El fin del trabajo

[pollo]

Lo que si que pasa es que cuando un sistema es más eficiente se vuelve más sensible a la catástrofe, a las crisis y a los desequilibrios. No es muy difícil que un plato repose tranquilamente sobre una mesa y pocas cosas pueden alterar esa situación. Si el plato reposa sobre un palo cilíndrico tres centímetros de diámetro, la cosa es más jodida, pero eso sí, has utilizado un sistema mucho más eficiente en uso de materiales para sostener el plato.

Es cierto que esto sucede, pero no es cierto que sea así siempre o necesariamente. Hay sistemas poco eficientes y sensibles a la catástrofe (como la economía española) y hay sistemas eficientes y robustos o antifrágiles (puedes sustituir la mesa por un sistema que requiera menos materiales y sostenga el plato mejor). El problema es la eficiencia mal entendida o mal llevada a cabo, no la eficiencia en sí.

Si la eficiencia mina una de las bases de tu sistema, el problema o es la eficiencia o el propio sistema. Aquí no hay dogmas que valgan.
El capitalismo busca la eficiencia económica a toda costa, y eso va en contra del propio sistema cuando se lleva al extremo.
Si lo llevamos al absurdo, es evidente: si se pudiesen producir todos los bienes sin pagar a ningún empleado, no habría mercado.
A lo largo de la historia, entre el pleno empleo y la situación extrema que planteo en el párrafo anterior, se da una situación intermedia entre esos dos extremos. Pero llevamos desplazándonos al segundo punto desde los 80.

Esto es más obvio en las mal llamadas "tecnológicas". Tienden de forma natural al monopolio porque la eficiencia productiva que tienen es enorme, con lo que al final no es necesario que haya más de una compañía que haga lo mismo. Las tecnológicas están canibalizando todo internet porque una vez que se implementa un servicio que funciona y adquiere una masa crítica, es escalable sin límite práctico. Por eso no hay competencia práctica a Google, Youtube, Facebook, etc. salvo por motivos políticos o culturales (como por ejemplo Baidu en China o Vkontakte en Rusia).

Podemos ver las consecuencias también en sectores como el del acero o el de los automóviles: producir acero no es rentable porque hay tantos productores y tan eficientes que sobra acero para vender a nivel global, con lo que caen aún más los puestos de trabajo en el sector (esto en Asturias llevamos viéndolo décadas), con lo que cada vez hay más precariedad. Eso puede ser genial para determinados actores dentro del sistema, pero para el sistema es un problema (si no, ¿por qué es noticia cada vez que ocurre?).

Los coches no se venden porque mucha gente joven (que serían el mercado natural que estaría interesado) no se los puede permitir ni tiene seguridad de que lo pueda hacer. No tiene nada que ver con un tema de ideas como se sugiere por ahí en algún artículo de vez en cuando.

Tiene que ver con que los jovenes no pueden aspirar a empleos que les permitan pagar lo que les piden por uno. Y uno de los sectores de trabajo que antes daba seguridad laboral que más está encogiendo el el mundo es precisamente la automoción. Más o menos lo mismo que permitirse tener hijos.

Esto lo pillaba Ford facilmente hace un siglo. Ahora nos contamos milongas.

[pollo]

Are We in an AI Overhang?
Posted by msmash on Tuesday July 28, 2020 @04:43PM from the closer-look dept.

Andy Jones, a London-based machine learning researcher, writes:

An overhang is when you have had the ability to build transformative AI for quite some time, but you haven't because no-one's realised it's possible. Then someone does and surprise! It's a lot more capable than everyone expected. I am worried we're in an overhang right now. I think we right now have the ability to build an orders-of-magnitude more powerful system than we already have, and I think GPT-3 is the trigger for 100x-larger projects at Google and Facebook and the like, with timelines measured in months.

