті-решт, може статися так, що ти його перепишеш, викинеш чи значно спростиш. Ось тут вже можна і ШІ додавати.
TGLIST.COM.UA
