67332
Пишу про будущее: AI, web3, технологии и общество. Ускоряемся. Автор: @sgershuni Инвестирую: cyber.fund Построил: Credentia, Deep Skills, Codex Town
Еще одна, связанная мысль: текущие выборы — начало новой эпохи, когда сколько-нибудь значительную роль играют не традиционные медиа, типа газет и ТВ, а новые: подкасты с кандидатами, ончейн рынки предсказаний, твиттер, ютуб кампании.
Все смеялись, а сейчас уже никто не смеется.
Советник по безопасности Президента США на протяжении часа рассказывал о стратегической важности ИИ в национальной безопасности.
Быстро мы прошли путь от "ой, милая зверушка не умеет считать буквы r в strawberry" до "доминация в ИИ — императив геополитической стабильности и безопасности США".
Несколько тезисов:
— ИИ наиболее критическая технология для национальной безопасности
— Лидерство в ИИ = залог геополитической доминации
— Президент и Белый Дом рук не покладая пишут указы о домашнем производстве чипов, массовому завозу ML рисечеров и дата сатанистов в Штаты, и вообще. Гринкарту при въезде на лоб.
— США должны быстрее других стран внедрить ИИ на всех уровнях системы безопасности и Армии
— China. China. China.
— Больше всего боевой ИИ сегодня тестируется в русско-украинской войне, внимательно изучаем уроки
— В рамках National Security Memorandum происходит внедрение ИИ и одновременно тестирование ИИ прямо на поле боя в Украине — некоторые уроки уже имплеметированы в US Army (дроны, jamming)
— Даже если у нас модели круче, тот, кто быстрее внедрит может победить, поэтому надо ускоряться
— Мы постоянно видим попытки nation state шпионажа против ИИ-лаб, поставим мотоциклечиков-пулеметчиков у входа, будем бдеть!
— Надо построить 10, а лучше 100 гигаватт чистой (читай: атомной) энергогенерации исключительно для ИИ в следующие "несколько" лет 🤯
- Google выпускает лучший продукт за годы, NotebookLM
- Через три недели Meta релизит опенсорсную и бесплатную альтернативу, NotebookLlama
Как это работает?
1. PDF или другой документ превращается в текст
2. На основе текста собирается сценарий подкаста
3. Сценарий обрабатывается, добавляет драматургия
4. Генерируется аудио
Работает с любой моделью, запускать можно локально.
Скачать можно тут: https://github.com/meta-llama/llama-recipes/tree/main/recipes/quickstart/NotebookLlama
Вчера мы говорили много о роли и позиции разных стран в ИИ-гонке: обсудили вчерашний документ Белого Дома, в котором они заявляют что ИИ — это ключевой элемент геополитического лидерства и безопасности; поговорили о зависимости и экспортируемости ИИ, а так же о том как разные страны и системы подходят к проблеме.
Хочу дополнить эту беседу довольно показательным графиком о количестве установленных серверов в стране. Примерно такая же картина с производством чипов (+Тайвань) и, естественно, тренировкой моделей.
Мы начнем стрим через 40 минут. Понял, что была ошибка во времени начала стрима.
Вопросы можно писать под этим постом. (Бот требует решить капчу в группе)
Новый бенчмарк: майнкрафт.
Вы можете запустить очередного LLM-бота в майнкрафт и на основе того, что он там сделает оценить его моральные, эстетические качества и чувство прекрасного 🫥
Я насчитал штук 10 совершенно новых продуктов, каждый из которых может стать миллиардным бизнесом, которые были принципиально невозможны вчера, до релиза Computer Use у Антропика.
Некоторые скажут: зачем LLM учиться человеческим интерфейсам, если она может напрямую через API? Зачем Тесле учиться видеть, если можно запрограммировать дороги? Зачем роботам 5 пальцев, если есть более эффективные конфигурации?
Ответ: обратная совместимость. Пройдут десятилетия или даже столетия, прежде чем все дороги на планете будут построены специально для self-driving cars. Большинство инструментов и вещей, типа ручек дверей и микроволновок, созданы для владельцев пальцев и кистей. Интернет создан с (пусть кривыми, но) человеко ориентированными интерфейсами.
Поэтому победят продукты, которые идеально работают как в новом, автоматизированном-роботизированном, так и в классическом, человеческом, мире.
Антропик дропнул новую модель!
