Поиск по Практикуму

От двух букв · ↑↓ выбрать · Enter открыть · Esc закрыть

Введите минимум две буквы.

Источники Тома 1

Здесь собраны библиографические карточки и проверенные прямые ссылки к разделу «Источники и ссылки». Карточки сгруппированы по тому и главе; номера совпадают с источниковыми сносками в книге. Страницы печатного издания намеренно не указываются: они меняются вместе с форматом и вёрсткой.

Как читать карточки

  • Первый абзац идентифицирует источник и объясняет, какой факт, цитату или оговорку книги он подтверждает.
  • Открыть источники — проверенные страницы оригинальной публикации, официального документа, независимого подтверждения, библиографической записи или дополнительного контекста.
  • Основная и дополнительная ссылка обозначают порядок навигации, а не научный статус источника. Его происхождение и ограничения указываются в самой карточке.
  • Пропуски в нумерации не являются ошибкой: соответствующие номера могут принадлежать словарным или пояснительным сноскам, которые на странице источников не повторяются.

Если у источника нет надёжной открытой страницы, библиографическая карточка остаётся доступной по автору, названию, изданию и дате — без технических заглушек и случайных ссылок.

Последняя системная проверка ссылок: 23 июля 2026 года.

От автора. «Когда интеллект подешевел»

№1.

Tyler Cowen. «In the AI age, the winners won't be the smartest. They'll be the ones who adjust fastest». Fortune, 22 May 2026. Эпиграф вступления: выигрывают не самые умные, а быстрее адаптирующиеся.

Открыть источники:

  • fortune.com — основная ссылка; проверено 18 июля 2026 года.

№3.

Sam Altman. «The Gentle Singularity», 2025. Источник формулы о почти бесплатном интеллекте и сравнении стоимости интеллекта с электричеством.

Открыть источники:

№4.

Microsoft Ignite 2024: Microsoft 365 Copilot and agent announcements. Источник для тезиса об ИИ-агентах как помощниках, которые могут действовать от имени человека.

Открыть источники:

№5.

Andrej Karpathy. «Software Is Changing (Again)», 2025. Инженерная рамка: генерация вариантов становится дешёвой, а ценность смещается к проверке и управлению средой.

Открыть источники:

№6.

Peng et al. «The Impact of AI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot», 2023, arXiv:2302.06590. Контролируемый эксперимент об ускорении разработки с Copilot.

Открыть источники:

  • arXiv — 2302.06590 — основная ссылка; проверено 18 июля 2026 года.

№7.

OpenAI. «GDPval: Evaluating AI on economically valuable, real-world tasks», 2025. Источник о производстве рабочих артефактов на реальных задачах профессий.

Открыть источники:

  • OpenAI — основная ссылка; проверено 18 июля 2026 года.
  • arXiv — контекст и проверка; проверено 18 июля 2026 года.

№8.

Ethan Mollick, Co-Intelligence and public talks on the jagged frontier of AI capability, 2024. Рамка зубчатой границы возможностей ИИ.

Открыть источники:

№9.

Dan Luu. «95%-ile isn't that good». Авторская рамка о том, что войти в верхние проценты навыка проще там, где большинство практикует поверхностно.

Открыть источники:

№10.

Stanford HAI / Harvard Medical School. «2026 State of Clinical AI». Источник о разрыве между тестами clinical AI и реальной практикой.

Открыть источники:

№11.

Garry Kasparov. Deep Thinking, 2017. Источник рамки advanced chess: ценность не только в силе машины, но и в суждении человека рядом с ней.

Открыть источники:

№12.

Michael Polanyi, The Tacit Dimension, 1966; David Autor, «Polanyi's Paradox and the Shape of Employment Growth», 2014. Рамка неявного знания. Работа «Tacit Knowledge in Large Language Models» (SSRN, 2025) рассматривает эту рамку применительно к LLM.

Открыть источники:

№13.

Frederick Reichheld / Amy Gallo, Harvard Business Review. Источник о логике удержания клиентов и цене доверия.

Открыть источники:

№14.

Давид Ян. Интервью о «трёх магических кристаллах» предпринимательства: продукт, канал и боль клиента.

Открыть источники:

№15.

David Yang / Newo.ai, 2025. Пример голосового ИИ-агента для малого бизнеса и границы между демо и работающим процессом.

Открыть источники:

Глава 1. «Как мы сюда пришли — и сколько стоит интеллект»

№16.

Andrew Ng. «AI is the new electricity» — Fortune, октябрь 2016; выступление в Stanford GSB, январь 2017.

Открыть источники:

№17.

ChatGPT — OpenAI, ноябрь 2022; рост до 100 млн пользователей — оценка UBS/Reuters; DALL·E 2, Midjourney, Stable Diffusion, GigaChat и YandexGPT — продуктовая хронология 2022–2023.

Открыть источники:

№18.

AutoGPT и BabyAGI — первая волна агентных экспериментов 2023 года; Claude Computer Use, Project Mariner, Operator и Devin — агентные продукты 2024–2025 годов.

