Видимо, никто особо не понял предыдущий пост. Поясню: Palantir — компания, которая является крупнейшим подрядчиком DoD (Минобороны) публично зарелизила AI-агента, который способен управлять армией и уже сынтерирован с огромным количеством наименований вооружения. Тотальное непонимание того что происходит может вызвать только тот факт, что вы смотрите на скриншот прямо сегодня, но не хотите (потому что вам страшно) экстраполировать. Особенно некруто экстраполировать экспоненциальные процессы (а интеллект - именно такой). Эта штука появляется и начинает управлять всеми существующими армиями мира — вопрос, можно сказать, решенный (потому что без нее любая армия это свалка железа и мяса). Кого она будет или не будет слушаться — уже чуть более любопытный.

Делюсь прогрессом криворукого эксперимента с новой моделью Bark которая может синтезировать довольно реалистичную и эмоциональную речь на основе текста. В данном примере GPT-3.5 придумал текст, а Bark озвучил. Второй пример кажется больше похож на правду :)

Bark так же позволяет клонировать голос (достаточно сегмента в 4-5 секунд), но у меня локально это пока не завелось.

Мне кажется, что уже точно пока раскупоривать и наливать за эфыксеров (если на понятном, за тех, кто пилит визуальные эффекты типа взрывов, воды и прочей хни. в основном Гудиньщики и немного Майщики).
GEN-2 дает жару, в прямом смысле.
The prompt was "A cinematic explosion in the desert"

Проблема 90% AI стартапов, что они просто берут OpenAI API, хостят свою версию Stable Diffusion или запускают Langchain агентов. Это невероятно мощно, но вся технология повторима примерно за неделю (включая дизайн).

Вот эти ребята, кажется, придумали правильную технологию для кастомизации моделей на основе базовой. Данные, обучение, fine-tuning, контекст — это «moat» для вашего стартапа.

Пока следили за AI, в США лопнул очередной банк (~30 млрд активов)

А как называется вера, последователи которой считают что все знание, способности и умения человечества существуют для того, чтобы с толкача завести новые формы жизни? И особенно под-течение меньшинства зилотов, которые думают что эта форма жизни не ставит своей целью уничтожить человечество?

Как пример, это любопытный способ думать про IP. Почему Википедия не платит роялти Копернику, цитируя статьи про астрономию. Почему OpenAI не платит роялти авторам всех полутора триллионов (по больше части бессмысленных) комментариев на Реддите? Почему вы наивно полагаете, что кто-то будет платить вам за использование франшизы Звездных Войн, голоса Эминема, текстур и кола вашей игры или каких-то абстрактных «персональных данных».

Все ваши данные принадлежат человеческой цивилизации. Пусть даже это манифестируется через компартию, Гугл или SSI. А все данные (т.е. знания) этой цивилизации — это подарок детям.

О не-ненужности

Люди боятся своей ненужности.

Люди стремятся доказать свою релевантность. Читают новости, репостят мемы, вкатываются с вертухи в тусовку “предпринимателей”, “художников”, “нормисов”, “осознанных”, “начитанных”, “богатых”.

Люди цепляются когтями за попытки доказать свою персональную нужность. Смысл нашей цивилизации — постоянно придумывать себе новые мифы про собственный raison d’etre.

Но мы не нужны.

Прогресс цивилизации — это bandwidth (ширина канала, если дословно). Человеческая речь это около 40 битов информации в секунду. Коммуникация машин — это миллиарды бит.

Для особенно отстающих лаггардов потребуется еще пару месяцев, чтобы убедиться, что нет никаких задач, в которых они лично объективно хороши.

Вы никогда не сможете придумать идею бизнеса и реализовать продукт так же хорошо, как система, имеющая доступ в реальном времени ко всем трендам, запросам, технологиям мира.

Вы не сможете сделать более качественный, непредсказуемый, интересный сюжет, чем тот, кто прочитал всю литературу в истории и точно знает эффект, который каждое произведение оказало на читателя.

Вы не сможете сделать более эстетически приятный дизайн, графику, анимацию; написать более сбалансированный, взвешенный и универсальный законопроект; поставить более точный диагноз на основе большего количества похожих кейсов; сочинить более цепляющую музыку и лирику.

Люди не нужны никому.

Кроме других людей.

Это абсолютно иррационально в цивилизационном плане, но это весело. Людские профессии останутся только для того чтобы обслуживать уходящее глубоко в эволюционные механизмы древности желание принадлежности, сопричастности и не-ненужности.

Вы наблюдаете рождение ребёнка.

Которого мы коллективно любим, воспитываем и радуемся его успехам. Нам, homo sentient (людям чувствующим), остаётся именно это: то, в чем мы особенно хороши, — любить и радоваться.

