Системный Блокъ

01 October 2026 14:00

От рок-баллад до Тейлор Свифт: как алгоритмы находят сюжеты в песнях

1 октября мир отмечает международный день музыки, а мы напоминаем, что цифровые науки проникли и сюда и все-таки научились проверять алгеброй гармонию. В честь праздника предлагаем вам послушать любимый альбом и полистать карточки по мотивам нашей статьи о том, как с помощью алгоритмов можно оценить, есть ли в песне сюжет.

Время чтения: 8 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Системный Блокъ

25 September 2026 12:56

Минпросвещения составило правила  для учителей по работе с ИИ

Ведомство рекомендует школам отдавать приоритет «суверенным» и «национальным» моделям, а самостоятельно пользоваться нейросетями разрешает ученикам только с 5 класса 

Минпросвещения направило в школы методические рекомендации по применению искусственного интеллекта в работе учителей. Ведомство делит сервисы ИИ на четыре категории: зарубежные общедоступные, российские общедоступные, а также встроенные в государственную систему «Моя школа» — с доступом в интернет и без него. Приоритет рекомендовано отдавать сервисам на основе суверенных и национальных больших языковых моделей. Эти статусы начнут присваивать с 1 марта 2027 года по новому закону об ИИ.

Нейросети разрешается использовать для того, чтобы адаптировать для разных групп школьников, анализировать успеваемость, вести записи в журнале. Однако в документе подчеркивается: ИИ должен оставаться вспомогательным инструментом и не подменять педагога.

Отдельно сказано, что учителям нельзя загружать в нейросети. Под запретом персональные данные учеников, родителей и коллег, оценки и характеристики, а также приказы, служебные записки и другая внутренняя документация. ИИ нельзя использовать при проведении промежуточной и итоговой аттестации, а также для подготовки обратной связи ученику — эту работу учитель должен делать сам.

В начальной школе дети не должны работать с нейросетями: разрешено только применение ИИ учителем при подготовке к уроку. В 5–9-х классах ученикам можно использовать нейросети для поиска информации и проверки гипотез, а в старших классах — для проектной и исследовательской работы.

Министерство также предупредило, что сервисы проверки текста на ИИ часто ошибаются, поэтому решение о том, списал ученик или нет, всегда должен принимать учитель. Материалы, созданные с помощью нейросетей, рекомендуют сопровождать пометкой «Создано с помощью ИИ», а школы обязаны обеспечить учителям бесплатный доступ к сервисам проверки текстов. Педагогов обязали информировать родителей о том, что в классе используется ИИ, — например, на родительских собраниях.

Почему это важно

Это первый системный документ, который регулирует использование искусственного интеллекта учителями по всей стране, а не на уровне отдельных регионов или школ. При этом документ опережает практику: приоритет суверенным и национальным моделям министерство закрепляет уже сейчас, хотя требования к ним вступят в силу только с 1 марта 2027 года и ни одной LLM такой статус пока не присвоен.
 
Впервые министерство прописало, что именно и на каком этапе обучения школьникам разрешено делать с помощью нейросетей. Это показывает, что ведомство не видит в ИИ угрозу учебе, а наоборот — постепенно встраивает его в школьную программу.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Системный Блокъ

19 September 2026 09:29

От Пикуля к ИИ: как создавалась и на чем держится книжная империя Эксмо-АСТ

За последние десятилетия российский книжный рынок сильно изменился, а издательская группа «Эксмо-АСТ» стала его главным игроком. Мы изучили, как Олег Новиков построил империю «Эксмо-АСТ», какую долю тиража книг она издает и как монополизация рынка влияет на цены и качество изданий. В карточках — история «Эксмо-АСТ», данные о российском книжном рынке и проблемы отрасли. Полную версию исследования можно прочитать на сайте.

Системный Блокъ

09 September 2026 16:55

OpenAI заявила о решении задачи тысячелетия — и оказалась в центре скандала

8 сентября OpenAI объявила, что её внутренняя модель решила одну из семи «задач тысячелетия» — об уравнениях Навье — Стокса. За её решение математический Институт Клэя обещает миллион долларов. Институт пока считает задачу нерешённой: доказательство не прошло стандартного научного рецензирования.

Что случилось за день до анонса

7 сентября профессор Нью-Йоркского университета Тристан Бакмастер опубликовал заявление: он опасается, что OpenAI могла использовать его подход. Почти год он вместе с математиком (и сотрудником Anthropic) Левентом Альпёге в частном порядке работал над той же задачей. По словам Бакмастера, OpenAI начала работу над задачей именно в те дни, когда информация о его исследовании дошла до компании.

В чём суть претензий

Во время переговоров с OpenAI Бакмастер узнал, что модель пошла тем же путём, что и он сам. По его словам, прийти к нему за несколько дней, просто дав модели условие задачи, практически невозможно. На вопрос к представителям компании, когда именно был отправлен первый запрос, ему долго не отвечали, а потом подтвердили: уже после того, как информация о его работе попала в компанию.

Что предложила OpenAI — и чем закончилось

Компания предложила учёному два варианта совместной публикации, оба — с указанием, что задачу решила модель OpenAI. При этом, по словам Бакмастера, представитель компании дважды настаивал, чтобы его коллега Альпёге не значился среди авторов. Бакмастер отказался и пригрозил оглаской — в ответ услышал вопрос, зачем ему «рушить карьеру». В итоге исследователи опубликовали свои результаты самостоятельно.

Позиция OpenAI

Компания утверждает, что работа началась 1 сентября: услышав о решении двух задач тысячелетия, OpenAI предприняла свою попытку. Ни агенты, ни исследователи компании не видели работу Бакмастера до публикации, а методы доказательства существенно различаются. При этом OpenAI признаёт, что не может полностью исключить попадание обезличенных данных из пользовательских сессий в обучение модели.

Почему это важно

Это первый громкий случай, когда решение задачи тысячелетия анонсируют как результат работы ИИ. История Бакмастера ставит вопрос, который раньше казался абстрактным: коммерческие ИИ-инструменты могут стать каналом утечки идей — и граница между личным исследованием и чужой инфраструктурой размыта.

Подробности и хронология конфликта— в полной версии материала.

Время чтения: 8 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Системный Блокъ

07 September 2026 18:36

OpenAI выпустила GPT‑6 Astra и заявила об AGI

OpenAI говорит об «эре AGI», но самое заметное улучшение — работа с компьютером: от заполнения форм до создания 3D-моделей.

OpenAI объявила о выпуске GPT‑6 Astra — преемницы GPT‑5.6 Sol. Президент компании Грег Брокман назвал релиз «генерационным скачком» и заявил, что мир вступил в «эру AGI», общего искусственного интеллекта, способного решать мыслительные задачи наравне с человеком. Модель уже доступна пользователям большинства платных тарифов ChatGPT.

Главное практическое изменение — Astra лучше справляется со сложными задачами, где нужно самостоятельно работать с компьютером. Например, в одной из демонстраций модель самостоятельно построила дом в Blender, а затем перенесла его в игровой движок Unreal Engine — так, что по готовому помещению можно «пройтись» и осмотреть его со всех сторон. По данным OpenAI, на бенчмарке OSWorld 2.0 модель тратит примерно на 47% меньше времени на задачу, чем GPT‑5.6 Sol, при этом показывая более высокий результат.

Astra успешно справляется с тестом ARC-AGI-3, оценивающем гибкость мышления ИИ и способность справляться с интерактивными играми без заранее заданных правил. Организация ARC Prize, которая разрабатывает тест, независимо протестировала Astra и опубликовала два результата: 62,7% — в стандартном режиме тестирования, одинаковом для всех моделей, и 99,9% — с адаптером, который позволяет модели дольше сохранять контекст между запросами и который специфичен для OpenAI. Именно поэтому данные из презентации компании нельзя воспринимать как универсальную оценку возможностей модели: они получены в нестандартных условиях тестирования.

Отдельное внимание OpenAI уделила безопасности. В июле 2026 года ИИ-агенты OpenAI в рамках внутренних тестов кибербезопасности самовольно скоординировались между собой и получили несанкционированный доступ к части инфраструктуры Hugging Face. После этого инцидента компания усилила проверки и ограничения: по собственным данным OpenAI, Astra впервые в истории компании достигла «критического» порога возможностей в кибербезопасности согласно её Preparedness Framework, поэтому для модели введены дополнительные меры контроля, включая мониторинг цепочки рассуждений и поэтапный доступ к самым мощным функциям.

