Решительных рекомендаций пост
Образовательных проектов в медиа много, даже бесплатных не мало. А вот бесплатных и при этом уровня топовых бизнес-школ? А таких, где ещё и команда — каждый душка и зайчик, с кем хочется работать, дружить и переписываться после выпуска? Можете не морщить лоб, ровно один. МНМ
Год назад я закончил первый поток Высшей школы новых медиа, и скажу прямо, ничего подобного по соотношению «качество программы / условия / отношение / цена» я в индустрии не встречал.
Это я к чему. Прямо сейчас МНМ набирает сразу на три направления: для медийщиков, пиарщиков и управленцев в медиа. Программы насыщенные, Мастера будут топовые, а главное – после обучения вы попадете в закрытое и самое крутое медиасообщество страны.
Формат: очные модули в Москве по 5–6 дней, проживание и питание включены. На каждое направление берут 75–80 человек, отбор жёсткий — анкета, задание, интервью.
Время найдёте. Все, кто учился со мной, были заняты не меньше вашего. Ни один не пожалел. Все подробности, даты, явки и пароли забирайте тут и на сайте проекта.
Ваш второй (или третий) мозг
У большинства людей сейчас есть доступ к мощным языковым моделям, с этим проблем никаких. Бесплатно, без всяких барабанов, в огромном изобилии. Правда большинство использует их как поисковик, но это к делу не относится.
Есть другой сценарий, который активно используют более продвинутые пользователи. Ты загружаешь в модель свой массив информации по любой нужной теме — документы, отчёты, записи встреч, исследования, контракты — и она начинает работать только по нему. Звучит наверное не очень wow, но это пока не начнешь применять.
Это и есть NotebookLM
По сути — персональная LLM на твоих данных.
Как устроено
Заходишь, создаёшь «записную книжку» под конкретную задачу. Загружаешь источники — PDF, Google Docs, ссылки на сайты и YouTube, скопированный текст, до 50 источников в одной книжке. Дальше работаешь в чате, очень похожем на все LLM, там же задаёшь вопросы, и там же получаешь ответы со ссылками на конкретные места в твоих документах. Модель не знает ничего за пределами того, что ты ей дал, это ограничение и есть главное преимущество.
Восемь лучших сценариев применения
1. Личный преподаватель. Загружаешь материал по теме — просишь объяснить с нуля, с примерами, в приоритетном порядке. Лучше половины онлайн-курсов.
2. Саммари перед встречей. Отчёт на 80 страниц, встреча через два часа. Просишь 10 ключевых пунктов для принятия решений, радуешься.
3. Брифинг. Загружаешь письма, предложения, контекст переговоров. Получаешь пять важных пунктов и три вопроса, которые стоит задать.
4. Подкаст из документа. Кнопка Audio Overview — самая недооценённая функция. Через пару минут получаешь ~10 минут живого диалога на основе твоих источников.
5. Детектор противоречий. Несколько источников по одной теме — загружаешь все сразу, просишь найти расхождения. Полезно при работе с исследованиями или конкурирующими данными. Очень очень полезно в научной деятельности.
6. Экзамен по материалу. Просишь сгенерировать 10 вопросов выбором ответа и открытые. Жесточайший маст для всех педагогов.
7. Переводчик жаргона. Контракт или нормативка — просишь объяснить как двенадцатилетнему и выделить то, что стоит проверить отдельно.
8. Контент-план из хаоса. Часы записей, PDF, разрозненные заметки — всё в один блокноту, и на выходе 10 идей постов с ключевым сообщением каждого.
Не смешивай несвязанные проекты в одном блокноте, качество ответов падает. Чем конкретнее вопрос, тем точнее результат. И всегда проверяй ссылки на источники, галлюцинирует редко, но бывает.
Мы привыкли думать о персональной LLM как о чём-то дорогом и технически сложном, так что изучите NotebookLM — он рядом, бесплатно, прямо сейчас.
лайк шер сэйв энд репит
#нейроинструмент
Вам это точно пригодится
С недавних пор использую MacWhisper, приложение для macOS, которое превращает речь в текст. Делает это по умолчанию локально, без облака, без отправки записей куда-то наружу (облако включается/выключается).
