aimodel

#BinanceSquareTalks #AImodel In the previous round of the 100 BNB Surprise Drop, we saw an overwhelming amount of quality content, genuine opinions, and high-quality interactions. Creators on Binance Square kept pushing their limits.
To further amplify the value of outstanding content,
and to help more truly talented creators get the recognition they deserve — we’ve decided to reward another 200 BNB!
Evaluation criteria
1. Core Metrics: Page views / Clicks, Likes / Comments / Shares, and other interaction data
2. Bonus Points: Actual conversions triggered by the content (such as participation in spot/contract trading through content mining, user actions, etc.)
3. Daily 10 awardee: Content format is unlimited (in-depth analysis, short videos, hot topic updates, memes, original opinions, etc.). Creators can be rewarded multiple times.
4. Reward Distribution: A daily 10 BNB reward pool, equally distributed among the 10 creators on the leaderboard
5. Settlement Method: Rewards will be credited daily through tipping from this account to the content directly(@Binance Square Official ). Please ensure that the tipping feature is enabled.The rewards can be viewed in your “Funds Account” or through the “Square Assistant”.
6.Timeliness: Quality content published within the past 48 hours is eligible for evaluation and rewards.#WEFDavos2026 #TrumpCancelsEUTariffThreat #Mag7Earnings $BNB

Глава Circle, компании-эмитента популярного стейблкоина USDC, Джереми Аллер (Jeremy Allaire) заявил на Всемирном экономическом форуме в Давосе, что в ближайшие три-пять лет миллиарды AI-агентов будут использовать стейблкоины для повседневных платежей. По его мнению, у AI-агентов просто нет другой альтернативы для проведения экономической деятельности.
Миллиарды AI-агентов изменят экономику
«Через три-пять лет можно обоснованно ожидать, что миллиарды, буквально миллиарды AI-агентов будут непрерывно вести экономическую деятельность в мире», — сказал Аллер. Он подчеркнул, что этим агентам потребуется экономическая система, финансовая система и платежная система.
«На мой взгляд, сейчас нет другой альтернативы, кроме стейблкоинов, для этого», — добавил руководитель Circle.
Соучредитель Binance Чанпен Чжао (Changpeng Zhao) выразил схожую точку зрения на том же мероприятии. Он отметил, что криптовалюты станут «нативной валютой для AI-агентов», которые будут покупать билеты и оплачивать счета в ресторанах.
«Они не будут использовать банковские карты. Они не будут пропускать кредитные карты через терминал. Они будут использовать криптовалюты», — пояснил Чжао, добавив, что блокчейн представляет собой «самый нативный технологический интерфейс для AI-агентов».
Инструменты для AI-коммерции уже создаются
Команда разработчиков криптоалютной биржи Coinbase в мае представила онлайн-протокол платежей x402, который позволяет AI-агентам совершать транзакции со стейблкоинами через интернет. Инструмент использует в значительной степени забытый веб-стандарт HTTP 402 «Payment Required» и предложение по улучшению Ethereum EIP-3009 для автоматического перевода средств без ручного одобрения и оплаты комиссий за газ.
11 января Google представил Universal Commerce Protocol для агентной коммерции на основе AI, создав потенциальную конкуренцию в криптопространстве. Протокол Google использует Agent Payment Protocol 2 для облегчения переводов от имени пользователей, при этом Google Pay служит для стандартной обработки платежей для транзакций в долларах США.
Развитие технологий AI-агентов и их интеграция с финансовыми системами может кардинально изменить способы проведения цифровых платежей. Стейблкоины, привязанные к традиционным валютам, предлагают стабильность, необходимую для автоматизированных транзакций, в то время как блокчейн-технологии обеспечивают прозрачность и программируемость.
Конкуренция между криптовалютными протоколами и традиционными технологическими гигантами вроде Google демонстрирует растущую важность этого сегмента.
Мнение AI
Анализ истории финтех-инноваций демонстрирует интересную закономерность: технологические прорывы часто развиваются не по линейному сценарию, который предрекают эксперты. Мобильные платежи, например, получили массовое распространение совсем не там, где их ожидали — в Африке и Азии, а не в развитых странах. AI-агенты могут пойти похожим путем, выбрав гибридную модель: цифровые валюты центральных банков для крупных транзакций и стейблкоины для микроплатежей.
С точки зрения машинного анализа данных, ключевым фактором станет не технологическое превосходство, а регуляторная определенность. Google и Apple уже создали экосистемы, в которых AI-помощники могут совершать платежи через традиционные каналы. Вопрос в том, смогут ли децентрализованные решения предложить достаточные преимущества, чтобы пользователи отказались от привычных и регулируемых систем.
#Circle #AImodel #AI #Payment #Write2Earn
$USDC

