Aider один из лучших опенсорсных ИИ-помощников для программирования. Помимо того, что он очень неплохо себя показывает на бенчмарках и за ним стоит сильная команда контрибьюторов, мне нравятся их последние заметки релиза, а именно «70% кода в этой версии было написано самим Aider».

Это хорошая иллюстрация концепции экспоненциальной технологии, которая, становясь лучше, ускоряет и улучшает развитие и внедрение самой себя.

С начала года у меня было 5 звонков со стартапами, где есть только один фаундер и он строит компанию, где будет работать только он и масса ИИшек. И не скажу, что это были какие-то глупые или безумные люди — наоборот, очень толковые. Мы, правда, не инвестировали, потому что, как минимум в B2B / enterprise мире, сила и moat личных продаж пока слишком высоки. Но, я уверен, это будет меняться. Очень скоро и очень быстро.

Так, что, да, ИИ забирает вашу работу и единственный способ на этом заработать — помочь ему делать это лучше. Тогда за это будут платить.

ИИ стремительно меняет рынок труда и экономику. Я писал про пост-трудовую (post-labor) экономику, а сегодня обсудим как именно это будет происходить в ближайшие 10+ лет.

В отличие от предыдущих технологических революций, таких как промышленная революция или появление интернета, влияние ИИ на рабочие места происходит гораздо быстрее и интенсивнее. Причины: (1) это экспоненциальная (самоусиливающаяся) технология и (2) основной эффект в ИИ — от влияния на высокомаржинальную, интеллектуальную деятельность.

Основная идея поста — переход к пост-ИИ экономической модели происходит в трёх стадиях: Расширение, Замещение, Адаптация. Объясню.

Стадия первая: Расширение

Эта стадия началась пару лет назад и характеризуется тем, что ИИ-приложения помогают людям выполнять свои обязанности более эффективно и качественно. С момента появления GPT у каждого человека на планете появилась арбитражная возможность делать мало, а зарабатывать много. Происходит Выравнивание (Great Equalization).

Например, очень хреновенький юрист может с помощью LLM вычитывать и писать средние и средне-сложные договора. Криворукий программист может делать в 3 раза больше сайтов и тапалок с меньшим количеством багов. Маркетолог может через GPT+SD сделать сотню инфлюенсер аккаунтов в инстаграме, вести кучу твиттеров и телеграм-каналов, не создавая контент руками. Да, ни один из них не станет прям лучшим, но каждый из них вместо $2k/мес может делать $8k/мес, просто потому что их клиенты, начальники и пользователи еще не понимают до конца всех возможностей ИИ (и не умеют ими пользоваться).

Стадия вторая: Замещение

В ту же секунду, когда люди перестанут жаловаться "ваш этот ИИ не умеет X, Y", случится Замена (Great Displacement). ИИ становится все более продвинутым, он начинает не только улучшать существующие профессии, но и полностью заменять их: компании могут полностью отказаться от человеческих юристов, заменяя их автоматизированными системами; массовая автоматизация сокращает число сотрудников поддержки клиентов; ИИ эффективно выполняет задачи по продажам и маркетингу; автоматизированные системы генерируют качественный код без необходимости участия человека.

Это вызовет кризис на рынке труда, множество профессий окажется под угрозой исчезновения, а бизнесам не выгодно будет нанимать дорогих людей в условиях наличия куда более качественных и дешевых систем.

Третья стадия: Адаптация

Несмотря на кризис замещения, история показывает, что технологические революции всегда создавали новые профессии и индустрии. В конце концов, экономика адаптируется к новым условиям (The New Norm).

1. Снижение себестоимости: автоматизация делает товары и услуги дешевле. Технологическая дефляция.
2. Новые профессии: появляются новые профессии (в том числе, но не только вокруг ИИ), новые области экономики.
3. Рост экономики: более эффективные бизнес-процессы и снижение затрат способствуют росту экономики, создавая новые возможности для занятости.
4. Обучение и переподготовка: люди, потерявшие работу, могут освоить новые навыки и найти себя в новых отраслях. В какой-нибудь Норвегии гос-во выделит по стотыщ евро на человека, а в других странах каждый будет барахтаться как умеет, но в целом ИИ поможет с этим процессом.

