суббота, 21 сентября 2024 г.

Как преуспеть в пост-AI экономике?

 Как преуспеть в пост-AI экономике? Если ИИ автоматизирует все работы, то что люди будут делать?


Из того, что я вижу сейчас — ни у кого толком нет хорошего ответа на таймлайн этой великой автоматизации и как именно к ней готовиться. При этом, очевидно, что масштаб будет огромный, и он приведет как к позитивным, так и негативным последствиям.

В прикрепленном сообщении из одного нашего закрытого чатика от экс-фаундера Stability AI, он говорит важную мысль: трудовая денежная система перестаёт иметь смысл. Это не произойдёт одномоментно и повсеместно, но это точно будет в сотни раз быстрее, чем прошлые переходы, как например индустриальный.

Капитализм работает за счет решения проблем. Неэффективности рынков. Но в ситуации, когда ты можешь автоматизировать поиск неэффективностей, такие возможности будут исчезать еще до того, как человек об этом подумает. Все эти микро- и мини-бизнесы типа студий дизайна, инстаграм-магазинов, консалтинга, рекламных и обучающих компаний, локальных юристов, бухгалтеров не смогут конкурировать с машинным интеллектом, который делает все то же самое, но в сотню раз быстрее и дешевле.

Вот возьмём какой-нибудь купи-продай онлайн бизнес. ИИ умеет анализировать любые метрики с амазона и гугла, тестировать сотни гипотез, мгновенно писать софт или отбирать из тысяч китайских поставщиков и заключать контракты с лучшим. Любая возможность на рынке моментально эксплуатируется до того, как предприниматель, который может её решить вообще задумается об этом.

Для GPU-rich ситуация немного лучше. Маск построил ИИ-датацентр на $3 млрд, Мета делает что-то похожее. Потому что для технологической компании скорость роста и выживание зависит от того насколько быстро она сможет "отъесть" рынок за счет автоматизации, будь то роботы на заводе или работа журналиста, аналитика, маркетолога.

Ответ на вопрос в начале поста не очевиден. UBI и всякий там социализм может звучать как хорошая идея, но это не проработанные идеи, у которых нет реального опыта внедрения. Я думаю, эта тема совершенно недостаточно изучена и хочется продолжать сюда копать в следующих постах.

Самым глупым в данном контексте мне кажется отрицание эффекта только из-за того, что люди смотрят на конкретный датапоинт вместо тренда. Типа, мол, "у меня gpt не смог ответить на вопрос Х, поэтому он не сможет никогда". Это типичная fallacy. Потому что в ML важны законы масштабирования, а не текущая производительность. GPT открыл и проехался на 3-4 порядка перформанса на одном таком законе, с о1 теперь начинается новая горка, и явно не последняя. Вот, например, вчерашний пейпер из Стенфорда, который говорит: “Мы математически доказали, что трансформеры могут решать любую задачу, если им разрешено генерировать столько промежуточных токенов рассуждения, сколько потребуется. Удивительно, но постоянная глубина достаточна.”

Я думаю, что глупо и безответственно как отрицать, что произойдет фундаментальный сдвиг структуры рынка труда в течении 3-4 лет, так и считать что из-за этого сдвига "все пропало, надо рыть бункер". Как будто, и первое и второе это побег от реальности. Но вот подумать об оптимальной стратегии и правильных шагах очень хочется.

Истоник: https://t.me/cryptoEssay/1985
@F_S_C_P

Комментариев нет:

ad