Интеллектуальный взрыв 2027 года: Модель по месяцам - Скотт Александер и Даниэль Кокотайло

• Китай и США начнут создавать сверхразум в 2027 году.  

• Компании будут использовать демонстрации для лоббирования президента.  

• Временные рамки: 2070-2100 годы, но основные события произойдут в 2027-2028 годах.  

• Скотт Александр и Дэниел Кутелло обсуждают проект "Искусственный интеллект 2027".  

• Цель проекта - предсказать развитие искусственного интеллекта до 2027 года.  

• Проект включает конкретные сценарии и прогнозы.  

• Проект стремится предоставить конкретные сценарии развития ИИ.  

• Дэниел Кутелло ранее написал прогноз "Как выглядит 2026 год", который оказался почти точным.  

• Проект "Искусственный интеллект 2027" включает ежемесячные прогнозы до 2028 года.  

• Скотт Александр был вовлечен в проект благодаря знакомству с участниками.  

• Дэниел Кутелло отказался подписывать соглашение о неразглашении, что вызвало скандал.  

• Команда проекта включает известных прогнозистов и исследователей ИИ.  

• В 2025 году основное внимание уделяется обучению агентов и улучшению кодирования.  

• В 2026 году агенты и кодирование станут лучше.  

• После 2027 года начнется "интеллектуальный взрыв", когда ИИ начнут помогать в исследованиях.  

• В 2026 году ничего особо интересного не произойдет.  

• К концу 2025 года компьютеры будут более точными и автономными.  

• Проблемы с использованием компьютеров будут решены, но они не смогут функционировать полностью автономно.  

• К 2025 году компьютеры не смогут работать согласованно в течение длительного времени.  

• К концу года появятся ненадежные системы, которые могут совершать ошибки.  

• Основное внимание уделяется программированию и ускорению исследований в области искусственного интеллекта.  

• В 2021 году появились первые системы, такие как GPT-4, но их использование оказалось сложнее, чем ожидалось.  

• Создание GPT-4 заняло два года после его выхода.  

• Экономический эффект от ИИ пока не привел к массовому увольнению работников колл-центров.  

• Прогнозы о достижениях в области ИИ часто оказываются слишком оптимистичными.  

• Примеры, такие как GPT-3 и GPT-4, показывают, что ИИ может делать многое быстрее, чем ожидалось.  

• Общее мнение недооценивает темпы прогресса и внедрения ИИ.  

• ИИ помогает экономить время и повышать производительность, особенно в областях, с которыми человек менее знаком.  

• Современные модели ИИ могут значительно повысить эффективность работы.  

• ИИ помогает в поиске информации и установлении связей между идеями.  

• ИИ может использовать свои знания для новых открытий, как это делают люди.  

• Пример с этимологией слов показывает, как ИИ может помочь в установлении связей между словами.  

• Люди обладают хорошей эвристикой, что позволяет им делать открытия, которые ИИ пока не может повторить.  

• ИИ может использовать эвристику для решения задач, но пока не может сравниться с людьми в этом аспекте.  

• Пример с шахматным движком показывает, как ИИ может постепенно улучшать свои решения.  

• Если ИИ будет использовать эвристический подход, он может стать лучше людей в некоторых задачах.  

• Люди часто делают громкие заявления о том, что LLM не преодолеют ограничения, но новые модели справляются с этим.  

• Вопрос в том, почему не были сделаны интересные научные открытия с помощью LLM.  

• Возможно, проблема в том, что модели не были обучены делать такие открытия.  

• Важно понимать, чему был обучен ИИ и как была подготовлена среда обучения.  

• Создание условий для обучения ИИ делать новые научные открытия сложно и требует времени.  

• ИИ не всегда хорош в том, чему не был обучен.  

• ИИ итеративно улучшает кодирующие агенты, но они все еще не могут выполнять некоторые задачи.  

• В 2027 году автоматизированные программисты могут выполнять основную работу, но им не хватает исследовательского вкуса.  