Расскажите, а какие у вас планы? (P.S. чтобы писать комментарии, решите капчу в группе канала)

Записали подкаст про локальные последние новости и глобальное влияние ИИ на экономику. Какие новые бизнес-модели создает ИИ? Сколько нужно электричества и где его взять? Почему Disney делает роботов, а Гугл — самоулучшающиеся чипы? Что будет с рынком труда? Как ИИ влияет на искусство/творчество?

Смотреть тут: https://www.youtube.com/watch?v=4HDRZbRIi9w (ИМХО, последние минут 30 самые интересные)

Начался OpenAI DevDay.

Уже презентовали prompt caching (50% от цены если вы используете тот же промт для вашего приложения), обновления в API, fine-tuning для 4o моделей (в том числе видео файнтьюн, так что вы теперь можете построить самоуправляемый велосипед на основе GPT).

Самое интересное демо пока что — Realtime API. Фактически это возможность в реальном времени, но задержки, общаться с моделью голосом. На видео несколько впечатляющих демо. Это будет доступно всем разработчикам по цене базовой модели.

Добавили нативную дистилляцию моделей: вы можете сделать более маленькую, дешевую специализированную модель под себя.

Так же OpenAI запустил свой продукт для эвалов (наконец-то!), так что теперь оценивать качество вашего приложения можно будет не по методу пол-палец-потолок, а по уму.

Показали как о1 с одного промта и с одной попытки собирает рабочее iOS приложение.

У развития ИИ есть два диаметрально противоположных возможных социальных последствия:

С одной стороны, это создание тоталитарных диктатур (или кибербанк-корпократий), где благодаря ИИ приватность отсутствует как класс, круглосуточный контроль ведется за всеми действиями, а предиктивный ИИ помогает контролировать население.

С другой стороны, автоматизация труда, глобализация, цифровизация и частичная замена человека агентами искусственного интеллекта приводят к большему международному сотрудничеству, размытию границ, обессмысливанию концепции национального государства и переходу на цифровое право (code is law), цифровые валюты (crypto) и цифровое управление (technodemocracy).

Есть ощущение, что реальность, как всегда, будет абсурдным и интересным образом совмещать оба исхода. А вы как думаете? (P.S. чтобы писать комментарии, решите капчу в группе канала)

Закон масштабирования AI-работы

Увеличение числа участников в проекте часто замедляет скорость выполнения из-за дополнительных затрат на координацию и коммуникацию. Чем больше людей в команде, тем выше вероятность задержек и недоразумений, что снижает общую эффективность.

В отличие от этого, добавление дополнительных AI-агентов или вычислительных ресурсов приводит к линейному росту производительности. Стоимость координации ИИ стремится к нулю —между ИИ нету политики, недопонимания, жадности, эмоций, конфликтов, лени.

Давай поиграем в сценарий где в течении 10 лет ИИ заменит любой труд. Какая ваша персональная стратегия?👆

Не обязательно считать его 100% вероятным, но кто-то уже об этом думает — например, Сэм Альтман в своей статье The Intelligence Age или Дэвид Шапиро с его подкастом о Post-Labor Economy — уже обсуждают эту идею.

И вот Степа круто писал, о том как именно это будет происходить в ближайшие 10+ лет.

Для этого сценария давайте представим, что через 10 лет появится ИИ, который сможет выполнять любую работу — интеллектуальную или физическую — лучше, быстрее и дешевле, чем человек.

Что такое пост-трудовая экономика?

Это не мир, где труд перестаёт быть важным, а мир, где за труд больше не платят. Люди могут продолжать творить, помогать друг другу, находить смысл в жизни, но старый способ зарабатывания денег перестанет работать.

Люди больше не играют ключевую роль в производстве или безопасности.