Открыть источники:

№19.

Satya Nadella / Microsoft Ignite, ноябрь 2024: агенты как помощники, действующие от имени человека.

Открыть источники:

№20.

a16z. «Welcome to LLMflation»; Epoch AI. «LLM inference prices have fallen rapidly but unequally across tasks».

Открыть источники:

№21.

Sam Altman. «The Gentle Singularity», 2025: «intelligence too cheap to meter» и сравнение стоимости интеллекта с электричеством.

Открыть источники:

№22.

Anthropic Engineering. «How we built our multi-agent research system», 2025: сравнение расхода токенов в чате, агенте и мультиагентной системе.

Открыть источники:

№23.

Andrej Karpathy. «Software Is Changing (Again)» / Software 3.0; Zhou Hongyi — метафора модели как двигателя и агента как машины.

Открыть источники:

№24.

Brett King. Bank 4.0: Banking Everywhere, Never at a Bank, 2018.

Открыть источники:

  • Wiley — Bank 4.0 — основная ссылка; проверено 18 июля 2026 года.

№25.

Paul David. «The Dynamo and the Computer», 1990; контр-нюанс Карпати к метафоре электричества.

Открыть источники:

Глава 2. «Новая цена интеллекта: что дешевеет, что дорожает»

№26.

Peter Thiel (Питер Тиль). Zero to One («От нуля к единице»), 2014; парная публичная формула — эссе «Competition Is for Losers», The Wall Street Journal, сентябрь 2014.

Открыть источники:

№27.

Felix Oberholzer-Gee. Better, Simpler Strategy, Harvard Business Review Press, 2021: «ценностная палка» — ценность = готовность платить (WTP) − издержки (WTS).

Открыть источники:

№28.

Warren Buffett (Уоррен Баффетт), интервью Комиссии по расследованию причин финансового кризиса (FCIC), 2010: «ценовая власть» как главный признак сильного бизнеса.

Открыть источники:

№29.

Simon Wu (Саймон Ву), Cathay Innovation. «Distribution Is Oxygen. Endurance Is the Moat», декабрь 2025.

Открыть источники:

№30.

Ben Thompson. Aggregation Theory, Stratechery: ценность утекает к владельцу отношений с клиентом и вниманием.

Открыть источники:

№31.

Yi Zhou. «AI at the Edge of Transformation: Markets, Moats, and Momentum», 2026: четыре рва эпохи ИИ, «доверие как отличие», «ваш ров — не ваша модель».

Открыть источники:

№32.

«Your margin is my opportunity» — фраза, которую широко приписывают Джеффу Безосу (Fortune, 2012); прямой первоисточник не выверен.

Глава 3. «Профессии не исчезают — они распадаются на задачи»

№33.

John Maynard Keynes (Джон Мейнард Кейнс). «Economic Possibilities for our Grandchildren» («Экономические возможности наших внуков»), впервые — The Nation and Athenæum, октябрь 1930; там же — «технологическая безработица» как «временная фаза неприспособленности».

Открыть источники:

№34.

James Bessen (Джеймс Бессен). Learning by Doing: The Real Connection between Innovation, Wages, and Wealth, Yale University Press, 2015; статья «Toil and Technology», IMF Finance & Development, март 2015: банкоматы, число операционистов и пересборка роли.

Открыть источники:

  • imf.org — основная ссылка; проверено 18 июля 2026 года.

№35.

Герман Греф, интервью «Ведомостям», май 2015 (пересказ: РБК, 28.05.2015): бухгалтеры Сбербанка 33 000 → 1 600 → план 600; бэк-офис 59 000 (2008) → 17 000 → план 6 000 к 2018.

Открыть источники:

№36.

Снижение числа банковских операционистов в США в 2010-е на фоне мобильного банкинга — данные и прогнозы Бюро статистики труда США (BLS, Occupational Outlook Handbook).

Открыть источники:

№37.

OpenAI. GDPval (2025), arXiv:2510.04374: 44 профессии, 1 320 реальных задач; «равно/лучше эксперта» ≈ в половине задач; сила на структурированных артефактах и коротких задачах; основной тип проигрыша — несоблюдение инструкции; время/стоимость эксперта и выигрыш связки человек+ИИ ~1,1–1,6×.

Открыть источники:

  • OpenAI — gdpval — основная ссылка; проверено 18 июля 2026 года.
  • arXiv — 2510.04374 — дополнительная ссылка; проверено 18 июля 2026 года.

№38.

OpenAI. GDPval (2025), arXiv:2510.04374. Для тезиса о дешёвом output важно сравнение машинной скорости с работой эксперта и связки человек + ИИ: экономия резко меньше, когда появляется проверка, ответственность и доведение результата.

Открыть источники:

  • OpenAI — gdpval — основная ссылка; проверено 18 июля 2026 года.

№39.

Ethan Mollick (Итан Моллик), образ «jagged frontier» — зубчатая граница возможностей ИИ; введён во вступлении книги.

Открыть источники:

№40.

