Семь лет подряд я слежу за качеством своего сна. Часы на запястье каждое утро выдают процент, и с 2020 года он вырос с 75 до 93. Ложусь спать до десяти вечера преимущественно, встаю без будильника. Все семь лет в этом процессе никакой ИИ не участвовал ИИ.
Несколько недель назад я наконец построил канал, который каждый день сам забирает данные здоровья из телефона, будь то сон, шаги, пульс или тренировки, трекер Помодоро. Все это автоматом складывается в мою собственную базу на компьютере. Счёт идёт на миллионы отдельных записей за эти годы. Раньше эти данные лежали внутри приложения производителя часов и были доступны только в виде красивых графиков за неделю. Теперь они мои, в структуре, которую видит и я, и мой ИИ-агент, с которым я работаю. Эти данные будут участвовать в стратегировании, в генерации персонального руководства, планах на день и тп.
Когда люди слышат «ИИ и тренировки», обычно представляют приложение-тренера, которое разговаривает голосом и подбадривает после пробежки. Я строил не это. Прежде чем просить ИИ что-то советовать о теле, стоит честно ответить на вопрос: а на основании чего он вообще будет советовать? На основании того, что я вспомню и опишу словами вечером в чате и только на основании универсальных знаний, или на основании того, что реально происходило с телом каждую минуту последних лет?
Разница похожа на разницу между визитом к врачу без карты и с картой. Без карты врач слушает то, что вы сами вспомнили и сумели пересказать, а память человека о собственном теле короткая и избирательная. С картой врач видит закономерность за месяцы, а не пересказ вчерашнего дня. Совет от ИИ настолько хорош, насколько хороши данные, на которые он опирается, а не насколько умна модель за ним.
Это тот же принцип, о котором я уже писал применительно к работе: контекст важнее кода, а данные важнее LLM-модели. Пока личный контекст живёт только в голове или размазан между десятком приложений, даже лучшая модель работает вслепую и достраивает недостающее собственными догадками. Как только данные оказались в одном месте, а не разбросаны между приложением часов, заметками и памятью, разговор с ИИ о собственном теле стал другим. Не «мне кажется, я плохо сплю в последнее время», а конкретная кривая за три месяца. Не «вроде я много хожу», а точное число шагов и то, как оно падает именно по вторникам после тяжёлых встреч.
За этим стоит более общий подход к тому, как вообще работать с ИИ, которому поставляешь данные о себе. Если хочется, чтобы ИИ был максимально полезен, придётся выработать новую культуру жизни и работы: собирать данные о себе системно и осознанно, а не по случаю, и держать их в структуре, которую видят разные агенты, а не рассыпанными по десятку приложений и по памяти. Здесь в посте я рассказываю про досуг, но у меня то же самое устроено и с рабочими проектами: там, где история решений и контекст собраны в одном месте, а не размазаны по чатам и головам участников, ИИ перестаёт гадать и начинает опираться на факты.
Так что прежде чем ждать от ИИ толкового совета про тело, стоит проверить один вопрос: у него вообще есть постоянный канал получения данных, или он снова работает с пересказом и на основе обрывочных данных