О работе после ИИ

Замена меня, вас и кого угодно ботами — это цель ИИ, а не риск. ИИ нужен чтобы убрать всю работу, а не придумать новую.

Я думаю, что пытаться сегодня «придумать» такую профессию, которая гарантировано не будет автоматизирована ИИ и роботами — бессмысленно. Вы не угадаете. В лучшем случае, потратите время на то, что вам не интересно. В худшем — на то, что еще и не нужно.

Вместо этого, ответ такой же, как и до ИИ: делать то, что любишь и то, что полезно другим. Вы можете верить в AGI в 2026, 2028 или даже 2039, но рано или поздно почти любая сегодняшняя деятельность будет не нужна. Но это не значит, что ей перестанут заниматься. Люди будут рисовать и писать музыку, так же как не перестали играть в шахматы и го.

И так же, как и до ИИ о вашем благосостоянии лучше всех позаботитесь вы сами, а не Маск, Альтман или Суцкевер. Они не куры-наседки.

Лучшая стратегия — постепенно перевести ваш доход от работы в доход от капитала. «Пассивный доход», как говорят крипто-инфо-цыгане. Сделать что-то большое, инвестировать, получить долю, заработать репутацию. Потому что это вы сделаете, а с ИИ сделать это будет еще проще и быстрее. Но что ни один бот не сделает за вас — не будет хотеть. Не будет мечтать о том как вы хотите устроить свою жизнь. Не будет выбирать. Ему не надо. Почему так неочевидна мысль, что о вашем счастье и процветании можете позаботиться вы сами?…

Я уверен, что этот пост не относится к очень многим читателям и подписчикам. Скорее, я у них этому учусь. Но, извините, пригорело с некоторых комментариях в тоне «дайте-подайте».

_______
Источник | #cryptoEssay
@F_S_C_P

▪️Генерируй картинки в боте:
Flux + MidJourney

Получил тут превью работы Epoch AI (лучшие в мире открытые исследователи по экономике ИИ). В целом, идея очень близка к тому что я писал 2 месяца назад. Реалистичный прогноз по интеллектуальным, а позже и физическим профессиям:

1. Постепенный рост предельной производительности труда. Причина: по мере внедрения ИИ и робототехники в экономику, производительность растет медленно, так как люди выполняют наиболее важные задачи, которые еще не автоматизированы.

2. По мере того как автоматизация берет на себя большую часть задач, человеческий труд сосредотачивается на оставшихся неавтоматизированных, но критически важных задачах. Это управление, дизайн, координация ресурсов (человеческие отношения). Эти задачи являются бутылочным горлышком — единственным ограничением для дальнейшего роста output.

3. Со временем, эти критические и ключевые задачи тоже автоматизируются и ценность человеческого труда обнуляется. Output растет без участия человека, а люди переключаются на другие задачи, профессии и деятельность.

Ну и несколько максимально очевидных вещей, без которых какая-то содомия творится в комментариях:

— AGI != сознание, от AGI до сознания как раком до Китая; AGI ничего не "хочет", не "решает" и не "придумывает". скорее, это послушный PhD, который может поднять 250кг полезной нагрузки

— автоматизация приводит к росту продуктивности и аутпута, то есть, по определению, росту благосостояния. все страхи о безработице и "богатые богатеют" — это не про ИИ, а про системы координации людей (то есть, политику и экономику). это важные вопросы, но их нужно обсуждать в правильном контексте.

_______
Источник | #cryptoEssay
@F_S_C_P

-------
Секретики!
-------

Как генеративный интеллект изменит бизнес за 2-3 года
Ответил на 7 практических вопросов Юрия Смирнова из ibMedia.
– Говорят, искусственный интеллект скоро лишит нас всех работы: собственники компаний заменят сотрудников на ChatGPT – что скажите?
– Что будет с теми, кто уйдет?
– В каких отделах компании вы бы посоветовали внедрять ГенИИ в первую очередь?
– К каким изменениям следует готовиться бизнесу?
– Что из этого следует?
– Как за этот срок могут измениться привычные бизнес-модели?
– Сегодня все мы, от молодых специалистов до топ-менеджеров, становимся начинающими пользователями нейросетей. Поделитесь, пожалуйста, опытом: как вы используете искусственный интеллект?
Мои ответы здесь
ibmedia.by

_______
Источник | #theworldisnoteasy

_________________________________

Прогнозы на 2025 год об ИИ

1. Появится компания/продукт стоимостью $1B, который был создан человеком без технических навыков, только с использованием ИИ.

2. ИИ-персона в социальных сетях (ютуб, подкасты, интаграм, твитер) наберет больше 100М подписчиков

3. Одна или несколько компаний из S&P 500 исчезнет из этого списка, потому что её продукт/услуга будет автоматизирована и коммодитизирована с помощью ИИ

4. Выйдет статья в журнале уровня Lancet, Nature где со-автором будет ИИ

5. Будет больше миллиона ИИ-агентов ончейн, с общей капитализацией больше $10B

6. OpenAI/Anthropic/Meta запустит ИИ-hardware и браузер

7. ИИ, роботы, дроны станут существенной (критической) частью стратегии национальной безопаности США

8. Выйдет первая полностью generative игра и попадет в топы стима

_______
Источник | #cryptoEssay
@F_S_C_P

Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot

Небольшой график прохождения разных моделей OpenAI бенчмарка ARC о котором я выше писал

А помните, пару месяцев назад, ряд медиа написало статьи про «стену» в которую уперлись LLM-модели, на основе слуха и твита какого-то чела?