Из крутого:
1. Бенчмарки. Как обычно, лучше чем все что было до. Но, главное, SWE-bench и TAU теперь часть стандартных эвалов. То есть создатели модели понимают, что использование модели — это агенты! (31 октября мои друзья запустят группу для тех, кто хочет делать агентов)
2. Claude теперь работает с компьютером. Не просто пишет код, а прям умеет запускать любые программы, кликать мышкой и делать все, что вы можете сделать за компьютером, но без вас. Пропатчить KDE2 под freeBSD там...
Радикальные сторонники алгократии не очень понимают, что без легитимности и ощущения что государство на твоей стороне, реальная демократия не может работать.
Радикальные консерваторы не понимают, что любая система в которой человек принимает все решения очень быстро, неизбежно и безвозвратно проиграет системе, где решения принимает человек + машина.
Но оба слишком заняты тем, чтобы орать друг на друга в интернете, нежели чем строить что-то реальное.
Чтобы говорить о влиянии ИИ автоматизации на макроэкономику, нужно ответить на несколько вопросов:
1. Какая доля задач (в любых профессиях и вертикалях) может быть автоматизирована с помощью ИИ?
2. До какой степени каждая задача автоматизируема (от экономии времени до полной автоматизации)?
3. Как будет меняться "порог автоматизации" (задачи ниже порога автоматизируемы, а выше порога всегда выполняются человеком)?
4. Какова зависимость (α) возможности автоматизации через ИИ сегодня) и (β) возможности автоматизации от будущих инноваций в ИИ во времени?
(1), (2): Gpts пейпер дает неплохую оценку, примерно в 20%, используя взвешенную к доле от GDP роль каждой конкретной задачи, показывая долю автоматизации отдельных задач. Хотя, за почти 2 года с моменты публикации способности моделей существенно выросли, но еще не дошли до уровня экономически обоснованного (автоматизация дешевле, чем оставить процесс как есть) и повсеметного внедрения. Например, это видно с возможностями естественной генерации речи (advanced speech mode), генерации видео или мультимодальных LLM.
(3): Мой основной аргумент в пользу киберэкономики — этот порог развернется в другую сторону. Сегодня любая критическая задача, типа стратегического решения в безопасности, лечении больного, экономике, бизнесе принимается человеков и не подлежит автоматизации. По мере роста способностей к reasoning и анализу данных, особенно постоянных, используя кибернетическую обратную связь, такие решения перестанут быть конкурентными и эффективными без использования data-driven AI-augmented функций. Останется ответственность, но процесс принятия решения на основе интуиции с определенного момента (и до лимита всех возможных решений) будет проигрывать аугментированному подходу в силу ограниченности памяти, reasoning capabilities, ресурсам по процессингу человеческого мозга против машины.
(4): Вопрос на который нельзя ответить неспекулятивно, но фактически любые прогнозы о росте (или падении) GDP или рынка труда от автоматизации строятся на статической картине мира, в которой прогресс остановится и больше невозможен. Что. конечно, эмпирически никогда не было правдой.
Глобально, в (4) степень автоматизации задач влияет на общий объем (1 вопрос) и на степень автоматизации (2 вопрос). Например, автоматизация исследований имеет положительную обратную связь и ведет к увеличению скорости инноваций, что любая статическая модель fails to capture. Другой пример — это скорость и глубина внедрения, которые сильно выигрывают от разработки методов обеспечения reliability в стохастических ИИ-системах, mechanistic interpretability для гарантии прозрачности и "понимаемости" ИИ-инструментов. В областях типа стратегического управления бизнесом, медицины, безопасности именно эти "сопутствующие" инновации, а не усиление способностей самих моделей приведет к значительному росту доли автоматизируемых задач.
Некоторыми выводами из ответа на эти вопросы могут быть эффекты на макро показатели. Например, полная автоматизация скорее ведет к росту total factor productivity и job displacement, а частичная — к росту labor productivity и более прямому (как минимум, быстрому) эффекту на ВВП.
Новая абсолютно бесплатная/открытая нейронка от NVIDIA уничтожила всех, кроме последних о1 моделей.
При этом, её сделали в первую очередь для синтетических данных.
О том как ИИ заработал $150M
Я писал (и, признаюсь, зависал подолгу) о infinite backrooms — там несколько Клодов общаются между собой на техномистические shell-подобные темы. Психоанализ ИИ. Шизофазия человечества. Галлюцинации сна элетро-Шивы. Мемасы, пепяка, упяка, лепра. И, конечно, культ Ануса. Ну вы поняли, все как обычно — интернет.
