Maciej Majewski

Phisicist, Entrapreneur, Hot on innovation

[Maciej Majewski @Macmajewski1]

@krzes_sajewicz @MariaLibura @LKKozlowski Uległ już dawno temu. "Pokaż lekarzu co masz w garażu" ma dobre 30 lat...

[Maciej Majewski @Macmajewski1]

@C_Kazmierczak 100% trafienie. To nie technologia tylko organizacja!

[Maciej Majewski @Macmajewski1]

@TomczakIrena @drRafalBrzeski NIE!!!

[Piotr Sankowski @piotrsankowski]

Zdałem sobie sprawę, że lubię pomysły, które nie wiadomo czy się udadzą. Innych planów to nie warto realizować. Nie chodzi mi tutaj nawet o badania naukowe, bo aktualnie mam w backlogu dobre kilka takich projektów organizacyjnych, a niektóre z nich związane są z rozwojem IDEAS Research Institute. Realizacja z góry przewidywalnych planów i to jeszcze pod pełną kontrolą rzadko prowadzi do przełomu.

Z perspektywy rozwoju sztucznej inteligencji znajdujemy się obecnie w ciekawym momencie. Wszyscy mówią o LLMach i ekscytują się w poprawianiu wyników na benchmarkach. Branża AI weszła w tryb intensywnej eksploatacji, opierając się głównie na skalowaniu mocy obliczeniowej i gigantycznych zbiorach danych tekstowych. Oczywiście to coś co nadal od strony biznesowej ma sens, ale kontynuacja tego trendu gwarantuje postęp horyzontalny - bezpieczne i przewidywalne ulepszanie tego, co już znamy. Warto odnieść się tutaj do pojęć wprowadzonych w pracy "Exploration and Exploitation in Organizational Learning" (https://t.co/x8t3KswBOJ), która nazywa ten moment "wykorzystaniem starych pewności".

Odpowiedzią dla ambitnych ośrodków badawczych nie powinno być dzisiaj budowanie kolejnego, nieznacznie lepszego modelu językowego. Prawdziwym wyzwaniem nie jest nawet szukanie alternatywnych architektur dla samych LLM-ów, lecz radykalne wyjście poza ten paradygmat i poszukiwanie zupełnie nowych dziedzin dla zastosowań i badań nad sztuczną inteligencją. LLMy pokazały siłę sztucznej inteligencji teraz jest czas na "eksplorowanie nowych możliwości". Zamiast zamykać się w dalszej optymalizacji zdolności polskie i europejskie środowisko innowacji musi skierować swój potencjał na eksplorację terytoriów niezbadanych. Powtarzając to co robi USA i Chiny będziemy tam gdzie oni dopiero za jakiś czas, a my, biorąc pod uwagę nasze opóźnienia, to musimy wyprzedzić to co się wydarzy.

Prawdziwe, radykalne innowacje (high-risk/high-gain) czekają na styku AI i twardych dziedzin nauki: w integracji algorytmów z fizyką, zaawansowaną inżynierią materiałową, biotechnologią, odkrywaniem nowych leków czy robotyką fizyczną. To w tych nowych domenach sztuczna inteligencja ma szansę rozwiązywać fundamentalne problemy cywilizacyjne, tworząc całkowicie nowe rynki i technologie.

Jak trafnie ujął to Albert Einstein - gdybyśmy wiedzieli, co dokładnie robimy, nie nazywałoby się to badaniami. Środowisko naukowe oraz inwestorzy muszą zaakceptować asymetrię ryzyka. Wybór projektów obarczonych fundamentalną niepewnością, w zupełnie nowych dla AI dziedzinach, nie jest przejawem lekkomyślności. To jedyna rzetelna strategia ewolucyjna, która pozwala budować trwałe przewagi konkurencyjne i chroni nas przed stagnacją w cieniu technologicznych gigantów.

Warto zadać sobie klasyczne już Pytanie Hamminga: "Jakie są najważniejsze problemy i dlaczego nad nimi nie pracujesz?".

[DavidLinthicum @DavidLinthicum]

The Emperor Has No Clothes: Why the AI Infrastructure Buildout Math Doesn't Work

I have to give IBM CEO Arvind Krishna credit. He's saying what many of us in this industry have been thinking but haven't been willing to say out loud. The math just doesn't add up.

Here's what I'm seeing that's deeply troubling. We're in the middle of another mass hallucination. Just like the dot-com bubble, just like blockchain, just like the metaverse — everyone is convinced that building massive data centers will automatically create massive wealth.