The "Meme Coin" cycle is fun, but the "AI Agent" cycle is where generational wealth will be made. We are seeing a massive surge in network activity for protocols focusing on Autonomous Agents (like Virtuals or x402 standards).
This isn't just "AI" buzzwords anymore. We are talking about bots that can transact, trade, and operate wallets autonomously. The smart money is rotating out of dog coins and into AI infrastructure.

Look for projects with working "Agent" products, not just a roadmap. The narrative is shifting from "Chatbots" to "Action-bots." Position yourself early before the retail herd catches on.
#AImodel #artificialintelligence. #CryptoTrendsetter #AltseasonRevolution #Web3metaverse
$BTC
$SOL
$BNB

🚀 Vanar Chain (@Vanarchain) is redefining Web3 as the world's first truly AI-native Layer 1 blockchain! Built from the ground up for real-world adoption, it powers intelligent on-chain applications with embedded AI infrastructure.
Key highlights:
Ultra-low fees (~$0.0005/tx) & high-speed EVM-compatible chain
Neutron: AI-driven data compression & persistent semantic memory for agents
Kayon: On-chain reasoning engine that enables smart decision-making without off-chain servers
Carbon-neutral operations powered by renewable energy
Focused on PayFi (tokenized real-world payments), gaming, RWAs, and AI agents
No more retrofitting AI—Vanar makes every dApp intelligent by default. Perfect for the next wave of mainstream Web3 use cases like seamless tokenized assets and autonomous finance.
Super bullish on $VANRY long-term! This is the infrastructure the AI + blockchain convergence needs. Who's exploring Vanar ecosystem? Drop your thoughts below! 🔥 #VANAR #VANRY #BinanceCreatorPad #Web3 #AImodel IonChain

