loop AI technoloy's @loop0hole

@FotosDeFatos Amém

Foi assim que Nietzsche enlouqueceu. O filósofo estava ali, no meio da rua, vendo um cavalo ser espancado e algo dentro dele quebrou. Não foi o som de um chicote no ar, mas o estalo da sua própria mente cedendo. Ele correu, abraçou o animal e, naquele momento, todo o peso da sua filosofia colidiu com a realidade brutal. O homem que pregava o além do homem desmoronava diante da fragilidade de uma criatura indefesa. E aqui vem o ponto que Nietzsche nos deixou de legado: A vida é um caos e a mente mais ainda. Ele acreditava que o olhar ao abismo era inevitável, mas ninguém avisou que o abismo poderia olhar de volta. Naquele abraço desesperado, Nietzsche não estava só salvando o cavalo, ele estava tentando salvar a própria humanidade da loucura que sempre espreita. Como alguém que passa anos pregando a superação, ele foi confrontado com a sua própria impotência. A mente que nos deu - assim falou Zaratustra, agora era apenas silêncio e delírio, e o que Nietzsche tanto tentou expor, o medo de se perder na própria busca por sentido, o engoliu. Ele mostrou até os mais fortes podem ruir quando confrontados com a realidade nua e crua. No fim, o que restou foi o eco daquilo que ele sempre sofreu, mas que talvez não quiser se admitir. Quando você luta contra os monstros, deve tomar cuidado para não se tornar um. E claro, às vezes, o maior monstro é o próprio peso dos nossos pensamentos. A sabedoria do homem é loucura para Deus! Essa cena marcante da vida de Nietzsche, onde ele abraça o cavalo espancado nas ruas de Turim, é uma poderosa metáfora do colapso de uma mente que passou a vida desafiando os limites da existência humana. Nietzsche, que tanto falou sobre o Übermensch (além do homem) e sobre a necessidade de transcender as fraquezas humanas, encontrou-se, naquele momento, frente à brutalidade do mundo e à fragilidade da vida. O homem que escreveu sobre o "eterno retorno" e sobre o "niilismo" experimentou, ali, sua própria fraqueza — a fragilidade inerente a todo ser humano. Esse episódio não foi apenas uma manifestação de empatia pelo cavalo; foi o clímax de um filósofo que olhou para o abismo e, em algum ponto, deixou o abismo consumi-lo.

I don't pray for an easy life. I pray for the strength to handle a hard one. God doesn't make us superhuman. He gives us the courage to keep walking when we are weak.

@elonmusk @a16z @grok tradução do vídeo, por favor. Prezado @elonmusk, disponha legenda imediato em seus vídeos e nos evite esse trabalho; opção em espanhol e português te posiciona o alcance de aproximadamente 3 bilhões de pessoas, fica a dica.

An MIT physicist spent 3 years writing a book that Demis Hassabis the man who just won the Nobel Prize calls one of the most important books he has ever read, and the reason it scared me is that it does not argue about whether AGI is coming. It assumes it already did. His name is Max Tegmark. The book is called Life 3.0. I picked it up at midnight on a Tuesday thinking it would read like a philosophy textbook. It does not. It reads like a very calm person explaining exactly how the planet might end, in the same tone a pilot uses to describe turbulence. Here is what he actually argues, and why the argument is the part that stays with you. Tegmark opens by distinguishing three types of life. Life 1.0 is biology. You are born with your hardware and your software already installed. A spider does not choose to spin a web. It runs the program evolution gave it. Life 2.0 is what humans are. You get the hardware from biology, but you can rewrite your own software. You learn a new language. You read a book that changes how you think. You are, in his framing, the only thing on Earth that can redesign its own mind from the inside. Life 3.0 is what comes next. A system that can redesign both its hardware and its software. That upgrades itself faster than any external force can contain it. He does not say this is inevitable. He says it is the most important question we have ever faced, and we are answering it by accident. The part that hit me hardest was not the scary scenario. It was the one he calls the beneficial AGI scenario. The version where it goes well. He walks through what a world run by a system far more intelligent than any human might actually look like, and the discomfort is that even the good version requires you to completely let go of the assumption that humans will be the ones making the decisions that matter. He is not a pessimist. That is the thing most people get wrong about this book. Tegmark spent years building the Future of Life Institute specifically because he believes the outcome is not determined. He believes the decisions being made right now, inside a small number of labs, by a small number of people, will echo for the rest of human history in either direction. The chapter on consciousness floored me. He argues that consciousness is not some spiritual phenomenon that biology invented. It is what certain types of information processing feel like from the inside. Which means if you build a system that processes information in the right way, you do not get an unconscious machine. You might get something that experiences existence. That feels things. And we have no idea how to check. The chapter on power is the one I keep thinking about. He asks a simple question. If a system becomes more intelligent than every human combined, what mechanism exists to make sure it does what we want? Not because it is evil. Because misaligned goals are not a character flaw. A system optimizing hard for the wrong thing will cause catastrophic harm without malice, the same way a river does not hate the valley it floods. He runs through twelve different scenarios for how AGI ends up shaping the century. Some are utopian. Some are not. What they share is that the outcome in every single one is determined not by the AGI itself, but by the decisions made before it arrives. Who controls it. What values were baked into it. What oversight was built before anyone had the leverage to build it afterward. The thing Tegmark says that I have not been able to shake is this. The most dangerous assumption is that someone else is thinking about this carefully. The labs are moving fast. The researchers are brilliant. And the question of what we actually want from this, at the level of civilization, has barely been asked. Demis Hassabis built the system that folded two hundred million proteins. He recommended this book. That should tell you something about what the people closest to this think is worth your time. Life 3.0 does not leave you with answers. It leaves you with the specific, uncomfortable feeling that the questions are more urgent than most people realize, and that the window to ask them at the right scale is shorter than it looks. I finished it at 4am and sat there for a while doing nothing. That is either a good sign about the book or a bad sign about everything else. What is the one AI book that genuinely changed how you think about where this is all going?