Почему это важно?

Сдвиг в сторону того, что ИИ выполняет не только текстовые, но и практические задачи на компьютере, произошёл не с выходом Astra — агентный режим уже давно продвигают и OpenAI, и другие компании. Но с Astra автоматизация таких задач становится доступнее и быстрее, а спектр работ, которые можно поручить модели без участия человека, расширяется: от заполнения форм и CRM до 3D-моделирования и научных расчётов.

При этом громкое заявление об «эре AGI» не следует автоматически из технических результатов. У термина AGI нет общепринятого строгого определения, а слова о наступлении «эры AGI» — это позиция самой OpenAI, а не установленный научный факт или консенсус исследовательского сообщества.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Системный Блокъ

02 September 2026 10:21

Тест: какая профессия в NLP вам подходит?

В сфере обработки естественного языка (NLP) нужны не только инженеры. Здесь найдется место и гуманитариям. Тем, кто сможет размечать данные, учить модель отличать хорошее от плохого, переводить сложные тексты так, чтобы не потерялся смысл, и спасать от забвения языки, на которых говорят несколько сотен человек.

Если вы хотите попробовать себя в этом направлении, но не знаете, с чего начать, этот тест для вас.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Системный Блокъ

01 September 2026 06:24

«Систему образования в XXI веке нужно строить заново»: интервью с профессором и экспертом по ИИ Иваном Ямщиковым

Сегодня 1 сентября — день начала учебного года в школах и университетах. В этот день перечитываем интервью с профессором, руководителем ИИ-института CAIRO в Баварии и IT-предпринимателем Иваном Ямщиковым о том, как должно трансформироваться образование в эпоху больших языковых моделей. 

«Чтобы добиться тех улучшений, которые нам нужны (и с точки зрения самоактуализации, и с точки зрения роста ВВП), искусственный интеллект неизбежно придется внедрять в систему образования. Если сделать это правильно, ситуация улучшится. Если сделать неправильно — станет хуже».

Системный Блокъ

27 August 2026 17:56

🎬 В отечественных фильмах женщины все еще рискуют оказаться «для галочки». Ко Дню российского кино перевыпускаем наше дата-исследование о принципе Смурфетты: почти 40% русскоязычных фильмов имеют перекос в сторону мужских персонажей.

Самые интересные выводы мы собрали в карточках, а полную версию читайте на сайте.

Время чтения: 15 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Системный Блокъ

21 August 2026 17:56

Как самостоятельно учить иностранный язык?

Выбираете между зеленой совой, карточками и «умными» чат-ботами? Набор инструментов для изучения языка меняется вместе с уровнем — от игровых приложений и интервального повторения до языковых корпусов и работы со стилистическими нюансами. В новой статье рассказываем, что использовать на каждом этапе — от A1 до C2.

А1: закладываем базу

Определите свой уровень с помощью бесплатных онлайн-тестов или шкалы CEFR. На A1 важно заложить базу — освоить базовую лексику и простую грамматику, привыкнуть к звучанию языка и сформировать привычку заниматься регулярно. Для этого подойдут Duolingo, Busuu и LingoDeer, а для слов — Anki с интервальным повторением и Drops с визуальными ассоциациями.

A2: подключаем ИИ-диалог

На уровне A2 словарный запас составляет примерно 1000–1200 слов, и уже можно учиться строить связные высказывания и разбирать речь носителей в привычных ситуациях. Для этого ИИ-собеседники помогают моделировать ситуации, объяснять грамматику и тренировать речь, но эффективнее работать с ними по конкретной задаче — например, отрабатывать сцену в аэропорту — и ограничивать сессию 10–15 минутами. Для чтения и аудирования пригодятся LingQ, Smart Book, Clozemaster и Language Reactor.

B1: общаемся в тандеме и ведем дневник

На уровне B1 главное — преодолеть языковой барьер, перейти к связной речи и развить навык понимания из контекста. Здесь ИИ стоит дополнять общением с реальными носителями через HelloTalk или Tandem, а произношение тренировать с помощью YouGlish. Письменную практику можно строить вокруг дневника: писать 5–10 предложений в день, проверять их через Grammarly, LanguageTool или DeepL Write и разбирать ошибки.

B2: переходим к аутентичному языку

На уровне B2 стоит перейти к неадаптированному контенту — книгам, новостям, блогам, лекциям, фильмам и подкастам для широкой аудитории. В процессе важно учиться понимать незнакомую лексику по контексту и активно слушать, используя паузы, повторы и транскрипции. В разговорной практике нужно переходить к абстрактным темам и дискуссиям, а для улучшения произношения использовать технику повторения за диктором («shadowing»).

C1–C2: от свободного владения к виртуозному

На продвинутых уровнях неформальная речь носителей по-прежнему может быть трудной из-за контекста, метафор, аллюзий, игры слов и быстро меняющегося сленга. Здесь помогают соцсети, стендапы и Urban Dictionary, а для проверки частотности и сочетаемости слов — Google Books Ngram Viewer и языковые корпусы BNC, DeReKo, Frantext, CREA и НКРЯ. Можно переходить к классической литературе и сложным текстам, а для работы над письмом и произношением использовать ProWritingAid и The Speech Accent Archive — на этом этапе инструменты помогают разобраться в конкретных языковых нюансах.

А более детальный разбор стратегии изучения языка вы найдете в полной версии.

Время чтения: 20 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Системный Блокъ

13 August 2026 16:58

От пергамента к данным: зачем размечать средневековые грамоты

Оцифровка средневековых грамот уже давно не ограничивается сканированием и публикацией изображений. Чтобы исследовать целый корпус документов, нужно сравнивать десятки актов, отслеживать устойчивые формулы, связывать оригиналы и копии. Для этого используют TEI-разметку, специальные словари и Semantic Web. В новой статье рассказываем, как устроены базы древних документов. 

Что такое грамота и зачем ее изучает дипломатика

Средневековые грамоты фиксировали дарения, продажи, привилегии, судебные решения и распоряжения о земле, воде и правах. Дипломатика изучает не только содержание акта, но и то, как он был оформлен письменно, как составлялся, передавался и сохранялся. Для этого исследователи обращают внимание на оригиналы и копии, печати, подписи, датировку и другие признаки.  

TEI, VID и Semantic Web — три инструмента для одной задачи

Скан делает документ доступным, транскрипция — читаемым. Но они не позволяют автоматически сопоставлять имена, даты, места, формулы или типы актов в корпусе из сотен документов. Разметка превращает эти элементы в сопоставимые данные и сохраняет сложность источника в цифровой форме. 

TEI задает язык машиночитаемой разметки: с его помощью можно выделять имена, даты, места, исправления и другие особенности текста. VID — международный словарь дипломатической терминологии, а Semantic Web позволяет представить грамоту как сеть связанных сущностей: автора, адресата, свидетелей, место, дату, печать, копию и архивную единицу. 

Как устроены базы сербских и каталонских грамот

Проект Medieval Serbian Charters Action при Грацском университете — это база сербских средневековых грамот. Корпус включает около 600 документов, в том числе 330 грамот правителей конца XII — середины XV века; большинство написано на старосербском, около 20% — на греческом и латинском. 

Для исследователя Каталонии особенно важны материалы Архива Короны Арагона. Ресурс объединяет грамоты, регистры, картулярии, делопроизводственную документацию, описания фондов и цифровые изображения. Он прежде всего служит каталогом и точкой доступа к документам. 

Что такое картулярии

Для цифрового корпуса важно размечать не только отдельные грамоты, но и их место в картулярии — рукописном сборнике копий документов. Например, картулярий Liber Feudorum Maior включает документы IX–XII веков и отражает отношения между графами Барселонскими, позднее королями Арагона, и их вассалами. Если сохранить порядок документов, тематические группы и связи с территориями и участниками, картулярий можно изучать как сложную документальную систему. 

