Сначала объясню термин, у нас не клуб 3D-печати. Деталь отрывается от стола посреди печати. Сопло об этом не знает и продолжает выдавливать пластик в воздух. Через несколько часов на столе не деталь, а ком спутанных нитей. Печатники называют это спагетти. Выглядит именно так. У меня такое было несколько раз. Причина каждый раз одна — температура печати. Не та температура: слои не спекаются между собой, деталь хрупкая, первый слой не держится на столе. Дальше отрыв, и привет, лапша. Каждая такая попытка — ночь печати в мусор, пластик в мусор и сдвинутый срок. Почему ИИ тут не решает Спроси у модели температуру для PLA или PETG — она выдаст диапазон из документации. Правильный диапазон. Средний по всем катушкам мира. Но она не знает мою катушку. Мой стол. Сквозняк в моей комнате. То, что эта партия ведёт себя иначе, чем предыдущая. Рабочую точку нахожу я. Пробой. Смотрю первый слой, смотрю, как ложится шов, трогаю деталь на излом. Он знает среднее. Я знаю своё. Кто у кого учится ИИ — умный студент. Начитанный, быстрый, уверенный. Но студент. Он не решает, что возможно. Это решаю я. Модель регулярно говорит: это невозможно, так не делают, параметр вне нормы. Я не спорю. Я иду и проверяю. Замер, пробная деталь, тестовый прогон. Иногда он прав. Иногда получается то, что «невозможно». Тогда я забираю это себе в работу. Вот за это и платят. Не за скорость. За то, что ты знаешь, где студент ещё не учился. Спагетти в офисе Там то же самое, только без пластика. Ссылка на пункт договора, которого нет. Расчёт с поехавшими единицами и правдоподобным итогом. Код, который прошёл тесты и упал на реальных данных. И самое важное: всё это приходит с пометкой «готово». Станок отчитался, что работа выполнена. Модель отчиталась, что задача решена. Отчёт красивый, а на столе лапша. Ловит это только тот, кто смотрит своими глазами. Ну или сиди с лапшой. Про врачей, для контраста. Британские учёные доказали :) Август 2025-го, The Lancet. Четыре клиники в Польше, врачам поставили ИИ, подсвечивающий полипы. Потом проверили, как те же врачи работают без подсветки. Находили аденомы: 28,4% до. 22,4% после. Врачи не поглупели. Они привыкли, что за них смотрит машина. Исследование наблюдательное, не эксперимент — но направление понятное. Разница между мной и ними не в инструменте. В том, кто кому ставит задачу. Как я его учу? Даю контекст задачи, а не вопрос в воздух. Правлю там, где он тянет среднее. Записываю правило, чтобы не объяснять одно и то же двадцать раз. И не проверяю переспросом. Переспросишь — он извинится и выдаст ту же ошибку другими словами. Проверка только руками. Вопрос. Кто у кого учится в твоей работе? Если ИИ объясняет тебе, что возможно в твоей же области — тренер уже не ты. Часть 7 — откуда возьмутся тренеры? Джунов не берут, их задачи забрал ИИ. Сеньоры привыкают смотреть чужими глазами. Воронка сломана с двух концов.

Лайк, если у тебя тоже были свои спагетти и продолжим. Чуть позже попробую раскрыть эффект Рингельмана вместе с ИИ, а не с людьми.