Обновить

ИИ, калькуляторы и другие вызовы прогресса: вот, кто виноват в наших слабостях!

Говорят, искусственный интеллект несёт опасность. Мол, люди отупеют, перестанут думать самостоятельно — примерно как с калькуляторами 40 лет назад, когда школьники якобы разучились считать в уме. Но давайте посмотрим шире: а не началась ли эта череда "опасностей" гораздо раньше?

20-й век стал настоящим испытанием для человечества. Сначала тракторы вытеснили лошадей — тяжёлый физический труд начал исчезать. Потом появился избыток пищи: больше не нужно охотиться или пахать с утра до ночи, чтобы прокормиться. Затем автомобили, лифты, офисные кресла — и вот уже гиподинамия стала нормой. Сегодня набрать лишний вес проще простого: еды вдоволь, передвигаемся на машинах, поднимаемся только на лифтах, а работа — 8 часов сидения перед экраном.

Но вот парадокс: есть офисные работники, которые и на машине ездят, и сидят весь день в офисе, но при этом остаются в отличной форме — с подтянутым телом и даже "кубиками" на прессе. Как так?

ИИ — это лишь очередной этап того же процесса. Да, 20-й век (а теперь и 21-й) бросает нам всё новые испытания: от изобилия еды до бесконечного потока информации. Но винить в наших слабостях калькуляторы, тракторы или нейросети — это как обвинять гравитацию в том, что мы упали. Прогресс не остановить, он всегда будет менять нашу жизнь. А вот что с этим делать — решать каждому из нас.

ИИ не заставляет нас тупеть, как автомобили не заставляют толстеть. Это инструменты, которые можно использовать по-разному. Кто-то с помощью ИИ создаёт шедевры, кто-то деградирует, бесконечно скролля соцсети. Вопрос не в технологиях, а в том, как мы ими распоряжаемся.

Теги:
Всего голосов 5: ↑5 и ↓0+7
Комментарии8

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

В отпуске есть время подумать и исследовать. Я натолкнулся на несколько вещей и открытий для себя. Оказалось, что мне как программисту перестали быть нужны самые умные и дорогие ИИ‑модели. Оказывается, есть такой параметр «Cost per Task», и по этому параметру на первое место вырвалась модель GPT-5.6 Luna (max).

При этом, если вы пользуетесь Codex, она самая тупая в списке моделей. Artificial Analysis Intelligence Index у нее всего 38. Для сравнения, у самой умной GPT-6 Astra (max) этот индекс равен 53. В итоге цена выполненной Luna задачи составляет $0.18 против $3.26 у Astra. Разница почти в 20 раз.

Как я понимаю, бенчмарк «Cost per Task» высчитывается так: когда ставится нормальная, грамотно описанная задача, замеряется, сколько токенов было потрачено на ее выполнение. То есть не в формате «из ХЗ сделаю ТЗ», а в формате, когда в хорошо заданном вопросе уже содержится половина ответа.

Я сначала не поверил, что так и есть, и стал работать, используя самую тупую модель Luna в линейке. И знаете, какие меня ожидали результаты?

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

Публикации