AI Ethics

Picture this: You’re on a first date with someone who claims to be “100% organic, handcrafted artisanal human.” Three margaritas later, they casually mention they’re 37% titanium. That’s modern software development with undisclosed AI - a magic black box that might turn into a pumpkin at midnight. Let’s slice this silicon cake layer by layer. The Elephant in the Server Room flowchart TD A[Developer Writes Code] --> B{AI Used?} B -->|Yes| C[Disclose in Docs] B -->|No| D[Carry On] C --> E[User Sees Label] D --> F[User Wonders Why App Thinks Their Cat Is A Lawnmower] We’ve all been there - staring at code that works suspiciously well....

Представьте: вы на первом свидании с человеком, который утверждает, что он «на 100% органический, ручной работы, ремесленный человек». После трёх маргарит он как бы невзначай упоминает, что на 37% состоит из титана. Именно так и выглядит современная разработка программного обеспечения с неназванным искусственным интеллектом — магическая чёрная коробка, которая может превратиться в тыкву в полночь. Давайте разбираться в этом послойно. Слон в серверной flowchart TD A[Разработчик пишет код] --> B{Используется ИИ?...

Let’s face it - Skynet didn’t need killer robots to take over. It just needed a Python script and some venture capital funding. In 2025, we’ve reached peak irony: the same companies that promised “AI will create more jobs than it eliminates” are now using machine learning models to decide whose LinkedIn profile gets the dreaded “open to work” banner. The Code Behind the Carnage Modern layoff algorithms typically follow this three-step process:...

Давайте признаем — Скайнету не нужны были роботы-убийцы, чтобы захватить власть. Ему хватило бы скрипта на Python и финансирования венчурного капитала. В 2025 году мы достигли пика иронии: те же компании, которые обещали, что «ИИ создаст больше рабочих мест, чем уничтожит», теперь используют модели машинного обучения, чтобы решить, в чьём профиле в LinkedIn появится пугающий баннер «открыт для предложений о работе». Код за хаосом Современные алгоритмы сокращения обычно следуют этой трёхэтапной процедуре:...

Let’s start with a uncomfortable truth: that innocent-looking ChatGPT query box has a bigger appetite than a caffeinated grad student during finals week. While you’re asking it to explain quantum physics or generate cat memes, somewhere a server farm is guzzling energy like a Hummer at a gas station. But how bad is it really? Let’s crunch numbers like a climate-conscious accountant: def calculate_ai_footprint(queries_per_day: int): co2_per_query = 4.32 # grams daily_emissions = queries_per_day * co2_per_query print(f"Daily CO₂: {daily_emissions}g (That's {daily_emissions/1000}kg)") print(f"Annual CO₂: {(daily_emissions * 365)/1000}kg") calculate_ai_footprint(50) # Average user estimate Daily CO₂: 216....