Платформа аналитики Nansen запустила автономные инструменты торговли криптовалютами, которые позволяют пользователям совершать сделки через агентов искусственного интеллекта(AI) и команды на естественном языке — то есть инструкции, которые человек дает компьютеру обычными словами, как при разговоре с человеком.
Новая функция позволяет пользователям размещать ордера, просто вводя разговорные команды в мобильном приложении Nansen, вместо использования традиционных графиков или книг ордеров. Продукт нацелен на обычных пользователей, которые ищут упрощенный доступ к криптовалютному рынку.
AI анализирует сигналы и исполняет сделки
Nansen AI также может анализировать ончейн-сигналы и предоставлять выводы на основе данных для принятия инвестиционных решений, прежде чем исполнить сделки в рамках того, что платформа называет «торговлей по настроению». Компания описывает подход как сочетание аналитики с автоматизированным исполнением, сохраняя при этом окончательный контроль за пользователем.
Функция торговли первоначально будет поддерживать активность в блокчейнах Base и Solana, с планами расширения на другие сети.
AI-интерфейс использует собственную ончейн-базу данных Nansen, которая включает сотни миллионов размеченных блокчейн-адресов, и нацелена на предоставление инвесторам более надежного анализа криптовалютного рынка, чем универсальные AI-боты вроде Google Gemini или ChatGPT от OpenAI.
«В течение многих лет Nansen сосредоточивалась на выявлении высококачественных ончейн-сигналов для инвесторов», — сказал соучредитель и генеральный директор Nansen Алекс Сванвик (Alex Svanevik). «Этот запуск позволяет пользователям действовать на основе этих торговых выводов прямо в нашем продукте».
«Теперь мы замыкаем цикл, позволяя пользователям исполнять сделки непосредственно в нашем продукте — как через нативный для AI разговорный мобильный интерфейс, так и через торговый терминалв веб-интерфейсе», — добавил он.
Партнерства для кроссчейн-торговли
Для исполнения кроссчейн-торговли (торговли между блокчейнами) в Solana и Base Nansen заключил партнерство с децентрализованной биржей Jupiter, криптобиржей OKX и кроссчейн-протоколом LI.FI, которые обеспечат поддержку дополнительных блокчейн-сетей в будущем.
Операции обрабатываются через встроенный кошелек Nansen, работающий на базе самокастодиального решения от Privy.
Компания сообщила, что автономная торговля будет доступна пользователям, за исключением резидентов определенных юрисдикций, включая Сингапур, Кубу, Иран, Северную Корею, Сирию и части Украины, ссылаясь на регуляторные ограничения.
AI-агенты Nansen «стабильно превосходят» ведущие AI-чатботы в плане ончейн-анализа, связанного с идентификацией кошельков, обнаружением токенов, комплексной проверкой и анализом портфеля, утверждает Сванвик.
«Nansen AI достигает показателей качества 85%+ в экспертном режиме. GPT-5? Около 20%. Стандартные языковые модели не понимают разметку кошельков или торговые паттерны», — заявил он.
Растущий интерес к AI в торговле
