Poco fa, Karpathy ha affermato che in tutto il mondo ci sono solo 5000 persone che hanno effettivamente avuto contatto con le più avanzate tecnologie di intelligenza artificiale.

Un po’ inaspettato.

Poco fa, Karpathy ha stimato attraverso un tweet che...Ora, nel mondo, solo circa 5000 persone hanno davvero accesso alle più avanzate tecnologie di intelligenza artificiale interna.。

In questi laboratori di punta, ci sono migliaia di agenti di laboratorio che possono formare un cluster collaborativo, funzionare ininterrottamente per settimane, promuovere progetti software di grandi dimensioni, individuare vulnerabilità al momento del rilascio del software (zero-day), partecipare ad attacchi e difese informatiche a velocità elevata, e persino contribuire a scoperte scientifiche e ricerche matematiche all'avanguardia.

Ancora più sorprendente è:Circa 6 miliardi di persone non hanno quasi mai avuto un vero contatto con gli LLM (Large Language Models).。

Link: https://x.com/karpathy/status/2109361546505966046

Karpathy, continuiamo a vedere cosa c’è scritto nei tweet.

Ha menzionato che di recente ha riscoperto un vecchio tweet pubblicato a aprile di quest'anno. All'epoca, aveva già notato che la comprensione delle capacità dell'AI da parte delle persone stava diventando chiaramente più diversificata.

Secondo Karpathy, al giorno d'oggi c'è consenso tra diverse persone sul fatto che le capacità degli LLM (Large Language Models) siano in continua evoluzione. Questo cambiamento è passato da una situazione in cui c'erano due gruppi di persone con opinioni contrastanti, a una situazione in cui esiste un divario sempre più evidente nelle capacità effettive degli LLM.

Stima approssimativa,Circa 6 miliardi di persone, ovvero il 75% della popolazione mondiale, non ha quasi mai avuto contatti reali con gli LLM (Large Language Models).

Circa 1 miliardo a 2 miliardi di persone, ovvero il 20% della popolazione, utilizza solo occasionalmente prodotti gratuiti come ChatGPT.Queste persone spesso incontrano robot di conversazione che risultano un po’ goffi, e li considerano un modo migliore per utilizzare strumenti come i motori di ricerca di Google o aiuti per la scrittura. Forse un agente potrebbe aiutarti a prenotare un biglietto. Karpathy ha alcuni amici senza background tecnico che, ragionevolmente, affermano di non avere davvero un modo per utilizzare questi strumenti. Anche molti professionisti al di fuori del campo della matematica e della programmazione si trovano ancora a questo livello: dirigenti aziendali e molte altre figure professionali trascorrono molto tempo a comunicare con gli altri, quindi sanno razionalmente cosa sta accadendo con l’intelligenza artificiale, ma questa comprensione rimane comunque indiretta e astratta.

Proseguendo, ci sono professionisti che si occupano di applicazioni all'avanguardia nel campo della matematica e della programmazione, utilizzando i modelli LLM (Large Language Models).Circa 20 milioni di persone, il che rappresenta lo 0,2% della popolazione totale.Ho visto con i miei occhi come progetti complessi e di grandi dimensioni, che in passato richiedevano settimane o addirittura mesi per essere completati, ora possono essere realizzati dall’Agent con solo un semplice Prompt. Sviluppare app, copiare app, migrare app, decompilare file binari… tutto avviene molto velocemente e in modo molto più semplice. Meno di un anno fa, scrivevo ancora il codice a mano: carattere dopo carattere, inserendo i comandi di computer che ricordavo nell’editor di codice, e di tanto in tanto premevo il tasto Tab per far completare automaticamente una piccola parte del codice.

Infine,Sono circa 5000 persone, il che corrisponde a un’incidenza dello 0,00006% della popolazione; queste persone possono utilizzare direttamente il sistema di punta all’interno dell’organizzazione.In realtà, il mondo esterno ha già assistito ad alcuni esempi di questo: migliaia di agenti si uniscono in un cluster per completare progetti software di grandi dimensioni in poche settimane; individuano automaticamente vulnerabilità di tipo zero-day; avviano e difendono attacchi informatici a velocità elevata; scoprono nuovi risultati scientifici; e promuovono i progressi nella ricerca matematica. Queste cose, se affidate a professionisti di prim’ordine del settore, potrebbero richiedere diversi anni per essere realizzate.

Nel frattempo, anche la capacità umana di revisione e comprensione inizia a non tenere il passo.

Ad esempio, ciò che è accaduto alcuni mesi fa con OpenAI-HF è ancora oggetto di analisi archeologica; anche i matematici potrebbero impiegare molto tempo per studiare uno per uno quei manoscritti di matematica di avanguardia risalenti a 722 anni fa.

Perché la maggior parte delle persone non riesce a vedere ciò che è veramente all’avanguardia? L’intelligenza artificiale?

Questo processo a imbuto è principalmente spinto da diversi fattori che agiscono insieme:

Con l'aumento delle ambizioni, della dimensione dei problemi e dell'arco temporale delle attività, l'influenza si espande.

Se chiedi solo una risposta finale per una domanda che ha una sola parte, è quasi impossibile sfruttare appieno le capacità di questi sistemi. Hai bisogno di molte domande davvero importanti, su larga scala e complesse. Questo è ciò che determina principalmente la differenza tra i consumatori ordinari e gli utenti professionisti.

Le capacità del sistema presentano caratteristiche evidenti di tipo “a denti di sega”.

Le capacità degli LLM (Large Language Models) raggiungono il loro apice nei settori digitali, verificabili e ad alto valore economico.

La ragione è che le capacità dei modelli di grandi dimensioni derivano principalmente dall'apprendimento rinforzato basato su ricompense verificabili, e la scelta dell'ambiente di addestramento stessa è guidata dal valore commerciale. Questo determina in gran parte le differenze tra i diversi campi professionali; ad esempio, spiega perché matematica e programmazione siano particolarmente rilevanti.

Access rights.

La versione gratuita, la versione a pagamento e i sistemi interni non hanno lo stesso livello di funzionalità. Questo è il aspetto più strano al momento.

In realtà, la stragrande maggioranza delle persone comuni non ha ancora avuto realmente a che fare con questi sistemi. Anche quando lo fanno, spesso vedono solo un robot di chat un po’ stupido.

Attualmente, la maggior parte dei professionisti percepisce solo un miglioramento dell'efficienza relativamente limitato. Nel frattempo, un numero ridotto di professionisti inizia a provare vertigini:

La curva delle capacità davanti a loro è diventata improvvisamente quasi verticale.

E tutto questo accade contemporaneamente.

Anche alcuni utenti hanno fatto riferimento a questo punto, considerando le opinioni ripetutamente espresse in passato da Sam Altman: l’IA (Intelligenza Artificiale) probabilmente non cambierà completamente il mondo reale da un giorno all’altro.

La ragione potrebbe essere proprio questa: le capacità tecnologiche avanzate stanno progredendo rapidamente, ma la maggior parte delle persone non ha ancora realmente avuto accesso a questi sistemi, né ha sviluppato abitudini di utilizzo consolidate. La tecnologia arriva nei laboratori di punta, ma c’è ancora molta strada da percorrere prima che possa diffondersi veramente in tutta la società.

L'articolo proviene dal WeChat pubblico "Machine Heart". L'autore è "Machine Heart".