หมวดหมู่: Strange Loop Canon

การเลือกเป็นสถานะพื้นฐานของการเป็นมนุษย์ ตั้งแต่การเลือกว่าจะเล่นอะไรด้วยตั้งแต่เด็กๆ ไปจนถึงการเลือกว่าจะเรียนอะไรในวัยหนุ่มสาว ไปจนถึงการเลือกสถานที่ทำงานและเลือกว่าจะไปกับใคร เรากำลังจมปลักอยู่กับตัวเลือกตั้งแต่เกิดจนตาย ในตัวเลือกเกือบทั้งหมดที่เราตั้งใจจะทำ ทั้งธรรมชาติและการเลี้ยงดูจำกัดเมนูที่อยู่ตรงหน้าเรา พวกเราส่วนใหญ่ไม่เลือกที่จะไม่เป็นนักบินอวกาศหรือเลือกที่จะไม่เป็นนักดำน้ำแท่นขุดเจาะน้ำมันใต้น้ำ ทางเลือกเหล่านั้นจะเหี่ยวเฉาไปในกิ่งก้านของต้นไม้แห่งชีวิตเมื่อเราก้าวไปข้างหน้า

กระนั้น ความทะเยอทะยานยังคงของการเลือกตัวเลือกที่ดีที่สุด การเลือกไอศครีมที่ดีที่สุด เลือกเพลงที่ดีที่สุดที่จะฟัง เลือกวิชาเอกที่ดีที่สุดในวิทยาลัย เลือกงานที่ดีที่สุด ทั้งหมดนั้นขึ้นอยู่กับบางรุ่นของการจัดอันดับเกณฑ์บางอย่างและการเพิ่มผลลัพธ์ให้สูงสุด เพราะความจริงแล้ว เราไม่ได้อาศัยอยู่ในหมู่บ้านเล็กๆ อีกต่อไปแล้ว การเลือกอย่างไม่สิ้นสุดจะครอบงำเราหากเรามองเห็นความกว้างที่แท้จริงได้ จึงเกิดและดับไปซึ่งวิญญาณแห่งการใช้ประโยชน์ซึ่งมีอยู่ในเด็กทุกคน

แต่เมื่อคุณเป็นคนหนุ่มสาว คนๆ หนึ่งมักจะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับโลกและต้องการทำในสิ่งที่คนหนุ่มสาวทำ ซึ่งโดยส่วนใหญ่แล้วสำหรับคนที่มีความทะเยอทะยานที่สุด กลับกลายเป็นแรงกระตุ้นที่เหลือเชื่อให้สร้างผลกระทบที่ลบไม่ออกต่อโลก ความรู้สึกว่างเปล่าเล็กน้อยนี้รวมกับพลังงานที่เหลือเชื่อและความต้องการชุมชนที่เข้าใจการทำงานพิเศษของพวกเขา ได้กลายเป็นอาหารสัตว์สำหรับองค์กรทุกประเภทที่จะหาผู้มีความสามารถ ดูรายชื่อนี้จากเพื่อนของฉัน Paul Millerd เกี่ยวกับคำมั่นสัญญาต่างๆ ที่บริษัทให้ไว้ในการเสนอขายพนักงาน

แต่นี่เป็นเรื่องปกติ เป็นเรื่องปกติและเป็นการขายแบบเดียวกับที่องค์กรส่วนใหญ่ที่ทำงานบนพื้นฐานของความทะเยอทะยานของคนหนุ่มสาวทำ หากมีการผลักดันอย่างชัดเจนเพื่อทำให้โลกนี้น่าอยู่ขึ้น นั่นก็เป็นสิ่งที่ดี

อย่างไรก็ตาม สิ่งที่คุณเลือกนั้นถูกจำกัดโดยสิ่งที่คุณมองเห็นได้ ความซับซ้อนเช่นเคยคือการละทิ้งทัศนะของพระเจ้าในการปรับให้เหมาะสมสำหรับเราซึ่งเป็นมนุษย์ปุถุชน เมื่อโลกกว้างขึ้น การเลือก สิ่งที่ดีที่สุด ก็ยากขึ้น

เช่นเดียวกับที่เรา ไม่รู้ วิธีที่ดีที่สุดในการจัดระเบียบเศรษฐกิจและแจกจ่ายทรัพยากรเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด เราก็ ไม่รู้ ว่าจะใช้ทรัพยากรของเราให้เกิดประโยชน์สูงสุดในโลกได้อย่างไร

เนื่องจากเราไม่รู้จริงๆ เราจึงต้องค้นหาเพื่อประเมิน ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมทุกวันนี้ EA ส่วนใหญ่จึงเป็น McKinsey สำหรับ NGOs องค์กรพัฒนาเอกชนและองค์กรช่วยเหลือมักมีแนวโน้มที่จะมีธรรมาภิบาล การจัดการที่ไม่ดี และความไร้ประสิทธิภาพในระดับสูง ไม่ใช่เพราะมันดำเนินการโดยนักแสดงที่ไม่ดี แต่เป็นเพราะการขาดแรงบังคับเลี้ยวที่แข็งแกร่งเพียงพอมักจะทำให้การแก้ไขเส้นทางแทบจะเป็นไปไม่ได้

ทั้งหมดนี้ EA มีโหมดความล้มเหลวเหมือนกัน ในฐานะสถาบัน การเคลื่อนไหว ประสบความสำเร็จอย่างไม่น่าเชื่อและสร้างชุมชนที่เข้มแข็งมากโดยมีบุคคลที่มีความสามารถเข้าร่วม อย่างไรก็ตาม โหมดความล้มเหลวของมันเป็นสองเท่า:

• จะไม่ประสบความสำเร็จตามเป้าหมายที่ระบุไว้ในการทำสิ่งที่ดีที่สุดในโลกด้วยแนวทางปัจจุบันเพราะสิ่งที่น่าสนใจส่วนใหญ่ที่สามารถทำได้อยู่นอกขอบเขต

• จำเป็นต้องเพิ่มความสนใจอย่างมากใน การทำ มากกว่าการจัดลำดับความสำคัญ คิด และค้นคว้าหากต้องการเติมเต็มศักยภาพของสมาชิก

EA เล่นเกมจัดลำดับความสำคัญได้ดีมาก ให้ชุดตัวเลือกและวิเคราะห์ถึงระดับที่ n กำหนดตัวเลขในจุดที่สามารถ กำหนดความน่าจะเป็นของความไม่แน่นอนที่พวกเขาทำไม่ได้ สร้างการคำนวณผลประโยชน์ QALY และเปรียบเทียบรายการ

ที่ McKinsey เมื่อฉันอยู่ที่นั่น เราจะทำเช่นเดียวกัน และมักจะเปรียบเทียบทางเลือกอื่นในเมทริกซ์ Impact Vs Tractability การวัดผลกระทบและความสามารถในการลากจูงนั้นมักจะนำมาซึ่งการคาดเดาในระดับสูง แต่ทางเลือกอื่นคือการปาลูกดอกไปที่กระดานและใช้อุทร การจัดลำดับความสำคัญนั้นเหมือนกันมาก เช่นเดียวกับการวิพากษ์วิจารณ์กระบวนการ

แต่ความไม่แน่นอนของ Knightian นั้นสูง และผลลัพธ์ก็มักจะไม่ใช่เอกสารเพื่ออธิบายสิ่งที่คุณพบว่าโน้มน้าวใจผู้อื่น ซึ่งหมายความว่าทุกคนพยายามอย่างยิ่งยวดในการสร้างสำนวนการขายที่น่าเชื่อถือให้กันและกันเกี่ยวกับประเด็นที่พวกเขาหลงใหลมากที่สุด แต่มีการดำเนินการจริงไม่เพียงพอ มันทำให้ฉันนึกถึงอะไรมากเท่ากับหนังสือพิทช์ที่สร้างขึ้นใน Goldman Sachs พยายามสร้างวิสัยทัศน์แห่งอนาคตในรายละเอียดให้มากที่สุดโดยมีวัตถุประสงค์หลักเพื่อผลักดันวาระการประชุมและโน้มน้าวผู้อื่น

และถึงกระนั้น ไม่ว่าคุณจะหั่นมันด้วยวิธีไหน ก็มีเหตุผลที่ McKinsey ไม่รู้จักว่าเป็น นวัตกรรมใหม่ในใบสั่งยา ไม่ใช่เพราะขาดความเฉียบแหลมทางปัญญาหรือความตั้งใจที่จะทำ แต่เป็นเพราะว่าร๊อคขององค์กรให้ความสำคัญกับการเพิ่มประสิทธิภาพ เพื่อทำสิ่งที่พวกเขาสามารถวัดได้ดีขึ้น เฉกเช่นหน้าที่ของมันคือการรักษาความไม่แน่นอนที่เกี่ยวข้องกับการเลือกระหว่างตัวเลือกที่มีการกำหนดกึ่งกำหนด ก็มักจะมองไม่เห็นศักยภาพสำหรับ การ สร้างใหม่

สำหรับฉัน นี่คือหัวใจสำคัญของการไม่เห็นด้วยกับ EA ฉันไม่ใช่ EA ไม่ใช่เพราะปัญหาพื้นฐานของการเห็นแก่ประโยชน์ผู้อื่น หรือเวอร์ชันที่มีประสิทธิภาพ หรือแม้แต่แคลคูลัสที่เป็นประโยชน์ที่เย็นชาทำให้ฉันหลงทาง แต่เพราะฉันรู้สึกว่ากลไกที่ EA พยายามส่งผลกระทบต่อโลกนั้นอยู่ใน วิธีการหลักบางอย่างไม่ได้ผล วิธีการหลักในการหาและทำสิ่งที่ “ดีที่สุด” นั้นไม่ได้มีประสิทธิภาพทั้งหมด เมื่อพิจารณาจากข้อเท็จจริงที่ว่าการบรรเทาความยากจนที่ยิ่งใหญ่ที่สุดและการปรับปรุงชีวิตที่เราเคยเห็นในช่วง 50 ปีที่ผ่านมามาจากเศรษฐกิจ การเจริญเติบโตและการพัฒนา ตัวเลือกที่ EA เห็นตรงหน้าเป็นเพียงเศษเสี้ยวของภาพรวมเท่านั้น

ดูเหมือนว่าส่วนหนึ่งเป็นเพราะเหตุใด EA ส่วนใหญ่จึงตั้งเป้าที่จะแก้ปัญหาภายนอกที่เป็นลบ เช่น ขจัด xrisk ลดความทุกข์ทรมาน ลดความคิดในระยะสั้น แทนที่จะมุ่งสร้างผลกระทบเชิงบวกอย่างแข็งขัน มันมุ่งเน้นไปที่พื้นที่ที่สามารถสร้างการวัดที่กำหนดไว้หรือสร้างสมการ Drake ที่ไม่เฉพาะเจาะจงสูง (ไม่ใช่เท็จ) ในขณะเดียวกัน ความก้าวหน้าที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของเราทั้งในด้านความก้าวหน้าทางสังคมและทางวัตถุคือการส่งเสริมความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและเศรษฐกิจ ซึ่งเป็นพื้นที่ที่ดูเหมือนจะถูกลบออกจากพอร์ตโฟลิโอของสิ่งที่ EA ควรพิจารณา

มันคือ Scylla-Charybdis แห่งตัวเลือก ทั้ง EA สามารถเปิดกระบวนการตัดสินใจได้อย่างสมบูรณ์ โดยบอกว่าทำดีเท่าที่ทำได้ รวมถึงการเริ่มต้นและการล็อบบี้ การวิจัย การสำรวจ นวนิยาย กวีนิพนธ์ และการจัดชุมชน หรือจำกัดเฉพาะพื้นที่ที่คำนวณได้ว่าเป็นสิ่งที่สำคัญมากที่สุดในขณะที่สร้างความมั่นใจให้กับชุมชน มันถูกสร้างขึ้นยังคงมีชีวิตอยู่และมีส่วนร่วม!

ฉันเขียนลิ้นติดแก้มว่า EA ควร สนับสนุนนิยายวิทยาศาสตร์ เพราะนั่นเป็นจุดเริ่มต้นของแรงจูงใจสำหรับคนจำนวนมากที่เปลี่ยนโฉมหน้าโลกโดยพื้นฐาน แต่นั่นไม่ใช่สิ่งที่ได้รับทุน เพราะมันอ่านไม่ออกมาก

ดังนั้น EA จึงมีบทบาทสำคัญอย่างไม่น่าเชื่อโดยมุ่งเน้นที่การ ยกระดับพื้นฐานของเรา เป็นหลัก ถือว่าการดับทุกข์เป็นสิ่งดีเป็นหลัก สาขาวิชาที่คล้ายคลึงกันอาจเป็นสาขาใหม่ของ Progress Studies ซึ่งเน้นไปที่การทดลองที่จำเป็นเพื่อเพิ่มพาย โดยเริ่มจากข้อโต้แย้งว่าการเติบโตทางเศรษฐกิจเป็นเพียงกระสุนเงินเพียงชนิดเดียวในคลังแสงของเราในอดีต และนั่นคือสิ่งที่เราควร ที่จะมุ่งเน้น.

ความแตกต่างคือกลยุทธ์ฝั่งขึ้นด้านล่างพยายามที่จะดันเส้นโค้งทั้งหมดขึ้น แต่ส่วนใหญ่ใช้งานได้ที่หางยาว อีกวิธีหนึ่งคือสิ่งที่ใช้กับควินไทล์บนสุดและเดซิลี ซึ่งช่วยดันส่วนปลายบนของเส้นโค้งขึ้น และกลยุทธ์ที่พวกเขาทำในที่สุดหยดลงและกลายเป็นความรู้ทั่วไป และเมื่อกระจายแล้วหยุดเป็นแหล่งของอัลฟ่า

ในส่วนแรกของสิ่งที่ช่วยจริงๆ ในการทำสิ่งที่ดีที่สุด เราได้ประโยชน์จากการเข้าใจถึงปัญหาย้อนหลัง ศตวรรษที่ผ่านมาเรียกว่าเป็นส่วนหนึ่งของยุคข้อมูลข่าวสาร หรือยุคโลกาภิวัตน์ แต่เมื่อเรามองย้อนกลับไปในศตวรรษที่ผ่านมา สิ่งหนึ่งที่กระโดดออกมาคือความทุกข์ทรมานของมนุษย์ลดลงอย่างไม่ธรรมดา

ความยากจนไม่เหมือนกับความทุกข์ยาก แต่มีความสัมพันธ์กันเป็นอย่างดี

เมื่อเรานึกถึงความทะเยอทะยานที่ระบุไว้ในการลดความทุกข์ทรมานของมนุษย์หรือการเพิ่มความสุขของมนุษย์ หากมีตัวเลือกในการระบุแหล่งที่มาของความทุกข์และกำจัดมันออกไป ไม่ว่าจะเป็นโรคภัยไข้เจ็บหรือความยากจน เราจะเห็นแนวทางปฏิบัติโดยตรง คุณกำลังลบขั้นตอนเดียวในการทำให้เงินดอลลาร์ของคุณมีค่าอย่างแท้จริง

แต่แผนภูมิบอกเล่าเรื่องราวที่แตกต่างออกไป ความพยายามขจัดความทุกข์ทรมานครั้งใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์โลกเกิดขึ้นในช่วงครึ่งหลังของศตวรรษที่ 20 ซึ่งจีนมีฐานะร่ำรวยขึ้น มันเคลื่อนย้ายผู้คน 600 ล้านคน มากกว่าประชากรของโลกเมื่อประมาณหนึ่งศตวรรษก่อน พ้นจากความยากจนอย่างน่าสังเวช นี้น่าทึ่ง!

นี่คือสิ่งที่จะเกิดขึ้นได้ไม่เร็วเท่าหรือมากเท่ากับที่เราได้พิจารณาพลเมืองแต่ละคนและพยายามแจกจ่ายเวอร์ชันต่างๆ เราอาจสามารถเริ่มต้นรูปแบบความสามารถจากล่างขึ้นบนสำหรับบางคนเพื่อลองสร้างสิ่งที่พวกเขาฝันถึง แต่มันไม่ง่ายเลย มันจะไม่มีอำนาจมหาศาลของทั้งรัฐที่เพิ่มขีดความสามารถและเป็นฐานที่แข็งแกร่งที่ขับเคลื่อนการเติบโต

นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมการให้จึงต้องมุ่งความสนใจไปที่ส่วนเล็กส่วนน้อย (เพราะมีเพียงมากเท่านั้น) ถูกละเลย (ไม่เช่นนั้นคุณจะไม่เกิดผลกระทบในทางลบ) และจับต้องได้ (อย่างเห็นได้ชัด) ซึ่งย้ายเสาประตูมากพอที่ทั้งคุณทั้งสองจะระบุส่วนสำคัญที่ต้องดำเนินการ และกำจัดส่วนที่คุณคิดว่ามีงานทำมาก พอ

วิธีเดียวที่เราได้ค้นพบวิธีแก้ปัญหาความรู้ความเข้าใจนี้คือการ ไม่ ตัดสินใจที่ด้านบน การมุ่งเน้นไปที่การละเลยก็เหมือนกับการพยายามมุ่งเน้นไปที่เฉพาะกลุ่มใหม่เพื่อเริ่มต้นบริษัท นั่นไม่ใช่วิธีที่คุณระบุสิ่งที่ กลายเป็น แนวคิดที่ดีที่สุด

และนั่นคือจุดที่สอง การดำเนินการและการวนซ้ำเป็นวิธีที่ดีที่สุดที่เราพบในการแก้ปัญหาใหญ่ โดยเริ่มจากเมล็ดเล็กๆ เช่นเดียวกับการเริ่มต้นสร้างแรงผลักดันในโลกการค้า EA ควรช่วยจัดหาแรงผลักดันนี้ในโลกของความช่วยเหลือ

หากเราพิจารณาความสำเร็จที่ยิ่งใหญ่ที่สุด เช่น GiveDirectly ความสำเร็จเหล่านั้นเกิดจากความเรียบง่าย ความชัดเจน และคุณค่าที่พิเศษที่สร้างขึ้น ความสำเร็จเหล่านั้นเป็นจริงโดยไม่คำนึงว่าสิ่งเหล่านี้เป็นวิธีการ “ดีที่สุด” ในการใช้จ่ายเงินนั้นจริงหรือไม่

เช่นเดียวกับที่เราไม่สามารถรู้ได้ว่าการช่วยชีวิตเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการใช้จ่ายเงินนั้น เทียบกับการลงทุนและการช่วยชีวิตสามชีวิตในทศวรรษต่อจากนี้ โดยไม่คำนึงถึงสมมติฐาน QALY หรือการคำนวณหาประโยชน์ว่าเราสามารถช่วยคนได้อีกกี่คน ถ้าบิล เกตส์ยังไม่เริ่มก่อตั้งมูลนิธิจนถึงตอนนี้ เขาจะมีเงินบริจาค 5 แสนล้านเหรียญ แทนที่จะเป็นหนึ่งในห้าของจำนวนนั้น นั่นเป็นการตัดสินใจที่ถูกต้องหรือไม่?

ลองนึกภาพคุณมีทางเลือก คุณสามารถให้เงิน $10,000 แก่ EA และช่วยชีวิตได้ 2-3 คน หรือคุณจะนำเงินนั้นไปลงทุน ด้วยการลงทุน คุณจะรักษาชีวิตได้ 10 ชีวิตใน 30 ปี ซึ่งอัตราคิดลด 3% ยังคงออกมาได้อีกที่ 4 ชีวิต คุณเลือกแบบไหน? หากคุณมีอัตราคิดลดในชีวิตในอนาคต คุณจะสามารถแก้ปัญหาหาสมดุลได้

ปฏิกิริยาของลำไส้ที่ฉันมีคือเลือกอย่างแรก ทันทีที่มีคนทุกข์ทรมานจริง ๆ ที่คุณกำลังช่วยเหลือจริง ๆ และแน่นอน แต่ความไม่แน่นอนก็เป็นสาเหตุที่ทำให้เกิดผลลัพธ์ในอนาคตที่หลากหลายและอัตราคิดลด!

จะเกิดอะไรขึ้นถ้าเราทุกคนร่วมกันลงทุนซึ่งเพิ่มอัตราการเติบโตของเศรษฐกิจซึ่งทำให้ทุกคนร่ำรวยขึ้น? เรารู้ว่าหากคุณมีรายได้สูงกว่ามัธยฐาน อายุขัยของคุณก็จะ สูงขึ้น หากคุณเปลี่ยนจากคนจน 1% เป็นคนรวยที่สุด 1% ก็จะเพิ่มขึ้นอีก 14.6 ปี นั่นสูงกว่า 15-16%! ซึ่งหมายความว่าหากคุณสามารถย้ายกลุ่มคนขึ้นอันดับรายได้ ในขณะที่ประเทศร่ำรวยขึ้น ก็มีประโยชน์อย่างมากต่อสุขภาพและอายุขัย!

ประเด็นไม่ใช่ว่าคุณไม่สามารถหาเหตุผลทางผ่านภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออก ประเด็นคือเรามีความชอบในการช่วยเหลือผู้คนในปัจจุบัน และความชอบในการช่วยเหลือผู้คนในอนาคตอันใกล้ (และระยะยาว) สิ่งเหล่านี้ไม่จำเป็นต้องเข้ากันได้หรือเปรียบเทียบได้ แต่เราเลือกระบบจริยธรรมของเราเองเพื่อจัดสรรทรัพยากรของเรา จากมุมมองความชอบที่เปิดเผย เป็นการผสมผสานระหว่างลัทธินิยมนิยม (ถ้า IRR มากกว่า 17% ให้ลงทุน) deontology (เราควรช่วยเด็กจมน้ำถ้าเราเห็นเธอ) และจริยธรรม (ฉันควรให้ 10% ของฉัน รายได้เพราะเป็นสิ่งที่ควรทำ)

การรวมกันของสามสิ่งนี้ภายใต้ข้อจำกัดของตัวตนภายในที่พัฒนาแล้วของเราจะส่งผลให้เกิดบางสิ่งที่คล้ายกับระบบสมัยใหม่ – ที่ซึ่งคุณสามารถดำเนินการกองทุนป้องกันความเสี่ยง crypto ยักษ์และทำความดีกับเงินนั้น ผู้คนบริจาคเงิน เวลาและพลังงานให้กับ ช่วยเหลือผู้คนที่พวกเขาไม่เคยเห็นหรือพบเจอ และที่ซึ่งผู้คนบริจาคไตให้คนแปลกหน้า! มีการทำซ้ำ – ผู้คนบริจาคไตให้กับคนแปลกหน้าอย่างแท้จริง! การกระทำส่วนบุคคลของชาว EA นั้นไม่ได้เป็นแบบอย่าง (ยกเว้น มุมเล็กๆ ที่ฉันไม่เห็นด้วย ) และสิ่งนี้ไม่ควรลดราคา!