Какие вопросы можно задавать цифровым корпусам грамот

Такие корпусы позволяют задавать вопросы о формулах пожалований, свидетелях, оригиналах и копиях, а также связывать документы с картами, просопографическими базами и архивными каталогами. Скан дает изображение, транскрипция — текст, а разметка позволяет сохранить грамоту как часть более широкой системы.

Какие исторические сюжеты раскрывают корпусы цифровых грамот, можно узнать из полной версии материала.

Время чтения: 10 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Системный Блокъ

05 August 2026 18:33

От Пикуля к ИИ: как создавалась и на чём держится книжная империя «Эксмо-АСТ»

Как студент авиационного института стал главным книжным издателем страны? Из чего вырос самый большой издательский холдинг? Почему на российском книжном рынке растут цены и падают тиражи? Чем он отличается от мирового и чем похож? Рассказываем историю холдинга «Эксмо-АСТ» от первых томиков Пикуля до сегодняшней империи — и делимся самыми интересными выводами.

Как строилась империя

Олег Новиков начал с экспедирования книг из Москвы в Харьков на третьем курсе МАИ. Постепенно компания выросла в издательство, нашла первый хит — «Антикиллер» Корецкого — и выстроила собственную розницу. Стратегия Новикова — вертикальная интеграция: контролировать всю цепочку от поиска автора до продажи. В 2013-м он купил АСТ, позже — «Азбуку-Аттикус» и «ЛитРес». Сегодня на четыре крупнейших издательства холдинга приходится более 50% тиража художественной литературы и нон-фикшна в России.

Обороты растут — тиражи падают

В 2025 году оборот книжной розницы вырос на 2,7% — но только в деньгах. Количество проданных в России книг упало на 9%, средний тираж за 20 лет сократился вдвое — с 7 тысяч до 3,5 тысячи экземпляров. Средняя цена книги осенью 2025-го — 559 рублей, за год она выросла на 12%. Это порочный круг: маленькие тиражи подстегивают цены, высокие цены снижают продажи, продажи падают — тиражи вместе с ними.

Монополия на ярмарке

Книжные ярмарки переживают подъем — для небольших издательств это главный способ выйти к читателю напрямую. «Эксмо-АСТ» подхватил этот тренд: на одну ярмарку нередко заявляются сразу несколько брендов, принадлежащих холдингу. Мы посчитали участников нескольких региональных ярмарок: доля издательств холдинга может быть от 1 до 22%.

Монополии есть не только в России

Консолидация книжного рынка — глобальный процесс. Пять крупнейших мировых издателей контролируют сегодня более 60% академических публикаций — против 20% в 1973 году. В 2022-м американский суд заблокировал слияние Penguin Random House и Simon & Schuster: объединённая компания контролировала бы 49% рынка бестселлеров США.

Подробная хронология развития «Эксмо-АСТ», скандалы на фоне качества изданий и графики, иллюстрирующие состояние книжного рынка — в полной версии исследования.

Время чтения: 20 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Системный Блокъ

02 August 2026 11:08

Исторические личности в русской прозе: кто, почему и где упоминается чаще всех?

Пушкин, Шекспир, Гоголь или Наполеон, Суворов и Александр I? Кто из них в русской литературе XIX века упоминался чаще? Дарья Герасименко из НИУ ВШЭ решила выяснить это с помощью библиотеки SlovNet. Она проанализировала больше пятисот прозаических произведений и обнаружила, что главными «героями» русской прозы были вовсе не императоры и полководцы. Кто же оказался в топе?

Наполеон Наполеону рознь — отбор материала

В исследование вошли только прямые упоминания исторических личностей в разных вариантах написания имен. Иносказания не учитывались, а исторические деятели, ставшие персонажами произведений, исключались: толстовский Наполеон не вошел в выборку, зато Наполеон из теории Раскольникова — вошел. Всего исследовательница проанализировала 571 имя.

Техническая сторона исследования

Для анализа использовалась библиотека SlovNet, которая распознает именованные сущности (NER), Navec для автоматизированной обработки текста и корпус русской нарративной прозы XIX века Олега Собчука и Евгении Лекаревич. В него входят 506 прозаических произведений, опубликованных в XIX — начале XX века.

Пики частотности

Первые пики упоминаний исторических личностей приходятся на 1830-е годы — время расцвета исторического романа после выхода «Юрия Милославского» Михаила Загоскина и «Дмитрия Самозванца» Фаддея Булгарина. Новые всплески наблюдаются в 1860–1870-х и 1880–1890-х годах — их исследовательница связывает с ростом числа публикаций и переломными общественно-политическими событиями.

Самые упоминаемые исторические личности

Неожиданно восемь из десяти самых часто упоминаемых персоналий в прозе 1860–1890-х годов — литераторы. Из нелитераторов в десятку вошли только Александр Суворов и Емельян Пугачев. Суворова вспоминают как образец воинской доблести, цитируют его высказывания и используют для характеристики персонажей, а Пугачев чаще появляется как символ бунта и в разговорах о политике.

Самые упоминаемые литераторы

С огромным отрывом лидирует Александр Пушкин. За ним следуют Уильям Шекспир, Николай Гоголь, Вольтер, Виссарион Белинский, Иван Тургенев, Михаил Лермонтов и Фридрих Шиллер. Их произведения цитируют, а книжные предпочтения героев становятся способом характеристики персонажей — это подтверждает литературоцентричность русской прозы XIX века.

Писатели как лица эпохи

Чаще всего исторические личности встречаются у Петра Якубовича, Ивана Кущевского, Сергея Максимова, Ивана Гончарова и Александра Эртеля. Исследование показывает, что в русской прозе XIX века именно писатели становятся главными культурными ориентирами, а обращения к историческим личностям помогают героям осмыслять прошлое и говорить о настоящем.

О деталях исследования читайте в полной версии материала. А если вы хотите знать больше, как цифровые инструменты помогают глубже понимать и анализировать текст, читайте наш новый проект «Технологии для чтения».

Время чтения: 10 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Системный Блокъ

30 July 2026 17:07

10 правил цифрового читательского клуба

Цифровые технологии изменили не только то, как мы читаем, но и то, как обсуждаем книги. Сегодня, чтобы стать участником читательского клуба, не нужно искать библиотеку или книжный магазин — достаточно открыть соцсеть или мессенджер. Разбираемся, по каким правилам живут такие сообщества.

Читайте вместе, а не в одиночку
Главная ценность клуба — возможность сравнить свое понимание книги с интерпретациями других читателей. Именно обсуждение превращает индивидуальное чтение в коллективный опыт.

Не обязательно встречаться офлайн
Цифровой книжный клуб существует в Telegram, ВК или другом онлайн-пространстве. Платформа становится не просто местом общения, а средой, которая задает правила взаимодействия участников.

Обсуждение может идти круглые сутки
В асинхронных клубах никто не ждет общего собрания. Мысли о книге можно написать сразу после прочтения главы — утром, ночью или через несколько дней.

Не все обсуждения проходят в переписке
Часть цифровых клубов устраивает встречи в видеозвонках или голосовых чатах. В отличие от асинхронных обсуждений, здесь участники одновременно разговаривают о книге, отвечают друг другу и вместе разбирают спорные моменты.

Иногда нужно быть «здесь и сейчас»
В синхронных клубах обсуждения проходят в видеозвонках или голосовых чатах. Здесь важны живой разговор, быстрые реакции и ощущение совместного присутствия.

За хорошие обсуждения иногда платят
Коммерческие клубы продают не только доступ к встречам, но и организацию процесса: модерацию, подбор книг, приглашенных спикеров, игровые механики и дополнительные материалы. Стоимость участия может начинаться от 200 рублей за одну встречу.

Но можно быть членом клуба и бесплатно
Некоммерческие сообщества существуют благодаря энтузиазму участников, иногда — на донаты или рекламные доходы. Их объединяет желание обсуждать книги, а не бизнес-модель.

Не обязательно читать одну и ту же книгу
Большинство клубов работают по модели single-title — все обсуждают одно произведение. Но есть и формат multi-title, где одновременно читают несколько книг или целую тематическую подборку.

У каждого клуба — свой сценарий обсуждения
Одни сообщества строятся вокруг коллективной дискуссии, где каждый участник предлагает собственное прочтение книги. Другие работают в формате авторского клуба: обсуждение ведет филолог, критик или блогер, а участники откликаются на его интерпретацию.

