Podsumowanie 2025 w AI w tweecie 1) Brak oznak spowolnienia w wykładniczym tempie zysków 2) Nierówności pozostają głównym problemem AI 3) To wczesne dni wdrożenia, ale wiele firm zgłasza pozytywny ROI 4) GenAI stało się przemysłem, z wpływem na poziomie przemysłowym 5) AI wciąż jest dziwne

Rozwijając te punkty: 1) Przewidywania, że AI "napotka ścianę", jeszcze się nie spełniły, chociaż przyszłość pozostaje niepewna. Jednak wiele alternatywnych podejść do kontynuacji zysków, czy to przy użyciu LLM, nowych architektur, czy hybryd, jest obecnie rozwijanych, a jest dużo pieniędzy na eksperymenty. 2) Natura i kształt poszarpanej granicy się zmieniły (matematyka była kiedyś dużą słabością LLM), ale fakt, że AI nadal znacznie gorzej radzą sobie niż ludzie w różnych zadaniach, tworzy wąskie gardła w złożonych zadaniach, które ograniczają to, co AI mogą zrobić. Rosnąca granica może to zmienić w przyszłości. 3) AI przeszło od teoretycznie użytecznego narzędzia do czegoś, co firmy zaczynają dostrzegać jako wartościowe. Ale to wciąż wczesny etap. Rzeczywista transformacja procesów i struktur organizacyjnych jeszcze się nie rozpoczęła, a wszelkie zmiany na rynku pracy są w tej chwili niejasne. 4) Jako branża, wpływy AI są znacznie większe niż wcześniej, niezależnie od tego, czy rozważasz to w kategoriach zużycia energii elektrycznej, wpływu ekonomicznego (i ryzyka) czy władzy politycznej. Postrzeganie AI tylko jako produktu zaciemnia fakt, że jest to teraz duży biznes. 5) Nie rozwiązaliśmy podstawowych pytań, które sprawiają, że AI są dziwne: dlaczego system przewidywania następnego tokena jest tak dobry, jak jest, jak mierzyć i wchodzić w interakcje z tymi systemami oraz czym mogą się ostatecznie stać.