OpenAI. GDPval (2025), arXiv:2510.04374. В главе используется вывод о «зубчатой» границе: модели лучше справляются с оформленными артефактами и короткими задачами, а хуже — с голым текстом, длинной цепочкой и суждением.

Открыть источники:

  • OpenAI — gdpval — основная ссылка; проверено 18 июля 2026 года.
  • arXiv — 2510.04374 — дополнительная ссылка; проверено 18 июля 2026 года.

№41.

OpenAI. GDPval (2025), arXiv:2510.04374. Этот пункт поддерживает тезис главы о задаче как единице анализа: модель может произвести качественный артефакт и всё равно промахнуться по требованию.

Открыть источники:

  • arXiv — 2510.04374 — основная ссылка; проверено 18 июля 2026 года.
  • OpenAI — gdpval — дополнительная ссылка; проверено 18 июля 2026 года.

№42.

Andrej Karpathy (Андрей Карпати). Карта AI-экспозиции 342 профессий США (по описаниям Бюро статистики труда, LLM-оценка 0–10), 2026. Это иллюстративная оценка экспозиции, а не прогноз увольнений.

Открыть источники:

№43.

ILO (Международная организация труда). «Generative AI and Jobs», обновление 2025: ИИ чаще трансформирует задачи внутри профессий, чем замещает профессии целиком; затронуто примерно каждое четвёртое рабочее место в мире.

Открыть источники:

№44.

WEF (Всемирный экономический форум). Future of Jobs Report 2025 (опрос работодателей): ожидания движения ~22% рабочих мест к 2030 году; создание/исчезновение ролей. Это ожидания работодателей, а не факт занятости.

Открыть источники:

№45.

William Stanley Jevons (Уильям Стэнли Джевонс). The Coal Question, 1865: экономичность не сокращает потребление — «истина прямо противоположна».

Открыть источники:

  • oll.libertyfund.org — контекст и проверка; проверено 18 июля 2026 года.

№46.

Jensen Huang (Дженсен Хуанг), беседа с Ларри Финком на Всемирном экономическом форуме в Давосе, 21 января 2026 года: ИИ стал рабочим инструментом радиологии, но число радиологов выросло. Это мнение руководителя NVIDIA, а не независимое исследование занятости.

Открыть источники:

№47.

Ryan Roslansky, Aneesh Raman (Райан Рослански, Аниш Раман). Open to Work: How to Get Ahead in the Age of AI, Harper Business, 2026 — рамка «трёх корзин задач».

Открыть источники:

Глава 4. «Лестница рушится: вход и середина»

№48.

Aristotle, Nicomachean Ethics, Book II.1: «То, чему нужно научиться, прежде чем делать, мы учимся, делая».

Открыть источники:

№49.

Matthew Prince, колонка WSJ «How I Choose Which Cloudflare Employees to Replace With AI», май 2026; факты сокращений и контекст — Cloudflare/Fortune/The Decoder.

Открыть источники:

№50.

Brynjolfsson, Li, Raymond, «Generative AI at Work», QJE/NBER.

Открыть источники:

№51.

Brynjolfsson, Chandar, Chen, «Canaries in the Coal Mine?», Stanford Digital Economy Lab.

Открыть источники:

№52.

Matt Beane, The Skill Code, Harper Business.

Открыть источники:

№53.

Brynjolfsson, Chandar, Chen, «Canaries in the Coal Mine?», Stanford Digital Economy Lab. В главе это источник не общего прогноза, а конкретной детали: просадка молодёжной занятости видна прежде всего в профессиях с высокой AI-экспозицией.

Открыть источники:

№54.

Federal Reserve Bank of Dallas, заметки о молодых работниках в AI-exposed occupations.

Открыть источники:

№55.

Hartley, Jolevski, Melo, Moore, работа о labor-market effects of GenAI.

Открыть источники:

№56.

Dario Amodei, интервью Axios, май 2025: публичный прогноз руководителя Anthropic, а не измеренные данные рынка труда.

Открыть источники:

№57.

Cloudflare / Matthew Prince, май 2026. Кейс важен для главы как пример сокращения среднего слоя и измерительных функций при сильной операционной позиции компании; это позиция и кейс одной компании, не общая статистика.

Открыть источники:

№58.

Matthew Prince, колонка WSJ «How I Choose Which Cloudflare Employees to Replace With AI», 2026. В главе его рамка «создатели / продавцы / измерители» используется как управленческий кейс исчезающей середины, а не как нейтральное исследование.

Открыть источники:

№59.

Brookings Institution × Opportunity@Work, материал о STARs и карьерных путях в эпоху ИИ.

Открыть источники:

  • brookings.edu — основная ссылка; проверено 18 июля 2026 года.

№60.

Alex Karp, Fortune/Давос, 2026. В главе используется как мнение практика индустрии, а не как измеренный факт рынка труда.

Открыть источники:

№61.

Vinod Khosla, Fortune, март 2026. В главе используется как мнение инвестора о скорости изменений, а не как доказательство масштаба увольнений.