Взял на пробу и оочень очень впечатлен качеством. Умеет убирать слова-паразиты и вздохи, на выходе чистый текст с таймкодами. Для лекций, созвонов, интервью, подкастов — то что надо. Замена стандартной диктовки Apple, только гораздо мощнее.
У меня на маке открыт всегда, во время звонков / разговоров включаю, через 5 минут готовы MR. Раньше использовал fireflies, но они там с ценами чутка с ума сошли, и интерфейс не удобный. А тут все просто, понятно, ничего лишнего. Смело советую.
#нейроинструмент
Мы запускаем Когнита
Три года я пишу про ИИ в Telegram. Три года люди спрашивают, "Как это внедрить в нашу компанию? Как научить команду? Как не отстать от конкурентов?". Старался всегда отвечать на вопросы, в комментариях, лично, в чатах, везде.
Потом я встретил Дмитрия Бескромного, и мы быстро поняли, что думаем одинаково. Что нужно не просто рассказывать про ИИ, а встраивать его в реальные бизнес-процессы, работать не с "базовым уровнем" (как пользоваться ChatGPT), а с "средним уровнем" (как это меняет вашу работу) и "продвинутым" (как это меняет вашу стратегию).
Так родилась Когнита.
Мы не учим людей писать промпты, мы учим компании думать иначе. Мы показываем, где ИИ уже тормозит ваш бизнес и где даст результат в 3-5 раз быстрее. Помогаем топ-менеджменту принимать решения на основе AI-аналитики и встраиваем ИИ в ДНК компании.
За три года на двоих с Димой мы провели более 500 часов консультаций с компаниями разного размера. SPLAT, Benetton, Roche, Сбер, Яндекс, Альфа-Банк, лидеры российского рынка.
Результат выглядит так: маркетинг-команда, которая раньше писала посты неделю, теперь пишет их за день. HR-отдел, который обрабатывал резюме вручную, теперь использует ИИ для первичной фильтрации. Юристы, которые анализировали контракты часами, теперь делают это за минуты.
Но главное, что мы стремимся внедрить — люди начинают думать иначе. Они перестают бояться ИИ и начинают его использовать.
Когнита — это не курс и не тренинг на выходные.
Когнита открывается сегодня. Первые компании, которые присоединятся, получат специальные условия. И на 100% уверен, они получат реальный результат.
Если вы хотите понять, где ИИ даст вам результат, заказывайте диагностику. Если вы хотите встроить ИИ в вашу стратегию, давайте поговорим.
Лайки и шеры категорически приветствуются, дорогие читатели!
Сколько стоит «мы пока не готовы внедрять ИИ»
Четыре триллиона рублей в год. Это не я придумал — «Инфомаксимум» посчитал, сколько российский бизнес мог бы сэкономить, если бы отдал нейросетям 34% офисной рутины. Той самой рутины, с которой они уже "справляются". Сбер в 2025-м отчитался об экономическом эффекте от ИИ — больше 450 млрд рублей. Т-Банк — несколько десятков миллиардов. Яндекс только на оптимизации обучения нейросетей срезал 4,8 млрд в год. Альфа-Банк тоже в процессе.
На фоне таких цифр 4,1 триллиона не фантастика, а суровый факт, и хороший повод спросить себя "мы правда до сих пор руками делаем то, что машина делает быстрее и дешевле"?
Ладно, допустим, вы согласны, но у вас есть вопрос, а с чего начать, куда идти? Думаю сюда, для начала. Есть курс «Нейросети на практике» от Академии Эдюсон. Два месяца, 22 рабочих кейса, 125 нейросетей под капотом — от ChatGPT и YandexGPT до Midjourney и DALL·E 3. Никаких лекций про сингулярность и восстание машин, садитесь и руками настраиваете автоматизацию: таблицы в Excel, сборка презентаций, деловая переписка.