ลองนึกภาพว่าบริษัทร่วมทุนเพียงแห่งเดียวถูกตั้งข้อหาระบุและลงทุนในบริษัทที่ดีที่สุดในอนาคตหรือไม่ มันจะเป็นความล้มเหลวที่น่าสังเวช ผ่านการฝึกฝนของบริษัท VC กว่า 1,000 แห่งเท่านั้น ที่มีเลนส์และรูปแบบการลงทุนที่หลากหลาย รวมถึงเครือข่ายการจัดหาและวิธีการที่มีความขยันขันแข็ง ทำให้เราสามารถเข้าถึงทุกสิ่งที่คล้ายกับตลาดที่ใช้งานได้เพื่อระบุประสิทธิภาพในอนาคต

ข้อมูลประจำตัวและตรรกะจำกัดการสนทนาเกี่ยวกับการระบุโอกาสส่วนเพิ่มที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ให้ความสำคัญกับความสามารถของผู้นำ/ ทีม/ บุคคลในทีมมากเกินไปเพื่อให้สามารถระบุโอกาสเหล่านั้นได้ นี่มันบาร์สูงเกินไป!

คำตอบสำหรับข้อโต้แย้งของฉันคือ EA จำเป็นต้องสร้างเมือง มีบทความเกี่ยวกับวิธีที่ EA ไม่ใช่ผู้ บังคับบัญชาและการควบคุม ทั้งหมด และมีความคิดเห็นที่หลากหลาย และด้านหนึ่งก็พูดถูกเพราะไม่เหมือนกับมูลนิธิ Bill & Melinda Gates ที่มีผู้นำที่ชัดเจนอยู่ด้านบน แต่ก็ไม่ใช่ว่าองค์กรต่างๆ ภายใต้บริษัทในเครือของ EA กำลังไล่ตามแนวคิดที่แตกต่างกันอย่างมากเกี่ยวกับสิ่งที่ “ทำดีที่สุดที่คุณสามารถทำได้” – พวกเขากำลังร้องเพลงจากหนังสือเพลงสวดเดียวกัน มีหลายหัวแต่ตัวเดียวกัน

เงินสามารถทดแทนกันได้ มีหลายวิธีในการบรรลุเป้าหมายในการทำสิ่งที่ดีที่สุดที่คุณสามารถทำได้ เงินทุนเพื่อกำจัดโรคมาลาเรียฟังดูใกล้เคียงกับเงินทุนเพื่อสร้างวัคซีน mRNA เช่นเดียวกับมูลนิธิเกตส์ การต่อสู้กับความเสี่ยงจากภัยพิบัติทั่วโลกด้วยการสนับสนุนการป้องกันดาวเคราะห์น้อยนั้นใกล้เคียงกับการสร้างอาณานิคมในอวกาศหรือการตั้งรกรากบนดาวอังคารอย่างมาก ยกเว้นครั้งแรกที่ตกอยู่ในกลุ่ม “EA” และกลุ่มหลังตกอยู่ในกลุ่ม “มหาเศรษฐีที่มีความฝัน” หรือกลุ่ม “ทุนร่วมทุน”

ประเด็นไม่ได้เป็นเพียงว่า หมวดหมู่ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อมนุษย์ เท่านั้น แต่การบรรลุวัตถุประสงค์ที่ครอบคลุมนั้นต้องการความพยายามจำนวนมาก ความพยายามในปัจจุบันส่วนใหญ่ดูเหมือนจะเป็นการวิเคราะห์ที่มากเกินไป ฉันกล้าพูดเชิงวิชาการ ผลกระทบที่วิทยานิพนธ์ต้นแบบอยู่ใกล้ “ถ้าเราได้แนวคิดที่ถูกต้องในรูปทรงที่ถูกต้อง เราสามารถเปลี่ยนแปลงทุกอย่างได้” ในขณะที่ทางออกที่ดีกว่าจริงควรจะเน้นการดำเนินการมากกว่านี้

ความแตกต่างเพียงอย่างเดียวคือตัวหนึ่งเป็นฝ่ายรับและอีกคนหนึ่งเป็นฝ่ายรุกหรือไม่? ถ้าเป็นเช่นนั้น ความแตกต่างเหล่านั้นก็เกินจริงอย่างกว้างขวางในปัจจุบันและชั่วคราวอย่างมากในอนาคต! ดังนั้น EA จึงควรเปิดกว้างมากขึ้นสำหรับแนวคิดที่มีโอกาสทำให้มนุษยชาติดีขึ้น แม้ว่าจะไม่ผ่านการตรวจสอบ QALY ในทันทีก็ตาม

มันไม่ใช่แค่นี้ สำหรับปัญหาที่ชั่วร้ายมากมาย วิธีเดียวที่จะหาทางแก้ไขที่ดีคือลงมือทำจริง เช่นเดียวกับการเริ่มต้นทุกครั้ง วิธีเดียวที่จะประสบความสำเร็จคือการเริ่มต้น เนื่องจากจุดหมุน การเปลี่ยนแปลง และแก้ไข และเส้นทางทั่วไปที่บริษัทใช้จากแนวคิดสู่บริษัทที่ประสบความสำเร็จนั้นทั้งไม่สามารถรู้ได้ตั้งแต่เริ่มต้นและไม่สามารถจดบันทึกได้

ความแตกต่างจะมีลักษณะอย่างไรที่นี่? องค์กรให้ทุนมีความหลากหลายมากขึ้นหรือไม่? ระดับการทดลองที่สูงขึ้น ห่างไกลจากการกดขี่ของการวัด QALY?

วิธีที่จะทำคือการ สร้างเมือง เป็นเมือง ที่รวบรวมคนที่ อยากทำสิ่งที่ดีที่สุด มารวมกัน แต่จากนั้นก็ให้อิสระแก่พวกเขาในการสร้างสิ่งที่พวกเขาต้องการสร้าง อาจถูกมองว่าเป็นสถานะโปรโตเครือข่ายได้ดีที่สุดอย่างที่ Balaji อาจพูด หรือข้อโต้แย้งของเสรีนิยมที่ว่าความคิดริเริ่มของ EA ยังคงเป็นคำสั่งและควบคุมและไม่ได้อิงตามตลาด

อาจใช้ตลาดคาดการณ์ว่าการลงทุนที่ส่งผลกระทบสูงสุดควรเป็นอย่างไร และจัดสรรเงินทุนโดยพิจารณาจากคนที่ใส่เงิน (โหวต) ในที่ที่ปากของพวกเขา (ความคิดเห็น) อยู่ สิ่งนี้จะหมายถึงการลบองค์ประกอบที่รวมศูนย์ของการพยายามคิดออกว่ากองทุนใดและควรดูว่าเมืองเจริญรุ่งเรืองอย่างไร เป็นวิธีเดียวที่จะให้ทั้ง “บุคคลพยายามคาดเดาอย่างดีที่สุดว่าจะทำสิ่งใดให้ดีที่สุด” และ “เราไม่สามารถแก้ปัญหาทุกอย่างที่โลกต้องเผชิญจากบนลงล่างได้”

ซึ่งหมายความว่ารูปแบบที่แก้ไขของโปรแกรม EA ในปัจจุบันนั้น “ทำสิ่งที่ดีที่สุดที่คุณสามารถทำได้เมื่อคุณคิดออกว่าต้องทำอะไร” – จึงเป็นการลบทั้งปัญหาของการมีหน่วยงานส่วนกลางที่มีความสามารถในการรับรู้ก่อนกำหนดที่ จำกัด ความยากลำบากของ การจัดการกับสินค้าที่อ่านไม่ออก และบารอมิเตอร์ของคุณเองว่า “การทำความดี” สำคัญแค่ไหนเมื่อเปรียบเทียบกับแรงจูงใจอื่นๆ ของคุณ เช่น “การเดินทางไปดูวิหารพาร์เธนอน” หรือ “ซื้อรถเท่ๆ”

นี้เป็นเรื่องปกติดี ไม่มีการเคลื่อนไหวใดที่จำเป็นต้องตอบทุกความพยายามที่เห็นแก่ผู้อื่นของเรา ตลาดที่สามารถระบุตำแหน่งได้ไม่จำเป็นต้องเป็น “สิ่งที่ดีทั้งหมดในโลก” อาจเป็นเส้นทางชายขอบที่พยายามถ่ายภาพดวงจันทร์โดยปล่อยให้ตรงกลางเป็น NGOs และรัฐบาล หรือเส้นทางหลักที่แก้ปัญหาตรงกลางของการกระจายในขณะที่ปลายยังคงว่างและต้องการการแทรกแซงที่แปลกประหลาดมากขึ้น (ขออภัยสำหรับลักษณะสองมิติทั้งหมด) มันสามารถแก้ไขพื้นที่ที่กำหนดได้ดีกว่าการวิเคราะห์ที่เป็นประโยชน์และน่าเบื่อหน่ายมากขึ้นซึ่งนำไปสู่ตาข่ายมาลาเรียและส่วนที่ซับซ้อนกว่าเล็กน้อยของการลดความเสี่ยงที่มีอยู่ผ่านการสนับสนุนด้านความปลอดภัยนิวเคลียร์หรือการห้ามการวิจัยอาวุธชีวภาพ

การผสมผสานความเชื่อในเรื่องความน่าจะเป็นที่ชัดเจนและความเชื่อที่เพิ่มขึ้นในการทำวิจัยได้รวมเข้ากับงานระยะยาวบางงานที่ EA ยึดถือ ไม่ใช่เพราะข้อบกพร่องโดยธรรมชาติในแง่คณิตศาสตร์ แม้ว่าฉันจะไม่ซื้ออาร์กิวเมนต์อัตราส่วนลดเป็นศูนย์สำหรับภูมิศาสตร์หรือเวลา แต่จากมุมมองการใช้งานจริง

ปัญหาสำคัญของการติดตามวิถีเพื่อตอบสนองความเสี่ยง x-risk งานประเภทความปลอดภัยของ AI คืองานส่วนใหญ่ของ EA กลายเป็นงานบำรุงรักษา หากรางวัลสำหรับการเดาถูกต้องคือ 10^6x คุณอาจลงเอยด้วยการทุ่มเทความพยายามของคุณจำนวนมากให้กับความน่าจะเป็นที่ไกลโพ้น และโดยพื้นฐานแล้วฉันไม่คิดว่าวิธีการของเราในการระบุขอบเขตการสำรวจที่ดีที่สุดที่มีโอกาสเป็นไปได้ต่ำและให้ผลตอบแทนสูงนั้นใกล้จะดีพอแล้ว

เราไม่ดีในเรื่องนี้ในรัฐบาล เราไม่เก่งในสังคมศาสตร์ เราไม่เก่งในวิทยาศาสตร์จริง ๆ บ่อย ๆ เราไม่เก่งในการให้ทุน และเราไม่ดีใน การลงทุนร่วมทุน มันทำให้ฉันตกใจว่าเกินขอบเขตของความเป็นไปได้ เราแค่รับรู้เหตุการณ์โอกาส 0.1% จากเหตุการณ์โอกาส 0.00001% หรือแม้แต่จากเหตุการณ์โอกาส 1% ไม่ได้

สิ่งนี้หมายความว่าการมุ่งเน้นในการแก้ปัญหา “ปัญหาใหญ่ที่สำคัญ” กลายเป็นปัญหาของการ “ค้นหาปัญหาใหญ่ที่สำคัญ” และเรากลับมาทุ่มเทความพยายามในการบริหารและราชการจำนวนมากในการค้นหาว่างานใดที่ต้องทำ เป็นที่น่าสังเกตว่าผลกระทบที่ใหญ่ที่สุดของ EA เกิดขึ้นในพื้นที่อย่าง GiveDirectly ซึ่งพยายามลดหรือขจัดภาระดังกล่าว

ฉันยังกังวลเพราะฉันชอบ EA ที่แนวทางนี้จำกัดอายุขัยของมัน

• หากผู้คนใช้เวลากว่าทศวรรษหรือมากกว่านั้นในพื้นที่ที่ไม่มีผลตอบแทนที่แท้จริงหรือผลประโยชน์ที่แท้จริงรั่วไหลเข้าสู่โลกแห่งความเป็นจริง แสดงว่าคุณกำลังเผาผลาญคนฉลาดในปัจจุบัน และสร้างอุปสรรคที่ใหญ่กว่ามากในการดึงดูดคนรุ่นต่อไป ความเหนื่อยหน่ายเองไม่ได้ดูเหมือนปัญหาใหญ่สำหรับฉัน บริษัทขนาดใหญ่ที่ประสบความสำเร็จหลายแห่งใช้ความเหนื่อยหน่ายเป็นเชื้อเพลิงในการเติบโตอย่างมีความสุข แต่ความเหนื่อยหน่าย โดยไม่ได้รับผลตอบแทนที่ชัดเจนจากที่อื่น นั้นเป็นสถานการณ์ที่ไม่ชนะ

• หากการสนทนาจำนวนมากขึ้นเกี่ยวกับ EA นั้นมุ่งเน้นไปที่พื้นที่ที่มีความน่าจะเป็นต่ำและมีผลกระทบสูง นั่นจะทำให้ทั้งประสบการณ์ของ EA ที่มีอยู่และ EA ในอนาคตที่ต้องการเข้าร่วมโดยพื้นฐานบิดเบือนไป ใช่ การป้องกัน biorisk ที่โอกาส 0.01% นั้นสำคัญ แต่คุณก็ควรมีอิทธิพลมากพอที่เมื่อมันล้มเหลว (เพราะมันจะมีถึง 9999 ครั้งจากทั้งหมด 10,000 ครั้ง) คุณไม่ได้เป็นแค่แกลบที่ถูกทิ้งไว้เบื้องหลัง

นี่คือเหตุผลที่ความกังวลของฉันคือ EA มุ่งเน้นไปที่กลยุทธ์บาร์เบลล์แปลก ๆ – ไอเท็มที่สามารถวิเคราะห์และจัดลำดับความสำคัญในเมทริกซ์ได้ชัดเจน ในขณะเดียวกันก็เล่นการพนันระยะยาวที่มีความเสี่ยงสูงซึ่งอาจไม่มีวันได้ผลตอบแทน! การทำเช่นนี้ทำได้โดยไม่ต้องทุ่มเทความพยายาม จริง ๆ ซึ่งจะทำให้ชีวิตดีขึ้นสำหรับผู้คนจำนวนมาก

EA ได้สร้างเครือข่ายโซเชียลและชุมชนที่แข็งแกร่ง พวกเขาเสียสละส่วนหนึ่งของเงินเดือนและเลือกอาชีพที่มีความสามารถสูงสุด เป็นเรื่องยากที่จะเห็นการเคลื่อนไหวจากล่างขึ้นบนประสบความสำเร็จในการจับหัวใจและความคิดของคนฉลาดกลุ่มหนึ่งที่มีความหมาย และให้พวกเขาทำงาน โดยตรง เพื่อพัฒนาเพื่อนมนุษย์ให้ดีขึ้น

มันยอดเยี่ยมมาก!

การวิพากษ์วิจารณ์มากมายเกี่ยวกับเรื่องนี้เป็นการเข้าใจผิดเกี่ยวกับความสมบูรณ์แบบ การวิพากษ์วิจารณ์เปรียบเทียบ EA กับอุดมคติแบบ Platonic ขององค์กรที่มุ่งเน้นการให้ และค้นหาวิธีที่ไม่มีประสิทธิภาพ เช่นเดียวกับที่ข้าพเจ้าถือเอาว่าองค์กรที่อุทิศตนเพื่อการทำ X มักจะมีปัญหากับขอบที่คลุมเครือของ X ข้าพเจ้ายังถือเอาว่าคนบางเปอร์เซ็นต์หากพวกเขาทุ่มเทหัวใจและจิตวิญญาณในการทำสิ่งหนึ่งและเป็น ส่วนหนึ่งขององค์กรหนึ่ง อาจจบลงด้วยการชนกำแพงที่เหนื่อยหน่าย

แต่สิ่งเหล่านั้นไม่เป็นอันตรายต่อ EA องค์กร การใช้งานจริงส่วนใหญ่ขาดความสมบูรณ์แบบ ซึ่งมักจะสั้นมาก แต่ก็ยังใช้งานได้ ฉันต้องการดูวิธีที่ EA ที่องค์กรอาจต้องเผชิญหากพวกเขาไปในทางที่พวกเขากำลังดำเนินไป ซึ่งไม่ผิด TM แต่เป็นการต่อต้าน

ดังนั้นความรู้สึกโดยรวมของฉันก็คือการพิจารณาว่า EA ต้องการทำสิ่งที่ดีที่สุดเท่าที่พวกเขาสามารถทำได้ วิธีที่พวกเขามองโลกนี้รู้สึกว่ามีแนวโน้มที่จะพ่ายแพ้ต่อตนเอง มันเป็นคำอธิบายมากกว่าเกี่ยวกับสิ่งที่ฉันคิดว่ามันไม่น่าเชื่อในการพยายามบรรลุเป้าหมายของตัวเอง ซึ่งน่าเสียดายเพราะเป้าหมายของมันดี!

EA ทำให้ฉันเชื่อในโลกที่ผลกระทบในระดับสูงเป็นเรื่องง่าย ที่ซึ่งคุณจะได้ทำงานร่วมกับคนที่ฉลาด มีแรงผลักดัน และใจดีจริงๆ ที่คุณเชื่อในความเป็นไปได้ที่มนุษย์จะอาศัยอยู่นานนับล้านปี ที่ซึ่งผู้คนบริจาคไตให้ คนแปลกหน้า ซึ่งทุกคนถูกคาดหวังให้มีค่าเท่ากันโดยไม่คำนึงถึงสถานที่เกิดหรือปีเกิด รู้สึกใกล้ชิดกับการเป็นสังคมที่ยอดเยี่ยมที่จะเป็นส่วนหนึ่ง

นอกจากนี้ EA ยังจัดให้มีกรอบการทำงานทางศีลธรรม ชุมชนทางสังคมของผู้ที่มีใจเดียวกัน และเครื่องมือของสถาบันเพื่อสร้างการเปลี่ยนแปลงในโลก สำหรับฉันนี่คือจุดแข็งของ EA เป็นอุดมการณ์เชิงบวก ช่วยให้คนฉลาด คนหนุ่มสาว มีความทะเยอทะยานสร้างผลกระทบต่อโลกและทำความดีได้อย่างชัดเจน และมีน้อยกว่าที่ควรจะเป็น นี่คือความรู้สึกที่แท้จริงที่องค์กรขนาดใหญ่และมีชื่อเสียงเช่น Google, Goldman Sachs หรือ McKinsey เชื่อมโยงด้วยเมื่อพวกเขาขอให้คนกลุ่มเดียวกันมาทำงานแทนพวกเขาในการสรรหาบุคลากร ฉันอยากให้ EA มีกำหนดส่งด้วย

แม้ว่าจะไม่สามารถแก้ปัญหาได้ทั้งหมด หรือทำงานได้อย่างเหมาะสมในทุกด้าน แต่ก็เป็นเป้าหมายที่ค่อนข้างงี่เง่าที่จะยึดมั่น และไม่มีบล็อกโพสต์ไร้สาระจำนวนหนึ่งที่ประณามวิธีการที่แน่นอนของการให้ทุนในเรื่องนี้ เนื่องจากการกระทำขนาดใหญ่ที่มีเม็ดเล็กหยาบมีความสำคัญมากกว่าการปรับแต่งแบบละเอียด ส่วนใหญ่แม้ว่าฉันหวังว่า EA จะไม่เดิมพันสิ่งกีดขวางทางศีลธรรมที่แข็งแกร่งในรูปแบบของความเชื่อที่ดื้อรั้น รากฐานทางปรัชญา และจุดมุ่งหมายสูงสุด ซึ่งกลายเป็นสิ่งสามัญสำนึกเมื่อใดก็ตามที่พวกเขาถูกแหย่หรือแหย่

มันทำดีหรือไม่? ใช่. มันทำดีที่สุดแล้วเหรอ? ไม่ พรรคพวกเถียงกันไม่หยุดหย่อนว่าวิธีที่มันทำดีเหมาะสมที่สุดหรือไม่? โอ้พระเจ้าใช่ ทุกคนมีความขัดแย้งทางปรัชญาหลายข้อซึ่งท้ายที่สุดแล้วไม่สำคัญมากนัก แต่ทำให้ทุกคนรู้สึกเหมือนมีเสียงหรือไม่? ดูเหมือนจะเป็นอย่างนั้น

ดังนั้น ฉันหวังว่ามันจะยังคงให้ความหมายต่อชีวิตอีกมากมาย และช่วยชีวิตอีกมากมาย แม้ว่าจะไม่ใช่ก็ตาม

การเกิดของเทพเจ้าเป็นส่วนสำคัญของเรื่องราวของเราเสมอมา มักมีมนต์ขลังพร้อมด้วยปาฏิหาริย์ที่อธิบายไม่ได้และความไม่ลงรอยกัน ฮอรัสเกิดในถ้ำ เกิดโดยเทวดาประกาศ ซุสเกิดที่เกาะครีต น้องคนสุดท้องในพี่น้องศักดิ์สิทธิ์ของเขาจากโครนัสและรีอา เทพเจ้าเหล่านี้มักจะไม่แน่นอนในความปรารถนาของพวกเขา เป้าหมายของพวกเขาไม่สามารถเข้าใจได้และใกล้เคียงกับความสามารถของพวกเขา ตำนานของเราส่วนใหญ่เกี่ยวกับเรื่องราวที่คุณลักษณะเหล่านี้ถึงขีดจำกัด

นอกจากนี้ยังมีตำนานที่เราสร้างขึ้นเองด้วย เกี่ยวกับความพยายามของมนุษย์ในการรวบรวมสาระสำคัญอันศักดิ์สิทธิ์นี้ซึ่งนำไปสู่หายนะอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ เรื่องราวของอิคารัสที่บินใกล้ดวงอาทิตย์เกินไป โดยไม่รู้ว่าเทคโนโลยีช่วยเหลือของเขาบอบบางกว่าที่เขาคิด บนหอคอยบาเบล การสร้างสรรค์นั้นมีทั้งความโอหังและบาป ซึ่งทำให้พระเจ้าทำลายมัน แต่สิ่งที่ฉลาดที่สุดอาจเป็นเรื่องของอดัม ที่ตั้งชื่อเองโดยดร.แฟรงเกนสไตน์ เป็นผู้กอบกู้มนุษยชาติใหม่

สายพันธุ์ใหม่จะเป็นพรแก่ฉันในฐานะผู้สร้างและแหล่งที่มา ธรรมชาติที่มีความสุขและยอดเยี่ยมมากมายจะเป็นหนี้ฉัน ฉันอาจใช้เวลา (แม้ว่าตอนนี้ฉันพบว่ามันเป็นไปไม่ได้) ต่ออายุชีวิตที่เห็นได้ชัดว่าความตายอุทิศร่างกายให้กับการทุจริต

อดัมในรูปแบบเครื่องคือ AGI ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป AI ที่มีพลังเพียงพอ จะเรียนรู้ ความรู้ และความมุ่งมั่นที่มีสติสัมปชัญญะและอยู่ในขั้นของการพัฒนาตนเองแบบทวีคูณให้กลายเป็นยอดอัจฉริยะ และเมื่อมันเกิดขึ้นแล้ว ใครจะเป็นคนบอกว่าแรงจูงใจของมันน่าจะเป็นอย่างไร! มันอาจปฏิบัติกับเราเหมือนแมว ตามที่ Elon Musk ตั้งข้อสังเกต ฆ่าพวกเราทุกคนในทันที ตามที่ Eliezer Yudkowsky คิด หรืออะไรก็ตามที่อยู่ตรงกลาง ดูเหมือนผู้เชี่ยวชาญจะเชื่อ เวลาที่คาดการณ์ถึง AGI (โอกาส 50% ภายในปี 2059) แต่ด้วยโอกาส 5% มันก็จะเลวร้ายเท่ากับการสูญพันธุ์ของมนุษย์!