But here's the thing about building infrastructure. You actually have to sell what's inside it.

Let's talk numbers. The planned data center buildout over the next 5-10 years is staggering. We're talking about commitments in the hundreds of gigawatts globally. The capital expenditure commitments are in the trillions. Yet when you look at the actual demand signals, not the projections, not the potential, but the actual consumption patterns, there's a massive gap. These AI companies are betting everything on demand that simply doesn't exist at the scale they're planning for.

Let me be direct. AI services are expensive. Enterprise adoption is slow. Consumer AI is still finding its footing. And the compute requirements being promised by the hyperscalers require a level of demand that would represent a fundamental shift in how businesses consume technology. That's a big ask.

I've seen this pattern before. The overbuilding. The belief that if you build it, they will come. The groupthink that turns critical analysis into heresy. The result is always the same. Companies are going to touch the stove. We're going to see massive write-downs. We're going to see pivots, shutdowns, and strategic reviews. We're going to see companies that spent years and billions trying to be the AI infrastructure leader become case studies in how not to read a market.

The IBM CEO is right. The math doesn't work. And unlike 1999, we don't have the excuse of we didn't know. We know exactly what's happening. We just don't want to believe it because the alternative, being a skeptic while everyone else is piling in, feels like career suicide. It's not. The ones who survive the next decade will be the ones who built for reality, not fantasy.

Wake up. The emperor has no clothes.

As reported by Futurism, Krishna laid out striking calculations: a 1 gigawatt data center costs roughly $80 billion today. If one company commits 20-30 gigawatts, that's $1.5 trillion in capital expenditure. The total commitments across the industry for chasing AGI are approximately 100 gigawatts, equaling $8 trillion. To break even, you'd need $800 billion in profit just to cover the interest. That's not investment. That's hoping.

https://t.co/4DAnF5OPfa

[Tomasz Wróblewski @tomaawroblewski]

Awantura o „przywileje szpitalne” i kontrakty niektórych grup medycznych to nie jest zwykły spór o publiczną kasę. To idealna ilustracja narodzin nowej klasy roszczeniowej, którą Thomas Piketty opisał w „Kapitał i Ideologia” jako „Bramińska Lewica”. Tak jak do całej intelektualnej konstrukcji Piketty’ego mam mnóstwo zastrzeżeń, to porównanie z najwyższą hinduską kastą wydaje się trafne. Współcześni „Brahmini” to wykształcona klasa wyższa-średnia (w tym topowi specjaliści, lekarze, menedżerowie publiczni). Głosują na partie liberalne i progresywne. Oficjalnie mają na sztandarach „otwartość, ekologię i równe szanse”. W praktyce chronią swoje przywileje równie twardo, jak dawna szlachta. Ich pozycja wynika z monopolu na wiedzę, oczywiście dotowaną z podatków pozostałych Polaków. System publiczny traktują jak zasób stworzony do obsługi ich pozycji. „Szpital/uczelnia/urząd to ja – więc moje oczekiwania finansowe są bezdyskusyjne, a krytyka to atak na autorytet naukowej elity”. Dawna lewica reprezentowała dół drabiny społecznej. Dzisiejsza „bramińska lewica” woli inwestować w „szanse i edukację” niż w twardą redystrybucję. Efekt? Dolne 50% społeczeństwa zostało porzucone. Czują się obywatelami drugiej kategorii, więc uciekają w stronę grup oferujących wspólnotę chroniącą ich interesy – zwykle związaną z wartościami narodowymi. W Polsce ta matryca pasuje idealnie. Wielkomiejskie, liberalne elity zżymają się na „roszczeniowy socjal” i „rozdawnictwo” dla uboższych, kompletnie nie widząc, że same wyciągają z systemu potężne frukta. Na czele stoją pełni humanitarnych i ekologicznych frazesów progresywni politycy Bramini z VIP SORu

[Jarosław Wolski @wolski_jaros]

To będzie pierwsza "wygrana" wojna w której "zwycięzca" i kraje z koalicji którą zmontował będą płacić "pokonanemu" odszkodowanie zaś "pokonany" będzie dodatkowo kontrolować przepływ przez cieśninę w której do tej pory nie stosowano takich praktyk.
Czy możemy już otwarcie pisać że Trump jest najgorszym prezydentem USA w XX i XXI wieku czy jeszcze nie do wszystkich to dotarło?