Главное, чему там учат — писать промпты так, чтобы результат получался с первого раза, а не после часа переформулировок. По факту вы начинаете отрезать куски от своей рутины ещё до конца обучения. Доступ к материалам пожизненный, обновления включены. Оставляйте заявку по промокоду ПАРФУН — скидка 65% и второй курс в подарок.
Крупный бизнес уже считает миллиарды экономии от ИИ. Вопрос не в том, нужно ли это вам. Вопрос — когда вы начнёте?
Новая ступень массового эксгибиционизма?
Google выкатила приложение Dreambeans, которое собирает данные из Gmail, Calendar, Photos, YouTube и истории поиска и каждое утро выдаёт 10–14 иллюстрированных «историй» про вашу же жизнь.
Отметили в календаре, что заводите щенка? Получите карточку о том, как жить с собакой. Рядом кофейня у дома, идея для поездки, статья по старым интересам.
Фиксированное число карточек в день, дальше иди живи.
Зачем? Ну, есть у меня гипотеза, чтобы новое место куда можно сунуть рекламу появилось. Хотя это пока не доказано, конечно. Из той же их песочницы родилеся великолепный и великий NotebookLM.
👍🏻 а мне нра
👎🏻 ужас
Манифест Альмана
Вчера OpenAI выложили документ на 13 страниц: «Industrial Policy for the Intelligence Age: Ideas to Keep People First». По сути это манифест о том, как устроить экономику, когда сверхразум заменит половину рабочих мест. Альтман в интервью скромно сравнил это с «Новым курсом» Рузвельта. Но документ и правда весьма, весьма интересный.
Весь документ крутится вокруг трёх целей: распределить выгоды от ИИ на всех, снизить риски и демократизировать доступ к технологии. Звучит как корпоративная миссия на сайте, но дальше начинаются конкретные предложения, и некоторые довольно радикальные.
Публичный фонд благосостояния
Самая громкая идея — создать государственный фонд, в который ИИ-компании скидываются деньгами, а доходы распределяются между всеми гражданами. OpenAI предлагает, чтобы фонд инвестировал в компании, которые строят и используют ИИ, а дивиденды получал каждый американец, независимо от того, есть ли у него акции.
Налог на роботов и четырёхдневная рабочая неделя
Документ предлагает перенести налоговую нагрузку с зарплат на капитал и корпоративную прибыль. Предлагается запустить пилоты четырехдневной рабочей недели без потери зарплаты. ИИ повышает продуктивность — значит, «дивиденд эффективности» можно вернуть людям в виде свободного времени.
«Право на ИИ»
OpenAI сравнивает доступ к ИИ с грамотностью, электричеством и интернетом. Базовый уровень возможностей должен быть доступен всем — школам, библиотекам, малому бизнесу, бедным районам. Бесплатно или почти бесплатно.
Страховочная сетка с автотриггером
Одна из самых интересных механик, когда метрики вытеснения рабочих мест превышают пороговые значения — автоматически включаются расширенные пособия, денежная помощь, страхование зарплат. Без бюрократических согласований, показатели выросли — помощь запустилась. Стабилизировалось — свернулась. Красиво в теории (нереально в практике).
Документ вышел в тот же день, когда The New Yorker опубликовал полуторагодовое расследование о честности Альтмана. Совпадение? Не думаю. Все это выглядит как регуляторный популизм чтобы отвлечь внимание от наездов на Сэма. Ну и хорошая переговорная позиция, OpenAI явно хочет формировать правила игры до того, как их напишут без участия ИИ-индустрии.
Дофаминовые мифы
"Социальные сети сломали ваш мозг через дофаминовую яму", часто в постах и комментариях слышим про эту легендарную яму, звучит научно, и убедительно. Одно но, это не правда. Мне некоторое время назад славно на эту тему "напихали" в комментариях, пошел разбираться еще тогда, делюсь с вами.
Механика того, как работает дофамин, совсем не такая, как рассказывают инфоцыгане. И вообще, мысль что дофамин — это гормон удовольствия это миф. Дофамин — это нейромедиатор, его главная функция не "кайф", а мотивация, он дает сигнал "иди туда", "попробуй еще раз". Возьмите крысу и отключите ей дофамин, крыса больше не будет искать еду, но если вы положите еду ей в рот, она будет наслаждаться вкусом. Удовольствие остается. Мотивация исчезает.