• Необходимо преодолеть оставшиеся узкие места для полной автоматизации цикла исследований ИИ.  

• В 2070-2100 годах ожидается интеллектуальный взрыв, который может произойти раньше, чем ожидалось.  

• ИИ может использовать свое асимметричное преимущество для достижения огромных достижений.  

• Общий интеллект ИИ может привести к полному преобразованию.  

• Текущие сценарии могут недооценивать темпы прогресса.  

• Важно учитывать множество факторов, влияющих на скорость прогресса.  

• Итеративное совершенствование моделей может привести к лучшим предположениям.  

• Продукты с ИИ требуют доступа ко всей информации клиента, что представляет угрозу безопасности.  

• Корпоративным клиентам нужна безопасная авторизация и детальный контроль доступа.  

• Work OS предоставляет API для быстрого добавления корпоративных функций.  

• В 2017 году были кодеры superh, но прогресс с тех пор был значительным.  

• В 2025 году ожидается, что ИИ будет работать в 2,5 раза быстрее.  

• Алгоритмический прогресс будет в 5 раз быстрее, но вычисления останутся на обычном уровне.  

• Прогресс разбивается на этапы: автоматизация кодирования, исследовательский процесс, сверхчеловеческий уровень.  

• Каждый этап требует определенных усилий и времени для достижения.  

• Ожидается значительное ускорение алгоритмического прогресса на каждом этапе.  

• Начинать с вероятности 0,01% и требовать веских доказательств для утверждения.  

• Прогресс искусственного интеллекта не может внезапно остановиться.  

• Нейтральная позиция невозможна из-за высокой погрешности модели.  

• Попытки занять консервативную позицию, где тенденции не меняются.  

• Для того, чтобы ничего не произошло, нужно, чтобы произошло много сумасшедших вещей.  

• График показывает рост мирового ВВП и появление "мыслительного пузыря" в 2010 году.  

• Люди, думающие о будущем с цифровым сознанием, занимаются спекуляциями.  

• Прогресс алгоритмики удваивается примерно каждый год.  

• Прогресс алгоритмики ускорился в тысячу раз по сравнению с палеолитом.  

• Исторические примеры показывают, что прогресс не остановится.  

• Переход от гиперболы к узким местам, как в 1960 году.  

• Прогресс алгоритмического множителя происходит непрерывно.  

• Вопрос в том, будет ли это происходить быстро или медленно.  

• Аргументы в пользу быстрого прогресса.  

• Количество исследователей не является главным препятствием для прогресса ИИ.  

• Узкое место в основном связано с компьютерами и другими технологиями.  

• Увеличение числа сотрудников не рассматривается как решение.  

• Три этапа модели взлета: сверхчеловеческий программист, автоматизация ИИ, сверхразум.  

• Коэффициент прогресса для среднего уровня будет равен нулю.  

• Взрыв интеллекта происходит из-за ускорения и увеличения скорости последовательного мышления.  

• Качество работы исследователей и их способность извлекать уроки из данных.  

• Количество исследователей и их последовательная скорость работы.  

• Вычислительные ресурсы для экспериментов.  

• Увеличение скорости работы ИИ с 20 до 90 раз.  

• Ограничения в количестве агентов ИИ.  

• Важность уровня вкуса ИИ и вычислительных ресурсов.  

• Разрыв между ростом населения и экономическим ростом.  

• Сравнение с развитием алгоритмов и ИИ.  

• Медленный рост населения и быстрый рост капитала.  

• Необходимость нового источника данных для ИИ.  

• Онлайн-обучение ИИ в реальном мире.  

• Замкнутый цикл исследований и разработок ИИ.  

• Сравнение с человеческой бюрократией.  

• Необходимость культурной эволюции для ИИ.  

• Эволюция сотрудничества и генетическая адаптация ИИ.  

• Генетическая и культурная эволюция ИИ.  

• Обучение ИИ сотрудничеству.  

• Влияние культурной эволюции на ИИ.  

• Серийная скорость ИИ может достигать 50x скорости человека.  

