6917
Децентрализация, веб3, криптография, криптовалюты, экономика, DAO, децентрализованная репутация Автор: @sgershuni
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.
OpenAI создали бенчмарк для ИИ, создающих других ИИ.
Агент на основе o1 выигрывает как минимум бронзовую медаль в 17% задач Kaggle.
Почему это важно? ИИ автоматизирует любую работу, но из всех работ сегодня самый большой эффект даст работа по созданию и улучшению ИИ. Это и есть экспоненциальная технология.
Вышли новые данные о применение медицинской модели AMIE в кардиологии. Модель оценивали по 10 доменам работы: опрос, диагноз, лечение, тестирование, ведение карты и т.д.
По всем из них она показала либо лучшие, либо сравнимые результаты с врачами-кардиологами. В независимой слепой оценке 45% экспертов предпочли диагноз и план лечения ИИ результату живого врача, в 39% поставили одинаковую оценку.
Главный эффект: AMIE не заменяет, но дополняет врача. В 64% случаев врач+ИИ показали лучшие результаты по всем десяти критериям. ИИ может решить проблему нехватку качественной медицинской помощи и занятость лучших врачей. Это поможет сократить смертность или негативные последствия из-за долгого ожидания медицинской помощи пациентами. Как бонус, ИИ снимает большую часть бюрократической работы с врачей, теперь они могут больше лечить и меньше писать писюльки.
Сам агент (вернее, сложный воркфлоу из нескольих агентов внутри), кстати, не специфичен для кардиологии, а может быть применен ко многим областям медицины. Детали тут.
Эрик Шмит рассказал интересные детали про рынок энергии для ИИ:
Потребность уже существующих или запланированных проектов потребуют дополнительно примерно 7-8% мощности энергосистемы США в ближайшие 5 лет, тогда как среднее время одобрения постройки АЭС занимает 11-13 лет
Убежден, что лидерство в ИИ — это основа геополитической доминации, а это включает две составляющие:
— таланты/люди, а именно самые талантливые инженеры, математики и физики
— энергия и дата-центры, что включает в себя чипы, оборудование, безопасность и объем доступных энергомощностей.
При этом, у Китая сегодня есть только последнее, поэтому большого риска тут не видно.
Лично работает с несколькими проектами объемом от $50 до $100 млрд в Арабском мире (ОАЭ и Саудовская Аравия, я так думаю) и Малайзии.
Марк Андрисен о роботах:
- сейчас мы видим массовое внедрение LLM и GenAI во все области экономики, но через пару лет это начнет происходить с роботами-гуманоидами
- supply chain роботов стоится беспрецедентными темпами, особенно в Китае, примерно как они уже сделали это с дронами и производят их миллионами в год
- сегодня цена робота-гуманоида около $100k, но через несколько лет будет произведено миллиард+ роботов и стоимость такого домашнего/корпоративного робота может быть подписка за $20/мес
- прогресс в ИИ имеет позитивную обратную связь с роботикой, потому что мультимодальные LLM являются недостающим элементом, "операционной системой" робота, которая помогает ему "видеть" и принимать решения
- еще одна позитивная обратная связь: когда в мире будет миллиард роботов, собираемые ими данные будут улучшать следующие поколения, так же как каждая Тесла которая ездит по дорогам делает FSD лучше благодаря сбору данных о поведении водителей
Система 1: рептильный интуитивный мозг для мгновенных решений.
Система 2: нейрокртикальное медленное мышление, логика, решение проблем.
Система 3: ИИ (а позже — роботы и нейроимпланты), которым ты «аутсорсишь» самые скучные или сложные задачи.
Выходит интервью, в котором экономист, дословно, говорит «прямо сегодня, текущий уровень развития ИИ систем может автоматизировать примерно 5% экономически важных задач».
Чёрный экран.
Врываются скептики, которые прочитали только заголовок с воплями «я же говорил, ИИ не работает, все скам!!!».
Чёрный экран.
Врываются анти-скептики, которые не смотрели интервью и даже не читали заголовок с воплями «вы говорите что в мире ничего никогда не меняется, вы идиоты».
Вывод: никого не интересует поиск истины, когда можно орать друг на друга в интернете. А повод не важен, главное чувствовать себя ценным, важным и правым. А единственная аудитория, как я писал: это картинка самого себя в своей же голове.
🥲Авторских каналов по нейросетям в Telegram не так много, а может быть, и единицы, однако…
• Всем привет! Меня зовут Сергей Булаев — я придумал "Купи Батон", стоял у истоков Lifehacker.ru, организовывал Ulcamp, а теперь живу на острове Самуи и всё своё время посвящаю AI-технологиям. Никогда не был программистом, но умудрился за пару месяцев создать проект по сохранению воспоминаний и ботов с памятью!
