Основная критика ИИ, которую вы слышите, не имеет ничего общего с использованием воды или экзистенциальным риском: большинство людей просто думают, что это фейк, который не работает и является огромным пузырем, поглощающим интеллектуальную собственность, при этом излучая бесполезный мусор. Когда вышел GPT-5 и, возможно, не оправдал ожиданий от полного обновления версии, реакция в сети была не мягкой, это был полный крах. Есть много умных (и не очень) людей, которые ухватились за этот момент, чтобы объявить о завершении масштабирования ИИ, тысячи вирусных твитов, это все еще преобладающее мнение во многих кругах. Финансово-культурное явление машинного интеллекта является одним из самых мощных за последние десятилетия, и есть много людей, которые хотели бы ослабить его позиции, многие открыто радуются его потерям и неудачам. Майкл Бьюри, известный по фильму «Большой короткий», к сожалению, тот тип человека, который предсказал 12 из последних 3 рецессий, поставил на крах пузыря ИИ, доведя себя до неплатежеспособности. Одной из странных вещей в это время является то, что существует очень мало секретов и очень мало причин быть так дезинформированным. Лаборатории моделей имеют очень мало пространства между созданием новых возможностей и их запуском для публики. Мнение среди хорошо информированной публики, а не только «внутренних лабораторий», заключается в том, что машинный интеллект абсурдно радостно умен во многих новых вещах каждый месяц. Он активно вносит вклад на переднем крае программирования, математики и науки. Недавняя работа Себастьяна Бубека и его коллег сообщает, что GPT5-pro способен производить результаты на границе теоретических исследований физики, Терри Тао написал блог о «доказательстве настроения» задач Эрдеша с помощью автоформализации ИИ Аристотеля. Вы можете прочитать, что эти ученые используют его для активного вклада в физику черных дыр, уточняя математические границы в теории оптимизации, превращая морские массы биомедицинских данных в реальные инсайты. Google Deepmind, судя по тому, как они сигнализируют, похоже, медленно закрывает сеть вокруг проблемы гладкости Навье-Стокса (хотя, конечно, я не знаю). Несколько компаний, укомплектованных выдающимися учеными, соревнуются в создании трубопроводов для решения новых задач в физике, химии и биологии. Вы можете прочитать в интернете о новых типах организаций, которые рождаются вокруг машинного интеллекта как фактора производства первого класса. Впервые новый фактор действительно дает вам идеи для улучшения самих процессов. Он проектирует целые сборочные линии, где некоторые из работников на сборочной линии также являются ИИ, а сама линия трансформируется и самооптимизируется. Маленькие команды производят объемы работы, которые казались невозможными для организаций нескольких лет назад. Трудно не чувствовать восторга от роста производительности, происходящего в этих, безусловно, узких программных секторах. Каждый раз, когда я использую codex, чтобы решить какую-то проблему поздно ночью, или GPT помогает мне разобраться с трудной стратегической задачей, я чувствую: какое облегчение. На Земле так мало умов, которые одновременно умны и настойчивы в каком-то интеллектуальном стремлении, чтобы генерировать новые идеи и поддерживать факел научной цивилизации. Теперь у вас есть потенциально бесконечные умы, чтобы бросить на бесконечные потенциальные проблемы. Ваш компьютерный друг, который никогда не берет выходной, никогда не скучает, никогда не отключается и не перестает пытаться. Вы можете почувствовать, как Атлас сбрасывает бремя, взлетает. Это кажется более прозаичным и менее поэтичным, чем в 2023 году, хотя результаты говорят сами за себя громче.

@atroyn согласен с вашей общей точкой зрения, хотя.