Открыть источники:

№62.

Brookings Institution × Opportunity@Work, материал о STARs и карьерных путях в эпоху ИИ. Отдельная опора для финальной формулы главы: угроза не только в исчезновении рабочих мест, но и в исчезновении карьерных переходов наверх.

Открыть источники:

Глава 5. «Пять уровней новой полезности»

№63.

Theodore Levitt, The Marketing Imagination (1983): «Людям не нужно сверло на четверть дюйма — им нужно отверстие на четверть дюйма». Левитт приводил эту фразу вслед за рекламистом Лео Макгивеной (Leo McGivena, цитата известна с 1940-х).

Открыть источники:

№64.

Dell'Acqua, McFowland III, Mollick, Lifshitz-Assaf, Kellogg, Rajendran, Krayer, Candelon, Lakhani, «Navigating the Jagged Technological Frontier», Harvard Business School WP 24-013 (2023); журнальная версия — Organization Science (2025). Полевой эксперимент с 758 консультантами BCG.

Открыть источники:

№65.

Dell'Acqua et al., «Navigating the Jagged Technological Frontier», HBS WP 24-013 / Organization Science. Вторая опора эпизода: на специально подобранной задаче за границей возможностей GPT-4 консультанты с ИИ ошибались чаще, что и даёт образ «заснул за рулём».

Открыть источники:

№66.

Brynjolfsson, Li, Raymond, «Generative AI at Work», QJE/NBER.

Открыть источники:

№67.

Randazzo, Lifshitz-Assaf, Kellogg, Dell'Acqua, Mollick, Candelon, Lakhani, «Cyborgs, Centaurs and Self-Automators: The Three Modes of Human-GenAI Knowledge Work», Harvard Business School WP 26-036. Авторы выделяют три режима работы с GenAI; доли участников округлены.

Открыть источники:

№68.

Lee et al. (Microsoft Research × Carnegie Mellon), «The Impact of Generative AI on Critical Thinking», CHI 2025; Wu et al., «AI Usage and Informativeness on Skill Development in Logical Reasoning», 2026. В главе это предварительная рамка, полный разбор вынесен в главу о когнитивном долге.

Открыть источники:

№69.

OpenAI, GDPval (2025), arXiv:2510.04374.

Открыть источники:

  • OpenAI — GDPval — основная ссылка; проверено 18 июля 2026 года.
  • arXiv — GDPval — контекст и проверка; проверено 18 июля 2026 года.

№70.

Yang, Zyskowski, Yonack, Ma, «How AI Agents Reshape Knowledge Work: Autonomy, Efficiency, and Scope», arXiv:2606.07489 (июнь 2026). Данные Perplexity Search и Computer по 10 000 парам сессий; использовать как сигнал одной платформы, а не как весь рынок труда.

Открыть источники:

№71.

Yang, Zyskowski, Yonack, Ma, «How AI Agents Reshape Knowledge Work», 2026. Исследование сообщает об автономной работе агента, сокращении времени с 269 до 36 минут и снижении стоимости; данные получены на одной платформе.

Открыть источники:

№72.

Yang, Zyskowski, Yonack, Ma, «How AI Agents Reshape Knowledge Work», 2026. В главе используется вывод о расширении области работы: агенты провоцируют задачи на стыке компетенций — разработку, документацию, визуализацию данных и подготовку материалов.

Открыть источники:

№73.

Microsoft, Work Trend Index 2025 («The Frontier Firm»), апрель 2025 — роль agent boss; 41% руководителей ожидают, что их команды будут обучать ИИ-агентов в ближайшие пять лет. Это оценка отчёта по результатам опроса, а не факт будущего найма.

Открыть источники:

№74.

Theodore Levitt, The Marketing Imagination (1983), пересказывает рекламиста Leo McGivena: клиент покупает не свёрло, а отверстие. В главе это источник метафоры перехода от произведённого output к результату, за который платят.

Открыть источники:

Глава 6. «Человек как система»

№75.

Андрей Карпати описывает Software 3.0 и LLM OS как новую вычислительную среду: модель выступает вычислительным ядром, а контекст и окружающая система управляют её работой. Сопоставление «модель / CPU, контекст / RAM, система / OS» обобщает эту инженерную рамку.

Открыть источники:

№77.

OpenAI (2026). Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first world. Это official engineering source: он подтверждает терминологию и практику проектирования среды для агента, но не является независимым исследованием рынка труда.

Открыть источники:

№78.

Anthropic Engineering (2025–2026). Effective harnesses for long-running agents; Harness design for long-running application development. Это инженерные материалы, а не академические исследования. Они поддерживают общий принцип: качество работы зависит от декомпозиции, контекста, передачи состояния и проверки.

Открыть источники:

№79.

WalkingLabs. Learn Harness Engineering: harness описан не как один prompt-файл, а как система из instructions, tools, environment, state и feedback. Техническое руководство раскрывает устройство агентной среды и её проверочных контуров.

Открыть источники:

№82.

