El cofundador de Anthropic, Ben Mann, tiene la definición más clara de AGI que he escuchado, a la que llama la prueba de Turing económica: "Si contratas a un agente por 1-3 meses en un trabajo en particular y resulta ser una máquina en lugar de una persona, entonces ha pasado la prueba de Turing económico para ese puesto. Y si el agente puede pasar esa prueba para el 50% de los trabajos ponderados en dinero, entonces tenemos IA transformadora. Si superamos ese umbral, esperaríamos efectos masivos en los aumentos del PIB mundial, y en el cambio social, y en el número de personas que están empleadas una vez que estas cosas sean posibles. Ese es el comienzo de una nueva era".

El cofundador de Anthropic, Ben Mann, tiene la definición más clara de AGI que he escuchado, que él llama The Economic Turning Test: "Si contratas a un agente por 1-3 meses en un trabajo en particular y resulta ser una máquina en lugar de una persona, entonces ha pasado la prueba de Turing económico para ese puesto. Y si el agente puede pasar esa prueba para el 50% de los trabajos ponderados en dinero, entonces tenemos IA transformadora. Si superamos ese umbral, esperaríamos efectos masivos en los aumentos del PIB mundial, y en el cambio social, y en el número de personas que están empleadas una vez que estas cosas sean posibles. Ese es el comienzo de una nueva era".

El cofundador de Anthropic, Ben Mann, sobre por qué eligió Montessori para su hija: "Si esto fuera hace 10 o 20 años, la estaría alineando para escuelas y actividades extracurriculares de primer nivel. Pero ahora no creo que nada de eso vaya a importar. Aprender hechos se desvanecerá en un segundo plano. Lo que importa es que sea feliz, reflexiva, curiosa y amable".

Esto me tomó 10 meses escribirlo, por lo que significa mucho para Lenny presentar el boletín de hoy como una publicación que "cambiará la forma en que muchos de ustedes operan en el trabajo". (Hicimos este gratis para que cualquiera pueda acceder a él)

"Hace 11 meses no usaba IA en el trabajo, en absoluto. Mi equipo y yo estábamos creando productos de IA utilizados por decenas de miles de personas. Pero cuando se trataba de usar IA en mi propio trabajo, era un ludita orgulloso. No quería sonar como 'el promedio de Internet'. Me preocupaba que si dejaba que las herramientas de IA hicieran cosas por mí, perdería mi ventaja. Cuando intenté usar ChatGPT, me pareció decepcionante para el trabajo estratégico e innovador, como consultar una Wikipedia parlanchina. En el fondo, me sentía desanimado por no conocer los hechizos mágicos exactos de incitación que solo los influencers parecían conocer. Luego, mi gerente de ingeniería me mostró cómo escribir historias de usuario perfectas simplemente hablando con ChatGPT con contexto. Me di cuenta de que las herramientas de IA se habían sentido como instrumentos genéricos y contundentes porque no estaba proporcionando suficiente contexto. Los LLM pueden ser muy efectivos para el trabajo de conocimiento inteligente, pero solo cuando les proporcionamos el mismo conocimiento previo que cualquier persona necesitaría para hacer el mismo trabajo. Cuando los LLM tienen este contexto valioso y continuo sobre nuestros objetivos, nuestra estrategia, nuestro rol, nuestros proyectos y nuestra organización más amplia, se convierten en nuestro "copiloto de IA", un verdadero socio de pensamiento para un trabajo complejo a largo plazo. Independientemente del tamaño de la empresa, la vertical o la fluidez en IA, muchos trabajadores tecnológicos de hoy se están perdiendo por la misma razón que yo. No les están dando a los LLM el contexto necesario para experimentar todo su potencial. El contexto lo cambia todo". @talraviv ha enseñado a más de 20,000 personas cómo construir su propio copiloto de IA. En la publicación de hoy, Tal comparte cómo cambiar la forma en que piensas 🔥 sobre el trabajo con IA y cómo construir prácticamente tu propio copiloto de IA:

Ha superado los 400.000 suscriptores de 💥🙏 YouTube

Es la pregunta que todos se hacen... ¿Cómo te preparas para el futuro en la era de la IA? "Ser ambicioso en la forma en que usas las herramientas y estar dispuesto a aprender nuevas herramientas. Las personas que usan las nuevas herramientas como si fueran herramientas viejas tienden a no tener éxito@8enmann". Explica en el podcast @lennysan

¿Trabajas en una gran empresa y tratas de descubrir cómo vibrar el código en el mundo real? Este episodio es para ti. Aprender: 1. Un enfoque sistemático para usar agentes de IA como @DevinAI y @Cursor_AI para producir código de alta calidad en su gran base de código 2. Cómo conseguir que los agentes de IA aborden sistemáticamente tu deuda tecnológica 3. Cómo crear un sistema de reglas centralizado que funcione en múltiples herramientas de IA 4. Por qué "lo que es bueno para los humanos también es bueno para los LLM" debería guiar su estrategia de documentación 5. Cómo crear un flujo de trabajo GPT personalizado para mejorar los comentarios de su entrevista y recibir entrenamiento

¿Trabajas en una gran empresa y tratas de descubrir cómo vibrar el código en el mundo real? Este episodio es para ti. Aprender: 1. Un enfoque sistemático para usar agentes de IA como @DevinAI y @Cursor_AI para analizar y reducir el ruido de prueba en grandes bases de código 2. Cómo conseguir que los agentes de IA aborden sistemáticamente tu deuda tecnológica 3. Cómo crear un sistema de reglas centralizado que funcione en múltiples herramientas de IA 4. Por qué "lo que es bueno para los humanos también es bueno para los LLM" debería guiar su estrategia de documentación 5. Cómo crear un flujo de trabajo GPT personalizado para mejorar los comentarios de su entrevista y recibir entrenamiento

Todo el equipo de seguridad de OpenAI se fue para comenzar @AnthropicAI hace 5 años. Aquí hay @8enmann compartir lo que dicen que los convenció de que necesitaban irse.