Маркс пришел к тому, что именно в передовых капиталистических странах революция созреет первой. Там, где буржуазия уже расчистила пространство, где пролетариат стал массовым классом, где сама логика капитализма разоблачена до предела.

Капитализм, по Марксу, должен был породить своего могильщика — сознательный, организованный пролетариат, который, опираясь на развитые производительные силы, отменит частную собственность и наемный труд.

Парадокс истории

Но реальная история развернулась иначе. Революции XX века происходили не в ядре капиталистической системы, а на ее периферии: там, где и пролетаризация, и урбанизация, и индустриализация были отнюдь не завершены.

Вместо «зрелых» пролетарских революций мы получили революции «догоняющего развития» — попытку одним рывком перепрыгнуть через несколько стадий эволюции капитализма, опираясь на отсталое крестьянское большинство. В странах, где капиталистические отношения сформировались, где пролетариат составлял значимую долю населения и играл существенную роль в экономике, мы не найдем победы социалистической революции.

У этого парадокса есть очень простое объяснение. Социалистическая революция в ее историческом виде решала задачу индустриальной модернизации и создавала общество всеобщего наемного труда, общество тотальной пролетаризации. Она была прогрессивна прежде всего там, где капитализм по каким-то причинам не способен сам довести этот процесс до конца — где буржуазия слаба, зависима, связана с архаичными формами эксплуатации, подчинена мир-системной логике вывоза капитала и не может (или не успевает) индустриализировать страну.

Крестьянский океан

И вот тут на сцену выходит крестьянство. Его революционное значение в XX веке часто оказывалось даже выше, чем у пролетариата, потому что именно оно являлось наиболее массовым и при этом системно угнетаемым слоем.

Пролетариат в периферийных странах был слишком малочисленным, слишком связанным с городами-анклавами, слишком включенным в мировые цепочки капитала — а вот крестьянство представляло собой тот самый океан недовольства, в котором и развернулось большинство революционных процессов.

Крестьянское угнетение носило архаичный характер: оброк, задолженность, кабальные аренды, отсутствие прав, фискальное давление. При этом крестьянин уже был втянут в товарное производство — он продавал хлеб, шел на сезонные подработки, встраивался в рынок, — но все меньше мог прокормить себя со своего надела. Он фактически уже жил в логике капитализма, товарного производства, но воспринимал свою ситуацию не как классовый вопрос, а как «земельный вопрос»: мало земли, земля не наша, надо переделить.

Феномен эсеров

На этом фоне особенным выглядит феномен партии эсеров. Они обещали как раз то, что слышал и хотел крестьянин: решение земельного вопроса в рамках привычного уклада — общинного, мелкотоварного производства. Черный передел, социализация земли, самоуправление общин.

Это были, скорее, идеи регресса к прошлому, но в «благородной» обертке социализма.
С точки зрения марксистской логики такая программа должна была уйти на свалку истории вместе с миром, который ее породил. Но в реальности именно она лучше всего артикулировала интересы крестьянского большинства.

Программа крестьянства сводилась к двум простым вещам: передел земли и местное самоуправление. Земля — тем, кто ее обрабатывает, и возможность самим решать местные дела.

Однако фактическим «решением» земельного вопроса исторически стала не идиллическая крестьянская община, а индустриализация и урбанизация, проведенные в неклассически-капиталистической форме — через коллективизацию, план, массовый исход в города и заводы. Земельный вопрос «разрешили» тем, что значительную часть населения фактически оторвали из земли.

От крестьянина к наемному работнику

Пролетаризация означала переход в более развитые экономические отношения: вместо относительно автономного, но нищего крестьянина — работник, полностью зависящий от продажи рабочей силы, но с регулируемым рынком доходом в форме зарплаты, покрывающий его жизненные средства.

Он терял контроль над средствами производства и над своей жизнью, но получал включенность в более производительную систему. Чтобы сгладить риски, дисбалансы и неопределенность, потребовались компенсационные механизмы социального государства — медицина, образование, пенсии, пособия, представительные политические институты.

