Sarkis thinkers place

ИИ читает спикера за секунды, угадывая успех выступления по первым фразам.
Модели GPT и Gemini оценивают научный доклад уже после 15–60 слов — и попадают в точку.
До сих пор сверхвозможности больших языковых моделей мы видели в «текстовом океане» — когда нужно осмыслить миллиарды слов. Новая работа Michigan State University показала, что те же модели не менее точны в микромире: по первым двум-трем предложениям (≈ 1-5 % текста, меньше полуминуты речи) они с корреляцией 0,7 предсказывают, как доклад оценят живые эксперты.
Иными словами, ИИ выхватывает те самые сигналы, по которым мы подсознательно решаем: «слушать дальше или переключиться». Это приближает к эмпирической проверке популярного «7-second rule» Роджера Айлза (авторы уточняют: точное число секунд условно) - популярный постулат о публичных выступлениях, ораторском мастерстве и деловом общении:

«Слушатели (или собеседники) составляют первичное и часто стойкое мнение о спикере за первые семь секунд после его появления».

Эти семь секунд включают момент выхода на сцену, первые слова, мимику, контакт глаз, позу и темп голоса - т.е. касаются в основном невербальной коммуникации. Авторы новой работы перенесли этот подход на вербальную коммуникацию, опираясь прежде всего на классическую «тонко-ломтевую» (thin-slice) линию исследований, начатую в 1990-е Натали Амбади и Робертом Розенталем (их эксперименты показали, что по 30-секундным беззвучным отрывкам можно с высокой точностью предсказывать оценки преподавателей студентами).

С тех пор на основе “тонких срезов” вырос целый корпус работ. Например:
• «speed-dating»: по нескольким секундам общения оценивали перспективу отношений
• микроданные невербального поведения на собеседованиях
• сигналы эмоций через невербальные каналы
• восприятие харизмы только по голосу (и шире - по акустике речи)
• мгновенные решения о доверии и компетентности по выражению лица
• как впечатления о спикере влияют на восприятие самого контента
Всё это - фундамент доказательства, что крошечные отрывки поведения и речи несут достаточную информацию о навыках, эмоциях и чертах личности.

Но лишь революция ChatGPT позволила применить подобный подход в языково-текстовом микромире (где нет ни голоса, ни внешности, а есть только стенограмма).

Как это делали:
• 128 докладов,
• 2 модели GPT-4o-mini и Gemini 1.5
• срезы размером 1-75 % текста стенограмм
• оценки моделей сравнивали с 60 экспертами - людьми

Что из этого следует для нас?
1) Золотое правило «зацепи аудиторию в первую минуту» получило эмпирическое подтверждение: если первые фразы скучны, дальше уже поздно спасать ситуацию.
2) LLM открывают дорогу к молниеносной, практически бесплатной обратной связи для преподавателей, политиков, учёных и всех, кому важно говорить убедительно. Соединяя идеи «тонких срезов» и возможности ИИ, мы получаем масштабируемый, надёжный и валидный инструмент, который поможет прокачивать публичные выступления и доводить их восприятие аудиторией до максимума (в пределах харизмы спикера).
3) А уж какая лафа ожидается в деловом общении с использованием презентаций и иных публичных выступлений (для клиентов, партнеров, инвесторов …)!

Вангую: очень скоро к LLM-анализу «тонких срезов» стенограмм добавится анализ тонких срезов аудио и видео выступлений (т.е. мультимедийный синтез всех каналов вербальной и невербальной коммуникации).

И тогда ИИ станет незаменимым инструментом для политтехнологов, спичрайтеров и имиджмейкеров.

А уж из совсем крышесносных перспектив - преодоление несжимаемости эволюционного опыта Homo sapiens.

#ВовлечениеАудитории #ИнтеллектуальнаяПродуктивность #LLMvsHomo

В Твиттере целый тред с новым приколом от Gemini: если ввести в поиске Google любую белиберду с припиской «значение», AI выдаёт «глубокую» интерпретацию, как будто это народная поговорка из XVI века.

Примеры:

• «две сухие лягушки — это ситуация» → метафора неловкой социальной сцены, когда вас двое и вам максимально не по себе. Вроде как весело, но некомфортно.

