العقود الآجلة
وصول إلى مئات العقود الدائمة
TradFi
الذهب
منصّة واحدة للأصول التقليدية العالمية
الخیارات المتاحة
Hot
تداول خيارات الفانيلا على الطريقة الأوروبية
الحساب الموحد
زيادة كفاءة رأس المال إلى أقصى حد
التداول التجريبي
مقدمة حول تداول العقود الآجلة
استعد لتداول العقود الآجلة
أحداث مستقبلية
"انضم إلى الفعاليات لكسب المكافآت "
التداول التجريبي
استخدم الأموال الافتراضية لتجربة التداول بدون مخاطر
إطلاق
CandyDrop
اجمع الحلوى لتحصل على توزيعات مجانية.
منصة الإطلاق
-التخزين السريع، واربح رموزًا مميزة جديدة محتملة!
HODLer Airdrop
احتفظ بـ GT واحصل على توزيعات مجانية ضخمة مجانًا
منصة الإطلاق
كن من الأوائل في الانضمام إلى مشروع التوكن الكبير القادم
نقاط Alpha
تداول الأصول على السلسلة واكسب التوزيعات المجانية
نقاط العقود الآجلة
اكسب نقاط العقود الآجلة وطالب بمكافآت التوزيع المجاني
لقد صادفت للتو مقابلة مع ألتمان حيث يقارن بشكل مفتوح استهلاك الطاقة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي مع الموارد التي نستهلكها نحن البشر. وتعرفون، هذه لحظة ذات دلالة كبيرة. يتضح أن تدريب GPT-4 واحد يكلف تقريبًا نفس كمية الطاقة التي تحتاجها لزرع ثلاثة آلاف إنسان حتى بلوغهم سن الرشد. الحسابات صارمة: الإنسان يستهلك حوالي 2000 سعر حراري يوميًا، وعلى مدى 20 عامًا يكون ذلك حوالي 17,000 كيلواط-ساعة. أما GPT-4 فقد استهلك 50 مليون كيلواط-ساعة خلال دورة تدريب واحدة. لكن المفارقة هنا - الإنسان المدرب خلال هذه الـ17,000 كيلواط-ساعة يحقق عائدًا يستمر لمدة 40-60 سنة. بينما النموذج يتقادم خلال عامين ويحتاج إلى إعادة تدريب. سام ألتمان يريد 7 تريليونات دولار والوصول إلى قدرات تعادل استهلاك الطاقة لمدينة نيويورك بأكملها لمشروع Stargate. وكل ذلك مبرر باسم خير البشرية. خطوة نمطية - أي سؤال عن ضرر مراكز البيانات، ارتفاع أسعار الكهرباء، أو استيلاء الأراضي يُجاب عليه بجواب واحد: كل ذلك من أجل خيركم، ستتلقون قريبًا علاجًا للسرطان وتصبحون أحرارًا. متى؟ قريبًا. في الوقت نفسه، يُطرد الآلاف من الناس لأن، كما يقولون، الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة. رغم أن ذلك تم دحضه منذ زمن - هم فقط يقللون من نفقات الرواتب. والذين بقوا، الآن ينظفون الأخطاء التي تتركها هذه الأنظمة. ها هو إذن مفهوم التحسين. أرى في ذلك نمط تفكير حيث الخبرة الإنسانية - الحب، الأخطاء، النمو الشخصي - مجرد مدخلات. طريقة غير فعالة للحصول على وحدة ذكية في المخرجات. بالنسبة لألتمان ودوائره، نحن ببساطة كتلة من الأخطاء القديمة التي تستهلك الكثير من الطاقة. نحن مطلوبون فقط حتى يتمكن الذكاء الاصطناعي من فعل كل شيء بنفسه. وهذا ما يحاولون تصحيحه. لذلك يحتاجون إلى مراكز بيانات ضخمة جدًا. هم مستعدون لنقل الجبال. لكن دعونا ننظر إلى الأمر من وجهة نظر ألتمان نفسه - من ناحية الكفاءة. النماذج التوليدية هي أكثر المنتجات استهلاكًا للطاقة وتعرضًا للتقادم بسرعة في التاريخ. تعاني من الهلوسة ولن تتخلص من ذلك أبدًا - هذا في طبيعتها. شركات الذكاء الاصطناعي دائمًا مربحة بشكل خاسر. ولا يوجد سبب للاعتقاد أن موثوقية الذكاء الاصطناعي ستقترب أبدًا من موثوقية البرمجيات العادية. فهل هناك خير للبشرية هنا؟ لماذا هذه الخطابة أساسًا؟ لأن الأمر يتطلب أن يقبل المجتمع بقاعدة جديدة. إذا وافقنا على أن الطفل وخادم الحاسوب هما وحدتان متساويتان من الذكاء، فإن ارتفاع أسعار الكهرباء سيصبح تضحية ضرورية. استبدال البشر بالخوارزميات هو خطوة منطقية في التطور. تدهور التعليم لن يعود ذا أهمية. هذا يشبه الزراعة الصناعية، التي تقيم الماشية بناءً على معامل تحويل العلف إلى إنتاجية. نحن نقترب من نقطة تتوقف فيها التكنولوجيا عن كونها أداة وتصبح وسيلة لإعادة تعريف القيمة الإنسانية ذاتها. في قصص الكوبيربانك والديستوبيا، كانت الشركات دائمًا تتعامل مع البشر كموارد. سام ألتمان ببساطة يجعل هذا الخطاب رسميًا. لكن الحقيقة هي: البشر ليسوا مجرد عقدة وسيطة في النظام. نحن لسنا بيانات تدريب للذكاء الاصطناعي. نحن الهدف الحقيقي الذي من أجله يجب أن يوجد الذكاء الاصطناعي أصلاً. إذا كانت الحاجة إلى استهلاك طاقة مدينة كاملة لمحاكاة ذكاء شخص واحد، وادعى منشئوها أن ذلك أكثر كفاءة من تربية الأطفال، فالنظام معطل. بدون فلاسفة، لن يبقى معنى للعبقرية في البرمجة. لأنه بدون فهم لماذا نحتاج إلى التقدم، تصبح تقنيتنا أداة للانتحار الذاتي عالي الكفاءة. استنتاجي: ألتمان لا يدافع فقط عن نموذج العمل. هو يعرض صفقة - الاعتراف بأننا برمجيات قديمة مقابل وهم الكفاءة. ردي هو: لا. الطفل الذي يستغرق تربيته 20 عامًا ليس تكلفة. إنه الحياة ذاتها. وإذا كان ذكاؤك الاصطناعي يقف في طريقه، فالمشكلة ليست في الطاقة. المشكلة فيك.