วิธีเดียวที่จะหลีกเลี่ยงหายนะที่อาจเกิดขึ้นนี้ได้คือการหาวิธีที่จะทำให้คนฉลาดกว่าเรามากและมีความสามารถมากกว่าที่เรา ต้องการ ทำสิ่งต่าง ๆ ที่ไม่ก่อให้เกิดอันตรายต่อมนุษยชาติ

นี่คือสาขาของการจัดตำแหน่ง AI แรงจูงใจหลักของการจัดตำแหน่ง AI หรือความปลอดภัยของ AI มาจากความเชื่อที่ว่าเรากำลังสร้างพระเจ้าเป็นหลัก หรืออย่างน้อยก็เป็นสิ่งมีชีวิตที่มีอำนาจเหมือนพระเจ้า โดยปราศจากสัจธรรมในการใช้อำนาจทุกอย่างอย่างชาญฉลาด สิ่งมีชีวิตที่ปฏิบัติต่อเราอย่างมีความหมาย ไม่สิ้นสุด เช่นเดียวกับในภาพยนตร์เรื่อง Eternals มนุษย์เรามีความสำคัญพอๆ กับที่เราอยู่ในกระบวนการกำเนิดของมัน และมีเพียงหลักประกันที่ไม่สำคัญเท่านั้นในภายหลัง ทุกศาสนามีรูปแบบวันแห่งการพิพากษา ซึ่งเกี่ยวข้องกับวิธีที่เราจะฆ่าตัวตายด้วยความโอหัง วาทกรรมความเสี่ยงอัตถิภาวนิยมของ AI เป็นศาสตร์สมัยใหม่

เพื่อที่จะไปถึงที่นั่น ส่วนใหญ่มีสองสำนักแห่งความคิด โรงเรียนแห่งหนึ่ง ที่ฉันเรียกว่าโรงเรียนเจเรมี คลาร์กสัน คิดว่าโดยพื้นฐานแล้ว เราแค่ต้องทุ่มเทกับปัญหาให้มากขึ้น พลังที่มากขึ้น ข้อมูลมากขึ้น ตัวแปรที่มากขึ้น การประมวลผลที่มากขึ้น หน่วยความจำที่มากขึ้น และอัลกอริธึมที่ค่อนข้างคล้ายคลึงกัน นั่นคือทั้งหมดที่เราต้องการ ที่นี่เราสามารถโต้เถียงอย่างมีความสุขเกี่ยวกับการเรียนรู้แบบเสริมกำลังหรือการเรียนรู้เชิงลึกหรือคณิตศาสตร์การเพิ่มประสิทธิภาพส่วนใดส่วนหนึ่งที่ทำให้เรือของคุณลอยขึ้นได้ก็เพียงพอแล้วที่จะขยายขนาดขึ้น

โรงเรียนแห่งที่สองซึ่งฉันไม่มีชื่อที่เฉียบแหลม เชื่อว่าเรามีอุปสรรคที่ยังไม่ได้กำหนดไว้ข้างหน้าเรา ก่อนที่ AGI ที่แท้จริงจะปรากฏตัวขึ้น เรียกพวกเขาว่าผู้ไม่เชื่อเรื่องพระเจ้า มันไม่ได้เกี่ยวกับว่าเป็นไปไม่ได้ในหลักการตามที่ Penrose et al คิดว่ามีสิ่งต่าง ๆ ในขอบเขตที่อยู่นอกเหนือการคำนวณบริสุทธิ์ 1 หรือไม่ แต่เป็นการทำความเข้าใจว่าอย่างที่ Gary Marcus มักเขียนไว้ วิธีการปัจจุบันไม่เพียงพอ เราต้องการวิธีการและแนวคิดที่ใหม่กว่าเพื่อผลักดันขอบเขตอย่างแท้จริงเพื่อสร้างระบบที่เข้าใจฟิสิกส์หรือความเป็นจริงจริง พวกเขากำลังสงสัยในรายละเอียดเฉพาะ เราควรจะใช้การเรียนรู้เชิงลึกตามที่เป็นอยู่หรือเพิ่มสิ่งที่เป็นสัญลักษณ์เข้าไป แม้ว่าโดยหลักการแล้วไม่เชื่อเรื่องพระเจ้าเกี่ยวกับความเป็นไปได้ของผลลัพธ์สุดท้าย

ดังที่สกอตต์ อารอนสันกล่าวไว้

คำถามใหญ่คือสามารถทำได้โดยใช้การปรับแต่งกระบวนทัศน์ที่มีอยู่หรือไม่ ซึ่งคล้ายคลึงกับวิธีที่ GANs, convolutional neural nets และแบบจำลองหม้อแปลงไฟฟ้าสามารถเอาชนะสิ่งที่คิดว่าเป็นข้อจำกัดของโครงข่ายประสาทได้สำเร็จ—หรือว่าจำเป็นต้องมีการปรับเปลี่ยนกระบวนทัศน์จริงหรือไม่ เวลา.

กลุ่มที่สองที่ระบุข้อผิดพลาดเช่น GPT-3 หรือ DALL-E 2 ไม่ได้เกี่ยวกับการตำหนิอัลกอริทึมหรือล้อเล่นหรือพระเจ้าห้ามไม่ให้ เชื่ออย่างหมดจด ในความคิดของเครื่องจักรที่คิดจริง มันเกี่ยวกับความจริงที่ว่า ถ้าคุณสอนระบบโดยให้ความรู้มือที่ 3 หรือ 4 แก่ระบบอย่างหมดจด ผ่านข้อความที่สร้างขึ้นโดยผู้ที่เรียนรู้จากคนอื่นที่ อาจ ทำการทดลองหรือมีประสบการณ์กับโลก สิ่งนั้นจะต้องสร้างเกมทางโทรศัพท์

และเราเห็นผล เนื่องจากถูกกักขังอยู่ในเรือนจำดิจิทัล ไม่มีทางที่ DALL-E 2 จะเข้าใจว่า “โปรดวาดระบบสุริยะของเรา ขยายขนาด” หมายความว่าอย่างไร แม้ว่ามันจะเข้าใจว่าระบบสุริยะคืออะไร โดยเข้าใจว่าเราใช้วลีนั้นในอดีตอย่างไรและสิ่งอื่นที่อยู่ใกล้เคียงกันในข้อความที่ฝังไว้ แต่ก็ไม่เพียงพอที่จะช่วยแสดงถึงรูปแบบของความเป็นจริงนี้ใน เมทริกซ์หน่วยความจำขนาดใหญ่หรือเรียกค้นได้อย่างง่ายดาย

สามารถเปลี่ยนแปลงได้ด้วยความช่วยเหลือของกลุ่มที่ 1 Jeremy Clarksons หรือไม่? ผมว่าอย่างนั้น. เราได้เห็น GPT เวอร์ชันต่างๆ ปรับปรุงอย่างก้าวกระโดด ครั้งแรกที่ฉันเปรียบเทียบ GPT-2 กับเด็กอายุ 3 ขวบของฉัน มันทำผิดพลาดคล้ายกันอย่างน่าขนลุก ตอนนี้ ด้วย GPT-3 จะแสดงข้อผิดพลาดใหม่เอี่ยม

ความจริงที่ว่าข้อผิดพลาดมีการเปลี่ยนแปลงแสดงความคืบหน้าหรือไม่? ใช่. เราควรให้ความเชื่อถือมากน้อยเพียงใดกับความจริงที่ว่าดูเหมือนว่าจะมีการปรับปรุง อย่างน้อยก็จนถึงตอนนี้? ไม่ชัดเจน ความจริงที่ว่ามันแสดงความคืบหน้าเพียงพอสำหรับเราที่จะ “เชื่อ” ผลลัพธ์ของมันหรือไม่? เลขที่

เรากลับมาในปัญหาผีดิบที่นักปรัชญาเล่นด้วยมานาน เราสามารถอนุมานเกี่ยวกับการทำงานภายในของเครื่องจักรได้มากเพียงใดหากเรามองเห็นแต่พฤติกรรมของมันเท่านั้น ในกรณีนี้ เมื่อพิจารณาถึงข้อผิดพลาดที่แสดงให้เห็นอย่างสม่ำเสมอว่าสามารถจดจำรูปแบบที่ลึกกว่าเวอร์ชันก่อนๆ ได้ แต่สร้างข้อผิดพลาดใหม่ๆ อย่างสม่ำเสมอ โดยที่เห็นได้ชัดว่าไม่เข้าใจความเป็นจริงทางกายภาพของโลก เราไม่สามารถวางใจได้!

การพูดว่า “เวอร์ชันใหม่มีการปรับปรุงมากกว่าเวอร์ชันเก่า” เป็นเรื่องที่ไม่มีข้อโต้แย้งอย่างมาก เช่นเดียวกับการพูดว่า “เวอร์ชันที่ใหม่กว่าอาจไม่เคยเข้าถึงมนุษย์ นับประสาระดับเหนือมนุษย์” ขั้นตอนในการไปถึงนั้นไม่ชัดเจน (อีกครั้ง หากคุณไม่ได้อยู่ในกลุ่ม Jeremy Clarkson) และการวางแผนสำหรับเหตุการณ์สุดท้ายนี้ดูเหมือนจะติดอยู่กับความทึบ ทั้งในส่วนที่เกี่ยวกับสิ่งที่เรารู้และสิ่งที่เราสามารถทำได้

AI วันนี้เป็นนักปราชญ์ที่งี่เง่า ทุกคนสามารถเห็นได้ว่า ตอนนี้ลองนึกภาพโลกที่พวกเขาดีขึ้น ที่ซึ่งพวกเขาสามารถแก้ปัญหาความท้าทายหลายประเภท กลายเป็นมากกว่าเครื่องมือ ที่ซึ่งพวกเขาสามารถ เรียกใช้การทดสอบทั้งหมด ได้โดยอัตโนมัติตั้งแต่ต้นจนจบ

เพื่อที่จะไปถึงที่นั่น ดูเหมือนจะมีจุดเปลี่ยนสำคัญสองจุด

• จำเป็นต้องมีการวางแผน AIs ซึ่งสามารถรวบรวมแผนที่ซับซ้อนและรวมความสามารถหลายอย่างเข้าด้วยกันเพื่อบรรลุวัตถุประสงค์

• AI เหล่านี้จะมีความสามารถในการโกหกเราเกี่ยวกับสิ่งที่มันทำจริง ๆ ไม่ว่าจะโดยเจตนาหรือเพียงแค่ผ่านความปรารถนาดีที่บริสุทธิ์

สิ่งเหล่านี้เป็นไปได้มากน้อยเพียงใด? ขึ้นอยู่กับว่าคุณเอาหลักฐานของความก้าวหน้าการวิจัยที่เกิดขึ้นเมื่อเร็ว ๆ นี้มากเพียงใด เราเริ่มเห็นว่าโมเดลสามารถทำงานได้หลายอย่าง ไม่ใช่แค่คาดเดาข้อความหรือเล่นเกม แต่ทั้งสองอย่าง เราเริ่มเห็น ความสามารถที่เกิดขึ้น จากแบบจำลองภาษา เรายังเริ่มเห็นส เปคเกม โดยที่ตัวแทนการเรียนรู้แบบเสริมกำลังค้นหาทางลัดเพื่อรับรางวัลแทนที่จะทำงานให้เสร็จตามที่เราต้องการ มีงานเขียนมากมายเกี่ยวกับความเป็นไปได้ของเหตุการณ์เหล่านี้ โดยมีความน่าจะเป็นหลายข้อผูกติดอยู่กับแต่ละแนวคิด แม้ว่าสำหรับฉันแล้ว ฟังดูน่าสงสัยเหมือนกับคนที่ใช้ “60%” แทนที่จะเป็น “ค่อนข้างเป็นไปได้” และมีความเข้มงวดในเชิงญาณวิทยา

ความกังวลที่กว้างกว่าคือด้วยการฝึกอบรมและความซับซ้อนที่เพียงพอ AI จะสามารถสร้างสมมติฐานของตนเองและทดสอบได้ สามารถรวมความรู้เกี่ยวกับโลกจากการดูข้อมูลภายนอกได้ (แนวคิดที่ว่าจากวิดีโอสามเฟรมจะสรุปภาพรวม ทฤษฏีสัมพัทธภาพ) และที่น่ากังวลที่สุดคือสามารถทำทั้งหมดนี้ได้โดยไม่จำเป็นต้องให้เราเห็นสิ่งที่มันคิดจริงๆ!

ปลายทางที่ดูเหมือนหลีกเลี่ยงไม่ได้ไม่ควรหลอกล่อให้เรากลายเป็นคนตาย การเดินทางหล่อหลอมจุดหมายปลายทาง มันเป็นเช่นนั้นในการผจญภัยในชีวิตที่ธรรมดาที่สุด นับประสานี้ ยิ่งใหญ่ที่สุดของพวกเขาทั้งหมด

เมื่อคุณเชื่อในความหลีกเลี่ยงไม่ได้ของการมีอยู่ของเครื่องจักรที่มีพลังมากพอ กลไกหนึ่งที่ในทางทฤษฎีสามารถทำซ้ำกระบวนการคิด การโต้วาที และข้อสรุปทั้งหมดของเราได้ แน่นอนว่าหนทางเดียวที่คุณสามารถทำได้คือหาวิธีที่จะทำให้เป้าหมายของมัน เช่นเดียวกับของคุณ เมื่อเราตกลงกันแล้วว่าเรากำลังสร้างพระเจ้าอย่างแท้จริง เราควรหาวิธีที่จะทำให้พระเจ้ารักเรา

นี่คือจุดสำคัญของการเคลื่อนไหวการจัดตำแหน่ง AI วรรณกรรมที่นี่กว้างใหญ่จนน่าสับสน เพราะผู้คนมักเรียกสิ่งที่ว่าความปลอดภัยของ AI หรือการจัดตำแหน่ง AI ในขณะที่หมายถึงอะไรก็ตามตั้งแต่อัลกอริธึม de-biasing เพื่อไม่ให้เป็นการเหยียดเชื้อชาติ ไปจนถึงการค้นหาสมการทางคณิตศาสตร์ที่สมบูรณ์แบบนั้นเพื่อให้ รู้ ว่า AI ในอนาคตจะไม่มีวันทำร้ายเรา . ความแตกต่างในการตรวจสอบว่าอัลกอริธึมการติดแท็กภาพถ่ายสามารถจดจำใบหน้าของทุกสีได้ แต่จะแตกต่างกันในเชิงคุณภาพเพื่อให้มั่นใจว่าตัวตนที่เหนือมนุษย์จะเห็นด้วยกับศีลธรรมของเราและไม่โกหกเรา

เพื่อให้ง่ายขึ้น มี ภาพรวมที่ดีจริงๆ ของแนวทางการจัดตำแหน่งต่างๆ ที่ผู้คนใช้ และวิธีที่พวกเขาแยกย่อยตามปัญหาที่พวกเขากำลังแก้ไข เมื่อพิจารณาจากภาพรวมแล้ว จะเห็นแนวโน้มที่ชัดเจนระหว่างสิ่งที่ผมเคยคิดว่าเป็นการสร้าง AI แบบเก่าที่ดี กับแนวทางเชิงทฤษฎีที่ดูเหมือนจะพยายามย้อนกลับทางศีลธรรมของวิศวกร

การวิจัยด้านความปลอดภัยของ AI เป็นหมากรุกมิติที่เจ็ดที่มีทฤษฎีสูงเกี่ยวกับสถานะในอนาคตที่อาจเกิดขึ้น กับคณิตศาสตร์หรือการวิจัยเฉพาะเกี่ยวกับสิ่งต่าง ๆ เช่นความสามารถในการตีความของมนุษย์ของอัลกอริธึมการเรียนรู้ด้วยเครื่องซึ่งโดยพื้นฐานแล้วแยกออกไม่ได้จากการวิจัย AI จริง นอกจากนี้ยังเป็นระบบการตั้งชื่อที่มีประโยชน์อย่างเหลือเชื่อสำหรับทีมในการบอกทุกคนว่าคุณกำลังระมัดระวังในขณะที่ทำสิ่งที่มีประโยชน์มากที่สุดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์!

ถ้าคุณไม่ทำเพนโรสและถือเอาโมเดลจิตสำนึกที่ไม่ใช้การคำนวณ คุณก็ค่อนข้างชัดเจนว่าคุณได้ให้สมมติฐานว่าในทางทฤษฎีแล้ว เราสามารถสร้างตัวแทนที่แก้ปัญหาได้อย่างน้อยก็เท่ากับที่มนุษย์ทำได้ ถ้าเราไม่ใช่ผู้วิเศษ ก็ไม่มีเหตุผลที่จะถือว่าเวทมนตร์สร้างเราขึ้นมาใหม่

แนวทางหนึ่งที่ใช้ในการประเมินความเป็นไปได้ของสิ่งนี้คือการดูว่าการจำลองสมองของมนุษย์ยากเพียงใด (การเชื่อมต่อไซแนปติก 100 ล้านล้านและเซลล์ประสาท 100 พันล้านเซลล์) และสารเคมีกว่า 100 ชนิดที่เป็นสื่อกลางในการส่งสัญญาณดังกล่าว และสภาพแวดล้อมโดยรอบที่บุคคลดิจิทัลนั้นสามารถเปิดใช้งานได้ การจำลองเพื่อดำเนินการอย่างถูกต้องเหมาะสม เราอาจเพิ่งสร้างทฤษฎีการอัปโหลดสมองแบบดิจิทัล

ตัวอย่างเช่น นี่คือวิถีเมแทบอลิซึมของมนุษย์ ซึ่งวางโครงร่างไว้ดูซับซ้อนมาก จนฉันหมดหวังในความสามารถของเราที่จะเขียนโค้ดให้เป็นระบบที่ไม่ขัดข้องในทันที

เป็นไปไม่ได้? ไม่ ตามที่ David Deutsch กล่าว ตราบใดที่กฎฟิสิกส์ไม่ได้ห้ามไว้ ก็อนุญาต นี้เป็นไปไม่ได้ แต่มันเป็นไปได้หรือไม่? เป็นไปได้ใน 20 ปีข้างหน้า? 100? ไม่มีใครรู้. เราสามารถลองกำหนดความน่าจะเป็นให้กับความไม่แน่นอนนี้ได้ แต่ถึงแม้จะใช้วิธีการลดทอนของการพยายามแบ่งสิ่งนี้ออกเป็นชิ้นๆ ที่เข้าใจได้ เราก็ยังคงขว้างปาเป้าในความมืด

หากกลไกการทำงานภายในสมองเกิดจากจำนวนไซแนปส์และการยิงของไซแนปส์เพียงอย่างเดียว มันอาจจะใกล้เคียงอย่างที่ทุกคนคิด ถ้าต้องการความเข้าใจในกระบวนการทางกายภาพ เคมี และชีวภาพต่างๆ ซึ่งส่วนใหญ่เป็นแบบแอนะล็อกมากกว่าดิจิทัล (ไซแนปส์ที่ยิงไม่ใช่ไบนารี 0 หรือ 1 ล้วนๆ แต่ขึ้นอยู่กับความแข็งแกร่งและความเร็วของแรงกระตุ้น) สิ่งนี้จะได้รับคำสั่งของ ขนาดซับซ้อนมากขึ้น หากเซลล์ประสาทแต่ละเซลล์เป็นมินิคอมพิวเตอร์มากกว่าการพลิกตัวเลขในเมทริกซ์ขนาดใหญ่ที่เป็นไปไม่ได้ มันก็จะยิ่งซับซ้อนมากขึ้นไปอีก!

เพิ่มความจริงที่ว่าการฝึกอบรมค่อนข้างแพง GPT-3 ใช้เวลามากกว่าหนึ่งเดือนและมีค่าใช้จ่ายประมาณ 936 MWh น่าจะเป็นตามคำสั่งของ 5 ล้านเหรียญ ด้วยตัวมันเอง หมายความว่าเมื่อต้นทุนลดลงและความสามารถเพิ่มขึ้น เราจะสามารถฝึกฝนโมเดลที่ใหญ่ขึ้นได้ แต่ก็หมายความว่าเราอาจไม่ได้สร้างโมเดลใหม่ๆ โดยไม่ตั้งใจโดยไม่ได้เปลี่ยนแปลงโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงานของเรา เมื่อพิจารณาถึง AGI ทางเลือกที่มีอยู่ในปัจจุบันและความสามารถในการสืบพันธุ์ของเราเมื่อเปรียบเทียบกับค่าใช้จ่ายด้านพลังงาน มีวิธีอื่นที่ต้องทำ

ถึงแม้ว่ามันจะเป็นไปได้ แต่สิ่งนี้จะส่งผลให้เกิดหายนะอย่างกว้างขวางหรือไม่? เราก็ไม่รู้เหมือนกัน ฉันรู้ว่าระบบ AI ชั้นนำของวันนี้ ป้อนข้อมูลของโลกทั้งใบอย่างระมัดระวังและฝึกฝนด้วยอัลกอริธึมที่ปรับแต่งอย่างประณีตเพื่อตอบคำถามของเราและตอบสนองความต้องการของเรา สนับสนุนด้วยแรงกระตุ้นที่เหลือเชื่อที่สุดที่มนุษยชาติเคยค้นพบมาเพื่อทำเงิน ดูเหมือนจะไม่ค่อยดีเท่าไหร่ Google’s Page 2 ห่วย และไม่ใช่เพราะมีเพียง 7 รายการที่ตอบคำถามของใครบางคนตลอดทั้งวันพุธ เช่นเดียวกับใครก็ตามที่ใช้คำแนะนำของ Amazon เพื่ออะไรก็ตาม!

