Попалась статья на Хабре с необычной версией гипотезы симуляции. Читается на одном дыхании, особенно если интересуетесь ИИ, виртуальными мирами и темой сознания.

Обычно мы представляем её как огромный эксперимент, в котором некая развитая цивилизация воспроизводит целую Вселенную - возможно, ради изучения собственной истории или эволюции 🤷‍♂️

Автор же предлагает представить, что искусственный мир создан ради одного конкретного человека - например, чтобы сохранить сознание умершего и дать ему возможность продолжить жить в привычной среде.

В такой системе не нужно полноценно моделировать миллиарды людей, города и далёкие галактики. Достаточно одного детально воспроизведённого сознания. Остальных персонажей можно создавать с помощью генеративных моделей: у близких будет память и индивидуальность, у случайных прохожих - только несколько реплик и внешность. А то, что человек не видит, можно вообще не просчитывать с высокой детализацией.

✅ В этом и появляется связь с современным ИИ: LLM могут имитировать манеру общения, агенты - действовать в виртуальной среде, а игровые движки - создавать миры на лету. Но воспроизвести поведение человека - ещё не значит сохранить его сознание.

В комментариях к статье спорили как раз об этом. Ведь сгенерировать научную работу от имени учёного - не то же самое, что воспроизвести процесс его мышления.

В общем, советую почитать и саму статью, и комментарии. Последние добавляют к дискуссии несколько неожиданных поворотов.

30-летний Джек Вайс получил PhD по химической инженерии в Принстоне. Его исследования по образованию льда даже упоминал Нобелевский комитет как пример применения машинного обучения.

➡️ Но найти работу после выпуска он не смог. Вайс отправил около 2300 резюме в научные лаборатории, фармкомпании и даже на вакансии, далёкие от его специализации. Безрезультатно.

В какой-то момент он устроился в стартап обучать ИИ-модели за $70 в час. Но и эта работа оказалась временной: заказов становилось всё меньше, а в марте контракт расторгли.

Есть в этом какая-то грустная ирония: специалист, чьи исследования связаны с машинным обучением, сам оказался в ситуации нестабильной занятости в индустрии ИИ.

Конечно, его случай - это часть более широкой проблемы американского рынка труда, а не прямое следствие автоматизации. Но всё сложнее становится ответить на вопрос, какие навыки и образование действительно дадут человеку уверенность в завтрашнем дне.

В Великобритании систему распознавания лиц Facewatch планируют напрямую связать с полицией. Если камера обнаружит человека из списка злостных нарушителей, сигнал должен поступить правоохранителям всего за четыре секунды.

Но истории ошибочно обвинённых покупателей уже вызывают вопросы

• TechRadar рассказал о мужчине, которого выгнали из магазина, куда он пришёл с женой за витаминами.
• Другую женщину обвинили в краже мяса, хотя она несколько месяцев не появлялась в этом магазине.

Причиной могут быть ошибки распознавания или действия сотрудников, которые принимают неверное решение на основе сигнала системы.

➡️ В Facewatch утверждают, что подобные случаи исключительны, а технология успешно работает в тысячах магазинов.

Но проблема ведь не только в точности распознавания. А в том, что оспорить ошибочное решение тоже непросто, особенно, если потребуют ждать приезда полиции, хотя ты просто пришел за хлебом 🥲