Еще один миф — дофамин накапливается и создает "яму". Второй миф еще более популярный: дофамин накапливается в мозге, как грязь в трубе, и создает "яму", из которой потом сложно выбраться. Дофамин не накапливается а работает импульсами. Всплеск, потом спад, всплеск, потом спад, как пульс. Каждый раз, когда вы видите интересный видеоролик, происходит всплеск дофамина. Потом он спадает, потом вы скролите дальше, видите еще один интересный видеоролик, происходит еще один всплеск. И так сотни раз.
Опасность в том, что в это время ваш мозг адаптируется. Когда вы часами смотрите TikTok с его бесконечным потоком интересных видеороликов, ваш мозг начинает ожидать такого же темпа стимуляции везде. Вы открываете книгу, а первая страница скучная, да и десятая тоже. Ваш мозг ожидает, что через 3 секунды будет что-то интересное, как в TikTok.
Всплеск происходит, когда видеоролик оказывается интереснее, чем вы ожидали. Это называется "reward prediction error" — ошибка предсказания вознаграждения, ваш мозг ожидает уровня интересности X, видеоролик оказывается на уровне X+1, происходит всплеск дофамина.
Больше всего этому влиянию подвержены дети, потому что их префронтальная кора (отвечающая за контроль и планирование) еще развивается. Они менее способны сопротивляться импульсам, поэтому социальные сети особенно вредны для детей. Вспоминаем вчерашний пост про YouTube, он ровно про это.
Как защитить себя? Понимайте механику, ограничьте время на социальных сетях, дайте своему мозгу время адаптироваться. Замените социальные сети на более полезные деятельности. Читайте, работайте, общайтесь лично, реальный мир реально тема, рекомендую.
Ну и главное, помните, что это не необратимо, ваш мозг может переучиться.
Решительных рекомендаций пост
Образовательных проектов в медиа много, даже бесплатных не мало. А вот бесплатных и при этом уровня топовых бизнес-школ? А таких, где ещё и команда — каждый душка и зайчик, с кем хочется работать, дружить и переписываться после выпуска? Можете не морщить лоб, ровно один. МНМ
Год назад я закончил первый поток Высшей школы новых медиа, и скажу прямо, ничего подобного по соотношению «качество программы / условия / отношение / цена» я в индустрии не встречал.
Это я к чему. Прямо сейчас МНМ набирает сразу на три направления: для медийщиков, пиарщиков и управленцев в медиа. Программы насыщенные, Мастера будут топовые, а главное – после обучения вы попадете в закрытое и самое крутое медиасообщество страны.
Формат: очные модули в Москве по 5–6 дней, проживание и питание включены. На каждое направление берут 75–80 человек, отбор жёсткий — анкета, задание, интервью.
Время найдёте. Все, кто учился со мной, были заняты не меньше вашего. Ни один не пожалел. Все подробности, даты, явки и пароли забирайте тут и на сайте проекта.
Ваш второй (или третий) мозг
У большинства людей сейчас есть доступ к мощным языковым моделям, с этим проблем никаких. Бесплатно, без всяких барабанов, в огромном изобилии. Правда большинство использует их как поисковик, но это к делу не относится.
Есть другой сценарий, который активно используют более продвинутые пользователи. Ты загружаешь в модель свой массив информации по любой нужной теме — документы, отчёты, записи встреч, исследования, контракты — и она начинает работать только по нему. Звучит наверное не очень wow, но это пока не начнешь применять.
Это и есть NotebookLM
По сути — персональная LLM на твоих данных.
Как устроено
Заходишь, создаёшь «записную книжку» под конкретную задачу. Загружаешь источники — PDF, Google Docs, ссылки на сайты и YouTube, скопированный текст, до 50 источников в одной книжке. Дальше работаешь в чате, очень похожем на все LLM, там же задаёшь вопросы, и там же получаешь ответы со ссылками на конкретные места в твоих документах. Модель не знает ничего за пределами того, что ты ей дал, это ограничение и есть главное преимущество.