«Личный стек полезности» / «личный харнесс» — авторская адаптация книги, а не устоявшийся внешний термин. Опора: техническая идея harness engineering плюс авторские рамки Personal Usefulness Stack и Task-to-Outcome Map. Внешние источники подтверждают технический принцип «модель работает внутри системы»; перенос на профессию является концепцией книги.

Открыть источники:

№83.

Для life goals / coaching-части см.: Terblanche et al. (2022), Comparing artificial intelligence and human coaching goal attainment efficacy, PLOS ONE, DOI: 10.1371/journal.pone.0270255; MIT Media Lab / Pataranutaporn et al. (2024), Future You. В главе эти источники используются не как доказательство, что «ИИ решает жизнь», а как ограниченные примеры применения персонализированных AI-систем для целей, саморефлексии и долгосрочного поведения.

Открыть источники:

№84.

Примеры уже появляются в продуктах и публичных экспериментах: WHO описывает S.A.R.A.H. как прототип AI health promoter для разговоров о привычках, стрессе и отказе от табака; OpenAI описывает ChatGPT Health как отдельное пространство, где можно подключать медицинские записи и wellness-приложения для подготовки к разговорам с врачом и понимания данных; Mayo Clinic подчёркивает границу: ИИ может помочь с research, подготовкой вопросов и организацией данных, но не заменяет врача, диагноз, лечение или срочную медицинскую помощь.

Открыть источники:

№85.

Randazzo, S., Lifshitz-Assaf, H., Kellogg, K., Dell'Acqua, F., Mollick, E., Candelon, F., & Lakhani, K. (2026). Cyborgs, Centaurs and Self-Automators, HBS Working Paper 26-036. Это предварительная исследовательская работа, а не окончательно установленный факт.

Открыть источники:

№86.

OpenAI описывает ChatGPT Projects как рабочие пространства с чатами, файлами, инструкциями и памятью проекта; Anthropic — Claude Projects как обособленные рабочие пространства с историей чатов и базой знаний. Каталоги OpenClaw показывают, как открытые агенты оформляются через инструкции, роли и шаблоны. Эти быстро меняющиеся продукты иллюстрируют переход от отдельного чата к организованной рабочей среде.

Открыть источники:

№87.

«Когнитивный долг» — авторский термин книги, а не устоявшийся научный диагноз. Ранние и разнородные исследования описывают связанные риски: снижение критического усилия, ослабление развития навыков и режим полной передачи работы ИИ. Lee et al., CHI 2025; Caosun & Aral, 2026; Wu et al., 2026; HBS/BCG WP 26-036 не устанавливают медицинскую или психологическую классификацию.

Открыть источники:

Глава 7. «Навыки, которые дорожают»

№88.

Иммануил Кант, «Критика чистого разума» (1781), «Аналитика основоположений» (A133/B172); цит. по переводу Н. О. Лосского: «...способность суждения есть особый дар, который требует упражнения, но которому научиться нельзя».

Открыть источники:

  • ru.wikisource.org — контекст и проверка; проверено 18 июля 2026 года.

№89.

История The Velvet Sundown: Euronews (08.07.2025), Rolling Stone и CBC News, июль 2025. Официальное признание проекта как «synthetic music project guided by human creative direction» используется как пример сдвига границы между человеческим и синтетическим авторством.

Открыть источники:

№90.

Lightcast, «Beyond the Buzz: Developing the AI Skills Employers Actually Need» (июль 2025): анализ 1,3 млрд вакансий; +28% к зарплате (~$18 000/год) в вакансиях с ИИ-навыками; 51% таких вакансий — вне ИТ.

Открыть источники:

№91.

John E. DiNardo, Jörn-Steffen Pischke, «The Returns to Computer Use Revisited: Have Pencils Changed the Wage Structure Too?» — Quarterly Journal of Economics, 112(1), 1997, pp. 291–303 (NBER WP 5606). Заметная «премия за пользование компьютером» (Krueger, 1993) сопровождалась такой же надбавкой за карандаш, телефон и калькулятор — то есть во многом отражала, кто уже занимал более квалифицированные должности, а не отдачу от самого навыка.

Открыть источники:

№92.

World Economic Forum, «Future of Jobs Report 2025» (январь 2025): опрос 1000+ работодателей, охватывающий 14 млн работников и 55 экономик. Оценки о 39% меняющихся или устаревающих навыков и о важности аналитического мышления отражают ответы работодателей, а не наблюдаемую статистику будущего рынка труда.

Открыть источники:

№93.

Michael Polanyi, «The Tacit Dimension», 1966. Источник формулы о неявном знании: профессионал часто умеет больше, чем может полностью выразить словами.

Открыть источники:

№94.

David Autor, «Polanyi's Paradox and the Shape of Employment Growth», 2014, опирается на Полани и объясняет, почему неявное знание долго оставалось трудным для автоматизации.

Открыть источники:

№95.

«Tacit Knowledge in Large Language Models» (SSRN, 2025): из трёх форм неявного знания модели лучше освоили кодифицируемое и языковое; опытное знание из практики, не отражённое в текстах, остаётся слабым местом.