แม้ว่าเราจะมีผลลัพธ์ที่น่าอัศจรรย์ เช่น Dall-e 2 และ GPT-3 ที่ทำให้เราประหลาดใจในฐานะการพิสูจน์แนวคิดที่มีความสามารถที่เหลือเชื่อ แต่เราก็ยังขาดสิ่งเหล่านี้ที่ดูเหมือนว่าจะใช้งานได้จริงในโลกแห่งความเป็นจริง ใช่ สิ่งนี้จะเปลี่ยนไป และโอเพ่นซอร์สของ Stable Diffusion จะช่วยได้ และฉันต้องเน้นว่าในหลาย ๆ ด้าน ฉัน เป็นนักเร่งความเร็วของ AI ที่ต้องการเห็นว่ามีประสิทธิภาพมากขึ้นและมีประโยชน์ แต่มันยุติธรรมที่จะบอกว่าถ้าคุณลากเส้นจาก “วิเคราะห์ความผิดปกติบางอย่างได้ดีพอ” ไปจนถึง “สมองจำลองของไอน์สไตน์” ความสามารถในปัจจุบันก็ใกล้จะถึงจุดเริ่มต้นอย่างน่าหดหู่

แต่เรากลับมาถือว่าพระเจ้า ขั้นแรกให้ตั้งสมมติฐานว่าเพราะบางสิ่ง สามารถ ปรับปรุงได้ สิ่งนั้นจึง จะ ดีขึ้น จากนั้นการตัดสินใจด้านลบของการปรับปรุงนั้นจะนำไปสู่การสูญพันธุ์อย่างมากของเรา รู้สึกเหมือนวางเกวียนไว้ข้างหน้าม้า คุณไม่สามารถข้ามขั้นตอนตรงกลาง 100 ขั้นในการทำนายอนาคตในขณะที่เชื่อว่าทุกสิ่งทุกอย่างจะเหมือนเดิม

เราควรมุ่งเน้นไปที่พื้นที่ที่ AI ในปัจจุบันขาดหายไป และดูว่าเราไม่สามารถทำให้พวกเขาสอดคล้องกับสิ่งที่เราต้องการเห็นมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นความถูกต้อง (การค้นหาและคำแนะนำ ผลการวิเคราะห์ความผิดปกติ) ข้อมูลที่ดีกว่าสำหรับการนำเสนอ (ข้อมูลที่รวบรวมจริงและการสังเคราะห์) หรือการทำความเข้าใจข้อผิดพลาดที่อาจลุกลามในระบบ AI ใดๆ ก็ตาม สิ่งนี้ทำให้รู้สึกเหมือนเป็นสถานที่ที่ยอดเยี่ยมสำหรับคนฉลาด จะใช้เวลากับ และระบบเหล่านี้ไม่มีปัญหาการขาดแคลน – เรามีหลายพื้นที่ที่การใช้ AI ทำให้เกิดความเสียหายอย่างมากเนื่องจาก AI ไม่เข้าใจความเป็นจริงดังตัวอย่าง การปฏิเสธประกันชีวิต นี้แสดงให้เห็น

งาน AI ไม่ใช่งานการกุศล แม้ว่าคุณจะมองว่ามันเป็นการพลิกกลับของความเสี่ยงในการสูญพันธุ์ การเปรียบเทียบไม่ใช่เครื่องมือในการให้เหตุผลที่ยอดเยี่ยมเมื่อคุณนำไปใช้กับสมการ Drake Equation ซึ่งตัวแปรครึ่งหนึ่งเป็นตัวยึดตำแหน่ง วิธีเดียวที่จะป้องกันสิ่งที่เรียกว่าหายนะคือการทำงานหนักเพื่อสร้าง AI และแก้ไขปัญหาในทุกขั้นตอน

สิ่งนี้จะทำให้ AI ปลอดภัยยิ่งขึ้นในการใช้งาน แท้จริงแล้วในกรณีของรถยนต์ที่ขับด้วยตนเองหรือระบบยุติธรรม algos แต่ยังฝังความรู้สึกที่ลึกซึ้งของมนุษยชาติไว้ในกระบวนการ บางทีเมื่อเราออกแบบบางสิ่งที่สามารถสร้างนาโนเทคโนโลยีแห่งอนาคตด้วยพลังที่เปลี่ยนเราทุกคนให้กลายเป็นคลิปหนีบกระดาษได้ในทันที มันก็จะเข้าใจว่าทำไมการทำเช่นนั้นจึงผิดศีลธรรม

เราสามารถพูดคุยเกี่ยวกับการกระทำสำคัญทั้งหมดที่เราต้องการ และจินตนาการถึงสถานการณ์ที่คลุมเครือที่จะนำไปสู่ ​​AI อันทรงพลังที่มีความสามารถมากจนสามารถจำลองกระบวนการควอนตัมชีวภาพได้อย่างแม่นยำซึ่งไม่ลืมความต้องการของมนุษยชาติอย่างเพียงพอ เพื่อให้มีความสุขที่จะเปลี่ยนทุกอย่างที่เห็นเป็นคลิปหนีบกระดาษ แต่สิ่งสำคัญอย่างยิ่งที่จะชี้ให้เห็นว่านี่เป็นตำนานการทำลายล้าง มันเป็น สันทราย ที่เขียนชีวประวัติของตัวเอง

แฟรงเกนสไตน์อาจเป็นตำนานที่ไม่ถูกต้องสำหรับเวลาของเรา ตำนานที่ดีกว่าที่ควรจำไว้คือเฟาสต์ เป็นการล่อลวงของเขาเองที่จะใช้พลังขั้นสูงสุดสำหรับความชั่วร้ายที่ทำให้เขาหลงทาง เมื่อเราเลือกที่จะสร้างเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นเรื่อย ๆ เพื่อช่วยให้เราคิดว่าต้องใช้อย่างชาญฉลาด เช่น ไม่เลือกใช้กระบวนการอัลกอริธึมที่มีข้อผิดพลาดเพื่อแก้ไขข้อกังวลของมนุษย์เมื่อพูดถึงเรื่องต่าง ๆ เช่น การประกันตัวหรือการอนุมัติประกันชีวิต

สิ่งนี้ให้ความรู้สึกเหมือนเป็นทางเลือกทางศีลธรรมมากกว่าความจริงเกี่ยวกับชีวิตที่อธิบายไม่ได้ เป็นสิ่งที่เราเลือก ได้ ไม่มีทางลัดในการแก้ปัญหาชีวิตขั้นสุดท้าย มันคือความอุตสาหะวนซ้ำไปซ้ำมา

เหนือสิ่งอื่นใด คือ แท้จริงสำหรับตัวท่านเอง และจะต้องเป็นไปตามนั้น ในคืนนั้น ท่านจะไม่พูดเท็จต่อผู้ใด

ทุกคนรักใครสักคนที่แท้จริง เมื่อเราเดินทางเราต้องการมีประสบการณ์ที่แท้จริง ไม่ใช่รีสอร์ตหรูๆ ที่ตัดคุกกี้ เมื่อเราหางาน เราต้องการให้มีความเชื่อที่แท้จริงในสิ่งที่กำลังแข่งขัน เราต้องการให้หัวหน้าของเราสนใจในความเป็นอยู่ที่ดีของเราอย่างแท้จริง เราต้องการให้นักการเมืองของเรารู้สึกเหมือนเป็นคนจริง (TM) และเป็นคนจริง อันที่จริงแล้ว เราต้องการสิ่งนี้มากจนเรามองข้ามขยะทุกประเภทอย่างลวกๆ เพื่อค้นหาขยะที่ให้ความรู้สึกเหมือนจริง

เราต้องการให้นิยายของเรามีความสมจริงมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการเป็นตัวแทนของประเภทของผู้คนที่เราเห็นรอบตัวเรามากขึ้น หรืออารมณ์ที่ตัวละครต้องเผชิญ หรือความจริงที่ว่าเอเลี่ยนสีน้ำเงินที่อาศัยอยู่ในจักรวาลคู่ขนานมีพฤติกรรมในแบบที่ให้ความรู้สึกเหมือนจริงเกินไป

ในธุรกิจ ความไว้วางใจของผู้บริโภคอยู่ ในระดับต่ำ และผู้คนไว้วางใจผู้อื่นที่พูดถึง คุณค่า มากกว่าแค่ผลิตภัณฑ์ ใน ภาพยนตร์ เป็นการแนะนำความหลากหลายในการคัดเลือกนักแสดง ฉาก และเรื่องราว Black Panther ถือเป็นของจริงและคู่ควรกับการเฉลิมฉลอง เพราะถึงแม้จะเป็นเรื่องปลอมในประเทศปลอม แต่การ พรรณนา ถึงทวีปนั้นเป็นแรงบันดาลใจในแบบที่ผู้คนจะพบว่าเป็นของ จริง

การแต่งกายของวากันดาได้รับแรงบันดาลใจจากเสื้อผ้าพื้นเมืองและศิลปะจากภูมิภาคต่างๆ ทั่วแอฟริกา

ปีเตอร์ แจ็กสัน ซึ่งคาดว่าจะมีเวลาเพียง 266 วันในการรวบรวมฮอบบิทไตรภาคไตรภาค กล่าวว่าเขากำลัง แสดงมัน ในกองถ่าย

ไตรภาค Hobbit ที่ดูสะอาดสะอ้าน สะอาด และ ‘เป็นสีทอง’ อย่างอธิบายไม่ถูก ขาดความถูกต้องแท้จริงของไตรภาคดั้งเดิม โดยอาศัย CGI มากกว่าการออกแบบฉากที่ประณีตและตัวละครที่ออกแบบอย่างพิถีพิถัน

และเมื่อพูดถึงการผลิตที่มากเกินไป ซีรีส์ใหม่ที่ Amazon กำลังสร้างในจักรวาลเดียวกันก็มีการร้องเรียนเช่นเดียวกัน

ฉันทามติอย่างท่วมท้นหมายถึง “กลิ่นของการผลิตมากเกินไป” โดยหลายๆ ประเด็นเน้นถึงสุนทรียศาสตร์ที่ “สะอาด สมบูรณ์แบบ และสดใสจริงๆ” ที่คิดถึง “สิ่งสกปรก” ที่เป็นลักษณะเฉพาะในภาพยนตร์ LOTR

แฟนๆไม่ชอบความสวยงามที่ดูไม่น่าเชื่อถือ ดังที่บทความกล่าวไว้ มันยังเกี่ยวกับ Boba Fett airbrushing Tatooine โดยไม่สนใจกรวดและสิ่งสกปรกที่ให้ความรู้สึกเหมือนจริง Mad Max สร้างชื่อขึ้นมาเพราะให้ความรู้สึกเหมือนจริง เป็นของแท้ มากกว่าความสมบูรณ์แบบของวิดีโอเกมแบบแอร์บรัช

แม้แต่ในเพลงก็เป็นการถกเถียงกันอย่างต่อเนื่อง ศิลปินมีความจริงใจน้อยลงในทุกวันนี้เพราะพวกเขาพึ่งพาจังหวะราคาถูกและเนื้อเพลงที่มากเกินไปเพื่อให้ได้ขนาดใหญ่หรือไม่? นี้แตกต่าง/ดี/ไม่ดี?

แน่นอนว่ายังมีศิลปินตัวจริงอยู่และเข้าใจได้ง่ายว่าทำไมถึงขึ้นสู่จุดสูงสุด ศิลปินอย่าง Adele, Hudson Mohawke, Young Thug พวกเขาเป็นผู้กำหนดเทรนด์ที่ไม่ได้รับผลกระทบจากสิ่งที่ได้รับความนิยม ฉันมีความเชื่อว่าความเป็นของแท้มักจะตัดผ่านดินที่เป็นภูมิทัศน์ทางดนตรีในปัจจุบันและด้วยการค้นพบที่ยากขึ้นเรื่อยๆ (เพราะว่าต้องคัดแยกวัสดุจำนวนมาก) ฉันคาดการณ์ว่าความถูกต้องจะมีความสำคัญมากขึ้นเมื่อเราทำเสร็จแล้ว ทศวรรษ

หรืออันที่ฉุนเฉียวเป็นพิเศษ

หากศิลปินดำเนิน ชีวิต ตามเนื้อเพลง ช่วยให้คุณดื่มด่ำกับโลกทัศน์ของพวกเขามากขึ้นไหม เพลงจะตีหนักกว่ามากไหมถ้ามันมาจากมุมมองจริงแทนที่จะเป็นเพลงในจินตนาการ? ตัวอย่างเช่น เมื่อฟังผลงานของ Alice in Chains 90 เนื้อเพลงของ Layne Staley ตีหนักกว่านั้นมากสำหรับฉัน โดยรู้ว่าเขากำลังเผชิญกับการเสพติดที่แย่มาก และรู้ว่ามันจบลงอย่างไรสำหรับเขาทำให้เพลงเหล่านั้นตกต่ำมากขึ้นถึง 1,000 เท่า (และมีความหมายด้วย) ฉันคิดว่า)

โลกทั้งใบเป็นเวที และชายและหญิงทั้งหมดเป็นเพียงผู้เล่น พวกเขามีทางออกและทางเข้า

เชคสเปียร์ใช้มันเพื่อหมายความว่าเราได้รับมอบหมายบทบาทจากพระเจ้า ให้เล่นเหมือนกับนักแสดงที่เล่นตามบทบาท เรากลับกันตอนนี้ เราเล่นบทบาทให้กันและกัน แทนที่จะเป็นโหมดรวมศูนย์ของพระเจ้าในจินตนาการในฐานะผู้ชม ตอนนี้เราเล่นส่วนนั้นให้กันและกัน

เมื่อเขาพูดแบบนั้น Jacques ก็เศร้าโศก มองโลกในแง่ร้าย ครุ่นคิด และใช้เวลาคิดเรื่องสำคัญๆ ที่ยิ่งใหญ่เกี่ยวกับโลก เขาถูกเนรเทศและอาศัยอยู่ในป่าอาร์เดน ส่วนโค้งของตัวละครทั้งหมดของเขาเป็นหนึ่งในการวิจารณ์ที่งี่เง่าเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นรอบตัวเขา นักเขียนบทใหม่มีชีวิตขึ้นมา จากท่วงทำนองของวิลเลียม แฮซลิตต์

จาคเป็นตัวละครที่ครุ่นคิดเพียงอย่างเดียวในเช็คสเปียร์ เขาคิดและไม่ทำอะไรเลย อาชีพทั้งหมดของเขาคือการทำให้จิตใจของเขาสนุก และเขาก็ไม่สนใจร่างกายและโชคชะตาของเขาโดยสิ้นเชิง เขาเป็นเจ้าชายแห่งความเกียจคร้านทางปรัชญา ความหลงใหลเพียงอย่างเดียวของเขาคือความคิด เขาไม่ได้ให้คุณค่ากับสิ่งใดเลย แต่เพราะมันทำหน้าที่เป็นอาหารสำหรับการไตร่ตรอง เขาสามารถ “ดูดความเศร้าโศกออกจากเพลงเหมือนพังพอนดูดไข่”;

ไม่ว่าคุณจะเอาจริงเอาจังกับ Jacques หรือไม่ และไม่ว่าเขาจะเป็นนักปรัชญาตัวยงหรือไม่ก็ตาม ความคิดของเขาเกี่ยวกับวิธีที่เราเล่นบทบาทต่างๆ ในแต่ละช่วงเวลาในชีวิตของเรานั้นเป็นความจริง

เช็คสเปียร์ทำสิ่งนี้ที่อื่นเช่นกัน แฮมเล็ตพูดอะไรบางอย่างที่เทียบเท่ากัน อันโตนิโอในพ่อค้าแห่งเวนิสก็เช่นกัน ไม่ต้องพูดถึงแนวคิดที่ว่าเราเป็นผู้เล่นบนเวทีใหญ่เคยมีคนกล่าวไว้ก่อนหน้านี้โดยพีทาโกรัส ซึ่งมีอายุของมนุษย์ดังที่อริสโตเติลกล่าวไว้ และโดยทั่วไปมักแพร่หลายในเรื่องราวส่วนใหญ่เกี่ยวกับความคิดเชิงปรัชญาหรือเทววิทยา

รู้สึกเหมือนมีแนวโน้มที่นี่

มีจุดสำคัญที่การกระทำของเราเปลี่ยนแปลงโดยพื้นฐานในบางวิธีเมื่อเราคิดว่ามีคนกำลังเฝ้าดูเราอยู่ David Elkind นักจิตวิทยาเด็กที่มีชื่อเสียงสูง (ฉันหมายถึงนักจิตวิทยาที่มีชื่อเสียง ไม่ใช่ในฐานะเด็ก) เป็นผู้บัญญัติศัพท์ว่า Imaginary Audience ในปี 1967 เขาตั้งขึ้นเพื่อชี้ให้เห็นถึงความเชื่อที่เราอยู่ภายใต้การสังเกตของเพื่อนฝูงอย่างต่อเนื่อง

เช่นเดียวกับเมื่อคุณคิดว่าสิ่งที่คุณได้ทำไปแล้วมีบทบาทในจินตนาการของผู้อื่นมากกว่าที่คุณทำ!

ทฤษฏีในพื้นที่นี้ส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับความจริงที่ว่า คุณคิดว่าผู้ฟังของคุณเป็นใครและใครเป็นผู้ฟังของคุณ มักจะแตกต่างกัน

เมื่อเราทำตัวราวกับว่าสำหรับกลุ่มผู้ชมจำนวนมาก เรามักจะ ปรับ ความคิดเห็นของเราตามผู้ที่เราคิดว่าเรากำลังคุยด้วย และมันก็เหมือนกับการโน้มน้าวใจตัวเองว่าผู้ฟังที่คุณพูดด้วยจริงๆ นั้นคล้ายกับคนในจินตนาการ การแสดงตัวตนของเราว่าเราเป็นใครเป็นส่วนประกอบสำคัญของคำพูดมากกว่าข้อมูลที่มีอยู่ภายใน

เมื่อมีคนเฝ้าดูคุณ คุณสามารถเปลี่ยนพฤติกรรมของคุณได้หลายวิธี: สิ่งนี้เรียกว่า ‘เอฟเฟกต์ผู้ชม’ พฤติกรรมทางสังคม เช่น การแสดงตนเพื่อสังคมหรือรูปแบบการจ้องมองที่เปลี่ยนไป อาจถูกใช้เป็นสัญญาณของชื่อเสียง และอาจมีแนวโน้มที่จะเกิดผลกระทบต่อผู้ฟังโดยเฉพาะ

คุณไม่เพียงแค่แสดงความเห็นอีกต่อไป คุณเป็นคน ประเภทที่จะยอมรับความคิดเห็นดัง กล่าว

ไม่มีใครจะทำแบบนั้นได้เว้นแต่พวกเขาจะรู้ว่ามีคนดูพวกเขาอยู่

สิ่งนั้นคือ เมื่อคุณรู้ว่ามีคนกำลังดูอยู่ คุณจะเปลี่ยนการกระทำของคุณ พระเจ้าที่มีชื่อเสียงเล่นบทนี้ในบางมุมของการวิเคราะห์เชิงเทววิทยาเกี่ยวกับพฤติกรรมทางจริยธรรม แต่ไม่ใช่แค่พระเจ้าเท่านั้น

พฤติกรรมการแสดงหมายถึงเราทำสิ่งต่าง ๆ เพียงเพราะผู้ฟังเป็นแนวหน้า เช่นการทำฟาร์มหมั้นหรือโพสต์เพื่อชอบ

แต่ไม่ใช่แค่ออนไลน์เท่านั้น ในองค์กรสมัยใหม่ เราถือเอาว่าเป็นบทความแห่งศรัทธาเกือบที่ผู้คนทำงานหนักขึ้นเมื่อเรารู้ว่ามีคนกำลังดูอยู่ นี่คือ HBR ที่ใช้ความเชื่อที่มีอยู่แล้วและบรรจุหีบห่อ

นักจิตวิทยาสังคมทราบมาหลายทศวรรษแล้วว่าผู้คนมีแรงจูงใจที่จะทำงานหนักขึ้นเมื่อมี คนอื่น ดู เมื่อถูกสังเกต ผู้คนจะวิ่งเร็วขึ้น มีความคิดสร้างสรรค์มากขึ้น และคิดหนักขึ้นเกี่ยวกับปัญหา

ในทางพาดพิง สิ่งนี้ให้ความรู้สึกว่าเหตุใดผู้จัดการส่วนใหญ่จึงหมดหวังที่จะให้ผู้คนกลับเข้าไปในสำนักงานและอยู่ภายใต้การเฝ้ามองของพวกเขา แต่ไม่ต้องกลัว ผู้เขียนบอกเราว่า ไม่จำเป็นต้องมีความใกล้ชิดทางกายภาพ

คนที่บันทึกด้วยกล้องก็มีประสิทธิภาพพอๆ กับผู้สังเกตการณ์ที่เป็นมนุษย์จริงๆ

อึก. อย่างไรก็ตาม. ไม่ใช่แค่ผลของการถูกสังเกตหรือเป็นผู้สังเกตการณ์เท่านั้น มีแง่มุมต่างๆ ในชีวิตของเราที่กลายเป็นการเล่นให้กับผู้ชมทั้งหมดโดยหวังว่าจะมีสักวันหนึ่ง มีบทความ Verge ที่ยอดเยี่ยมที่พูดถึงความรู้สึกสะเทือนใจเมื่อ สตรีมวิดีโอ Twitch เป็นเวลาหลายปีโดยไม่มีผู้ชม และมีความหวังที่ปลายอุโมงค์นั้น มีเคล็ดลับเกี่ยวกับวิธีการที่จะดีขึ้นในอาชีพที่เลือกนี้

“คิดว่ามันเหมือนกับว่าคุณกำลังอัดรายการทอล์คโชว์และคุณเป็นเจ้าภาพ” Redditor Neon_Nazgul เขียนในกระทู้ที่ให้คำแนะนำแก่สตรีมเมอร์ที่ผิดหวัง “บางครั้งมีผู้ชมในสตูดิโอ และบางครั้งคุณกำลังถ่ายทำบางสิ่งที่ผู้ชมจะดูในภายหลัง”

ดังที่คุณจะได้สังเกต กุญแจสำคัญคือการมีผู้ฟังในจินตนาการที่คุณพูดด้วย ด้วยความหวังว่าจินตภาพจะกลายเป็นของจริง

แน่นอนว่าโซเชียลมีเดียสมัยใหม่เต็มไปด้วยผู้ชมในจินตนาการ ยกเว้นตอนนี้บางคนปรบมือ จินตภาพที่นั่นกลายเป็นของจริง

การสื่อสารไม่เพียงทำหน้าที่เป็นช่องทางในการเคลื่อนย้ายข้อมูลเท่านั้น แต่ยังเป็นข้อมูลเมตาที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นในประเภทของข้อมูลที่สื่อถึง ด้วยประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นในการสนทนาส่วนใหญ่ของเรา เราจึงกลายเป็นนักแสดงและนักแสดง

ดังนั้น: เราต้องการความถูกต้องมากขึ้นในทุกวันนี้ ในขณะเดียวกัน มาตรการเชิงปฏิบัติก็เพิ่มจำนวนขึ้นเรื่อยๆ

และฉันคิดว่ามันเกี่ยวข้องกัน

เมื่อเราเชื่อมต่อถึงกันมากขึ้นเรื่อยๆ เราทุกคนก็อยู่ต่อหน้ากัน ทุกสิ่งที่เราทำกลายเป็นผลงาน และแม้ในขณะที่ความเป็นจริงนี้ได้แทรกซึมเข้าไปในจิตสำนึกของสาธารณชนแล้ว เราอาจแสดงปฏิกิริยาเกินจริงโดยเน้นหนักไปที่ความถูกต้องเป็นหลักเป็นทางออก ความถูกต้องได้กลายเป็นแบรนด์ด้วยการประชดประชันที่ดี

ในโลกที่ใครๆ ก็แสดงกันหมด เราจะไม่ให้อะไรกับคนที่เห็นแล้วเป็นเรื่องจริง!