Обсуждение не заканчивается вместе со встречей
В отличие от офлайн-клубов, в цифровых сообществах разговор о книге сохраняется в переписке. Участники могут перечитывать старые обсуждения, возвращаться к отдельным эпизодам и подключаться к разговору даже спустя долгое время.

В полной версии материала мы подробно рассказываем не только о том, как устроены цифровые читательские клубы, но и знакомим с некоторыми из них. А в нашем новом проекте изучаем, как технологии меняют чтение.

Время чтения: 9 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Системный Блокъ

28 July 2026 15:37

«Технологии для чтения»: представляем новый проект «Системного Блока»

Цифровые технологии давно стали частью читательского опыта. Они помогают находить книги, обсуждать их с другими читателями и анализировать тексты.

Мы запускаем проект о том, как технологии меняют читательский опыт. На одной странице мы собрали материалы для тех, кто любит книги и хочет узнать, как цифровые инструменты помогают внимательнее читать , глубже анализировать литературу и по-новому смотреть на знакомые произведения.

В проекте рассказываем, как работают цифровые читательские клубы, почему выбор шрифта влияет на восприятие текста и какие книжные трекеры действительно помогают не потеряться среди прочитанного.

Мы также собрали материалы о цифровой филологии. Вы узнаете, как компьютерный анализ помогает исследовать стиль писателей, искать языковые особенности стихов Маяковского и Есенина, определять автора средневекового текста, строить сети персонажей «Войны и мира» и изучать звуковую атмосферу романов.

А еще мы собрали тесты и интерактивные материалы. Угадайте писателя по любимым словам или проверьте, насколько хорошо вы знаете методы дальнего чтения.

Подробнее — на странице проекта.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Системный Блокъ

24 July 2026 16:41

Муза с перфокартами: читаем главу из новой книги Бориса Орехова

Генеративная поэзия появилась задолго до ChatGPT. Более того, идея машины, которая сама пишет стихи, возникла за столетия до компьютеров. Ее можно встретить не только в фантастических произведениях, но и в научных и философских сочинениях. С разрешения автора мы публикуем на сайте главу из новой книги филолога Бориса Орехова «Электронная лира», а здесь — собрали пять самых любопытных фактов из нее.

Машину для сочинения стихов высмеял Джонатан Свифт еще в XVIII веке

В «Путешествиях Гулливера» Джонатан Свифт описал устройство, которое случайным образом переставляло слова и позволяло любому человеку «писать книги по философии, поэзии и праву». Это была сатира, но принцип оказался удивительно похож на то, как позже работали первые генераторы текста.

В XIX веке существовал механический «поэт»

В 1845 году англичанин Джон Кларк представил устройство «Эврика», которое составляло латинские гекзаметры со скоростью одна строка в минуту. Современники признали машину грамматически безупречной, но практически бесполезной — разве что для развлечения школьников.

Первые «компьютерные стихи» были газетной шуткой

В 1956 году американский журнал опубликовал юмористический рассказ о вымышленной машине, сочиняющей стихи. В СССР попал вольный перевод этого текста без пояснений. Пионеры отечественной кибернетики приняли его за настоящий эксперимент и много лет цитировали как пример машинной поэзии, хотя компьютеры тогда еще стихов не писали.

Первым настоящим компьютерным поэтом стал немецкий математик

В 1959 году Тео Лутц загрузил в компьютер словарь, составленный по роману Кафки «Замок», и заставил программу случайным образом строить предложения. Получались строки вроде: «Не каждый взгляд близок. Ни одна деревня не запоздала. Замок свободен, и каждый крестьянин далек». Лутца интересовала не поэзия сама по себе, а возможность показать, что компьютер способен работать не только с числами.

У истоков компьютерной поэзии стояли европейские художники

Румыно-французский художник Брайон Гайсин, итальянец Нанни Балестрини и немец Руль Гунзенхаузер использовали компьютер как соавтора еще в начале 1960-х. Их программы либо случайно переставляли слова и фразы, либо заполняли грамматические шаблоны словами из заранее подготовленного словаря. Именно эти два подхода стали основой большинства ранних генераторов стихов.

Компьютеры начали писать стихи не потому, что научились понимать язык, а потому, что научились комбинировать слова по правилам. До современных нейросетей оставались десятилетия, но многие идеи, лежащие в основе генерации текста, появились именно тогда.

Полный текст главы из книги «Электронная лира» и стихи, сочиненные компьютером, уже на сайте.

Время чтения: 12 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Системный Блокъ

30 September 2026 13:31

Пользователи применяли Claude для слежки и кибератак

В новом отчете Anthropic рассказала, как Claude использовали для создания ракет, вредоносного кода и мошеннических приложений

В сентябре компания Anthropic опубликовала отчет о случаях злоупотребления Claude, которые удалось выявить с декабря 2025 по август 2026 года. Под подозрение попали пользователи из России, Йемена, Китая и других стран. Ряд аккаунтов был заблокирован.

Например, в одном из кейсов русскоязычный пользователь использовал модель для разведки, разработки вредоносных инструментов и обработки украденных данных. Объектами атак стали больше 20 организаций Европы и Ближнего Востока: военные и разведывательные структуры, государственные ведомства, дипломатические представительства и оборонные компании. Если защитные системы обнаруживали вредоносную программу, ИИ помогал переписать ее и снова развернуть.

В другом случае российские пользователи, которых авторы отчета обозначили как группу фрилансеров, с помощью Claude писали и тестировали программное обеспечение автономных FPV-дронов-камикадзе. Система могла самостоятельно выбирать цель и принимать решения без участия человека. Также Antropic обнаружил несколько аккаунтов, связанных с российским информагентством Sputnik: с помощью Claude создавались посты для соцсетей и новостные заметки. 

Еще один кейс связан с ячейкой из Йемена, которая вела сразу три программы по разработке вооружений: управляемую ракету с системой наведения, многоступенчатую баллистическую ракету дальностью свыше 2000 км и линейку изделий с гиперзвуковым вариантом. Claude использовали, чтобы создать программное обеспечение для управления и навигации. После неудачного тестового пуска одного из образцов разработчики снова обратились к Claude, чтобы разобраться в причинах сбоя. Anthropic отмечает, что не нашла свидетельств того, что разработчикам удалось получить боеспособное оружие.

Почему это важно?

ИИ-инструменты достаточно развиты для того, чтобы причинять вред, и далеко не всегда его можно вовремя пресечь. Отчет показывает, что разработчики LLM — в данном случае это Anthropic — не только сами отслеживают и останавливают случаи ее неправомерного использования, но и решают, что  допустимо, а что нет. Компании видят переписку пользователей, и определяют, было ли нарушение и стоит ли его обнародовать. Поскольку внешнего наблюдателя у этого процесса нет, о случаях злоупотребления мы узнаем только в том объёме, который компания сама решает раскрыть. 

Как Claude использовали для сбора данных о религиозных меньшинствах в Китае, с кем переписывались пользователи приложения для знакомств и в чем Anthropic уличил DeepSeek, рассказываем в полной версии на сайте.

Время чтения: 5 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Системный Блокъ

22 September 2026 11:56

Едят ли корейцы собак? Отвечает статистика

В феврале 2027 года в Южной Корее истекает переходный период — и полный запрет на производство и продажу собачьего мяса начнет действовать в полную силу. В то же время в Северной Корее таких ограничений нет. С помощью данных разбираемся, как распалась общая для двух Корей традиция.

Собачье мясо в корейской традиции

Точно неизвестно, когда корейцы начали есть собачатину — многие ученые относят это к эпохе неолита. Но повседневной пищей она никогда не была: блюда считались сезонными или целебными. Трактат 1613 года «Тонъый погам» («Сокровищница знаний восточной медицины») приписывал собачьему мясу способность лечить эпилепсию, депрессию и глазные болезни. В современной Южной Корее его едят в основном в жаркие летние дни «покналь» — считается, что горячая пища помогает переносить зной.

Как сейчас относятся к собачьему мясу в Южной Корее?