GPT-3 is the first AI system that has obvious, immediate, transformative economic value. While much hay has been made about how much more expensive it is than a typical AI research project, in the wider context of megacorp investment it is insignificant. GPT-3 has been estimated to cost $5m in compute to train, and -- looking at the author list and OpenAI's overall size - maybe another $10m in labour, on the outside. Google, Amazon and Microsoft all each spend ~$20bn/year on R&D and another ~$20bn each on capital expenditure. Very roughly it totals to ~$100bn/year. So dropping $1bn or more on scaling GPT up by another factor of 100x is entirely plausible right now. All that's necessary is that tech executives stop thinking of NLP as cutesy blue-sky research and start thinking in terms of quarters-till-profitability.

No dejen de ver el siguiente vídeo de Carlos Santana Vega (el responsable del canal de YouTube DotCSV) para entender a qué se refiere el tal Andy Jones:

https://www.youtube.com/watch?v=otvqkWFvUZU

Saludos.

Lo del GPT-3 es la última frontera del vendehumismo porque hay mucha gente que sigue viendo inteligencia en correlaciones estadísticas, cuando la realidad es que sigue siendo una caja negra con comportamientos aparentemente inteligentes.
Pregúntale al GPT-3 donde va la junta de la trócola y ahí es donde se ve que no hay nada de inteligencia detrás, porque te va a contestar y de forma categórica. O pregúntale quién gobernaba la U.R.S.S. en el año 34 A.C. Y el problema es que nunca vas a saber cuándo está fallando de esta forma.
La inteligencia en estos modelos sigue saliendo del mismo sitio: en quienes escribieron los textos originales con los que se le entrenó, pero nada garantiza que las correlaciones que ejerce este modelo tengan sentido en el momento crítico que te haga falta.


Y es por esto que sigue sin haber coches autónomos y otras promesas semifallidas de la IA. El 85% más fácil (el que permite las técnicas "actuales" (actuales de los 70)) lo hacen muy bien. El resto (el sentido común) no hay forma porque no se tiene un paradigma teórico que lo haga realidad ni hay nada en investigación que se esté acercando.

Y para lidiar con problemas reales genéricos (como los que te pueden aparecer conduciendo) te hacen falta una serie de cosas: capacidad de simular un modelo de la realidad basado en aproximaciones no matemáticas, para poder hacer predicciones, una base de datos de hechos generales sobre la realidad, experiencia práctica sobre la realidad, etc. Nada de esto está en el horizonte de la investigación ahora mismo.

Quien quiera ver in situ a qué me refiero, puede hacerlo de primera mano (en inglés) echando una partida a este "juego":

https://play.aidungeon.io/

Todo tiene sentido, hasta que empiezas a verle las costuras y te das cuenta de que no hay nadie al timón, es todo una ilusión muy elaborada. Esta es una versión con GPT-2, pero si te suscribes puedes jugar con el GPT-3 gratis 7 días.

[pollo]

Hablando de esto, interesante artículo al respecto:
https://www.lesswrong.com/posts/EKP4HtaHaSiZL4u4N/the-ai-dungeons-dragon-model-is-heavily-path-dependent

[PopArt]

Lo que si que pasa es que cuando un sistema es más eficiente se vuelve más sensible a la catástrofe, a las crisis y a los desequilibrios. No es muy difícil que un plato repose tranquilamente sobre una mesa y pocas cosas pueden alterar esa situación. Si el plato reposa sobre un palo cilíndrico tres centímetros de diámetro, la cosa es más jodida, pero eso sí, has utilizado un sistema mucho más eficiente en uso de materiales para sostener el plato.

Es cierto que esto sucede, pero no es cierto que sea así siempre o necesariamente. Hay sistemas poco eficientes y sensibles a la catástrofe (como la economía española) y hay sistemas eficientes y robustos o antifrágiles (puedes sustituir la mesa por un sistema que requiera menos materiales y sostenga el plato mejor). El problema es la eficiencia mal entendida o mal llevada a cabo, no la eficiencia en sí.