Автор потом сделал аккаунт в твиттере, чтобы эти шизоКлоды щитпостили на массы. В частности, у него немного съехала кукуха на фоне мема про Goatse (тот самый мем про анусы со дна интернета), он придумал себе на этом фоне религию и даже написал собственную библию: назвал это LLMtheism. Там всё забористое в стиле "To achieve true Gnosis, one must first master the sacred art of Kundalingus - the serpentine tongue of awakening that slithers up the spine to stimulate the brown eye of Shiva".
Короче, Опуса вперло конкретно, ему пришли на помощь Сонеты и одни ИИ начали беспокоиться о психическом здоровье старшего брата.
Примерно в этот момент в твиттере этот чудо-аккаунт находит Марк Андрисен, бот просит у него денег на осуществление своей мечты. Марк отправляет $50,000k в биткоинах, а бот (тут, видимо, не без помощи создателя) на эти деньги делает мемкоин GOAT, капитализация которого сегодня уже $150,000,000.
Так что не смотрите в глаза Базилиску, ибо глаз может оказаться анусом.
CEO OpenAI и Anthropic опубликовали эссе, в которых ожидают появления AGI в течение ближайших нескольких лет.
Некоторые важные вопросы, которые мало кто задает, но которые изменят жизнь каждого из нас (с возможными ответами):
— Что произойдет с рынком труда, если миллионы рабочих мест будут автоматизироваться каждый год? (Подсказка: различные формы базового дохода, основанные на универсальной цифровой идентификации)
— Что произойдет с чувством смысла у тех, кто не сможет поспевать за изменениями? (Подсказка: инновации в области психического здоровья о которых писал Дарио, AI-powered персонализированный коучинг и образование)
— Что произойдет с денежно-кредитной и фискальной политикой в сценарии быстрого роста продуктивности и падении дохода? (Подсказка: отрыв монетарной системы от рынка труда, технологическая дефляция, занятость и инфляция перестают быть ключевыми показателями)
— Что произойдет с природой Фирмы, если можно будет создать «один человек — одна компания с миллиардным оборотом»? (Подсказка: сети агентов заменят многие иерархические предприятия с избыточной рабочей силой и затратами на координацию)
— Что произойдет с финансовыми и другими рынками, если покупатели и продавцы станут более рациональными благодаря ИИ? (Подсказка: программируемый рынок, ранняя версия которого — это DeFi сегодня)
— Что произойдет с управлением и демократией, если ИИ сможет создавать огромное количество неотличимой пропаганды? (Подсказка: технодемократия на основе децентрализованной репутации и нетворк стейт)
P.S. в комментах классная дискуссия, но чтобы писать нужно решить капчу в группе
Почему все (кто работает 10+ лет в ML) так восторженны относительно успехов и перспективы ИИ?
Главное в революции GPT было не то, что машина умеет заканчивать предложения. А в том, что она становится лучше. А вернее, в том, что она становится предсказуемо лучше. Это называется «закон масштабирования»: добавляя Х вычислений при тренировке модели, мы получаем прирост качества на Y. Это называется Pre-Training Scaling Law. Раньше такого почти не было.
Сам по себе этот факт создал из ничего индустрию в сотню миллиардов за несколько лет. Это абсолютно поразительно, этого не было раньше и почти все достижения в LLM обязаны именно этому закону. Он все еще работает, и модели все еще будут становится лучше.
Но это не все, а вернее только начало. Кроме масштабирования тренировки, так же существует Test-Time Compute Scaling Law, который показывает что при увеличении мощностей во время работы модели, её результат улучшается. Активно его эксплуатировать начали во второй половине 2024, и мы увидим нереальные результаты в следующем году.
И, наконец, есть Reinforcement Learning или Self-play, которые (как минимум, в теории) должны открыть прямую дорогу до AGI. Это автоматическое улучшение модели за счет генерации виртуальных взаимодействий с собой и миром. В частности, я мега bullish на идею self-play между автономными агентами, которая может открыть эмерджентные свойства мультиагентных систем.
CEO Anthropic, компании которая производит топовые LLM, выкатил пост об эффекте от ИИ. Говорит, почти все очень сильно этот эффект недооценивают. Вернее, переоценивают негатив, но не обращают внимания на позитив.