Наши дни: Квартирный вопрос

Перенесемся в наши дни.
Пролетаризация стала почти тотальной. Большинство людей в мире существуют как наемные работники, встроенные в гигантские цепочки общественного производства. Но теперь противоречия нарастают уже внутри капиталистической системы! Наемный труд в своем нынешнем виде почти нигде не дает большинству людей возможности устойчиво воспроизводить себя: завести семью, вырастить детей, купить жилье — и не жить на грани.

Самым ярким проявлением этой невозможности стал «квартирный вопрос», который вновь вылез в виде структурного кризиса, а не частной проблемы. Недаром именно на повестке доступного жилья возносится почти из ниоткуда в мэры Нью-Йорка мало известный «легальный социалист» Мамдани, именно вокруг вопроса недвижимости гремят скандалы имени Долиной по России, и даже в Китае самые пристальные взоры направлены на проблемы застройщиков.

А ведь жилье сегодня — все еще не только товар конечного потребления. Жилье — это прежде всего доступ и к инфраструктуре для воспроизводства, вроде школ для получения образования детьми, и главное — к привилегированным рабочим местам, поэтому стоимость жилье в Нью-Йорке и Лос-Анджелесе, Москве и Санкт-Петербурге, Пекине и Шанхае достигает невообразимых величин.

Дифференциальная рента здесь критична настолько же, насколько она была важна для крестьянских наделов. И ровно настолько же прикрепление к земле и необходимость выплачивать долги за нее сегодня обернулись ипотечным рабством для пролетариата, удерживая его на коротком поводке корпоративного работодателя.

Когнитариат и неравенство

Кто сегодня все еще может позволить себе жилье, накопления, относительную свободу? Хотелось бы сказать — «дефицитные работники», но это не так. Дефицитная швея, учитель, врач, слесарь, даже инженер все равно зарабатывают сравнительно мало. Их труд остро востребован, но рынок не поднимает им зарплаты: такой работник привязан к ограниченному числу потребителей его продукта труда, и не так много людей могут скинуться из своей зарплаты на компенсацию за его труд.

На вершине доходной пирамиды оказываются те, у кого высока когнитарная нагрузка в деятельности. Те, чей основной продукт нематериален и может быть потреблен сразу огромным числом людей. Один и тот же код, курс, дизайн, ролик, финансовый продукт — это сразу тысячи, миллионы потребителей. А те, кто обслуживает ограниченное число тел, машин, квартир, — страдают: их клиенты физически не могут заплатить им больше того, что сами зарабатывают в этой же системе.

Так возникает класс производителей «идеального» — IT-специалисты, дизайнеры, успешные блогеры и ютьюберы, авторы онлайн-курсов, люди из медиа и финтеха. К ним цепочкой присасываются инфлюенсеры, инфоцыгане, разводилы, мошенники — те, кто паразитирует на той же логике масштабируемого внимания.

Человеку, работающему в «материальной» сфере, советуют обзавестись «личным брендом»: вести соцсети, записывать сторис, накапливать символический и социальный капитал, то есть всеми силами добавить к своему труду когнитарное измерение, чтобы выйти на достойный заработок.

Новая «индустриализация»

Иначе говоря, на смену чистой пролетаризации приходит когнитаризация.

Как когда-то в сельском хозяйстве реальным ответом на земельный вопрос был не укрепленный сход и не прописанный в уставе «общий надел», а трактор в поле и завод по его производству, так и сегодня для пролетариата ответом на «квартирный вопрос» и вообще на вопрос воспроизводства становится не очередной жилищный или производственный кооператив, а нейросеть и робот в сфере материализации исходников.

Все больше людей создают нематериальные формы — идеи, чертежи, модели, код, — и нам нужен слой автоматизированного труда, который превращает эти исходники в вещи.

