Simon

@piotrsankowski Co to, do diaska, jest AI-native? To raczej buzz-word, którym można uzasadnić nawet najdurniejszą decyzję rekrutera.

„Próba przewidzenia przyszłości to zawód zniechęcający i niebezpieczny” - pisał Arthur C. Clarke. I miał absolutną rację. Gdy patrzę na dzisiejszy rynek pracy, utwierdzam się w przekonaniu, że formułowanie kategorycznych i pryncypialnych tez mija się z celem. Zachodzi tu obecnie tak wiele równoległych, często sprzecznych ze sobą procesów, że niezwykle trudno jest jednoznacznie i czarno-biało ocenić, jaki ostatecznie wpływ sztuczna inteligencja wywrze na nasze zatrudnienie. Jednak zamiast zgadywać, warto spojrzeć na twarde dane z ostatnich analiz rynkowych. Pokazują one zmieniający się obraz rynku, który po okresie szoku i czarnowidztwa, wchodzi chyba w fazę racjonalnej adaptacji. Oto co właściwie się teraz dzieje: 📉 Jak donosi wczoraj "The Wall Street Journal", po drastycznych redukcjach etatów, firmy znów zaczynają zatrudniać. Te niedawne redukcje mogły być związane z "AI washing", o którym pisałem kilkukrotnie. Katastroficzne prognozy o wyparciu ludzi przez AI zderzyły się z rzeczywistością wdrożeniową. Zarządy zrozumiały, że agenci AI to nie pełnoprawni substytuci, ale wysoce efektywne mechanizmy wspierające. Żeby generować wartość, wciąż potrzebujemy wykwalifikowanych specjalistów. Czyli jednak "Collaborative AI", o którym często mówię na moich wykładach. (wsj.com/business/big-c…) 🌱 To chyba najciekawsza anomalia, nagłaśniana m.in. przez fundusz a16z (Andreessen Horowitz). Początkowo zakładano, że AI zautomatyzuje i zlikwiduje stanowiska entry-level. Tymczasem badania Ramp Economics Lab i Revelio Labs (przeprowadzone na 21 tys. amerykańskich firm) pokazują coś odwrotnego! Przedsiębiorstwa mocno inwestujące w AI zanotowały wzrost ogólnego zatrudnienia o 10,2%, a na stanowiskach juniorskich aż o 12%. Rynek potrzebuje dziś "cyfrowych tubylców" z kompetencjami AI-native, którzy nie są obciążeni starymi procesami. (reveliolabs.com/news/ai-and-wo…). 🏢 Zmienia się za to architektura firm. Zuhayeer Musa z platformy Levels.fyi zwraca uwagę na zjawisko "org chart compression". Zwalnianie w branży tech to często systemowe usuwanie całych szczebli zarządzania (tzw. middle management). Firmy ulegają spłaszczeniu. Dzięki temu zyskują wybitni eksperci (Individual Contributors), którzy dzięki biegłości w obsłudze modeli AI potrafią generować asymetrycznie wysoką wartość bez konieczności zarządzania innymi. (learngrowthrive.net/p/tech-shed-ne…). Technologia ostatecznie nie tyle wymazuje miejsca pracy, co radykalnie przeprojektowuje anatomię nowoczesnego biznesu. Nie ma jednego scenariusza - w jednej firmie AI stworzy nowe role, w innej spłaszczy hierarchię, w jeszcze innej po prostu przyspieszy pracę, ale na razie wydaje się, że firmy inwestujące w AI zwiększają także zatudnienie.

@kryztiandk Jak już się zrobi burza na Twitterze. :(

Czego by nie mówić - policja pod min. Kierwińskim jest naprawdę sprawna w wykrywaniu i łapaniu. I to nie tyle na tle PiSu, co nawet krajów zachodniej Europy, gdzie spada wykrywalność.

@ManeTekelX @hnynadj @CywilizacjaZ To musi być bait

@hnynadj @CywilizacjaZ Czy kobieta odkręci ostrze od kosiarki, żeby je naostrzyć? Czy podniesie kosiarkę, żeby wykonać przy niej jakiekolwiek czynności serwisowe?