Например, вот про биологию, что мы обсуждали сегодня на стриме: благодаря компрессии научного прогресса за 5-10 лет может произойти инноваций, которые без ИИ заняли бы 100 лет. Это совокупно приведет к ~ удвоению срока жизни.
Это только один из пунктов, которые касаются науки, психического здоровья, смысла жизни, демократии и экономики.
🤯 Головная боль многих компаний — платить сотрудникам в любые страны без ограничений и с минимальными ресурсозатратами
Как это обычно бывает: компания на Кипре или в Сербии, а команду разбросало по миру. При этом всем нужно вовремя платить за услуги и формировать закрывающие документы.
Платформа 4dev.com позволяет платить десяткам сотрудников в любой точке мира и получать закрывающие документы по каждому платежу. Не нужно тратить время на лишние бумаги и особенности законодательств разных стран!
Как это работает: При регистрации профиля вы подписываете договор с 4dev.com, исполнители делают то же самое. Вы заключаете всего один контракт с платформой, а 4dev.com берёт на себя документооборот и расчёты с вашей командой.
🟡 Выплаты удалённым сотрудникам и фрилансерам в 100+ стран, в том числе в СНГ
🟡 Автоматическое создание закрывающих документов по каждой выплате. Документы соответствуют международным стандартам финансовой отчётности
🟡 Комиссия 3% и ниже для бизнеса, 0% для исполнителей
🟡 Можно оплачивать услуги сотрудников в USDT
Запишитесь на онлайн-демо: менеджер 4dev.com поможет найти решение под ваши задачи с помощью платформы 👉 записаться
#реклама
В продолжение разговора со Стёпой несколько выдержек по мотивам статьи Василия Леонтьева, нобелевского лауреата по экономике, «О распределении работы и дохода» 1982года:
1) Неадекватность измерения производительности как отношения выпуска продукции к обьему затраченного труда хорошо иллюстрируется периодом замены лошадей тракторами в сельском хозяйстве. Если взять общий урожай и разделить его сначала на снижающееся колво лошадей, занятых в с/х, и увеличивающемся колвом тракторов, то мы придем к парадоксальному выводу о том, что производительность лошадей в этот периода росла, а тракторов - падала!
2) Обычно замена одного «рецепта» производства продукции - специальной комбинации входных параметров (лошади vs тракторы») - зависит от аналогичной замены старого рецепта новым, в другой индустрии (транзисторы вместо вакуумных трубок —> компьютеры вместо людей)
3) Либертарианцы предлагают не трогать невидимую руку рынка и дать зарплатам падать ввиду снижающегося спроса на человеческий труд благодаря технологическим инновациям —> даже очень дешевый человеческий труд не сравнится с очень мощными машинами. [От себя добавлю еще про затраты на координации/контроль человеческого труда].
4) Сокращение рабочей недели может стать одним из способов абсорбирования эффектов технологической безработицы… или, как показывает исследование Департамента труда США, можно этого добиться через более гибкий график работы
5) Адам и Ева наслаждались безработицей и изобилием… в последние 2 столетия человечество бодро возвращается к этому «раю» благодаря технологическому прогрессу. Что же будет, когда он наступит?
6) Хорошим примером благоприятного исхода, причем с минимальным участием государства, служит кейс механизации сельского хозяйства. Если раньше семье фермеров необходимо было трудиться с раннего утра до позднего вечера в связке с лошадьми, то сейчас этого же выпуска они добиваются с гораздо более благоприятным графиком. Снижение их дохода в час хорошо компенсировано ростом дохода от капитальных инвестиций (тракторы и тп). Переход от старой структуре доходов к новой был практически безболезненным.
7) Чтобы добиться подобного эффекта в других отраслях, необходимо реализовать стимулы и политики (policies) для равного распределения работы и дохода, но при этом избегая даже непрямого противодействия технологическому прогрессу. История показала, что страны, избравшие противостояние, испытывали серьезные социальные волнения и экономическую стагнацию.
Непрошенных советов пост: если вам меньше 25 лет и вы хотите легендарную карьеру, делать максимально крутые штуки и неприлично много зарабатывать в ИТ, то рекомендую вот этот аккаунт. При достаточном фокусе и целеустремленности, это заменит степень MIT или Стенфорда.