У творческого труда, когнитарного труда есть принципиальное отличие: его нематериальный продут потребляется неисключительным образом. Один и тот же курс, статья, чертеж, софт могут быть использованы сколь угодно большим числом людей одновременно, без того, чтобы кто-то остался обделен. В отличие от материального продукта, где один проданный хлеб уже нельзя продать другому, и где нужны права собственности для гарантии оптимальной аллокации ограниченного ресурса, с когнитарным продуктом рост числа потребителей не требует пропорционального роста затрат труда. Это и создает пространство для действительно иного, нетоварного способа производства.

В пределе, в обществе всеобщего когнитарного производства, каждый участник неизмеримо богаче, чем специалист в обществе разделения труда. Ведь там, где деятельность человека создает идеальный исходник, а материализация автоматизирована, каждый потребляет не эквивалент продукта собственного труда, а продукт труда всех остальных людей вообще.

Но крестьянину, чтобы перейти к более обеспеченному существованию поставщика квалифицированной рабочей силы в системе товарного производства, потребовалось «довериться рынку» и перестать пытаться обеспечивать себя самого своим хозяйством. Аналогично наемному работнику предстоит отбросить идею эквиалентного обмена и распределения по труду, чтобы войти в изобильное царство когнитарного производства.

Эсеры XXI века

Ортодоксальные марксисты, политическая повестка которых сегодня выстраивается вокруг повышения зарплат, укрепления профсоюзов, социального жилья, доступной медицины, создания кооперативов в рамках рынка, по сути, занимают нишу тех самых эсеров XXI века.

Они борются за улучшение положения наемного работника, но полностью принимают саму форму наемного труда и разделения труда как данность. Их проект — это проект «хорошего капитализма плюс», гуманизированного и слегка перераспределяющего, но не отменяющего основы. Это тоже попытка возврата к прошлому укладу в более «благородной» обертке более социального — социалистического — государства.

Их роль при этом нельзя недооценивать. Как и у старых эсеров, их повестка отвечает на реальные, болезненные запросы людей, которые объективно страдают от текущего устройства. Борясь за реальные нужды, они в то же время повышают политическую субъектность масс, накапливают организационный опыт, создают альтернативные социальные связи.

Но важно понимать пределы этой повестки: она не выходит за горизонт наемной занятости, как социалистическая революция не выходила за горизонт общества всеобщего наемного труда. Итоговая задача же стоит в том, чтобы вырвать людей из сферы наемной занятости вообще — возможно, даже, через новую «коллективизацию», через создание передовых пространств коллективного безнаемного самообеспечения сообществ свободного производства.

Трансформация, которая реально меняет игру, заключается не в возвращении «хороших», стабильных условий для занятых по найму, а в автоматизации всей сферы материализации — производства вещей, услуг, инфраструктуры — и втягивании «выпадающих» из старого уклада людей в новый уклад свободного производства, в когнитарную деятельность.

Не «работа ради зарплаты», а свободное производство исходников, знаний, проектов, культуры, которые потом материализуются автоматизированной системой. Не «каждому по рабочему месту», а каждому — доступ к средствам когнитарного производства и коллективным мощностям материализации.

Это означает, что реакционная в своей основе революционность угнетенного пролетариата — стремление просто сделать свою зависимую позицию терпимой — должна сочетаться с прогрессивной революционностью нарождающегося когнитариата, который объективно, в силу формы отношений внутри уклада своего материально воспроизводства, заинтересован в отмене наемного труда и всей старой структуры производственных отношений.

Без первых не будет энергии бунта, без вторых не будет образа нового уклада. СР-ы XXI века нужны, чтобы подсвечивать боль системы, но проект будущего будет писать уже не «партия земли», а партия свободного знания и автоматизированного производства.

Автор Евгений Парфенов

Шли годы, а "проблемы" с роботами, для усмирения которых понадобилось бы как-то применять законы Азимова", всё не вставали ребром. Однако у Человечества время от времени возникали рецидивы ощущения, что ИИ (а может быть и сильный ИИ) уже близко.