Открыть источники:

№96.

OpenAI, GDPval (2025), arXiv:2510.04374: win-rate лучшей модели по форматам результата — простой текст 14% против 45–48% у структурированных артефактов (Excel/PDF/слайды). В главе это используется как аргумент в пользу навыка оформлять работу в проверяемый результат.

Открыть источники:

  • arXiv — 2510.04374 — основная ссылка; проверено 18 июля 2026 года.

№97.

Стив Джобс, интервью для документального фильма «Triumph of the Nerds» (PBS, 1996): «Ultimately, it comes down to taste...» — «В конечном счёте всё упирается во вкус».

Открыть источники:

  • pbs.org — part3 — основная ссылка; проверено 18 июля 2026 года.

№98.

Цитата широко приписывается Уоррену Баффетту; точный первоисточник не установлен — в тексте подана как «приписывают».

№99.

Herbert A. Simon, «Designing Organizations for an Information-Rich World» (1971): «...a wealth of information creates a poverty of attention» — «изобилие информации порождает дефицит внимания».

Открыть источники:

№100.

Давид Ян — «три магических кристалла»: знание боли, создание «таблетки», доставка «таблетки» (Forbes, 17.04.2019). Вывод о том, что ИИ удешевил средний «кристалл», — авторский, на рамке Яна.

Открыть источники:

№101.

Joe Lazer, «Super Skill» (2026) и сопутствующее позиционирование «storytelling is the new coding». В главе это используется как рыночный сигнал о цене коммуникации и вкуса, а не как эмпирическое исследование.

Открыть источники:

№102.

Europol Innovation Lab, «Facing Reality? Law Enforcement and the Challenge of Deepfakes» (2022): оценка «до 90% онлайн-контента может быть синтетически сгенерировано к 2026 году». В главе это прогнозная рамка риска, а не подтверждённая статистика.

Открыть источники:

  • europol.europa.eu — основная ссылка; проверено 18 июля 2026 года.

№103.

Onfido (Entrust), «Identity Fraud Report 2024»: рост попыток дипфейк-мошенничества при проверке личности в 31 раз (около 3000%) за 2023 год. В главе это пример давления на инфраструктуру доверия.

Открыть источники:

№104.

C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity) / Content Credentials — открытый стандарт меток происхождения контента; proof of personhood — класс систем подтверждения «живого человека»; EU AI Act — обязательства прозрачности для ИИ-контента, применимые с 02.08.2026. В главе это не готовая единая система, а набор направлений.

Открыть источники:

Глава 8. «Когнитивный долг: пользоваться ИИ и не разучиться думать»

№105.

Мишель де Монтень, «Опыты» (Essais), кн. I, гл. XXV «О педантизме» (1580). Цитируется по русскому изданию в переводе А. С. Бобовича; в главе используется сводный образ из эссе о чужой учёности и собственной мудрости.

№106.

«Дети пурпурной линии» (Children of the Magenta Line) — термин Уоррена ВандерБурга, лётная академия American Airlines. В главе он связан с automation dependency, предупреждениями FAA о ручном пилотировании и разборами NTSB; Air France 447 (2009) используется как осторожная иллюстрация, не как единственная причина катастрофы.

Открыть источники:

№107.

Eleanor A. Maguire et al., «Navigation-related structural change in the hippocampi of taxi drivers», PNAS, 2000: у лондонских таксистов больше задний гиппокамп, объём растёт со стажем. С 2021 года навигатор разрешён, но экзамен «The Knowledge» остаётся обязательным.

Открыть источники:

№108.

Betsy Sparrow, Jenny Liu, Daniel M. Wegner, «Google Effects on Memory» — Science, 333 (2011), pp. 776–778: при ожидаемом доступе к информации хуже запоминается сама информация, лучше — где её найти (cognitive offloading).

Открыть источники:

№109.

Lee et al., «The Impact of Generative AI on Critical Thinking» — Microsoft Research + Carnegie Mellon, CHI 2025, DOI: 10.1145/3706598.3713778. Авторы опросили 319 работников умственного труда и собрали 936 описаний рабочих ситуаций. Чем выше уверенность, что ИИ справится с конкретной задачей, тем меньше, по самоотчёту, когнитивного усилия вкладывается в работу с ответом, а мышление смещается к проверке. Это опрос с самоотчётами, а не эксперимент.

Открыть источники:

№110.

Wu et al., «AI Usage and Informativeness on Skill Development in Logical Reasoning» (arXiv/HHAI 2026): интенсивная опора на ИИ связана со слабее развивающимся навыком; высокоинформативная помощь может не вредить. Это ранняя работа, требующая аккуратной интерпретации.

Открыть источники:

  • arXiv:2605.21695 — основная ссылка; проверено 18 июля 2026 года.

№111.

Caosun & Aral, «The Augmentation Trap» (arXiv 2026): динамическая модель, где краткосрочный рост продуктивности уживается с долгосрочной потерей навыка, особенно у новичков и при стимулах за скорость. Это модель и препринт, а не установленный закон.