@literlandweb1 Concedei-me Senhor: A Serenidade necessária para aceitar as coisas que não posso modificar; Coragem para modificar àquelas que posso; e Sabedoria para distinguir uma da outra.

@imagine @grok @BenKaluza ele me parece meio doente e cansado.

今天在纽约见了做神经医学的朋友，目前正在做脑机接口。她竟然说，在学术界看来，马斯克的 Neuralink 是落后的技术。 生物看不上他用新闻稿做科学的姿态，Neuralink 属于“工程领先、科学取巧”。 从 DC 开了三个小时车过来，我原以为是叙旧，没想到聊了一下午的脑机接口、AI和存储焦虑。 她们拿融资之后能够自己设计芯片，去欧洲代工厂订做 22 纳米的版本。22 纳米是低功耗模拟芯片的黄金节点，能在 0.5V 下工作，特别适合做植入式神经记录。 目前在研究减肥针是怎么作用于大脑的。现在没人知道不同的减肥针药物，如何影响大脑抑制食欲，下丘脑和大脑的奖赏回路(多巴胺通路)具体是怎样的。于是她们在老鼠脑袋上开洞、接入芯片，需要实时测量神经信号的变化。 因为数据量大到离谱，频率非常高，所以她们需要 10000 个 TB，也就是 10 个 PB 的存储。 我第一次听到存储用PB这个单位！ 神经信号要以 3 万赫兹的频率采样(每个电极每秒测 3 万次)，才能捕捉到只持续 1 毫秒的神经脉冲。每个数据点才 2 字节,但你乘上几百个电极、再乘上 24 小时不停，一个探针一小时就是 80GB。 她说一块 1PB 的企业级磁盘比她一个月工资还贵，长期维护的 PB 级存储，五年下来要百万美金。研究室没那么多经费，只能每次买 1 个 PB，精打细算地用。 给个尺度感，哈佛和 Google 把1 立方毫米的人脑做到全分辨率，就是 1.4 个 PB。一整个老鼠脑，估计要一个 EB(1000 个 PB)。倒不是因为单次数据大，是频率太高。 而且，存储焦虑也不是生物医学独有的。 天文学界，SKA 射电望远镜一年要存 700 个 PB。CERN 的对撞机已经在用 EB 级别处理数据。存储，决定着前沿科学的天花板。 数据一大，通信传输会影响效率。所以我们聊到了光通信。 芯片连接材料最早用铝，1997 年 IBM 把它换成铜(电阻低 40%)，现在又在从铜换成光。这正好和黄仁勋在 GTC 上讲的呼应，2025 年 3 月,英伟达发布了硅光子 + 共封装光学(CPO)的交换机,为了把 AI 数据中心扩展到百万卡级别。 为什么铜必须让位给光呢？ 因为速度越快,铜能传的距离就越短(高频下铜的趋肤效应和损耗急剧上升)。到了 1.6Tb/s,一根铜线连一个机柜的高度都跨不过去。所以信号只能变成激光。 除了存储，实验室动物成本也是很高的。 一只实验室猴子,买进来要 3.5 万到 5 万美金，算上多年的特殊饲养、手术、兽医和机构管理费,一只猴子全周期下来轻松超过 10 万美金。一只老鼠 80 美金，买的是它基因纯度。 我问：为什么用老鼠和猴子,不用兔子？她说，老鼠有一整套基因工具箱(2.4 万种现成品系、基因敲除、光遗传学)，猴子是因为大脑结构最接近人类。兔子智商中等两头都不沾,所以不用。 现在很多 AI 公司在挖她们这种做脑医学研究的人，原因有两个。 第一层是效率。人脑是地球上最省电的计算机。大脑做着视觉、语言、运动、推理,全部并行,只耗 20 瓦，大概一个暗灯泡。而一块高端 AI 芯片就要 300–700 瓦,训练大模型动辄几兆瓦、几吉瓦。 差别在于，计算机底层是二进制(0/1),晶体管在 GHz 频率上疯狂开关。而大脑是模拟的、稀疏放电的,神经元只在需要时才点亮、才耗能。AI 公司想偷师这种效率。所以，现在AI 公司最抢手的岗位是神经科学家。 第二层更微妙：我们其实根本看不懂大脑是怎么运作的，而 AI 现在面临一模一样的处境。 Anthropic 发现，AI 在回答你的时候,其实在内部想了一套自己的东西,而它说出来的理由，未必诚实。 举个例子：研究员偷偷给 Claude 塞一个错误答案当「提示」,它会顺着这个答案编出一套像模像样的推导, 只有 25% 到 39% 的概率承认自己用了提示。 