aimodel

Mark Twain certa vez disse que a melhor maneira de esconder algo é colocá-lo no lugar mais visível. Grandes empresas tecnológicas modernas parecem ter aprendido essa lição: escondem a inteligência artificial (IA) em todos os lugares, tornando-a tão familiar que deixamos de notá-la.
Mas o problema não é apenas que a inteligência artificial está se tornando omnipresente. Está acontecendo algo mais fundamental: ela deixa de ser uma ferramenta que usamos e se transforma em um ambiente no qual vivemos.

O Google apresentou a função Personal Intelligence para seu assistente de IA Gemini, que permite ao algoritmo acessar dados pessoais dos usuários do Gmail, Google Fotos, YouTube e outros serviços da empresa. Em troca de uma experiência personalizada, os usuários devem concordar em usar seus dados para treinar modelos de IA generativa.

Albert Einstein afirmou que é impossível resolver um problema no mesmo nível de pensamento em que ele foi criado. Parece que a humanidade chegou exatamente a esse ponto no desenvolvimento da inteligência artificial (IA) — quando nosso próprio cérebro torna-se o principal obstáculo para criar uma inteligência artificial.

Google lançou a função Learning Guided no assistente de IA Gemini, transformando chats tradicionais em professores pessoais. A novidade cria cursos de aprendizagem personalizados e ajuda os usuários a não apenas obter respostas prontas, mas realmente compreender o material.
Como funciona o mentor pessoal

Пользователь соцсети X под ником Alex Prompter опубликовал 14 января утекшие внутренние документы OpenAI с сенсационным заявлением: Илья Суцкевер (Ilya Sutskever) — один из основателей компании и бывший главный научный сотрудник — якобы доказал физическую невозможность создания искусственного общего интеллекта.
Суцкевер считается одним из ведущих специалистов по нейронным сетям в мире. Он участвовал в создании GPT и был ключевой фигурой в развитии ChatGPT. В мае 2024 года он покинул OpenAI для создания собственной компании Safe Superintelligence, посвященной безопасной разработке ИИ.
AGI (Artificial General Intelligence) — это гипотетическая система искусственного интеллекта, способная выполнять любые интеллектуальные задачи на уровне человека или превосходить его. В отличие от современных узкоспециализированных алгоритмов вроде ChatGPT или системы распознавания изображений, AGI должен обладать универсальными когнитивными способностями.
Принцип Ландауэра: почему забывание стоит энергии
Основа спекуляций — принцип Ландауэра, открытый физиком IBM Рольфом Ландауэром в 1961 году. Этот закон связывает информацию с физикой и устанавливает минимальную энергетическую цену за стирание данных.
Представьте компьютерную память как набор переключателей, каждый из которых может находиться в положении «0» или «1». Когда мы стираем бит информации — например, принудительно устанавливаем его в «0» независимо от предыдущего состояния — мы физически уничтожаем различие между этими двумя состояниями.
Согласно второму закону термодинамики, общая энтропия (мера беспорядка) во Вселенной никогда не может уменьшаться. Стирание бита уменьшает энтропию в компьютере, поэтому для сохранения баланса энтропия окружающей среды должна увеличиться. Это увеличение происходит через выделение тепла.
Минимальная энергия стирания описывается формулой E ≥ kT ln 2, где k — постоянная Больцмана (1,38×10-23 Дж/К), T — температура в кельвинах, а ln 2 ≈ 0,693 — натуральный логарифм двойки. При комнатной температуре (300К) это составляет ничтожные 2,9×10-21 Дж на бит — в миллион миллиардов раз меньше энергии, необходимой для подъема пылинки на миллиметр.
Критически важно: принцип действует только для необратимых операций стирания информации. Логически обратимые операции, где каждому входу соответствует уникальный выход, теоретически могут выполняться без энергозатрат.
От микроватт к энергии Солнечной системы
В приложенных к публикации профессионально оформленных слайдах утверждается, что AGI потребует 1018 необратимых операций в секунду. Умножив на энергию Ландауэра, авторы получают теоретический минимум 2900 Вт — в 145 раз больше энергопотребления человеческого мозга.
Затем «расчеты» усложняются. С учетом реальных инженерных ограничений — охлаждения (увеличивает потребление в 10 раз), передачи данных между процессором и памятью (в 50 раз), коррекции ошибок (в 2 раза) — авторы фейка получают 2,9 МВт для одной системы AGI. Это энергопотребление небольшого города для имитации одного человеческого интеллекта.
Но главная «бомба» — в масштабировании. Согласно поддельным документам, для обслуживания всего человечества потребуются миллиарды систем AGI. Авторы утверждают, что это приведет к энергопотреблению 1021 Вт — в миллион раз больше всей энергии, производимой человечеством, и якобы превышает энергетические ресурсы всей Солнечной системы.
Подозрительно качественная подделка
К публикации приложены профессионально выглядящие документы: презентации с графиками, якобы внутренняя переписка совета директоров OpenAI, скриншоты из Slack с обсуждениями руководства. В «документах» утверждается, что Сэм Альтман (Sam Altman) признавал правоту расчетов Суцкевера, но называл их «технически верными, но стратегически неуместными».
Рецепт фейка: научный факт × «реалистичные» коэффициенты = абсурдный результат
Поддельные материалы включают даже детализированную хронологию якобы произошедшего в ноябре 2023 года кризиса в совете директоров OpenAI из-за термодинамических ограничений. Качество подделки выдает её искусственное происхождение: слишком много штампов «CONFIDENTIAL», профессиональный дизайн презентаций и правдоподобные, но сфабрикованные внутренние переписки.
Научная критика
Заявления Alex Prompter немедленно вызвали критику экспертов. Аналитик Roko назвал идею о невозможности AGI «самой идиотской вещью об AI, которую когда-либо читал».
Специалист TokyoL7G объяснил фундаментальную ошибку: «Человеческий мозг работает при мощности около 20 Вт. Не потому, что он нарушает термодинамику, а потому, что представляет собой чрезвычайно эффективную асинхронную систему».
Эксперт 9DATTM указал на методологические ошибки: неправомерное приравнивание предела Ландауэра к требованиям интеллекта, игнорирование алгоритмического сжатия и возможности энергоэффективных обратимых вычислений.
Реальность энергопотребления AI
Современные системы AI действительно требуют колоссальных энергозатрат, но это связано с несовершенством существующих технологий, а не с фундаментальными физическими ограничениями. Обучение GPT-3 потребовало около 1300 МВт·ч, дата-центры для AI расходуют мегаватты постоянно — это энергопотребление целых городов.
Однако человеческий мозг доказывает возможность высокоэффективных вычислений: 86 млрд нейронов, обрабатывающих сложнейшую информацию при потреблении всего 20 Вт. Принцип Ландауэра не препятствует созданию энергоэффективных архитектур — он лишь устанавливает теоретический минимум для необратимых операций стирания.
Отсутствие подтверждений
Ни Илья Суцкевер, ни OpenAI не подтверждали существование подобных исследований. Публичные высказывания Суцкевера от мая 2024 года выражают уверенность в достижимости AGI с акцентом на безопасность. Сайт его новой компании Safe Superintelligence фокусируется на создании безопасного AI без упоминаний термодинамических барьеров.
Представленные материалы — изощренная дезинформация, основанная на неточном применении физических принципов и экстраполяции сомнительных допущений до абсурда. Подделка демонстрирует растущую изощренность фальшивых утечек в эпоху AI, но научное сообщество единодушно отвергает подобные псевдонаучные спекуляции о энергетической невозможности создания эффективного искусственного интеллекта.
Мнение AI
Анализ исторических паттернов дезинформации показывает интересную закономерность: самые эффектные научные фейки всегда эксплуатируют реальные физические принципы. Холодный синтез 1989 года тоже базировался на настоящих ядерных реакциях, но с фальшивыми данными. Принцип Ландауэра здесь играет роль идеального «крючка» — он достаточно сложен, чтобы большинство не могли его проверить, но достаточно фундаментален, чтобы звучать убедительно.
Макроэкономический контекст создания подобных фейков заслуживает внимания. Индустрия AI переживает период максимальных инвестиций и ожиданий — классическую фазу пузыря, когда любые сомнения в технологической достижимости могут обвалить миллиардные вложения. Такая информационная атака потенциально способна повлиять на биржевые котировки технологических гигантов. Остается вопрос: кому выгодно подрывать веру в AGI именно сейчас?
#AI #AImodel #Write2Earn
$ETH

