AI Ethics

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....

Давайте начнём с неприятной правды: этот безобидный на вид чат-бот ChatGPT обладает большим аппетитом, чем студент магистратуры в период сессии, выпивший слишком много кофе. Пока вы просите его объяснить квантовую физику или создать мемы с котиками, где-то на серверах тратится энергия, как на заправке для «Хаммера». Но насколько это плохо на самом деле? Давайте посчитаем, как бухгалтер, заботящийся об экологии: def calculate_ai_footprint(queries_per_day: int): co2_per_query = 4.32 # грамм daily_emissions = queries_per_day * co2_per_query print(f"Ежедневное выделение CO₂: {daily_emissions} г (это {daily_emissions/1000} кг)") print(f"Годовое выделение CO₂: {(daily_emissions * 365)/1000}кг") calculate_ai_footprint(50) # Средняя оценка пользователя Ежедневное выделение CO₂: 216,0 г (это 0,216 кг) Годовое выделение CO₂: 78,84 кг Это 78 кг CO₂ в год — эквивалентно сжиганию 31 литра бензина....

Picture this: You’ve just generated a beautiful piece of Python code using the latest AI assistant. It works perfectly, passes all tests, and even has better documentation than your last three team projects. You proudly slap an MIT license on it because “that’s what all the cool open-source kids use.” Congratulations - you might have just become a software pirate. YARRR! The MIT License: A Brief Refresher (With 50% More Pirate Metaphors) The MIT License is like the Switzerland of software licenses - neutral, permissive, and everyone thinks they understand it until they actually read the text....