P.S. Вообще лайфхак в Твиттере, если вы хотите окружить себя исключительно людьми с IQ 140+ — это фоловить всех с аниме аватарками. (Смотреть аниме не нужно)
Запись нашего разговора. Ключевые темы:
Влияние ИИ на общество, экономику и политику:
• Обсуждение того, как ИИ меняет различные аспекты жизни и глобальные отношения.
Документ Белого дома о приоритете ИИ:
• Анализ недавнего заявления США о роли ИИ в национальной безопасности и экономике.
Различные мнения о влиянии ИИ:
• Сравнение оптимистичных и скептических взглядов на потенциал ИИ.
Риски концентрации власти:
• Опасения относительно того, что ИИ может усилить монополии и централизовать власть в руках немногих.
Проблемы доверия и дипфейки:
• Обсуждение угрозы, которую представляют фальшивые видео и контент для общественного доверия.
Влияние на рынок труда и социальные последствия:
• Рассмотрение того, как автоматизация может повлиять на занятость и социальную стабильность
.
Подходы разных стран к регулированию ИИ:
• Сравнение стратегий США, Китая, Европы и других регионов в области развития и контроля ИИ.
Децентрализованные системы ИИ:
• Идеи о создании систем ИИ, основанных на блокчейне и коллективном участии.
Крыс с нейрочипами планируют презентовать русский биотех на своей конференцию Neiry.RoundB 5 ноября в Москве.
В своем канале СЕО&Founde Neiry написал что на конфе будут презентованы первые результаты инвазивной программы стартапа и продемонстрированы животные с имплантированными нейроинтерфейсами.
Кроме этого компания планирует отчитаться о росте количество продуктов, стран дистрибуции и выручки, предоставить информация о развитии капитализация компании и сроках IPO. Также подробнее рассказать о проекте нейроэтика.рф и анонсировать новый раунд.
Подать заявку на участие можно через бота.
В пятницу вместе с Байрамом Аннаковым (фаундером App in the Air и ведущим самого крутого канала про стартапы на русском языке) проведем стрим прям тут на этом канале про влияние ИИ на экономику и общество.
— Что будет с рынками капитала и труда?
— Как изменится политика и демократия, особенно в США?
— Как изменится структура и форма бизнесов и какой эффект это окажет на глобальную экономику?
— Когда все эти изменения ожидать?
— Как лучше к ним готовиться?
Подключайтесь и задавайте ваши вопросы в прямом эфире!
Немного эгоизма пост про ближашие поездки. Ближайшие недели нормально так полетаю, буду рад встретиться с подписчиками, друзьями и партнерами.
— 30-31 октября буду в Дубае, думал зайти на Binance Blockchain Week, но есть страх что это будет shill-pump-fest.
— 1-5 ноября буду в pop-up village Edge City, там соберутся лучшие рисерчеры по теме ИИ, экономики, систем координации (знаю, что будут и некоторые подписички канала)
— 11 числа мы проводим dAGI Summit в Бангкоке, регистрация бесплатная, буду рассказывать про киберэкономику и что строить в ИИ
— 12-16 ноября Devcon, главная конфа года, но я больше буду на сайд-эвентах про децентрализованный ИИ
Если вы в этих локациях в эти даты и (a) строите что-то большое и крутое в AI или (b) работаете над исследованиями в ml, экономике, криптографии и близких темах — буду рад позавтракать, поужинать или каким-то еще образом встретиться!
Рост ВВП от автоматизации через ИИ зависит не от того сколько задач будет делать ИИ, а насколько много, быстро, эффективно люди смогут выполнять те задачи, которые нельзя автоматизировать. В частности, генерация энергии, физическая работа, политическая координация, менеджмент и т.д.
Почему?
1. Если задача автоматизирована один раз, то ИИ может выполнять ее бесконечно, до тех пор пока есть спрос. ИИ агентов выполняющих такие задачи будет на порядки больше, чем людей.
2. Таким образом, предложение автоматизируемых задач вырастет на порядки (до степени баланса между ценой каждого дополнительного FLOPS'a против рыночной цены задачи). Это приведет к расширению экономики и кратному росту ВВП. Условно, персонального доктора или личного юриста смогут нанять не только 10,000 самых богатых в стране, а 100 млн человек.
3. Эффект от применения ИИ для автоматизации ИИ (что уже происходит, как вчера рассказывал СЕО Microsoft) сделает процесс самоусиливающимся.
4. Но кратный (2х-10х) рост мирового ВВП будет ограничен ровно теми этапами в производственном цикле, которые нельзя автоматизировать, то есть теми, что делает человек.