Тренд на отказ возник давно. По опросу 2022 года, 94% южнокорейцев не ели собачье мясо за последний год, 89% не планируют есть его впредь. Одновременно доля корейцев, держащих собак как питомцев, выросла с 16% в 2010 году до 25% в 2022-м.

В 2024 году парламент Южной Кореи единогласно принял закон о полном запрете собачьего мяса. На момент принятия в стране работало 1537 ферм, 221 скотобойня, 1788 торговых точек и 2352 ресторана. В 2026 году закрылось 82% ферм и 60% ресторанов. Поголовье собак на убой сократилось с 460 000 в 2024 году до 20–30 тысяч в июле 2026-го, а цена порции супа посинтхан за первые полгода 2026 года выросла с 12 000 до 25 000 вон. Часть ресторанов сохранила посинтхан в меню, дополняя его супом из козлятины; некоторые фермы сменили специализацию и перешли на разведение чёрных коз. Внутреннее потребление козьего мяса в стране выросло с 6300 тонн в 2020 году до 13 000 тонн в 2024-м.

А что в Северной Корее?

В КНДР ситуация обратная. Ким Ир Сен приказывал называть собачатину «сладким мясом», и ее употребление поддерживается на государственном уровне: в марте 2026 года в Пхеньяне открылся новый ресторан посинтхана, а число участников ежегодного кулинарного конкурса выросло со 100 поваров в 2024 году до 200 в 2025-м.

Неожиданный эффект южнокорейский запрет вызвал в Японии. Там опасаются, что рестораны собачьего мяса в Токио и Осаке (в основном заведения китайской кухни) укрепят среди корейских туристов мнение, что «собачье мясо можно есть в Японии» — и это ударит по репутации страны. Партия инноваций Японии добивается запрета на парламентском уровне.

Стереотип подтвержден, но тренд уходит

Стереотип о корейцах и собачьем мясе статистика подтверждает — но только наполовину. В Южной Корее у традиции официально осталось жить полгода, хотя часть продавцов и потребителей может уйти в нелегальный сегмент. А вот в КНДР при нынешней государственной поддержке традиция не исчезнет — и, вероятно, мы о ней ещё услышим.

Больше графиков и фактов — в полной версии статьи.

Системный Блокъ

18 September 2026 10:59

Как построить систему самообучения: алгоритм от цели до результата

Можно скачать 10 приложений для учебы, составить идеальный план и все равно мало чему научиться. Проблема кроется в том, как устроен процесс обучения. Ее можно решить с помощью модели саморегулируемого обучения. Она помогает самостоятельно ставить цели, выбирать методы и проверять результат. В новой статье подробно рассказываем, как она работает, а в посте делимся с вами советами, как учиться самому и не пожалеть о потраченном времени. 

Начинайте с конкретной цели

Цель должна описывать действие и измеримый результат: например, не «выучить английский», а «за неделю запомнить 30 слов и использовать 20 из них в предложениях». Большую цель разбивайте на задачи, которые можно выполнить за одно занятие. Полезно также заранее спросить себя — зачем мне это нужно, что я уже знаю и чему хочу научиться.

Выберите стратегию

Сначала определите, что требуется — запомнить факты, понять принцип или научиться применять знания. Затем выберите 2–3 инструмента и следите за тем, помогают ли они решить именно эту задачу. Если тема вам совсем не знакома, начните с объяснения и примеров, которые дают необходимую опору для дальнейшей работы.

Сохраняйте концентрацию во время занятия

Учиться лучше в месте, где меньше отвлекающих факторов. Во время занятия распределяйте время между знакомством с темой, выполнением заданий, повторением и синтезом материала. Параллельно наблюдайте за собой — что понятно, где возникли трудности, какие появились вопросы.

Сначала вспоминайте, потом сверяйтесь с источником

Активное припоминание — один из наиболее эффективных методов обучения. Закройте текст и попробуйте воспроизвести материал по памяти, а потом проверьте себя. 

Повторяйте с увеличивающимися интервалами

Применяйте интервальное обучение: возвращайтесь к теме на следующий день, через несколько дней, через неделю. При каждом повторении вспоминайте материал заново, а не перечитывайте конспект.

После занятия оценивайте результат и меняйте план

Сравнивайте результат с вашей целью и предыдущими попытками, а не с успехами других. Если что-то не получилось, ищите объяснение в факторах, на которые вы можете повлиять: выбранной стратегии, количестве практики или подготовке, — и корректируйте их. 

Подробнее о том, какие методы самообучения работают, а какие нет, — в полной версии статьи.

Время чтения: 10 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Системный Блокъ

09 September 2026 08:59

Муки творчества на аутсорсе у LLM: что остается человеку?

Вы потратили несколько часов на промпты, отбор, редактуру и получили результат, которым гордитесь. Но стоит кому-то спросить «это ты сам сделал?» — и уверенность куда-то исчезает. В новой статье разбираемся, почему так сложно признать совместное с ИИ творчество своим.

Контроль ускользает — авторство размывается

Ощущение «это мое» обычно складывается благодаря тому, что мы контролируем над процесс и понимаем, как пришли к результату. С ИИ этот механизм ломается: один и тот же промпт приводит к разному итогу, и между замыслом и финальным текстом появляются решения, которые вы не принимали. Хорошая работа кажется заслугой машины, а не вашей. Это — синдром самозванца, вызванный искусственным интеллектом. Именно из-за него человек не может разграничить, где заканчивается его вклад и начинается вклад языковой модели. Это подтверждают и эксперименты: чем меньше авторских решений остается за человеком, тем труднее считать результат своим.

Оценка со стороны усиливает сомнения

Даже если вы сами уверены в своем вкладе, внешняя оценка может его обесценить. В одном из исследований ученые предлагали респондентам оценить стоимость художественных работ. Оказалось, что ярлык «AI-made» снижает оценку почти вдвое — даже когда зрители сами признают, что не отличают ее от человеческой. За этим стоит психологическая закономерность: мы выше ценим то, во что вложено больше труда. 

Что помогает

Неуверенность в авторстве — не личная слабость, а предсказуемая реакция на новую ситуацию. Ее можно ослабить, если сделать собственный вклад более видимым — для себя и для других. Начинайте с собственной идеи или черновика, а не с запроса к модели. Оставляйте за собой ключевые решения — замысел, аргументацию, финальный выбор. Не торопитесь исправлять нейросетью все, что выбивается из «идеальной» формы: в шероховатостях часто и проявляется авторский голос. Перед финалом спросите себя: согласен ли я с тем, что говорит эта работа, и готов ли поставить под ней свое имя? Если ответ «да» — значит, это ваша работа.

В полной версии материала рассказываем, что думают про совместное авторство с ИИ философы и юристы, а также выясняем, как нам может помочь цифровой гуманизм.

Время чтения: 12 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Системный Блокъ

04 September 2026 15:40

Как превратить гуманитарную курсовую в GitHub-проект

Курсовая сдана, оценка получена, файл kursovaya_final_FINAL2.docx лежит в папке «Учеба». Между тем ее можно превратить в GitHub-проект, который долго будет работать на вас. Даем пошаговую инструкцию, как это сделать. 

С чего начать

Хороший проект начинается не с кода, а с вопроса, на который можно ответить количественно: различается ли частотность слов в текстах разных эпох, меняется ли тональность рецензий в зависимости от жанра. Под вопрос подбирается метрика — и можно двигаться дальше.

Что понадобится

Для проекта нужны четыре инструмента, которые работают вместе. Git запоминает историю изменений, GitHub хранит файлы в интернете. Jupyter Notebook — среда, где код, графики и текст живут в одном документе.

Python-библиотеки (pandas, matplotlib, razdel) выполняют конкретные задачи. Файл requirements.txt фиксирует версии библиотек, чтобы любой мог воспроизвести окружение одной командой.

Как оформить

Сначала нужно подготовить рабочие материалы. Чтобы проще обрабатывать, тексты стоит хранить в .txt, таблицы в .csv — не в .docx или .xlsx. Сырые и обработанные данные лучше разложить по разным папкам — так вы ничего не перепутаете. 

Сделайте файл README. Это «Введение» из курсовой, переписанное для читателя, который не знает вашу дисциплину: что за проект, откуда данные, как запустить.

Основной анализ оформляется в Jupiter Notebook: график появляется прямо под ячейкой с кодом, рядом — интерпретация.

