aimodel

Mark Twain pernah mengatakan bahwa cara terbaik untuk menyembunyikan sesuatu adalah menaruhnya di tempat yang paling terlihat. Raksasa teknologi modern tampaknya telah memahami pelajaran ini: mereka menyembunyikan kecerdasan buatan (AI) di mana-mana, membuatnya sebegitu biasa sehingga kita mulai tidak menyadarinya.
Namun, masalahnya bukan hanya karena kecerdasan buatan menjadi sangat meluas. Ada sesuatu yang lebih mendasar terjadi: kecerdasan buatan berhenti menjadi alat yang kita gunakan, dan berubah menjadi lingkungan di mana kita hidup.

Google meluncurkan fitur Personal Intelligence untuk asisten AI-nya Gemini, yang memungkinkan algoritma mengakses data pribadi pengguna dari Gmail, Google Photos, YouTube, dan layanan lain dari perusahaan. Sebagai imbalannya, pengguna harus menyetujui penggunaan data mereka untuk melatih model AI generatif.

Albert Einstein mengatakan bahwa tidak mungkin menyelesaikan masalah pada tingkat pemikiran yang sama di mana masalah tersebut diciptakan. Tampaknya umat manusia telah mencapai titik seperti itu dalam perkembangan kecerdasan buatan (AI) — saat pikiran kita sendiri menjadi penghalang utama dalam menciptakan kecerdasan buatan.

Google meluncurkan fitur Guided Learning di asisten AI Gemini, yang mengubah bot obrolan biasa menjadi guru pribadi. Inovasi ini menciptakan kursus pembelajaran yang disesuaikan secara individu dan membantu pengguna tidak hanya mendapatkan jawaban siap pakai, tetapi benar-benar memahami materinya.
Bagaimana cara kerja mentor pribadi