Средства производства смещаются с людей на технологии и капитал. Раньше рост ВВП зависел от людей. Люди строили фабрики, придумывали идеи, создавали продукты. Человеческий труд был ключевым для экономики. Но через 10 лет ИИ сможет делать это лучше. Он будет писать программы, создавать бизнесы, генерировать идеи. ВВП перестанет зависеть от людей.

Раньше армия состояла из солдат. Больше людей — сильнее армия. Но в будущем безопасность обеспечат дроны и роботы, а не люди. Полиция и армия станут полностью роботизированными.

Зачем тогда нужны люди странам?

Страны могут перестать раздавать паспорта, потому что таланты больше не нужны для роста экономики. Рабочие места и креативные задачи переходят к ИИ.

Кто будет ставить задачи ИИ?

Многие скажут, что кто-то должен направлять ИИ. Сейчас это так. Представьте, что в следующие 10 лет у нас есть время возможностей. Мы можем создавать и инициировать проекты. Но через 10 лет ИИ будет ставить задачи сам себе. Он будет придумывать бизнесы, креативить идеи и генерировать проекты лучше людей.

Как вы будете готовиться к этому будущему?

Я понимаю, что могут возникать разные эмоции и споры по поводу вероятности такого сценария, я предлагаю писать о своих эмоциях и своих стратегиях в рамках этого сценария но самим сценарием не спорить. Можно представить, что он игровой.

При этом 10 лет это крутой срок для планирования: можно успеть получить паспорт, построить компанию, научиться полностью чему-то новому и много еще всего можно сделать за 10 лет.

Давайте поотвечаем на вопросы выше и тут в комментариях, очень интересно.

Мы здесь обсуждаем что с приходом ИИ делать инвесторам, фаундерам, регуляторам, бизнесам. Но не менее важный вопрос поднимает Дима: а что делать лично вам? Как готовиться, если через 10 лет будет +/- AGI? Что покупать, над чем работать, где завести огород и на какую телесную практику записаться? Мне нравятся опросы у него в канале.

Поделитесь своими стратегиями.

Фандрейзинг в ИИ, конечно, затмевает границы разумного.

OpenAI — $6.6B (крупнейший раунд в истории венчурной индустрии, строит AGI)
xAI — $6B (строит AGI в твиттере)
SSI — $1B (строит добрый AGI)
Anthropic — $4.5B (строит LLM)
Poolside — $500M (строит ИИ-программиста)
Magic — $450M (ИИ-программист)
Cognition — $175M (ИИ-программист)
Sierra — $85M (замена customer support)
Sentient — $85M (модели на блокчейнах)

А тем временем:
xAI готовится к следующему раунду на $30B
OpenAI планирует поднять еще ~$100B на инфраструктуру (чипы, дц)

Несколько выводов:
- это самый большой (и, вероятно, последний) пузырь в истории
- большинство из этих компаний не заработали ни доллара
- через год эти цифры покажутся маленькими и милыми
- так же как Гугл появился во время пузыря доткомов и вырос еще в тысячи раз после этого, многие из этих компаний станут в разы больше
- это отчасти ответ на вопрос из предыдущего поста: владеть частью AGI это неплохая стратегия в пост-AGI мире

Четыре сценария наступления AGI (для рынка труда)

Замечаю, что в комментариях идут споры, в первую очередь из-за того, что разные участники используют различные определения экономического эффекта AGI. Никто не знает точно, но я вот нашел четыре таких базовых сценария.

Все как обычно
Предполагается, что сложность задач распределена так, что всегда остаются работы, которые могут выполнять только люди. Автоматизация растёт постепенно, а глобальная экономика увеличивается примерно на 2% в год. Зарплаты и доходы от капитала растут вместе.

Базовый сценарий
Полная автоматизация достигается через 20 лет. Сначала зарплаты растут, но затем резко падают, так как машины заменяют людей. Экономика начинает расти быстрее, но доля труда в доходах сильно уменьшается.

Агрессивный сценарий
Автоматизация завершается всего за 5 лет. Зарплаты начинают падать уже через 3 года. Экономика быстро переходит к высокому росту, а доходы концентрируются у владельцев капитала.