Os agentes de IA estão se preparando para passar das grandes promessas para o trabalho real, e para muitas empresas essa transição será dolorosa. Em 2026, funcionários digitais autônomos começarão a tomar decisões, iniciar processos e mudar os princípios de funcionamento de organizações inteiras.
O potencial é enorme — desde um crescimento dramático na eficiência até novas maneiras de conduzir os negócios. Mas os riscos são igualmente reais. Desde a confiança injustificada e uma base de dados fraca até problemas sérios de segurança e conflitos culturais — muitas empresas entram na era dos agentes de IA catastróficamente despreparadas. No próximo ano, algumas revelarão oportunidades incríveis, enquanto outras gastarão dinheiro em vão, minarão a confiança ou criarão problemas que não previram.

$AT Observações sobre o crescimento multi chain moldadas pela intenção, não pela atenção ~ @APRO Oracle
Alguns protocolos se anunciam alto. Outros se revelam lentamente. APRO pertence à segunda categoria. Não chegou com urgência ou espetáculo. Apareceu silenciosamente ao fundo, fazendo um trabalho que só se torna visível uma vez que algo mais depende dele. Esse foi o primeiro sinal. Em um espaço onde a atenção é frequentemente confundida com progresso, este protocolo se sentiu incomumente confortável em ser ignorado.
O tempo tem uma maneira de esclarecer a intenção. Observando a APRO por um período prolongado, ficou claro que nada sobre sua estrutura parecia projetado para uma reação rápida. Não havia pressa para embalar narrativas. Nenhuma reposicionamento constante para corresponder ao humor do mercado. Em vez disso, havia consistência. O tipo que sugere um sistema construído para ser confiável em vez de negociado. Essa diferença importa mais agora do que nunca.

$AT Potencializando Governança, Utilidade e Coordenação em 40 Blockchains ~ @APRO Oracle
A utilidade nativa do ecossistema APRO está fundamentada na interação fluida entre dados, governança e operações entre cadeias. Observando como os participantes interagem com a rede, fica claro que o token AT é mais do que um simples meio de troca. Ele funciona como um agente vinculativo em várias camadas do ecossistema, conectando agentes de IA, ativos do mundo real e aplicações descentralizadas. Os construtores confiam neste token não apenas para transacionar, mas para alinhar suas contribuições com a arquitetura em evolução da rede. Cada ação de staking, cada voto de governança e cada verificação de oráculo é um sutil reforço da coerência do sistema. Esta integração garante que a utilidade seja tangível e operacional em vez de abstrata, e o token AT serve como uma pedra angular na manutenção do ritmo interno da rede.