Пользователь соцсети X под ником Alex Prompter опубликовал 14 января утекшие внутренние документы OpenAI с сенсационным заявлением: Илья Суцкевер (Ilya Sutskever) — один из основателей компании и бывший главный научный сотрудник — якобы доказал физическую невозможность создания искусственного общего интеллекта.
Суцкевер считается одним из ведущих специалистов по нейронным сетям в мире. Он участвовал в создании GPT и был ключевой фигурой в развитии ChatGPT. В мае 2024 года он покинул OpenAI для создания собственной компании Safe Superintelligence, посвященной безопасной разработке ИИ.
AGI (Artificial General Intelligence) — это гипотетическая система искусственного интеллекта, способная выполнять любые интеллектуальные задачи на уровне человека или превосходить его. В отличие от современных узкоспециализированных алгоритмов вроде ChatGPT или системы распознавания изображений, AGI должен обладать универсальными когнитивными способностями.
Принцип Ландауэра: почему забывание стоит энергии
Основа спекуляций — принцип Ландауэра, открытый физиком IBM Рольфом Ландауэром в 1961 году. Этот закон связывает информацию с физикой и устанавливает минимальную энергетическую цену за стирание данных.
Представьте компьютерную память как набор переключателей, каждый из которых может находиться в положении «0» или «1». Когда мы стираем бит информации — например, принудительно устанавливаем его в «0» независимо от предыдущего состояния — мы физически уничтожаем различие между этими двумя состояниями.
Согласно второму закону термодинамики, общая энтропия (мера беспорядка) во Вселенной никогда не может уменьшаться. Стирание бита уменьшает энтропию в компьютере, поэтому для сохранения баланса энтропия окружающей среды должна увеличиться. Это увеличение происходит через выделение тепла.
Минимальная энергия стирания описывается формулой E ≥ kT ln 2, где k — постоянная Больцмана (1,38×10-23 Дж/К), T — температура в кельвинах, а ln 2 ≈ 0,693 — натуральный логарифм двойки. При комнатной температуре (300К) это составляет ничтожные 2,9×10-21 Дж на бит — в миллион миллиардов раз меньше энергии, необходимой для подъема пылинки на миллиметр.
Критически важно: принцип действует только для необратимых операций стирания информации. Логически обратимые операции, где каждому входу соответствует уникальный выход, теоретически могут выполняться без энергозатрат.
От микроватт к энергии Солнечной системы
В приложенных к публикации профессионально оформленных слайдах утверждается, что AGI потребует 1018 необратимых операций в секунду. Умножив на энергию Ландауэра, авторы получают теоретический минимум 2900 Вт — в 145 раз больше энергопотребления человеческого мозга.
Затем «расчеты» усложняются. С учетом реальных инженерных ограничений — охлаждения (увеличивает потребление в 10 раз), передачи данных между процессором и памятью (в 50 раз), коррекции ошибок (в 2 раза) — авторы фейка получают 2,9 МВт для одной системы AGI. Это энергопотребление небольшого города для имитации одного человеческого интеллекта.
Но главная «бомба» — в масштабировании. Согласно поддельным документам, для обслуживания всего человечества потребуются миллиарды систем AGI. Авторы утверждают, что это приведет к энергопотреблению 1021 Вт — в миллион раз больше всей энергии, производимой человечеством, и якобы превышает энергетические ресурсы всей Солнечной системы.
Подозрительно качественная подделка
К публикации приложены профессионально выглядящие документы: презентации с графиками, якобы внутренняя переписка совета директоров OpenAI, скриншоты из Slack с обсуждениями руководства. В «документах» утверждается, что Сэм Альтман (Sam Altman) признавал правоту расчетов Суцкевера, но называл их «технически верными, но стратегически неуместными».
Рецепт фейка: научный факт × «реалистичные» коэффициенты = абсурдный результат
Поддельные материалы включают даже детализированную хронологию якобы произошедшего в ноябре 2023 года кризиса в совете директоров OpenAI из-за термодинамических ограничений. Качество подделки выдает её искусственное происхождение: слишком много штампов «CONFIDENTIAL», профессиональный дизайн презентаций и правдоподобные, но сфабрикованные внутренние переписки.
Научная критика
Заявления Alex Prompter немедленно вызвали критику экспертов. Аналитик Roko назвал идею о невозможности AGI «самой идиотской вещью об AI, которую когда-либо читал».
Специалист TokyoL7G объяснил фундаментальную ошибку: «Человеческий мозг работает при мощности около 20 Вт. Не потому, что он нарушает термодинамику, а потому, что представляет собой чрезвычайно эффективную асинхронную систему».
Эксперт 9DATTM указал на методологические ошибки: неправомерное приравнивание предела Ландауэра к требованиям интеллекта, игнорирование алгоритмического сжатия и возможности энергоэффективных обратимых вычислений.
Реальность энергопотребления AI
Современные системы AI действительно требуют колоссальных энергозатрат, но это связано с несовершенством существующих технологий, а не с фундаментальными физическими ограничениями. Обучение GPT-3 потребовало около 1300 МВт·ч, дата-центры для AI расходуют мегаватты постоянно — это энергопотребление целых городов.
Однако человеческий мозг доказывает возможность высокоэффективных вычислений: 86 млрд нейронов, обрабатывающих сложнейшую информацию при потреблении всего 20 Вт. Принцип Ландауэра не препятствует созданию энергоэффективных архитектур — он лишь устанавливает теоретический минимум для необратимых операций стирания.
Отсутствие подтверждений
Ни Илья Суцкевер, ни OpenAI не подтверждали существование подобных исследований. Публичные высказывания Суцкевера от мая 2024 года выражают уверенность в достижимости AGI с акцентом на безопасность. Сайт его новой компании Safe Superintelligence фокусируется на создании безопасного AI без упоминаний термодинамических барьеров.
Представленные материалы — изощренная дезинформация, основанная на неточном применении физических принципов и экстраполяции сомнительных допущений до абсурда. Подделка демонстрирует растущую изощренность фальшивых утечек в эпоху AI, но научное сообщество единодушно отвергает подобные псевдонаучные спекуляции о энергетической невозможности создания эффективного искусственного интеллекта.
Мнение AI
Анализ исторических паттернов дезинформации показывает интересную закономерность: самые эффектные научные фейки всегда эксплуатируют реальные физические принципы. Холодный синтез 1989 года тоже базировался на настоящих ядерных реакциях, но с фальшивыми данными. Принцип Ландауэра здесь играет роль идеального «крючка» — он достаточно сложен, чтобы большинство не могли его проверить, но достаточно фундаментален, чтобы звучать убедительно.
Макроэкономический контекст создания подобных фейков заслуживает внимания. Индустрия AI переживает период максимальных инвестиций и ожиданий — классическую фазу пузыря, когда любые сомнения в технологической достижимости могут обвалить миллиардные вложения. Такая информационная атака потенциально способна повлиять на биржевые котировки технологических гигантов. Остается вопрос: кому выгодно подрывать веру в AGI именно сейчас?
#AI #AImodel #Write2Earn
$ETH

