🚨جديد: جون ستيوارت * تحميص * تشاك شومر🤣 "ما قيل له تشاك شومر هو ،" أنت تخسر - والناس يحبون أن تكون نظارتك أعلى على أنفك. "هذا ما يفعلونه معنا الآن: "الإستراتيجية هي الأصالة" - وفجأة يشتم الناس في الكونجرس." "أوه ، ويبدو من الطبيعي جدا أن يلعن تشاك شومر:" إيه ، هذه فاتورة قذرة ". "لقد انتهيت من كل شيء ، يا رجل." @DailyCaller

اختبرت ورقة بحثية جديدة قدرة الذكاء الاصطناعي على القيام بعمل مستقل فعلي عبر الإنترنت ، والنتائج دامغة | فرانك لانديمور ، المستقبلية "آمل أن يعطي هذا انطباعات أكثر دقة حول ما يحدث مع قدرات الذكاء الاصطناعي." يطالب العاملون المستقلون عن بعد المزعجون بمزيد من المال مع ارتفاع التضخم؟ يمكنك محاولة استبدالها بعوامل الذكاء الاصطناعي بدلا من ذلك - ولكن ربما لن تنجح بشكل جيد. يظهر بحث جديد أبرزته Wired كيف أن نماذج الذكاء الاصطناعي هذه المصممة لأتمتة المهام - إن لم يكن الوظائف بأكملها - تبين أنها غير منتجة بشكل لا يصدق مقارنة بالبشر الذين تحل محلهم. أجراها باحثون في مركز سلامة الذكاء الاصطناعي (CAIS) غير الربحي وشركة التعليقات التوضيحية للبيانات الضخمة Scale الذكاء الاصطناعي ، التي يقوم جيشها من العاملين لحسابهم الخاص بالكثير من العمل الشاق الذي تقوم عليه صناعة الذكاء الاصطناعي ، تضمنت الاختبارات إعطاء ستة وكلاء الذكاء الاصطناعي الرائدين مهام محاكاة مستقلة مختلفة. كانت نتيجة تلك الاختبارات ، المفصلة في ورقة جديدة ، دامغة. لم يتمكن أي وكيل الذكاء الاصطناعي من أداء أكثر من 3 في المائة من العمل ، مما جعل 1,810 دولارات فقط من أصل 143,991 دولارا محتملا. "آمل أن يعطي هذا انطباعات أكثر دقة حول ما يحدث مع قدرات الذكاء الاصطناعي" ، قال مدير DAIS دان هندريكس ل Wired. بالنسبة للاختبارات ، طور الباحثون معيارهم الخاص المسمى مؤشر العمل عن بعد ، والذي يستخدم مجموعة واسعة من المشاريع عن بعد في العالم الحقيقي لتقييم قدرة الروبوتات على أداء أعمال ذات قيمة اقتصادية في صناعات تتراوح من تطوير الألعاب إلى تحليل البيانات. ووجدوا أن الأفضل أداء كان وكيل الذكاء الاصطناعي من شركة مانوس الصينية الناشئة بمعدل أتمتة يبلغ 2.5 في المائة فقط ، مما يعني أنه كان قادرا فقط على إكمال 2.5 في المائة من المشاريع التي تم تكليفه بها على مستوى سيكون مقبولا كعمل مكلف في وظيفة مستقلة في العالم الحقيقي ، حسبما قال الباحثون. كان المركز الثاني هو التعادل ، بنسبة 2.1 في المائة ، بين Grok 4 من Elon Musk و Claude Sonnet 4.5 من Anthropic ، والذي تدعي الشركة أنه "أفضل نموذج ترميز في العالم" و "أقوى نموذج لبناء وكلاء معقدين". جاء أحدث طراز GPT-5 من OpenAI وذكاء "مستوى الدكتوراه" المزعوم في المرتبة التالية بنسبة 1.7 في المائة. ادعى الرئيس التنفيذي سام ألتمان أن GPT-5 هو "خطوة مهمة على طول الطريق إلى الذكاء الاصطناعي العام" ، أو الذكاء الاصطناعي العام ، وهو نظام الذكاء الاصطناعي الافتراضي الذي يعرفه معظمه على أنه يتجاوز القدرات المعرفية البشرية في جميع الجوانب تقريبا. (تعتبر OpenAI أن AGI "أنظمة مستقلة للغاية تتفوق على البشر في أكثر الأعمال قيمة من الناحية الاقتصادية" ، وهو أمر يظهر معيار RLI أن GPT-5 ليس قريبا من القيام به.) ومن المفارقات أن وكيل الذكاء الاصطناعي الفعلي ل OpenAI ، مع الاسم التجاري المثير ChatGPT Agent ، كان ثاني أسوأ أداء في المجموعة بأكملها ، حيث بالكاد تكسر 1.3 في المائة. ولكن تبين أن الجزء السفلي المطلق من اختيار البرميل هو جوجل الجوزاء 2.5 برو ، مع ظهور كئيب 0.8 في المائة. كان بيع وكلاء الذكاء الاصطناعي لأصحاب العمل هو هاجس صناعة الذكاء الاصطناعي حيث يكافح اللاعبون الرائدون مثل OpenAI للاستفادة من شعبية روبوتات الدردشة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم ، والعديد منها مجاني للاستخدام. ولكن على الرغم من أن العديد من الرؤساء التنفيذيين يستبعدون القوى العاملة لديهم بشغف ويتبنون الذكاء الاصطناعي ، يبقى أن نرى ما إذا كانت الأتمتة قادرة بالفعل على زيادة الإنتاجية ، ناهيك عن تعويض النقص في المواهب البشرية التي تحل محلها. "لقد ناقشنا الذكاء الاصطناعي والوظائف لسنوات ، لكن معظمها كان افتراضيا أو نظريا" ، قال مدير الأبحاث في Scale الذكاء الاصطناعي Bing Lie ل Wired. من الروايات المتناقلة ، أجبر العديد من الرؤساء الذين استبدلوا موظفيهم بالذكاء الذكاء الاصطناعي على إعادة توظيفهم بعد اكتشاف أن أدوات الذكاء الاصطناعي لم تكن على مستوى السعوط ، وأن عددا كبيرا من الأبحاث يرسم صورة دامغة مماثلة. وجدت إحدى دراسات معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أن 95 في المائة من الشركات التي جربت مبادرات الذكاء الاصطناعي لم تشهد نموا ذا مغزى في الإيرادات. أظهر آخر أن إدخال أدوات الذكاء الاصطناعي في سير عمل الموظفين أدى إلى طوفان من "العمل" منخفض الجودة ، والذي لم يعثر كل شيء فقط بسبب حاجته إلى المراجعة الشديدة للأخطاء ، ولكنه خلق توترا بين زملاء العمل الذين استاءوا من إجبارهم على تصحيح مثل هذا العمل البطيء. أشار هندريكس إلى بعض العيوب التي لا تزال تعاني منها عوامل الذكاء الاصطناعي ، على الرغم من التقدم السريع في هذا المجال. "ليس لديهم تخزين ذاكرة طويل الأمد ولا يمكنهم التعلم المستمر من التجارب. لا يمكنهم اكتساب المهارات في العمل مثل البشر ، "قال ل Wired. حتى الآن ، على الرغم من ذلك ، لا يبدو أن هذه العيوب الصارخة تبطئ قطار الشحن لعمليات الفصل المتعلقة بالذكاء الذكاء الاصطناعي. إذا كان هناك أي شيء ، فإنهم ما زالوا يكتسبون الزخم.