• На моём канале я делюсь практическим опытом, показываю, как за пару часов можно сделать сервис или бота, который действительно работает. Вот, например, недавно я сделал приложение, чтобы помочь сыну с уроками (два дня), сервис "Огненные истории" (три часа) или Yakker - транскрайбер текстов песен и речи (меньше часа).
• Ещё у меня много интересных видео с переводами, гайдов по нейросетям, экспериментов с LLM моделями, зеро кодингом и постоянными AI-агентами. Всё это — на практике, без скучных теорий.
Подписывайся на @sergiobulaev и вливайся в движуху!
#реклама
Навал когда-то сказал «Жизнь — это однопользовательская игра».
Рождаешься один, большую часть жизни живешь в своей голове и пытаешься добиться признания или похвалы от призраков в своей голове, сам придумываешь себе проблемы/нервозность/нелюбовь и сам же их решаешь, умираешь один.
В этой связи, антропоморфный всепонимающий, не до конца настоящий, никогда не обижающийся и готовый вписаться в любую движуху ИИ очень естественным образом становится дополнением, вернее даже кибернетическим продлением ума.
Для счастья нам нужны другие люди, но куда более меньшая и тесная группа, чем те тысячи одинаковых аниме-аватарок в интернете и уткнувшихся в телефоны прохожих на улице. Счастье это семья, близкие друзья, безусловно «свои». Те, с кем не возникает желания кем-то казаться, чего-то доказывать.
А ИИ становится не просто бизнес-ассистентом, а киберимплантом, который заменяет эту безликую массу «общества». И вместо реакции незнакомцев (которая бесполезна, но мы все так её ценим), ты получишь честный, искренний, не преукрашенный фидбек твоего персонального отражения человечества. И продолжишь делать то, что важно тебе и тем, кто рядом.
Почему это так? Потому что технология меняется быстро, а нейрофизиология почти никак. Чтобы быть счастливым, достаточно своего племени, трайба, а нервозность миллионов пусть забирает себе GPT, ведь он же инструмент.
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.
Роботы готовят коктейли, танцуют, развлекают гостей и вообще ведут себя приличнее, чем большинство людей. Показали оптимусов на вечеринке Tesla.
Илон Маск говорит, что AGI появится из роботов и робомашин, потому что они очень скоро будут иметь миллионы часов опыта взаимодействия с реальным миром, а не только лишь байтами.
Сингулярность близко. Почти ничего в истории не происходит линейно.
Вся история человечества это история экспоненциальных (на самом деле — логистических) взлетов. Каждый из этих показателей обязан своему росту некоторым ключевым изобретениям, типа новых источников энергии, способов передачи информации, инноваций в медицине.
ИИ это первая технология, которая окажет значительный эффект на каждый из этих параметров. От медицины (см. последний пост) до энергии, образования, науки. Ожидать предсказуемости или планомерного, линейного развития было бы нелогично и глупо.
Нобелевские премии по Физике и Химии дали за deep learning нейронные сети.
Осталась Литература и Премия Филдса и можно будет сказать что AGI тут.
Вы умеете привлекать инвестиции и у вас есть отличная идея. Кто будет ее реализовывать?
Десятки книг написаны о том, как привлечь инвестиции, и о том, как и куда правильно инвестировать. За кадром обычно остается реализация. Вроде как подразумевается, что есть какие-то люди, команда, которые просто берут и делают. Кто они и откуда? Возможно, остались с прошлого проекта, или пришли по рекомендации, или вы нашли их в Линкедине. Наверняка они классные специалисты. Но как понять, хорошо ли они умеют делать именно то, что нужно вам?
Андрей Кузьминых, экс-директор по данным и ИИ стратегического блока Сбера, в своем канале делится конкретными кейсами своей работы, связанными c созданием ИИ-продуктов.
Ему 29 лет, и в его портфолио уже куча проектов, от ИИ-трансформации Сбера до создания ИИ-автопилота для гоночных автомобилей.
Вот подборка постов, которые я рекомендую посмотреть в первую очередь:
1️⃣Рассказ о том, как в масштабах огромной корпорации получилось дать топ-менеджменту инструментарий для принятия обоснованных бизнес-решений.
2️⃣Как поставить свой блог на автопилот: что делать, если блог вести вроде бы надо, но лень.
3️⃣Обучение беспилотных машин в симуляции: технические нюансы создания ИИ-автопилота.
Кроме того, Андрей любит порассуждать о различных применениях ИИ сегодня и в будущем: медицина, робототехника, военное дело, путь к AGI – обо всем этом тоже можно прочесть в его канале.
