Неожиданно столкнулся с работающим правосудием в США, причём почти ничего не делал для этого.
Какие выводы можно из этого сделать:
Продолжаю развивать свою читалку новостей: feeds.fun. Чтобы собирать информацию и людей вместе, завёл несколько ресурсов, где можно обсудить проект и найти полезную информацию:
Пока что там никого и ничего нет, но со временем обязатено будут и новости и люди.
Если вам интересен этот проект, добавляйтесь! Буду рад вас видеть и постараюсь быстро реагировать на все вопросы.
P.S. Если вы пропустили эту мою активность, то вот пост с описанием проекта.
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.
Занятым в Информационных Технологиях людям может казаться, что цифра уже перевернула мир, но это искажённое восприятие: из того, что ИТ вокруг вас, не следует, что ИТ вокруг всех.
Из-за ммм… «мощи» ИТ решений и их взрывного роста, любого человека, который к ИТ прикасается, моментально втягивает в эту область и обволакивает ей.
На самом деле, вычислительные технологии только начинают шатать мир. Интернеты, википедии, гуглы уже принесли изменения в нашу жизни, но это — первые шаги к переформатированию инфраструктуры, которую строило человечество тысячелетия.
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.