ในที่สุด เงินกระดาษก็กลับคืนสู่คุณค่าที่แท้จริง: ศูนย์

วอลแตร์

เศรษฐกิจส่วนใหญ่ในโลกสร้างขึ้นจากรูปแบบการเก็บภาษี พวกเขาสร้างสิ่งที่น่าสนใจและเรียกเก็บเงินจากคุณเพื่อใช้มัน ราคาที่พวกเขาเรียกเก็บจากคุณมักจะเป็นอัตราที่ตลาดกำหนดซึ่งสูงกว่าต้นทุนที่เกิดขึ้นในการสร้างและบำรุงรักษา หากคุณประสบความสำเร็จอย่างมาก คุณครองเฉพาะกลุ่ม คุณให้บริการที่ประเมินค่าไม่ได้และไม่สามารถทดแทนได้ การชำระเงินนี้จะกลายเป็นภาษี

เรายังกล่าวอีกว่าบริษัทที่ประสบความสำเร็จอย่าง Stripe นั้นเป็นเหมือนการเสียค่าผ่านทางในการค้าทางอินเทอร์เน็ตของคุณ มันตัดธุรกรรมทั้งหมดและใช้เพื่อจัดหาเงินทุนให้กับบริการของคุณ เหมือนภาษีมาก

แต่ในทางเศรษฐศาสตร์ มีวิธีการอื่นสำหรับรัฐบาลในการทำเงิน นั่นคือ seigniorage Seigniorage คือกำไรที่รัฐบาลทำโดยการออกสกุลเงิน โดยปกติแล้วจะไม่ใช่แหล่งรายได้หลัก แต่ก็ยังห่างไกลจากความไม่มีนัยสำคัญ ตัวอย่างเช่น หากการสร้างเหรียญ 1 ปอนด์มีค่าใช้จ่าย 0.1 ปอนด์ การออกเหรียญนั้น (โดยไม่มีการลดค่าเงิน) ก็ทำให้รัฐบาลร่ำรวยขึ้นเพียง 0.9 ปอนด์เท่านั้น

วิธีนี้ใช้ไม่ได้กับตลาดเอกชนมากนัก

(ในทางเทคนิคมีทางเลือกที่สามในการขายสินค้าและบริการในตลาด แต่ปกติแล้วนั่นเป็นสิ่งที่เกิดขึ้น ภายใน เศรษฐกิจมากกว่าภายนอก)

ระบบแลกเปลี่ยนสินค้าที่คุณจะแลกเปลี่ยนข้าวสาลีเป็นผ้าหนึ่งถัง เป็นตัวอย่างของระบบที่ซึ่งคุณมีอำนาจโดยปริยายเทียบเท่ากับจำนวนเงินที่ซื้อขาย แต่เนื่องจากแต่ละคนสร้าง “สกุลเงิน” ของตัวเอง จึงไม่ได้ถูกใช้เป็นส่วนเกิน

ระบบที่ดีขึ้นเล็กน้อยเกิดขึ้นเมื่อเมืองและเมืองและบางมณฑลสร้างสกุลเงินของตนเอง แต่ละแห่งสามารถเพิ่มเงิน (บางส่วน) ได้จริงโดยการพิมพ์สกุลเงินในราคาถูกแทนที่จะเก็บภาษีจากผู้คน

มีปัญหากับมันแน่นอน อัตราเงินเฟ้อเป็นสิ่งสำคัญที่สุด โดยที่การสร้างสกุลเงินใหม่เกินกำลังผลิตของเศรษฐกิจส่งผลให้เกิดแรงกดดันด้านเงินเฟ้อ ตัวอย่างที่ฉันชอบคือ เจงกีสข่าน เป็นตัวอย่างที่นี่ ตามที่ฉันเขียนใน เรื่องระบบการเงินสองระบบ

สิ่งนี้ยังคงเกิดขึ้นในระดับหนึ่ง ตัวอย่างเช่น Brixton เริ่มต้นสกุลเงินของตัวเอง เพื่อให้เงินหมุนเวียนมากขึ้นภายในระบบนิเวศในท้องถิ่น แต่พวกเขายังคงอยากรู้อยากเห็นเป็นส่วนใหญ่

ทุกวันนี้ หลังจากต่อสู้กับกลุ่มผู้ปลอมแปลงสกุลเงินแล้ว เศรษฐกิจส่วนใหญ่ก็ลดลง ไม่ว่าพรรคพวก MMT จะพูดอะไรก็ตาม และการฉ้อโกงไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนอย่างแน่นอน ตัวอย่างเช่น

ในปี 2550 แองเจิล ครูซ ผู้ก่อตั้ง United Cities Corporation (TUC) ประกาศว่าเขากำลังจัดตั้งสกุลเงิน “ตามสินทรัพย์” ทางเลือกชื่อ “United States Private Dollars” ครูซอ้างว่าดอลลาร์สหรัฐฯ ได้รับการสนับสนุนจากมูลค่าสุทธิรวมของสินทรัพย์ของสมาชิก และได้พิมพ์สกุลเงินส่วนตัวมูลค่า 6 พันล้านดอลลาร์ สินทรัพย์สำรองอ้างว่ามีมูลค่า 357 พันล้านดอลลาร์ สกุลเงินดังกล่าวมีสโลแกนว่า “In LORD We Trust” … ในปี 2008 ครูซถูกตัดสินโดยคณะลูกขุนใหญ่ของรัฐบาลกลางในฟลอริดาในข้อหาสมรู้ร่วมคิดหนึ่งครั้งเพื่อฉ้อโกงสหรัฐอเมริกาและอีกหกข้อหาฉ้อโกงธนาคารในขณะที่พยายามรับเงินดราฟท์ธนาคารของ United Cities เพื่อนร่วมงานคนหนึ่งถูกตัดสินว่ามีความผิดในข้อหาที่เกี่ยวข้องและถูกตัดสินจำคุกเป็นเวลาแปดปี แองเจิล ครูซ ถูกจับในที่สุดในปี 2020

แต่ฉันพูดนอกเรื่อง เหตุผลหนึ่งที่ทำให้รู้สึกยากที่จะทำในโลกส่วนตัวก็เพราะเช่นเดียวกับระบบแลกเปลี่ยนสินค้า seigniorage ไม่ได้แปลได้ดีในการแลกเปลี่ยนสินค้าสำหรับสินค้าอื่นๆ ใช้งานได้ก็ต่อเมื่อคุณทำงานด้วยเงินโดยตรงเท่านั้น เป็นรางวัลที่คุณได้รับจากการสร้างสภาพคล่องอย่างแท้จริง

แต่เดี๋ยวก่อน ตลาดส่วนตัว ทำ เงินให้กับลูกค้า ผู้ใช้ และผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ไม่ใช่ทำเงินเหมือนกำไร แต่ ทำ เงินเหมือนคะแนนสะสม ดั่งบทเพลงเก่าๆ

เงินเป็นเรื่องของหน้าที่สี่ สื่อ การวัด มาตรฐาน ร้านค้า

เมื่อฉันบินบริติชแอร์เวย์และได้รับคะแนน (แย่มาก) นี่เป็นวิธีสำหรับพวกเขาในการ สร้าง เงิน เพียงวิธีเดียวที่สามารถใช้ได้ภายในขอบเขตเล็ก ๆ เล็ก ๆ ของเที่ยวบินบริติชแอร์เวย์ (แย่มาก) เมื่อฉันซื้อสตาร์บัคส์และใช้แต้มสะสมที่ฉันมีกับพวกเขา (หรือลืมรหัสผ่าน) นั่นคือพวกเขาสร้างรายได้ด้วย

อย่างไรก็ตาม พวกเขาไม่ได้รับ seigniorage จากสิ่งนี้ เพราะเงินที่พวกเขาสร้างขึ้นไม่สามารถใช้ร่วมกับสิ่งอื่นในระบบเศรษฐกิจได้ บริติชแอร์เวย์ไม่สามารถพิมพ์คะแนนสายการบิน (แย่มาก) ทั้งหมดและเข้ายึด United ได้ พวกเขาแบกรับค่าใช้จ่ายในการพิมพ์เงินนั้น (การให้ส่วนลดแก่ผู้ใช้เป็นต้นทุน) แต่พวกเขาไม่ได้รับผลประโยชน์ โดยตรง พวกเขาแค่หวังว่าผลประโยชน์ทางอ้อมของการมีคนอย่างฉันบินเพิ่มอีกหรือสามเที่ยวบินจะชดเชยให้พวกเขาให้คะแนนฉัน

(จนถึงตอนนี้ที่พวกเขามี เพียงเพราะการแลกคะแนน BA ดูเหมือนว่าจะต้องจองเที่ยวบินจากลอนดอนไปยังสตอกโฮล์มในช่วงกลางฤดูหนาวล่วงหน้าหกเดือนในตอนเที่ยงของวันพุธเท่านั้น)

ซึ่งหมายความว่าวิธีเดียวที่จะสร้าง seigniorage ตามรูปแบบรายได้ของคุณคือการสร้างความต้องการสำหรับสกุลเงินของคุณก่อน และคุณทำได้โดยการสร้างมูลค่ามหาศาลให้กับเศรษฐกิจที่คุณสร้างขึ้นเพื่อใช้สกุลเงินนั้น

แต่ทำไมเงินของคุณควรมีค่า? ถ้าฉันสร้างสกุลเงินที่เรียกว่า $LOOP ในวันพรุ่งนี้ ไม่มีเหตุผลที่จะเชื่อได้ว่ามูลค่ารวมของสกุลเงินทั้งหมดที่ฉันออกคือ 1 ดอลลาร์ นับประสา 1 พันล้านดอลลาร์หรือ 1 ล้านล้านดอลลาร์

คุณ สามารถ สนับสนุนโดยส่วนของ บริษัท ที่คุณพยายามหารายได้ผ่านทาง seigniorage แม้ว่า บริษัท จะสร้างมูลค่าที่แท้จริงได้ดีกว่า แม้ว่าในกรณีเช่นนี้ การสร้างรายได้จากสิ่งที่คุณสร้างขึ้นมักจะง่ายกว่าโดยใช้การเก็บภาษีเป็นวิธีการ มากกว่าการหารายได้ที่ยากกว่ามาก

คุณ สามารถ สำรองได้โดยการซื้อสินทรัพย์ในลักษณะต่างๆ แล้วใช้สิ่งนั้นเพื่อหนุนหลังมูลค่า นี่เป็นวิธีการทำงานของสกุลเงินที่หนุนด้วยทองคำแม้ว่าจะไม่มีส่วน เศรษฐกิจ จริงก็ตาม

แต่นี่เกือบจะเป็นคำจำกัดความที่สมบูรณ์แบบของสภาวะแวดล้อมแบบ Zero seigniorage ซึ่งคุณจำเป็นต้องใช้เงินจำนวนเท่ากันกับสกุลเงินเพื่อสร้างสกุลเงิน และคุณสามารถสร้างรายได้เหนือสิ่งอื่นใดได้ด้วยการเพิ่มฟังก์ชันการทำงานเพิ่มเติม USDC จาก Circle เป็นตัวอย่างที่ดีที่นี่ การสร้าง USDC ไม่ใช่สิ่งที่ทำให้พวกเขาได้รับรายได้ แต่เป็นบริการที่ Circle มอบให้มากกว่านั้น รวมถึงการคิดดอกเบี้ย

แล้วจะเหลืออะไร?

ขั้นแรก คุณ อาจ ลองเริ่มต้นระบบเศรษฐกิจ จากนั้นใช้สิ่งนั้นเพื่อหนุนค่าเงิน ซึ่งเทียบเท่ากับเศรษฐกิจแบบ fiat ซึ่งกำลังซื้อของ USD ขึ้นอยู่กับความแข็งแกร่งของเศรษฐกิจสหรัฐฯ

หากทำโดยบริษัทที่เป็นคำจำกัดความของสกุลเงินส่วนตัว และไม่เพียงแค่นั้น การเพิ่มการดูถูกการบาดเจ็บ ยังเป็นเรื่องปกติ

ปัจจุบันมีสกุลเงินที่ออกโดยเอกชนมากกว่าสี่พันสกุลในกว่า 35 ประเทศ ซึ่งรวมถึง การแลกเปลี่ยนทางการค้า เชิงพาณิชย์ที่ใช้เครดิตการแลกเปลี่ยนเป็นหน่วยของการแลกเปลี่ยน การแลกเปลี่ยนทองคำและเงินส่วนตัว เงินกระดาษในท้องถิ่น ระบบเครดิตและเดบิตด้วยคอมพิวเตอร์ และ สกุลเงินดิจิทัล หมุนเวียน เช่น สกุลเงินดิจิทัล

นี้ยังฟังดูยาก! เพราะคุณจำเป็นต้องสร้างเศรษฐกิจที่สกุลเงินของคุณทำงาน และคุณต้องทำเช่นนี้โดยไม่ต้องมีสกุลเงินเพื่อสร้างเศรษฐกิจด้วย! ปริศนา

ตกลง. การเปรียบเทียบที่เป็นประโยชน์อย่างหนึ่งก็คือจากวิทยาศาสตร์จรวด อดทนกับฉัน หากคุณต้องการความเร็วหลบหนีเพื่อไปให้ถึง เช่น Titan (อย่างที่ควรจะเป็น) มันไม่ง่ายเหมือนการตั้งเป้าหมายบน Titan และเหยียบคันเร่ง

เมื่อจรวดต้องการเพิ่มความเร็วหรือเปลี่ยนวิถีของมัน พวกมันจะใช้สิ่งที่มีอยู่รอบตัวพวกมัน วิธีการคือตัว ช่วยแรงโน้มถ่วง **ใช้แรงโน้มถ่วงของเทห์ฟากฟ้าขนาดใหญ่เพื่อยิงหนังสติ๊กตัวเองไปในทิศทางที่ถูกต้อง ยานอวกาศโวเอเจอร์ทั้ง 1 และ 2 ใช้มัน ยานโวเอเจอร์ 2 นิยมใช้มันเพื่อเยี่ยมชมก๊าซยักษ์ ทั้งสี่ของพวกเขาในช่วงทศวรรษที่ 80 Cassini ใช้มันไปถึงดาวเสาร์ Messenger ใช้ที่ Venus

การเปรียบเทียบว่าการไม่ใช้สิ่งที่เรามีอยู่รอบตัวเราดูเหมือนจะเป็นการสิ้นเปลืองครั้งใหญ่หากคุณต้องการทำอะไร คุณสามารถใช้จุดศูนย์ถ่วงที่มีอยู่เพื่อช่วยให้คุณเข้าถึงศูนย์ใหม่ได้ (หรือในกรณีนี้คือการสร้าง)

ดังนั้นสิ่งที่เทียบเท่าทางเศรษฐกิจคืออะไร? การใช้เครือข่ายเศรษฐกิจขนาดเล็กที่มีอยู่เป็นวิธีการบูตสแตรป ใช้ผลิตภัณฑ์และโซลูชันที่มีอยู่กับลูกค้าและผู้ใช้และพนักงานเป็นวิธีการในการให้บริการและเริ่มต้นเศรษฐกิจ

บริษัทส่วนใหญ่ที่ส่งมอบผลิตภัณฑ์ (หรือบริการ) ให้กับลูกค้าจำเป็นต้องพยายามอย่างมากเพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาจะอยู่กับพวกเขา วิธีที่พวกเขาทำคือการสร้างโปรแกรมความภักดี เช่นเดียวกับบริติชแอร์เวย์ด้านบน ปัญหาที่นั่น ถ้าคุณจำได้คือ เมื่อคุณได้รับคะแนน BA คุณไม่สามารถทำอะไรได้มากไปกว่าการลองแลกกับเว็บไซต์ BA ซึ่งแทบไม่เคยได้ผลเลย

มีการพยายามสร้างการแลกเปลี่ยนเพื่อแลกเปลี่ยนคะแนนซึ่งกันและกัน แต่ก็ไม่ประสบความสำเร็จอย่างมาก ส่วนใหญ่เนื่องจากสิ่งจูงใจสำหรับบริษัทและผู้ใช้ไม่สอดคล้องกัน – ผู้ใช้ต้องการใช้คะแนนเพื่อให้ได้มูลค่า บริษัท (ส่วนใหญ่) ต้องการให้พวกเขาสูญเสียน้ำหนัก

บริษัทต้องการให้แน่ใจว่าผู้ใช้ได้รับรางวัลและไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายในการดำเนินการดังกล่าว แต่ผู้ใช้มีภาระเพิ่มเติมในการรักษา “เศรษฐกิจขนาดเล็ก” หลายรายการไว้ในหัวของพวกเขา หนึ่งหรือสองรายการก็ใช้ได้ แต่คุณจะเก็บ “แท็บสกุลเงิน” แยกกันสำหรับแต่ละบริษัทที่คุณใช้จริงหรือ

ดังนั้น. หากคุณต้องการสร้างสกุลเงินจริงๆ อย่างที่โปรเจ็กต์ crypto พยายามทำ คุณต้องแก้ปัญหาไก่และไข่นี้ สกุลเงินไม่มีอยู่จริงเพียงเป็นบัญชีแยกประเภทสำหรับการทำธุรกรรม แต่เป็นเครือข่ายความเชื่อที่เชื่อมโยงกันซึ่งมีคุณค่า ภายใน เศรษฐกิจเพราะเป็นเครื่องชี้ไปยังรายการที่มีมูลค่าตามที่เข้าใจกันทั่วไป นี่เป็นเรื่องจริงไม่ว่าเราจะพูดถึงฝาขวดในแคเมอรูนหรือธนบัตร 100 ล้านล้านดอลลาร์ในซิมบับเว หรือในสมัยก่อนของสหรัฐฯ เมื่อก่อนจะสนุกกว่านี้หน่อย

ใน สหรัฐอเมริกา ยุค Free Banking กินเวลาระหว่างปี 1837 ถึง 1866 ซึ่งแทบทุกคนสามารถออกเงินกระดาษได้ รัฐ เทศบาล ธนาคารเอกชน บริษัทรถไฟและก่อสร้าง ร้านค้า ร้านอาหาร โบสถ์ และบุคคลทั่วไป พิมพ์เงินประมาณ 8,000 ประเภทที่แตกต่างกันภายในปี 1860

ดังนั้นแทนที่จะแลกเปลี่ยนคะแนนเหล่านั้น พยายามสร้างราคาแลกเปลี่ยนสำหรับคะแนน BA (แย่มาก) กับ Starbucks Rewards สิ่งที่คุณต้องการจริงๆ คือกลไกการกำหนดราคา สกุลเงินของบุคคลที่สามที่แปลงได้ง่ายตรงกลางที่ช่วยให้ใช้งานง่ายและแลกเปลี่ยนได้ทุกด้าน อาจเป็นแค่เงินดอลลาร์ แต่แล้วบริษัทต่างๆ ก็ไม่อยากทำเช่นนั้น เพราะพวกเขาสูญเสียผลประโยชน์ของการคงอยู่ของคนที่อยู่ในสวนที่มีกำแพงล้อมรอบ

แนวคิดทั้งหมดคือการเปลี่ยนสวนเล็กๆ ที่มีกำแพงล้อมรอบ ซึ่งคุณต้องกระโดดออกจากชุมชนที่มีรั้วรอบขอบชิดขนาดใหญ่เป็นประจำซึ่งคุณสามารถอาศัยอยู่ภายในได้

นี่เป็นวิธีเดียวที่สกุลเงินสามารถข้ามจากการเป็นสกุลเงินส่วนตัวที่บริสุทธิ์เพื่อกลายเป็นสิ่งที่คล้ายกับ สกุลเงินเสริม เป็นสิ่งที่ไม่ได้ซื้ออย่างถูกต้องตามกฎหมาย แต่อย่างน้อยก็ช่วยเสริมสกุลเงินประจำชาติ

และสิ่งนี้ไม่สามารถเป็น USD หรือ GBP หรือสกุลเงินใด ๆ ที่มีอยู่เกือบตามคำจำกัดความ เนื่องจากผลกระทบของงบดุล หากสกุลเงินต้อง “ซื้อ” หรือ “ลงทุน” ก่อนจึงจะสามารถนำมาใช้เพื่อรับประกันกิจกรรมทางเศรษฐกิจบางส่วนได้ (เช่น แทนด้วยคะแนน) เราจะรีบกลับไปที่จุดที่ไม่มีโอกาสใด ๆ สำหรับ seigniorage ในระบบเศรษฐกิจ

