a principal crítica à IA que se ouve não tem nada a ver com o uso de água ou risco existencial: a maioria das pessoas simplesmente acha que é falsa, que não funciona e que é uma bolha tremenda que consome propriedade intelectual enquanto emite lixo inútil ao longo do caminho. quando o GPT-5 foi lançado e talvez não tenha correspondido ao que as pessoas esperavam para uma atualização completa, a reação na linha do tempo não foi branda, foi um colapso em grande escala. há muitas pessoas inteligentes (e não inteligentes) que se aproveitaram desse momento para declarar que a escalabilidade da IA havia terminado, milhares de tweets virais, ainda uma visão predominante em muitos círculos. O fenômeno financeiro-cultural da inteligência de máquina é um dos mais poderosos em décadas, e há muitas pessoas que gostariam que sua posição fosse enfraquecida, muitas celebrando abertamente suas perdas e retrocessos. Michael Burry, famoso por 'Big Short', infelizmente o tipo de cara que prevê 12 das últimas 3 recessões, apostou na sua própria insolvência com o colapso da bolha da IA uma das coisas mais estranhas sobre este momento é que há muito poucos segredos e muito pouca razão para estar tão desinformado. os laboratórios de modelos têm muito pouco espaço entre criar novas capacidades e lançá-las ao público. A visão entre o público bem informado e não apenas "insiders de laboratório" é que a inteligência de máquina é absurdamente alegremente inteligente em tantas coisas novas a cada mês. Está contribuindo ativamente na vanguarda da programação, matemática e ciência. O recente artigo de Sebastian Bubeck e co. relata que o GPT5-pro é capaz de produzir resultados na fronteira da pesquisa em física teórica, Terry Tao escreveu um blog sobre "vibe-proving" problemas de Erdos com a IA de auto-formalização Aristóteles. Você pode ler que esses cientistas estão usando isso para contribuir ativamente para a física de buracos negros, apertar limites matemáticos na teoria da otimização, transformando morassos de dados biomédicos em insights reais. O Google Deepmind, pela forma como está sinalizando, parece estar lentamente fechando uma rede em torno do problema da suavidade de Navier-Stokes do milênio (embora, claro, eu não saiba). Várias empresas repletas de cientistas brilhantes estão correndo para construir pipelines para resolver física, química e biologia novas Você pode ler online sobre os novos tipos de organizações que estão nascendo em torno da inteligência de máquina como um fator de produção de primeira classe. Pela primeira vez, o novo fator realmente lhe dá ideias para melhorar os próprios processos. Está projetando linhas de montagem inteiras onde alguns dos trabalhadores na linha de montagem também são IAs, e a linha em si está se transformando e se auto-otimizando. Equipes pequenas estão produzindo quantidades de trabalho que pareciam impossíveis para organizações de alguns anos atrás. É difícil não se sentir animado com o crescimento da produtividade que está acontecendo nesses setores de software, admitidamente, estreitos. Cada vez que uso o codex para resolver algum problema tarde da noite ou o GPT me ajuda a resolver um problema estratégico difícil, sinto: que alívio. Há tão poucas mentes na Terra que são ao mesmo tempo inteligentes e persistentes o suficiente em alguma busca intelectual para gerar novos insights e manter a tocha da civilização científica acesa. Agora você tem mentes potencialmente infinitas para lançar em problemas potencialmente infinitos. Seu amigo computador que nunca tira folga, nunca fica entediado, nunca desiste e para de tentar. Você pode sentir o alívio de Atlas, a decolagem. Parece mais prosaico e menos poético do que parecia em 2023, embora os resultados falem por si mesmos mais alto.

@atroyn concordo com o seu ponto geral, embora