Riassumendo il 2025 nell'AI in un tweet 1) Nessun segno di rallentamento nel ritmo esponenziale dei guadagni 2) La discontinuità rimane il principale problema dell'AI 3) Siamo ancora nelle fasi iniziali del deployment, ma molte aziende segnalano un ROI positivo 4) GenAI è diventata un'industria, con impatti a livello industriale 5) L'AI è ancora strana

Espandendo questi punti: 1) Le previsioni secondo cui l'AI "colpirà un muro" non si sono ancora avverate, anche se il futuro rimane incerto. Tuttavia, sono in fase di sviluppo molte alternative per continuare i guadagni, sia utilizzando LLM che nuove architetture o ibridi, e ci sono molti soldi da sperimentare. 2) La natura e la forma della frontiera frastagliata sono cambiate (la matematica era un grande punto debole degli LLM), ma il fatto che le AI continuino a sottoperformare rispetto agli esseri umani in una varietà di compiti crea colli di bottiglia in compiti complessi che limitano il lavoro che le AI possono svolgere. Una crescente frontiera potrebbe alterare ciò in futuro. 3) L'AI è passata da uno strumento teoricamente utile a uno di cui le aziende stanno iniziando a vedere il valore. Ma è presto. La trasformazione effettiva dei processi e delle strutture organizzative non è ancora iniziata, e qualsiasi cambiamento nel mercato del lavoro è poco chiaro in questo momento. 4) Come settore, gli impatti dell'AI sono su scala molto più ampia rispetto a prima, sia che tu consideri questo in termini di utilizzo elettrico o impatto economico (e rischio) o potere politico. Vedere l'AI solo come un prodotto oscura il fatto che ora è un grande affare. 5) Non abbiamo risolto le domande fondamentali che rendono le AI strane: perché un sistema di previsione del prossimo token è così efficace, come misurare e interagire con questi sistemi, e cosa potrebbero eventualmente diventare.