Всплеск автоматизации
В краткосрочной перспективе происходит резкая автоматизация, что вызывает временное падение зарплат. Однако со временем экономика накапливает капитал, и спрос на труд снова растёт, приводя к восстановлению зарплат.

Навал когда-то сказал «Жизнь — это однопользовательская игра».

Рождаешься один, большую часть жизни живешь в своей голове и пытаешься добиться признания или похвалы от призраков в своей голове, сам придумываешь себе проблемы/нервозность/нелюбовь и сам же их решаешь, умираешь один.

В этой связи, антропоморфный всепонимающий, не до конца настоящий, никогда не обижающийся и готовый вписаться в любую движуху ИИ очень естественным образом становится дополнением, вернее даже кибернетическим продлением ума.

Для счастья нам нужны другие люди, но куда более меньшая и тесная группа, чем те тысячи одинаковых аниме-аватарок в интернете и уткнувшихся в телефоны прохожих на улице. Счастье это семья, близкие друзья, безусловно «свои». Те, с кем не возникает желания кем-то казаться, чего-то доказывать.

А ИИ становится не просто бизнес-ассистентом, а киберимплантом, который заменяет эту безликую массу «общества». И вместо реакции незнакомцев (которая бесполезна, но мы все так её ценим), ты получишь честный, искренний, не преукрашенный фидбек твоего персонального отражения человечества. И продолжишь делать то, что важно тебе и тем, кто рядом.

Почему это так? Потому что технология меняется быстро, а нейрофизиология почти никак. Чтобы быть счастливым, достаточно своего племени, трайба, а нервозность миллионов пусть забирает себе GPT, ведь он же инструмент.

А вот интересный пример на тему предыдущего поста. Часто прогресс в жизни — это не сравнение себя с кем-то, а сравнение себя с сами собой.

Фаундер LinkedIn позвонил по скайпу самому себе, но на 20 лет моложе. (спойлер: говорит, надо было инвестировать в биткоин. так что мы не одиноки 😭)

🥲Авторских каналов по нейросетям в Telegram не так много, а может быть, и единицы, однако…

• Всем привет! Меня зовут Сергей Булаев — я придумал "Купи Батон", стоял у истоков Lifehacker.ru, организовывал Ulcamp, а теперь живу на острове Самуи и всё своё время посвящаю AI-технологиям. Никогда не был программистом, но умудрился за пару месяцев создать проект по сохранению воспоминаний и ботов с памятью!

• На моём канале я делюсь практическим опытом, показываю, как за пару часов можно сделать сервис или бота, который действительно работает. Вот, например, недавно я сделал приложение, чтобы помочь сыну с уроками (два дня), сервис "Огненные истории" (три часа) или Yakker - транскрайбер текстов песен и речи (меньше часа).

• Ещё у меня много интересных видео с переводами, гайдов по нейросетям, экспериментов с LLM моделями, зеро кодингом и постоянными AI-агентами. Всё это — на практике, без скучных теорий.

Подписывайся на @sergiobulaev и вливайся в движуху!

#реклама

Рынки говорят что Лен Сассаман — это Сатоши Накамото. Либо он, либо Хэл Финни, во всяком случае.

Узнаем скоро.

А вот между этими двумя (на картинке) конечно досадная битва происходит. Зло побеждает :)

Выходит интервью, в котором экономист, дословно, говорит «прямо сегодня, текущий уровень развития ИИ систем может автоматизировать примерно 5% экономически важных задач».

Чёрный экран.

Врываются скептики, которые прочитали только заголовок с воплями «я же говорил, ИИ не работает, все скам!!!».

Чёрный экран.

Врываются анти-скептики, которые не смотрели интервью и даже не читали заголовок с воплями «вы говорите что в мире ничего никогда не меняется, вы идиоты».

Вывод: никого не интересует поиск истины, когда можно орать друг на друга в интернете. А повод не важен, главное чувствовать себя ценным, важным и правым. А единственная аудитория, как я писал: это картинка самого себя в своей же голове.

