Попался интересный лонгрид про конкурентоспособность людей и ИИ-агентов: https://t.me/vgcourse/560
Разбираются различные модели продуктивности, методики её оценки, статьи по теме и т.п.
Цитируя основные выводы автора:
- Большинство студентов не понимает, почему они могут быть конкурентоспособны в век агентов и как двигаться к этой конкурентоспособности.
- В свежем исследовании METR рассматривается Expenditure Horizon — момент, начиная с которого агент становится менее эффективен, чем квалифицированный человек, что будет использоваться как для измерения эффективности агентов, так и для повышения эффективности использования агентов человеком.
- Наиболее перспективны в век ИИ AI-Amplifier задачи, когда использование ИИ существенно повышает производительность наиболее квалифицированных людей, увеличивая их отрыв от менее опытных. Доля таких задач будет с ближайшие годы расти просто потому, что в AI-Equalizer задачах ИИ будет все сильнее вытеснять людей, а их работа будет использоваться в первую очередь как разметка для ИИ.
- В ваших руках увеличение доли AI-Amplifier задач в вашей работе/учебе. Если она мала — дружеский совет — меняйте работу/учебу.
Разбираются различные модели продуктивности, методики её оценки, статьи по теме и т.п.
Цитируя основные выводы автора:
- Большинство студентов не понимает, почему они могут быть конкурентоспособны в век агентов и как двигаться к этой конкурентоспособности.
- В свежем исследовании METR рассматривается Expenditure Horizon — момент, начиная с которого агент становится менее эффективен, чем квалифицированный человек, что будет использоваться как для измерения эффективности агентов, так и для повышения эффективности использования агентов человеком.
- Наиболее перспективны в век ИИ AI-Amplifier задачи, когда использование ИИ существенно повышает производительность наиболее квалифицированных людей, увеличивая их отрыв от менее опытных. Доля таких задач будет с ближайшие годы расти просто потому, что в AI-Equalizer задачах ИИ будет все сильнее вытеснять людей, а их работа будет использоваться в первую очередь как разметка для ИИ.
- В ваших руках увеличение доли AI-Amplifier задач в вашей работе/учебе. Если она мала — дружеский совет — меняйте работу/учебу.