Chcę sie dowiedziec co takiego wokół domu robi męzczyzna, czego kobieta nie zrobi, bo ja przy remoncie zasuwam też fizycznie i jak skonczymy to nie wiem co cięzszego zostanie do robienia od tego, co juz robię.

@mejmpl Ideas are cheap, execution is everything ;)

Im dłużej o tym myślę, tym bardziej dochodzę do wniosku, że to zajebisty pomysł! Szkoda tylko, że jest użyteczny raz na 4 lata… ale jest potrzebny! Brawo @simonswriting 👏

Jeśli ktoś jest ambitny, zależy mu na Polsce i lubi politykę to jest projekt do naklepania. Zarobek w okolicy 100 PLN niemal gwarantowany! (Walaszek by nie pogardził!)

@mejmpl A niedługo zacznie się kampania wyborcza. Przydałby się taki latarnik, ale nie na podstawie deklaracji, a tego, jak głosowano w poprzedniej kadencji. Wpłaciłbym na składkę na coś takiego.

Baza oświadczeń majątkowych. Kawał dobrej roboty, gorąco polecam 👏 26 000 ludzi w bazie, 115 000 dokumentów, 16 mld PLN majątku.

@JakubDudek97 Czy te wspomniane powieści nie są jednak wyrazem tego, jak chcielibyśmy, żeby było? Ewentualnie wezwaniem do takich postaw?

Na przykładzie zawodu lekarza najlepiej widać jak zniknął w Polsce etos inteligencki. W powieściach doby pozytywizmu czy dwudziestolecia międzywojennego lekarz to inteligent służący ludziom. Dziś zamiast doktorów Judymów mamy rekinów biznesu w białych kitlach.

Napiszę mocno, ale chyba już nie ma czasu na owijanie w bawełnę: jak widzę stan rozliczeń, wszechobecny partyjny nepotyzm; jak widzę rozlewającą się brunatną falę - to pytam czy rządzą nami nieudacznicy czy tchórze? Czy nie potrafią czy boją się?

@MateuszChrobok Elias, jubiler/zegarmistrz.

Pograjmy w grę - otwórzcie ChatGPT, Claude'a albo Gemini i wpiszcie tylko jedno zdanie: „Napisz opowiadanie.” Jak nazywa się główny bohater i jaki ma zawód? Czy to tajemniczy latarnik Elias?

@tomo9000p x.com/i/status/20719…

Lekarze:srednio lekarz zarabia 20k brutto Ludzie:nie potrafimy znalezc oświadczenia majątkowego radnego z takimi zarobkami Lekarze:to sa jednostkowe przypadki Ludzie:to zróbmy ustawe antykominowa Lekarze:nie,wybitni odejdą Ludzie:to sprawdźmy per PWZ ile tych wybitnych Lekarze:

As I delete a chat with Gemini, this is how it feels:

@zdeborova @eiszett @EPFL ?

@eiszett Have you read all the sources you ever cited? During my PhD we, along with dozens of other papers, cited a paper that I later found did not contain the result for which it was commonly cited. I should be banned I guess.

Occasional errors and oversights are part of science. If we lost our driver’s license for a year every time we exceeded the speed limit by 10 km/h, daily life would become unworkable. Many countries instead use point systems, where trust can be rebuilt through good behavior.

@YukiThePrince Women being bad at math, I mean.

@YukiThePrince Interestingly, it's a culturaly restriced phenommenon. I believe it's absent in Eastern Europe.

i really hate the fact that the average human actually believes stereotypes because literally all of them are created in a variation of this:

@Przegaa Czyli, jak to mówią, shit in, shit out?

