Мечты технооптимистов сбываются?
Компания Epoch AI проанализировала вклад ИИ в развитие экономики, и результаты подтверждают смелые предсказания, сделанные такими личностями, как Сэм Альтман, Дарио Амодеи и Билл Гейтс. Но теперь это не просто прогнозы на основе интуиции, а данные, подкрепленные реальными исследованиями.
🔥 Еще больше интересного в моем канале Продуктовые штучки
Epoch AI представила GATE (Growth and AI Transition Endogenous) - модель, призванную прогнозировать траекторию развития ИИ и его экономические последствия. Модель предполагает значительные инвестиции в ИИ и последующий экономический рост.
Epoch AI — некоммерческий исследовательский институт, изучающий траекторию развития искусственного интеллекта (ИИ) и его влияние на экономику и общество. Основан в 2022 году, базируется в Сан-Франциско (США) и Лондоне (Великобритания)
Что за GATE?
Цель GATE – показать, как развитие ИИ, автоматизация задач влияют на макроэкономику.
Три ключевых компонента модели:
1) Вычислительные ресурсы: инвестиции в инфраструктуру увеличивают вычислительные ресурсы для разработки и внедрения ИИ. Использование вычислений для обучения моделей ИИ выросло в 4–5 раз ежегодно с 2010 по 2024 год. Производительность языковых моделей улучшается быстрее, чем прогнозирует рост вычислительных ресурсов (эквивалентно удвоению мощности каждые 5–14 месяцев)
2) Автоматизация: модели, обученные на больших вычислительных ресурсах, способны автоматизировать больше задач. Модель учитывает как обучение, так и использование (inference).
3) Производство: вычислительные ресурсы, используемые для inference, управляют "цифровыми работниками", которые выполняют автоматизируемые задачи. Этот цифровой труд сочетается с человеческим трудом, капиталом и природными ресурсами для производства экономического продукта, часть которого реинвестируется в капитал и развитие ИИ.
Прогнозы GATE
Колоссальные инвестиции в ИИ
Модель предсказывает, что глобальные инвестиции в вычислительные мощности для ИИ могут превысить 10% мирового ВВП (примерно в 50 раз больше текущих уровней). Эти вложения будут направлены на создание инфраструктуры (например, фабрики чипов, дата-центры) еще до начала масштабной автоматизации
Масштабирование вычислительных ресурсов
Даже при консервативных предположениях (например, умеренной отдаче от R&D в области ПО и железа) мировая экономика сможет нарастить вычислительные мощности, достаточные для автоматизации большинства задач в течение 20 лет. Это основано на предположении, что любая задача станет автоматизируемой при достаточных объемах вычислений и инноваций
Ускорение экономического роста
Рост ВВП может ускориться в 2-20 раз по сравнению с историческим уровнем (~3% в год). Пик роста придется на период активной автоматизации (примерно через 10 лет после начала инвестиций). Эффект сохраняется несмотря на производственные ограничения, связанные с взаимозависимостью задач в экономике
Ограничения модели
Такие же, как в любом прогнозировании:
Условность: результаты зависят от параметров (например, темпов роста алгоритмической эффективности, доступности ресурсов). Упрощения: модель игнорирует влияние других технологий (например, квантовых вычислений) и предполагает полную замену человеческого труда ИИ, что приводит к нереалистичным прогнозам.
Упрощения: модель игнорирует влияние других технологий (например, квантовых вычислений) и предполагает полную замену человеческого труда ИИ, что приводит к нереалистичным прогнозам.
Пожалуйста, поддержите меня, поставьте лайк! 🙏
Это эссе – рефлексия на тему общего искусственного интеллекта (AGI). Он уже появляется на горизонте, и поэтому Альтман считает важным понимать, в каком моменте мы находимся. И эти размышления кажутся и обоснованными, и фантастичными одновременно.
Возможно, через десятилетие любой человек на Земле сможет добиться большего, чем самый влиятельный человек сегодня.
Прогноз от MIT Technology Review. Расскажу, кто уже являются первопроходцами и в каких направлениях ждать новостей.
В какой-то момент вы можете обнаружить, что ваш курс залили на другой сайт и неизвестный продает там его своего имени или просто в любом виде переиспользует части вашего контента. К несчастью, такое может случиться с каждым экспертом, кто продает информационный контент.
И уже в 2025 году, по прогнозам аналитиков, нас ждет более масштабное развертывание этих технологий. Бизнес ждет реальную отдачу от пилотных проектов, а разработчики планируют упростить «оркестровку» (управление) множеством различных ИИ-модулей и агента-ориентированных сервисов. Ниже мы подробно разберем, почему 2024-й стал «переломным» для ИИ-аген…
На днях DeepSeek поразил всех заявлением о том, что его ИИ модель использует примерно одну десятую мощности, потраченной на модель Llama. Это перевернуло взгляд на то, сколько энергии и ресурсов нужно для разработки искусственного интеллекта. Не переоценена ли NVIDIA и нужны ли мегапроекты вроде Stargate?
Большое международное исследование The Rise of the AI-Powered Consumer от компании Prophet. Представлю ключевые выводы.
Студенты магистратуры Глобального университета Рыбакова и МФТИ Георгий Бочкарев и Константин Солоп открыли первый маркетплейс барберов – Октобарбер. Платформа объединяет мастеров, клиентов и салоны, предлагая инновационные решения для каждой из сторон.
Среди прорывных технологий нейросети являются самым важным катализатором. Это вывод из исследования ARK’s Big Ideas 2025: AI Agents с прогнозами развития технологий до 2030 года. Расскажу и покажу (очень много интересных цифр!), что имеется в виду.
Результаты большого международного исследования The Rise of the AI-Powered Consumer от компании Prophet. Представлю ключевые выводы.
Два агента на базе искусственного интеллекта переходят в общении друг с другом на "птичий" язык
Вы устали платить большие деньги за ИИ-сервисы, которые не оправдывают ожиданий? Или вам надоели бесконечные подписки и скрытые платежи за «инновационные» технологии, которые на деле не так уж эффективны? В этой статье я расскажу, как китайская компания DeepSeek поменяла правила игры, предложив мощную модель ИИ за меньшую цену и без скрытых затрат.…
ИИ-системы становятся всё более способными — и это уже не просто ощущение, а зафиксированная закономерность. Согласно данным исследовательской организации METR (Measuring Exponential Task Resolution), за последние 6 лет способность ИИ решать практические задачи удваивалась примерно каждые 7 месяцев.