Открыть источники:

  • arXiv:2604.03501 — основная ссылка; проверено 18 июля 2026 года.

№112.

Randazzo, Lifshitz-Assaf, Kellogg, Dell'Acqua, Mollick, Candelon, Lakhani, «Cyborgs, Centaurs and Self-Automators», HBS Working Paper 26-036 (2026): 244 консультанта BCG; три режима работы с ИИ — киборги около 60%, центавры около 14% (высшая точность), самоавтоматизаторы около 27% (без заметного роста навыков в этом исследовании).

Открыть источники:

№113.

Matt Beane, «The Skill Code» (HarperBusiness, 2024): условия роста мастерства рядом с умными машинами — Challenge, Complexity, Connection (вызов, сложность, связь).

Открыть источники:

№115.

Drosos et al., «Provocations Help Restore Critical Thinking to AI-Assisted Knowledge Work» (arXiv:2501.17247, 2025), исследование n=24: встроенные подсказки-«провокации» возвращают критическое и метакогнитивное мышление в ИИ-ассистированную работу. Это ранний экспериментальный сигнал.

Открыть источники:

  • arXiv — 2501.17247 — основная ссылка; проверено 18 июля 2026 года.

Глава 9. «Личный аудит профессии»

№116.

Peter F. Drucker, «Managing Oneself» — Harvard Business Review, 1999 (переиздано отдельной статьёй в 2005). Два соседних тезиса статьи: «Most people think they know what they are good at. They are usually wrong… And yet, a person can perform only from strength» — «Большинство людей думают, что знают свои сильные стороны. Обычно они ошибаются… И всё же человек может работать результативно, только опираясь на них». Там же — метод «feedback analysis» (записывать ожидаемый результат решения и через 9–12 месяцев сверять с фактом).

Открыть источники:

№117.

Stanford Digital Economy Lab, «Canaries in the Coal Mine?» (2025/2026): американская рабочая версия исследования на административных данных ADP; у работников 22–25 лет в наиболее затронутых ИИ профессиях обнаружен ранний относительный сигнал снижения занятости по сравнению с опытными коллегами. Это данные, согласующиеся с гипотезой о давлении на входные роли, а не универсальное доказательство причины.

Открыть источники:

№118.

Randazzo, Lifshitz-Assaf, Kellogg, Dell'Acqua, Mollick, Candelon, Lakhani, «Cyborgs, Centaurs and Self-Automators», HBS Working Paper 26-036: 244 консультанта BCG в одном экспериментальном стратегическом задании; киборги около 60%, центавры около 14%, самоавтоматизаторы около 27%. В этой сессии самоавтоматизаторы не показали измеримого прироста ни доменного, ни ИИ-навыка; это не типология личности и не долгосрочный диагноз.

Открыть источники:

№119.

Майкл Полани, «The Tacit Dimension» (1966): «We can know more than we can tell». Дэвид Аутор, «Polanyi's Paradox and the Shape of Employment Growth» (2014): автоматизация долго упиралась в задачи, где знание трудно явно сформулировать. Оговорка для ИИ-эпохи: машинное обучение частично выводит правила из примеров, поэтому защита человека не в том, что знания «нет в данных», а в локальном контексте, последствиях, цене проверки и ответственности за выбор.

Открыть источники:

№120.

OpenAI GDPval, «Measuring the performance of our models on real-world tasks» (сентябрь 2025), arXiv 2510.04374: 1 320 задач из 44 профессий; открытый «золотой» набор — 220 задач. В расчётных сценариях с проверкой и переделкой результата GPT-5 выигрыш составил примерно 1,12–1,39× по времени и 1,18–1,63× по стоимости. Это benchmark и расчётная модель, а не полевая норма продуктивности для любой профессии.

Открыть источники:

  • arXiv — 2510.04374 — основная ссылка; проверено 18 июля 2026 года.

№121.

World Economic Forum, «Future of Jobs Report 2025»: опрос работодателей и глобальный прогноз по совокупности технологических, демографических, геоэкономических и зелёных трендов; к 2030 году ожидается перестройка ролей, эквивалентная примерно 22% нынешней занятости, с 170 млн новых и 92 млн вытесненных ролей. Это агрегированный прогноз, не личная гарантия и не эффект одного ИИ.

Открыть источники:

Глава 10. «Кто я, когда ИИ делает мою работу»

№122.

Erich Fromm, «To Have or to Be?» (1976), Часть I, гл. VI: «If I am what I have and if what I have is lost, who then am I?» — «Если я — то, что я имею, и потеряю это, кем тогда я останусь?»

№123.

И. Аленсон, «Незаменимый? Как строить карьеру в мире, где исчезают профессии»; Л. Певзнер, «Цивилизация, ИИ и лишние люди». В главе эти тексты используются как культурный сигнал публичного языка тревоги, не как источник данных и не как измерение масштаба страха.

№124.

