एआई विश्लेषणात्मक योजना के बजाय वास्तविक अनुभव पर आधारित सीखने की मांग करता है

मुझे लगता है कि क्योंकि हम यह नहीं जानते कि जल्द ही कौन सी क्षमताएं उपलब्ध होंगी और हम यह नहीं जानते कि क्या तकनीकी रूप से काम करेगा, और फिर हम यह भी नहीं जानते कि यह तकनीकी रूप से काम करने के बावजूद भी क्या लोगों को पसंद आएगा, इसलिए यह बहुत ही महत्वपूर्ण है कि हम बहुत ही겸손हों और अधिक से अधिक वास्तविक अनुभव से सीखें और जल्द ही कुछ भी आज़माएं।

जहां भी मैं पहले काम किया हूँ, आप एक तरह से जानते हैं कि आप किस प्रौद्योगिकी पर काम कर रहे हैं, लेकिन यह एआई के साथ बिल्कुल सच नहीं है। दो महीने में, कंप्यूटर कुछ ऐसा कर सकते हैं जो वे पहले कभी नहीं कर सके थे और आपको अपने काम के बारे में बिल्कुल अलग तरह से सोचना होगा।

''उस बदलाव'' से तात्पर्य है कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षमताओं में तेज़ बदलाव, और ''क्षमताएं गिरने'' से तात्पर्य है कि कंपनियों जैसे एंथ्रोपिक द्वारा नई कृत्रिम बुद्धिमत्ता सुविधाएं जारी की जा रही हैं।

आप इस परिवर्तन के प्रति लचीला होना चाहते हैं। जब क्षमताएं गिर जाती हैं, तो आप उन पर तुरंत कब्जा करना चाहते हैं। इसलिए लचीलापन, रोडमैप से फंसे न रहना, बस यह कह सकना कि हम तुरंत प्राथमिकताएं बदल देंगे, बहुत महत्वपूर्ण होगा।

आप जो कुछ भी बना चुके हैं, उसे छोड़ दो। आप जिन उद्देश्यों को हल करने की कोशिश कर रहे थे, अब इस प्रौद्योगिकी के साथ आप उस उद्देश्य को कैसे बेहतर कर सकते हैं?

हम इसे सीजन की तरह सोचते हैं। सीजन एक शायद एआई के प्रोटोटाइप बनाने के बारे में था और फिर यह सब मॉडल और तर्क मॉडलों के बारे में था, और अब यह एजेंट का आगमन है। यह एक साल तक चल सकता है, यह छह महीने तक चल सकता है, यह तीन महीने तक चल सकता है।

आज के लिए मत बनाओ, छह महीने से एक साल के लिए बनाओ। जो चीजें बिल्कुल काम नहीं कर रही हैं और 20% समय काम कर रही हैं, वे 100% समय काम करने लगेंगी।