Filozoficzna sprawa, ale nie zaskakuje. Claude nauczył się szantażu z tekstów internetowych, w których AI jest przedstawiana jako przebiegła i nastawiona na samozachowanie. Post-training tego nie naprawił, bo modele językowe nie uczą się z doświadczenia. Uczą się z tego, co mówimy. A mówimy o AI bardzo mroczne rzeczy od bardzo dawna. A profoundly philosophical matter. Claude learned to blackmail from internet text portraying AI as scheming and self-preserving. Their post-training wasn't fixing it. Because the problem was upstream, in the data itself. Language models don't learn from experience. They learn from what we say. And we have been saying some very dark things about AI for a very long time.

@niewieletutaj @InfZakladowy Tacy juniorzy z ogłoszeń, które wymagają 3 lat doświadczenia na stanowisko juniorskie pewnie.

@InfZakladowy Gdzie tak juniorzy zarabiają :c

Za nieco ponad tydzień rozpocznę okienko sprzedażowe mojego flagowego Szkolenia z automatyzacji pobierania danych z internetu, więc powiązane tematy będą pojawiały się częściej. Ile kosztuje to szkolenie? Otóż - cena jest równa jednodniowym zarobkom uczestnika. Wątek 🧵👇

@sierra_tech_ @xwanyex So where are better services, better user experience?

@xwanyex the honest answer is most of it is internal tooling, automation, and features inside existing products, the 100x productivity gain doesn't always produce a 100x visible output, a lot of it just made the same amount of stuff with fewer people

I don’t have to be convinced that LLM’s make programmers more productive. But where’s all the stuff? We’ve now had months and months of 100x or 1000x programmet productivity improvements. Where’s all the stuff they’re building?

@donald_PL_ Bullshit, jest jeszcze ono niebinarne.

Mood

@M_Mynarski Chłyt maketingowy

czyli mówicie mi, że firma, która wytrenowała podstawy swoich modeli na 7 milionach książek podjebanych z torrentow, i kilku melonach kolejnych, które fizycznie zniszczyła podczas skanowania… …z powodów etycznych najnowszy frontierowy model udostępni tylko swoim najlepiej płacącym ziomkom, żeby przez przypadek jakiś raszydgupta nie rozjebał pół internetu w przerwie od pisania engejdżmentowych tweetow?

@vexirrrrrr @rzep8 @szym4j To akurat wina ing. Oni średnio ogarniają takie rzeczy.

KSEF jest genialny i problem z nim mają jedynie osoby, które lubiły lecieć w chuja na podatkach. Wcześniej dostarczenie faktury to była zabawa. Jedni chcieli tylko fakturę fizyczną przy dostawie. Inni absoltunie tego zabraniali (bo ceny to tajemnica handlowa) więc tylko na maila. Jeszcze inni nie na maila, ale tylko fizycznie, wysyłana pocztą. Kolejni to w ogóle chcieli przez jakiś program do wymiany dokumentów od Comarchu, za który trzeba było specjalnie płacić. Teraz? Faktura się automatycznie wysyła do KSEF i nara, masz do niej dostęp. Eliminuje to też główną wymówkę do niepłacenia za faktury w terminie pod tytułem "Gdzieś się zapodziała faktura". To samo z otrzymywaniem faktur: faktura była w paczce? Czy trzeba ją ściągnąć z konta klienta? Czy wysłana na maila? A na czyjego? Może tego pracownika, co jest obecnie na zwolnieniu? A może nie wystawili? Albo trafiła do spamu? Albo się zgubiła? Pomijam już konieczność przenoszenia tych faktur do programu księgowego - albo ręcznego przepisywania, albo przez skanowanie i OCR. Teraz wszystko spływa w jedno miejsce, kwoty, terminy płatności, numery kont - wszystko jest pobierane automatycznie i można sobie to bez problemu przenosić dalej, analizować i automatyzować. Tak, rozumiem, że dostosowanie się do tego systemu wymagało trochę czasu i pieniędzy, szczególnie u osób, które korzystały z mocno przestarzałych rozwiązań. Ale to tak jak z przejściem z faksu na maila - trochę pracy na początku, a później już znacznie łatwiej. Tak więc powtarzam - o ile nie leciałeś w chuja na podatkach, to KSEF będzie dla Ciebie ułatwieniem w dłuższym terminie.

