Google считает, что автономная наука упирается не в интеллект, а в экономику
Google считает, что автономная наука упирается не в интеллект, а в экономику Исследователи из DeepMind правильно подмечают, что все последние годы мы обсуждали когнитивные способности ИИ-моделей. Да, это необходимо, но недостаточно, потому что важны и ресурсы. Сегодня ИИ…
- 01.Google считает, что автономная наука упирается не в интеллект, а в экономику Исследователи из DeepMind правильно подмечают, что все последние годы мы обсуждали когнитивные способности ИИ-моделей
- 02.Да, это необходимо, но недостаточно, потому что важны и ресурсы
- 03.Сегодня ИИ…
Google считает, что автономная наука упирается не в интеллект, а в экономику Исследователи из DeepMind правильно подмечают, что все последние годы мы обсуждали когнитивные способности ИИ-моделей. Да, это необходимо, но недостаточно, потому что важны и ресурсы. Сегодня ИИ генерирует гипотезы почти бесплатно, а их проверка ИИ сегодня дорогая и физически ограниченная. Разработка 1 нового препарата стоит $2,6 млрд и занимает десятилетие. ИИ не ускоряет биологическое время и не строит инфраструктуру. Если агентов станет много, они начнут производить исследования быстрее, чем мир успеет их проверить. Автоматизация просто создаст очередь в лабораториях. Поэтому Google DeepMind предлагают концепт экономики для автономной науки: как ИИ-агенты и люди будут делить доступ к лабораториям, данным и вычислительным мощностям и кому засчитывать открытия. Сейчас наука системно не публикует свои провалы. А если агенты не знают о чужих ошибках, тогда они будут воспроизводить их снова и снова за миллиарды $. Авторы предлагают создать криптографический реестр провальных экспериментов с механизмом репутационного стейкинга: хочешь монетизировать свой провал, поставь залог на его достоверность. Но знаете на какой вопрос нет ответа в этой работе от Google? а кто владеет этой инфраструктурой? частные платформы, государства или децентрализованные протоколы? Ведь речь идёт о самом главном - о распределении дефицитных ресурсов.
Связанные материалы
Все материалы →ИИ только что сделал то, что не должно быть возможным
Вчера вечером OpenAI объявила, что ее ИИ сделал три совершенно новых открытия. Один по математике, один по информатике и один по физике. Не домашние задания, не экзаменационные вопросы, открытия. Проблемы, из-за которых застряли некоторые из самых умных людей, когда-либо живших на свете…
OpenAI представила четыре выдающихся научных результата, полученных с помощью собственной экспериментальной ИИ-модели...
OpenAI представила четыре выдающихся научных результата, полученных с помощью собственной экспериментальной ИИ-модели, которая до сих пор остаётся недоступной широкой публике. 1. Математика. Модели удалось доказать гипотезу Какеи во всех размерностях. Прежде математики…
Как Казахстан может занять место в глобальной индустрии ИИ
Генеральный директор Freedom Cloud Темирлан Зиналабдин – о значении визита Дженсена Хуанга, проекте Sovereign AI Hub и перспективах экспорта цифровых услуг