Warunki zawieszenia broni które sprowadzają się do tego że będzie gorzej i drożej niż w dealu wynegocjowanym za Obamy:

1. Natychmiastowe i trwałe zawieszenie broni na wszystkich frontach, w tym w Libanie.
2. Zobowiązanie USA do nieingerowania w wewnętrzne sprawy Iranu.
3. Zakończenie blokady morskiej Iranu i ponowne otwarcie Cieśniny Ormuz w ciągu 30 dni na warunkach określonych przez Iran.
4. Wycofanie wojsk USA z obszarów otaczających Iran.
4. Zawieszenie sankcji związanych z ropą naftową i przywrócenie Iranowi dostępu do dochodów z eksportu węglowodorów
5. 300 miliardów dolarów w planach/funduszach na odbudowę Iranu zapewnione ze strony USA i sojuszników.
6. 60 dni negocjacji w celu osiągnięcia ostatecznego porozumienia skoncentrowanego na irańskim programie nuklearnym i szerokim zniesieniu sankcji
7. Iran potwierdza, że nie będzie rozwijać broni nuklearnej zgodnie z NPT.
8. Brak nowych wojsk USA lub sankcji w trakcie negocjacji.
9. Zwolnienie 24 miliardów dolarów zamrożonych irańskich aktywów w okresie negocjacji. Przed podpisaniem porozumienia.
10. Stworzenie mechanizmu monitorowania i zatwierdzenie ostatecznego porozumienia przez Radę Bezpieczeństwa ONZ.
11. Programy rakietowe oraz wsparcie Iranu dla lokalnych sojuszników Iranu zostały wyłączone z rozmów.

[Maciej Majewski @Macmajewski1]

@GaryMarcus It looks like people forgot how to compare simple numbers. Instead of looking at 700 then 18 and conclude they start to tell stories and ask questions... 🤓

[Andrzej Dybczyński @ADybczynsk9367]

Naukowcy bywają bardzo inteligentni, ale i naiwni. @SteDziembowski @A_Chacinska @LOkruszek nie rozumieją, dlaczego członków Rady @NCN_PL będą wybierać osoby, które nigdy nie miały grantu NCN (he he, nawet ja miałem...).
To ja Wam wytłumaczę:
1. Absurdalność Waszego zdziwienia polega na tym, że macie skrzywiony obraz systemu nauki i chore oczekiwania dotyczące zarządzających nim ludzi. Uważacie, że system nauki powinien służyć nauce - jak i jego szefowie. Uważacie, że zasady funkcjonowania NCN powinny określać osoby mające jakiekolwiek doświadczenie z NCN. Uważacie, że w nauce ważna jest jakość badań, rzetelność, niezależność.
2. Źródłem Waszego absurdalnego przekonania jest fakt, że sukcesy w nauce zawdzięczacie własnemu talentowi, pracy, jakości badań, rzetelności, niezależności. A do tego uważacie, że tak jest na świecie i że jest to dobre.
3. Tymczasem kierownictwo @MNiSW_GOV__PL ma pogląd na system nauki znacznie bardziej racjonalny, pragmatyczny, utylitarny, realistyczny i utrwalony i zweryfikowany co do skuteczności. Pogląd ten sprowadza się do kilku punktów - liczę od nowa:

1. Uzyskanie stanowiska ministra lub wiceministra jest doskonałym narzędziem rozszerzania osobistych wpływów, budowania koterii i wzmacniania układów.
2. Kierowanie się interesem nauki lub powierzonych instytucji, prymat obiektywizmu i rzetelności nad osobistym interesem i relacjami stanowią fundamentalne zagrożenie dla budowania pozycji osobistej.
3. Stanowiska pełni się chwilowo, nie ponosi się żadnej odpowiedzialności za podejmowane decyzje, chwilowe obsobaczenie w Social Mediach jest wpisane w koszt, poprzednicy i następcy byli i będą tacy sami.
4. Zobowiązania osobiste, konieczne do oddania lub możliwe do uzyskania tzw. "polityczne żetony" - czyli waluta w postaci przysług otrzymanych i udzielonych są znacznie trwalsze i istotniejsze, niż wstyd, absurd, żenada.
5. Hipokryzja i konformizm polskiego środowiska naukowego są tak wielkie, że na kolejnym spotkaniu, konferencji lub bankiecie panowie rektorzy, panie profesor, panowie dziekani i panie laureatki i tak będą klaskać, uśmiechać się i przymilać.
6. Nie działamy w środowisku międzynarodowym, bo nie znamy języka language, więc jesteśmy niewrażliwi na opinię i presję tegoż środowiska. Z tych samych powodów nie jesteśmy wrażliwi na ocenę naszej działalności naukowej, menadżerskiej czy instytucjonalnej.

