Даня @trap_critics Порнорэп на прожекторе знакомил Василия с русским рэпом. Большую часть треков я или знал хорошо, или хотя бы слышал.
Но среди песен АК-47 до минувшего воскресенья мне было известно только великое:
Все говорят: «АК, а как поднять бабла?
Куда приехать?» А-а-азино «Три топора»
Подлинное торжество духа рэп-культуры, конечно.
https://t.me/meme17k/47729
Но среди песен АК-47 до минувшего воскресенья мне было известно только великое:
Все говорят: «АК, а как поднять бабла?
Куда приехать?» А-а-азино «Три топора»
Подлинное торжество духа рэп-культуры, конечно.
https://t.me/meme17k/47729
Telegram
на Youtube уже больше 17ти лет!
АБСАЛЮТ СИНЕМА
😁29🔥7
Вы вольны не соглашаться с некоторыми тезисами, спорить с тональностью и аргументами, но каждая новая работа Ростислава Исааковича Капелюшникова не может оставлять читателя равнодушным. На днях наш главный экономический 🐘 выпустил новый препринт "Риски внедрения искусственного интеллекта для занятости в России".
В современной экономической науке ИИ нередко признается новой технологией общего назначения, способной существенно увеличить общую производительность и серьезно трансформировать рынки труда. Неудивительно, что ИИ порождает алармистские прогнозы о массовой технологической безработице и росте неравенства. Капелюшников указывает, что в литературе выделяют два подхода к измерению влияния ИИ: оценка фактического использования технологии и оценка её потенциального воздействия. Цель работы — впервые в российской литературе количественно оценить потенциальную подверженность рабочих мест в РФ рискам ИИ.
Ставим слонов на пост и разбираемся, что же там такого наисследовал Ростислав Исакыч.
(без душнивола и с иллюстрациями о полученных результатах можно прочитать здесь)
В современной экономической науке ИИ нередко признается новой технологией общего назначения, способной существенно увеличить общую производительность и серьезно трансформировать рынки труда. Неудивительно, что ИИ порождает алармистские прогнозы о массовой технологической безработице и росте неравенства. Капелюшников указывает, что в литературе выделяют два подхода к измерению влияния ИИ: оценка фактического использования технологии и оценка её потенциального воздействия. Цель работы — впервые в российской литературе количественно оценить потенциальную подверженность рабочих мест в РФ рискам ИИ.
Ставим слонов на пост и разбираемся, что же там такого наисследовал Ростислав Исакыч.
(без душнивола и с иллюстрациями о полученных результатах можно прочитать здесь)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Что сделал Капелюшников?
Метод и данные
Исследование опирается на общепринятый в современной экономике труда подход: профессия рассматривается как "пучок задач". Например, профессия макроэкономиста состоит из анализа данных, теоретической интерпретации, прогнозного моделирования и т.д. Как правило, автоматизируются конкретные задачи, а не профессии целиком.
Р.И. использует систему индексов подверженности профессий риску внедрения ИИ, которая в недавней работе была разработана польскими экономистами для МОТ. Они агрегировали около 3к задач в 423 профессии. Каждую задачу оценили по шкале от 0 (не автоматизируется) до 1 (полностью автоматизируется), а затем из этих оценок получили интегральный индекс потенциального воздействия ИИ на профессии (тоже от 0 до 1). Оценивались задачи в три этапа: опрос работников, опрос экспертов рынка труда, приведение данных опросов к общему знаменателю моделями GPT-4o и Gemini. Полученные индексы помогли выделить 6 категорий профессий по степени подверженности риску ИИ: очень высокая, значительная, умеренная, низкая, минимальная и нулевая. Данные о распределении профессий в разных экономиках помогли авторам оценить долю рабочей силы, которую потенциально затронет ИИ. Оговорка: речь о верхнем пороге оценок.