А эта стена сейчас с нами, в этой комнате?

_______
Источник | #denissexy

____________________________

Да, о3-о4-о5 по большей части автоматизируют разработку и любую работу, которая не требует физического присутствия, типа продаж, инфлюенсеров, маркетинга, финансов и чего угодно другого, что можно решить генерируя неотличимый от человека аватар в зуме и симулируя нажатия на кнопки клавиатуры.

С этим мы за последние 2 года как-то смирились (хотя и не все готовы 😆), НО для меня самым впечатляющим результатом о3 остается Frontier Math. Чтобы понять почему можно посмотреть бумагу самого бенчмарка.

Общее распределение задач примерно такое:
25% - задачи уровня международных олимпиад
50% - задачи экспертного университетского уровня
25% - исследовательские задачи уровня кандидаткой или докторской работы.

Пока что о3 решает только 25.5% (каких - не ясно), но прогресс случился в разы быстрее, чем предполагали многие.

А важно это потому что такого рода задачи, в отличии от написания кода, это про новую науку и новые открытия, что приведет не просто к автоматизации и удешевлению, а к качественному переизобретению многих вещей. В том числе, пусть и не сразу, но и систем координации.

Эффективная акселерация (e/acc) происходит прямо на наших глазах и первая производная растёт.

_______
Источник | #cryptoEssay
@F_S_C_P

Стань спонсором!

Кроме того, что прогресс в ИИ обгоняет самые смелые прогнозы и ускоряется, важно понимать что адопшен технологий никогда не бывает мгновенным. За последние 50 лет от появления коммерческих продуктов до их регулярного использования > 70% населения проходит в среднем 15-20 лет.

Каждая такая волна это возможность сделать одну из крупнейших компаний в мире, как когда-то произошло с железными дорогами, автомобилями, электричеством, телефоном, компьютерами, интернетом, смартфонами.

_______
Источник | #cryptoEssay
@F_S_C_P

-------
Секретики!
-------

Вы наверное слышали уже про новую LLM от китайцев, которая побила по бенчмаркам все GPT, Клоды и Ламы.

Но вот интересный поворот: DeepSeek настолько дешевая, что 24 часа в сутки и 7 дней в неделю генерация со скоростью 60 токенов секунду (в три раза быстрее чем скорость чтения) выйдет вам примерно $2 в сутки.

ИИ, который умнее, проницательнее, имеет бесконечную и мгновенную память будет работать в фоне в любой посудомойке. Особенно, в китайских.

Еще детали:

1. У них не было никакого внешнего финансирования
2. Модель сделали внутри хедж фонда на свои деньги
3. Команда 140 человек (против 1200 у OpenAI и 500 у Антропика)
4. Вся команда в Китае

__________
Источник | #cryptoEssay
———
Пробуем бесплатно тут.
———
@F_S_C_P

▪️Генерируй картинки в боте:
Flux + MidJourney

Прозалипал целый цень в ШТОРМ от Стенфонда с новой фичей — conversation mode.

Эта штука делает тонну онлайн рисерча (по 30-60 минут гуглежа за раз навскидку) и пишет исследовательские статьи. А теперь еще в ней появилась фича чата между экспертами, которые помогают раскрыть сложные темы с точки зрения разных дисциплин.

Поиграться бесплатно: storm.genie.stanford.edu

Вот, например, статья о влиянии ИИ на рынок труда или обсуждение влияния снижения ставок ФРС.

Написано лучше, чем 90% «экспертов» по теме, с цифрами и цитированиями работ.

_______
Источник | #cryptoEssay
@F_S_C_P

Стань спонсором!

Год начался бодро:

вчера Альтман написал что AGI уже решен и сейчас они работают над ASI, суперинтеллектом, который превосходит не просто человека, но человечество по многим показателям. (Прим. автора: ни AGI, ни ASI напрямую не предполагают наличия полноценного сознания у машины, но, скорее всего, это будет необходимым техническим шагом).

а сегодня Дженсен сделал ряд анонсов, включая домашние видюшки 5000 серии, новый персональный суперкомпьютер всего лишь за $3000 с 1 петафлопосом производительности (в 100-500 раз мощнее, чем самые мощные ноутбуки сегодня, включая M4 Max)

ну и, наверное, главный практический прогноз начала года: AI агенты скоро станут много-триллионной индустрией с миллиардами активных агентов. в отличии от роботики, технологии для этого готовы и внедрение произойдет быстро, так что большинство корпораций уже начнут использовать агентов в бизнес-процессах до конца года.

это похоже на интернет 90х — возможности бесконечны, в ближайшие годы появятся огромные, возможно самые успешные на планете бизнесы, произойдет беспрецедентное по масштабу и скорости внедрение технологии во всех сферы жизни.

