Salah satu pendiri Anthropic Ben Mann memiliki definisi AGI yang paling jelas yang pernah saya dengar, yang dia sebut The Economic Turing Test: "Jika Anda mengontrak agen selama 1-3 bulan untuk pekerjaan tertentu dan ternyata itu adalah mesin daripada orang, maka itu lulus Tes Turing Ekonomi untuk peran itu. Dan jika agen dapat lulus tes itu untuk 50% pekerjaan dengan bobot uang, maka kita memiliki AI transformatif. Jika kita melewati ambang batas itu, maka kita akan mengharapkan efek besar pada peningkatan PDB dunia, dan perubahan masyarakat, dan jumlah orang yang dipekerjakan setelah hal-hal ini memungkinkan. Itu adalah awal dari era baru."

Salah satu pendiri Anthropic Ben Mann memiliki definisi AGI yang paling jelas yang pernah saya dengar, yang dia sebut The Economic Turning Test: "Jika Anda mengontrak agen selama 1-3 bulan untuk pekerjaan tertentu dan ternyata itu adalah mesin daripada orang, maka itu lulus Tes Turing Ekonomi untuk peran itu. Dan jika agen dapat lulus tes itu untuk 50% pekerjaan dengan bobot uang, maka kita memiliki AI transformatif. Jika kita melewati ambang batas itu, maka kita akan mengharapkan efek besar pada peningkatan PDB dunia, dan perubahan masyarakat, dan jumlah orang yang dipekerjakan setelah hal-hal ini memungkinkan. Itu adalah awal dari era baru."

Salah satu pendiri Anthropic Ben Mann tentang mengapa dia memilih Montessori untuk putrinya: "Jika ini 10-20 tahun yang lalu, saya akan mengantrinya untuk sekolah papan atas dan ekstrakurikuler. Tapi sekarang saya tidak berpikir semua itu akan menjadi masalah. Fakta pembelajaran akan memudar ke latar belakang. Yang penting dia bahagia, bijaksana, penasaran, dan baik hati."

Ini membutuhkan waktu 10 bulan untuk menulis, jadi sangat berarti bagi Lenny untuk memperkenalkan buletin hari ini sebagai posting yang "akan mengubah berapa banyak dari Anda yang beroperasi di tempat kerja." (Kami membuat yang ini gratis sehingga siapa pun dapat mengaksesnya)

"11 bulan yang lalu saya tidak menggunakan AI di tempat kerja—sama sekali. Saya dan tim saya sedang membangun produk AI yang digunakan oleh puluhan ribu orang. Tetapi ketika datang untuk menggunakan AI dalam pekerjaan saya sendiri, saya bangga Luddite. Saya tidak ingin terdengar seperti 'rata-rata internet'. Saya khawatir jika saya membiarkan alat AI melakukan sesuatu untuk saya, saya akan kehilangan keunggulan saya. Ketika saya mencoba menggunakan ChatGPT, saya merasa mengecewakan untuk pekerjaan strategis dan inovatif—seperti berkonsultasi dengan Wikipedia yang cerewet. Jauh di lubuk hati, saya merasa putus asa karena saya tidak tahu mantra ajaib yang tepat dari dorongan yang tampaknya hanya diketahui oleh influencer. Kemudian manajer bahasa Inggris saya menunjukkan kepada saya cara menulis cerita pengguna yang sempurna hanya dengan berbicara dengan ChatGPT dengan konteks. Saya menyadari bahwa alat AI terasa seperti instrumen generik yang tumpul karena saya tidak memberikan konteks yang cukup. LLM bisa sangat efektif untuk pekerjaan pengetahuan cerdas, tetapi hanya ketika kami memberi mereka pengetahuan latar belakang yang sama dengan yang dibutuhkan siapa pun untuk melakukan pekerjaan yang sama. Ketika LLM memiliki konteks yang berharga dan berkelanjutan tentang tujuan kami, strategi kami, peran kami, proyek kami, dan organisasi kami yang lebih luas, mereka menjadi 'kopilot AI' kami—mitra pemikiran nyata untuk pekerjaan jangka panjang yang kompleks. Terlepas dari ukuran perusahaan, vertikal, atau kefasihan dalam AI, banyak pekerja teknologi saat ini kehilangan karena alasan yang sama seperti saya. Mereka tidak memberi LLM konteks yang dibutuhkan untuk mengalami potensi penuh mereka. Konteks mengubah segalanya." @talraviv telah mengajari lebih dari 20.000 orang cara membangun copilot AI mereka sendiri. Dalam posting hari ini 🔥, Tal membagikan cara mengubah cara Anda berpikir tentang bekerja dengan AI, dan cara praktis membangun kopilot AI Anda sendiri:

Melampaui 400.000 pelanggan 💥🙏 YouTube

Itu adalah pertanyaan yang diajukan semua orang ... Bagaimana Anda membuktikan diri Anda di masa depan di era AI? "Menjadi ambisius dalam cara Anda menggunakan alat dan bersedia mempelajari alat baru. Orang yang menggunakan alat baru seolah-olah itu adalah alat lama cenderung tidak berhasil." - @8enmann, salah satu pendiri Anthropic Dia menjelaskan di podcast @lennysan

Bekerja di perusahaan besar dan mencoba mencari tahu cara menggetarkan kode di dunia nyata? Episode ini untuk Anda. Belajar: 1. Pendekatan sistematis untuk menggunakan agen AI seperti @DevinAI dan @Cursor_AI untuk menghasilkan kode berkualitas tinggi dalam basis kode besar Anda 2. Cara membuat agen AI untuk secara sistematis mengatasi hutang teknologi Anda 3. Cara membuat sistem aturan terpusat yang bekerja di beberapa alat AI 4. Mengapa "apa yang baik untuk manusia juga baik untuk LLM" harus memandu strategi dokumentasi Anda 5. Cara membangun alur kerja GPT khusus untuk meningkatkan umpan balik wawancara Anda dan mendapatkan pelatihan

Bekerja di perusahaan besar dan mencoba mencari tahu cara menggetarkan kode di dunia nyata? Episode ini untuk Anda. Belajar: 1. Pendekatan sistematis untuk menggunakan agen AI seperti @DevinAI dan @Cursor_AI untuk menganalisis dan mengurangi kebisingan pengujian dalam basis kode besar 2. Cara membuat agen AI untuk secara sistematis mengatasi hutang teknologi Anda 3. Cara membuat sistem aturan terpusat yang bekerja di beberapa alat AI 4. Mengapa "apa yang baik untuk manusia juga baik untuk LLM" harus memandu strategi dokumentasi Anda 5. Cara membangun alur kerja GPT khusus untuk meningkatkan umpan balik wawancara Anda dan mendapatkan pelatihan

Seluruh tim keamanan OpenAI pergi untuk memulai @AnthropicAI 5 tahun yang lalu. Berikut @8enmann berbagi apa yang mereka katakan yang meyakinkan mereka bahwa mereka harus pergi.