Таков был период, когда начали появляться экспертные системы, а информационные технологии дошли до того, что появилась потребность и техническая возможность работать со знаниями в более-менее формализованной форме. Этот период, как я понимаю сейчас, был очередным ренессансом мысли о скором приходе и резком развитии Искусственного Интеллекта.

Но годы снова шли, компьютеры мощнели, о том, что нам всегда хватит 640кБ памяти вспоминали всё с большей издёвкой, а хайп на тему искусственного интеллекта по поводу каждого мало-мальски заметного технического прорыва был с каждым разом всё тише и скромнее. Вспоминается как в первый раз АйБиЭмовский суперкомпьютер обыграл Каспарова (тогдашнего чемпиона мира) в шахматы.

Я тогда был уже старшеклассником и сильно увлекался всем, что связано с компьютерами. И даже мне - едва освоившему в те годы Q-Basic и посматривающему на Pascal - было удивительно почему люди связывают эту сугубо узкую переборную, чуть ли не брутфорсную задачу с Интеллектом.

Потом, когда компьютер обыграл Ли Седоля в Го, искусственно интеллектуальный хайп уже слабо выглядывал из под уровня прочего техногенно-новостного шума, хотя, надо сказать, в этот раз уже было гораздо больше поводов как-то притянуть за уши разговоры об интеллекте. AlphaGo опирался уже в значительной степени на машинное обучение, а не на логику, комбинаторику и оптимизированные классические алгоритмы.

Это был 2016 год. Я уже 12 лет как после института работаю программистом. Все эти годы не сказать что ничего не происходило, но ярких каких-то событий, связанных с машинным обучением, в медийном поле не вспоминается. Ну то есть вот как мы на 4 (или каком там я не помню уже) курсе делали лабораторку с обучением небольшой нейросетки распознавать рукописные буквы, так ничего прям так уж сильно не менялось, чтоб аж до хайпа, до того, чтобы снова вспомнить Азимова с его законами. Фантасты, конечно, старались, там витало много интересных идей, но всё на уровне шума.

Да, я отлично помню, как появлялись зачатки механизмов распознавания голоса. Куда-то это потом делось, но я отчетливо помню как на кнопочных звонилках вполне можно было голосом выбрать из телефонной книжки контакт и позвонить не нажимая кнопок. Помню как купил на где-то развалах диск с подборкой софта для синтеза и распознавания речи. В частности там был и Dragon Dictation (или что-то в этом роде). Да, эта штука даже как-то поддерживала русский язык, но качеством распознавания разочаровывала, а корявый синтез резал уши даже на английском.

Думал ли я тогда, гадал ли, что спустя некоторое время у нас будет Алиса, так здорово говорящая и замечательно понимающая даже шепот? Я отчетливо помню как появился сервис Яндекса, способный по шаблону набуровить какой-то под пьяную лавочку похожий на нормальный текст, а по факту связный, но бессмысленный набор слов.

Если оглядываться в прошлое, то это уже был перегиб экспоненты развития технологии. С этого момента машинное обучение добивалось всё новых свершений. Болталки, изображающие трёп в чате, появились давно, но о прохождении ими теста Тьюринга говорили только в шутку, от неграмотности, или инфантильного энтузиазма.

И вот мы здесь. За какие-то пару лет у нас ценой каких-то чудовищных вычислительных затрат и усилий по подготовке датасетов были обучены первые по-настоящему большие модели (LLM). Они начали удивлять. Оказалось, что раздутый до неимоверных масштабов "Т9" способен оперировать с языковыми конструктами, а это, в свою очередь, оказалось похожим на рассуждения.

Наверно это не было сюрпризом абсолютно для всех, однако удивляться тут есть чему. Оказалось, что когнитивные задачи можно решать эдаким черным ящиком, обученным на эпических количествах текстов. Да, поначалу это было глючно и странно. Галлюцинации и неуправляемость удалось побеждать разными уловками от манипуляцией с обучающей выборкой до хитрых системных промптов и итерационной многослойной обработки (думание).