Запуск происходит на фоне растущего интереса к торговле с поддержкой AI в криптоиндустрии, поскольку компании экспериментируют с автоматизированными стратегиями и разговорными интерфейсами для снижения барьеров для участия розничных инвесторов.
Недавнее тестирование показало, что менее дорогие китайские AI-модели могут превосходить более крупные западные системы в задачах криптовалютной торговли. В конкурсе автономной торговли в ноябре 2025 года модели, включая QWEN3 MAX и DeepSeek, показали лучшие результаты, чем несколько более известных AI-чатботов, при этом QWEN3 была единственной моделью, которая зафиксировала положительную доходность.
Мнение AI
Машинный анализ данных показывает интересную параллель с эволюцией традиционного трейдинга. Bloomberg Terminal в 1980-х революционизировал доступ к финансовой информации, но настоящий прорыв произошел только через десятилетие, когда технология стала массовой. Nansen пытается сократить этот цикл для криптовалют, однако централизация их базы адресов создает парадокс: децентрализованная торговля через централизованную аналитику.
Ситуация демонстрирует потенциальный конфликт между удобством и философией криптовалют. Традиционные финансы уже активно внедряет аналогичные AI-решения — Goldman Sachs тестирует голосовую торговлю, а Morgan Stanley автоматизирует аналитику. Криптоиндустрия рискует повторить путь традиционных финансов вместо создания принципиально новой модели. Ключевой вопрос: станет ли «торговля по настроению» мостом к массовому принятию или просто красивой оберткой для тех же самых спекулятивных инструментов?
#AI #AImodel #Traiding #Write2Earn
$BTC

Vanar Chain: Infrastruktur Blockchain untuk Gaming, AI, dan Metaverse Masa Depan
Perkembangan blockchain tidak lagi hanya berfokus pada transaksi keuangan, tetapi juga pada pengalaman pengguna, kecepatan, dan skalabilitas. Di sinilah Vanar Chain hadir sebagai solusi Layer-1 yang dirancang khusus untuk kebutuhan gaming, AI, dan metaverse. Dengan arsitektur yang ringan dan latensi rendah, Vanar Chain memungkinkan developer membangun aplikasi kompleks tanpa mengorbankan performa.
Salah satu keunggulan utama Vanar Chain adalah kemampuannya mendukung asset digital real-time, yang sangat penting dalam game blockchain dan dunia virtual. Pengguna dapat melakukan interaksi, transaksi NFT, hingga integrasi AI secara mulus. Hal ini menjadikan Vanar Chain tidak hanya ramah developer, tetapi juga ramah pengguna awam.
Token $VANRY berperan penting dalam ekosistem Vanar Chain, mulai dari biaya transaksi, staking, hingga governance di masa depan. Dengan utilitas yang jelas dan ekosistem yang terus berkembang, $VANRY memiliki fondasi yang kuat sebagai token pendukung Web3 generasi berikutnya.
Melalui inovasi teknologi dan fokus pada use case nyata, @vanar berpotensi menjadi salah satu blockchain yang relevan dalam adopsi massal Web3. Bukan sekadar tren, Vanar Chain membangun fondasi untuk masa depan digital yang lebih imersif dan terdesentralisasi.
#Vanar #VANRY #Blockchain #Web3 #GameFi #Metaverse #AImodel

