
У меня давно уже руки чешутся исправить кое-какую историческую несправедливость. Сейчас как почешу…

Есть глобально два способа сделать модель лучше:

Генеративный ИИ влияет на рынок труда. Кто-то мечтает сотрудников заменить ИИ-агентами, кто-то боится стать тем самым сотрудником, но что происходит на самом деле? Сегодня посмотрим пару работ на эту тему и подумаем, что нам со всем этим делать теперь.

Вся лента в соцсетях забита раздражающе однообразными текстами, которые либо написаны ИИ, либо отредактированы ИИ.
Это третья часть большого разбора большой работы “Creating Friendly AI 1.0” (“Создаём дружелюбный ИИ 1.0”). Вторая часть здесь. Если вы её пропустили, заходите почитать. Вкратце, там про то, что мы думаем об ИИ, способном ставить цели, но сами не то чтобы очень способны ставить цели. Или описать, что значит “ставить цели”.
Обсудим сегодня одну любопытную работу: там взяли данные по стартапам, взяли случайный лес и обучили его предсказывать для стартапов успешность. И он справился лучше нейросетей.

Мы привыкли говорить, что кто-то в чём-то «одарён». И как-то привыкли верить, что некоторым людям некоторые вещи даются легко. Естественным образом. Возможно, это совершенно безобидное убеждение.
Я сейчас перед сном читаю книгу Станисласа Деана “Как мы учимся”. Хорошая книга.

Есть такая мрачная шутка: “Жизнь в России — игра на повышенном уровне сложности”. У нас тут регулярно какой-то местный Армагеддон, а в довесок к нему все глобальные экономические пертурбации.

Некоторое время назад моя лента в соцсетях наполнилась постами людей, которые перешли с ChatGPT на Claude и остались довольны.
Есть такая организация — Machine Intelligence Research Institute (MIRI, Институт исследования машинного интеллекта). У этой организации есть много любопытных работ, в основном про ИИ и его влияние на человечество.