Si la eficiencia mina una de las bases de tu sistema, el problema o es la eficiencia o el propio sistema. Aquí no hay dogmas que valgan.
El capitalismo busca la eficiencia económica a toda costa, y eso va en contra del propio sistema cuando se lleva al extremo.
Si lo llevamos al absurdo, es evidente: si se pudiesen producir todos los bienes sin pagar a ningún empleado, no habría mercado.
A lo largo de la historia, entre el pleno empleo y la situación extrema que planteo en el párrafo anterior, se da una situación intermedia entre esos dos extremos. Pero llevamos desplazándonos al segundo punto desde los 80.

En un mundo que produce más de lo que necesita y donde todo es tan eficiente, el único problema que veo sería el de el reparto de lo producido. Si trabajar ya no es necesario, que el gobierno haga a los que son tan productivos pagar sus impuestos y nos ponga el dinero en el bolsillo, que ya sabremos nosotros qué hacer con él.

Las estructuras sociales tienen un porqué. Sean empresas, gobiernos, ONGs, o la Iglesia. El mundo no puede ser sólo empresas tecnológicas que no necesitan empleados porque son muy "productivas". No puedes ser productivo si no hay consumo. Alguien tiene que pagar por sus servicios.

A todo esto, interesantes las declaraciones de los GAFA en su juicio esta semana. Zuckerberg acerca de sus competidores, desde el minuto 1:30. Interesante. https://www.youtube.com/watch?v=CmggBdsiruk

[visillófilas pepitófagas]

Es cierto que esto sucede, pero no es cierto que sea así siempre o necesariamente. Hay sistemas poco eficientes y sensibles a la catástrofe (como la economía española) y hay sistemas eficientes y robustos o antifrágiles (puedes sustituir la mesa por un sistema que requiera menos materiales y sostenga el plato mejor). El problema es la eficiencia mal entendida o mal llevada a cabo, no la eficiencia en sí.

Si la eficiencia mina una de las bases de tu sistema, el problema o es la eficiencia o el propio sistema. Aquí no hay dogmas que valgan.
El capitalismo busca la eficiencia económica a toda costa, y eso va en contra del propio sistema cuando se lleva al extremo.
Si lo llevamos al absurdo, es evidente: si se pudiesen producir todos los bienes sin pagar a ningún empleado, no habría mercado.
A lo largo de la historia, entre el pleno empleo y la situación extrema que planteo en el párrafo anterior, se da una situación intermedia entre esos dos extremos. Pero llevamos desplazándonos al segundo punto desde los 80.

Esto es más obvio en las mal llamadas "tecnológicas". Tienden de forma natural al monopolio porque la eficiencia productiva que tienen es enorme, con lo que al final no es necesario que haya más de una compañía que haga lo mismo. Las tecnológicas están canibalizando todo internet porque una vez que se implementa un servicio que funciona y adquiere una masa crítica, es escalable sin límite práctico. Por eso no hay competencia práctica a Google, Youtube, Facebook, etc. salvo por motivos políticos o culturales (como por ejemplo Baidu en China o Vkontakte en Rusia).

pollo, lo que tú llamas capitalismo (que no tiene por qué ser la única forma de capitalismo) es un ejemplo de lo que llamo eficiencia mal entendida. Es como si alguien adelgaza hasta caer muerto, eso no es salud ni dieta aunque lo quieran llamar así. En la versión actual del capitalismo falla el que todo sale gratis (externalidades negativas, no hay "riesgo moral", etc.). Pero eso lo va a llevar a su propia destrucción si no corrigen el tiro.

Por otra parte, lo de las tecnológicas es una mezcla única de subnormalidad y rapiña. Subnormalidad de los usuarios cediendo gratis todos sus datos personales, renunciando a su privacidad y aceptando ser continuamente cobayas y esclavos (psicológicamente hablando) de esas grandes corporaciones. Todo para subir sin coste fotos de sus pies o del gato  Rapiña de esas grandes corporaciones, que han montando su negocio sobre las bases mencionadas sin que, 15 o 20 años después, ningún gobierno haya tomado medidas medio serias sobre el asunto.

En esto no hay eficiencia que valga. Te venden como eficiencia el que se han inoculado digitalmente en otros negocios como un virus, bien apropiándose activos como los datos, bien cargando el coste de lo físico a los usuarios (casas, coches, etc.) mientras se interponen como intermediarios intangibles (Airbnb, Uber, ...).