Agen AI bersiap untuk beralih dari janji-janji besar ke pekerjaan nyata, dan bagi banyak perusahaan, transisi ini akan menjadi menyakitkan. Pada tahun 2026, karyawan digital otonom akan mulai mengambil keputusan, memulai proses, dan mengubah prinsip kerja seluruh organisasi.
Potensinya sangat besar — dari pertumbuhan efisiensi yang dramatis hingga cara-cara baru dalam menjalankan bisnis. Namun risiko tidak kalah nyata. Dari kepercayaan yang tidak berdasar dan basis data yang lemah hingga masalah keamanan yang serius dan konflik budaya — banyak perusahaan memasuki era agen AI dengan persiapan yang sangat buruk. Dalam tahun mendatang, beberapa akan mengungkapkan peluang luar biasa, sementara yang lain akan menghabiskan uang dengan sia-sia, merusak kepercayaan atau menciptakan masalah yang tidak terduga.

$AT Observasi tentang pertumbuhan multi chain yang dibentuk oleh niat, bukan perhatian ~ @APRO Oracle
Beberapa protokol mengumumkan diri mereka dengan keras. Yang lain mengungkapkan diri mereka perlahan. APRO termasuk dalam kategori kedua. Ia tidak datang dengan urgensi atau spektakuler. Ia muncul diam-diam di latar belakang, melakukan pekerjaan yang hanya menjadi terlihat setelah sesuatu yang lain bergantung padanya. Itu adalah sinyal pertama. Di ruang di mana perhatian sering disalahartikan sebagai kemajuan, protokol ini terasa luar biasa nyaman untuk tidak diperhatikan.
Waktu memiliki cara untuk menjelaskan niat. Mengamati APRO selama periode yang panjang, menjadi jelas bahwa tidak ada yang tentang strukturnya tampak dirancang untuk reaksi cepat. Tidak ada terburu-buru untuk mengemas narasi. Tidak ada repositioning konstan untuk mencocokkan suasana pasar. Sebaliknya, ada konsistensi. Jenis yang menunjukkan sistem yang dibangun untuk diandalkan daripada diperdagangkan. Perbedaan itu lebih penting sekarang daripada sebelumnya.

$AT Memberdayakan Tata Kelola, Utilitas, dan Koordinasi di 40 Blockchain ~ @APRO Oracle
Utilitas asli dari ekosistem APRO terletak pada interaksi tanpa hambatan antara data, tata kelola, dan operasi lintas rantai. Mengamati bagaimana peserta berinteraksi dengan jaringan, menjadi jelas bahwa token AT lebih dari sekadar media pertukaran sederhana. Ini berfungsi sebagai agen pengikat di berbagai lapisan ekosistem, menghubungkan agen AI, aset dunia nyata, dan aplikasi terdesentralisasi. Para pembangun bergantung pada token ini bukan hanya untuk bertransaksi, tetapi untuk menyelaraskan kontribusi mereka dengan arsitektur jaringan yang berkembang. Setiap tindakan staking, setiap suara tata kelola, dan setiap verifikasi oracle adalah penguatan halus dari koherensi sistem. Integrasi ini memastikan bahwa utilitas itu nyata dan operasional daripada abstrak, dan token AT berfungsi sebagai batu penjuru dalam menjaga ritme internal jaringan.