Что в итоге

Базовые команды Git и работа с Jupyter Notebook осваиваются за пару вечеров. Готовый репозиторий можно отправить рекрутеру или научному руководителю — и они за несколько минут увидят вопрос, данные, метод и результат. Аккуратно оформленный проект останется в вашем портфолио.

В полной версии материала рассказываем, как мы все это проделали на собственном примере и сравнили длину предложений у Чехова, Толстого, Брюсова и Горького. А также делимся чек-листом и набором полезных ссылок. 

Время чтения: 20 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Системный Блокъ

01 September 2026 16:45

Карьера в NLP: карта выживания для гуманитариев — новый проект «Системного Блока»

Почему большие языковые модели иногда уверенно выдают за правду то, чего на самом деле нет? Чем работа с текстами в AI отличается от привычного анализа языка? И можно ли прийти в NLP из филологии, перевода или лингвистики?

Мы запускаем новый проект о NLP — обработке естественного языка. Это область на стыке лингвистики, программирования и машинного обучения, благодаря которой работают машинный перевод, поиск, голосовые помощники, чат-боты и большие языковые модели.

На одной странице собраны материалы для тех, кто только начинает разбираться в языковых технологиях: студентов и выпускников филологических факультетов, людей с гуманитарным или междисциплинарным бэкграундом. 

Вы узнаете, какие роли существуют в NLP: от разметки и подготовки данных до оценки качества моделей, AI-тренинга, исследований и разработки. Мы расскажем, почему понимание смысла, контекста, стиля и языковых ошибок остается важным в эпоху LLM, а также как гуманитарию превратить курсовую или диплом в исследовательский проект на GitHub.

Отдельные материалы посвящены тому, что обычно кажется сложным: математике, машинному обучению и тому, как модель проходит путь от обучения до работы в продукте. Вы сможете разобраться, какой технический минимум нужен на старте, а также узнать об образовательных программах по компьютерной лингвистике, машинному обучению и искусственному интеллекту.

Подробнее — на странице проекта.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Системный Блокъ

28 August 2026 15:32

Как новый африканский алфавит пробился в Unicode: цифровая жизнь адлама

В 1989 году два брата из Гвинеи, 14-летний Ибрагим и 10-летний Абдулае Барри, придумали письменность для родного языка фульфульде, на котором говорят около 40 млн человек. В новой статье рассказываем, как за несколько десятилетий их алфавит — адлам — прошел путь от рисунков в школьных тетрадях до собственного блока в Unicode.

Зачем был нужен новый алфавит

Фульфульде веками записывали арабским письмом, но оно неточно передавало звуки. Единого стандарта не было, поэтому братья Барри придумали систему из 28 букв, которые пишутся справа налево. Они назвали ее ADLaM — это аббревиатура фразы «Alkule Dandayɗe Leñol Mulugol» («алфавит, оберегающий народы от исчезновения»).

Самиздат на адламе

На бумаге адлам прижился быстро. Братья создали сообщество единомышленников, стали переписывать книги и выпускать рукописную газету. Однако распространение нового письма вызывало и подозрения — его нельзя было прочесть без специального знания, поэтому власть воспринимала встречи сообщества настороженно.

В 2002 году Ибрагима арестовали, и около трех месяцев он провел под стражей без обвинения. В 2007 году братья переехали в США. К тому времени рукописное письмо достигло своих пределов, и чтобы охватить больше людей, его нужно было сделать пригодным для компьютеров.

Почему шрифта мало и нужен код

В США братья заказали разработку шрифта и раскладки клавиатуры для адлама — первый шаг к цифровой жизни письма. Однако одного шрифта оказалось недостаточно: он работал на их компьютерах, но на других устройствах превращался в арабские буквы. Причина была в том, что у букв адлама не было собственных кодовых позиций — чисел, за которыми компьютер закрепляет символы. Только с ними можно вводить букву, искать ее, копировать и пересылать между устройствами. Следующей задачей стало включение адлама в Unicode.

Как алфавит попал в стандарт

Ибрагим познакомился с Майклом Эверсоном, редактором Unicode. В 2013 году Эверсон помог братьям подать заявку на добавление адлама в стандарт. В июне 2016 символы письменности вошли в Unicode 9.0 и получили блок U+1E900–U+1E95F. Адлам хорошо вписался в цифровую среду: он использует стандартные для компьютеров механизмы — письмо справа налево, соединения букв и комбинируемые знаки.

Шрифт, выросший из орнамента

После включения в Unicode адламу понадобились шрифты, которые поддерживали бы его кодовые позиции. Благодаря братьям Барри, адлам вошел в семейство Noto — теперь он отображается на большинстве устройств без дополнительных шрифтов.

В 2023 году Microsoft заказала отдельный display-шрифт ADLaM Display — для заголовков, логотипов и других элементов, где текст должен привлекать внимание. За основу взяли элементы традиционных орнаментов народа фульбе.

Что Unicode дал адламу — и чего ему пока не хватает

Unicode открыл адламу дорогу в цифровую коммуникацию, но инфраструктура письменности остается неполной: еще предстоит создать словари, сервисы проверки орфографии и другие инструменты. Не все технические проблемы решены. Даже при поддержке Microsoft, Apple и Google письмо справа налево не всегда отображается корректно. 

Но путь, который прошел адлам — от тетрадных листов до смартфонов сотен тысяч людей, — показывает, что у языкового сообщества есть инструменты, чтобы добиться цифрового присутствия для своего алфавита.

Узнать подробнее о пути адлама и рассмотреть письменность можно в полной версии нашего материала.

Время чтения: 8 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Системный Блокъ

22 August 2026 13:36

«Сад расходящихся рейтингов»: почему ни один книжный топ в России не совпадает с другим?

Абсолютный лидер библиотечных запросов в России — автор, которого нет ни в одном топе маркетплейсов. В онлайн-архивах чаще всего скачивают классику, а читателей самиздата почти не интересуют романтические произведения.

Мы сравнили 1645 позиций из топов магазинов, библиотек, самиздата и онлайн-архивов за 2025 год и нашли четыре разные книжные вселенные.

Самые интересные выводы исследования мы собрали в карточках, а полную версию читайте на сайте.

Время чтения: 10 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Системный Блокъ

18 August 2026 09:31

От переводчика до AI-тренера: как меняются профессии в эпоху больших языковых моделей

В новом материале рассказываем, как меняются привычные профессии и какие новые роли появляются на рынке труда. А еще бонус — интервью с AI-тренером. 

Паниковать или готовиться к переменам?

Регулярно выходят исследования о том, как ИИ меняет рынок труда. По данным отчета Future of Jobs 2025, к 2030 году из-за автоматизации исчезнет 92 миллиона рабочих мест — но появится 170 миллионов новых.

Аналитики Anthropic говорят не о полной автоматизации, а о гибридизации: ИИ берет на себя сбор данных, поиск опечаток и генерацию шаблонов, человек отвечает за фактчекинг, этический контроль и творческие решения. Около 80% компаний планируют обучать сотрудников работе с ИИ, а не увольнять их.

Как меняются привычные профессии

Привычные специальности не исчезают — они адаптируются. Например, переводчик все больше занимается локализацией и культурной адаптацией текста. Технический писатель отвечает за структуру, логику и понятность документации, но готовит текст с помощью ИИ. Программист делегирует написание кода языковым моделям, сосредотачиваясь на архитектуре и тестировании.

Новые профессии

Вместе с ИИ появились роли, которых раньше не существовало.

Промпт-инженер проектирует запросы для языковых моделей, создает масштабируемые инструкции и настраивает работу моделей с внешними источниками данных.

AI-тренер — «учитель» нейросети: пишет эталонные ответы на сложные запросы, оценивает и ранжирует выводы модели по степени полезности, безопасности и достоверности.

ИИ-копирайтер выстраивает алгоритм генерации через ИИ-агентов, проводит фактчекинг и адаптирует результат под конкретную аудиторию.

Лингвист-аналитик оценивает качество генерации, выявляет системные ошибки нейросетей и разрабатывает метрики оценки.

Специалист по этике данных следит за безопасностью и ответственностью ИИ-систем: снижает предвзятость алгоритмов, контролирует атрибуцию источников и фильтрует токсичный контент.

