ШІ ужо здольны замяніць людзей у самых розных задачах, прычым гэтая здольнасць развіваецца ў яго ўсё хутчэй. Пра гэта казаў гендырэктар Anthropic Дарыа Амадэй на ўчорашнім саміце Axios AI+ у Вашынгтоне.
ШІ ужо здольны замяніць людзей у самых розных задачах, прычым гэтая здольнасць развіваецца ў яго ўсё хутчэй. Пра гэта казаў гендырэктар Anthropic Дарыа Амадэй на ўчорашнім саміце Axios AI+ у Вашынгтоне.
Раней Амадэй заяўляў, што ШІ можа вымыць палову офісных працоўных месцаў на працягу пяці гадоў, а ўзровень беспрацоўя за той жа прамежак часу можа вырасці на 10-20%. Ён мяркуе, што калі аўтаматызацыя сапраўды будзе адбывацца такімі тэмпамі, то спатрэбіцца ўмяшанне ўрадаў і падтрымка працаўнікоў.
«Як і ў большасці выпадкаў, калі адбываецца вельмі хуткі экспанентны рост, ні ў чым нельга быць упэўненым. Я думаю, ёсць дастаткова высокая верагоднасць таго, што гэта адбудзецца, таму мы і лічым неабходным папярэдзіць аб гэтым свет і казаць адкрыта», — сказаў Амадэй.
Сузаснавальнік і кіраўнік напрамку па палітыцы Anthropic Джэк Кларк дадаў, што «неабходны нейкі палітычны адказ на той маштаб [уплыву ШІ на рынак працы], які мы чакаем у бліжэйшыя пяць гадоў».
На просьбу Axios ацаніць перспектыву таго, што ШІ знішчыць чалавецтва, Амадэй адказаў, што верагоднасць негатыўнага сцэнарыя складае 25%, а пазітыўнага — 75%.
Рэлацыраваліся? Цяпер вы можаце каментаваць без верыфікацыі акаўнта.
на заборе тоже много чего написано
https://www.theatlantic.com/economy/archive/2025/09/ai-bubble-us-economy/684128/
"В исследовании , опубликованном в июле, аналитический центр Model Evaluation & Threat Research случайным образом распределил группу опытных разработчиков программного обеспечения для выполнения задач по написанию кода с использованием инструментов ИИ или без них. На сегодняшний день это был самый строгий тест на то, как ИИ будет работать в реальном мире. Поскольку программирование — один из навыков, которым в значительной степени овладели существующие модели, практически все участники ожидали, что ИИ обеспечит значительный рост производительности. В предварительном опросе экспертов средний прогноз заключался в том, что ИИ ускорит работу разработчиков почти на 40 процентов. Впоследствии участники исследования оценили, что ИИ ускорил их работу на 20 процентов.
Но когда команда METR оценила фактическую производительность сотрудников, они обнаружили, что разработчики выполняли задачи на 20% медленнее, используя ИИ, чем без него. Исследователи были ошеломлены. «Никто не ожидал такого результата», — сказал мне Нейт Раш, один из авторов исследования. «Мы даже не рассматривали возможность замедления»."
"Ни один отдельный эксперимент не следует считать окончательным решением. Однако, по мнению многих экспертов по ИИ, исследование METR — лучшее из того, что у нас есть, и оно помогает осмыслить этот парадоксальный для ИИ момент. С одной стороны, Соединённые Штаты переживают невероятный экономический бум, подпитываемый ИИ: фондовый рынок стремительно растёт благодаря завышенным оценкам технологических гигантов, связанных с ИИ, а реальная экономика движима сотнями миллиардов долларов, вложенных в центры обработки данных и другую инфраструктуру ИИ. В основе всех инвестиций лежит убеждение, что ИИ значительно повысит производительность труда, что, в свою очередь, увеличит прибыль корпораций до невообразимых размеров.
С другой стороны, накапливается всё больше доказательств того, что ИИ не оправдывает ожиданий в реальном мире. Технологические гиганты, вливающие в ИИ больше всего денег, и близко не окупают свои инвестиции. Исследования показывают, что компании, пытающиеся внедрить ИИ, практически не ощутили влияния на свою прибыль. А экономисты, ищущие доказательства сокращения рабочих мест в результате внедрения ИИ, в основном не находят никаких результатов."
"Ответ кроется в «разрыве между возможностями и надёжностью». Хотя системы ИИ научились выполнять впечатляющий набор задач, им трудно выполнять их с постоянством и точностью, требуемыми в реальных условиях. Например, результаты мартовского исследования METR основывались на «50-процентном показателе успеха», что означает, что система ИИ могла надёжно выполнить задачу лишь в половине случаев, что делало её практически бесполезной сама по себе. Этот разрыв затрудняет использование ИИ в рабочей среде. Даже самые продвинутые системы допускают небольшие ошибки или слегка не понимают инструкции, требуя от человека тщательного анализа их работы и внесения необходимых изменений.
Похоже, именно это и произошло в ходе нового исследования. Разработчики в итоге тратили уйму времени на проверку и переделку кода, созданного системами искусственного интеллекта, — зачастую больше, чем потребовалось бы на его самостоятельное написание. Один из участников позже описал этот процесс как «цифровой эквивалент подталкивания слишком самоуверенного младшего разработчика»."
https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/
почти наверняка хайповый Claude от Anthropic