aimodel

Mark Twain una volta disse che il miglior modo per nascondere qualcosa è metterlo nel posto più visibile. I giganti tecnologici moderni sembrano aver imparato questa lezione: nascondono l'intelligenza artificiale (AI) ovunque, rendendola così familiare che smettiamo di notarla.
Ma il problema non è solo che l'intelligenza artificiale diventa ovunque. Sta accadendo qualcosa di più fondamentale: smette di essere uno strumento che utilizziamo e diventa un ambiente in cui viviamo.

Google ha presentato la funzione Personal Intelligence per il suo assistente AI Gemini, che consente all'algoritmo di accedere ai dati personali degli utenti da Gmail, Google Photos, YouTube e altri servizi dell'azienda. In cambio di un'esperienza personalizzata, gli utenti devono acconsentire all'utilizzo dei propri dati per addestrare modelli di intelligenza artificiale generativa.

Альберт Эйнштейн утверждал, что невозможно решить проблему на том же уровне мышления, на котором она была создана. Похоже, человечество подошло именно к такому моменту в развитии искусственного интеллекта ( AI ) — когда наш собственный разум становится главным препятствием на пути создания разума искусственного.
Барьер человеческого разума
Разработчики искусственного интеллекта столкнулись с проблемой, которую можно назвать «барьером качественного скачка». Мы научились создавать системы, которые превосходят человека в узких задачах — от распознавания изображений до игры в го. Но создание системы, равной человеческому интеллекту в широком спектре задач, а тем более превосходящей человека, требует не просто улучшения существующих методов, а принципиально иного подхода.
Причина может крыться в самом способе обучения. Пока что люди выступают наставниками для машин, передавая им знания через тщательно отобранные данные и алгоритмы. Но что если человеческий интеллект просто недостаточно сложен, чтобы создать нечто равное себе? Что если мы достигли критического барьера собственных возможностей?
Философ Людвиг Витгенштейн проницательно заметил: «Чтобы провести предел для мысли, сама мысль должна мыслить по обе стороны этого предела». Эта фраза обретает особое значение в контексте создания искусственного интеллекта. Чтобы создать разум, превосходящий человеческий или хотя бы равный ему, нам нужно выйти за границы собственных когнитивных возможностей. Но как можно превзойти то, что определяет саму способность к познанию?
Проблема носит фундаментальный характер. Каждый учитель передает ученику не только знания, но и собственные интеллектуальные ограничения. Человек, обучающий искусственный интеллект, неизбежно закладывает в него рамки своего понимания мира. Для создания искусственного интеллекта, превосходящего человеческий, требуется преодолеть эти барьеры.
Когда ученик становится учителем
Революционная идея заключается в том, чтобы позволить машинам обучать друг друга. Представьте цифровую академию, где десятки или сотни продвинутых систем искусственного интеллекта обмениваются знаниями, спорят, сотрудничают и конкурируют между собой. Каждая система обладает уникальными сильными сторонами — одна превосходно разбирается в медицине, другая в финансах, третья в физике.
В такой экосистеме лингвистический искусственный интеллект может передать свое понимание языковых структур и культурных контекстов математической системе, которая, в свою очередь, поделится логическими алгоритмами и способностями к абстрактному мышлению. Творческий искусственный интеллект научит других генерировать нестандартные решения, а аналитическая система покажет, как структурировать хаос идей в четкие концепции.
Ключевое отличие от человеческого обучения — скорость и объем передачи информации. Люди обмениваются знаниями медленно, через речь и текст. Машины могут мгновенно копировать целые базы данных, передавать алгоритмы и обновлять архитектуру друг друга.
Риски машинной кооперации
Однако путь машинного самообучения таит серьезные риски. Первый — возможность деградации вместо прогресса. Системы могут начать усиливать ошибки друг друга, создавая порочный круг неверных выводов.
Второй риск связан с конкуренцией между машинами. Что помешает одной системе намеренно дезинформировать других, чтобы сохранить преимущество? Конкуренция и манипуляции могут возникнуть в системах AI раньше подлинного интеллекта.
Третья опасность — потеря контроля со стороны человека. Экосистема обучающихся машин может развиться в направлении, которое окажется враждебным или просто непонятным для создателей. Мы рискуем создать разум, который будет нас игнорировать.
Стоимость перехода
Создание такой экосистемы потребует колоссальных вычислительных ресурсов. Современные языковые модели уже потребляют энергии как небольшие города. Система из сотен взаимодействующих искусственных интеллектов может потребовать миллиарды долларов в год только на оплату электричества.
Кроме того, остается открытым вопрос о временных рамках. Сколько лет или десятилетий потребуется на достижение результата? И как мы узнаем, что цель достигнута, если критерии успеха станут недоступными человеческому пониманию?
Неизбежность трансформации
Несмотря на все риски, альтернатива машинному самообучению может оказаться еще менее привлекательной — вечное топтание на месте. Человечество веками мечтало создать разум, равный собственному. Теперь мы подошли к моменту, когда для достижения этой цели нужно осознать собственные ограничения.
Создание искусственного интеллекта, равного человеческому, — это не только техническая задача, но и философский вызов. Мы должны принять, что наши создания могут превзойти нас не только в вычислениях, но и в способности к обучению.
В конце концов, самый мудрый садовник — тот, кто знает, когда перестать обрезать ветви и позволить дереву расти естественным образом. Даже если дерево в итоге заслонит собой все небо.
#AI #AImodel #Write2Earn
$BTC