Р.И. использует микроданные Обследования рабочей силы Росстата. Т.к. Общероссийский классификатор занятий гармонизирован с международной классификацией, индексы польских экономистов транспонируются на рынок труда РФ — оценки сопоставимы.
Результаты
Среднее значение индекса для России — 0,3 (примерно треть рабочих задач в РФ потенциально автоматизируются). Каждое десятое рабочее место находится в зоне высокого риска, а каждое третье — значимого риска. Почти во всех профессиях сохраняются задачи, требующие участия человека, а доля рабочих мест, которым грозит полная автоматизация, ничтожно мала — менее 1% (Р.И. считает, что даже эта оценка, вероятно, завышена).
Среди профессиональных групп наибольший риск ИИ у офисных служащих, занятых подготовкой информации (0,53), выше среднего значения риска у руководителей (0,38), а также специалистов высшей (0,39) и средней (0,36) квалификации. В отраслевом разрезе: финансы и страхование (0,5), ИКТ (0,44), проф. и научная деятельность (0,39), оптовая и розничная торговля (0,36), госуправление (0,35), культура, спорт, досуг и развлечения (0,33).
Подверженность риску ИИ выше у женщин (0,33 vs 0,26 у мужчин), у горожан (0,31 vs 0,26 у села), в возрастной группе 20-39 (0,31), а также у работников с высшим образованием (0,37).
Ключевые выводы
• Россия — страна с умеренным потенциальным воздействием ИИ на рынок труда (доля рабсилы с высоким риску ИИ немного ниже, чем в развитых странах, но выше, чем в развивающихся).
• Подавляющее большинство рабочих мест в РФ почти полностью защищены от ИИ характером выполняемых задач.
• Внедрение ИИ в РФ будет сопровождаться не столько вымыванием профессий, сколько реконфигурацией задач внутри них.
• Мы увидим постепенную адаптацию рынка труда к новой технологии — внедрение ИИ по своим последствиям вряд ли принципиально отличается от предшествующих волн техпрогресса.
• Потенциальное воздействие ИИ сосредоточено на чрезвычайно узком круге профессий, остальные (особенно те, что связаны с физическим трудом) де-факто вне зоны досягаемости.
• Различия в степени риска ИИ в зависимости от индивидуальных характеристик крайне незначительны, при этом различия в зависимости от профессиональной и отраслевой принадлежности, напротив, высоки: если господдержка и потребуется, то адресно для ограниченного набора профгрупп.
• Реальное воздействие ИИ наверняка окажется намного слабее потенциального (препятствия внедрения технологии, динамическая адаптация).
• Но нельзя исключать, что негативные последствия для рынка труда окажутся драматичнее, чем то, что показали оценки, сильно зависимые от текущих возможностей технологии, мощный прогресс которой нельзя исключать (это зона неопределенности, непроницаемой для научного анализа и количественных оценок).
Метод и данные
Исследование опирается на общепринятый в современной экономике труда подход: профессия рассматривается как "пучок задач". Например, профессия макроэкономиста состоит из анализа данных, теоретической интерпретации, прогнозного моделирования и т.д. Как правило, автоматизируются конкретные задачи, а не профессии целиком.
Р.И. использует систему индексов подверженности профессий риску внедрения ИИ, которая в недавней работе была разработана польскими экономистами для МОТ. Они агрегировали около 3к задач в 423 профессии. Каждую задачу оценили по шкале от 0 (не автоматизируется) до 1 (полностью автоматизируется), а затем из этих оценок получили интегральный индекс потенциального воздействия ИИ на профессии (тоже от 0 до 1). Оценивались задачи в три этапа: опрос работников, опрос экспертов рынка труда, приведение данных опросов к общему знаменателю моделями GPT-4o и Gemini. Полученные индексы помогли выделить 6 категорий профессий по степени подверженности риску ИИ: очень высокая, значительная, умеренная, низкая, минимальная и нулевая. Данные о распределении профессий в разных экономиках помогли авторам оценить долю рабочей силы, которую потенциально затронет ИИ. Оговорка: речь о верхнем пороге оценок.