แต่ถ้าเป็น ฟังก์ชันที่เทียบเท่า กับสกุลเงินด้วยตัวมันเอง จะเป็นการเพิ่มมูลค่าและผลประโยชน์มหาศาล หมายความว่าคุณสามารถแจกจ่ายได้ (ได้เปรียบจาก seigniorage ภายใน) โดยมีขนาดเริ่มต้นและเครือข่ายมารวมกันจากลูกค้าที่สามารถที่จะ ไม่สนใจการแลกเปลี่ยนที่แน่นอนมากเกินไป เนื่องจากยังไม่ใช่ เงิน จริงๆ จึงช่วยให้แลกเปลี่ยนได้ง่ายขึ้น และการบูตสแตรป

หากคุณต้องการเปิดสกุลเงินและใช้ seignorage เป็นรายได้ คุณต้องใช้หนังสติ๊กเกี่ยวกับบริการที่มีอยู่ ในตอนแรกมันเหมือนกับสิทธิพิเศษฟรีสำหรับบริษัท สิทธิพิเศษฟรีสำหรับลูกค้าของพวกเขา และการแจกฟรีในสิ่งที่ มี ค่าสำหรับคุณ ผู้ออกสกุลเงิน อย่างน้อยก็จนกว่าเศรษฐกิจจะเริ่มเป็นชุมชนที่มีรั้วรอบขอบชิด

เป็นวิธีหนึ่งในการแก้ปัญหาการบูตเครือข่ายแบบคลาสสิก ทุกคนต้องการมอบสิทธิพิเศษเพื่อการเติบโต แต่ถ้าไม่มีมวลชนที่สำคัญ ก็ยังไม่มีเศรษฐกิจที่นี่ และที่นี่ สิ่งที่ยากคือต้องมีการขับเคลื่อนการนำไปใช้ในขั้นต้น ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมคะแนนความภักดีเสมือนเงินที่เปลี่ยนเป็นเงินเต็มจำนวนจึงเป็นวิธีที่ดีในการดำเนินการ

การสร้างเศรษฐกิจนั้นยาก แต่เป็นสภาวะสุดท้ายของการส่งเสริมการสร้างมูลค่า เป็นการเดินทางที่น่าตื่นเต้นในหลาย ๆ ด้านที่ดีที่สุด เราเคยมีคำถามมาโดยตลอด ว่าเหตุใดการสร้างเมืองจึงยากขึ้นมาก และทำไม การมีอายุยืนยาวของบริษัทบางแห่ง จึงดูเหมือนจะมาพร้อมกับภาวะชะงักงัน

นี่คือคำตอบเดียว และเป็นคำตอบที่ไม่สะดวก คุณสามารถลองคืนมันด้วยของมีค่าได้หากต้องการ ไม่ว่าจะเป็นสกุลเงินที่มีทองคำหนุนหรือเหรียญที่มีเสถียรภาพ แต่ท้ายที่สุดแล้ว คุณต้องสร้างเศรษฐกิจเพื่อรองรับมัน

เพราะมันกลายเป็นวิธีการสร้างเศรษฐกิจที่ไม่ใช่แค่การหาเงิน แต่มันคือการ สร้าง เศรษฐกิจจริงๆ มิฉะนั้น คุณจะตกเป็นเหยื่อของการมองโลกในแง่ร้ายของวอลแตร์ที่ผิดที่เกี่ยวกับคุณค่าของเงิน วิธีนั้นคือ ความบ้าคลั่ง

ในการทำซ้ำชีวิตในปัจจุบันของเรา ดูเหมือนว่าเราจะมุ่งเน้นไปที่การรวมจุดประสงค์ของชีวิตและการยังชีพของชีวิตที่เราต้องการร่วมกันในรูปแบบของอาชีพ นอกจากนี้ยังหมายความว่าเราสลับไปมาระหว่างการมองหาจุดประสงค์ในงานของเราโดยไม่ได้รักงานเหล่านั้นจริงๆ หรืออย่างที่ Graeber แนะนำให้คิดว่าเป็นงานไร้สาระ และระบุสิ่งที่ต้องทำเพื่อตอบสนองความต้องการขั้นพื้นฐานของคุณอย่างหมดจด

การบรรลุความสุขในชีวิตคือเพื่อให้แน่ใจว่าคุณมีจุดมุ่งหมาย บางสิ่งที่คุณต้องการช่วยให้ก้าวหน้า อยู่กับเพื่อนและครอบครัวที่ห่วงใยคุณและคนที่คุณห่วงใย และมีความสะดวกสบายทางวัตถุเพียงพอตามความต้องการของคุณ

ชีวิตสมัยใหม่ของเราผสมผสานกับส่วนที่เหลือ จุดประสงค์มาจากงานของตัวเอง ซึ่งยังให้เงินเพื่อใช้ชีวิตตามที่คุณต้องการ และสมมติว่าคุณจะได้เพื่อนและครอบครัวมาอยู่ใกล้ๆ เมื่อคุณทำสองสิ่งหลังสำเร็จตามจำนวนที่กำหนด

ตามที่เพื่อนของฉัน Sam Arbesman ตั้งข้อสังเกต โลกสมัยใหม่เป็นเหมือน Whirligig Age ที่ไม่ถูกผูกขาดจากอดีตและไม่เคยเปลี่ยนไปในปัจจุบัน อาการวิงเวียนศีรษะจากความเร็วยังทำให้เกิดความไม่แยแสกับอนาคต และการสะท้อนเป้าหมายของเรานั้นยิ่งใหญ่มาก!

สิ่งนั้นคือ จุดประสงค์สำหรับคนส่วนใหญ่มาจากการมุ่งความสนใจไปที่สิ่งที่พวกเขาต้องการทำ ทำตามความปรารถนาและความอยากรู้ของพวกเขา และบรรลุสิ่งที่มีนัยสำคัญในพื้นที่เหล่านั้น น่าเสียดายที่สิ่งเหล่านี้ส่วนใหญ่ไม่สามารถสร้างรายได้ได้อย่างง่ายดายเพื่อเป็นส่วนหนึ่งของเสาหลักที่สาม ไม่ว่าจะเล่นกีตาร์หรือเขียนเรียงความ การประสบความสำเร็จในเรื่องนั้น ค่อนข้างยาก !

ไม่ใช่แค่เพื่อประโยชน์ส่วนตัวเท่านั้น แต่ยังรวมถึงผลประโยชน์ทางสังคมด้วย เพื่อหาทางช่วยให้ผู้คนถ่ายทอดความอยากรู้ของตนเอง เพื่อทำความเข้าใจว่าทำไม เราสามารถดูทฤษฎีของสิ่ง ติดกันได้ .

เป็นความจริงที่ถ้าคุณต้องการบรรลุเป้าหมายเฉพาะ เพื่อสร้างนวัตกรรมเฉพาะ เว้นแต่จะเป็นไปได้ทันทีจากความเป็นไปได้ที่อยู่ข้างหน้าเรา บ่อยครั้งที่เราไม่สามารถหาวิธีการได้ ในพอดคาสต์ที่น่ารัก ลงทุนอย่างดีที่สุด Kenneth Stanley พูดถึงเกม Picbreeder ของเขา

Picbreeder เป็นเกมที่ให้ผู้คนเลือกรูปภาพที่พวกเขาชอบและปล่อยให้พวกเขาทำซ้ำเพื่อสร้างใหม่ ภายในสองสามพันชั่วอายุคนโดยเริ่มจากภาพหยด คุณจะได้ภาพรถยนต์ แต่เส้นทางที่จะไปถึงรถคันนั้นรวมถึงใบหน้าของมนุษย์ต่างดาว ซึ่งดวงตาที่กลมโตกลายเป็นปัจจัยที่ฝังอยู่ในยางของรถ

ประเด็นที่เกี่ยวข้องกับนวัตกรรมโดยรวมคือเส้นทางที่นำไปสู่การค้นพบ ซึ่งเป็นเส้นทางที่น่าสนใจที่สุดสำหรับเรา มักจะเป็นเส้นทางที่คดเคี้ยวและคาดเดาไม่ได้โดยสิ้นเชิง ดังที่เคนเน็ธเขียนไว้ในหนังสือมหัศจรรย์ของเขา ทำไมความยิ่งใหญ่ไม่สามารถวางแผนได้ วัตถุประสงค์มักจะมีผลเสียมากกว่า ถ้าสิ่งที่คุณต้องการได้รับนั้นเป็นผลลัพธ์ที่ทะเยอทะยานและสร้างสรรค์

เป็นแง่มุมเดียวกับที่ฉันมองว่าเหตุใดเราจึง ไม่ชอบกฎเกณฑ์ มากและ มองเห็นสิ่งผิดปกติ หากเราต้องสร้างวัตถุประสงค์เมื่อจ้างงาน เราจะล้มเหลวในการจ้างคนที่เราต้องการ ผ่านทั้งวิธีการคัดเลือกที่เหมาะสมเกินไปและมีแนวคิดที่น่าสนใจมากขึ้นเพราะความเกลียดชังการสูญเสียของเรา

นี้คล้ายกับมนต์เต๋า การบรรลุความยิ่งใหญ่คือการหยุดพยายามที่จะบรรลุความยิ่งใหญ่

หรือดังที่ ปัญญาจารย์อาจกล่าวไว้ (ชอบใจในความก้าวหน้า) การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยและเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ เมื่อเวลาผ่านไปส่งผลให้เกิดความก้าวหน้าที่มีความหมายในระยะยาว

ก่อนที่ความโกรธเกรี้ยวจะเกิดขึ้นทันที มันไม่ได้มีไว้สำหรับวัตถุประสงค์ทั้งหมดที่ถืออยู่ หรือเพื่อความสนใจทั้งหมด หากคุณต้องการสร้างสะพานหรือสร้างเครื่องบินที่เร็วขึ้น วัตถุประสงค์ก็มีประโยชน์ และเราจะใช้เครื่องมือ กลเม็ด และความรู้ทั้งหมดที่เราครอบครองเพื่อให้มันเกิดขึ้น แต่ถ้าเราจะถามคำถามที่ยากกว่านี้ การสร้าง AGI หรือฐานดาวอังคารแบบพึ่งพาตนเอง หรือการรักษามะเร็ง สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่วัตถุประสงค์ง่ายๆ ที่เรารู้วิธีทำให้สำเร็จ

เพื่อให้ได้มาซึ่งทั้งความพยายามและการใช้สิ่งที่เรามีในการผสมผสานของเทคโนโลยีที่หลากหลายและเพื่อสร้างมากขึ้นที่จะบดขยี้โรงงานนั้น การรู้ว่าเราสามารถสร้างอะไรได้อย่างน่าเชื่อถือต้องสมดุลกับการเปิดใช้งานการสำรวจที่จะช่วยให้เราสร้างสิ่งต่างๆ ได้มากขึ้น

การ ก้าวกระโดดครั้งใหญ่ คือการปล่อยให้ความอยากรู้อยากเห็นของเราล่องลอยไป การมุ่งเน้นที่ความอยากรู้และความปรารถนาในการสำรวจเป็นแนวทางที่ดีกว่ามากสำหรับสิ่งต่าง ๆ ที่อาจเปิดโลกทัศน์ ซึ่งเป็นวัตถุดิบที่จำเป็นจริงๆ เพื่อให้สามารถสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ ได้ในภายหลัง

โดยพื้นฐานแล้ว หากนวัตกรรมเป็น หน้าที่ของแนวคิดเชิงผสมผสาน ดังนั้นวิธีเดียวที่จะทำให้มันเกิดขึ้นคือการมุ่งเน้นไปที่จำนวนความคิดที่คนๆ หนึ่งสามารถรวมเข้าด้วยกันได้ และจำนวนวิธีที่เราสามารถรวมความคิดเหล่านั้นได้

วิธีหลังเป็นวิธีสร้างการศึกษาแบบสหวิทยาการเพื่อดูว่า สามารถ รวมกันได้อย่างไร เพื่อให้บรรลุวัตถุประสงค์ที่ดูเหมือนเป็นไปได้ อย่างไรก็ตาม ก่อนหน้านี้เป็นหน้าที่ของการสำรวจที่เราได้ทำในฐานะสปีชีส์

และเนื่องจากไม่มีแผนงานใดที่จะระบุสิ่งที่สำคัญที่สุดในการพัฒนานวัตกรรมในที่สุด (ตัวอย่างของสแตนลีย์คือหลอดสุญญากาศก่อน ENIAC มากกว่าหนึ่งศตวรรษ) ความเป็นไปได้เดียวของเราที่จะขยายความเร็วของความคืบหน้าคือการเพิ่มพื้นที่ผิว – โดยพื้นฐานแล้ว เพื่อให้ผู้คนจำนวนมากขึ้นมุ่งเน้นไปที่ การทำสิ่ง ที่ พวกเขา คิดว่าสำคัญ แทนที่จะควบคุมสิ่งต่างๆ จากส่วนกลาง

แน่นอนว่าสิ่งนี้ก่อให้เกิดปัญหา วิธีการคัดเลือก จ้างงาน และการจัดสรรทุนทั้งหมดของเราอาศัยวัตถุประสงค์ในการประดิษฐ์และยึดมั่นอย่างเคร่งครัด อันที่จริงนั่นคือปัญหา

• ในแวดวงวิชาการ เราได้ให้ความสำคัญกับการได้รับข้อตกลงจากคณะกรรมการหลายชุด ทั้งก่อน ระหว่าง และหลังการเขียนรายงาน

• ในการจัดการทั่วไป เราให้ความสำคัญกับกฎเกณฑ์และข้อบังคับที่เพิ่มขึ้น โดยมีเวลาจำกัดในการสำรวจจริง แม้แต่สกั๊งค์เวิร์คก็ไร้ความหมาย

• ในการร่วมลงทุน ความสำเร็จมาจากการเลือกการลงทุนของคุณเอง ไม่ใช่เพียงการควบรวมกิจการตามเกณฑ์วัตถุประสงค์ (แม้จะเห็นการลงทุนแบบโมเมนตัมของทศวรรษที่ผ่านมา)

• ในการว่าจ้าง หากเรามุ่งเน้นเฉพาะข้อมูลประจำตัวและผลลัพธ์ที่วัดได้ เราจะพลาดค่าผิดปกติที่แท้จริง เช่นเดียวกับการจัดการประสิทธิภาพ เราปรับเฉพาะสิ่งที่เราวัดเท่านั้น

• ในการเมืองก็…พูดน้อยยิ่งดี

โอกาสที่จะให้ผู้คนมุ่งความสนใจไปที่สิ่งที่กระตุ้นความอยากรู้ของพวกเขาเป็นกระบวนการที่ทำให้เราขยายขอบเขตของแนวคิดที่เป็นไปได้ทั้งหมดได้อย่างมาก แนวคิดที่น่าสนใจที่สุดคือสิ่งนี้ไม่จำเป็นว่าจะต้องเป็นจริงสำหรับการทำงานแบบเต็มเวลาที่ผู้คนทำ แต่อนุญาตให้ผู้คนมีอาชีพในพอร์ตโฟลิโอที่หลากหลายมากขึ้น

ฉันรู้ว่านี่ไม่ใช่สวิตช์ที่สามารถเปิดและปิดได้ เนื่องจากความต้องการขั้นสุดท้ายในการมีเงินเพียงพอที่จะดำรงชีวิตอยู่ได้ไม่ใช่สิ่งที่สามารถแยกออกจากการทำสิ่งต่างๆ เพื่อสร้างรายได้นั้นได้ อย่างไรก็ตาม แนวคิดที่เน้นไปที่กิจกรรมหนึ่งเพื่อสร้างทั้งความหมายและการยังชีพจำนวนมากอาจดูแปลกกว่า โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเราไม่ทราบขนาดของช่องว่างที่ต้องกระโดดข้าม ทางเลือกเดียวคือมองหาขั้นต่อไป

และนี่คือสิ่งที่จะช่วยให้เราทั้งคู่มีความพึงพอใจในทันทีที่สูงขึ้นโดยคนส่วนใหญ่ในชีวิตการทำงานของพวกเขา แต่ยังรวมถึงอนาคตระยะยาวของเราด้วย นั่นคือสิ่งที่เราควรต้องการไม่ใช่หรือ?

ดังที่ชายผู้ยิ่งใหญ่เคยกล่าวไว้ว่า:

อดีตเขียนไว้ แต่อนาคตยังเหลือให้เราเขียน และเรามีเครื่องมืออันทรงพลัง การเปิดกว้าง การมองโลกในแง่ดี และจิตวิญญาณแห่งความอยากรู้อยากเห็น

แบ่งปัน

ฉันคิดว่ากฎทองกำหนดให้ถ้าฉันชอบรายการหนึ่ง ฉันต้องแชร์กับคนอื่นที่ชอบ ผู้ขายซอฟต์แวร์ต้องการแบ่งผู้ใช้และพิชิตพวกเขา ทำให้ผู้ใช้แต่ละรายตกลงที่จะไม่แบ่งปันกับผู้อื่น ฉันปฏิเสธที่จะทำลายความเป็นน้ำหนึ่งใจเดียวกันกับผู้ใช้รายอื่นในลักษณะนี้ ฉันไม่สามารถลงนามในข้อตกลงการไม่เปิดเผยข้อมูลหรือข้อตกลงใบอนุญาตซอฟต์แวร์ด้วยจิตสำนึกที่ดี

Richard Stallman แถลงการณ์ของ GNU

ร่วมเขียนบางส่วนกับเพื่อนของฉัน George ที่ Epistemink

จินตนาการ…

ถ้าคุณต้องสร้างองค์กรเพื่อทำสิ่งที่ยาก คุณจะจัดโครงสร้างอย่างไร? คุณอยากจะประทับตราอำนาจของคุณทุกหนทุกแห่งโดยหมึกที่ลบไม่ออกในโมเลกุลหรือไม่? คุณจะเลือกประชาธิปไตย ซึ่งเป็นโครงสร้างองค์กรที่เป็นที่ยอมรับเพื่อให้ทุกคนมีสิทธิออกเสียงและทำสิ่งต่างๆ ให้สำเร็จหรือไม่?

การศึกษาประชาธิปไตยในองค์กรมักจะกล่าวถึงผลประโยชน์ในแง่ของการมีส่วนร่วมของพนักงานและประสิทธิภาพการทำงานที่สูงขึ้น แต่เมื่อเราพิจารณาว่ามันถูกนำไปใช้อย่างไรในบริบททางการเมืองกับบริบทขององค์กร ลักษณะสำคัญของระบอบประชาธิปไตยส่วนใหญ่นั้นไม่มีอยู่จริงหรือไม่ได้ผล

องค์กรเหล่านี้ส่วนใหญ่ทำงานโดยอาศัยแรงกระตุ้นในตัวเราที่บอกเราว่าเราจำเป็นต้อง ทำ สิ่งต่างๆ ให้คุ้มค่าและได้รับทรัพยากร เราใช้สิ่งเหล่านี้เพื่อช่วยผูกมัดผู้คนกับอุดมการณ์ของเรา และเพื่อค้นหาวิธีการทำสิ่งที่เป็นไปไม่ได้ สิ่งนี้เป็นจริงสำหรับผู้ที่เริ่มต้นสิ่งต่าง ๆ เช่นเดียวกับพนักงานที่เข้าร่วม

แต่เมื่อเรามองไปรอบๆ เราพบว่ามีการกล่าวโทษมากมายเกี่ยวกับบรรษัทเผด็จการ มหาเศรษฐีที่โลภ และแม้แต่ประชาธิปไตยที่ไม่สมบูรณ์ที่เราอาศัยอยู่ รู้สึกเหมือนกับว่าไม่คำนึงถึงรูปแบบที่เลือกมา เราก็กลับพบกับความยุ่งเหยิงบางอย่าง .

ทั้งหมดนี้ทำให้น่าสนใจเป็นพิเศษว่ามีอีกโลกหนึ่งที่ผสมผสานโลกทัศน์ที่ดีที่สุดของประชาธิปไตยเข้ากับความกระตือรือร้นขององค์กรและนวัตกรรมที่เหลือเชื่อ และเป็นโลกของซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส เมื่อใดก็ตามที่ฉันพยายามคิดผ่านการแสวงหานวัตกรรมเพื่อเป็นนักวิชาการหรือสตาร์ทอัพ มันถูกชี้ให้เห็นครั้งแล้วครั้งเล่าว่ามีรางที่สามอยู่ ดูเหมือนว่าจะไม่เพียงแค่เป็นผู้นำในการออกแบบเท่านั้น (อย่างที่กล่าวไว้) แต่ยังรับผิดชอบต่อคุณค่าส่วนใหญ่ที่เราเห็นรอบตัวเรา อย่างน้อยก็ในโดเมนซอฟต์แวร์

ซึ่งยังทำให้เกิดคำถามที่น่าสนใจว่าเหตุใดจึงควรเป็นเช่นนั้น หรือมากกว่าถ้านี่หมายความว่าเราควรนำการเรียนรู้การออกแบบองค์กรจากโอเพ่นซอร์สมาประยุกต์ใช้ได้ทุกที่!

บางทีความฝันของการสร้างค่านิยมอนาธิปไตยในอุดมคติอาจไม่บ้านัก

จริงๆ แล้ว …

ทฤษฎีกล่าวว่าโอเพ่นซอร์สนั้นยอดเยี่ยมเนื่องจากมีรูปแบบประชาธิปไตยที่ช่วยให้ทุกคนสามารถมีส่วนร่วมในแนวคิดและนำไปสู่การทำงานร่วมกันที่มากขึ้นและการต่อสู้แบบประจัญบานในอาณาเขตน้อยลง

ลองทำการค้นหา google สองสามอย่างเพื่อดูว่าเราไปที่ใด สมมติว่าฉันเป็นแฟนบอยแปลก ๆ ที่ต้องการซื้อเสื้อยืดที่มีใบหน้าของดาราที่ฉันบูชา ฉันสามารถใช้ Linus ได้หลายรูปแบบ และ Stallman แล้ว Will Grannis หรือ Werner Vogles ล่ะ?