Anthropic CEO 说，当 AI 总结一份文件时,“我们并不知道,在具体而精确的层面上,它为什么做出这些选择。”AI 的思想是个黑盒子。他们的目标是给 AI 做一台”核磁共振”,到 2027 年，希望能看懂里面在发生什么。 最后又聊到做手术。 由于大脑本身是没有痛觉的，所以人可以清醒着被开颅。老鼠被开颅、植入芯片、再缝合,可以继续正常活几个月。她笑着说可以帮我开脑，但希望我永远用不上。 聊完一整个下午，我最大的感受是： 目前我们对人脑、对 AI,其实都了解得太少了。 但也正因为如此，我越来越觉得，我们活在最好的时代。 真正的无人驾驶已经在路上跑、量子计算在飞速进步、人类在认真筹备第一次登上火星、脑机接口真的开始读懂大脑…… 我今天在纽约街头连着撞见好几块 AI 和加密行业的广告：出租车顶上写着「It’s happening with Ripple」，公交广告是贝莱德的比特币 ETF，站台是OpenAI 的 Codex。 以前根本无法想象的事，都在同时发生在美国。而我们，刚好生在这个最好的时代。

keyboard_arrow_left Previous keyboard_arrow_right Next

"El tiempo es la sustancia de que estoy hecho. El tiempo es un río que me arrebata, pero yo soy el río; es un tigre que me destroza, pero yo soy el tigre; es un fuego que me consume, pero yo soy el fuego". Jorge Luis Borges 📷 Ferdinando Scianna

@LeContempIateur um furo no futuro

@solersblanca mete um rasta, vai ficar maneiro... vc é gatinha demais!

@askaya sonhooo

I’m convinced that all men need in life to be happy is this Am I wrong?

@elfpsyche @tbearsworkshop sonso 😂😂❤️

“Man is the most insane species. He worships an invisible God and destroys a visible Nature.” — Hubert Reeves

The most beautiful goal in football history: Brazil, 1970

@shivon com a babação de ovo danada né nossa senhora o cara é um pai massa demais ser pai e tal mas parar com essa babação de ovo senão fica chato ficar aqui na rede social

@elfpsyche entendi interessante! precisaria considerar o conceito de emoção (fundamental antes de pensar em escala e modelos). traria um pouco para a linha psicanalítica e filosófica a discussão e em seguida funções cognitivas e desequilíbrios dessas funções orientados por esse modelo.

@elfpsyche sou brasileiro, elf! psicanálise ou tcc a abordagem? pelo tema parece tcc, focado nos sintomas

@elfpsyche tentei ler o tema por intuição, o idioma carrega a pronúncia alemã com algo de espanhol. interessante!