Р.И. использует микроданные Обследования рабочей силы Росстата. Т.к. Общероссийский классификатор занятий гармонизирован с международной классификацией, индексы польских экономистов транспонируются на рынок труда РФ — оценки сопоставимы.
Результаты
Среднее значение индекса для России — 0,3 (примерно треть рабочих задач в РФ потенциально автоматизируются). Каждое десятое рабочее место находится в зоне высокого риска, а каждое третье — значимого риска. Почти во всех профессиях сохраняются задачи, требующие участия человека, а доля рабочих мест, которым грозит полная автоматизация, ничтожно мала — менее 1% (Р.И. считает, что даже эта оценка, вероятно, завышена).
Среди профессиональных групп наибольший риск ИИ у офисных служащих, занятых подготовкой информации (0,53), выше среднего значения риска у руководителей (0,38), а также специалистов высшей (0,39) и средней (0,36) квалификации. В отраслевом разрезе: финансы и страхование (0,5), ИКТ (0,44), проф. и научная деятельность (0,39), оптовая и розничная торговля (0,36), госуправление (0,35), культура, спорт, досуг и развлечения (0,33).
Подверженность риску ИИ выше у женщин (0,33 vs 0,26 у мужчин), у горожан (0,31 vs 0,26 у села), в возрастной группе 20-39 (0,31), а также у работников с высшим образованием (0,37).
Ключевые выводы
• Россия — страна с умеренным потенциальным воздействием ИИ на рынок труда (доля рабсилы с высоким риску ИИ немного ниже, чем в развитых странах, но выше, чем в развивающихся).
• Подавляющее большинство рабочих мест в РФ почти полностью защищены от ИИ характером выполняемых задач.
• Внедрение ИИ в РФ будет сопровождаться не столько вымыванием профессий, сколько реконфигурацией задач внутри них.
• Мы увидим постепенную адаптацию рынка труда к новой технологии — внедрение ИИ по своим последствиям вряд ли принципиально отличается от предшествующих волн техпрогресса.
• Потенциальное воздействие ИИ сосредоточено на чрезвычайно узком круге профессий, остальные (особенно те, что связаны с физическим трудом) де-факто вне зоны досягаемости.
• Различия в степени риска ИИ в зависимости от индивидуальных характеристик крайне незначительны, при этом различия в зависимости от профессиональной и отраслевой принадлежности, напротив, высоки: если господдержка и потребуется, то адресно для ограниченного набора профгрупп.
• Реальное воздействие ИИ наверняка окажется намного слабее потенциального (препятствия внедрения технологии, динамическая адаптация).
• Но нельзя исключать, что негативные последствия для рынка труда окажутся драматичнее, чем то, что показали оценки, сильно зависимые от текущих возможностей технологии, мощный прогресс которой нельзя исключать (это зона неопределенности, непроницаемой для научного анализа и количественных оценок).
❤32
Что я обо всем этом думаю?
Ростислав Исакыч, как обычно, пишет о том, что прямо сейчас наиболее обсуждаемо. Человеку 75 лет, а он не просто остается актуальным, но еще и осваивает новые методы и профессионально анализирует проблемы, про которые никто и не думал на экономическом факультете МГУ в советские годы (надо про Р.И. снять биографический фильм, таких слоняр в нашем профсообществе мало).
Выбор Р.И. метода исследования с точки зрения современных фронтирных исследований в области экономики труда адекватный. Данный подход сегодня доминирует в литературе. Фокус не на профессиях, а на пучках задач помогает разграничить два ключевых эффекта:
• эффект вытеснения — технология замещает труд капиталом;
• эффект восстановления — технология, высвобождает те часы, которые уходили на рутину, что создает пространство для появления новых задач, требующих навыков, в которых у человека есть сравнительное преимущество относительно машин.