Восемь лучших сценариев применения
1. Личный преподаватель. Загружаешь материал по теме — просишь объяснить с нуля, с примерами, в приоритетном порядке. Лучше половины онлайн-курсов.
2. Саммари перед встречей. Отчёт на 80 страниц, встреча через два часа. Просишь 10 ключевых пунктов для принятия решений, радуешься.
3. Брифинг. Загружаешь письма, предложения, контекст переговоров. Получаешь пять важных пунктов и три вопроса, которые стоит задать.
4. Подкаст из документа. Кнопка Audio Overview — самая недооценённая функция. Через пару минут получаешь ~10 минут живого диалога на основе твоих источников.
5. Детектор противоречий. Несколько источников по одной теме — загружаешь все сразу, просишь найти расхождения. Полезно при работе с исследованиями или конкурирующими данными. Очень очень полезно в научной деятельности.
6. Экзамен по материалу. Просишь сгенерировать 10 вопросов выбором ответа и открытые. Жесточайший маст для всех педагогов.
7. Переводчик жаргона. Контракт или нормативка — просишь объяснить как двенадцатилетнему и выделить то, что стоит проверить отдельно.
8. Контент-план из хаоса. Часы записей, PDF, разрозненные заметки — всё в один блокноту, и на выходе 10 идей постов с ключевым сообщением каждого.
Не смешивай несвязанные проекты в одном блокноте, качество ответов падает. Чем конкретнее вопрос, тем точнее результат. И всегда проверяй ссылки на источники, галлюцинирует редко, но бывает.
Мы привыкли думать о персональной LLM как о чём-то дорогом и технически сложном, так что изучите NotebookLM — он рядом, бесплатно, прямо сейчас.
лайк шер сэйв энд репит
#нейроинструмент
Вам это точно пригодится
С недавних пор использую MacWhisper, приложение для macOS, которое превращает речь в текст. Делает это по умолчанию локально, без облака, без отправки записей куда-то наружу (облако включается/выключается).
Взял на пробу и оочень очень впечатлен качеством. Умеет убирать слова-паразиты и вздохи, на выходе чистый текст с таймкодами. Для лекций, созвонов, интервью, подкастов — то что надо. Замена стандартной диктовки Apple, только гораздо мощнее.
У меня на маке открыт всегда, во время звонков / разговоров включаю, через 5 минут готовы MR. Раньше использовал fireflies, но они там с ценами чутка с ума сошли, и интерфейс не удобный. А тут все просто, понятно, ничего лишнего. Смело советую.
#нейроинструмент
Мы запускаем Когнита
Три года я пишу про ИИ в Telegram. Три года люди спрашивают, "Как это внедрить в нашу компанию? Как научить команду? Как не отстать от конкурентов?". Старался всегда отвечать на вопросы, в комментариях, лично, в чатах, везде.
Потом я встретил Дмитрия Бескромного, и мы быстро поняли, что думаем одинаково. Что нужно не просто рассказывать про ИИ, а встраивать его в реальные бизнес-процессы, работать не с "базовым уровнем" (как пользоваться ChatGPT), а с "средним уровнем" (как это меняет вашу работу) и "продвинутым" (как это меняет вашу стратегию).
Так родилась Когнита.
Мы не учим людей писать промпты, мы учим компании думать иначе. Мы показываем, где ИИ уже тормозит ваш бизнес и где даст результат в 3-5 раз быстрее. Помогаем топ-менеджменту принимать решения на основе AI-аналитики и встраиваем ИИ в ДНК компании.
За три года на двоих с Димой мы провели более 500 часов консультаций с компаниями разного размера. SPLAT, Benetton, Roche, Сбер, Яндекс, Альфа-Банк, лидеры российского рынка.
Результат выглядит так: маркетинг-команда, которая раньше писала посты неделю, теперь пишет их за день. HR-отдел, который обрабатывал резюме вручную, теперь использует ИИ для первичной фильтрации. Юристы, которые анализировали контракты часами, теперь делают это за минуты.
