Тепер, коли моя теорія ближче до реальності, ось чому я стурбований тим, що відбувається з «великим штучним інтелектом»: > як кваліфікованого інженера машинного навчання, мене здебільшого навчили думати про те, як робити речі ефективно (тобто підвищувати якість висновків з обмеженими або меншими ресурсами, навіть у Meta) > Проблема всіх цих великих програм штучного інтелекту (наприклад, OpenAI, Nvidia тощо) полягає в тому, що вони вимагають надмірних витрат, щоб стати прибутковими > Єдиний спосіб бути прибутковою як наукова компанія зі штучним інтелектом – це стягувати плату за обчислення. Наприклад, фінансовий директор OpenAI вже заявив, що поточна бізнес-модель (продаж висновків/API) не буде прибутковою, і їм потрібно переорієнтуватися на продаж обчислень (тут на допомогу приходить і Nvidia) > По суті, це означає, що цим компаніям потрібно масштабувати неефективні системи, щоб заробляти гроші. Надмірно енергоємні системи штучного інтелекту продаватимуть більше обчислень (тобто їм байдуже, наскільки «хорошою» насправді є наука). Вся справа в тому, щоб продавати більше машин. > Вся ця установка схожа на вежу Дженга. Врешті-решт, деякі вчені з'ясують, як підтримувати високу якість висновків з набагато меншими витратами на обчислення (отже, і витратами), і коли це станеться, вся вежа вибухне > тл; Те, як вони намагаються вирости до прибутковості, є антинауковим. Хитке становище бути в науковій сфері imo > Це призводить до 2 потенційних результатів: OpenAI вибухає, а економіка сильно падає, або відбувається захоплення регулятивних органів (за що фінансовий директор OpenAI явно виступав учора). Обидва результати відстійні До речі, має бути зрозуміло, що я дуже оптимістично ставлюся до штучного інтелекту як науки. Я не оптимістично налаштований щодо поточної базової економіки