Выводы Капелюшникова согласуются и с другими современными эмпирическими исследованиями, и с теоретическими моделями (тут ключевая работа Аджемоглу и Рестрепо 2019 года).
Кроме того, если традиционная рамка анализа влияния автоматизации была сосредоточена на средне- и низкоквалифицированных кадрах, то относительно ИИ консенсус в том, что влияние в большей степени распространяется уже на верхние сегменты рабочей силы. Но это на деле скорее снижает социальные риски, потому как более квалифицированные работники, как правило, обладают большей способностью к обучению, быстрее адаптируются к изменениям, а их сравнительные преимущества к созданию и выполнению новых задач мощнее.
Как и Р.И., экономический мейнстрим скептически смотрит на технологический алармизм. На то две причины.
Во-первых, потенциальная подверженность ≠ фактическое воздействие. Если техническая возможность автоматизации существует, это не означает, что ей непременно воспользуются. Внедрение любой технологии — это не только выгоды, но и издержки. Например, персонал может сопротивляться или саботировать нововведения — переход на новый софт или банальное изменение формы отчетности в Excel нередко сопровождается продолжением части сотрудников "работы по старинке". Технология может быть дорогой и требовать затратного обслуживания, а выхлоп от нее здесь и сейчас неочевиден. Да и временной простой из-за перехода стоит денег. Поэтому обычно полноценный технологический сдвиг растянут во времени, что дает возможность к нему адаптироваться.
Во-вторых, не стоит забывать, что экономика — штука сложная, где часто кроме прямого эффекта есть обратные, а краткосрочное воздействие отличается от долгосрочного. Если ИИ и правда является технологией общего назначения, в долгосрочной перспективе это повысит общую производительность, что означает рост доходов в экономике. А где доходы, там и новые товары и услуги, а где товары и услуги, там и новые рабочие места, профессии и задачи (и об этом нам красноречиво рассказывает экономическая история).
Конечно, как и у любого количественного исследования, в работе Капелюшникова есть явные ограничения, о чем в т.ч. пишет и он сам. Индекс риска ИИ — это про снимок в моменте, который далеко не всегда схватывает динамику. Мы не знаем, что произойдет с относительными зарплатами, как отреагируют работники и работодатели, каковы пределы применимости и развития данной технологии. Здесь на помощь приходит теория, которая согласуется с текущей эмпирикой. Но и теория не может дать исчерпывающие ответы, потому как строится на предположениях.
Отдельный вопрос — насколько в РФ в условиях дефицита кадров и исторического минимума безработицы нужно фокусироваться на угрозах занятости, а не на на потенциале преодоления демографического тренда?
В реальности этот сюжет не только про Россию, но и про стареющие экономики в целом, где на дистанции уместно говорить не столько про кадровые потери, сколько про возрастающий дефицит трудовых ресурсов (особенно, если вспомнить про проблемы финансирования пенсионных систем и т.д.).
Однако, и здесь перед нами то самое пространство неопределенности, о котором в заключении пишет Р.И.
Ростислав Исакыч, как обычно, пишет о том, что прямо сейчас наиболее обсуждаемо. Человеку 75 лет, а он не просто остается актуальным, но еще и осваивает новые методы и профессионально анализирует проблемы, про которые никто и не думал на экономическом факультете МГУ в советские годы (надо про Р.И. снять биографический фильм, таких слоняр в нашем профсообществе мало).
Выбор Р.И. метода исследования с точки зрения современных фронтирных исследований в области экономики труда адекватный. Данный подход сегодня доминирует в литературе. Фокус не на профессиях, а на пучках задач помогает разграничить два ключевых эффекта:
• эффект вытеснения — технология замещает труд капиталом;
• эффект восстановления — технология, высвобождает те часы, которые уходили на рутину, что создает пространство для появления новых задач, требующих навыков, в которых у человека есть сравнительное преимущество относительно машин.
