Amodei обещает победить рак за десять лет — врачи не верят

Очень трудно осознать, как экспоненты выглядят в реальности. Мы движемся к тому, что в течение одного года в 2027 или 2028 произойдёт скачок размером от GPT-3 до Mythos, и это не остановится после этого года.

Людям трудно поверить, что это произойдёт, поэтому они не верят, что мы скоро «решим» робототехнику, а значит, не верят, что робототехника сможет реально управлять целой биологической лабораторией, и поэтому не верят, что у нас будут лаборатории размером с дата-центр промышленного масштаба, работающие на высокой скорости 24/7, и поэтому не верят, что узкое место лабораторий можно преодолеть.

На самом деле я не думаю, что он сильно преувеличивает. Конечно, нет гарантии, что все эти болезни будут побеждены, но представьте, насколько больше прогресса можно достичь, если создать миллион автоматизированных «мокрых» лабораторий, проводящих исследования этих болезней. У меня был агент (ирония), который оценил, что сейчас в мире около 100 тысяч таких лабораторий, и эти лаборатории не используются круглосуточно. Так что 1 миллион автоматизированных «мокрых» лабораторий — это скорее как 3 миллиона обычных. Если теперь учесть, что текущие модели уже обладают гораздо лучшими возможностями для доступа к существующим знаниям и что они могут фактически быть (или стать) умнее среднего исследователя, этот коэффициент возрастает.

ИМХО, проблема сейчас в том, что человеческое тело — чрезвычайно сложная система, и мы понимаем лишь некоторые её аспекты. Обычно мы добиваемся прогресса с лекарствами так: понимаем один-два аспекта, связанных с болезнью, затем создаём молекулу, которая на них влияет, и пробуем её.

Однако когда мы пробуем, мы очень часто обнаруживаем, что существует какая-то другая регуляторная система, которая сводит эффект на нет, или какое-то другое непреднамеренное последствие вмешательства, потому что у нас нет полного понимания системы с самого начала.

Именно эта часть с испытаниями занимает так много времени и денег — будь то in vitro, на животных или в клинических испытаниях на людях.

Если бы у нас было гораздо лучшее понимание биологии, мы могли бы гораздо точнее предсказывать, какое действие окажет определённая молекула. Кроме того, если бы мы нашли способ проверять вещи гораздо быстрее и дешевле, мы могли бы ускорить прогресс.

https://futurism.com/six-months-anthropic-coding

Я уже не знаю, чему верить, и у меня нет времени думать о том, во что мне следует верить, но вчера я размышлял о том, насколько безумно звучало, когда Дарио в начале прошлого года заявил: «ИИ будет писать весь код через 6 месяцев». Конечно, Opus 4.5 вышел через 8 месяцев, и его «90% за 6 месяцев, 100% за 1 год» на деле оказалось скорее «90% за 1 год, 100% за 18 месяцев», но всё равно кажется безумием оглядываться на это заявление от марта 2025 года и чувствовать, что это был совершенно другой мир.

Означает ли это медицинские прорывы? Не знаю! Я не медицинский исследователь. Но я точно знаю, что использование моего программного бэкграунда в сочетании с ИИ позволяет мне работать со скоростью и строгостью, которые раньше были невозможны.

Поскольку я не смог найти работу инженера-программиста на этом рынке (даже с десятилетним опытом), я переключился на исследование политики и теперь работаю директором по политике в организации, выступающей за доступное жильё. То, что я могу создавать специализированное программное обеспечение для ответов на конкретные вопросы, анализа конкретных данных или передачи конкретной идеи, — это трансформационно, и я чувствую, что мы только поцарапали поверхность возможного. Мы смогли выполнить невероятный объём очень важной работы за короткое время, и я чувствую, что моя способность использовать возможности ИИ для этой работы всё ещё на экспоненте. Наши возможности как очень маленькой команды с ограниченным бюджетом поистине расширяются […]