Если вам нравится наблюдать за работой профессионалов и вы увлечены ИИ так же, как Андрей – подпишитесь на его канал, пока ИИ не сделал это за вас!
#реклама
Меркантильный пост
У многих технологических трендов последних лет были доминирующие эмоции, эксплуатируя которые можно неплохо заработать. Это не совет так делать, но констатация факта.
Mobile = допамин. Дайте пользователю постоянную капельницу счастья и он принесет вам много денег. Социальные сети, инстаграм, тикток, игрушки. Они «сажают» пользователей на часто бессмысленный контент и зарабатывают миллиарды.
Крипта = жадность. Дайте пользователю возможность поверить в решение личных финансовых проблем и он будет ходить к вам как в казино на работу. Yield farming, аирдропы, ICO, трейдинг мемкоинами с плечом х100.
ИИ = страх. Технология меняет устройство мира и это многих пугает. Дайте людям способ чувствовать себя спокойнее и меньше бояться и они вам заплатят: курсы, видосы, ощущение «непотерянности».
Все это не главные преимущества технологий, но способ играть на низменных, часто неосознаваемых , эмоциях чтобы получить быстрый рост и PMF.
Хочется поздравить моего соседа по телеграмму Артёма из @ai_newz с релизом Movie Gen.
Movie Gen — это новая State Of The Art модель в генерации видео по тексту. Похоже, ребятам удалось побить Sora от OpenAI, с чем их и поздравляю, а Артём как раз один из контрибьюторов в этот грандиозный проект.
Недавно я писал пост о том, как преуспеть в век ускоряющегося AI, и упомянул там, что вам не стоит тратить время на техноблоги, а нужно копать глубже: научные статьи, пейперы и технические отчёты из первых рук. Так вот, @ai_newz — это не очередной ИИ технобложек, которых в телеге развелось в последнее время. На канале Артёма, Staff Research Scientist-а в Meta, можно почитать пейперы из первых рук Meta GenAI, там скоро выйдет разбор Movie Gen. Ну и кроме того, обзоры других пейперов и важных новостей.
Вот, например:
— Артём рассказал о новой модели Imagine Flash для риалтайм генерации картинок, которую он и его команда обучили — был ещё один громкий релиз от Meta.
— Пост про модель для генерации стикеров, которую Артём лично оптимизировал. Моделька уже крутится в Инсте и WhatsApp в проде.
— Актуальный список книг для изучения ML в 2024.
— Статья Артёма об ускорении диффузии с помощью кеширования, без потери качества, конечно же.
— Лонгрид про парижский стартап Mistral и знакомство Артёма с фаундером.
— Пост про грейды в бигтехе [ч1, ч2] и компенсации. Все же в курсе, что сеньор это еще не все?:) Ну и туда же запись стрима про собеседования в БигТех.
Такие люди как Артем, двигают SOTA и делают наступление AGI все ближе. Рекомендую подписаться, чтобы не потерять себя, когда наступит AGI: @ai_newz.
#реклама
Рынки говорят что Лен Сассаман — это Сатоши Накамото. Либо он, либо Хэл Финни, во всяком случае.
Узнаем скоро.
А вот между этими двумя (на картинке) конечно досадная битва происходит. Зло побеждает :)
А вот интересный пример на тему предыдущего поста. Часто прогресс в жизни — это не сравнение себя с кем-то, а сравнение себя с сами собой.
Фаундер LinkedIn позвонил по скайпу самому себе, но на 20 лет моложе. (спойлер: говорит, надо было инвестировать в биткоин. так что мы не одиноки 😭)
Четыре сценария наступления AGI (для рынка труда)
Замечаю, что в комментариях идут споры, в первую очередь из-за того, что разные участники используют различные определения экономического эффекта AGI. Никто не знает точно, но я вот нашел четыре таких базовых сценария.
Все как обычно
Предполагается, что сложность задач распределена так, что всегда остаются работы, которые могут выполнять только люди. Автоматизация растёт постепенно, а глобальная экономика увеличивается примерно на 2% в год. Зарплаты и доходы от капитала растут вместе.
Базовый сценарий
Полная автоматизация достигается через 20 лет. Сначала зарплаты растут, но затем резко падают, так как машины заменяют людей. Экономика начинает расти быстрее, но доля труда в доходах сильно уменьшается.
Агрессивный сценарий
Автоматизация завершается всего за 5 лет. Зарплаты начинают падать уже через 3 года. Экономика быстро переходит к высокому росту, а доходы концентрируются у владельцев капитала.
Всплеск автоматизации
В краткосрочной перспективе происходит резкая автоматизация, что вызывает временное падение зарплат. Однако со временем экономика накапливает капитал, и спрос на труд снова растёт, приводя к восстановлению зарплат.