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.

Новая абсолютно бесплатная/открытая нейронка от NVIDIA уничтожила всех, кроме последних о1 моделей.

При этом, её сделали в первую очередь для синтетических данных.

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.

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.

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.

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.

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.

P.S. снова вижу людей, которые ломятся в бота и их сообщения удаляются. еще раз: вы не можете оставить комментарий не решив капчу. максимально лютый анти-спам самого жесткого уровня для всех!

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...

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!

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.

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!

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 🫥

Крыс с нейрочипами планируют презентовать русский биотех на своей конференцию Neiry.RoundB 5 ноября в Москве.

В своем канале СЕО&Founder 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.