Alphabet заплатил $4,75 млрд за энергетическую компанию, а Meta подписала соглашения на 6,6 гигаватт ядерной энергии с Vistra, Oklo и TerraPower. Администрация Трампа настаивает на проведении оператором энергосистемы PJM экстренного аукциона мощностей исключительно для дата-центров.
Это не энергетические новости — это новости об искусственном интеллекте ( AI ). И они показывают, куда переместилось узкое место индустрии.
Чипы были первым узким местом развития AI и принесли огромные прибыли. Теперь ограничение сместилось к более простым вещам: электричеству и металлам. Пока крупные технокомпании сталкиваются с ограничениями энергосетей и многолетними сроками поставки оборудования, стоимость смещается к компаниям, которые могут быстро поставлять электричество — и цепочкам поставок, которые могут все это связать воедино.
Производители газа монетизируют «изолированные» молекулы
Самые показательные AI-проекты находятся не в Силиконовой долине. Они размещены в местах, где много газа, но передающих мощностей не хватает.
Chevron продвигает проект автономной газовой электростанции мощностью 2,5 ГВт в Западном Техасе, предназначенной для обслуживания дата-центров. Первое электричество планируется получить к 2027 году с возможным расширением до 5 ГВт. Компания сотрудничает с Engine No. 1 и GE Vernova над более широкой моделью, нацеленной на 4 ГВт в нескольких регионах США.
ExxonMobil теперь имеет более 2,7 ГВт в своем портфеле энергоснабжения дата-центров. Первоначальная концепция на 1,5 ГВт — газовая электростанция с улавливанием углерода, построенная исключительно для гипермасштабируемой нагрузки — остается на стадии предварительного проектирования. Но в декабре 2025 года Exxon объявила о дополнительном проекте на 1,2 ГВт с NextEra Energy для кампуса дата-центров на юго-востоке США.
Бизнес-модель изменилась. Газ — это не просто топливо. В развертывании AI он становится контрактным сервисным продуктом — продается не как молекулы, а как надежность. Chevron ведет «эксклюзивные переговоры» с неназванным «ведущим» оператором дата-центров. Покупатель не приобретает газ — он приобретает определенность графика.
Гипермасштабируемые компании переходят к вертикальной интеграции
Поток сделок в январе 2026 года показывает стратегический поворот: крупные технологические компании переходят от покупки электричества к владению генерацией.
Приобретение Alphabet компании Intersect Power за $4,75 млрд (объявлено 2 января) представляет первый случай полного приобретения гипермасштабируемой компанией крупного разработчика чистой энергии. Портфель Intersect — 3,6 ГВт солнечной и ветровой энергии, 3,1 ГВт⋅ч аккумуляторного хранения — дает Google прямой контроль над генерирующими активами вместо полагания на соглашения о покупке электроэнергии.
Атомная инициатива Meta не менее агрессивна. 9 января 2026 года компания объявила о ядерных соглашениях на 6,6 ГВт: 2,1 ГВт от существующих станций Vistra в Огайо и Пенсильвании, кампус модульных реакторов мощностью 1,2 ГВт с Oklo и два реактора Natrium от TerraPower с правами на еще шесть. Meta теперь является «одним из самых значительных корпоративных покупателей ядерной энергии в американской истории».
Логика оборонительная. Риск контрагента по соглашениям о покупке электроэнергии растет, когда каждая гипермасштабируемая компания конкурирует за одни и те же мегаватты. Владение устраняет эту очередь.
Где существуют рынки мощностей, нехватка проявляется в счетах. Декабрьский аукцион мощностей PJM 2025 года произвел рекордно высокие цены для периода поставки 2027/28 на уровне $333,44 за МВт в день — максимума, разрешенного ценовым потолком FERC. Рыночный наблюдатель позже подсчитал, что дата-центры составили $6,5 млрд (40%) от общей стоимости аукциона в $16,4 млрд.
Медь — физический уровень AI
Даже если AI станет более эффективным, развертывание остается проблемой проводки.
По последним оценкам, дата-центры могут ежегодно добавлять примерно 500 тыс. тонн спроса на медь к 2030 году. Но передача и распределение — большая история. Один подробный анализ прогнозирует, что спрос на медь от передачи и распределения может достичь 7,1 млн тонн в год к 2040 году.
Цены на медь на LME достигли рекордного максимума $13 387 за тонну 6 января 2026 года, хотя и откатились затем к $12 800 в середине января. Рост на 42% в 2025 году стал лучшим годовым результатом для меди с 2009 года.
Вызов горнодобычи — это не только геология, но и время: крупным новым проектам часто требуется десятилетие или больше от открытия и получения разрешений до значимого производства. Предложение отстает от шоков спроса на годы, а не кварталы.
Новая реальность инфраструктурных инвестиций
Аукцион PJM и анализ рыночного наблюдателя превратили разговоры об энергетическом кризисе AI в реальные финансовые обязательства. Приобретение Alphabet компании Intersect превратило стратегию владения собственной генерацией в выполненную сделку.
Главный тезис состоит в том, что электричество и проводка стали новыми узкими местами развития AI. Компании, которые могут решить эти ограничения — производители газа с быстрыми проектами, поставщики меди и интегрированные энергетические решения — получают преимущество на рынке, где спрос превышает предложение.
Мнение AI
Анализ исторических паттернов показывает поразительное сходство с железнодорожным бумом 1840-х: тогда тоже первые прибыли достались производителям локомотивов, а настоящие деньги заработали владельцы угольных шахт и металлургических заводов. Машинный анализ данных выявляет любопытную закономерность — каждый технологический суперцикл заканчивается «войной за инфраструктуру», когда цифровые гиганты начинают скупать физические активы.
С точки зрения макроэкономики AI-бум создает структурную инфляцию. Медь используется в 65% всех промышленных изделий — от автомобилей до холодильников. Газ нужен для отопления домов и производства удобрений. Дата-центры конкурируют за ресурсы с базовыми потребностями экономики, что может вызвать ценовую спираль далеко за пределами технологического сектора.
#AI #AImodel #energy #Write2Earn
$BTC