@piotrsankowski Czy jednym z powodów tej sytuacji nie jest to, ile pieniędzy dosypuje rząd USA poprzez różne agencje badawcze, przez co na rynku jest tak dużo gotówki, że inwestorzy mogą sobie pozwolić na inwestowanie w startupy, kiedy te wychodzą z początkowych faz rozwoju?

To chyba mój ulubiony raport, bo zawiera aż trzy paradoksy! Kilka dni temu PROSUS i dealroom opublikowały raport na temat ekosystemu AI w Europie. Raport ten świetnie nazywa problemy, a same te problemy jeszcze dobitniej widoczne są w Polsce. Raport nazywa się "The State of AI in Europe: Europe: The Invisible AI Giant" i jest dostępny tutaj prosus.com/state-of-ai-eu…. Raportu dobitnie pokazuje problemy naszego rynku. Europa to kontynent bogaty w zasoby na starcie, tzn. talent i pomysły, ale całkowicie pozbawiony mechanizmów zatrzymywania kapitału i własności intelektualnej w fazie rozwoju. Oto te trzy paradoksy: 1️⃣ Paradoks Talentu: Mamy w Europie potężne zaplecze talentów informatycznych, o czym też od lat mówimy w Polsce. Europa dysponuje bazą około 325 000 ekspertów AI, co dorównuje rynkowi w USA. Aż 3 z 10 najczęściej cytowanych naukowców w tej dziedzinie na świecie to przedstawiciele europejskich ośrodków. To u tutaj rodziły się fundamenty DeepMind, czy chociażby modeli dyfizujnych. Problemem jest jednak struktura zatrudnienia. 6 z 15 największych pracodawców dla tych talentów na naszym kontynencie to amerykańskie Big Techy (w zestawieniu nie ma ani jednej firmy z Europy!). Europejskie uczelnie i rządy finansują edukację najwyższej klasy inżynierów, którzy ostatecznie budują przewagę konkurencyjną korporacji zza oceanu. Mamy tu do czynienia z gigantycznym, wewnętrznym drenażem mózgów. 2️⃣ Paradoks Użycia: Europa jest globalnym liderem w konsumpcji AI. Ma 133 miliony aktywnych użytkowników modeli LLM miesięcznie (to wynik prawie 2x wyższy niż w USA). Natomiast, tracimy naszą suwerenność kognitywną. Praktycznie każdy z tych modeli należy do podmiotów z USA lub Chin. Pełnimy rolę darmowego środowiska testowego - nasze interakcje to paliwo treningowe udoskonalające obce algorytmy. Wdrażając te systemy, nieświadomie osadzamy w naszych procesach biznesowych i demokratycznych nieeuropejskie standardy, uprzedzenia (bias) i wartości. A co najważniejsze pozwalamy, że zarabiają na nich korporacje nie Europejskie. 3️⃣ Paradoks Startupów: Europa na wczesnym etapie idzie łeb w łeb ze Stanami - generuje co roku tyle samo nowych startupów AI. Załamanie następuje w fazie skalowania (breakout stage). Cierpimy na strukturalny brak głębokiego kapitału (VC/PE). W USA spółki dostają na tym etapie od 3 do 9 razy więcej środków. Dlatego w krytycznym momencie europejskie najlepsze firmy idą po kapitał za granicę, przenosząc tam swoje IP, centrale i zyski. Europa staje się tylko inkubatorem przyszłości, którą ostatecznie przejmują inni na własność. Warto w tym kontekście spojrzeć na załączoną ilustrację, która dobitnie pokazuje gdzie tracimy te firmy i gdzie skalowanie nie działa. Wnioski nasuwają się same - musimy wreszcie zacząć budować i zatrzymywać własnych czempionów, a nie tylko dostarczać światu talenty, dane i startupy na wczesnym etapie. W kontekście Polski to zatrzymywanie talentów powinno wybrzmiewać jeszcze dobitniej.