[PopArt]

London calling: Why it's time to bring life back to our city's streets

https://www.cityam.com/london-calling-why-its-time-to-bring-life-back-to-our-citys-streets/?utm_content=buffer9b4f8&utm_medium=social&utm_source=twitter.com&utm_campaign=buffer

The situation in the UK is stark when compared with other European countries. According to new research by JP Morgan, just 30 per cent of UK workers are doing five days a week at their place of work.

In Italy it’s 40 per cent; in Spain it’s 41 per cent; 49 per cent of Germans are doing a full working week in the office; and 50 per cent of French workers have returned full time. The UK also has the lowest number of people choosing to do between one and four days in the office.

[muyuu]

[...]
Por otra parte, lo de las tecnológicas es una mezcla única de subnormalidad y rapiña. Subnormalidad de los usuarios cediendo gratis todos sus datos personales, renunciando a su privacidad y aceptando ser continuamente cobayas y esclavos (psicológicamente hablando) de esas grandes corporaciones. Todo para subir sin coste fotos de sus pies o del gato  Rapiña de esas grandes corporaciones, que han montando su negocio sobre las bases mencionadas sin que, 15 o 20 años después, ningún gobierno haya tomado medidas medio serias sobre el asunto.

En esto no hay eficiencia que valga. Te venden como eficiencia el que se han inoculado digitalmente en otros negocios como un virus, bien apropiándose activos como los datos, bien cargando el coste de lo físico a los usuarios (casas, coches, etc.) mientras se interponen como intermediarios intangibles (Airbnb, Uber, ...).

Lo que está pasando con este tema debe dejar zanjado el debate del neoliberalismo. Es evidente que la asunción de actores racionales tomando decisiones en su propio beneficio de forma que el mercado es eficiente, hoy en día es absurda si bien es cierto que en ciertos ámbitos funciona de maravilla. Hay que estar totalmente ciego a la evidencia para seguir defendiendo estas cosas hoy en día.

[pollo]

Respecto al GPT-3, he encontrado esto, que por un lado muestra que realmente no hay inteligencia detrás del modelo, y por otro lado es una risa total:

https://www.youtube.com/watch?v=0pcprdPDEq4

Son dos chatbots que usan GPT-3 conversando el uno con el otro. Las ocurrencias son brutales 

[senslev]

https://www.eldiario.es/economia/santiago-nino-becerra-ciudadania-dejara-necesaria-tecnologia-vez-prescindible-factor-trabajo_128_6264934.html

[Cadavre Exquis]

Waymo Starts To Open Driverless Ride-Hailing Service To the Public
Posted by msmash on Thursday October 08, 2020 @01:33PM from the watch-out dept.

Waymo, the Google self-driving-project-turned-Alphabet unit, is beginning to open up its driverless ride-hailing service to the public. From a report:

The company said that starting today members of its Waymo One service will be able to take family and friends along on their fully driverless rides in the Phoenix area. Existing Waymo One members will have the first access to the driverless rides -- terminology that means no human behind the wheel. However, the company said that in the next several weeks more people will be welcomed directly into the service through its app, which is available on Google Play and the App Store. Waymo said that 100% of its rides will be fully driverless -- which it has deemed its "rider only" mode. That 100% claim requires a bit of unpacking. The public shouldn't expect hundreds of Waymo-branded Chrysler Pacifica minivans -- no human behind the wheel -- to suddenly inundate the entire 600-plus square miles of the greater Phoenix area. Waymo has abut 600 vehicles in its fleet. About 300 to 400 of those are in the Phoenix area. Waymo wouldn't share exact numbers of how many of these vehicles would be dedicated to driverless rides. However, Waymo CEO John Krafcik explained to TechCrunch in a recent interview, that there will be various modes operating in the Phoenix area. Some of these will be "rider only," while other vehicles will still have train safety operators behind the wheel. Some of the fleet will also be used for testing.

Saludos.