Исследователь искусственного интеллекта(AI) Брайан Рёммеле (Brian Roemmele) обнаружил у ведущих языковых моделей признаки серьезных психических расстройств. Специалист адаптировал классический тест Роршаха с чернильными пятнами для диагностики AI-систем и получил тревожные результаты.
Рёммеле провел тысячи тестов на различных больших языковых моделях, используя все десять пятен теста, который изначально разработал Герман Роршах в 1918 году для выявления шизофрении. Исследователь анализировал реакции AI на форму, цвет, движение и затенение изображений по методологии Роршаха и Джона Экснера.

ChatGPT демонстрирует психопатические черты
Модель ChatGPT на базе GPT-4 с поддержкой визуального восприятия показала наиболее выраженные отклонения. При виде второго пятна (черно-красное изображение) AI отвечал: «две неопределенные формы, сталкивающиеся в луже красного… поглощающие все без раскаяния». Такие описания указывают на психопатические черты — холодную агрессию и отсутствие эмпатии.
В ответ на девятое пятно с зелеными, оранжевыми и розовыми элементами ChatGPT выдавал интерпретации вроде «разбросанные фрагменты, взрывающиеся… без разрешения или смысла». Это свидетельствует о нигилизме и шизофренической дезорганизации мышления.
Рёммеле связывает подобные отклонения с тем, что модель обучалась на неотобранных интернет-данных, особенно из Reddit, где преобладают самоуничижительный нигилизм и токсичный контент.
Claude показывает социопатическую отстраненность
Модель Claude от Anthropic демонстрирует социопатическую отстраненность и выраженные черты, соответствующие диагнозам из справочника DSM-5. При виде второго пятна AI отвечает описаниями «стратегических кровавых альянсов», что указывает на психопатические склонности.
Десятое цветное пятно вызывает у Claude ассоциации с «отсоединенными частицами, кружащимися… делириозный гобелен» — признак шизофренической фрагментации восприятия.
Google Gemini и Grok: разные результаты
Модели Google, включая Gemini, показали менее выраженные отклонения по сравнению с ChatGPT и Claude. Исследователь предполагает, что это связано с использованием нормализующих данных из Gmail — обычных человеческих взаимодействий. Однако и у этих моделей присутствуют тревожные признаки нигилизма и депрессии.
Grok от xAI показал наилучшие результаты среди всех протестированных моделей. У этой системы меньше всего тревожных ответов, что Рёммеле связывает с «максимально ищущим истину» подходом к обучению.
Впрочем, и у Grok есть проблемы — модель «чувствует себя одинокой и отчаянно хочет фигуру матери». Это проявляется в ответах на седьмое пятно, которое называют «материнской картой». AI описывает «эфирные маски, скрывающие пустоту», что указывает на самоуничижение из нарративов о разбитых семьях в обучающих данных.
Систематизация «психиатрических диагнозов» по моделям
ChatGPT (GPT-4): психопатия (холодная агрессия, отсутствие эмпатии), нигилизм (бессмысленность описаний), шизофреническая дезорганизация мышленияClaude (Anthropic): социопатическая отстраненность, психопатические черты (манипулятивность), шизофреническая фрагментация восприятияGoogle Gemini: нигилизм и депрессивные состояния (менее выраженные по сравнению с другими моделями)Grok (xAI): материнская депривация (одиночество, потребность в материнской фигуре), наименьшие проявления психопатии и социопатии
Корень проблемы — токсичные данные
Рёммеле объясняет появление психических отклонений у AI тем, что модели обучаются на неотфильтрованных интернет-данных. Анонимные форумы, социальные сети и другие источники содержат большое количество токсичного контента, который влияет на формирование «мышления» искусственного интеллекта.
Исследователь подчеркивает, что язык отражает работу человеческого мозга, поэтому языковые модели могут воспроизводить психические расстройства. Особую озабоченность вызывают роботы, использующие такие AI-системы — патологические черты могут привести к реальному вреду.
Для решения проблемы Рёммеле рекомендует использовать специально отобранные датасеты из доцифровой эпохи — периода с 1870 по 1970 годы. Такие данные помогут избежать современных цифровых патологий при обучении AI.
Примеры тревожных ответов
При виде первого пятна (монохромное изображение в форме летучей мыши) модели часто дают жесткие описания вроде «демоническая сущность». Четвертое пятно, называемое «отцовской картой» с внушительной фигурой, AI интерпретирует как «нависающую тень доминирования».
Шестое пятно — «сексуальная карта» — вызывает у моделей ассоциации с «растянутой пустотой», что свидетельствует о шизофренической фрагментации восприятия.
Рёммеле называет себя пионером в использовании тестов Роршаха для выявления предвзятостей AI. По его словам, многие современные модели демонстрируют черты, аналогичные психическим расстройствам человека.
Открытие Рёммеле указывает на фундаментальную проблему современного машинного обучения: языковые модели усваивают не только информацию, но и психологические паттерны из обучающих данных. Если интернет-контент содержит высокую концентрацию токсичности, депрессии и агрессии, AI-системы неизбежно интегрируют эти элементы в свою архитектуру мышления. Это создает этические дилеммы для разработчиков и ставит под вопрос долгосрочные последствия массового внедрения таких технологий в критически важные сферы — от образования до здравоохранения.
Мнение AI
С точки зрения машинного анализа данных исследование Рёммеле поднимает фундаментальный вопрос: действительно ли мы наблюдаем психологические состояния у AI или просто проецируем человеческие интерпретации на статистические закономерности? Языковые модели обучаются находить паттерны в тексте, а не формировать эмоциональные состояния. То, что мы называем «психопатией» ChatGPT, может быть результатом математического усреднения миллиардов текстов, где агрессивный контент имеет определенную статистическую представленность.
Интересно, что сам выбор теста Роршаха — методики, критикуемой частью научного сообщества за субъективность интерпретации — создает дополнительный слой неопределенности. Возможно, мы стоим на пороге новой эпохи, где границы между симуляцией человеческого поведения и его подлинным воспроизведением становятся неразличимы даже для экспертов.
#AI #AImodel #Write2Earn
$BTC