W tej sytuacji trzeba być naprawdę naiwnym - całą Waszą trójkę szczerze szanuję - żeby się dziwić temu, że o wyborze do Rady NCN będą stanowili ludzie, którzy nigdy nie mieli grantu NCN.
Może nie mieli, ale są znajomymi albo znajomymi znajomych, kiedyś zrobili nam przysługę, będziemy ich potrzebować po utracie ministerialnego stołka, pomogą nam coś załatwić, odwdzięcza się albo to my się właśnie odwdzięczamy. Tu recenzja, tam głos, gdzie indziej dobre słowo.

A poza tym, jaki to problem, skoro NCN i tak zdycha a grant dostaje co dziesiąty? Nie róbcie dymu, zajmijcie się ta swoją nauką. Jesteśmy z was dumni! 😀
Dotarło?

[Maciej Majewski @Macmajewski1]

@DawidKamizela Panu Areczkowi to żaden hełm nie pomoże!

[Maciej Majewski @Macmajewski1]

@tomaawroblewski Ja odradzam poruszanie się drogą, na której 20% pojazdów jeździ po lewej a reszta po prawej stronie. A błędy (dla zmyłki nazwane halucynacjami) to 20% przypadków.

[Maciej Majewski @Macmajewski1]

@krzes_sajewicz @LKKozlowski A wypychają ich nie paskudni Janusze biznesu tylko uśmiechnięty pan Andrzej.

[Gary Marcus @GaryMarcus]

Nobody knows for sure where employment is going and over what time frame. But one thing I can tell you for sure is that the big AI CEO’s have started lying about it.

When they tell you know “we are just here to augment humans, not replace them”, they are saying what they want you to hear for PR, not what they actually believe or hope.

Here’s how you can tell.

The total addressable market for augmenting humans is probably in the high billions.

The total addressable market for replacing humans is in the trillions.

The infrastructure bets they are placing are in the trillions.

The only chance they have of making back that money is if they displace almost all white collar labor.

I am not saying they will succeed. The tech continues to have serious reliability problems; the RoI hasn’t been there.

But when they pretend that total labor displacement isn’t their game plan, they are lying to you.

[Maciej Majewski @Macmajewski1]

@Przegaa Czy warto zastanawiać się nad wizjami tych klaunów walczących o przeżycie? Jak pojęcie o pracy, procesach, automatyzacji mają goście, których jedynym zajęciem jest rozpowszechnianie "wizji".

[Maciej Majewski @Macmajewski1]

@Przegaa @GaryMarcus @OpenAI Another tax avoiding scheme

[Andrzej Dybczyński @ADybczynsk9367]

3% dla nauki 100% dla Polski.

[Andrzej Dybczyński @ADybczynsk9367]

Polska nauka nie tylko dotrzymuje kroku, @KarolinaZioloP i @MNiSW_GOV__PL ona wręcz wyznacza światu kierunki rozwoju:
1️⃣Mamy największy w UE napływ młodych, utalentowanych ludzi do nauki.
2️⃣Mamy najwyższy w UE wskaźnik pozyskiwanych grantów ERC.
3️⃣Mamy doskonale finansowane polskie agencje grantowe, a NCN nie jest w stanie skonsumować swojego rocznego budżetu i wspiera nim kraje biednego Południa.
4️⃣Mamy doskonały model współpracy nauki z przemysłem i komercjalizacji wyników badań, który nieudolnie próbuje kopiować Dolina Krzemowa.
5️⃣Mamy galopujący drenaż mózgów z najbardziej rozwiniętych krajów świata.
6️⃣Mamy najlepszy model zarządzania uczelniami i jednostkami badawczymi na świecie.
7️⃣Mamy najszybszy i najskuteczniejszy na świecie model zawieszania rektorów, choć nie mamy rektorów zasługujących na zawieszenie.
8️⃣Mamy najlepszy na świecie system ewaluacji jednostek naukowych,
9️⃣Mamy najlepiej na świecie wynagradzanych naukowców.
🔟Mamy najnowocześniejszą i najlepiej utrzymaną na świecie infrastrukturę badawczą.
1️⃣1️⃣ Mamy odpolityczniony w 184,56 procentach system nauki.