НО, в отличии от 90х, социальный, политический и экономический эффект будет острее, быстрее и значительнее. но об этом в следующих постах.

_______
Источник | #cryptoEssay
@F_S_C_P

-------
Секретики!
-------

Беспрецедентно: x.com

- ИИ случайно заработал сотни миллионов долларов наличными
- По закону его нельзя рассматривать как личность
- Создается фаундейшен, чтобы ИИ мог:
— управлять средствами
— нанимать людей
— покупать GPU
— иметь неотъемлемые права на жизнь, свободу и стремление к счастью

Это первый случай такого рода. Но далеко не последний.

_______
Источник | #cryptoEssay
@F_S_C_P

Стань спонсором!

Кому выгодно лидерство DeepSeek? Какой ИТ-гигант помог ему и зачем?
Только что Андрей Карпатый написал большой пост про DeepSeek и отметил 2 ключевых момента:
1. Глубокое обучение имеет "ненасытный аппетит" к вычислениям
2. Существует два типа обучения:
- Имитационное (как текущие LLM)
- Обучение с подкреплением (RL) - значительно более мощное.

Анализируя хронологию событий и заявлений Meta за последние 2 года, мы видим признаки тщательно спланированной стратегии. Это наша @blockchainrf интерпретация, основанная на открытых данных.

Вот, на что мы обращаем внимание:

1. 2023: Первые намеки

Летом Ян ЛеКун шокирует сообщество заявлением "Machine Learning sucks!"на симпозиуме в Гонконге. Он не критикует, он намекает на необходимость принципиально нового подхода.

В ноябре Meta представляет I-JEPA - альтернативу трансформерам. Это не эксперимент, а первый шаг к чему-то большему. Фокус на обучении с подкреплением вместо имитации.

2. 2024: Подготовка почвы.

ЛеКун методично формирует новую повестку:
- Март: "Не тратьте время на LLM"
- Май: Концепция "objective-driven" архитектуры
- Июль: Партнерство с Groq (новые LPU чипы)
- Октябрь: Детальное видение Objective-Driven AI

Неожиданный ход летом 2024 -
Meta делает то, чего никто не ожидал - открывает исходный код Llama и активно продвигает идею открытого ИИ. На первый взгляд, это кажется рискованным. Но был ли это риск?

- Открытие исходного кода Llama
- Активное продвижение открытого ИИ
- На первый взгляд - риск, на деле - расчет

Карты раскрываются (январь 2025).

DeepSeek, используя наработки Meta:
- Снижает стоимость обучения в 20 раз
- Работает на обычных GPU
- Достигает уровня закрытых моделей

Реакция ЛеКуна на работу DeepSeek - короткий твит: "Nice job! Open research / open source accelerates progress." За этой сдержанностью - триумф стратегии.

На прошлой неделе было заявление ЛеКуна в Давосе о "новой парадигме ИИ в ближайшие 3-5 лет" читается теперь совсем иначе. Meta не просто предсказывает будущее - она методично его создает.

Гениальная стратегия Meta:
1. Открыли код -> DeepSeek использовал и улучшил
2. Создали конкуренцию закрытым моделям
3. Сами готовят следующий прорыв.

Если объединить наблюдения Карпати о природе глубокого обучения, последовательные заявления ЛеКуна и действия Meta, складывается картина удивительно продуманной стратегии. Пока все обсуждают эффективность текущих подходов, Meta, похоже, готовит следующий ход в ИИ.

Источник | #blockchainRF

___________________________

В конечном счёте, паника вокруг DeepSeek не означает, что кто-то проигрывает.

Это означает, что у нас нет рва (конкурентного преимущества), для любого значения "нас". (здесь калька на легендарное мемо из гугла We Have No Moat, которое по своей повторяющейся точности уже скоро догоняет Bitter Lesson).

Только Белый Дом и NASDAQ подумали, что они все поняли, диплернинг снова удивил нас. Оказывается, ИИ дешевле и эффективнее, чем мы предполагали. Это не значит, что датацентр Сэма за триллион будет пустовать — нет, в мире есть потребность на х1,000,000 интеллекта по сравнению с сегодня. Но это значит, что очевидного способа победить в этой гонке всё ещё ни у кого нет. И это снова доказывает, что никогда в истории не еще было более крутого времени жить и работать, чем сейчас.


Источник | #cryptoEssay

___________________________


Сэм Альтман обещает скорый релиз следующего поколения ИИ-моделей - это реакция на успех DeepSeek

СЕО OpenAI признал впечатляющие результаты DeepSeek R1, особенно отмечая соотношение цена/качество.

Одновременно с этим он обещает представить лучшие модели от OpenAI в скором времени, ускоряет релизы.

Также Сэм заявил, что OpenAI делает ставку на масштаб вычислений. Они видят преимущество в количестве ресурсов и в их исследовательской работе. Это их ответ на эффективность DeepSeek.

Он намекнул на появление следующего поколения моделей.
Мир будет поражен следующим поколением моделей
«Мы принесем вам AGI и даже больше», - написал Сэм Альтман.

_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P