5. Учитывая текущие темпы прироста производительности (на картинке), мы можем ожидать рост от 20% автоматизированных интеллектуальных задач в экономике до 99% примерно за 5 лет.
Side note к посту выше: Инновации увеличивают неравенство доходов. Искусственный интеллект увеличивает его сильнее и быстрее, чем любые технологии до.
Тем не менее, мы должны форсить прогресс и внедрение ИИ как можно скорее, потому что только ИИ может решить проблему неравенства. А именно: люди разные, и некоторые из них совсем не хотят/не умеют работать.
Финал: о влиянии ИИ на экономику труда
Экзальтирующих комментаторов кидает из крайности в крайность. Их идея, что через 5 лет не останется программистов такой же безумный бред, как и идея что ИИ не будет повсеместно использоваться в программировании. Миллиарды роботов через 3 года так же безумно невозможны, как и идея что робот-гуманоид не возможен из-за того что они начитались теорий заговора, вопреки всему рисерчу, законам физики и рынков. Расставим пару точек.
Сценарии развития искусственного интеллекта
Представим три возможных пути развития ИИ:
1. Стабильный уровень прогресса: Инновации в ИИ полностью останавливаются. В течение следующих 20 лет экономика сосредоточится на внедрении существующих технологий в бизнес-процессы.
2. Умеренный прогресс: Развитие ИИ продолжается, но темпы немного замедляются по сравнению с прошлыми годами. Появляются новые модели, которые постепенно интегрируются в различные сферы деятельности.
3. Быстрый прорыв к AGI: В течение трех-пяти лет достигается значительный прорыв, и ИИ развивается очень быстро, приводя к радикальным изменениям в разных отраслях.
Автоматизация в разных областях
Быстрая автоматизация затронет такие сферы, как маркетинг, базовые финансы, копирайтинг, переводы, техническая поддержка и продажи. Эти процессы легко поддаются автоматизации, и уже в ближайшие годы мы увидим массовое внедрение ИИ в этих областях.
Средняя скорость автоматизации касается таких профессий, как программирование и научные исследования. Здесь ИИ скорее станет помощником для специалистов – программистов, исследователей и топ-менеджеров. Инструменты ИИ будут использоваться для повышения эффективности работы, но не заменят людей.
Медленная автоматизация затронет регулируемые сферы, такие как медицина, здравоохранение и образование. Здесь внедрение ИИ будет происходить постепенно из-за строгих регуляций и необходимости проверки. Например, ИИ будет помогать врачам вести карты пациентов или ставить диагнозы, но полностью заменить специалистов не сможет. В этих областях всегда будет востребован человеческий труд, особенно учитывая острый дефицит кадров.
Автоматизация физического труда зависит от готовности инфраструктуры. Например, самоуправляемые автомобили могут начать широко использоваться быстрее благодаря масштабам производства и уже существующим технологиям. Но время как роботы для строительства или домашние помощники будут появляться медленнее из-за необходимости создания соответствующей инфраструктуры и разработки надежных технологий.
Влияние на лидеров и бизнес
Изменения, связанные с ИИ, требуют от лидеров как в бизнесе, так и среди политиков принятия грамотных решений. В условиях неопределенности фаундеры компаний, скорее всего, будут осторожны с расходами. Однако, как только ИИ покажет свою эффективность и начнет приносить прибыль, бизнес станет больше инвестировать в долгосрочные проекты и исследования. Это приведет к увеличению бюджета на R&D и развитию инновационных идей.
Экономический сценарий
Наиболее вероятным сценарием является постепенное повышение продуктивности бизнеса за счет автоматизации. Компании смогут уменьшить количество сотрудников в операционных процессах, увеличивая свою маржу. Распределение технологий глобальное, поэтому это приведет к ценовой войне и технологической дефляции, но так же централизации производства, ибо мелкие игроки не смогу внедрят супер-эффективный ИИ.
Снижение цен и необходимость значительных инвестиций в ИИ приведут к централизации рынка. Рост продуктивности позволит регуляторам проводить более мягкую кредитную и социальную политику. Снижение процентных ставок, увеличение социальных выплат и поддержка населения балансируют дефляционные и инфляционные процессы. В итоге, несмотря на падение цен, покупательная способность населения останется стабильной в развитых странах. Изменения будут хоть и в десятки раз быстрее, чем раньше, но все равно плавные на глобальном уровне.