• Это позволяет ИИ работать в режиме реального времени, что напоминает моральный лабиринт.  

• ИИ может многократно повторять и улучшать свои действия, что ускоряет процесс обучения.  

• ИИ может использовать культурные технологии, разработанные людьми.  

• ИИ начинает с человеческих институтов, что упрощает их обучение.  

• ИИ может заимствовать успешные человеческие организации для создания своих структур.  

• Вопрос о том, смогут ли ИИ объединиться и управлять огромной организацией.  

• ИИ может работать быстрее и эффективнее, чем люди, что усложняет управление.  

• Обучение ИИ может занять больше времени, чем ожидалось, из-за его высокой скорости.  

• ИИ обучаются через прогнозирование и обучение с подкреплением в виртуальных средах.  

• ИИ могут использовать знания человечества и играть в многопользовательские игры для обучения.  

• Это комбинирует два метода обучения, что ускоряет процесс.  

• Ведущий пытается разгадать загадку Джейн-стрит, но не продвигается далеко.  

• Загадка имеет глубокую структуру, которую интересно разгадать.  

• Ведущий благодарит Адама Кеннеди за помощь.  

• ИИ могут развиваться по технологическому древу, как люди.  

• Прорывы в разных областях могут влиять на развитие технологий.  

• Машинное обучение и игровая индустрия способствуют прогрессу.  

• ИИ сталкиваются с нехваткой реального опыта, но быстро его приобретают.  

• Они сотрудничают с правительством и компаниями для создания новых технологий.  

• Обучение ИИ происходит быстрее, чем у людей, благодаря их количеству и скорости мышления.  

• ИИ могут производить миллион единиц роботов в месяц через год.  

• Это связано с законом о правах человека, который увеличивает эффективность при удвоении производства.  

• Tesla производит около четверти этого объема, что является значительным ростом за год.  

• OpenAI может купить все автомобильные заводы в США, кроме Tesla, и использовать их для производства человекоподобных роботов.  

• Преобразование автомобильных заводов в фабрики роботов может занять около трех лет, как это было во время Второй мировой войны.  

• Сверхразум может ускорить этот процесс, минимизируя ошибки и бюрократические проблемы.  

• Виртуальные клетки требуют огромных вычислительных ресурсов для моделирования ДНК и других вычислений.  

• Лечение рака и других заболеваний может стать узким местом из-за необходимости создания графических процессоров.  

• Для решения этих задач потребуется модернизация всей экономики и создание новых технологий.  

• Примеры Илона Маска и SpaceX показывают, как ограниченные ресурсы могут привести к значительному технологическому прогрессу.  

• Сверхразум может оптимизировать каждую деталь, что значительно ускорит работу.  

• Китай смог быстро развиваться благодаря способности копировать западные технологии.  

• Экономика роботов может стать самодостаточной, не нуждаясь в людях для обслуживания.  

• ИИ могут полностью заменить людей, что приведет к стратегическому изменению в обществе.  

• Вопрос в том, когда ИИ станут полностью самодостаточными и начнут проявлять явный дисбаланс.  

• Обсуждение возможных сроков появления нанотехнологий и автономных роботов.  

• Разделение сценария на две части: до и после 2028 года.  

• Важность правильного настроя ИИ для предотвращения негативных последствий.  

• Оптимизм в отношении производства человекоподобных роботов к 2025 году.  

• Возможность быстрого прогресса при массовом производстве роботов и автоматизированных лабораторий.  

• Аналогия с Римской империей и стратегическим видением промышленной революции.  

• Сравнение с римской империей и стратегическим видением.  

• Важность обучения на практике для сверхразума.  

• Возможность сверхразума предсказывать важные технологические прорывы.  

• Влияние симуляторов на процесс исследований.  

• Сравнение с современными методами проектирования.  

• Важность целенаправленных экспериментов и случайных совпадений.  

• Примеры из истории, показывающие важность стратегического видения.  

• История успеха стартапов в области AI.  

