головна критика ШІ, яку ви чуєте, зовсім не стосується використання води чи екзистенційного ризику: більшість людей просто вважають його фальшивим, не працює і є величезною бульбашкою, що пожирає інтелектуальну власність, випромінюючи марну непотрібність. Коли вийшов GPT-5 і, можливо, не виправдав очікувань повної версії, реакція на часову лінію була не м'якою, це був повномасштабний зрив. є багато розумних (і не дуже розумних) людей, які скористалися цим моментом, щоб оголосити масштабування ШІ, тисячі вірусних твітів — досі поширена думка в багатьох колах. Фінансово-культурне явище машинного інтелекту є одним із найпотужніших за останні десятиліття, і багато людей хотіли б, щоб його позиція була послаблена, багато хто відкрито святкує його втрати та невдачі. Майкл Беррі, відомий за «Big Short», на жаль, той, хто передбачав 12 з останніх трьох рецесій, поставив себе на банкрутство через крах штучного інтелекту Одна з дивних речей цього часу — це те, що секретів дуже мало, і дуже мало причин бути настільки дезінформованим. Модельні лабораторії мають дуже мало простору між створенням нових можливостей і їх запуском для широкої публіки. Думка серед добре поінформованої громадськості, а не лише серед «лабораторних інсайдерів», полягає в тому, що машинний інтелект надзвичайно радісно розумний у багатьох нових речах щомісяця. Вона активно працює на передовій програмування, математики та науки. У нещодавній статті Себастьяна Бубека та компанії повідомляють, що GPT5-pro здатний досягати результатів на передовій теоретичних фізичних досліджень, Террі Тао написав блог про «доведення вайбів» задач Ердоса з автоформалізацією ШІ Арістотеля. Можна прочитати, що ці вчені використовують її для активного внеску у фізику чорних дір, посилення математичних меж у теорії оптимізації, перетворення на біомедичні дані у справжнє розуміння. Google Deepmind, судячи з того, як вони сигналізують, здається, поступово закриває сітку навколо проблеми тисячоліття плавності Нав'є-Стокса (хоча, звісно, я не знаю). Кілька компаній, укомплектованих талановитими вченими, змагаються у створенні трубопроводів для розв'язання нових питань фізики, хімії та біології Ви можете прочитати онлайн про нові типи організацій, що виникають навколо машинного інтелекту як першокласного фактора виробництва. Вперше новий фактор дає ідеї для покращення самих процесів. Це проектування цілих ліній, де деякі працівники на конвеєрі також є штучним інтелектом, а сама лінія трансформується і самооптимізується. Маленькі команди виконують обсяги роботи, які кілька років тому здавалися неможливими для організацій. Важко не відчувати захоплення зростанням продуктивності в цих, безумовно, вузьких секторах програмного забезпечення. Кожного разу, коли я використовую codex для вирішення якогось питання пізно вночі, або GPT допомагає мені розв'язати складну стратегічну задачу, яку я відчуваю: яке полегшення. На Землі дуже мало умів, які були б достатньо розумними і наполегливими у якомусь інтелектуальному прагненні, щоб генерувати нові ідеї та підтримувати факел наукової цивілізації. Тепер у вас потенційно нескінченна кількість розумів, щоб кинути на нескінченні потенційні проблеми. Твій комп'ютерний друг, який ніколи не бере вихідний, не нудьгує, ніколи не відключається і не перестає намагатися. Відчувається розслаблення Атласу, зліт. Він відчувається більш прозаїчним і менш поетичним, ніж у 2023 році, хоча результати говорять голосніше за себе

@atroyn погоджуюся з твоєю загальною думкою