Выводы Капелюшникова согласуются и с другими современными эмпирическими исследованиями, и с теоретическими моделями (тут ключевая работа Аджемоглу и Рестрепо 2019 года).
Кроме того, если традиционная рамка анализа влияния автоматизации была сосредоточена на средне- и низкоквалифицированных кадрах, то относительно ИИ консенсус в том, что влияние в большей степени распространяется уже на верхние сегменты рабочей силы. Но это на деле скорее снижает социальные риски, потому как более квалифицированные работники, как правило, обладают большей способностью к обучению, быстрее адаптируются к изменениям, а их сравнительные преимущества к созданию и выполнению новых задач мощнее.
Как и Р.И., экономический мейнстрим скептически смотрит на технологический алармизм. На то две причины.
Во-первых, потенциальная подверженность ≠ фактическое воздействие. Если техническая возможность автоматизации существует, это не означает, что ей непременно воспользуются. Внедрение любой технологии — это не только выгоды, но и издержки. Например, персонал может сопротивляться или саботировать нововведения — переход на новый софт или банальное изменение формы отчетности в Excel нередко сопровождается продолжением части сотрудников "работы по старинке". Технология может быть дорогой и требовать затратного обслуживания, а выхлоп от нее здесь и сейчас неочевиден. Да и временной простой из-за перехода стоит денег. Поэтому обычно полноценный технологический сдвиг растянут во времени, что дает возможность к нему адаптироваться.
Во-вторых, не стоит забывать, что экономика — штука сложная, где часто кроме прямого эффекта есть обратные, а краткосрочное воздействие отличается от долгосрочного. Если ИИ и правда является технологией общего назначения, в долгосрочной перспективе это повысит общую производительность, что означает рост доходов в экономике. А где доходы, там и новые товары и услуги, а где товары и услуги, там и новые рабочие места, профессии и задачи (и об этом нам красноречиво рассказывает экономическая история).
Конечно, как и у любого количественного исследования, в работе Капелюшникова есть явные ограничения, о чем в т.ч. пишет и он сам. Индекс риска ИИ — это про снимок в моменте, который далеко не всегда схватывает динамику. Мы не знаем, что произойдет с относительными зарплатами, как отреагируют работники и работодатели, каковы пределы применимости и развития данной технологии. Здесь на помощь приходит теория, которая согласуется с текущей эмпирикой. Но и теория не может дать исчерпывающие ответы, потому как строится на предположениях.
Отдельный вопрос — насколько в РФ в условиях дефицита кадров и исторического минимума безработицы нужно фокусироваться на угрозах занятости, а не на на потенциале преодоления демографического тренда?
В реальности этот сюжет не только про Россию, но и про стареющие экономики в целом, где на дистанции уместно говорить не столько про кадровые потери, сколько про возрастающий дефицит трудовых ресурсов (особенно, если вспомнить про проблемы финансирования пенсионных систем и т.д.).
Однако, и здесь перед нами то самое пространство неопределенности, о котором в заключении пишет Р.И.
Telegram
Мемы и точка
Маленькие дети!
Ни за что на свете
В книжный не ходите
Макро покупать!
Продвинутая макроэкономика — это то еще вещество, изменяющее сознание. Стоит только в ней прокачаться, как вдруг начинаешь смотреть на мир по-другому. Иногда эффект седативный, а иногда вызывает эйфорию. Так что будьте аккуратнее и предупредите всех, чтобы даже не прикасались к учебникам по продвинутой макре!
https://t.me/memesdotorg/15936
Я проверил. Реально в некоторых магазинах сходное предупреждение есть (см. раз, два). С чего бы?
Веселье кончилось, начинается душнилово. Дальше читайте на свой страх и риск. Я вас предупредил🤬
В 8 главе, посвященной теории потребления, в разделе о выборе агента в экономике с неопределенностью формализуется гипотеза случайного блуждания, а затем рассказывается об её эмпирическом тестировании. Суть такая.