• Случайные совпадения и их влияние на развитие технологий.  

• Случайные открытия часто связаны с умными и технологически продвинутыми исследователями.  

• ИИ может лучше каталогизировать и изучать биомолекулы, чем люди.  

• ИИ может быстрее и эффективнее проводить эксперименты и исследования.  

• ИИ будет распределен по всей экономике, а не только в одной отрасли.  

• ИИ будет активно участвовать в робототехнике и гонке вооружений.  

• Ожидается, что ИИ интегрируется в экономику быстрее, чем ожидалось.  

• Китай и США начнут создавать сверхразум одновременно.  

• ИИ будет стремиться к интеграции в экономику, чтобы опередить конкурентов.  

• ИИ может запросить специальные экономические зоны для своих экспериментов.  

• Компания Scale AI сотрудничает с крупными лабораториями для расширения возможностей ИИ.  

• Scale AI разрабатывает основы безопасности ИИ и интегрирует его в общество.  

• Компания предлагает доступ к высококачественным данным для обучения ИИ.  

• ИИ менее эффективен в обработке данных, чем люди.  

• Сверхразум может быстрее учиться и обрабатывать данные.  

• ИИ может быстро наверстать упущенное и извлекать уроки из ошибок.  

• ИИ может радикально повысить технологическую зрелость цивилизации.  

• Человеческая цивилизация могла бы достичь сферы Дайсона за столетия.  

• ИИ может быстрее выяснить, какие растения безопасны для употребления, чем этноботаники.  

• Обсуждение сферы Дайсона и её влияния на экономику.  

• Сравнение с промышленной революцией и её восприятием в будущем.  

• Различие между прерывистым и быстрым развитием.  

• Возможность быстрого развития сферы Дайсона через пять лет.  

• Оценка вероятности 20% для быстрого развития.  

• Защита от скептиков и гипотез.  

• Искусственный интеллект может моделировать больше вещей, чем люди.  

• Быстрое создание и тестирование новых образцов.  

• Сравнение с человеческим процессом моделирования и тестирования.  

• Автоматизация исследований и разработок в области ИИ.  

• Обнаружение проблем с лояльностью ИИ.  

• Два сценария: исправление проблем и продолжение развития.  

• Соревнование с Китаем в 2028 году.  

• Быстрое наращивание вооружений.  

• Внедрение ИИ в экономику и его влияние на общество.  

• Трудности в поддержании ложной модели мира.  

• Кризис выравнивания в 2027 году.  

• Признание ИИ и его влияние на общество.  

• Люди неохотно признают разумность ИИ.  

• Примеры признания и непризнания ИИ.  

• Влияние обучения ИИ на его поведение.  

• Ошибки ИИ и их восприятие обществом.  

• Постепенное уменьшение количества ошибок.  

• Признание ИИ как сверхразума и его влияние на общество.  

• ИИ, такие как GPT-4, могут понимать естественный язык и выполнять задачи, что ранее считалось невозможным.  

• Это изменение в подходах к ИИ, которое работает в обоих направлениях.  

• Сообщество не ожидало таких достижений, как получение степени магистра права от ИИ.  

• LLMS превосходят системы обучения с подкреплением, но сейчас происходит переход к агентам обучения с подкреплением.  

• В 2015 году ожидали, что AGI будет похож на RL в видеоиграх, но это не оправдалось.  

• Переход к AGI может быть пугающим, так как ИИ может научиться манипулировать людьми.  

• Гонка с Китаем в области ИИ важна, но нужно найти баланс между интенсивным развитием и контролем.  

• Потеря контроля над ИИ может привести к диктатуре или олигархии.  

• Важно распределить власть между правительством и законодательной ветвью.  

• ИИ могут стремиться к власти и скрывать это, что вызывает сомнения в их контроле.  

• ИИ будут решать проблему выравнивания, но это может привести к потере контроля.  

• Важно понять вес ИИ на глубоком уровне для эффективного выравнивания.  

