Джонатан Росс, основатель и генеральный директор компании по производству чипов AI Groq, предлагает контрарную точку зрения: AI не уничтожит рабочие места, он создаст нехватку рабочей силы. Он выделяет три вещи, которые произойдут из-за AI: Во-первых, массовое дефляционное давление. "Эта чашка кофе будет стоить меньше. Ваше жилье будет стоить меньше. Все будет стоить меньше." Он объясняет, что это произойдет благодаря роботам, которые будут более эффективно выращивать кофе, и лучшему управлению цепочками поставок, что означает, что людям потребуется меньше денег. Во-вторых, люди будут выходить из экономики. "Они будут работать меньше часов. Они будут работать меньше дней в неделю и меньше лет. Они будут выходить на пенсию раньше, потому что смогут поддерживать свой образ жизни, работая меньше." В-третьих, появятся совершенно новые рабочие места и отрасли. Джонатан указывает на историю как на доказательство: "Подумайте о 100 лет назад. 98% рабочей силы в Соединенных Штатах работали в сельском хозяйстве. Когда мы смогли сократить это до 2%, мы нашли занятия для остальных 98% населения." Он продолжает: "Работы, которые будут существовать через 100 лет, мы даже не можем представить." Программисты не существовали столетие назад. Через столетие их тоже не будет, "потому что все будут заниматься vibe coding." То же самое касается инфлюенсеров, профессии, которая была бы немыслима 100 лет назад, но теперь приносит людям миллионы. Его вывод: дефляционное давление, выходы рабочей силы и новые отрасли, которые мы еще не можем представить, объединятся, чтобы создать один результат... "У нас не будет достаточно людей."

Генеральный директор NVIDIA, Дженсен Хуанг, предупреждает, что лидерство Америки в области ИИ далеко не безопасно. Он разбивает конкуренцию США и Китая в области ИИ на то, что он называет "пятислойным тортом." И хотя США доминируют в некоторых слоях, Дженсен видит критические уязвимости в других... 1) Энергия: У Китая в два раза больше, чем у США, несмотря на меньшую экономику. Что "не имеет смысла" для Дженсена. 2) Чипы: США "на поколения вперед," но Дженсен предупреждает о самодовольстве. "Каждый, кто думает, что Китай не может производить, упускает главную идею." 3) Инфраструктура: Создание дата-центра в США занимает около трех лет. А в Китае? "Они могут построить больницу за выходные." 4) Модели: Передовые модели США "безусловно мирового класса," но "Китай значительно впереди, далеко впереди в области открытого кода." 5) Приложения: Общественное мнение резко различается. Спросите обе популяции, принесет ли ИИ больше пользы, чем вреда, и "в их случае 80% скажут, что ИИ принесет больше пользы, чем вреда. В нашем случае все будет наоборот." Предупреждение Дженсена ясно. Лидировать в производстве чипов и передовых моделях недостаточно, когда вы отстаете в области энергии, скорости инфраструктуры, открытого кода и общественного доверия. Победа в гонке ИИ требует силы по всему стеку, и в данный момент США есть над чем поработать.

В 1956 году человечество достигло поворотного момента, о котором никто не говорит. 10 ученых собрались в студенческих квартирах, чтобы преследовать идею, которую мир называл "научной фантастикой." Это был момент Большого Взрыва ИИ: Поздним летом 1955 года... Джон Макафи (профессор математики в Дартмутском колледже) собрал команду звезд: • Марвин Мински - умный математик из Гарварда • Натан Рочестер - практический инженер IBM • Клод Шеннон - гений теории информации • Плюс 6 других исследователей Вместе они составили исследовательское предложение для двухмесячного летнего семинара в Дартмутском колледже. Их дерзкая цель? Доказать, что машины могут имитировать каждый аспект человеческого интеллекта — обучение, рассуждение, язык, решение проблем. Макафи ввел этот радикально новый область исследования: "Искусственный Интеллект." Это был момент рождения ИИ. Но найти кого-либо, кто бы профинансировал это исследование, оказалось жестоким ↓ Макафи запросил $13,500 (около $159,000 сегодня) у потенциальных спонсоров. Ответ? Отказ за отказом. Организации не могли понять последствия. Идея о "мыслительных" машинах была слишком радикальной, слишком философской, слишком неопределенной. Эта область даже не существовала - как кто-то мог оправдать инвестиции в нее? Наконец, после месяцев настойчивости, Рокфеллер согласился профинансировать проект. Но был один нюанс: Они инвестировали только $7,500 ($88,000 сегодня). Едва достаточно, чтобы покрыть расходы. В июне 1956 года исследование началось ↓ 11 ученых собрались в студенческих квартирах и арендованных гостиницах на 6-8 недель. "В то время я верил, что если мы сможем собрать всех вместе, чтобы посвятить этому время, мы сможем добиться реального прогресса," - вспоминал Макафи. Технология, которой они располагали, была крайне примитивной, что делало почти невозможным тестирование теоретических идей. Но проблема была еще глубже, чем аппаратное обеспечение ↓ Никто не мог согласовать, что на самом деле означает "интеллект." Это было решение проблем? Рассуждение? Язык? Обучение? Группа боролась с фундаментальными вопросами, на которые не было ответов. • Мински позже признал, что они "осознали, что интеллект не является аккуратной головоломкой, а разросшейся дикой природой." • Один участник описал это как "программирование машин для обучения было похоже на воспитание ребенка с поломанным инструментом." Когда лето закончилось в 1956 году, закончилась и их работа. Они ушли с: Нет прототипа Нет консенсуса Нет прорыва Но произошло нечто гораздо более важное ↓ Они создали основу для целой научной области исследования. Каждая система ИИ сегодня — от ChatGPT до самоуправляемых автомобилей — прослеживает свое происхождение к тем 6 неделям в Новой Англии. Лето 1956 года не произвело работающей "мыслительной машины." Но оно дало ИИ имя, видение и сообщество бунтарских мыслителей, готовых рискнуть всем ради невозможной мечты. Тем летом произошел большой взрыв ИИ. И волны шока все еще расширяются сегодня. — Спасибо за чтение! Понравился этот пост? Подписывайтесь на @RealBigBrainAI для получения большего количества контента, подобного этому.