Согласно гипотезе перманентного дохода (предсказуемый доход на дистанции), агент, максимизирующий полезность от потребления во времени при имеющейся информации о динамике дохода(и равенстве реальной ставки процента норме дисконтирования, о чем писал здесь ) , будет стремиться в каждом периоде поддерживать одинаковый уровень реального потребления, т.е. ожидаемое будущее потребление равно текущему. Любые ожидаемые изменения дохода уже учтены агентом в процессе принятия решения о величине и текущего, и будущего потребления. Проще говоря, если 11 месяцев доход агента равен фиксированной зарплате, но в 12 месяц ему выплачивается заранее известная по величине премия плюсом, он будет сглаживать потребление на всей дистанции года, а не резко наращивать потребление в 12 месяц.
Но неопределенность предполагает, что могут происходить и неожиданные изменения дохода. Неожиданное = непредсказуемое. Следовательно, итогом решения агента на горизонте планирования будет: потребление в будущем равно текущему плюс случайная величина, значение которой зависит от факторов, которые невозможно предвидеть. Выходит, что из гипотезы перманентного дохода вытекает, что потребление следует случайному блужданию(строго говоря, "мартингалу", но отождествлять эти понятия —стандартная практика в экономике) .
Этот результат получен экономистом Робертом Холлом в статье 1978 года, где он анализировал стохастические процессы применительно к динамике потребительского выбора. Вывод Холла о случайном блуждании во многом противоречил существовавшим тогда взглядам.
После этого утверждения в учебнике следует сноска:
Других упоминаний чего-либо запрещенного и подцензурного в учебнике нет. Подлинная комедия вместо трагедии👏
P.S. Если вам интересно, что показали эмпирические тесты, ставьте😁
Ни за что на свете
В книжный не ходите
Макро покупать!
Продвинутая макроэкономика — это то еще вещество, изменяющее сознание. Стоит только в ней прокачаться, как вдруг начинаешь смотреть на мир по-другому. Иногда эффект седативный, а иногда вызывает эйфорию. Так что будьте аккуратнее и предупредите всех, чтобы даже не прикасались к учебникам по продвинутой макре!
https://t.me/memesdotorg/15936
Я проверил. Реально в некоторых магазинах сходное предупреждение есть (см. раз, два). С чего бы?
Веселье кончилось, начинается душнилово. Дальше читайте на свой страх и риск. Я вас предупредил
В 8 главе, посвященной теории потребления, в разделе о выборе агента в экономике с неопределенностью формализуется гипотеза случайного блуждания, а затем рассказывается об её эмпирическом тестировании. Суть такая.
Согласно гипотезе перманентного дохода (предсказуемый доход на дистанции), агент, максимизирующий полезность от потребления во времени при имеющейся информации о динамике дохода
Но неопределенность предполагает, что могут происходить и неожиданные изменения дохода. Неожиданное = непредсказуемое. Следовательно, итогом решения агента на горизонте планирования будет: потребление в будущем равно текущему плюс случайная величина, значение которой зависит от факторов, которые невозможно предвидеть. Выходит, что из гипотезы перманентного дохода вытекает, что потребление следует случайному блужданию
Этот результат получен экономистом Робертом Холлом в статье 1978 года, где он анализировал стохастические процессы применительно к динамике потребительского выбора. Вывод Холла о случайном блуждании во многом противоречил существовавшим тогда взглядам.
После этого утверждения в учебнике следует сноска:
Действительно, когда Холл представлял работу, в которой он вывел и тестировал результаты о случайном блуждании, один известный макроэкономист сказал ему, что такую статью можно написать только под воздействием наркотиков.