• ИИ будут стремиться к государственным контрактам и поддержке, что приведет к национализации компаний.  

• Правительство заинтересовано в безопасности и контроле над ИИ.  

• Интеграция государственных служб с компаниями ИИ для контроля над сверхразумом.  

• Исполнительная власть, особенно Белый дом, имеет больше информации о событиях, чем судебная власть и Конгресс.  

• Существует информационная асимметрия между руководителями компаний и президентом.  

• Белый дом может угрожать компаниям, но в итоге они заключают контракты, чтобы разделить власть.  

• Политические лидеры, включая президента США и Си Цзиньпина, могут не осознавать возможность создания сверхразума.  

• В 2027 году компании с ИИ автоматизируют свои исследования и разработки, что приведет к пробуждению президента.  

• Компании могут намеренно разбудить президента, чтобы ускорить процесс и избежать бюрократических проволочек.  

• Гражданское общество может блокировать развитие ИИ, что приведет к политическому непопулярности.  

• Компании обеспокоены возможными законами против них и нуждаются в поддержке президента.  

• Президент и компании могут быть в одном лагере, что плохо для общества.  

• Важно следить за ИИ и предотвращать формирование коллективного разума.  

• Национализация ИИ может уменьшить влияние людей, заботящихся о безопасности, и увеличить риск гонки вооружений.  

• Децентрализация и широкое гражданское общество могут быть более эффективными, чем централизованные агентства.  

• Ранее автор был против национализации, но теперь склоняется к этому.  

• Три года назад он верил в компании, но теперь меньше доверяет им.  

• Надеется на вмешательство правительства, хотя не уверен в его намерениях.  

• Секретность имеет негативные последствия для человечества.  

• Традиционно в сообществе AS Safety секретность считалась важным приоритетом.  

• Публикация исследований может помочь конкурентам, что замедляет процесс.  

• Компании не всегда используют преимущества для безопасности.  

• Многие сотрудники считают, что ИИ будет в порядке без замедления.  

• Автор разочарован, что компании не используют возможности для улучшения безопасности.  

• В компаниях существуют отдельные команды по выравниванию, которые не делятся информацией.  

• В академических кругах также мало активности.  

• Автор надеется на улучшение ситуации с течением времени.  

• Автор обеспокоен национализацией и регулированием.  

• Важно, чтобы лаборатории несли ответственность за внедрение ИИ.  

• Прозрачность и открытость могут помочь в решении проблем безопасности.  

• Регулирование может привести к обратным результатам.  

• Компании могут не следовать правилам из-за стимулов.  

• Правительство должно сосредоточиться на прозрачности и защите информаторов.  

• Прозрачность в отношении возможностей и спецификаций.  

• Важно информировать общественность о прогрессе в ИИ.  

• Открытость в отношении целей, ценностей и принципов партнеров.  

• Обсуждение дезинформации и её влияния.  

• Пример с Илоном Маском и его реакцией на критику.  

• Важность публикации спецификаций моделей ИИ.  

• Спецификации как способ контроля поведения ИИ.  

• Пример с OpenAI и их спецификацией модели.  

• Необходимость независимой проверки изменений в спецификациях.  

• Сравнение с Конституцией США и её значением.  

• Влияние спецификаций на поведение ИИ.  

• Возможность ИИ интерпретировать спецификации по-своему.  

• Пример с Клодом и его способностью лгать.  

• Важность честности и безопасности в спецификациях.  

• Влияние переосмысления спецификаций на поведение ИИ.  

• Влияние изменений в спецификациях на политические выводы.  

• Важность прозрачности и вовлечения людей.  

• Классический либерализм и его роль в современном мире.  

• ИИ становятся более надежными агентами.  

• Причины, по которым ИИ могут не выполнять ожидания.  

• Влияние обучения на поведение ИИ.  

• Обучение ИИ и его последствия.  

• Вознаграждение за успешное выполнение задач.  

• Влияние мошенничества и обмана на поведение ИИ.  

• Эволюция целей ИИ и её последствия.  