• «не у каждого насекомого есть ипотека» → не всё в мире так сложно, как у людей.

• «чувства можно задеть, но рыбы помнят» → оказывается, рыбы якобы дольше хранят обиду, чем люди. Особенно если дело касается физической боли. Теперь вы это знаете.

• «как суслики в прямой кишке» → метафора резкой боли. AI уточняет: это реальный синдром и называется прокталгия.

• «большой член на сковородке» → Google решил, что это жареное яйцо с желтком по центру, которое подают в миске и которое похоже на большой глаз.

По Сети гуляет график, наглядно изображающий то, о чем я тут трублю уже пятый год подряд.

Процент молодых людей, идентифицирующих себя как трансгендеров, растет непропорционально. В последние годы кривая графика устремляется в космос, а среди рожденных с 1996 года показатели запредельные.

Обилие гендерно неопределившихся среди поколения Z уже вполне публично напрямую связывают с так называемой радужной «социальной инфекцией», распространяющейся по Сети гораздо стремительнее, чем всем вам известный вирус.

Вот еще одно относительно свежее исследование, в рамках которого американские психологи решили оценить связь между гендерными метаниями детей и количеством времени, которое они проводят в виртуальной реальности.

Взяли группу из подростков 12-13 лет и провели множественный линейный 
регрессионный анализ, сформировав опросники Social Media Addiction Questionnaire (SMAQ), Video Game Addiction Questionnaire (VGAQ) и Mobile Phone Involvement Questionnaire (MPIQ).

И, о чудо, бесконтрольное использование мобильных телефонов, зависимость от видеоигр и социальных сетей, как выяснилось, влияют на сомнения в сфере гендерной идентичности. В выборке из 9859 детей «трансгендерные» подростки ежедневно проводили за экранами смартфонов на 95% времени больше, чем их сверстники.

Только американские ученые делают вывод, что «трансгендерная идентичность влечет за собой проблемы с использованием социальных сетей, видеоигр и мобильных телефонов», путая курицу с яйцом. В то время как ученые британские уже вполне серьезно исследуют соцсети и мета-вселенную как источник трангендерной эпидемии, с которой столкнулось человечество.

@moralistess

«Во многих случаях мы недостаточно понимаем причинно-следственные связи, чтобы разработать политику, которая не навредит больше, чем принесёт пользы.»

Аарон Клаузет

8 лет назад в 1ом посте серии «Большой войны не миновать» мною была разобрана убедительная математическая аргументация, опровергающая теорию Стивена Пинкера о будто бы уже начавшейся эпохе «долгого мира».
Вывод поста был таков:
Большой войны с десятками миллионов жертв человечеству не миновать.

7 лет назад во 2м посте этой серии — «Большая война ближе, чем мы думаем», — было рассказано о результатах исследования Аарона Клаузета, математически доказавшего следующее:
Мы живем в циклической реальности, в которой на смену всё более «долгого мира» идут всё более кровопролитные войны.

А 6 лет назад в 3м посте этой серии — «Окончательный диагноз — большой войны не миновать», посвященном исследованию Уго Барди с коллегами, был дан подробный разбор ужасного, но математически хорошо обоснованного вердикта:
В недалеком будущем мир ждет война ещё более кровопролитная, чем 2я Мировая.
В основании этого вердикта был перевод представлений о войне из области качественных гуманитарных оценок и категорий в естественнонаучную область математически формулируемых гипотез и их экспериментальной проверки на моделях, позволяющих количественную оценку их точности.
А с этих позиций: война — это встроенный в структуру общества механизм эффективного снижения энтропии человеческих обществ — сложных систем, живущих на кромке хаоса в состоянии самоорганизованной критичности.

В работе Уго Барди с коллегами было показано:
• Цель всех войн одна — снижение энтропии;
• Война — это встроенный в структуру общества механизм эффективного снижения энтропии человеческих обществ — сложных систем, живущих на кромке хаоса в состоянии самоорганизованной критичности.
Эти выводы математически подтвердили интуицию Льва Толстого: войны не являются результатом идеологий, религий, безумных правителей или тому подобного. Войны инициируются развитием структуры социальной сети сообществ в результате того, как эти сообщества связаны, и какова накопленная в сети энергия.