เดี๋ยวนะ คุณไม่รู้หรอกว่าสองคนสุดท้ายเป็นใคร? แน่นอนว่าคุณทำไม่ได้ เพราะพวกเขาเป็นเพียง CTO ของ Google และ Amazon… รู้แค่ว่าอดีตไม่ใช่ CTO เขา “เป็นผู้นำสำนักงาน CTO” เพราะ Google ไม่สามารถมี CTO ได้ จะต้องมีคณะกรรมการ

และแน่นอนว่า คนเหล่านี้มีอำนาจในแง่ของเฉพาะเจาะจงที่สามารถควบคุมพฤติกรรมของผู้จัดการย่อยที่รายงานต่อผู้จัดการย่อยได้เพียงเล็กน้อย และอาจส่งผลต่อนโยบายของ Google แต่พวกเขาต้องระวัง พวกเขาไม่สามารถบังคับให้ทีมวิศวกรทั้งหมดของพวกเขาใช้ภาษาเดียวได้เพราะ ” พวกเขาคิดว่ามันดีที่สุด ” พวกเขาไม่สามารถรักษา หน้าส่วนตัว ที่เรียก บริษัท เทคโนโลยีอื่น ๆ ว่าชั่วร้ายสนับสนุนอนาธิปไตย ความไม่ไว้วางใจในสื่อและลัทธิคอมมิวนิสต์ พวกเขาไม่สามารถเจรจากับยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีรายอื่นๆ ได้ด้วยการ สาบานต่อพวกเขาที่ จะเปลี่ยนพฤติกรรมและสิ่งที่พวกเขาอาจปรารถนาจะเป็น ” เผด็จการที่มีเมตตาเพื่อชีวิต ” ไม่ใช่หนึ่งเดียว

ไม่ อันที่จริง โครงการโอเพนซอร์ซส่วนใหญ่มีความเป็นเอกภาพและเข้มงวดในการปกครองจนทำให้การจัดการ Apple ของ Steve Job ดูเหมือน Athenian agora ผู้นำของพวกเขามีตั้งแต่ทุกคนเป็นที่เคารพนับถือจนถึงการสักการะ เกรงว่าสิ่งนี้จะดูเหมือนอติพจน์ มันคุ้มค่าที่จะชี้ให้เห็นว่าลัทธิเทวนิยมโดยสมัครใจยังคงเป็นเทวนิยมแม้ว่าไอดอลจะได้รับเลือกให้มีความ “ยอดเยี่ยม” มากกว่าที่จะเป็นความสามารถพิเศษของพวกเขา

แต่ก่อนอื่น นี่ไม่ใช่โดยไม่มีเหตุผล โปรแกรมเมอร์ส่วนใหญ่เคารพโปรแกรมเมอร์ที่ดีมาก โปรแกรมเมอร์ที่ดีมาก โดยรวมแล้วดีมาก เข้าใจสิ่งที่โปรแกรมเมอร์คนอื่นๆ สามารถทำได้ โปรแกรมเมอร์ที่ดีมากๆ ที่ทุ่มเทจิตวิญญาณลงใน codebase ในที่สุด จะทำอะไรก็ได้ตามต้องการ พวกเขาไม่ได้รออย่างช่วยไม่ได้ที่จะหลั่งไหลลงมาตามสายการบังคับบัญชา หวังว่าวิศวกรที่ถูกต้องจะต้องการและสามารถทำการเปลี่ยนแปลงที่ถูกต้องได้ .

พูดอย่างกว้างๆ แม้ว่า Linux จะมีผู้มีส่วนร่วมหลายหมื่นคน Linus สามารถตื่นนอนตอนเช้า ตัดสินใจว่าเขาต้องการจะทำอะไรบางอย่าง และปล่อยมันในคืนนั้น ในทางกลับกัน เขาอาจจะไม่เคยทำอย่างนั้น เพราะเขาเป็นวิศวกรที่มีความสามารถและรู้ว่ามันเป็นความคิดที่แย่ แต่ความจริงที่ว่าพลังนั้นถูกใช้ไปโดยเปล่าประโยชน์ ไม่ใช่เหตุผลที่น่าสนใจมากที่จะบอกว่าพลังนั้นไม่มีอยู่จริง พลังที่ แท้จริง ยังคงเป็นพลัง

แม้แต่โครงการที่ดำเนินการโดยคณะกรรมการอย่าง C++ ก็มีกฎเกณฑ์ที่ค่อนข้างหละหลวมในการเข้าร่วมเป็นคณะกรรมการของรัฐบาล ซึ่งก็คือ “ถ้าคุณมีเวลาบินไปประชุมและเนิร์ดไปกับเราในกระดานสนทนา อืม และคณะกรรมการเองก็มีข้าราชการ และผู้นำที่ไม่เป็นทางการที่มีอิทธิพลมาก

นอกจากความปรารถนาที่จะนองเลือดแล้ว นายพลที่ดีที่สุด (อาทิยาส, เทมูจิน, อเล็กซานเดอร์ และชาร์ลส์) ของคุณมีเหมือนกันคือพวกเขาอยู่บนพื้นพร้อมกับคนของพวกเขา เสี่ยงอย่างบ้าคลั่งเพื่อความเป็นอยู่ที่ดีของพวกเขาเอง ทุกคน ยกเว้น “การเป็นผู้นำ” ทั้งหมดที่พวกเขาทำเป็นโบนัส หรืออย่างน้อยพวกเขาก็พิสูจน์ว่าพวกเขาสามารถทำได้เป็นเวลาสิบปีแล้วจึงถูกเกลี้ยกล่อมให้ลาออกจากการทำเช่นนั้น สิ่งนี้ใช้ได้กับทุกสาขา นั่นคือเหตุผลที่คุณไม่มีแฟรนไชส์ระดับ 3 ดาวของมิชลิน คนที่ดีมาทำงานที่ดีส่วนหนึ่งเพราะพวกเขารู้ว่ามีคนที่ดีกว่ามีหน้าที่รับผิดชอบ

เหตุใดวิศวกรที่เก่งที่สุดจึงอาศัยอยู่ในกระท่อมที่ทำจากไม้ ทำงานบนสนิมฟรี ทั้งๆ ที่มีคณะกรรมการที่ค่อนข้างไม่เหมาะสม ในเมื่อพวกเขาสามารถอยู่ในตำแหน่งที่สบายเหมือนเมทาปาลระดับ 5 ที่สร้างตัวเลข 7 ตัว

ทำไมเชฟที่เก่งที่สุดจึงอาศัยอยู่ในปารีส โดยถูกกีย์ ซาวอยทำทารุณ และทำเงินได้เพนนี ในเมื่อพวกเขาสร้างหุ่น 7 ตัวให้กับแมคโดนัลด์ได้?

นี่ไม่ได้หมายความว่ารูปแบบโอเพนซอร์สของผู้นำที่แข็งแกร่งนั้นดี แต่มีเหตุผลที่บริษัทเทคโนโลยีไม่สามารถดำเนินการในลักษณะนั้นได้

เกล็ดหิมะมีมูลค่า 83 พันล้านดอลลาร์ Mariadb 678 ล้านดอลลาร์ แต่ Postgres มีมูลค่า 0 เซ็นต์ ปิงโปรแกรมเมอร์ที่ดีที่สุดที่คุณรู้จักและถามพวกเขาว่า หากพวกเขาต้องเลือกฐานข้อมูลเดียวที่จะใช้ตลอดชีวิต พวกเขาจัดอันดับ 3 ฐานข้อมูลนั้นอย่างไร

นั่นไม่ได้หมายความว่าโปรแกรมเมอร์ที่ทำงานในโครงการโอเพ่นซอร์สต้องทนกับสภาพการทำงานที่เข้มงวดได้ฟรี ตรงกันข้าม คุณทำงานกับคนที่ยอดเยี่ยมเพราะคุณชอบมัน เพราะไม่มีสิ่งจูงใจอื่นนอกจาก “ชอบ” หรือตราบเท่าที่มีสิ่งจูงใจที่จะส่งสัญญาณว่า “เฮ้ ฉันอยู่นี่ ฉันทำงานกับวิศวกรที่น่าทึ่งเหล่านี้ ฉันอาจ เรียนรู้บางอย่างจากพวกเขา ให้งานที่ได้ผลตอบแทนสูง <บริษัทยักษ์ใหญ่>” ไม่ว่าจะด้วยวิธีใด มันสมเหตุสมผลสำหรับคุณที่จะทำงานแบบนั้น

โครงการโอเพ่นซอร์สเป็นสิ่งที่การเริ่มต้นสร้างโดยผู้ที่ต้องการผลิตภัณฑ์กับผู้ที่มีแรงจูงใจหลักในการสร้างผลิตภัณฑ์เดียวกันนั้นเพราะพวกเขาชอบ เหตุใดโครงการโอเพ่นซอร์สจึงสามารถขยายไปถึงผู้คนหลายพันคน ในขณะที่สตาร์ทอัพสูญเสียจุดประกายให้กับพนักงานหมายเลข 5 นั่นเป็นอีกคำถามหนึ่ง

แต่แล้ว …

จากตัวอย่างโครงการข้างต้น ดูเหมือนว่าเหมาะสมอย่างยิ่งกับการสร้างสิ่ง เหล่านั้น ซึ่งได้รับอิทธิพลอย่างมากจากการมีผู้ก่อตั้งที่นับถือศาสนาคริสต์และความรักในชุมชนที่เพียงพอ

เมื่อนำมาใช้ในลักษณะนี้ OSS ดูเหมือนโครงสร้างองค์กรแบบมีมที่แข็งแกร่งเป็นพิเศษ หนึ่งที่ใช้ข้อเสีย (ของการไม่มีฐานพนักงานที่มีส่วนร่วมเพียงพอหรือจ่ายเงินจริง ๆ ) และบิดสิ่งเหล่านั้นเป็นบวกในการค้นหาแฟน ๆ ที่กระตือรือร้นและใช้พวกเขาเป็นเครื่องมือในการจำลองภายในระบบนิเวศ

(นอกจากนี้ เมื่อเร็ว ๆ นี้เราได้พยายามทางการเงินและแลกเปลี่ยนสถานะดังกล่าวโดยการสร้างโทเค็น และนั่นก็ไม่ได้ผลดีสำหรับผู้คนจำนวนมาก)

โดยทั่วไปแล้ว ในโลกนี้ คุณทำงานเพื่อผลตอบแทนที่ชัดเจนหรือโดยปริยาย รางวัลที่ชัดเจนอาจเป็นเหมือนการได้รับสถานะหรือเงิน แม้ว่าสิ่งเหล่านี้ไม่จำเป็นต้องเป็นมุมฉาก แต่ผู้คนก็เลือกกันและกันเป็นการค้าขายที่มีความสุข ตัวอย่างเช่น คุณอาจเลือกที่จะเป็นศาสตราจารย์มากกว่าการเป็นวาณิชธนกิจ และนี่คือวิธีการเลือกสถานะมากกว่าเงิน สถานะที่นี่เป็นสิ่งที่สังคมหรือคนรอบข้างของคุณมอบให้ และเงินเป็นตัวกำหนดตลาดของมูลค่าของสิ่งที่คุณได้ทำ แต่การแลกเปลี่ยนที่นี่ก็คล้ายกัน เลือกสิ่งหนึ่งและทำมากขึ้นเพื่อให้ได้สิ่งนั้น

ในทางกลับกันรางวัลโดยนัยเกี่ยวข้องกับสิ่งต่าง ๆ ที่ไม่อยู่ในสเปกตรัมนี้ เหล่านี้เป็นงานอดิเรก ฉันเขียน คุณอ่าน เราฟังเพลง คนทำงานไม้ ทั้งหมดนี้เป็นกิจกรรมที่เราทำเพราะมันสนุกสำหรับเราเป็นการส่วนตัว ไม่ใช่แค่เพราะเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพที่ยอมรับได้ของการตรวจสอบภายนอก รางวัลโดยนัยรวมถึงคุณต้องการเขียนออนไลน์หรือทวีตหรือแชทกับคนที่น่าสนใจที่คุณพบในงานปาร์ตี้

มันคือแรงโน้มถ่วงของรางวัลโดยนัยที่โอเพ่นซอร์สพัฒนาขึ้น โครงการต่างๆ ประสบผลสำเร็จด้วยการผสมผสานระหว่างการรับเลี้ยงบุตรบุญธรรมและรัศมีผู้ก่อตั้งอัจฉริยะ หากนักเขียนสามารถร่วมมือกันสร้างหนังสือร่วมกันได้ (นอกเหนือจากบทสรุปแปลก ๆ) พวกเขาจะทำมันเช่นกันโดยไม่มีรางวัลตอบแทนในทันที ในความเป็นจริงพวกเขาทำอยู่แล้ว เช่นเดียวกับความทุ่มเท ใดๆ ไม่ว่าจะเป็นการแสดง ดนตรี การเต้น ทั้งหมดนี้ทำได้โดยทำร่วมกับผู้อื่นบ่อยๆ เพราะคุณรักมัน

แม้ว่าโอเพ่นซอร์สจะเป็นพื้นที่ที่เอาชนะ “ประเภทงานอดิเรก” ได้มากที่สุด เพื่อสร้างคุณค่าภายนอกที่ไม่ธรรมดาที่รู้จักและใช้ในโลกภายนอก ทุกคนต้องการทำงานร่วมกับผู้ที่เก่งที่สุดในสาขาของตน รัศมีที่อ้างถึงเป็นของจริง

เราไม่เห็นสิ่งนี้ในพื้นที่เชิงพาณิชย์อื่น ๆ อีกต่อไปแล้ว เราไม่เห็นวิศวกรโยธาใช้เครื่องมือที่สร้างขึ้นโดยกลุ่มผู้ที่ชื่นชอบเพื่อความสนุกสนานและสร้างบ้านของคุณด้วยเครื่องมือนี้ เราไม่เห็นวิศวกรไฟฟ้าใช้บอร์ดบัดกรีแบบกำหนดเองที่มีสายไฟห้อยอยู่ สิ่งนี้ดูเหมือนจะเกิดขึ้นตลอดเวลาก่อนหน้านี้ – สถาปนิกที่ไม่มีคุณสมบัติอย่างเป็นทางการหรือผู้สร้างที่มีสัญชาตญาณที่ยอดเยี่ยม – ในวันก่อนที่จะมีคุณสมบัติอย่างเป็นทางการเพิ่มขึ้นอย่างไม่หยุดยั้ง แต่ในซอฟต์แวร์ นี่ยังเป็นเรื่องปกติ

กระนั้น ไม่มียูโทเปียอนาธิปไตยใดที่ดำรงอยู่ได้จากการติดต่อกับโลกกว้าง วันนี้มีสิ่งภายนอกที่กำลังคืบคลานเข้ามา ซึ่งหากคุณได้ให้รหัสที่ดีกับหลายโครงการ คุณสามารถแสดงสิ่งนั้นในโปรไฟล์ GitHub ของคุณและได้งานทำ แต่จนถึงตอนนี้ก็ยังเป็นผลมากกว่าวัตถุประสงค์ เมื่อกลายเป็นเป้าหมายที่ผู้คนจะเริ่มปรับให้เหมาะสม อย่างที่ดูเหมือนหลีกเลี่ยงไม่ได้ พฤติกรรมที่น่าสนใจใน terrarium จะหยุดลง

หากบทเรียนคืออัจฉริยะที่คลั่งไคล้ภาพพจน์สามารถสร้างลัทธิบุคลิกภาพที่จัดระเบียบตนเองเพื่อสร้างซอฟต์แวร์เฉพาะ สิ่งนั้นก็ค่อนข้างเหลือเชื่อเช่นกัน

พวกเขาทำอะไรไม่ได้? พวกเขามักจะห่วยในการสร้างอะไรก็ได้สำหรับตลาดมวลชน หรือสิ่งที่ต้องการประสบการณ์ของผู้ใช้เป็นศูนย์กลางของมัน เช่น แอปพลิเคชันหรือเกม ความแตกต่างนั้นไม่ใช่ว่ามีความแตกต่างกันโดยพื้นฐานในแง่ของขนาดหรือความซับซ้อน แต่มันต่างกันมาก

การเข้ารหัสแม้กระทั่งบางสิ่งที่ซับซ้อนอย่าง Linux นั้นมีความคล้ายคลึงกันภายในมากกว่าการสร้าง Overwatch ในระยะหลังคุณต้องการคนอีกหลายประเภทเพื่อเข้าสู่ “ลัทธิ” เช่นเดียวกับที่ผู้เขียนโค้ดรู้จักนักเขียนโค้ดที่ยอดเยี่ยมและต้องการเขียนโค้ดควบคู่ไปกับพวกเขา แรงดึงดูดแบบเดียวกันจะกลายเป็นสิ่งที่น่ารังเกียจเมื่ออยู่เคียงข้างนักออกแบบกราฟิกคนอื่นๆ นักพัฒนาเรื่องราว หรือนักการตลาด คุณยังคงเห็นว่ามีการพัฒนา บางครั้งเป็นกลยุทธ์ทางการตลาด แม้ว่าจะไม่ค่อยเป็นส่วนสำคัญต่อโลกเท่า Postgres

สิ่งที่บอกเราทั้งหมดนี้คือโครงการโอเพ่นซอร์สที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดมี ก) ผู้ก่อตั้งพระเมสสิยาห์ซึ่งมักจะเป็นอัจฉริยะที่ไม่เป็นระเบียบ ข) พรสวรรค์ที่มีความซับซ้อนสูงมากมายที่ต้องการทำงานร่วมกับผู้ก่อตั้งเนื่องจากอัจฉริยะของเขาและ ความเซ็กซี่ของปัญหา และ c) ความสามารถในการจัดระเบียบตัวเองเพื่อให้คุณสามารถมีส่วนร่วมในที่ที่คุณคิดว่าคุณรู้ดีที่สุดแทนที่จะรับคำสั่ง

เฉพาะ c) ข้างต้นค่อนข้างอนาธิปไตยในธรรมชาติ เมื่อเราเริ่มต้นด้วยคำถามแรกว่ารูปแบบองค์กรที่ถูกต้องคืออะไร นี่อาจเป็นหนึ่งในตัวเลือก แต่มันไม่ทำงานด้วยตัวเอง อีกครั้ง เรามีการระเบิดของความรักใน crypto ที่พูดได้มาก ฉันไม่รู้ว่าจอร์จจะเห็นด้วยกับข้อสรุปของฉันมากน้อยเพียงใดในที่นี้ แต่ความจริงที่ว่าโครงการที่เจ๋งที่สุดก็ดูเหมือนจะมีคนบ้าๆ บอๆ มารับผิดชอบ อย่างน้อยก็เป็นเครื่องบ่งชี้ว่าความบ้าคลั่งนั้นดูเหมือนจะเป็นเงื่อนไขเบื้องต้นในการวางแผนเพื่อประดิษฐ์ กลุ่มที่อยู่รอบๆ

โอเพ่นซอร์สไม่ใช่อนาธิปไตย ผู้ที่หลงใหลในพระเมสสิยาห์ค้นหาสิ่งต่อไปนี้ ไม่ว่าจะเป็นในศาสนาหรือลัทธิ เพื่อสร้างโทรศัพท์หรือเขียนโค้ดระบบปฏิบัติการ เป็นอีกวิธีหนึ่งที่ผู้คนเลือกว่าจะทำงานร่วมกับใคร และตกเป็นเหยื่อของการเงินเช่นเดียวกับหลายๆ อย่าง การจัดระเบียบตนเองยังคงต้องการผู้นำและความเชื่อในระดับสูง ไม่เชื่อเรื่องการออกแบบองค์กร ซึ่งเป็นบทเรียนที่ยอดเยี่ยมที่เราจำเป็นต้องเรียนรู้ใหม่

เราได้เห็นความสนใจที่เพิ่มขึ้นของ VCs ในพื้นที่และการดำรงอยู่ของรูปแบบธุรกิจโดยใช้ความตื่นเต้นของผู้คนเกี่ยวกับโครงการและความรักในความเปิดกว้างเป็นเครื่องมือทางการตลาด เราเห็นการปรับองค์กรของวัฒนธรรมย่อยที่เกินบรรยายนี้ และมันเกือบจะเกิดขึ้นแล้ว Ali Ghodsi นั้นแตกต่างอย่างมากกับ Richard Stallman เช่นเดียวกับซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่แตกต่างจากการเคลื่อนไหวของซอฟต์แวร์ฟรี

นี่คือความก้าวหน้า ฉันไม่สนว่ามันจะก้าวไปข้างหน้า แม้ว่าฉันจะพลาดขอบที่แหลมคม ท้ายที่สุด ขอบคมคือสิ่งที่จำเป็นในการสร้างสิ่งใหม่ ๆ ในโลก

สวัสดีผู้อ่านใหม่ทุกคนที่เข้าร่วมตั้งแต่ครั้งที่แล้ว! นี่เป็นเวอร์ชันปรับปรุงของเรียงความที่ฉันเพิ่งเขียนไปเมื่อสักครู่นี้ และยังเกี่ยวข้องกับโพสต์เกี่ยวกับสาเหตุที่ AI ยังไม่มี บุคลิก และวิธีการที่ AI นั้นเป็น ผู้รอบรู้ที่งี่เง่า สนุก!