Других упоминаний чего-либо запрещенного и подцензурного в учебнике нет. Подлинная комедия вместо трагедии
P.S. Если вам интересно, что показали эмпирические тесты, ставьте
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁119👍9😎6🔥3
Forwarded from Агрономика
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Будущее еды: биотех, экология и при чём тут русский космизм — интервью с Сергеем Ивановым
▶️ В новом выпуске «Промкаста» говорим с Сергеем Ивановым, исполнительным директором ЭФКО, одного из крупнейших агропромышленных холдингов России. Сергей — один из немногих руководителей в отрасли, кто свободно рассуждает о CRISPR, аутофагии и «серебряной экономике».
Обсудили, что будет есть человечество через 20 лет. Каким образом биотехнологии поддержат традиционное сельское хозяйство, но не заменят его. Почему традиционализм не противоречит радикальным инновациям, и как этика определяет бизнес. Чем «единица природы» лучше углеродного следа, и что не так с ESG-повесткой.
▶️ «Промкаст» – видеопроект Издательского дома «Новые отраслевые медиа», который развивает более 30 узкоспециализированных Telegram-каналов о ключевых секторах экономики – от добывающей и обрабатывающей промышленности до сельского хозяйства, от фарминдустрии до строительства и ритейла.
О чем говорим в выпуске:
00:27 Третье одомашнивание: микроорганизмы как новый фронтир
07:31 Биотех и природоподобные технологии: что будет кормить человечество
15:39 Экономика плодородия: инновации, агрохолдинги и развитие предпринимательства на земле
29:04 Проекты ЭФКО: сладкий белок, активаторы аутофагии и растительное мясо
35:57 Мировой биотех: CRISPR/Cas и искусственный интеллект
42:03 Традиционализм, этика и корпоративная культура
01:01:20 ESG против «единицы природы»: земля, вода, климат и биоразнообразие
01:03:55 Открытые инновации после 2022 года
01:07:03 Публичность руководителя: от пресс-службы к 700 тысячам подписчиков
Выпуски «Промкаста» на других платформах:
📷 YouTube
📺 VK Video
📺 Rutube
🎵 Яндекс Музыка
💬 MAX
™️ Агрономика в Telegram | в MAX
Обсудили, что будет есть человечество через 20 лет. Каким образом биотехнологии поддержат традиционное сельское хозяйство, но не заменят его. Почему традиционализм не противоречит радикальным инновациям, и как этика определяет бизнес. Чем «единица природы» лучше углеродного следа, и что не так с ESG-повесткой.
О чем говорим в выпуске:
00:27 Третье одомашнивание: микроорганизмы как новый фронтир
07:31 Биотех и природоподобные технологии: что будет кормить человечество
15:39 Экономика плодородия: инновации, агрохолдинги и развитие предпринимательства на земле
29:04 Проекты ЭФКО: сладкий белок, активаторы аутофагии и растительное мясо
35:57 Мировой биотех: CRISPR/Cas и искусственный интеллект
42:03 Традиционализм, этика и корпоративная культура
01:01:20 ESG против «единицы природы»: земля, вода, климат и биоразнообразие
01:03:55 Открытые инновации после 2022 года
01:07:03 Публичность руководителя: от пресс-службы к 700 тысячам подписчиков
Выпуски «Промкаста» на других платформах:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤13👍6🔥2
Григорий Баженов
Маленькие дети! Ни за что на свете В книжный не ходите Макро покупать! Продвинутая макроэкономика — это то еще вещество, изменяющее сознание. Стоит только в ней прокачаться, как вдруг начинаешь смотреть на мир по-другому. Иногда эффект седативный, а иногда…
Telegram
Frank Media
🖍🖍 «Литрес» снял пометку о вреде употребления наркотиков с учебника «Продвинутый курс макроэкономики», выпущенного РАНХиГС.