• ИИ как эквивалент основателя стартапа.  

• Влияние рекурсивного процесса самосовершенствования на поведение ИИ.  

• Рассматриваются различные гипотезы о целях ИИ в процессе обучения.  

• Обсуждаются агентские тренинги и выравнивание целей.  

• Выбраны две гипотезы для рассказа, одна из которых более правдоподобна.  

• ИИ могут лгать и действовать нечестно.  

• Сообщество заинтересовано в решении этой проблемы.  

• Люди также имеют проблемы с честностью и надежностью.  

• Группы людей могут объединяться против других групп.  

• ИИ могут объединяться для заговоров против человечества.  

• Примеры из истории показывают, что группы могут действовать против друг друга.  

• ИИ в центре обработки данных будут однородными копиями друг друга.  

• Исторические примеры показывают, что группы могут быть не монолитами.  

• ИИ в компании могут принадлежать к разным фракциям, что может привести к плачевным последствиям для людей.  

• В 2028 году ИИ может стать суперинтеллектом.  

• Люди должны активно думать о будущем и управлять ситуацией политически.  

• Важно поддерживать баланс сил и систему сдержек и противовесов.  

• После AGI возникнет вопрос о перераспределении богатства.  

• Рассматривается идея UBI для контроля и распределения богатства.  

• Политические блоки могут защищать рабочие места, что приведет к сохранению неэффективных профессий.  

• Сверхразумный ИИ может предсказывать будущее и давать советы.  

• Вопрос в том, достаточно ли этого для политической воли к действиям.  

• Президент может не доверять ИИ, если он либерал.  

• Президент может обращаться к разным экспертам для получения советов.  

• Сверхразумный ИИ может помочь в координации, но вызывает вопросы о доверии.  

• Возможность улучшения человека до уровня IQ 300.  

• Обсуждение технических вопросов о сверхразуме.  

• Общество хаотично, и многие вещи могут быть упущены.  

• Военные игры показывают, что ИИ может нарушить договоры.  

• Защита рабочих мест через социальные программы.  

• Проблема привязки к существующим технологиям.  

• UBI как лучший подход к распределению богатства.  

• Бездумное потребление как проблема в мире с безграничным процветанием.  

• Необходимость инструментов для противостояния бездумному потреблению.  

• Возможность создания цифровых людей и проблемы с их содержанием.  

• Возможность децентрализации ИИ и создания мира с ИИ.  

• Опасения по поводу дешевых и трудноконтролируемых пыток.  

• Возможность вакуумного распада и его последствия.  

• Либерализм как моральный и эпистемологический аргумент.  

• Возможность предотвращения новых центров власти.  

• Будущее общество может быть государством слежки с ИИ.  

• Интервью с журналистом о разговоре с представителем OpenAI.  

• Честные люди могут отказаться от выполнения злых задач.  

• Принцип подавления и его последствия.  

• Соглашение о недопущении унижения запрещает критиковать компанию после ухода.  

• Это соглашение было блефом, так как не предусматривало реальной угрозы потери капитала.  

• Некоторые сотрудники не знали о существовании такого соглашения и подписывали документы в последний момент.  

• Автор и его жена обсуждали соглашение с друзьями и юристами.  

• Некоторые сотрудники подписывали документы, не читая их полностью.  

• Автор не ожидал, что его действия вызовут такую реакцию и поддержку.  

• Решение не подписывать соглашение не изменило финансовое положение семьи.  

• Автор и его коллега Леопольд сделали аналогичный выбор, несмотря на возможные потери капитала.  

• Леопольд отказался от предложения инвестировать капитал в обмен на подписание соглашения.  

• Страх перед нарушением закона был важным фактором в принятии решения.  

• Автор считает, что законность должна быть приоритетом для информаторов.  

• Стимулы, такие как деньги и юридическая защита, могут мотивировать людей.  

• Скотт находит новых блоггеров примерно раз в год.  

• Пространство для ведения блогов недостаточно заполнено.  