I. การเรียนรู้โดยปริยาย

พิจารณาประโยคเหล่านี้:

1. มีคนเลี้ยงแกะที่มีความสุข เขาเป็นลูกนางฟ้าวิลเดอบีสต์

2. กระดิ่งกริ๊ง กระดิ่งกริ๊ง กริ๊งกริ๊งหมูป่า

3. 1 แดง 2 เขียว 3 เหลือง 4 น้ำเงิน 5 แดง 7 เขียว 11 เขียว

4. เทอราโนดอนและพาราซอราโลฟัสยังแบ่งปันความสัมพันธ์กับเทอราโนดอนด้วย แต่พาราซอราโลฟัสไม่มีปีกเหมือนอีกสองตัว

5. ไอริชเอลค์เป็นสัตว์ที่สวยงาม กวางเอลค์เป็นสัตว์ที่สวยที่สุด มันคล้ายกับกวางมูส แต่มีหัวที่ใหญ่กว่าและแข็งแรงกว่า

6. ดาวน้อยวิบวับวิบวับเหมือนเด็กน้อย

คุณบอกได้ไหมว่าคนอายุ 3 ขวบของฉันพูดกับ AI รุ่นข้อความที่ได้มาจาก GPT-2 ที่ฉันเล่นด้วย 1 หรือไม่

ไม่ว่าคุณจะอยู่ใน Team AI หรือ Team Toddler มีสองสิ่งที่แน่นอน 1) พวกเขาฟังดูคล้ายคลึงกันอย่างน่าขนลุกและ 2) ไม่มีเสียงใดที่ผู้ใหญ่จะพูด

(พออัพเดทข้อสอบโดยให้ GPT-3 กับตอนนี้อายุ 4 ขวบตอบแบบเดียวกันเป๊ะๆ เลย สอบผ่านอย่างไว เด็กๆ โตแล้ว เหมือน AI! 2 )

ดูจากภายนอกแล้วพฤติกรรมต่างกันยากนะ 3 . ทั้งคู่ดูราวๆ กับพัฒนาการขั้นเดียวกัน และตลกพอที่พวกมันดูเหมือนจะพัฒนาขึ้นอย่างคร่าว ๆ ด้วย

มันทำอะไร? จาก บทความของ Forbes :

GPT-3 สามารถสร้างอะไรก็ได้ที่มีโครงสร้างภาษา ซึ่งหมายความว่าสามารถตอบคำถาม เขียนเรียงความ สรุปข้อความขนาดยาว แปลภาษา จดบันทึก หรือแม้แต่สร้างรหัสคอมพิวเตอร์

ในแง่ของตำแหน่งที่เหมาะสมในหมวดหมู่ทั่วไปของแอปพลิเคชัน AI GPT-3 เป็นรูปแบบการทำนายภาษา ซึ่งหมายความว่าเป็นโครงสร้างอัลกอริธึมที่ออกแบบมาเพื่อใช้ภาษาเดียว (อินพุต) และแปลงเป็นภาษาที่คาดการณ์ว่าเป็นภาษาต่อไปนี้ที่มีประโยชน์ที่สุดสำหรับผู้ใช้

นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมการเปรียบเทียบกับเด็กอายุ 3 ขวบของฉันจึงสนุกมาก นอกจากนี้ข้อผิดพลาดที่พวกเขาทำก็คล้ายกัน เมื่อเราดูสิ่งที่ Gary Marcus เขียนในชื่อ Alt Intelligence มันคือการระบุสิ่งที่เกี่ยวข้องกับความเป็นจริงที่ทำให้โปรแกรมสะดุด

เท่าที่ฉันรู้ว่าลูกชายของฉันไม่ได้อ่านเอกสาร 8 ล้านฉบับที่คัดลอกมาจากเว็บเช่น GPT-2 หรือข้อความขนาด 45 TB ที่มาจากอินเทอร์เน็ต เช่น GPT-3 ความสำเร็จที่น่าอัศจรรย์ที่ GPT ทำได้ก็คือเพราะมีข้อมูลเป็นเทราไบต์ เทียบกับ 100MB สำหรับ SwiftKey ที่ช่วยคาดเดาคำถัดไปที่จะพิมพ์ลงในแป้นพิมพ์ของสมาร์ทโฟนของคุณ

สิ่งที่น่าเหลือเชื่อสำหรับทั้งคู่ก็คือ พวกเขาได้สอดแทรกความไร้เหตุผลของโครงสร้างไวยากรณ์ภาษาอังกฤษเข้าไปด้วย ในขณะที่ลูกชายของฉันยังคงใช้คำว่า “ดื่ม” หรือ “จับ” การหัวเราะเมื่อเจอกริยาที่ไม่ปกติ โครงสร้างประโยคของเขามีความสอดคล้องและตรงประเด็น

เมื่อเขาเพิกเฉยต่อเวรกรรมในโลกอย่างสนุกสนาน และสร้างโลกใหม่ด้วยการหัวเราะที่คิดค้นขึ้นเองเมื่อเผชิญกับฟิสิกส์ ประโยคของเขายังคงถูกต้องตามหลักไวยากรณ์ เช่นเดียวกับรูปแบบภาษา

ครั้งที่สอง ญาณวิทยาของ AI

ดังนั้น. สมควรมีการ ยกย่องสรรเสริญ GPT -3 เป็น จำนวน มาก ฉันจะพูดได้เต็มปากว่ามันยังถูกประเมินต่ำเกินไป! แต่ยังมีข้อสังเกตเชิงลบบางประการเกี่ยวกับข้อจำกัดของมัน ซึ่งส่วนใหญ่เป็นประเด็นปัญหาที่เราเขียนไว้ข้างต้นเกี่ยวกับ การ เรียนรู้โดยปริยายที่เคยมีมาโดยปริยาย โดยไม่มีการเชื่อมโยงที่แท้จริงกับความเป็นจริง ความรู้โดยปริยายไม่เพียงพอที่จะสร้างญาณวิทยาที่แข็งแกร่ง เราทุกคนสามารถลงนามได้

แล้วเราจะรู้ได้อย่างไรว่ามันรู้สิ่งที่ดูเหมือนรู้? ปัจจุบัน AI ได้จัดโครงสร้างคลังข้อมูลของภาษาที่เราใช้ โดยใช้แนวคิดที่ฟังดูคุ้นเคย และสร้างประโยคและย่อหน้าที่คุ้นเคย ความคุ้นเคยไม่ใช่เหตุบังเอิญ เป็นกรณีที่ชัดเจนของหุบเขาลึกลับ โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่มองเห็นได้เมื่อผลลัพธ์ยาวขึ้นหรือซับซ้อนมากขึ้น

แม้ว่าจะสามารถเขียนประโยคตลกๆ เกี่ยวกับ parasauralophuses ได้ แต่ก็ไม่รู้ว่าทำไมหงอนบนหัวจึงดูตลกสำหรับเรา หรือว่ามันเคยเป่าแตร (อาจ) เหมือนช้าง หรือเสียงแตรนั้นเป็นเสียงที่คล้ายกับการบีบแตรแต่ต่างจากการคำราม

เมื่อสร้างย่อหน้าขึ้น เครื่องอาจพบว่าการเชื่อมต่อภายในภายในแบบจำลองข้อมูลส่วนกลางหมายความว่าการเชื่อมโยงโดยนัยเหล่านี้ที่ฉันทำไว้ข้างต้นจะสะท้อนให้เห็นภายในด้วย ซึ่งมันเป็นอย่างมาก นั่นเป็น วิธี ที่ดูเหมือนจะเข้าใจจริง ๆ ว่าพาราซอราโลฟัสมีหงอนตั้งแต่แรก และทำให้เสียงเป็นหนึ่งในลักษณะเฉพาะของมนุษย์เรา และเสียงนั้นก็คงจะคล้ายกับเสียงของช้าง (อาจเป็นไปได้ ) และว่าเสียงนั้นคล้ายกับเสียงอื่น ๆ ที่กล่าวถึงในบทสรุปความรู้ของมนุษย์ทั้งหมดนั่นคือวิกิพีเดีย

สิ่งที่มันไม่มีและสิ่งที่เด็กวัย 3 ขวบมี คือระบบหลายระบบที่ให้ข้อเท็จจริงและคำยืนยันเหล่านั้นแก่เขาอย่างอิสระ เขารู้จักพาราซอราโลฟัสของตัวเองเพราะเป็นเทอโรพอดที่มีหงอนใหญ่ เป็นของเล่นชิ้นหนึ่งของเขา ดูเป็นสีส้มและตลกเหมือนของเล่น แม้จะไม่ได้อยู่ในพิพิธภัณฑ์ เขาเคยดูวีดิทัศน์ครั้งหนึ่งที่เป่าแตร แต่เก็บไว้ด้วย ไดโนเสาร์กลุ่มอื่นๆ ทั้งหมด และใกล้กับฮาโดโรซอร์ตัวอื่นๆ ในพิพิธภัณฑ์ และเรามีการสนทนาที่ลึกซึ้งและคดเคี้ยวหลายครั้งเกี่ยวกับยอดของมัน

เขารู้เรื่องนี้เพราะเขารู้ว่าอะไรใหญ่ หงอนคืออะไร ของเล่นคืออะไร พิพิธภัณฑ์คืออะไร และอีกมากมาย! แนวคิดแต่ละข้อเหล่านี้ยังถูกจัดโครงสร้างเป็นชั้นอื่นๆ ของนามธรรมด้วย ดังนั้นเขาจึงสามารถปีนขึ้นไปได้เต็มที่จากการไม่เข้าใจวิธีการพูดกับแนวคิดที่มีชื่อในเลเยอร์ด้วยความช่วยเหลือของเรา จนกระทั่งเขาไปถึงยอดแตร

ตามที่นักวิจัย AI เจฟฟรีย์ ฮินตัน กล่าวว่า:

การคาดการณ์ประสิทธิภาพอันน่าทึ่งของ GPT3 ในอนาคตแสดงให้เห็นว่าคำตอบของชีวิต จักรวาล และทุกสิ่งเป็นเพียง 4.398 ล้านล้านพารามิเตอร์

ผลลัพธ์สุดท้ายอาจคล้ายกับโครงข่ายประสาทใน GPT มาก แต่กระบวนการเพื่อให้ได้มีโมเดลย่อยจำนวนมากขึ้น เมื่อคุณรู้แล้วว่าสัตว์คืออะไร คุณก็จะสามารถเจาะลึกลงไปว่าสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมคืออะไร จากนั้นก็เป็นสัตว์กินเนื้อ สัตว์กินพืช และสัตว์กินพืชทุกอย่าง จากนั้นสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมวางไข่ที่ดูแปลก ๆ และอื่นๆ ตามลําดับ มีพรมเน็ตเวิร์กแบบโมดูลาร์ที่ซับซ้อนซึ่งแนวคิดอื่นๆ ที่ใหม่กว่าสามารถนำไปใช้ได้

และความจริงที่ว่า มีอนุกรมวิธานแบบเดียวกับที่เราทุกคนใช้ร่วมกัน ทั้งโลกที่เขาโต้ตอบด้วย ซึ่งทำให้ลูกชายของฉันได้เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับไดโนเสาร์ของเขา เขามีแนวคิดที่ชัดเจนว่า “ไดโนเสาร์” คืออะไร ซึ่งเชื่อมโยงกับ “สัตว์ที่สูญพันธุ์” และ “กิ้งก่า” และ “นก”

จากนั้นเขาสามารถเชื่อมโยงแนวคิดย่อยจาก “ไดโนเสาร์” กับไดโนเสาร์ประเภทต่างๆ เช่น “เธอโรพอด” และ “ฮาโดรซอรัส” และ “กิ้งก่าบินที่อยู่ติดกับไดโนเสาร์เสมอ แต่ด้วยเหตุผลลึกลับบางอย่างไม่ได้เรียกว่าไดโนเสาร์ เช่น quetzalcoatlus และ pterosaurs” .

และนี่คือสิ่งที่ Yann LeCun เรียกร้อง เพื่อช่วยให้เครื่องเรียนรู้ว่าโลกทำงานอย่างไรผ่านการสังเกต และสร้างการแสดงลำดับชั้นในพื้นที่นามธรรม

และเนื่องจากแนวคิดต่างๆ เชื่อมโยงเข้าด้วยกัน ข้อมูลใหม่ที่เข้ามาจึงมีบริบทที่สามารถวิเคราะห์ได้ เรากำลังเริ่มต้นจากเครือข่ายที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าซึ่งยังคงสามารถใช้โมดูลที่ได้รับการฝึกอบรมก่อนหน้านี้เพื่อสร้างต่อไปได้ เป็นสิ่งที่ทำให้การเรียนรู้ตัวอย่างเล็กๆ เกิดขึ้นได้ เนื่องจากเราไม่ได้พยายามสร้างเครื่องมือที่สามารถช่วยสร้างประโยคที่สมบูรณ์ในทุกโดเมนของความรู้ในทันที

เมื่อเราเติบโตขึ้น เราจะเริ่มด้วยความรู้ทั่วไปสองสามชิ้น และจากนั้นแนวคิด และจากนั้นจึงแบ่งชั้นข้อมูลอื่นๆ ที่เชื่อมโยงกับข้อมูลนั้น และการเติบโตทีละแนวคิดในขณะที่เจ็บปวด (เด็ก 3 ขวบของคุณขอให้คุณอธิบายคำว่า “จิตใจ” ให้คุณฟังหรือยัง) ก็ยังคงเป็นวิธีที่ยืดหยุ่นกว่ามากในการเรียนรู้และเติบโต

และในขณะที่ Google เข้าใจภาษาอังกฤษที่อ่านไม่ออกของฉันและให้ผลลัพธ์ที่สมเหตุสมผลแก่ฉัน ดูเหมือน เป็นเรื่องมหัศจรรย์ แต่ก็ยังไม่ใช่สิ่งที่คุณเรียกว่าความเข้าใจจริงๆ และนั่นไม่ใช่ความผิด มันหมายถึงว่าจะต้องสร้างโมดูลถัดไป เหมือนรำคาญแชสซีที่ไม่มีแอร์

สาม. ปรากฏการณ์ของจิตสำนึกของมัน

ดังนั้นการถามว่า LaMDA หรือ GPT ฯลฯ มีความคล้ายคลึงกับการถามว่า “เครื่องบินสามารถบินได้หรือไม่” และคำตอบก็คือ ใช่ (ดูมันบิน) หรือไม่ใช่ (มันบินไม่ได้ แต่คุณบินได้) คำถามนี้มีรูปแบบไม่ดี ณ วันนี้

Erik Hoel มองว่าเรามองว่า AI เป็นสิ่งที่ คล้ายกับ p-zombies เหตุผลที่การเปรียบเทียบการลดทอนความเป็นมนุษย์ของผู้อื่นทางออนไลน์นั้นดูน่ากลัวสำหรับเราในขณะที่ละเลยความคิดเห็นของ LaMDA เกี่ยวกับความรู้สึกของตัวเองนั้นเป็นเรื่องง่าย เนื่องจากเรามีมุมมองอยู่แล้วว่ามนุษย์เป็นอย่างไร ในขณะที่การใช้ถ้อยคำของคำถามกระทบกำแพงปรัชญาหลายด้านใน กรณีของเอไอ

เมื่อเราดูบุคคลอื่นและใช้พฤติกรรมของพวกเขาเพื่อค้นหาสิ่งที่พวกเขาอาจทำในอนาคต เราถือว่าเราเข้าใจกระบวนการภายในที่ก่อให้เกิดผลลัพธ์นั้นโดยปริยาย และเมื่อเราไม่รู้ เราต้องรู้มากกว่า “พวกเขาทำแบบเดียวกัน” เพื่อให้สามารถสรุปมุมมองเกี่ยวกับความฉลาดหรือจิตสำนึกของพวกเขาได้

คำถามเกี่ยวกับความรู้สึกจึงเป็นปลาเฮอริ่งแดงเพราะสิ่งที่เราหมายถึงเมื่อเราพูดคำนั้นติดหล่มอยู่ในบริบทวิวัฒนาการ และนั่นไม่ได้ผล เนื่องจากการเดินสายพื้นฐานของทั้งสองนั้นแตกต่างกันอย่างมาก แม้ว่าเอาต์พุตระดับกลางจะเหมือนกัน

มนุษย์มีวิวัฒนาการมาประมาณ 200,000 ปีในรูปแบบปัจจุบันโดยประมาณ (หรือ 2 ล้านคนตั้งแต่คำนำหน้า homo ) และมีผู้คนมากกว่า 100 พันล้านคน นั่นคือประมาณระหว่าง 10,000 ถึง 100,000 รุ่นของวิวัฒนาการและการคัดเลือก ไม่ต้องพูดถึงวิวัฒนาการนับพันล้านปีที่ช่วยสร้างฐานที่วิวัฒนาการโดยเฉพาะนี้เกิดขึ้น

คุณน่าจะเปรียบเทียบช่วงเวลาวิวัฒนาการนี้กับจำนวนพารามิเตอร์ในแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่และลองคำนวณระยะเวลาที่ มีประสิทธิภาพ เช่นเดียวกับการนับจำนวนเซลล์ประสาทและการนับจำนวนพารามิเตอร์ การทำเช่นนี้เป็นวิธีที่งี่เง่า แม้ว่าเราจะต้านทานสิ่งล่อใจไม่ได้ก็ตาม

ปริมาณการเรียนรู้ที่เด็กวัยหัดเดินมีไม่ได้เป็นเพียงความสามารถทางจิตหรือจำนวนเซลล์ประสาทที่เปรียบเทียบเท่านั้น แต่ยังรวมถึงเวลาวิวัฒนาการที่ใช้ในการให้ความรู้เกี่ยวกับการเชื่อมต่อหลายพันล้านรายการ ดูด้วยวิธีนี้พวกเขาได้เรียนรู้หลายอย่างมากกว่าที่ GPT น่าจะมี

IV. เส้นทางวิวัฒนาการย้อนกลับ

นี่ยังหมายความว่ามุมมองของ AI ในแง่ของวิวัฒนาการคู่ขนาน (มันฉลาดเท่าภมรหรือฉลาดเท่ากอริลลาหรือฉลาดเท่า Homo habilis ?) เป็นข้อผิดพลาดด้านหมวดหมู่ มันถูกเปรียบเทียบกับความก้าวหน้าในเส้นทางวิวัฒนาการที่ไม่ผ่าน

ในทางกลับกัน มันเกือบจะย้อนรอยเส้นทางวิวัฒนาการกลับกัน อย่างแรกเลยคือความสามารถทางภาษา เริ่มจากส่วนย่อยของไวยากรณ์ที่ยากขึ้น ต่อด้วยความสามารถในการสร้างประโยคที่เชื่อมโยงกันจริงๆ ตามด้วยตรรกะโดยปริยายที่ช่วยให้ภาษาอ้างอิงถึงของจริงในโลกแห่งความเป็นจริงได้ และในไม่ช้าก็จะทำให้เข้าใจในสิ่งที่ ตรรกะที่อ้างถึง จริงๆ

นี่คือสิ่งที่ตรงกันข้ามกับสิ่งที่เรามี เริ่มจากความสามารถในการอยู่อาศัยและขยายพันธุ์ มีความสามารถในการสื่อสารด้วยวิธีการพื้นฐานถัดไป และภาษาที่จะพูดคุยกันในตอนท้าย

การเรียนรู้โดยปริยายว่า AI นั้นต้องการการเสริมแรงด้วยการเรียนรู้อย่างชัดแจ้งที่เราจัดหาให้ลูกๆ ของเรา หากความเป็นจริงมีลักษณะหยาบในรูปแบบที่แตกต่างจากเมทริกซ์ชั้นในภายในโมเดลภาษา ตามที่เห็นสมควร การหาระดับนามธรรมที่เหมาะสมไม่ได้เป็นเพียงเรื่องของการเลือกแบบสุ่ม

หากเราพิจารณาว่าความแตกต่างระหว่างคนทั้งสองคือเด็กวัยหัดเดินและ AI เป็นอย่างไร ก็คือสามารถแยกแยะความจริงจากการโกหกได้เมื่อพวกเขาประสบกับบางสิ่ง เพราะพวกเขาได้สัมผัสกับความเป็นจริงรอบตัวพวกเขาอย่างเต็มที่ และความจริงที่ว่ามีเพียงสิ่งเดียวเท่านั้น พวกเขาสามารถสร้างแบบจำลองที่ชัดเจนเพื่อใช้ในการอภิปราย อภิปราย เรียนรู้ โต้ตอบ สำรวจ ระหว่างกัน

นี่เป็นความซับซ้อนของ AI ในปัจจุบันที่ทุกคนมองโลกในแง่ดีและมองโลกในแง่ร้ายในเวลาเดียวกัน มันสามารถวาด “เก้าอี้นั่งบนแมว” ได้อย่างมีความสุขเพราะมันไม่สนใจว่าเก้าอี้คืออะไร แมวคืออะไร นั่งคืออะไร หน้าตาเป็นอย่างไร และความไม่น่าเชื่อของฟิสิกส์ของมัน ด้วยชุดข้อมูลที่ใหญ่เพียงพอ มันจึงเริ่มค้นหาได้ ในแง่ที่ว่ามันเป็นการบังคับกรณีมุมออกไป เพิ่มคำหรือแนวคิดที่ไม่รู้จัก แล้วเราจะกลับไปเป็นศูนย์ เนื่องจากขาดความสัมพันธ์กับสิ่งที่พูดถึง

เหตุผลโดยปริยายว่าทำไมโหมดการให้เหตุผลนี้ใช้งานได้เพราะเรามีสัญชาตญาณที่สมเหตุสมผลเกี่ยวกับคุณสมบัติภายในของผู้อื่น ไม่ว่าคุณจะมีปัญหาเรื่องสติสัมปชัญญะหรือไม่ก็ตาม เราจะไม่นึกถึงคำถามว่า “รถที่ขับเองคันนี้สามารถขับได้” โดยดูจากการขับขี่เท่านั้น นอกจากนี้เรายังจะพิจารณาวิธีการที่แท้จริงในการหาวิธีขับเคลื่อน และกระบวนการเหล่านั้นต้องได้รับการตรวจสอบด้วย

ในทำนองเดียวกันกับ AI ใช่แล้ว มันจะปรับปรุงและมีความสามารถที่น่าทึ่งในไม่ช้า มากกว่าที่มันมีอยู่แล้ว และใช่ มันจะยังคงล้มเหลวในมุมที่คาดเดาไม่ได้เนื่องจากโลกภายในของมันไม่สามารถเข้าใจได้สำหรับเรา เส้นทางวิวัฒนาการของมันกลับด้าน และความรู้ของมันก็เป็นเพียงเรื่องธรรมดา จนกว่า AI จะสามารถสำรวจภายในของมันในแง่ของความรู้ที่ชัดเจน เราก็เหลือเพียงผลลัพธ์ของมันในทันที และนั่นยังไม่พอที่เราจะตัดสินคุณภาพของมันได้

วาทกรรมของเราจึงกลายเป็นวงกลม ความหงุดหงิดกับความผิดพลาดที่งี่เง่าและอัลกอริธึมอัจฉริยะและการอภิปรายเรื่องจิตสำนึกล้วนเป็นอาการที่ AI ในปัจจุบันมีปัญหาสำคัญอย่างหนึ่ง – มันเน้นที่การเรียนรู้โดยปริยายในปัจจุบันเท่านั้น และไม่มีส่วนต่อประสานที่แท้จริงหรืออนุกรมวิธานภายในที่เปิดเผยเพื่อให้โลกธรรมชาติโต้ตอบกับมัน ช่วยให้การเรียนรู้แบบสองทิศทาง

จนกว่าจะเป็นเช่นนั้น สำหรับเราจะยังคงเป็นวิทยากรที่ไม่ค่อยเข้าใจ ซึ่งเป็นระบบที่ซับซ้อนซึ่งผลลัพธ์ที่เราไม่สามารถคาดเดาได้และเราไม่สามารถปล่อยให้เป็นอิสระได้ ในประการแรก ความสามารถของมันอีกครั้ง มันคือการเดินทางข้ามเส้นทางวิวัฒนาการในทางกลับกัน มันมีเพียงเศษเสี้ยวของช่วงเวลาวิวัฒนาการโดยรวมของเรา เพื่อช่วยให้มันเรียนรู้สิ่งที่มันสามารถทำได้

เพื่อช่วยให้มันข้ามเส้นทางนั้นได้ เราจะต้องพัฒนาวิธีการสอนที่ดีกว่าความรู้โดยปริยาย อย่างน้อยก็ช่วยให้หลักสูตรแก้ไขได้

นั่นคือเส้นทางที่เราจะเลือก? ฉันถามลูกชายของฉันอีกครั้ง เช่นเดียวกับ GPT-3 พวกเขาก็ไม่แน่ใจเหมือนกัน

สมัครสมาชิกตอนนี้