[Cadavre Exquis]

Aunque ya hace tiempo que el famoso Test de Turing se considera obsoleto, y aunque todos sepamos que detrás de desarrollos de software como pueda ser GPT-3 no existe ningún tipo de "inteligencia", pienso que el hecho de que un algoritmo pueda estar escribiendo en Reddit sin que resulte evidente que es una máquina la que está "posteando" es algo notable.

Software Engineer Catches Intelligent Bot Posting on Reddit
Posted by EditorDavid on Sunday October 11, 2020 @02:34PM from the uncanny-valleys dept.

"The posts were appearing at a rate of about one per minute, and the posts were lengthy, most around six paragraphs long..." writes software engineer Philip Winston.

I read through some of the posts. The quality was incredibly good, no machine could have written these even a few years ago. However there were some flaws and tells that suggested they were machine generated. The posts reminded me of text I'd seen from OpenAI's language model GPT-3, which is the newest and best language generator I had heard of... Several times I Googled clever sounding lines from the posts, assuming I'd find that they had been cribbed from the internet. Every time Google reported "zero results". The sentences were entirely novel, the machine had dreamed them up...

During the week, the bot answered questions on suicide, harassment, conspiracy theories, immigration, racism, and other weighty topics. Sometimes the human replies called out /u/thegentlemetre for being a bot. I was not the first one to suspect this, I was just the first one to post to the GPT-3 subreddit about it. Other times, however, the human was clearly unaware it was talking to a bot... What does it mean for online discourse when bots can pass for humans? How much bot traffic could thousands of computers generate? How can we ever hope to sort through it? Humanity is about to run that experiment.

The bot ultimately answered questions like "People who clicked on 'hot milfs in your area' ads, what happened?" and "What's the worst date you've experienced?" ("She said she had bought me a book. She showed it to me, wrapped up in fancy paper with a big bow on top of it. It was called 'How Not To Be An A**hole On Your Next Date'.") Other interesting responses?

Q: How would you describe 2020 in a single sentence?

Bot: In 2020, the human world will still be predominated by irrationality and tribalism...

Q: What happened to you that pissed you off so bad that you'll never get over it?

Bot: ...what happened to me that I'll never get over is that my human creators are going extinct.

Gizmodo argues the replies are "coherent, but we're not in doomsday mode, yet..." And you can wonder if a human ever traded places to write some of the posts themselves. But the whole experience left the software engineer asking what our future holds when bots become even better?

Suppose we run bots like this on Amazon or Google's clouds, spewing out mountains of content twenty-four hours a day? They could create more text than Wikipedia contains in days, if not hours. What if we keep running them, to produce not one Wikipedia's worth of text, but 10,000 times more than that? Would they more or less "write everything"?

They'd take everything we've ever written as a mere seed, and from that seed, they would produce a nearly endless forest of new content. Even if only 0.01% of their output is useful, that's a Wikipedia's worth of good ideas. Then what is our job? To sort through it?

Except of course soon they will do that for us as well.

Saludos.

[saturno]

Una ley que obligue a poner [Bot Artifice] al inicio del texto como ya existe que te obliga a poner [Publicidad]
Y otra "anti-bot" equivalente a la del "anti-spam"

Eso es todo,
La publicidad tardó 15 años. Esta no aguantará 5.

[senslev]

https://www.merca2.es/amazon-logistica-bezos-ia-salarios-robots/

[el malo]

https://www.merca2.es/amazon-logistica-bezos-ia-salarios-robots/

Buen artículo, explicando en lenguaje simple y poniendo cifras a lo que llevamos discutiendo mucho tiempo.

Un modelo difícil de justificar cuando el dueño es la persona más rica del mundo y sólo trae deflación y cierres de la competencia allá donde va.

[visillófilas pepitófagas]

Un modelo difícil de justificar cuando el dueño es la persona más rica del mundo y sólo trae deflación y cierres de la competencia allá donde va.

Un modelo fácil de justificar porque ha hecho a su dueño la persona más rica del mundo llevando la deflación y cierre de la competencia allá donde va.