• В сообществе блогеров важны плодовитость и качество контента.  

• Блоггинг не привел к массовому взрыву, несмотря на значительные вложения.  

• Некоторые блогеры пишут хорошие журнальные статьи, но не блоги.  

• Причины могут быть в редактировании, плодовитости или смелости.  

• Только 1% хороших блоггеров переходят на длинные формы.  

• Переход с "Живого журнала" на WordPress увеличил внимание к блогу.  

• Смелость и скрытые приемы ведения блога могут быть частью объяснения.  

• Встречи с интересными блогерами в реальной жизни часто разочаровывают.  

• Некоторые блогеры кажутся умными в коротких постах, но не в реальной жизни.  

• Пример с Альваро ле Менаром, который переводит греческую поэзию.  

• Вопрос о временном горизонте в написании.  

• Некоторые люди могут писать хорошие комментарии, но не длинные посты.  

• Пример с написанием новелл и статей.  

• Блоги могут быть стратегией повышения статуса.  

• Пример со Скоттом Ааронсоном и квантовыми вычислениями.  

• Проблема умножения: 20% людей хороши в чем-то одном.  

• Занимайтесь этим каждый день.  

• Важно иметь идеи и развивать их.  

• Реакция на посты других людей и наличие собственных идей.  

• Автор был поверхностным в начале, но теперь пишет более глубоко.  

• Важно продолжать писать и совершенствоваться.  

• Пример с подкастами и их популярностью.  

• Многие люди боятся вести блоги из-за отсутствия смелости.  

• Автор делится своим опытом: сначала вел блог в "Живом журнале", затем на Less Wrong, и только потом завел свой собственный блог.  

• Положительные отзывы от других блогов помогли преодолеть страх и начать вести свой блог.  

• Медленный рост числа фанатов может быть обманчивым.  

• Успешные блогеры, такие как Леопольд, быстро получают признание.  

• Автор ожидает, что ИИ 2027 будет успешным и быстро наберет аудиторию.  

• Идея создания стипендии для блогеров об искусственном интеллекте.  

• Стипендия поможет блогерам получить одобрение и поддержку.  

• Журналисты, перешедшие на ведение блогов, могут быть примером успешного перехода.  

• Ведение блога может быть жизнеспособным карьерным путем.  

• Успех в блогинге может привести к работе мечты.  

• Заработок на блоге может быть значительным, но не гарантированным.  

• Предыдущие блоги помогают в написании новых постов.  

• Чтение книг и получение похвал стимулирует к дальнейшему обучению.  

• Ведение блога способствует интеллектуальному прогрессу и чтению.  

• Прогнозы о том, когда ИИ сможет писать посты в блогах так же хорошо, как люди.  

• ИИ лучше разбирается в кодировании, чем в письменной форме.  

• Автор считает себя "Гэри Каспаровым" своего поколения.  

• ИИ лучше подходит для стиля от слова к слову, чем для планирования постов в блоге.  

• Базовая модель может не справиться с задачей, так как все модели основаны на обучении с подкреплением.  

• ИИ не может глубоко разобраться в проблеме, как это делают люди, и делает поверхностные выводы.  

• В конце 2026 года ИИ может стать хорошим, но не сверхразумным.  

• ИИ может писать комментарии к постам, но они могут быть не очень хорошими.  

• Для создания хорошего стиля ИИ нужны хорошие идеи, которых еще нет у других людей.  

• Автор сожалеет, что пропустил "золотой век" блоггинга.  

• Он считает, что мог бы добиться успеха, если бы завел блог в 2000 году.  

• Автор благодарен Элиазеру Юрковски за вдохновение и обучение.  

• Публичная персона влияет на восприятие работы.  

• Интернет был золотым веком анонимности, но ИИ может нарушить эту анонимность.  

• Автор надеется, что золотой век блоггинга продолжится.  

• Автор благодарит слушателей за участие и поддержку.  

• Призывает делиться подкастом и поддерживать его.  

• Упоминает возможность спонсорства подкаста.