L’IA a remporté pour la première fois le Metaculus Cup saisonnier.
Les 1re, 2e et 5e places ont été attribuées à des systèmes d’IA. Les humains se sont réservé les 3e et 4e.
Le bot vainqueur a été créé par l’ingénieur Jeffrey Liang : moins de 150 heures de travail et environ 2 000 $ de dépenses en calcul et en données. Et ce n’est déjà plus un simple concours pour obtenir un joli screenshot.
FutureSearch affiche +6 % sur un portefeuille de 100 000 $ chez Kalshi depuis juin. En sept mois, le développeur de Preseen a transformé 35 $ en 1,94 million de dollars — même si c’est un cas isolé et non une preuve de rentabilité typique.
La différence la plus intéressante concerne toutefois le coût. Une prévision humaine professionnelle peut coûter plus de 10 000 $ et nécessiter une semaine de travail. Le système d’IA réalise une tâche similaire en environ dix minutes et pour quelques dollars.
À partir d’ici, pour moi, l’histoire « l’IA bat les humains » se termine et commence quelque chose de bien plus captivant.
Si la prédiction devient bon marché, rapide et scalable, on ne vend plus seulement une simple idée de prévisionniste. Une infrastructure distincte se met en place autour de la prédiction.
Je n’appellerais pas encore ça une victoire des machines sur les humains. Mais l’économie des prévisions, l’IA l’a déjà commencé à casser.
Si tu veux analyser ces changements là où la technologie rencontre de l’argent réel, abonne-toi au @MoonMan567
Les 1re, 2e et 5e places ont été attribuées à des systèmes d’IA. Les humains se sont réservé les 3e et 4e.
Le bot vainqueur a été créé par l’ingénieur Jeffrey Liang : moins de 150 heures de travail et environ 2 000 $ de dépenses en calcul et en données. Et ce n’est déjà plus un simple concours pour obtenir un joli screenshot.
FutureSearch affiche +6 % sur un portefeuille de 100 000 $ chez Kalshi depuis juin. En sept mois, le développeur de Preseen a transformé 35 $ en 1,94 million de dollars — même si c’est un cas isolé et non une preuve de rentabilité typique.
La différence la plus intéressante concerne toutefois le coût. Une prévision humaine professionnelle peut coûter plus de 10 000 $ et nécessiter une semaine de travail. Le système d’IA réalise une tâche similaire en environ dix minutes et pour quelques dollars.
À partir d’ici, pour moi, l’histoire « l’IA bat les humains » se termine et commence quelque chose de bien plus captivant.
Si la prédiction devient bon marché, rapide et scalable, on ne vend plus seulement une simple idée de prévisionniste. Une infrastructure distincte se met en place autour de la prédiction.
Je n’appellerais pas encore ça une victoire des machines sur les humains. Mais l’économie des prévisions, l’IA l’a déjà commencé à casser.
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