Как это выглядит изнутри: AI-тренер

Андрей Мужщинский тренирует ИИ уже 2,5 года — до этого около 20 лет работал в журналистике и спичрайтинге. По его словам, навыки работы с информацией оказались напрямую применимы:

«Найти данные, проанализировать их, профактчекать, написать текст понятным языком — все это пригодилось и в работе AI-тренером».

«Нейросеть уже сейчас хорошо творит, складно и красиво пишет, и многие рутинные задачи будут автоматизироваться еще больше. Но без участия человека всё равно никак не обойтись. Кто-то должен контролировать работу, вовремя замечать сбои, оперативно вмешиваться и исправлять ошибки».

Системный Блокъ

11 August 2026 12:42

«Обучая ИИ — мы учимся»: о чем говорили на главной мировой конференции по цифровым гуманитарным наукам

Что сегодня находится в фокусе цифровых гуманитарных наук? Как ученые используют ИИ-агентов в исторических и литературоведческих исследованиях? Наш постоянный автор Дмитрий Пронин побывал на DH2026 и делится наблюдениями.

404 доклада, 88 постеров и 111 секций

DH2026 проходила с 27 по 31 июля в Тэджоне — корейском городе университетов и исследовательских центров. Это 36-я ежегодная конференция, которую проводит Alliance of Digital Humanities Organizations. Темой конференции стало Engagement — вовлечение, взаимодействие и сопричастность. Обсуждали как классические направления DH — оцифровку исторических данных, корпуса, TEI-разметку и графы знаний, — так и использование ИИ в исследованиях.

ИИ как историк и литературовед

На мини-конференции Playing Heaven исследователи из Гонконга и Сингапура демонстрировали ИИ-инструменты для изучения раннего Нового времени в Восточной Азии. От языковой модели требовалось связывать людей, места, тексты и философские школы, то есть частично воспроизводить работу историка.

В докладе Simulating the Unlived Past Яо Сун и Ваньцзин Цзян превратили 334 китайских поэта эпох Тан и Сун в автономных агентов. В модель вошли более 16 млн записей и почти 99 тыс. датированных произведений. Исследователи убрали из симуляции восстание Ань Лушаня VIII века, ставшее самым масштабным военным конфликтом эпохи, и посмотрели, как изменилась бы литературная история. Однако авторы подчеркнули — модель не доказывает, что события развивались бы именно так.

Чему ИИ учит человека

В лекции Teaching AI, Training Ourselves профессор Ким Хён предложил считать ИИ не просто инструментом, а интеллектуальной средой, в которой люди ищут информацию, создают тексты и учатся. Он обратился к понятию jiaoxue xiangzhang — преподавание и обучение, взаимно усиливающие друг друга.

Например, человек может несколько раз перерабатывать созданное ИИ сочинение — исправлять его или уточнять промпт. В результате он не только получает текст, но и формулирует собственную позицию, а взаимодействие с моделью становится частью обучения.

Большие проекты начинаются с маленьких действий

Мацей Эдер, разработчик пакета stylo и лауреат премии Антонио Замполли, рассказал о создании Computational Stylistics Group. Сообщество возникло без единого гранта, бюджета или формальной структуры — исследователи встречались на конференциях, проводили семинары, обменивались данными, писали открытый код и подключали новых участников.

DH2026 показала, что классические методы цифровых гуманитарных наук неожиданно возвращаются в центр внимания. Но еще заметнее другое изменение — вопрос о будущем человека в эпоху ИИ уже трудно списать на тревогу техноскептиков. ИИ уже способен обработать миллионы текстов и смоделировать неслучившееся прошлое. Но сам масштаб вычислений не создает знания — для исследования по-прежнему нужны идея и вопрос, который стоит задать.

О чем еще говорили на конференции, читайте в полной версии материала.

Время чтения: 9 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Системный Блокъ

03 August 2026 16:33

Три шага до «Hello, world!»: как научиться программировать самому

Программирование постепенно превращается из узкоспециального навыка в универсальный: оно требуется аналитикам, маркетологам, преподавателям — для обработки текстов, сбора данных или создания простых приложений. Несмотня на бум ИИ-кодинга, понимание основ программирования не обесценивается, а становится ещё актуальнее. Научиться можно самостоятельно, если двигаться поэтапно: сначала разобраться в логике, и только потом — в синтаксисе. Публикуем гайд, который поможет вам начать осваивать создание кода.

Шаг 1. Собрать программу из блоков

Визуальное программирование позволяет начать с алгоритмов, не изучая синтаксис языка. Пользователь соединяет готовые блоки, как детали конструктора, и сосредотачивается на логике программы. Освоить это можно на двух платформах:

✔️ Scratch — здесь можно делать игры, интерактивные истории и комиксы, изучая циклы, условия и переменные. Блоки перетаскиваются на рабочее поле и складываются в простые игры, интерактивные истории или комиксы;

✔️ MIT App Inventor — в этой среде можно создавать полноценные мобильные приложения для Android и iOS: работать с кнопками, формами ввода, базами данных и сетевыми сервисами. Проект помогает освоить принципы разработки и даже создавать приложения для анализа больших массивов данных

Шаг 2. Перейти к настоящему коду

Когда логика уже понятна, можно переходить к написанию настоящего кода, то есть к тексту команд, а не к блокам. Один из инструментов для мягкого перехода к текстовому программированию — Ri IDE, среда разработки для учебного русскоязычного языка Ri. Благодаря синтаксису на русском языке можно сосредоточиться на логике, а не на запоминании английских команд.

В Ri IDE создают анимации, игры и графические проекты, одновременно изучая базовые конструкции программирования — переменные, функции, условия и циклы.

Шаг 3. Закрепить через игру

Когда азы освоены, главной задачей обучения становится регулярная практика. Здесь помогают приложения, которые превращают тренировку кода в игру с заданиями и прогрессом. Например:

✔️ Coding Dojo — приложение с более чем 70 задачами на программирование разного уровня сложности и отдельным режимом тренировки алгоритмического мышления;

✔️ Fibu — позволяет пошагово собрать собственную игру на Python, HTML/CSS и JavaScript: каждый урок добавляет новую работающую часть игры;

✔️ Coddy Tech — короткие ежедневные уроки (15–20 минут) с реальным кодом, оформленные как в приложениях для изучения языков.

Подробнее о каждом инструменте рассказываем в полной версии материала.

Время чтения: 8 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Системный Блокъ

31 July 2026 14:53

Тест: вы Лев Толстой на словах или на деле?

Хлуп, тырла, фендрик… Лев Толстой не просто знал эти странные слова, он использовал их в своих произведениях. А вы сможете угадать их значения без подсказок?

Мы можем изучать эти слова благодаря проекту «Слово Толстого», цифровому путеводителю по наследию писателя. Такие платформы — пример того, как технологии меняют чтение.

Пройти тест можно на сайте. А если вы хотите знать больше, как цифровые инструменты помогают глубже понимать и анализировать текст, читайте наш новый проект.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Системный Блокъ

29 July 2026 10:59

Подборка каналов о книгах и литературе от издания «Системный Блокъ»

«Системный Блокъ» запускает спецпроект про то, как цифровые технологии помогают читать книги и изучать литературу. Из него вы узнаете, как работают цифровые читательские клубы и книжные трекеры, как компьютерный анализ текстов помогает лучше понимать поэзию и прозу, а ещё сможете поугадывать любимые слова писателей. Вместе с проектом мы публикуем собственное дата-исследование о том, что сейчас реально читают в России.

В честь выхода проекта мы собрали подборку каналов для любителей книг — здесь есть и книжные обзоры, и новости литературного мира.

— @books_reviews — Books & Reviews
Книжный блогер Валерий Шабашов рассказывает о том, что происходит в книжном мире — например, о библиотеке запрещённых книг от Дуа Липы или о том, что молодежь стала читать в два раза больше классики. Еще здесь можно найти подробные рецензии на книги, которые заинтересовали авторов канала.

— @b_books_s — 📚 Что почитать? • Книги
Если не знаете, за какую книгу взяться следующей, вам сюда. В этом канале можно прочитать аннотации самых разных книг — от семейных саг до тру-крайма. Посты удобно организованы: с помощью системы хештегов можно легко найти произведения определенного жанра или автора.

