Неожиданно столкнулся с работающим правосудием в США, причём почти ничего не делал для этого.
Какие выводы можно из этого сделать:
Это вторая книга Ха-Джун Чан, которую я прочитал. Первая — Злые самаритяне — оставила хорошие впечатление, плюс о ней позитивно отозвался Тим О’Рейли в книге WTF?. Поэтому «Как устроена экономика» прописалась в моей очереди на прочтение и вот я наконец до неё добрался.
По словам Чан, книга задумывалась как «введение в экономическую теорию, понятное самой широкой аудитории» (страница 299) и это хорошо отражает её суть. Я бы только добавил, с позиции моего пост-советсткого образования, что это скорее не «введение в теорию», а ммм… обзор многообразия и сложности экономики, разбавленный введением в теорию.
В книге нет математических формул и зубодробительной статистики, только конкретные факты. Зато есть набор призм, через которые можно и нужно смотреть на экономику, чтобы примерно понимать, что происходит.
По сути, Чан даёт набор точек зрения, через которые можно смотреть на экономические процессы, описывает их преимущества и недостатки, сопровождает всё это примерами, историческми справками и фактами.
Поскольку книга — своего рода учебник, я не буду пытаться её пересказывать — это привело бы к попытке повторить книгу в паре страниц, а я определённо не в состоянии это сделать. Ограничусь описанием взгляда автора на экономику в целом, как я его понял.
Последние дни идут новости, что Sam Altman — CEO OpenAI — уволен советом директоров и вслед за ним уходит много сотрудников компании.
Точных причин не названо, формулировка борды в духе «утратил доверие».
На сколько я понимаю, основная гипотеза интернетов на текущий момент — разногласия между фракциями прогрессоров и регуляторов.
Sam Altman выступает за фракцию прогрессоров.
Если всё так, то его уход — плохая новость. На мой взгляд, самое вредное, что можно сейчас сделать для отрасли — это зарегулировать её.
Для протокола скажу пару слов о Non Fungible Tokens. В основном потому, что о них сейчас кричат из каждого утюга. Может для кого-нибудь этот пост будет полезен.
Некоторые вещи буду говорить упрощённо, чтобы не затягивать.
Появление монополий почти всегда идёт во вред, но до всеобъемлющей цифровизации у людей оставались варианты защиты от шантажа отбором товаров или услуг.
С переводом жизни в цифру, средств защиты остаётся всё меньше, отказ от цифровых услуг откатывает уровень жизни на неприемлемые для большинства позиции.
До расцвета машинного обучения проблема IT монополий с трудом, но решалась созданием альтернативного ПО. Его авторами могли выступать как небольшие предприятия, так и сообщества энтузиастов, ратующие за свободное и открытое ПО.
Сначала альтернативный софт можно было создавать в одиночку. Затем группами всё большего размера.
Стоимость разработки росла, но альтернативы продолжали появляться, поскольку основная стоимость производства ПО определялась оплатой труда разработчиков. Люди всегда могут затянуть пояса ради идеи или будущего дохода.
Machine Learning, в его текущем виде, меняет расклад.