Google ha lanciato la funzione Guided Learning nell'assistente AI Gemini, trasformando i tradizionali chatbot in tutor personali. L'innovazione crea corsi di formazione personalizzati e aiuta gli utenti a comprendere realmente il materiale, piuttosto che limitarsi a ricevere risposte preconfezionate.
Come funziona il tutor personale

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

Gli agenti AI si stanno preparando a passare dalle promesse rumorose al lavoro concreto, e per molte aziende questo passaggio sarà doloroso. Nel 2026, i collaboratori digitali autonomi inizieranno a prendere decisioni, avviare processi e cambiare i principi di funzionamento di intere organizzazioni.
Il potenziale è enorme, passando da un drammatico aumento dell'efficienza a modi completamente nuovi di gestire un'azienda. Ma i rischi sono altrettanto reali. Dalla fiducia ingiustificata e da una base dati debole a gravi problemi di sicurezza e conflitti culturali: molte aziende affrontano l'era degli agenti AI in modo catastroficamente impreparato. Entro l'anno prossimo alcune scopriranno opportunità straordinarie, mentre altre spenderanno denaro invano, danneggeranno la fiducia o creeranno problemi che non avevano previsto.

Alla fine del 2024, il mercato delle criptovalute ha visto uno delle narrazioni in più rapida crescita di sempre: gli agenti IA.
In pochi mesi, la loro capitalizzazione di mercato è esplosa a oltre $20 miliardi — solo per crollare altrettanto rapidamente. La maggior parte di quei token è ora scesa dell'80-90%, e l'interesse è svanito.
Ma ciò non significa che la narrazione dell'IA sia morta. In effetti, ciò che stiamo vedendo ora è uno spostamento sano. Il mercato si sta allontanando dall'hype e verso i fondamentali. Infrastruttura, IA decentralizzata e reale utilità stanno prendendo il sopravvento. E questa nuova onda potrebbe essere ancora più importante dell'ultima.

L'intelligenza artificiale (IA) e la blockchain si stanno convergendo per costruire il futuro di Internet. Progetti come Ocean Protocol e Fetch.ai utilizzano framework decentralizzati per garantire che i modelli di IA siano trasparenti, equi e resistenti alla censura.
L'IA aiuta a ottimizzare il trading DeFi, automatizzare i contratti intelligenti e alimentare agenti autonomi negli ambienti Web3. Nel frattempo, la blockchain conferisce all'IA credibilità e integrità dei dati.
Questa sinergia potrebbe creare superintelligenze decentralizzate, rimodellare i mercati del lavoro e ridefinire la privacy.