Но главное, что мы стремимся внедрить — люди начинают думать иначе. Они перестают бояться ИИ и начинают его использовать.
Когнита — это не курс и не тренинг на выходные.
Когнита открывается сегодня. Первые компании, которые присоединятся, получат специальные условия. И на 100% уверен, они получат реальный результат.
Если вы хотите понять, где ИИ даст вам результат, заказывайте диагностику. Если вы хотите встроить ИИ в вашу стратегию, давайте поговорим.
Лайки и шеры категорически приветствуются, дорогие читатели!
Сколько стоит «мы пока не готовы внедрять ИИ»
Четыре триллиона рублей в год. Это не я придумал — «Инфомаксимум» посчитал, сколько российский бизнес мог бы сэкономить, если бы отдал нейросетям 34% офисной рутины. Той самой рутины, с которой они уже "справляются". Сбер в 2025-м отчитался об экономическом эффекте от ИИ — больше 450 млрд рублей. Т-Банк — несколько десятков миллиардов. Яндекс только на оптимизации обучения нейросетей срезал 4,8 млрд в год. Альфа-Банк тоже в процессе.
На фоне таких цифр 4,1 триллиона не фантастика, а суровый факт, и хороший повод спросить себя "мы правда до сих пор руками делаем то, что машина делает быстрее и дешевле"?
Ладно, допустим, вы согласны, но у вас есть вопрос, а с чего начать, куда идти? Думаю сюда, для начала. Есть курс «Нейросети на практике» от Академии Эдюсон. Два месяца, 22 рабочих кейса, 125 нейросетей под капотом — от ChatGPT и YandexGPT до Midjourney и DALL·E 3. Никаких лекций про сингулярность и восстание машин, садитесь и руками настраиваете автоматизацию: таблицы в Excel, сборка презентаций, деловая переписка.
Главное, чему там учат — писать промпты так, чтобы результат получался с первого раза, а не после часа переформулировок. По факту вы начинаете отрезать куски от своей рутины ещё до конца обучения. Доступ к материалам пожизненный, обновления включены. Оставляйте заявку по промокоду ПАРФУН — скидка 65% и второй курс в подарок.
Крупный бизнес уже считает миллиарды экономии от ИИ. Вопрос не в том, нужно ли это вам. Вопрос — когда вы начнёте?
Новая ступень массового эксгибиционизма?
Google выкатила приложение Dreambeans, которое собирает данные из Gmail, Calendar, Photos, YouTube и истории поиска и каждое утро выдаёт 10–14 иллюстрированных «историй» про вашу же жизнь.
Отметили в календаре, что заводите щенка? Получите карточку о том, как жить с собакой. Рядом кофейня у дома, идея для поездки, статья по старым интересам.
Фиксированное число карточек в день, дальше иди живи.
Зачем? Ну, есть у меня гипотеза, чтобы новое место куда можно сунуть рекламу появилось. Хотя это пока не доказано, конечно. Из той же их песочницы родилеся великолепный и великий NotebookLM.
👍🏻 а мне нра
👎🏻 ужас
Манифест Альмана
Вчера OpenAI выложили документ на 13 страниц: «Industrial Policy for the Intelligence Age: Ideas to Keep People First». По сути это манифест о том, как устроить экономику, когда сверхразум заменит половину рабочих мест. Альтман в интервью скромно сравнил это с «Новым курсом» Рузвельта. Но документ и правда весьма, весьма интересный.
Весь документ крутится вокруг трёх целей: распределить выгоды от ИИ на всех, снизить риски и демократизировать доступ к технологии. Звучит как корпоративная миссия на сайте, но дальше начинаются конкретные предложения, и некоторые довольно радикальные.
Публичный фонд благосостояния
Самая громкая идея — создать государственный фонд, в который ИИ-компании скидываются деньгами, а доходы распределяются между всеми гражданами. OpenAI предлагает, чтобы фонд инвестировал в компании, которые строят и используют ИИ, а дивиденды получал каждый американец, независимо от того, есть ли у него акции.