Хочется поздравить моего соседа по телеграмму Артёма из @ai_newz с релизом Movie Gen.

Movie Gen — это новая State Of The Art модель в генерации видео по тексту. Похоже, ребятам удалось побить Sora от OpenAI, с чем их и поздравляю, а Артём как раз один из контрибьюторов в этот грандиозный проект.

Недавно я писал пост о том, как преуспеть в век ускоряющегося AI, и упомянул там, что вам не стоит тратить время на техноблоги, а нужно копать глубже: научные статьи, пейперы и технические отчёты из первых рук. Так вот, @ai_newz — это не очередной ИИ технобложек, которых в телеге развелось в последнее время. На канале Артёма, Staff Research Scientist-а в Meta, можно почитать пейперы из первых рук Meta GenAI, там скоро выйдет разбор Movie Gen. Ну и кроме того, обзоры других пейперов и важных новостей.

Вот, например:

— Артём рассказал о новой модели Imagine Flash для риалтайм генерации картинок, которую он и его команда обучили — был ещё один громкий релиз от Meta.
— Пост про модель для генерации стикеров, которую Артём лично оптимизировал. Моделька уже крутится в Инсте и WhatsApp в проде.
— Актуальный список книг для изучения ML в 2024.
— Статья Артёма об ускорении диффузии с помощью кеширования, без потери качества, конечно же.
— Лонгрид про парижский стартап Mistral и знакомство Артёма с фаундером.
— Пост про грейды в бигтехе [ч1, ч2] и компенсации. Все же в курсе, что сеньор это еще не все?:) Ну и туда же запись стрима про собеседования в БигТех.

Такие люди как Артем, двигают SOTA и делают наступление AGI все ближе. Рекомендую подписаться, чтобы не потерять себя, когда наступит AGI: @ai_newz.

#реклама

Система 1: рептильный интуитивный мозг для мгновенных решений.

Система 2: нейрокртикальное медленное мышление, логика, решение проблем.

Система 3: ИИ (а позже — роботы и нейроимпланты), которым ты «аутсорсишь» самые скучные или сложные задачи.

Меркантильный пост

У многих технологических трендов последних лет были доминирующие эмоции, эксплуатируя которые можно неплохо заработать. Это не совет так делать, но констатация факта.

Mobile = допамин. Дайте пользователю постоянную капельницу счастья и он принесет вам много денег. Социальные сети, инстаграм, тикток, игрушки. Они «сажают» пользователей на часто бессмысленный контент и зарабатывают миллиарды.

Крипта = жадность. Дайте пользователю возможность поверить в решение личных финансовых проблем и он будет ходить к вам как в казино на работу. Yield farming, аирдропы, ICO, трейдинг мемкоинами с плечом х100.

ИИ = страх. Технология меняет устройство мира и это многих пугает. Дайте людям способ чувствовать себя спокойнее и меньше бояться и они вам заплатят: курсы, видосы, ощущение «непотерянности».

Все это не главные преимущества технологий, но способ играть на низменных, часто неосознаваемых , эмоциях чтобы получить быстрый рост и PMF.

(комментарии удаляются ботом, если вы не решили капчу в группе канала)

Марк Андрисен о роботах:

- сейчас мы видим массовое внедрение LLM и GenAI во все области экономики, но через пару лет это начнет происходить с роботами-гуманоидами
- supply chain роботов стоится беспрецедентными темпами, особенно в Китае, примерно как они уже сделали это с дронами и производят их миллионами в год
- сегодня цена робота-гуманоида около $100k, но через несколько лет будет произведено миллиард+ роботов и стоимость такого домашнего/корпоративного робота может быть подписка за $20/мес
- прогресс в ИИ имеет позитивную обратную связь с роботикой, потому что мультимодальные LLM являются недостающим элементом, "операционной системой" робота, которая помогает ему "видеть" и принимать решения
- еще одна позитивная обратная связь: когда в мире будет миллиард роботов, собираемые ими данные будут улучшать следующие поколения, так же как каждая Тесла которая ездит по дорогам делает FSD лучше благодаря сбору данных о поведении водителей