What I’m taking from this is that software engineers spend most of our time on engineering software, and writing code is (as expected) a relatively small portion of that work.

Imagine this for other engineering disciplines. “Wow structural engineers seem to spend most of their time on meetings and CAD and relatively little time physically building bridges with their hands! This is something AI can and should fix. I am very smart”

(comment from https://ioc.exchange/@kevinriggle/113641234199724146)

Les ressources physiques nécessaires
La quantité de données pour améliorer les modèle
Les gains de productivité jugés trop faible.

Mécaniques d'une bulle:
1) une inflation de la valorisation d’entreprise décorrélée des métriques financières comme le ROI
2) une augmentation du nombre d’entrées en bourse et de levées de fonds, souvent motivées par la peur de manquer une opportunité (FOMO)
3) le tout intervenant dans un contexte de régulation faible
4) et s’accompagnant d’une hype importante (un enthousiasme de principe, à la fois dans le public et dans les médias).

Les cinq dernières bulles et enseignements associés sont la Dot-Com

les modèles d’affaires doivent être soutenables, la profitabilité n’est pas une option (on ne peut pas ignorer les métriques de base, comme le ROI) et enfin, les technologies doivent être évaluées avant d’être financées

Telecom

La croissance financière doit s’opérer avec prudence dans le cadre d’une gouvernance d’entreprise robuste.

Les crédits de fonds publics chinois dans l'investissement du secteur technologique en Chine

Les marchés émergents sont volatiles, rappelle Floridi, et l’action du secteur public produit une distorsion des marchés qui peut flouter la réalité économique.

Les cryptomonnaies et blockchains

Les marchés non régulés sont volatiles, il est utile de comprendre à quoi servent les technologies avant de les financer, la « culture fanatique » autour d’investissements de ce type rendent imprévisibles les fluctuations de prix.

De ces constats, l'IA suit la même logique. L'auteur le démontre point par point, ainsi que des exemples particuliers comme des salaires énormes alors qu'il n'y a pas un ROI.

« La révolution agricole a mis des millénaires à dévoiler son plein impact ; la révolution industrielle a pris des siècles. La révolution numérique pourrait prendre des décennies. C’est encore une période plus longue que celle que de nombreux “évangélistes” tendent à populariser (…) Nous devons nous rappeler que la création de valeur ne vient pas de l’engouement ou de la spéculation, mais du développement de technologies qui résolvent des problèmes concrets et améliorent la vie des gens et leur environnement. »

Free profile pictures for your designs.

A good example comes from looking towards the impact of incorporating AI into search engines such as Google. A single generative AI query could use 4 to 5 times more energy than a regular search engine query. Others found that average energy consumption per search could be 6.9–8.9 Wh, compared to 0.3 Wh for a standard Google search. This gives us an enormous range of 4-30 times larger. Whichever end of the scale the figures land, it’s a significant increase.

Does the result quality increases at the same rate?

The report is available on the green web foundation

C'est toujours compliqué de détecter les messages générés par IA, mais il y a ici une tendance: les messages générés augmentent.

What is accessible for an accessible button.

UX and AI, but no single speaker addressed the training data sources, the energy requirements,

But never once did the question arise of whether it’s ethical to even use these tools.

One topic was expressed: the AI slop

There’s a quote by Finnish architect Eliel Saarinen that UX designers like repeating:

Always design a thing by considering it in its next larger context. A chair in a room, a room in a house, a house in an environment, an environment in a city plan.

As Molly White states:

There are no ethical uses of current large language models.

Une argumentation suite au guide.

L’IA excelle dans l’automatisation des tâches fastidieuses et chronophages telles que la présentation des citations.

Mais il faut vérifier l'exactitude des sources bibliographiques.

ChatGPT peut vous aider à démarrer vos recherches

Toutes informations plus complexe que ce qui peut être trouvé sur un moteur de recherche doit toujours être recherché.

Mais n’oubliez pas : bien qu’il puisse vous orienter dans la bonne direction, ChatGPT ne remplace pas la lecture de sources primaires et d’articles évalués par des pairs. Et comme les modèles de langage peuvent générer des informations inexactes, vérifiez toujours vos faits.

and more.

The AI features will be built-in into Office. It won't be unlimited though

Microsoft 365 Personal and Family subscribers will receive a monthly allotment of AI credits to use Copilot in Word, Excel, PowerPoint, Outlook, OneNote, and Designer,

Of course

prices are going up in exchange for Microsoft rolling in Copilot Pro.

If I don't want AI, then my problem...

The point of view of Linus Torvald about artificial intelligence.

The only reason business people see ChatGPT as a magic tool is because they are really really bad typists.

This is a serious take.

That will kill a lot of companies who don’t understand that AI isn’t the thing—it’s the thing that helps people make the thing.

OpenAI promises return on investment in 2029...

A company "that has no path to profitability,"

As I've said before, I believe there's also a subprime AI crisis brewing because OpenAI's API services — which lets people integrate its various models into external products — is currently priced at a loss, and increasing prices will likely make this product unsustainable for many businesses currently relying on these discounted rates.

As I've said before, OpenAI is unprofitable, unsustainable and untenable in its current form.

The author explains it in few points. See their breakdown on the revenue estimates.

POV

And, if we're honest, it still isn't obvious why anyone should use ChatGPT in the first place, other than the fact everybody is talking about it.

This heavily-suggests that generative AI, as a technology, doesn’t necessarily have a product-market fit.

"[…] But while #AI is quite useful for sorting trash, mega city traffic optimisation or global fair resource distribution are, in fact, no technical problems to be calculated, but social problems of collectively agreeing on the very meaning of optimality in the given case. […] The main claim of AI, that it could technically produce a result, which is in fact the social precondition necessary to meaningfully apply AI, is clearly just circular reasoning. This misjudgement explains why AI can not be the “game changer” being able to break the glass ceiling of transformation […]"

(via https://mastodon.bits-und-baeume.org/@Rainer_Rehak/113277181545192712)