Надо ли говорить, что сейчас генеративные модели и всё вот это вот, что называют Искусственным Интеллектом не просто перегретый инвестициями мыльный пузырь, а вполне себе уже приносящая пользу в куче отраслей технология? Думаю не надо.

На наших глазах случился очередной технологический фазовый переход, который меняет ландшафт и прогнозируемое будущее нашей цивилизации.

Что дальше-то? А дальше огромный простор применения и развития новой технологии. Она даже новорождённая и сырая поражает небывалыми новыми доступными возможностями. Теперь, даже если предположить, что новых текстов для обучения человечеству взять уже не откуда, есть ещё необъятные просторы для развития.

Нейросети могут брать информацию для обучения напрямую из окружающего мира, как это всегда делали люди. Да, это будет требовать гигантских энергетических и материальных затрат на вычисления, а значит мы переработаем огромное количества песка в кремний для чипов. Посмотрите что творится с рынком видеокарт, памяти, и всего, что можно использовать для растущей новой индустрии. Но этот ящик Пандоры уже не закрыть.

Но не только экстенсивные пути есть для развития. Сейчас мы уже применяем графовые БД для поиска в пространстве понятий и смыслов. Может быть мы вспомним такой замечательный язык как Пролог, чтобы "протезировать" механизм обработки формальной логики для нейросетей. В конце концов генеративные модели в чатах и рассуждениях во всю используют написание скриптов для алгоритмических вычислений. В эту "игру" можно играть по всему фронту развития ИИ.

Если кому-то кажется, что мы "упёрлись" и начнётся стагнация, то готов спорить, что это не так.

Да... к сему это я всё. Мне тут напомнили в оригинальном посте про старый добрый Lisp, а он меня в голове лежит рядышком с ещё более недооценённым на мой взгляд языком для применения в контексте ИИ - Прологом.

Помяните моё слово, его ещё вспомнят не раз в контексте оптимизации логического вывода для LLM.

Ну а чтобы два раза не вставать, жахну тут футурологический прогноз на ближайшее будущее.

На дальнюю перспективу легко прогнозировать, всё равно никто не вспомнит и не припомнит, если ошибёшься. А вот на ближнюю...

Итак, побуду капитаном:

- Будет развиваться внеконтекстная память агентов. Всевозможные векторные БД - это только начало, уже есть графовые БД, которые хранят не просто куски текста, но целые взаимосвязи понятий. До сих пор мы в основном имели "знания", спрятанные в черном ящике весов и связей нейронной сети. Это, вроде бы, тот самый путь, которым пользуются люди в своей голове, но давайте вспомним самолёты. Они хоть чем-то и похожи на птиц, однако крыльями они не машут, зато летают очень быстро и таскают много груза. Также и здесь. Мы будем оставлять за "черным ящиком" нейросети базовые "мыслительные" функции, а информацию будем вытаскивать в формализованные структуры специализированных баз данных.

- Развитие когнитивных ассистентов. Мы уже начали и продолжим учить наших ассистентов держать в формализованном векторном контексте (см предыдущий пункт) кучу совершенно разной информации о личной (цифровой и не только) жизни. Наши ассистенты будут "знать" всё о нашем творчестве, об интересах, о вкусах, о закладках в браузере, о планах на лето или выходные, об анализах из поликлиники, о покупках, о наших автомобилях начиная от расходников до поломок и ТО, о наших бытовых вопросах от содержимого холодильника до коммунальных платежей... Многие настолько будут доверять своим ИИ-ассистентам, что будут хранить в их контексте все свои личные переписки. Это неизбежно приведёт к когнитивной аугументации, когда наши ИИ-ассистенты станут своеобразной частью нашего "Я", а мы будем на них сваливать всю когнитивную рутину, которую раньше делали самостоятельно своей биологической нейросетью. И среди этого будет много парадоксальных моментов: порой мы будем склонны отдавать нейросети даже "рутину" общения с родными и знакомыми, внешние "когнитивные протезы" в лице ИИ-ассистентов будут назначать встречи, обсуждать организационные вопросы, вежливо поддерживать так называемые "small talks". Зато наша биологическая нейросеть будет, зачастую, с упоением зависать в, казалось бы, рутинных, но таких дофаминовых гриндилках, как современные казуальные компьютерные игры.