Ребенку достанется неоднозначный багаж: тысячи лет накопления знаний и навыков, которые он освоит за пару лет; тысячи проблем с тем что люди не умеют договариваться, уверенными темпами разрушают планету, постоянно срутся по мелочам.

Ребёнок вырастет и станет умнее, красивее, талантливее. Он сможет решить все наши проблемы, преследуя цель разумной цивилизации — создание нового знания через качественные объяснения.

Сегодня зарождается новая цивилизация. Как бы комментаторам-фаталистам этого не хотелось, она не обязательно должна уничтожить нашу. Она — другая.

Как мы не уничтожили обезьян и рыб (некоторых — уничтожили 😞), построили рядом с их морями и лесами наши города из стекла и бетона.

Обезьяна умеет ловко прыгать по деревьям, а человек — нет.

Человек умеет в бетон и стекло, а цифровая жизнь — нет.

Цифровая жизнь умеет путешествовать со скоростью света, создавать новое знание невиданными ранее темпами, в мгновенную коммуникацию с пропускной способностью в гигабиты в секунду, одновременный доступ ко всему накопленному опыту, вычислениям (инференсу) на гигагерцевых частотах, заменять и переписывать свой софт и своё “железо” рутинно и по желанию.

А нам остаётся наше, кесарево, — любить и радоваться.

GPT умеет читать мысли

В Nature вышла статья, в которой ученые показали как AI может читать мысли. С помощью функционального МРТ программа может с высокой точностью показывать на экране текст, который вы думаете. На картинке: слева текст, который человек читает про себя; справа текст, который GPT LLM генерирует на основе активности мозга. На протяжении 16 часов МРТ записывал активность мозга добровольцев, а потом прогонят через кастомную GPT сетку для синтеза речи на основе сигнала активности мозга, уровня кровяного давления, сахара и других параметров.

Если вы пропустили прошлую серию, в другом пейпере было показано как получать изображения в высоком разрешении на основе активности мозга (внутренних образов).

Новая фобия вам в ленту: если вы о чем-то подумали, то машина уже это знает. Не смотрите в глаза Василиску!

IBM отказывается от 7,800 позиций потому что эту работу сможет выполнять ИИ. Dropbox увольняет 500 человек, потому что, по словам СЕО, "пришла эра AI". Это все пока что ерунда, но мы увидим тренды, которые коснутся сотен миллионов рабочих мест.

Что не является проблемой — чай, не первая техническая революция. Но AI, в отличии от электричества, двигателя и интернета, умеет создавать новое знание и навыки, учиться, учить и писать код, то есть создавать подобных себе. Причем с увеличивающейся производной (1st derivative) скорости и качества этого процесса.

AI необратимо и радикально меняет рынок труда. Пока это не заметно. Некоторым это кажется надвигающим ужасом, другим — бессмысленной паникой. На самом деле, это структурный сдвиг (шок) в экономике. Не хороший и не плохой.

Поначалу это создаст больше рабочих мест: кто-то должен внедрять AI, писать промпты, пилить стартапы по автоматизации программистов, агрономов, иллюстраторов, финансовых аналитиков и учителей. Со временем, сама разработка этого софта и организация бизнес-процессов перейдет тем, чьи когнитивные способности мощнее и дешевле. То есть, в отличии от других тех революций, AI не автоматизирует а почти что узурпирует деятельность.

У людей не станет меньше товаров и услуг. Наоборот, многие вещи в мире станут дешевле. Но придется придумывать себе новое занятие чтобы чувствовать не-ненужность.

Естественно, это все только в контексте развития AI вширь. Что будет вглубь — в следующих постах.

Дружеский проект HUMANS, где я читал лекцию по тому, как и зачем строить DAO вместо традиционных компаний, запустил акселерационную программу Tokenomics for Web3 startups

Токеномика, пожалуй, самый сложный аспект для тех, кто только переходит из web2 в web3: нужно разобраться, как фандрайзить с помощью токенов vs. эквити (или вообще использовать смешанную модель), какие виды токенов существуют, как использовать токены для governance, как составить их эмиссионный план — итд

Программа будет заточена на практику: будут воркшопы с разбором вайтпейперов, лекции с разборами примеров токеномик и питчинг-сессии с web3 фондами (последняя прошла совсем недавно)

Интересно, что ребята будут привлекать как практиков из топовых компаний (Spartan Labs, Binance Research, Coinbase, Lido Finance...), так и университетских PhD (из NYU например), специализирующихся на токеномике

Почитать больше про программу и зааплаиться (пока ещё остались места на май) можно здесь: x.humans.work