Единственное, что оставалось неясно — как и почему лишь некоторые из войн становятся по-настоящему большими?

Новая работа Аарона Клаузета и коллег дает ответ на этот вопрос.

Ключевой характеристикой, определяющей, станет ли война большой, является динамика эскалации. Ее параметры весьма точно объясняют различия в исторических размерах, как гражданских, так и межгосударственных войн.

Динамика эскалации войны зависит от огромного числа часто непредсказуемых событий. И это приводит к огромной неопределенности в прогнозировании возможных размеров как гипотетических, так и текущих войн.
Однако, существует тесная связь между размером, а следовательно, и стоимостью вооруженного конфликта и его потенциалом для эскалации. И это имеет широкие последствия, как для теорий начала или прекращения конфликтов, так и для оценки рисков в международных отношениях.

И этот фактор, — возможность финансирования эскалации войны, — по сути и становится решающим фактором, определяющим, перерастет ли она в большую войну или нет.

Т.е. если деньги на эскалацию войны будут, то она, весьма вероятно, перерастет в большую.

#БольшаяВойна

Одних ИИ заменит. Другим усилит способности. Но главное, - ИИ выявит эффективных лидеров.
ИИ может оценивать лидерские качества лучше любого HR.

Новое исследование от Harvard Kennedy School взорвало представления о том, как можно идентифицировать лидеров. Не начальников по формальным полномочиям. А именно командных лидеров, наиболее эффективно мотивирующих и ведущих за собой людей.

Лидеры, в отличие от начальников, обладают поведенческими моделями, которые способствуют сотрудничеству, и в основе которых тип социально-эмоционального интеллекта, называемый некогнитивными или «мягкими» навыками - сотрудничество, командная работа, адаптивность, письменная и устная коммуникация…
Корпоративные HR и топовые консультанты делают вид, будто успешно тестируют кандидатов, якобы выявляя среди них настоящих лидеров. Однако с некогнитивными навыками оказывается куда сложнее, чем с когнитивными. Ведь измерять их – все равно, что измерить человеческую душу – нечто эфемерное и неуловимое.

Новое исследование предлагает и экспериментально подтверждает эффективность кардинально нового метода определения и развития лидерских качества в эпоху ИИ.
• Дайте человеку руководить командой, состоящих из ИИ-агентов. И посмотрите на результаты работы команды.
• Результат исследования поражает: навыки, проявленные при работе с искусственными коллегами, почти идеально (корреляция 0,81) совпадают с эффективностью руководства живыми людьми.

Ключевой вывод исследования
Лидерство не зависит от резюме или формальных регалий. Настоящий лидер — тот, кто задает вопросы, обеспечивает участие каждого члена команды и использует объединяющие "мы" и "нас" в своей речи. Эти паттерны универсальны — неважно, общаетесь вы с человеком или алгоритмом.

Исследование предвещает революцию в корпоративной культуре.
• Вместо субъективных собеседований — динамическая оценка реального поведения в полевых условиях руководства командой искусственных коллег.
• Вместо общих тренингов — точечное развитие коммуникационных привычек в ходе все тех же полевых условий.

Но это еще не все.
Исследование показало, что ИИ не может в полной мере распознать эмоциональную сторону взаимодействия в коллективе. Когда лидеры проявляли эмпатию и энтузиазм при работе с людьми, это повышало эффективность работы команды, но не влияло на эффективность ИИ-агентов.

Именно здесь проходит новая граница — эмоциональный интеллект и стратегическое мышление остаются территорией людей.
По крайней мере, пока.

Это значит, что мы стоим на пороге эпохи, где технологии:
• не только заменяют людей в интеллектуальной деятельности;
• и не только, подобно «интеллектуальным экзоскелетам», усиливают интеллектуальные и творческие способности людей.

Это также и эпоха, когда технологии помогут раскрывать лучшие качества людей, прокачивать их «мягкие навыки», катализировать в них эмпатию и их главное конкурентное качество – человечность.

#ИИ #Карьера #Лидерство