Если кому ещё интересны прогнозы на ближайшее будущее, то пинайте, а то мне кажется я тут в своём графоманском угаре генерю своей биологической языковой моделью обременительно много букофф.

К клипу дам я короткое пояснение.

В 2134 году родится знаменитый "космический волк" Ян Янов. К 2224 году он закончит свою космическую карьеру и будет работать директором музея "Космической Славы", где будет травить посетителям байки о своих приключениях.

Кроме того, Ян много рассказывает посетителям музея об истории космонавтики.

-- Цитата начало

Вы, конечно, знаете, как сильна была мода на "Космических Камикадзе" в начале двадцать второго века. Это были люди в основном в возрасте старше сорока лет, и которые хотели сделать остаток своей жизни максимально полезной человеческому обществу. Они садились в специальные ракеты и отправлялись в дальний космос в условно бесконечный рейс без возвращения на Землю. One way ticket. На протяжении всей оставшейся жизни они слали на Землю отчеты о своей экспедиции. Их информации была бесценна для изучения космоса. Некоторые из этих пилотов "вытягивали счастливые билеты", делали по-настоящему важные открытия. Одним из таких редких и важных открытий была планета Бегемотов.

Савелий Самарин, один из наших "Космических Камикадзе", не только нашел солнечную систему, похожую на нашу, а в ней планету, похожую на Землю, но и умудрился посадить свою ракету достаточно мягко на поверхность планеты. Целую неделю Савелей плакал от счастья, не вылезая из ракеты и непрерывно посылая свои сообщения на Землю. Через неделю местные туземцы, очень добрые и благородные люди, вытащили его из ракеты и транспортировали в свою больницу. Савелий до своей смерти прожил еще 12 лет на планете Бегемотов (кстати, именно он ее так назвал, правда, позже более популярным стало название Бегемотия). Савелий лично за эти 12 лет заложил прочный фундамент дружбы между нашими цивилизациями.

Все эти далекие легендарные события навсегда останутся в нашей памяти. Но, кстати, хочу вас всех предупредить, особенно молодых наивных людей. А то боюсь, после моего рассказа все рванут в "Космические Камикадзе". Причем, против воли своих родителей. Суровая правда жизни такова, что повезло Самарину, а тысячи других погибли совсем прозаически, без таких потрясающих открытий. Но мы помним всех, и героями считаем всех, не только Самарина.

-- Цитата конец

Так вот, женщина, ГГ клипа и есть одна из тысяч участников группы "Космических Камикадзе". Наверное, вы обратили внимание на шеврон на её левой руке.

Как прошло ваше тестирование на понимание английского языка на слух? Ниже по ссылкам вы сможете прочитать тексты песни на русском и английском, прослушать полные версии песен (в клипах короткие версии, чтобы засунуть в одну минуту), а также ознакомиться с критикой стихов к этим песням.

А я вот подумываю, может, мне надо заняться английским? Есть тут руководитель курсов английского языка? Давайте, будем сотрудничать, пилить подобные видосики тысячами и тысячами, продвигать ваши курсы. Пишите мне в личку или прямо в комменты. Сработаемся.

...

Первоисточники:

Song "One way trip"

https://wpvi.ru/pages/song/055/

(бесплатно, без регистрации, без СМС)

Песня "Путешествие без возвращения"

https://wpvi.ru/pages/song/056/

(бесплатно, без регистрации, без СМС)

История 00058. "Космический поход Яна Янова 001. Планета Бегемотов"

https://wpvi.ru/pages/story/00058/

(бесплатно, без регистрации, без СМС)

===