<aside>
💡
Sam Altman ha appena condiviso riflessioni che meritano attenzione:
- Crescita dell’intelligenza dei modelli AI: L’intelligenza di un modello AI è proporzionale al logaritmo delle risorse impiegate per il suo addestramento e funzionamento. Investendo risorse crescenti, si ottengono miglioramenti continui e prevedibili, come previsto dalle leggi di scaling.
- Riduzione esponenziale dei costi: Il costo per utilizzare un determinato livello di AI diminuisce di circa 10 volte ogni 12 mesi. Ad esempio, il costo per token è sceso di 150 volte tra GPT-4 all’inizio del 2023 e GPT-4o a metà del 2024. Questo supera di gran lunga la legge di Moore, che prevedeva un raddoppio delle prestazioni ogni 18 mesi.
- Valore economico super-esponenziale: Il valore socioeconomico derivante da un incremento lineare dell’intelligenza è di natura super-esponenziale. Di conseguenza, non si prevede un arresto degli investimenti esponenziali nel prossimo futuro.
Sebbene la vita quotidiana nel breve termine possa rimanere invariata, le trasformazioni a lungo termine nell’economia e nella società saranno profonde.
La resilienza e l’adattabilità diventeranno competenze chiave in un mondo in rapida evoluzione.
</aside>
Riferimenti:
https://blog.samaltman.com/three-observations
Iacopo Cricelli's AI Blog © 2024 by Iacopo Cricelli is licensed under CC BY-SA 4.0