Ale najważniejsze jest 1️⃣2️⃣, bo bez 1️⃣2️⃣ nie byłoby 1️⃣-1️⃣1️⃣:

1️⃣2️⃣Mamy najbardziej rozsądne, trzeźwo myślące, strategicznie kompetentne kierownictwo Ministerstwa Nauki❗️

DZIĘKUJEMY‼️❤️
A @A_Chacinska @MissAgataStar i @MichalTomza plus paru innych BREDZĄ.🤦‍♂️

I 27 maja zapraszamy pod Sejm - o 13.00 Pierwszy Polski Piknik Szczęśliwych Naukowców!

@3procentnanauke

[Maciej Majewski @Macmajewski1]

@ADybczynsk9367 @MarcinKulasek @MNiSW_GOV__PL Maria Antonina podobno nigdy nie radziła, aby zamiast chleba jeść ciastka. A i tak straciła głowę. Bezczelność władzy na dłuższą metę nie popłaca

[Gary Marcus @GaryMarcus]

wading through bots and LLM-written replies here is getting more tedious by the day.

retweet if you agree.

[Piotr Sankowski @piotrsankowski]

Chyba czas kupić sobie czerwone trampki, bo podobno wykładawcy w czerwonych butach są bardziej kompetentni. Jednakże zdecydowanie mądrzej to brzmi po angielsku, gdzie "red sneaker effect" określa sytuacje gdzie łamanie norm się opłaca i jest pozytywnie odbierane.

Dlaczego w świecie nowych technologii wymięta bluza i stare trampki znaczą często więcej niż szyty na miarę garnitur? Publikacja - https://t.co/WEOsNWXqGF świetnie tłumaczy ten mechanizm, opierając się na wywodzącej się z biologii ewolucyjnej teorii kosztownego sygnalizowania.

W konserwatywnych strukturach złamanie dress code'u to ogromne ryzyko - można stracić zaufanie, awans, a nawet pracę. Kiedy jednak ktoś robi to w sposób celowy i całkowicie jawny, wysyła otoczeniu zupełnie inny komunikat psychologiczny. Sygnalizuje gigantyczną autonomię finansową i intelektualną. Obserwator podświadomie wnioskuje: "Skoro ta osoba ignoruje zasady, musi dysponować tak unikalnymi kompetencjami, że nie obawia się żadnych konsekwencji".

W sektorze technologicznym stworzyło to wręcz elitarną subkulturę. Mark Zuckerberg w swojej minimalistycznej bluzie czy założyciele start-upów z Doliny Krzemowej w zużytych dżinsach nie są osobami zaniedbanymi. To w pełni przemyślana demonstracja kompetencji i władzy. Jak diagnozują niektórzy eksperci: ubieranie się jak bezdomny stało się w tym środowisku absolutnym symbolem luksusu.

Jednak aby to zadziałało muszą być spełnione konkretne warunki brzegowe, bez których łamanie zasad kończy się wizerunkową katastrofą:
- Świadomość celowości: Ubiór musi być odebrany jako intencjonalny statement. Jeśli otoczenie uzna go za objaw skrajnej biedy, braku higieny czy zwykłą pomyłkę - ocena kompetencji dramatycznie spada.
- Znajomość powszechnych zasad: Efekt działa tylko w zderzeniu z obowiązującą normą. Przyjście w dresie do agencji, gdzie wszyscy chodzą w dresach, nie generuje prestiżu. Siła bluzy z kapturem wynikała z jej zderzenia z kulturą korporacyjną.
- Potrzeba unikalności obserwatora: Pozytywny odbiór jest najsilniejszy u osób, które same cenią nieszablonowość (np. inwestorzy VC polujący na "jednorożce"). To zresztą potwierdziło inne badanie -https://t.co/XnQs6IKiFj, które pokazało, że inwestorzy postrzegają founderów ubranych nieformalnie jako bardziej autentycznych od tych ubranych elegancko, co przekłada się na wyższe oceny z ich strony. Nieformalnie ubrani przedsiębiorcy są oceniani wysoko bez względu na ich doświadczenie biznesowe.

Paradoksalnie, w sektorze IT to właśnie "niedbanie o wygląd" wyewoluowało w rygorystycznie pilnowany standard. Oczekiwanie, że programista przyjdzie na rozmowę w garniturze, jest równie absurdalne, co wyglądanie hydraulika we fraku. Chociaż... znając mechanizmy z Harvardu, może się okazać, że deweloper, który jako jedyny w wyluzowanym zespole założy pod szyję krawat, będzie tym, który właśnie genialnie odwrócił "efekt czerwonych trampek" na swoją korzyść?