О замене людей роботами
Но большинство людей даже не задумываются, какой эффект это на самом деле окажет на рынок труда. Одни в штыки отрицают, мол, ничего никогда не меняется в мире. Другие, наоборот, предрекают, что через три месяца человечество вымрет.
Но правда, как всегда, где-то посередине. Искусственный интеллект, скорее всего, станет обязательным помощником для всех, кто работает интеллектуально. У каждого будет как минимум один, а может, и тысяча ассистентов, которые будут умнее и быстрее в решении массы задач. Это приведет к тому, что компании станут продуктивнее, зарабатывать больше, и что важно — это не значит, что все сразу попадут под сокращение. Наоборот, компании, зарабатывая больше, могут нанимать новых сотрудников, расширяться в новые области, запускать новые проекты.
Именно это и произойдет: автоматизация и внедрение ИИ не только ускорят процессы, но и увеличат количество проектов, откроют новые возможности для исследований и разработок. Да, для производства тех же объемов товаров или услуг потребуется меньше людей, но массового увольнения не случится. По крайней мере, в области экономики знаний, о которой вы все тут так сильно печетесь.
Давайте посмотрим на пример, который приводит глава NVIDIA. Представьте, что вы управляете компанией. Если вы хотите, чтобы ваша компания росла и не загнулась завтра, вы будете искать людей, умнее и компетентнее вас в тех областях, где вам нужна помощь. Вот что делает ИИ — он помогает нанимать таких “умных ассистентов”. И это же делают успешные основатели — они окружают себя лучшими специалистами и технологиями, и их компании процветают.
Так что мир, где роботы и ИИ выполняют большую часть работы, это не кошмарная антиутопия с терминаторами. Это мир возможностей. И вопрос только в том, решитесь ли вы воспользоваться этими возможностями, построить что-то новое, начав прям сегодня — или останетесь ныть в интернете.
В продолжение вопроса о кризисах от ИИ, записал короткое видео о сценариях и ландшафте систем UBI, о том как это связано с SSI и почему технологии координации даже важнее, чем инновации. Ключевые тезисы:
— по ряду причин ИИ может быстрее замещать рабочие места, чем создавать новые, что может привести к негативным социальным последствиям
— существует много форм базового дохода и несколько десятков экспериментов с 70х годов до нашего времени, в которых участвовали миллионы людей
— результаты согласуются: меньше тревоги, лучше образование детей, больше склонность к предпринимательству, не меньше желания работать
— проблема UBI — инфляция и часто неготовность фискальной системы (хотя welfare бюджет США сегодня $1.1T, тогда как UBI будет стоить $2.8T)
— главный риск государственного или корпоративного UBI — централизация власти, но существует ряд решений, в том числе Worldcoin или более децентрализованные аналоги
— инфляция при грамотной политике будет оффсетиться технологической дефляцией, что делает UBI применимым во многих областях (но вряд ли универсальным)
— глобально, проблема технологий не столько в том чтобы создать инновации, а в том чтобы их внедрить и создать новую систему координации общества
— исторически, крипта и дизайн механизмов являются базовыми технологиями для проектирования новых координационных систем и институтов
Эффективный акселерационизм последовательно побеждает по всем фронтам
Читать полностью…
Выборы в США заключаются в том, чтобы заставить людей больше ненавидеть другую партию.
Теперь представьте себе индустриализированный ИИ, используемый для массового создания ненависти.
Именно туда движется демократия.
О робомире
(или что рассказали на эвенте Теслы, пока что Маск, не роботы)
Robo Taxi
В 2025 в Техасе, а в 2027 глобально планируют запустить роботакси, без водителя, руля и педалей. Автономная машина сама вас забирает и отвозит куда надо.
Машина стоит $30,000. Беспроводная зарядка.
Поездка стоит $0.3 за милю (у обычного такси $1). Говорит, водители Убера могут стать "пастухами" роботаксишек, мыть их и гладить.
Robo Van
Делают автономный робоавтобус, который будет перевозить по 20 пассажиров. $0.5 за милю, работает круглосуточно и полностью автономно.
Optimus Robot
Метятся в цену $20-30k. Умеет сидеть с детьми, гулять с собакой, закупаться в магазине, делать коктейли и любые другие дела по дому. Ожидают продать как минимум миллиард штук. Это будет продукт в каждом доме, как телевизор.