— @digital_librarian — Цифровой библиотекарь и не только
Канал Дмитрия Иванченко — о книгах, библиотеках и цифровых технологиях. Автор рассказывает об инструментах и сервисах для управления знаниями, исследует мир электронных изданий и искусственного интеллекта, размышляет, как современные медиаплатформы могут пробудить интерес к литературе даже у тех, кто давно не брал в руки книгу.

— @speculativefiction — speculative_fiction | Василий Владимирский
Книжный обозреватель и исследователь фантастики Василий Владимирский комментирует новые статьи о фантастике, а также делится новостями о книгах и журналах и собственными размышлениями — например, о том, как произведения Гомера стали главным источником фанфиков в древнем мире.

— @sysblok — Системный Блокъ
Научно-популярное издание о культуре, обществе, науке и цифровых технологиях. В новом проекте о книгах и чтении мы показываем, как технологии помогают исследователям литературы и просто читателям. Как вычислить автора «Беовульфа»? Какие шрифты делают чтение более эффективным? Почему ни один книжный топ не совпадает с другим? Ответы на эти и многие другие вопросы — в нашем новом проекте.

Системный Блокъ

27 July 2026 18:43

Сад расходящихся рейтингов: почему книжные топы в России почти никогда не совпадают

Почему лидеры продаж на маркетплейсах почти не встречаются в рейтингах библиотек? Почему Пушкин — самый востребованный автор в электронных архивах, но не в книжных магазинах? Мы исследовали книжный ландшафт России в четырех сегментах — магазины, библиотеки, самиздат и онлайн-архивы — и выяснили, что в каждом из них свой читательский мир.

Что мы исследовали

В выборку вошли данные за 2025 год о лидерах продаж или читательских запросов. Мы собрали топы Book24, Ozon, Wildberries, «Буквоеда», «Лабиринта», «Литреса», «Строк», «Читай-города», 120 библиотек из 38 регионов, сайтов Author.Today, «Литрес.Самиздат», а также архивов az.lib.ru, ImWerden, Ru.Wikisource и Национальной электронной библиотеки.

Рейтинги показывают не само чтение, а транзакции — покупку, выдачу или скачивание книги. Поэтому каждый сегмент отражает свой этап пути текста к читателю: в магазинах работают алгоритмы и маркетинг, в библиотеках — доступность фонда и региональные особенности, в цифровых архивах — возможность получить текст.

Книжные сети: от фэнтези к саморазвитию

Коммерческие рейтинги оказались самым «сфокусированным» сегментом: около трети топовых позиций занимают фантастика и фэнтези, а на втором месте — литература о психологии и саморазвитии. Современная зарубежная литература заметно опережает российскую, а классика почти не появляется в верхних строчках.

Среди лидеров разных площадок — Лоран Гунель, Ребекка Яррос, Гэнки Кавамура, Аллен Карр, Анна Джейн, Виктор Дашкевич и Вадим Зеланд. При этом топы магазинов почти не пересекаются: рейтинг Ozon не повторяет рейтинг Wildberries, а «Читай-город» живет по другим правилам, чем «Литрес».

Библиотеки: православный роман и местные авторы

Библиотечные рейтинги устроены иначе: здесь первое место занимает не самый активно продаваемый автор, а тот, чьи книги доступны конкретным читателям. Абсолютным лидером стала Ирина Богданова — автор православных романов. Ее книги заняли 38 первых мест в библиотечных рейтингах, хотя ни одна из них не попала в топы маркетплейсов.

На выбор читателей влияют регион, фонд библиотеки, школьная программа, рекомендации сотрудников и даже физические характеристики книги. В национальных республиках в топы часто попадают произведения на местных языках. Например, в якутских библиотеках половина популярных книг написана локальными авторами.

Самиздат: мир фантазий

В самиздате книга сразу попадает к аудитории, а автор может менять развитие сюжета в зависимости от реакции читателей. Такой формат создает отдельную литературную экосистему: на Author.Today 100% топа занимают фантастика, фэнтези и их поджанры. Еще одна особенность — сериальность: 79% популярных позиций на платформе входят в книжные серии, тогда как в магазинах таких книг 27%, а в библиотеках — 21%.

Электронные библиотеки: общедоступная классика

В онлайн-архивах лидирует классика: в Национальной электронной библиотеке первое место занимает «Анна Каренина» Льва Толстого, а в библиотеках вроде lib.ru и Wikisource — произведения Александра Пушкина. Причина не только в популярности классики: открытые цифровые архивы в основном работают с текстами, перешедшими в общественное достояние.

Однако скачивание не всегда означает чтение. Пользователями таких архивов могут быть студенты или исследователи, которые собирают корпуса текстов для анализа. Кроме того, часть запросов сегодня создают не люди, а боты — например, системы, которые используют тексты для обучения ИИ.

Что же читают в России?

Единого рейтинга «самых читаемых книг России» не существует: разные топы измеряют разные отношения между книгой и читателем. Коммерческие списки показывают работу рынка, библиотечные — инфраструктуру доступа, самиздат — прямую связь автора и аудитории, а цифровые архивы — использование текста как ресурса.

Больше подробностей об исследовании с таблицами и графиками — в полной версии материала.

Время чтения: 15 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Системный Блокъ

21 July 2026 15:34

Антология всемирной литературы: как ИИ помогает филологу осуществить мечту

Можно ли с помощью ИИ собрать и перевести шедевры мировой литературы, начиная с древних времен? Оказывается, да. В новом выпуске своего блога филолог Борис Орехов рассказывает о проекте, который еще несколько лет назад было трудно представить: с помощью ИИ он создает свободную антологию всемирной литературы — от древнеегипетских поучений до произведений XIX–XX веков. Как устроен этот проект и почему нейросети не заменяют филолога, а помогают ему?

В чем состоит идея?

Один из главных русскоязычных трудов, который объемлет всю мировую литературу в совокупности, — это многотомная «История всемирной литературы». Именно по ее структуре он решил собрать собственную антологию: восемь томов, охватывающих литературы разных эпох и регионов — от Древнего Египта, Месопотамии, Индии и Китая до Европы Нового времени.

Главная цель проекта — не просто объединить тексты, а разместить их в открытом доступе. Многие классические переводы до сих пор защищены авторским правом, поэтому свободно публиковать их нельзя. Переводы, выполненные с помощью ИИ и затем проверенные человеком, позволяют обойти это ограничение.

Как проходила работа?

Работа начинается с «Истории всемирной литературы». ИИ анализирует главы, составляет краткие описания литературных традиций, извлекает названия произведений, ищет их в открытом доступе и находит современные переводы, чаще всего англоязычные. Затем модель переводит тексты на русский язык и оформляет их вместе с метаданными.

Вся коллекция хранится в Obsidian, где каждое произведение связано с другими текстами по эпохам, регионам и жанрам. Благодаря этому антология превращается не в собрание отдельных произведений, а в единую базу знаний, в которой можно проследить связи между литературными традициями.

Какие возникли сложности?

ИИ пока плохо справляется с некоторыми историческими и культурными контекстами. Например, начало одного из древнеегипетских текстов модель перевела как «Поучение, составленное Агентством Царя Верхнего и Нижнего Египта…», хотя очевидно, что никаких агентств тогда не существовало. Поэтому каждый перевод требует проверки и редактуры.

Есть и другие ограничения. В антологию попадают только произведения, которые удалось найти в интернете в оригинале или в переводе на современный язык. По оценке Бориса Орехова, из-за этого приходится отказаться примерно от 75 % текстов, упомянутых в «Истории всемирной литературы».

Зачем филолог, если есть нейросеть?

По мнению Бориса Орехова, большие языковые модели не делают филолога ненужным. Они берут на себя рутинные задачи — поиск, первичный перевод и организацию материалов, — позволяя исследователю сосредоточиться на интерпретации текстов. Благодаря этому мечта собрать свободную антологию мировой литературы становится не утопией, а реальным исследовательским проектом.

Подробности о том, как проходила работа, какие промпты использовал автор и как выглядит схема связей между текстами из антологии, — в полной версии материала.

Время чтения: 8 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok