Forwarded from Малоизвестное интересное
3й этап цифровизации мира станет для Homo sapiens последним.
Финансовое обоснование замены людей на генеративный ИИ.
Бизнес прагматичен и жесток. И какие бы заманчивые перспективы ни сулил генеративный искусственный интеллект (ГенИИ), современный бизнес, как и 100 лет назад интересует лишь максимизация прибыли.
А поскольку эволюция сделала человеческие мозги и тела столь дешевы, и при этом в некоторых вещах люди непревзойденно хороши, - то это, казалось бы, должно сохранить людям конкурентоспособность, как бы быстро ни развивался ГенИИ.
Судите сами – убеждают сторонники такой точки зрения.
Человек – это аналоговая машина, потребляющая менее 150 ватт энергии в час и работающая на тарелке каши, неплохо справляясь с самым широким спектром деятельности. А поскольку эта аналоговая машина столь эффективна и дешева в эксплуатации, средняя мировая зарплата составляет примерно $5 долларов в час, а для некоторых задач в некоторых частях мира средняя зарплата составляет менее $1 в день.
И как с этим соревноваться даже сверх-умному ГенИИ?
А вот так!
Подобные оценки перестают действовать в оцифрованном информационном мире, в который наш материальный мир трансформируется со страшной скоростью.
В цифровом мире остаются лишь 3 фактора стоимости работы:
1. стоимость создания информации;
2. стоимость вычислений, необходимых для переработки информации;
3. стоимость распространения информации.
1й этап цифровизации мира ознаменовался появлением микрочипов, быстро снизивших стоимость вычислений на 3-4 порядка. Уже самый 1й программируемый компьютер общего назначения ENIAC был в 5000 раз быстрее, чем любая другая вычислительная машина того времени, и предположительно мог вычислить траекторию ракеты за 30 секунд по сравнению с 30 часами, рассчитанными вручную людьми.
2й этап цифровизации мира осуществил Интернет, кардинально изменивший подход к перемещению битов на большие расстояния. До появления Интернета любое перемещение битов стоило немалых денег. А с его появлением, стоимость отправки документов электронной почтой, потоковое видео или использования практически любого облачного сервиса делается мизерной . Уже в начале 21 века стоимость перемещения бита составляла около 2 умножить на 10 в минус 10й степени. Т.е. отправка, скажем, 1 килобайта уже стоила на порядки дешевле цены почтовой марки. Ну а сейчас, - сами представьте, насколько это дешево.
3й этап цифровизации мира начался в этом году с началом широкого распространения ГенИИ.
И если 1й этап цифровизации свел маржинальные издержки (предельные затраты) вычислений к нулю, 2й этап свел к нулю маржинальные издержки распространения информации, то 3й этап вполне способен свести к нулю маржинальные издержки создания информации.
И потому, как бы ни были дешевы человеческие мозги и тела, в цифровом информационном мире ГенИИ все равно будет дешевле.
Сомневающиеся в этом могут почитать подробности в аналитическом кейсе партнеров венчурной компании Andreessen Horowitz The Economic Case for Generative AI and Foundation Models
#LLM #Экономика #Бизнес
Финансовое обоснование замены людей на генеративный ИИ.
Бизнес прагматичен и жесток. И какие бы заманчивые перспективы ни сулил генеративный искусственный интеллект (ГенИИ), современный бизнес, как и 100 лет назад интересует лишь максимизация прибыли.
А поскольку эволюция сделала человеческие мозги и тела столь дешевы, и при этом в некоторых вещах люди непревзойденно хороши, - то это, казалось бы, должно сохранить людям конкурентоспособность, как бы быстро ни развивался ГенИИ.
Судите сами – убеждают сторонники такой точки зрения.
Человек – это аналоговая машина, потребляющая менее 150 ватт энергии в час и работающая на тарелке каши, неплохо справляясь с самым широким спектром деятельности. А поскольку эта аналоговая машина столь эффективна и дешева в эксплуатации, средняя мировая зарплата составляет примерно $5 долларов в час, а для некоторых задач в некоторых частях мира средняя зарплата составляет менее $1 в день.
И как с этим соревноваться даже сверх-умному ГенИИ?
А вот так!
Подобные оценки перестают действовать в оцифрованном информационном мире, в который наш материальный мир трансформируется со страшной скоростью.
В цифровом мире остаются лишь 3 фактора стоимости работы:
1. стоимость создания информации;
2. стоимость вычислений, необходимых для переработки информации;
3. стоимость распространения информации.
1й этап цифровизации мира ознаменовался появлением микрочипов, быстро снизивших стоимость вычислений на 3-4 порядка. Уже самый 1й программируемый компьютер общего назначения ENIAC был в 5000 раз быстрее, чем любая другая вычислительная машина того времени, и предположительно мог вычислить траекторию ракеты за 30 секунд по сравнению с 30 часами, рассчитанными вручную людьми.
2й этап цифровизации мира осуществил Интернет, кардинально изменивший подход к перемещению битов на большие расстояния. До появления Интернета любое перемещение битов стоило немалых денег. А с его появлением, стоимость отправки документов электронной почтой, потоковое видео или использования практически любого облачного сервиса делается мизерной . Уже в начале 21 века стоимость перемещения бита составляла около 2 умножить на 10 в минус 10й степени. Т.е. отправка, скажем, 1 килобайта уже стоила на порядки дешевле цены почтовой марки. Ну а сейчас, - сами представьте, насколько это дешево.
3й этап цифровизации мира начался в этом году с началом широкого распространения ГенИИ.
И если 1й этап цифровизации свел маржинальные издержки (предельные затраты) вычислений к нулю, 2й этап свел к нулю маржинальные издержки распространения информации, то 3й этап вполне способен свести к нулю маржинальные издержки создания информации.
И потому, как бы ни были дешевы человеческие мозги и тела, в цифровом информационном мире ГенИИ все равно будет дешевле.
Сомневающиеся в этом могут почитать подробности в аналитическом кейсе партнеров венчурной компании Andreessen Horowitz The Economic Case for Generative AI and Foundation Models
#LLM #Экономика #Бизнес
Andreessen Horowitz
The Economic Case for Generative AI and Foundation Models | Andreessen Horowitz
With generative AI, we’re already seeing use cases with orders-of-magnitude improvement in time, cost, and performance over previous AI waves.
Forwarded from Малоизвестное интересное
В Китае считают, что лидерство США в ИИ может оказаться иллюзией.
Крупнейшей индустриальной системой Китая уже год управляет ИИ.
Уже 3 года назад Китай сделал США, как бог черепаху, в трех важнейших отраслях, основанных на критических технологиях: платежные платформы, технологии связи 5-гопоколения (5G) и высокоскоростные железные дороги [2].
Согласно опубликованной SCMP вчера информации, четвертой основанной на критических технологиях отраслью, в которой Китай превзошел США, стало … промышленное использование ИИ.
В публикации корреспондента SCMP в Пекине Стивена Чена [1] рассказывается о выводах экспертов Китайской академии железнодорожных наук (CARS), опубликованных в большом академическом рецензируемом журнале China Railway Science [3].
Эти выводы можно резюмировать так.
1) Китай вот уже год, как использует ИИ для предиктивного управления эксплуатацией своей сети высокоскоростных железных дорог. Это крупнейшая в мире высокотехнологичная инфраструктурная система протяженностью 45 000 км.
2) Центр ИИ-технологий в Пекине обрабатывает огромные объемы данных в режиме реального времени со всей страны и может с 95%-ной точностью предсказывать возникновение нештатных ситуациях и предупреждать о них бригады техобслуживания не позже, чем за 40 минут до их прогнозируемого возникновения.
3) В результате таких предсказаний, за 2023 ни на одной из действующих высокоскоростных железнодорожных линий Китая не случилось ни одного инцидента, потребовавшего снижения скорости составов из-за серьезных проблем с путями, а количество мелких неисправностей путей сократилось на 80 процентов по сравнению с предыдущим годом (до ИИ).
4) По мнению экспертов, ИИ не только может прогнозировать и выдавать предупреждения до того, как возникнут проблемы, но и обеспечивает точное и своевременное техобслуживание, что позволяет поддерживать инфраструктуру высокоскоростных железнодорожных линий в лучшем состоянии, чем при сдаче в эксплуатацию.
Этот мега=проект Китая демонстрирует разницу подходов к внедрению ИИ в США и Китае. Китайские эксперты формулируют эту разницу примерно так:
• в США ИИ-системы учат лишь хорошо говорить в онлайне,
• а в Китае – хорошо работать в реальном мире.
«Если США смогут превратить технологии типа ChatGPT и Sora в дающие ощутимую отдачу в реале, у них появится потенциал сохранить свою лидирующую позицию в мире. В противном случае лидерство окажется иллюзией» - добавил один из китайских экспертов.
Для справки
1) Для обучения этой ИИ-системы были использованы 400 терабайтов необработанных данных: включая значения динамических сигналов, зафиксированных датчиками колес, записи движений кузова поезда, вибрации рельсов и метеорологические записи, колебания амплитуд тока электросети и даже записи мониторинга электромагнитного спектра). До внедрения алгоритмы ИИ прошли тщательную проверку человеком, чтобы гарантировать их безопасность
2) Высокоскоростная железная дорога Китая является самой быстрой в мире, ее скорость составляет 350 км/ч, а в следующем году планируется увеличить ее до 400 км/ч. Ожидается, что сеть продолжит свое быстрое расширение, пока не соединит все города с населением более 500 тыс человек.
1 https://www.scmp.com/news/china/science/article/3255039/china-puts-trust-ai-maintain-largest-high-speed-rail-network-earth
2 https://t.iss.one/theworldisnoteasy/1246
3 https://www.railjournal.com/tag/china-railway/
#Китай #США #Экономика #Технологии
Крупнейшей индустриальной системой Китая уже год управляет ИИ.
Уже 3 года назад Китай сделал США, как бог черепаху, в трех важнейших отраслях, основанных на критических технологиях: платежные платформы, технологии связи 5-гопоколения (5G) и высокоскоростные железные дороги [2].
Согласно опубликованной SCMP вчера информации, четвертой основанной на критических технологиях отраслью, в которой Китай превзошел США, стало … промышленное использование ИИ.
В публикации корреспондента SCMP в Пекине Стивена Чена [1] рассказывается о выводах экспертов Китайской академии железнодорожных наук (CARS), опубликованных в большом академическом рецензируемом журнале China Railway Science [3].
Эти выводы можно резюмировать так.
1) Китай вот уже год, как использует ИИ для предиктивного управления эксплуатацией своей сети высокоскоростных железных дорог. Это крупнейшая в мире высокотехнологичная инфраструктурная система протяженностью 45 000 км.
2) Центр ИИ-технологий в Пекине обрабатывает огромные объемы данных в режиме реального времени со всей страны и может с 95%-ной точностью предсказывать возникновение нештатных ситуациях и предупреждать о них бригады техобслуживания не позже, чем за 40 минут до их прогнозируемого возникновения.
3) В результате таких предсказаний, за 2023 ни на одной из действующих высокоскоростных железнодорожных линий Китая не случилось ни одного инцидента, потребовавшего снижения скорости составов из-за серьезных проблем с путями, а количество мелких неисправностей путей сократилось на 80 процентов по сравнению с предыдущим годом (до ИИ).
4) По мнению экспертов, ИИ не только может прогнозировать и выдавать предупреждения до того, как возникнут проблемы, но и обеспечивает точное и своевременное техобслуживание, что позволяет поддерживать инфраструктуру высокоскоростных железнодорожных линий в лучшем состоянии, чем при сдаче в эксплуатацию.
Этот мега=проект Китая демонстрирует разницу подходов к внедрению ИИ в США и Китае. Китайские эксперты формулируют эту разницу примерно так:
• в США ИИ-системы учат лишь хорошо говорить в онлайне,
• а в Китае – хорошо работать в реальном мире.
«Если США смогут превратить технологии типа ChatGPT и Sora в дающие ощутимую отдачу в реале, у них появится потенциал сохранить свою лидирующую позицию в мире. В противном случае лидерство окажется иллюзией» - добавил один из китайских экспертов.
Для справки
1) Для обучения этой ИИ-системы были использованы 400 терабайтов необработанных данных: включая значения динамических сигналов, зафиксированных датчиками колес, записи движений кузова поезда, вибрации рельсов и метеорологические записи, колебания амплитуд тока электросети и даже записи мониторинга электромагнитного спектра). До внедрения алгоритмы ИИ прошли тщательную проверку человеком, чтобы гарантировать их безопасность
2) Высокоскоростная железная дорога Китая является самой быстрой в мире, ее скорость составляет 350 км/ч, а в следующем году планируется увеличить ее до 400 км/ч. Ожидается, что сеть продолжит свое быстрое расширение, пока не соединит все города с населением более 500 тыс человек.
1 https://www.scmp.com/news/china/science/article/3255039/china-puts-trust-ai-maintain-largest-high-speed-rail-network-earth
2 https://t.iss.one/theworldisnoteasy/1246
3 https://www.railjournal.com/tag/china-railway/
#Китай #США #Экономика #Технологии
South China Morning Post
China puts trust in AI to maintain largest high-speed rail network on Earth
The railway system is in better condition than when it was first built, according to peer-reviewed paper.