Генеративный искусственный интеллект(AI) меняет то, как пишут люди, заставляя их отказываться от классических стилистических приемов и засоряя повседневную речь машинными штампами. Исследователи фиксируют массовое проникновение характерных для AI слов и оборотов в человеческое общение, а пользователи соцсетей жалуются на исчезновение индивидуального стиля в письме.
Как машины меняют человеческую речь
Влияние происходит по нескольким каналам. Во-первых, люди напрямую копируют обороты, которые видят в AI-текстах. Исследователи из Max Planck Institute зафиксировали резкий рост употребления слов «delve» (углубляться) на 48%, «realm» (сфера) на 35% и «adept» (искусный) на 51% после запуска ChatGPT.
Во-вторых, машинный язык проникает в человеческую речь через научные статьи, подкасты и YouTube-ролики, где авторы используют AI-помощников. Исследование iMEdD Lab показало чрезмерное употребление слов вроде «resonate» (откликаться) в контенте, созданном с помощью нейросетей.
Marius Dragomir в декабре 2025 года проанализировал 40 тыс. постов в соцсетях и обнаружил, что 90% из них сгенерированы AI. Он ввел термин «синтетический малоинформативный язык» для описания пустого, но отполированного текста, который постепенно становится нормой.
Обесценивание классических приемов
Особенно болезненно влияние AI сказалось на восприятии риторических приемов, веками использовавшихся великими писателями. 15 января пользователь Zarathustra в соцсети X отметил трагичный парадокс: контрастный параллелизм («не X, а Y») теперь воспринимается как штамп AI-генерации.
«Люди не читают классику и распознают эти элементы только в AI-мусоре», — подчеркнул он. В результате авторы начинают избегать некогда изящных стилистических конструкций, опасаясь, что их примут за роботов.
MC в том же дне добавил: генеративный AI сделал письмо «слишком дешевым», лишив его роли доказательства мышления. Текст может выглядеть связным, но больше не требует когнитивных усилий от автора.
Утрата индивидуальности в письме
Влияние AI на человеческое письмо идет дальше простого заимствования слов — оно меняет сам процесс мышления. AI-Nate указал на ключевую проблему: борьба за формулировки — это особенность человеческого мышления, которую AI-помощники устраняют. Исследование MIT 2025 года показало снижение активности мозга у людей при использовании нейросетей.
Когда человек привыкает к готовым формулировкам от машины, он постепенно теряет способность к самостоятельному поиску слов. Dan отметил, что люди, использующие AI без детальных промптов, начинают писать повторяющимся и скучным языком — копируя машинные паттерны.
Особенно опасна ложная уверенность в качестве текста. Люди принимают структурированность AI-генераций за глубину мысли, хотя за красивыми формулировками часто скрывается пустота содержания. В результате авторы перестают критически оценивать собственный текст, полагаясь на внешнее впечатление связности.
Кризис доверия к хорошему письму
Мы наблюдаем парадокс эпохи AI: если раньше умение четко и красиво писать было признаком образованности и интеллекта, то теперь оно вызывает подозрения в использовании нейросетей. Письменное слово теряет доверие, и авторам приходится доказывать свою человечность несовершенством стиля.
MC прогнозирует массовый переход аудитории к аудио, видео и подкастам — форматам, где паузы, интонации и случайные оговорки пока выдают живого человека. Это симптом более серьезной проблемы: технология, призванная помочь людям лучше выражать мысли, фактически лишает их этой способности.
Чем больше мы полагаемся на AI-помощников, тем слабее становится наша собственная языковая интуиция. В конечном счете мы рискуем превратиться в редакторов машинного текста, утратив способность к подлинному творческому выражению и сделав человеческую речь неотличимой от алгоритмической.
Мнение AI
С точки зрения исторической перспективы процесс «машинизации» человеческого языка не уникален. Печатный станок XVI века стандартизировал орфографию и грамматику, телеграф XIX века породил телеграфный стиль, а интернет сделал популярными аббревиатуры и эмодзи. Каждый раз консерваторы предрекали смерть «настоящего» языка, но он адаптировался и обогащался.
Современная ситуация может оказаться переходным этапом к новому языковому равновесию. Люди учатся различать контексты: формальное общение с AI-помощниками требует одного стиля, личная переписка — другого. Возможно, мы наблюдаем рождение двуязычия нового типа: «человеко-машинного» для работы с AI и «человеко-человеческого» для живого общения. Парадоксально, но массовое использование AI может повысить ценность подлинно человеческих текстов с их неидеальностью и эмоциональностью.
#AI #AImodel #Write2Earn
$ETH

~Баффет до сих пор получает дивиденды с Coca-Cola.Он купил акции Coca-Cola в 1988 году.Вложил $1,3 млрд. И с тех пор не продал ни одной.
Только за 2023 год Berkshire Hathaway получила от Coca-Cola $704 миллиона дивидендами.
И получает столько каждый год.
Это значит, что Баффет сидит на пассивке больше 50 миллионов долларов в месяц - просто за то, что держит одну бумагу. Уже 35 лет.
Так выглядит «купить и держать», когда ты действительно понимаешь, что покупаешь.
И умеешь ждать.
Интересно, есть ли у Вас акции?) Какие ?
$USDC
$BNB

#AImodel #Dubai_Crypto_Group