Michał Kojot Kolasiński 🐺🏒 🥁🇵🇱

Mecz topowych drużyn NBA, z MVP ostatnich lat oraz najlepszą nową gwiazdą ligi, w sobotę od 21, kompletnie ZA DARMO na kanale yt TVP Sport. Ogląda to 6000 osób na ten moment. O jedno zero za mało. Rozdają za darmo złoto na ulicy a ludziom się nie chce z domu wyjść?

Zegras immediately headed down to the room after this hit 💥

Here is the full exchange for greater context. Keith Tkachuk comments on players becoming "soft" in dealing with injuries, then brings up Grant Fuhr (goaltender) playing 70 games a season. Brady laughs awkwardly and Matthew quickly tries to change topics.

🐎„Kup sobie konia!” – tak krzyczeli ludzie na widok pierwszych, dymiących samochodów, które utknęły na poboczu. Śmiali się, bo technologia była niedoskonała. Dziwna. Obca. Dziś śmiejemy się, gdy AI wygeneruje dłoń z sześcioma palcami albo gdy ChatGPT „halucynuje” i opowiada bzdury. Chociaż zdarza mu się to coraz rzadziej. To naturalny mechanizm obronny. Natomiast historia pokazuje, że ten śmiech cichnie bardzo gwałtownie - zazwyczaj wtedy, gdy patrzymy na wykresy, które już nie są takie zabawne. 📉Czy podzielimy los koni pociągowych? W 1915 roku populacja koni w USA osiągnęła historyczny szczyt – ponad 21 milionów sztuk. Zwierzęta te były fundamentem gospodarki. Ciągnęły pługi, woziły towary, transportowały ludzi. Wydawały się absolutnie niezastąpione, a popyt na ich pracę był najwyższy w dziejach. Zaledwie jedno pokolenie później, w 1960 roku, ich liczba spadła do 3 milionów. To spadek o niemal 85%. Co się stało? Silnik spalinowy, z początku wyśmiewany, rozwijał się wykładniczo, podczas gdy możliwości biologiczne koni pozostały... stałe. Andy Jones, inżynier z Anthropic, w swoim głośnym eseju "Horses" zwraca uwagę na niezwykłą precyzję tej analogii w kontekście AI: 1. Technologia krok po kroku dąży do zerowego kosztu marginalnego dla danego zadania. Silnik spalinowy na początku był drogi. Ale z każdą dekadą stawał się tańszy i wydajniejszy. W momencie, gdy krzywa kosztu maszyny przecięła krzywą kosztu utrzymania konia – zmiany były błyskawiczne. 2. W kontraście - biologia ma „sztywną podłogę” kosztową. Koń, tak jak człowiek, ma stałe koszty utrzymania. Musi jeść, spać i mieć schronienie, niezależnie od tego, jak tanieje technologia. Kosztu biologicznego nie da się obniżyć. 3. Złudzenie ciągłości. Przez lata konie i samochody koegzystowały. Wydawało się, że jest miejsce dla obu. Ale gdy technologia osiągnęła tzw. „równoważność” kosztową, zastąpienie nie było procesem powolnym. Było nagłym załamaniem popytu na starą metodę operowania. 4. Pułapka "jeszcze nie teraz". Widzimy obecne błędy AI, więc czujemy się bezpieczni - nie doceniając tempa progresu. To błąd poznawczy. 📅Gdzie jesteśmy dzisiaj? Dziś to my jesteśmy „dużym kosztem stałym”. Potrzebujemy pensji, biura, kawy i snu. Modele AI – nasze „cyfrowe silniki” – tanieją wykładniczo. Koszt wygenerowania tysiąca słów czy linii kodu spada z każdym kwartałem. Jones ostrzega: Nie oceniaj bezpieczeństwa swojej pracy przez pryzmat tego, co AI potrafi dzisiaj. Oceniaj je przez pryzmat tego, jak szybko spada koszt wykonania Twoich zadań przez maszynę. Konie nie miały wyjścia – nie mogły przekwalifikować się na mechaników. My mamy ten luksus. Możemy nauczyć się obsługiwać silniki, zanim one zastąpią nas w ciągnięciu wozu. 👉Pytanie do Was: Czy w Waszej branży czujecie już, że ten cyfrowy silnik zaczyna pracować ciszej, pewniej i wydajniej od Was? Jak daleko jesteśmy od tego momentu?