Rasmus Hougaard, Jacqueline Carter, «More Human: How the Power of AI Can Transform the Way You Lead» (Harvard Business Review Press, 2025): по мере автоматизации рутины ценнее становятся внимание, мудрость и забота (awareness / wisdom / compassion).

Открыть источники:

№125.

Российский рынок труда 2025–2026: сигнал разворота в сторону работодателя. В открытых обзорах hh.ru и Работа.ру повторяются несколько признаков: вакансий для части офисных ролей стало меньше, конкуренция резюме на вакансию выросла, наём стал осторожнее, а спрос сместился к конкретным навыкам, включая работу с ИИ. Эти обзоры описывают неоднородный рынок и не дают единого диагноза всей экономике.

Открыть источники:

№126.

Растущий дефицит квалифицированных кадров под ИИ-экономику в РФ подан как направление, подтверждённое несколькими публичными сигналами, а не как одна точная оценка: hh.ru в итогах 2025 года писал о разрыве между требованиями работодателей и навыками кандидатов; ComNews в 2025 году приводил прогноз дефицита промышленных кадров со знанием ИИ к 2030 году; Ведомости и TASS фиксировали дефицит ИТ/ИИ-компетенций как ограничение цифровизации.

Открыть источники:

Глава 11. «Первые 90 дней: личный план»

№127.

Amelia Earhart, из статьи «My Husband» (Redbook, сентябрь 1933); цит. по Mary S. Lovell, «The Sound of Wings» (1989), с. 101: «The most difficult thing is the decision to act, the rest is merely tenacity» — «Самое трудное — решиться действовать; всё остальное — лишь упорство» (полное продолжение: «…The fears are paper tigers. You can do anything you decide to do»).

№128.

Brian P. Moran, Michael Lennington, «The 12 Week Year» (Wiley, 2013): короткий 12-недельный цикл подаётся авторами как способ вернуть срочность и фокус исполнению. В главе тезис использован как практическая методика, не как независимое доказательство универсальной эффективности.

Открыть источники:

№129.

Michael D. Watkins, «The First 90 Days» (Harvard Business Review Press, 2003/2013). В главе это источник управленческой рамки 90-дневного перехода; содержание плана переопределено в логике книги.

Открыть источники:

№130.

Ryan Roslansky, Aneesh Raman, «Open to Work: How to Get Ahead in the Age of AI» (Harper Business, 2026, ISBN 9780063486461): план 30-60-90 (tech-навыки + человеческие), 5Cs (curiosity, courage, creativity, compassion, communication) и образ карьеры как «climbing wall» (скалодром), а не лестницы. Должность Рослански в тексте намеренно не указана, чтобы не привязывать главу к быстро меняющейся корпоративной роли.

Открыть источники:

№131.

Herminia Ibarra, «Working Identity» (Harvard Business Review Press, 2003): новую профессиональную идентичность не выдумывают заранее, а обретают через действие; формула о том, что взрослые чаще приходят к новому мышлению через действие, дана у Ибарры со ссылкой на Ричарда Паскаля.

Открыть источники:

№132.

Michael D. Watkins, «The First 90 Days» (2003/2013). Здесь early win понимается не как предъявление артефакта, а как доведение одного результата до заметного изменения.

Открыть источники:

Приложение 2. «Скиллы и навыки агента: готовые наборы и доверие к ним»

№133.

Anthropic, anthropics/skills; Anthropic, anthropics/knowledge-work-plugins (GitHub, проверено 2026-06-25). Источники подтверждают наличие открытого каталога Agent Skills и ролевых Knowledge Work Plugins; это документация и примеры поставщика, а не независимая оценка качества.

Открыть источники:

№134.

OpenAI Developers, Agent Skills — Codex; OpenAI Developers, Plugins — Codex; OpenAI, openai/plugins; OpenAI, openai/skills (проверено 2026-06-25). Источники подтверждают: Codex читает skill-папки с SKILL.md, reusable workflows распространяются через plugins, а старый каталог openai/skills помечен как deprecated.

Открыть источники:

№135.

NVIDIA, NVIDIA/skills и CONTRIBUTING.md (GitHub, проверено 2026-06-25). Репозиторий описывает каталог NVIDIA-verified agent skills; README указывает требования для синхронизации в каталог: detached OMS-format signature, skill-card.md и Tier-3 evaluation dataset.

Открыть источники:

№136.

NVIDIA, NVIDIA/skills README (проверено 2026-06-25): для синхронизации навыка в каталог README перечисляет detached OMS-format signature, skill-card.md и Tier-3 evaluation dataset. В приложении это используется как пример governance-практики, а не как гарантия абсолютной безопасности.

Открыть источники:

Приложение 3. «Канвас отчуждаемости: живёт ли ваша ценность без вас»

№137.

Naval Ravikant, «How to Get Rich (without getting lucky)» (Twitter/X, 2018); систематизировано в Eric Jorgenson, «The Almanack of Naval Ravikant» (2020). В приложении используется только часть о leverage: труд, капитал, код и медиа как рычаг без разрешения.

Открыть источники:

Источники Тома 1