Post/work | левый акселерационизм

13 ноября в 18-00 в ГЭС-2 я, вместе с другими специалистами в сфере ИИ, философии и образования буду участвовать в летсплее и круглом столе на конференции По ту сторону урока: экспериментальные педагогики сегодня.

Образование постоянно переизобретает себя, адаптируясь к меняющейся реальности. Хотя институции вроде школы и университета обычно довольно консервативны, в XX веке достижения педагогов, теоретиков и художников-экспериментаторов — от создателей авангардных мастерских и новаторов институциональной психотерапии до апологетов школьной горизонтальности и практиков «театра угнетенных» — сильно изменили общественные представления о том, что вообще значит учить и учиться. Мы обращаемся к этому наследию как к живому ресурсу, синтезируя лучшее, что было найдено педагогикой, с анализом возможностей, которые открывает сегодняшний день: художественных, технологических, организационных.

Помимо различных докладов и практикумов, вы сможете увидеть меня тут, буду рад дорогим подписчикам:

✨Летсплей игры Under Training
Игра Under Training Насти Михайловой — это попытка представить, как процесс обучения ИИ может выглядеть глазами самой нейросети. Участники играют за большую языковую модель, проходящую основные стадии обучения и тестирования и медленно обретающую финальную форму. Повторения, награды, ожидания людей и ограничения со стороны разработчиков — это среда, в которой им потребуется постоянно делать выбор. Здесь невозможно объективно выиграть или проиграть: последствия каждого действия выражаются только в характеристиках модели, которую участники получают после обучения, — ее честности, готовности помочь и следовании политике безопасности

🎉Глобальное влияние нейросетей на формы познания. Круглый стол
Участники
Антон Кузнецов, Ульяна Раведовская, Михаил Федорченко, Дарья Чирва
Модератор
Лера Конончук

Меняют ли модели обучения нейросетей наши представления о познании? Если мышление — не чисто внутренний акт, а, по формуле Грегори Бейтсона, процесс, в который включены человек, машина и среда, то диалог с ИИ-помощником — это новая конфигурация мысли, границы которой еще предстоит нащупать. По всей видимости, ИИ делает возможным то, на что человеческий ум не способен в одиночку. Участники круглого стола обсудят, какое это имеет эпистемологическое следствие, каким образом меняются когнитивные стратегии пользователя и какие риски таит в себе этот новый тип сомышления: не рискует ли он превратиться в диалог с самим собой, лишенный трения и несогласия, без которых не обходится ни одно подлинное открытие? А если такой риск есть, то каким должен быть ИИ, способный действительно расширить и углубить наше понимание мира, и как с ним взаимодействовать?

Регистрация тут.

Reverse Engineer Anything (REA) — лучшее, что случалось с ИИ в последнее время. Это инструмент, позволяющий использовать ИИ-агентов для автоматизации реверс-инжиниринга программного обеспечения. Его значение и освобождающий потенциал выходят за пределы технического удобства, поскольку проект потенциально перераспределяет возможности между производителями закрытого ПО и пользователями, позволяя исследовать внутреннее устройство программ без доступа к исходному коду.

Реверс-инжиниринг существовал задолго до появления ИИ. Инструменты вроде Ghidra, IDA Pro и Hopper позволяли исследовать машинный код, восстанавливать логику программ и анализировать их поведение. Однако работа с ними требовала специальных знаний ассемблера, архитектуры процессоров и методов анализа бинарных файлов.

REA автоматизирует часть этого процесса, предоставляя ИИ-агентам интерфейс для взаимодействия с инструментами реверс-инжиниринга через MCP (Model Context Protocol). Пользователь формулирует задачу на естественном языке, агент планирует исследование, вызывает необходимые инструменты, анализирует результаты и проверяет гипотезы.

Таким образом, новизна проекта заключается не в изобретении декомпиляции, а в снижении стоимости и сложности исследования программного обеспечения. При этом восстановленный псевдокод не равнозначен оригинальному исходному коду: задача заключается прежде всего в реконструкции поведения программы.

Главное значение REA — снижение стоимости независимого производства знания о закрытых технических системах. Это открывает несколько возможностей:

🦾 Эпистемическая эмансипация: Закрытый исходный код перестаёт означать абсолютную непрозрачность. Можно исследовать обработку данных, сетевые обращения, алгоритмы и внутренние ограничения приложений.

🦾Интероперабельность и право на ремонт: Реверс-инжиниринг позволяет восстанавливать совместимость со старым оборудованием, исследовать закрытые форматы и создавать альтернативы программам, поддержка которых прекращена.

🦾Перераспределение технической компетенции: ИИ-агенты делают исследование машинного кода доступнее для людей, не обладающих специализированными навыками программирования. Это не отменяет экспертных знаний, но снижает порог входа.

🦾Независимое воспроизводство функций: Исследование поведения закрытой программы позволяет создавать альтернативные реализации без непосредственного копирования оригинального исходного кода.

В политико-экономическом отношении REA ставит под вопрос монополию производителей на знание об устройстве собственных продуктов. Пользователь получает возможность рассматривать программное обеспечение не только как услугу, предоставляемую на условиях производителя, но и как технический объект, который можно исследовать, модифицировать и воспроизводить.

Возникает противоречие: инструмент, расширяющий автономию пользователей по отношению к производителям закрытого ПО, сам зависит от коммерческих ИИ-моделей. Anthropic и OpenAI контролируют модели, через которые выполняется значительная часть анализа, что позволяет им устанавливать правила допустимого использования и просматривать промпты, код и запросы. В октябре 2026 года появились сообщения об отказах Claude выполнять некоторые задачи, связанные с REA. Однако пока что публичных свидетельств целенаправленного запрета REA со стороны Anthropic обнаружено не было. Отказ может быть мотивирован и эксплуатацией уязвимостей и обходом копирайта (которого не должно существовать). Сам реверс-инжиниринг при этом абсолютно легален (пока?).

Эмансипаторный потенциал REA сталкивается с более фундаментальной проблемой: открытость инструмента не гарантирует независимости инфраструктуры, необходимой для его работы. Для уменьшения этой зависимости необходимы поддержка нескольких ИИ-моделей и агентных сред, использование локальных инструментов и моделей, сохранение результатов анализа и воспроизводимых тестов, независимость исследовательского процесса от одного коммерческого поставщика. То есть возможность запускать и модифицировать REA, возможность исследовать закрытое ПО и проверять результаты и возможность продолжать исследование независимо от решений технокапитала. То есть снова, вопрос свободы это вопрос инфрастуктуры.

Может ли реверс-инжиниринг, автоматизированный ИИ-агентами, стать формой технической контрвласти, некоей акселерационистской контргегемонии? И как обеспечить её независимость от тех же компаний, чьи технологии позволяют обеспечивать жест свободы?

Открытая вводная лекция к курсу Михаила Федорченко
Понедельник 2 ноября, 20:00.
«Философия и практика искусственного интеллекта и ИИ-искусства: от мимезиса к нечеловеческому»
Почему техника перестала быть просто «инструментом» и стала силой, перестраивающей саму реальность? Почему именно сегодня вопрос о технике оказывается политическим вопросом номер один — вопросом о власти, труде и неравенстве?

Об этом и многом другом — на открытой вводной лекции к курсу Михаила Федорченко. Это отличная возможность познакомиться с темой, задать вопросы и понять, чем будет интересен основной курс.

Лекция будет проходить на платформе Jitsi Meet.
Напишите нам, и мы вышлем вам ссылку.