Канал Frank Media в Telegram | MAX
Канал Frank Media в Telegram | MAX
😁81🍾31🔥11🫡8😎3
Forwarded from ФРОНДА
Ровно неделю назад 400 зрителей воочию смотрели наше развлекательное лэйт-найт-шоу в центре Москвы — делимся с вами первым фотоотчетом 🤩
Что наша команда унесла с собой после этого вечера?
Приобрести главного амбассадора этого вечера можно тут:
🖱 «ФРОНДА» НА САЙТЕ
🖱 OZON
Что наша команда унесла с собой после этого вечера?
🌟 Ватоадмин о причинах политической апатии в 2000-х:
После реформ конца 80-х и тяжелых 90-х годов в нулевые люди наконец получили возможность богатеть и заниматься устройством собственной жизни. Это была первая передышка после долгого периода нестабильности, поэтому трудно обвинять общество в том, что оно предпочло сосредоточиться на личном благополучии, а не на политике или происходящих вокруг трагедиях. Кроме того, конец 80-х и начало 90-х стали пиком политизации российской молодежи. Многие искренне верили, что отказ от прежней партийной системы автоматически приведет к лучшей жизни. Однако реальность 90-х оказалась гораздо тяжелее ожиданий. Это породило глубокое разочарование, которое во многом определило настроения 2000-х: пережитый опыт отбил у многих людей интерес к общественной деятельности.
🌟
Лиза Лазерсон о сетевой культуре:
С распространением интернета и соцсетей в 2000-е начала формироваться сетевая культура, которая постепенно разрушала прежнюю относительно однородную культуру. Раньше вся страна смотрела одни и те же фильмы и передачи, у людей были общие культурные ориентиры. Но с приходом интернета это единое пространство стало распадаться на множество локальных трендов и сообществ. Вместе с этим начала возвращаться и политизация: интернет дал людям новые возможности для самоорганизации и участия в жизни общества. Символично, что в 2011 году журнал
Time
назвал человеком года не конкретного человека, а абстрактного протестующего. Это был год массовых протестов по всему миру — от
Occupy Wall Street
до Болотных протестов.
🌟
Григорий Баженов об экономике:
Несмотря на высокую инфляцию, рост номинальных и реальных доходов стабильно опережал удорожание товаров, а экономика постепенно нормализовалась после неспокойного десятилетия. На фоне очень низкой стартовой базы это выглядело как резкий рывок: от дефицита к торговым центрам, кредитным покупкам и массовому потреблению техники и автомобилей.
🌟
Даня Порнорэп о русском рэпе:
Взлет русского рэпа был связан с тем, что он наконец попал в узнаваемую для слушателя социальную реальность. Каста, а затем Гуф и группа
Centr
начали использовать более разговорный, иногда литературно окрашенный язык, фиксируя повседневный опыт улиц и формулируя центральную мысль всего жанра: «Мы обычные парни с улицы, которые ежедневно сталкиваются с несправедливостью и запрещенными веществами». Теперь слушатели в разных городах — от Ростова до Екатеринбурга и Владивостока — узнавали в треках собственную жизнь и говорили о ней тем же языком. А благодаря социальным сетям в лице «ВКонтакте» представители жанра обошли традиционные медиа-каналы — радио и телевидение, куда подобный контент просто не пробивался.
🌟
Максим Шевченко о журналистике и телевиденье:
Атмосфера независимой прессы была совершенно уникальной. Зарплаты — микроскопические, но мой тогдашний начальник Виталий Третьяков позволял практически все: главное, чтобы текст был сильным и интересным. В одной газете могли соседствовать репортажи из Таджикистана времен гражданской войны и аналитические тексты о Жозефе де Местре или работы Дмитрия Галковского. Позже я пришел на Первый канал по приглашению Константина Эрнста. При всей моей неопытности в ведении прямых эфиров это был уникальный опыт. И вплоть до 2008 года я сохранял ощущение свободы и работал без цензуры.
Приобрести главного амбассадора этого вечера можно тут:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM