Jonathan Ross, fondatore e CEO della compagnia di chip AI Groq, offre una visione contraria: l'AI non distruggerà posti di lavoro, creerà una carenza di manodopera. Evidenzia tre cose che accadranno a causa dell'AI: Primo, una massiccia pressione deflazionistica. "Questa tazza di caffè costerà meno. La tua casa costerà meno. Tutto costerà meno." Spiega che questo accadrà grazie ai robot che coltivano caffè in modo più efficiente e a una migliore gestione della catena di approvvigionamento, il che significa che le persone avranno bisogno di meno soldi. Secondo, le persone si ritireranno dall'economia. "Lavoreranno meno ore. Lavoreranno meno giorni a settimana e lavoreranno meno anni. Andrà in pensione prima perché sarà in grado di sostenere il proprio stile di vita lavorando meno." Terzo, emergeranno lavori e industrie completamente nuovi. Jonathan fa riferimento alla storia come prova: "Pensa a 100 anni fa. Il 98% della forza lavoro negli Stati Uniti era nell'agricoltura. Quando siamo stati in grado di ridurre quella percentuale al 2%, abbiamo trovato cose da far fare a quel 98% della popolazione rimanente." Continua: "I lavori che esisteranno tra 100 anni, non possiamo nemmeno contemplarli." Gli sviluppatori di software non esistevano un secolo fa. In un altro secolo, non esisteranno nemmeno, "perché tutti faranno coding vibrazionale." Lo stesso vale per gli influencer, una carriera che sarebbe stata impensabile 100 anni fa ma che ora guadagna milioni. La sua conclusione: la pressione deflazionistica, il ritiro della forza lavoro e le nuove industrie che non possiamo ancora immaginare si combineranno per creare un unico risultato... "Non avremo abbastanza persone."

Il CEO di NVIDIA, Jensen Huang, avverte che il vantaggio dell'America nell'AI è tutt'altro che sicuro. Analizza la competizione AI tra Stati Uniti e Cina in quello che lui chiama un "torta a cinque strati." E mentre gli Stati Uniti dominano alcuni strati, Jensen vede vulnerabilità critiche in altri... 1) Energia: La Cina ha il doppio rispetto agli Stati Uniti nonostante un'economia più piccola. Questo "non ha senso" per Jensen. 2) Chip: Gli Stati Uniti sono "generazioni avanti," ma Jensen avverte contro la compiacenza. "Chiunque pensi che la Cina non possa produrre sta perdendo di vista il grande concetto." 3) Infrastruttura: Costruire un data center negli Stati Uniti richiede circa tre anni. In Cina? "Possono costruire un ospedale in un weekend." 4) Modelli: I modelli di frontiera statunitensi sono "indiscutibilmente di classe mondiale," ma "la Cina è molto avanti, molto avanti nel codice sorgente aperto." 5) Applicazioni: Il sentimento pubblico differisce notevolmente. Chiedi a entrambe le popolazioni se l'AI farà più bene che male, e "nel loro caso l'80% direbbe che l'AI farà più bene che male. Nel nostro caso, sarebbe l'opposto." L'avvertimento di Jensen è chiaro. Essere leader nei chip e nei modelli di frontiera non è sufficiente quando si è indietro in energia, velocità dell'infrastruttura, codice sorgente aperto e fiducia pubblica. Vincere la corsa all'AI richiede forza in tutto lo stack, e in questo momento, gli Stati Uniti hanno del lavoro da fare.

Nel 1956, l'umanità raggiunse un punto di svolta di cui nessuno parla. 10 scienziati si riunirono in appartamenti universitari per inseguire un'idea che il mondo chiamava "fantascienza." Questo fu il momento del Big Bang dell'AI: Tarda estate del 1955... John McCarthy (un professore di matematica al Dartmouth College) assemblò un team di stelle: • Marvin Minsky - matematico cerebrale di Harvard • Nathaniel Rochester - ingegnere pratico di IBM • Claude Shannon - genio della teoria dell'informazione • Più 6 altri ricercatori Insieme, redassero una proposta di ricerca per un workshop estivo di due mesi al Dartmouth College. Il loro audace obiettivo? Dimostrare che le macchine potevano simulare ogni aspetto dell'intelligenza umana — apprendimento, ragionamento, linguaggio, risoluzione dei problemi. McCarthy coniò questo nuovo e radicale campo di ricerca: "Intelligenza Artificiale." Fu il momento della nascita dell'AI. Ma trovare qualcuno disposto a finanziare questa ricerca si rivelò brutale ↓ McCarthy richiese $13.500 (circa $159.000 oggi) ai potenziali finanziatori. La risposta? Rifiuto dopo rifiuto. Le organizzazioni non riuscivano a comprendere le implicazioni. L'idea di macchine che "pensano" era troppo radicale, troppo filosofica, troppo incerta. Il campo non esisteva nemmeno ancora - come poteva chiunque giustificare un investimento in esso? Finalmente, dopo mesi di insistenza, Rockefeller accettò di finanziare il progetto. Ma c'era un problema: Avrebbero investito solo $7.500 ($88.000 oggi). Appena sufficiente per coprire le spese. Giugno 1956, la ricerca iniziò ↓ 11 scienziati si riunirono in appartamenti universitari e locande affittate per 6-8 settimane. "All'epoca credevo che se solo riuscissimo a riunire tutti per dedicare tempo a questo, potremmo fare veri progressi," rifletté McCarthy. La tecnologia che avevano era estremamente primitiva, rendendo quasi impossibile testare idee teoriche. Ma la sfida andava ancora più in profondità rispetto all'hardware ↓ Nessuno riusciva a concordare su cosa significasse realmente "intelligenza." Era risoluzione dei problemi? Ragionamento? Linguaggio? Apprendimento? Il gruppo si confrontò con domande fondamentali che non avevano risposte. • Minsky ammise in seguito che "si resero conto che l'intelligenza non era un puzzle ordinato ma una wilderness sconfinata." • Un partecipante la descrisse come "programmare le macchine per apprendere era come crescere un bambino con un set di strumenti rotto." Quando l'estate finì nel 1956, così fece il loro lavoro. Se ne andarono con: Nessun prototipo Nessun consenso Nessuna scoperta Ma accadde qualcosa di molto più importante ↓ Creò le basi per un intero campo scientifico di ricerca. Ogni sistema AI oggi — da ChatGPT alle auto a guida autonoma — traccia la sua discendenza a quelle 6 settimane nel New England. L'estate del 1956 non produsse nessuna "macchina pensante" funzionante. Ma diede all'AI un nome, una visione e una comunità di pensatori ribelli disposti a rischiare tutto per un sogno impossibile. Quell'estate fu il momento del big bang dell'AI. E le onde d'urto si stanno ancora espandendo oggi. — Grazie per aver letto! Ti è piaciuto questo post? Segui @RealBigBrainAI per ulteriori contenuti come questo.