Налог на роботов и четырёхдневная рабочая неделя
Документ предлагает перенести налоговую нагрузку с зарплат на капитал и корпоративную прибыль. Предлагается запустить пилоты четырехдневной рабочей недели без потери зарплаты. ИИ повышает продуктивность — значит, «дивиденд эффективности» можно вернуть людям в виде свободного времени.
«Право на ИИ»
OpenAI сравнивает доступ к ИИ с грамотностью, электричеством и интернетом. Базовый уровень возможностей должен быть доступен всем — школам, библиотекам, малому бизнесу, бедным районам. Бесплатно или почти бесплатно.
Страховочная сетка с автотриггером
Одна из самых интересных механик, когда метрики вытеснения рабочих мест превышают пороговые значения — автоматически включаются расширенные пособия, денежная помощь, страхование зарплат. Без бюрократических согласований, показатели выросли — помощь запустилась. Стабилизировалось — свернулась. Красиво в теории (нереально в практике).
Документ вышел в тот же день, когда The New Yorker опубликовал полуторагодовое расследование о честности Альтмана. Совпадение? Не думаю. Все это выглядит как регуляторный популизм чтобы отвлечь внимание от наездов на Сэма. Ну и хорошая переговорная позиция, OpenAI явно хочет формировать правила игры до того, как их напишут без участия ИИ-индустрии.
Дофаминовые мифы
"Социальные сети сломали ваш мозг через дофаминовую яму", часто в постах и комментариях слышим про эту легендарную яму, звучит научно, и убедительно. Одно но, это не правда. Мне некоторое время назад славно на эту тему "напихали" в комментариях, пошел разбираться еще тогда, делюсь с вами.
Механика того, как работает дофамин, совсем не такая, как рассказывают инфоцыгане. И вообще, мысль что дофамин — это гормон удовольствия это миф. Дофамин — это нейромедиатор, его главная функция не "кайф", а мотивация, он дает сигнал "иди туда", "попробуй еще раз". Возьмите крысу и отключите ей дофамин, крыса больше не будет искать еду, но если вы положите еду ей в рот, она будет наслаждаться вкусом. Удовольствие остается. Мотивация исчезает.
Еще один миф — дофамин накапливается и создает "яму". Второй миф еще более популярный: дофамин накапливается в мозге, как грязь в трубе, и создает "яму", из которой потом сложно выбраться. Дофамин не накапливается а работает импульсами. Всплеск, потом спад, всплеск, потом спад, как пульс. Каждый раз, когда вы видите интересный видеоролик, происходит всплеск дофамина. Потом он спадает, потом вы скролите дальше, видите еще один интересный видеоролик, происходит еще один всплеск. И так сотни раз.
Опасность в том, что в это время ваш мозг адаптируется. Когда вы часами смотрите TikTok с его бесконечным потоком интересных видеороликов, ваш мозг начинает ожидать такого же темпа стимуляции везде. Вы открываете книгу, а первая страница скучная, да и десятая тоже. Ваш мозг ожидает, что через 3 секунды будет что-то интересное, как в TikTok.
Всплеск происходит, когда видеоролик оказывается интереснее, чем вы ожидали. Это называется "reward prediction error" — ошибка предсказания вознаграждения, ваш мозг ожидает уровня интересности X, видеоролик оказывается на уровне X+1, происходит всплеск дофамина.
Больше всего этому влиянию подвержены дети, потому что их префронтальная кора (отвечающая за контроль и планирование) еще развивается. Они менее способны сопротивляться импульсам, поэтому социальные сети особенно вредны для детей. Вспоминаем вчерашний пост про YouTube, он ровно про это.
Как защитить себя? Понимайте механику, ограничьте время на социальных сетях, дайте своему мозгу время адаптироваться. Замените социальные сети на более полезные деятельности. Читайте, работайте, общайтесь лично, реальный мир реально тема, рекомендую.
Ну и главное, помните, что это не необратимо, ваш мозг может переучиться.