Agama yang pahit: Perang suci yang melibatkan kecerdasan buatan seputar hukum perluasan.

Komunitas kecerdasan buatan terjebak dalam perdebatan tentang masa depannya dan apakah memiliki skala yang cukup untuk menciptakan doktrin Tuhan.

Ditulis oleh Mario Gabriele

Compile: Block unicorn

Perang Suci Kecerdasan Buatan

Saya lebih suka menjalani hidup saya seperti ada Tuhan, sampai akhirnya saya mati dan menemukan bahwa Tuhan tidak ada, daripada menjalani hidup saya seperti tidak ada Tuhan, sampai akhirnya saya mati dan menemukan bahwa Tuhan ada. - Blaise Pascal

Keagamaan adalah sesuatu yang menarik. Mungkin karena tidak mungkin dibuktikan dalam setiap arah, atau mungkin seperti kutipan favorit saya: “Anda tidak bisa melawan perasaan dengan fakta.”

Ciri khas kepercayaan agama adalah, dalam proses kepercayaan yang meningkat, mereka berkembang dengan kecepatan yang luar biasa, sehingga hampir tidak mungkin meragukan keberadaan Tuhan. Ketika orang-orang di sekitar Anda semakin percaya padanya, bagaimana mungkin Anda meragukan keberadaan suci? Ketika dunia mengatur ulang dirinya seputar doktrin, di mana lagi tempat bagi ajaran sesat? Ketika kuil dan katedral besar, hukum dan norma semuanya diatur sesuai dengan Injil baru yang tak tergoyahkan, di mana lagi ruang untuk melawan?

Ketika agama Abraham pertama kali muncul dan menyebar ke seluruh benua, atau ketika agama Buddha menyebar dari India ke seluruh Asia, energi besar dari keyakinan menciptakan siklus penguatan diri. Dengan semakin banyak orang yang masuk agama dan membentuk sistem teologi dan ritus yang kompleks di sekitar keyakinan ini, meragukan asumsi dasar ini menjadi semakin sulit. Di lautan kepercayaan buta, menjadi seorang sesat bukanlah hal yang mudah. Gereja-gereja megah, teks-teks agama yang rumit, dan biara-biara yang makmur semuanya menjadi bukti fisik akan keberadaan ilahi.

Tetapi sejarah agama juga memberi tahu kita betapa mudahnya struktur seperti itu runtuh. Ketika agama Kristen menyebar ke Semenanjung Skandinavia, kepercayaan kuno Nordik runtuh dalam beberapa generasi saja. Sistem keagamaan kuno Mesir bertahan selama ribuan tahun, akhirnya lenyap saat kepercayaan baru yang lebih abadi muncul dan struktur kekuasaan yang lebih besar berkembang. Bahkan dalam agama yang sama, kita melihat perpecahan dramatis - Reformasi agama merobek Kristen Barat, sementara Great Schism menyebabkan pecahnya Gereja Timur dan Barat. Perpecahan-pecahan ini sering dimulai dari perbedaan doktrin yang tampak remeh, dan akhirnya berkembang menjadi sistem kepercayaan yang benar-benar berbeda.

Alkitab

Tuhan adalah metafora di luar semua tingkatan pemikiran intelektual. Itu begitu sederhana. - Joseph Campbell

Secara sederhana, percaya kepada Tuhan adalah agama. Mungkin menciptakan Tuhan juga tidak ada bedanya.

Sejak lahir, para peneliti kecerdasan buatan yang optimis membayangkan pekerjaan mereka sebagai teori penciptaan Tuhan - ciptaan Tuhan. Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan pesat dari model bahasa besar (LLMs) semakin menguatkan keyakinan para penganut bahwa kita sedang berjalan di jalan yang suci.

Ini juga mengkonfirmasi sebuah artikel blog yang ditulis pada tahun 2019. Meskipun orang-orang di luar bidang kecerdasan buatan baru-baru ini mengetahuinya, ‘Pelajaran Pahit’ oleh ilmuwan komputer Kanada Richard Sutton telah menjadi teks yang semakin penting dalam komunitas, berkembang dari pengetahuan rahasia menjadi dasar agama baru yang meliputi segalanya.

Dalam 1.113 kata (yang setiap agama memiliki angka suci), Sutton merangkum sebuah pengamatan teknis: “Pelajaran terbesar yang dapat dipelajari dari 70 tahun penelitian kecerdasan buatan adalah bahwa menggunakan metode komputasi yang umum akhirnya adalah yang paling efektif, dan merupakan keunggulan yang besar.” Kemajuan model kecerdasan buatan didorong oleh peningkatan eksponensial dalam sumber daya komputasi, mengikuti gelombang besar hukum Moore. Pada saat yang sama, Sutton menunjukkan bahwa banyak pekerjaan penelitian kecerdasan buatan terpusat pada pengoptimalan kinerja melalui teknologi khusus - menambah pengetahuan manusia atau alat yang sempit. Meskipun optimasi ini mungkin membantu dalam jangka pendek, menurut Sutton, pada akhirnya mereka adalah pemborosan waktu dan sumber daya, seperti menyesuaikan sirip papan selancar atau mencoba lilin baru ketika gelombang besar tiba.

Ini adalah dasar dari apa yang kami sebut sebagai ‘agama yang pahit dan getir’. Ini hanya memiliki satu aturan, yang biasanya disebut ‘hukum perluasan’ dalam komunitas: kinerja didorong oleh pertumbuhan eksponensial; yang lainnya adalah bodoh.

Agama pahit sedang menyebar dengan cepat dari model bahasa besar (LLMs) yang diperluas hingga ke model dunia, sekarang melalui biologi, kimia, dan kecerdasan terwujud (robotika dan kendaraan otonom) yang belum diubah.

Namun, dengan penyebaran ajaran Sutton, definisi juga mulai berubah. Ini adalah ciri dari semua agama yang aktif dan penuh kehidupan - perdebatan, perluasan, penjelasan. ‘Hukum Perluasan’ tidak lagi hanya berarti perluasan komputasi (Bahtera bukan hanya kapal), sekarang mengacu pada berbagai metode yang bertujuan untuk meningkatkan transformator dan kinerja komputasi, yang juga dilengkapi dengan beberapa trik.

Sekarang, klasik mencakup upaya untuk mengoptimalkan setiap bagian tumpukan AI, mulai dari teknik yang diterapkan pada model inti itu sendiri (pemodelan gabungan, MoE, dan distilasi pengetahuan) hingga generasi data sintetis untuk memberi makan para dewa yang selalu lapar ini, di mana juga dilakukan sejumlah eksperimen.

Faksi yang Berperang

Baru-baru ini, ada pertanyaan yang mencuat di komunitas kecerdasan buatan dengan nuansa perang suci, apakah ‘agama yang pahit’ masih relevan.

Minggu ini, Harvard, Stanford dan Massachusetts Institute of Technology menerbitkan sebuah makalah baru yang disebut “The Extended Law of Precision” yang memicu konflik. Makalah ini membahas akhir dari keuntungan efisiensi dalam teknik kuantisasi, seperangkat teknik yang meningkatkan kinerja model AI dan menguntungkan ekosistem open source. Tim Dettmers, seorang ilmuwan peneliti di Allen Institute for Artificial Intelligence, menguraikan pentingnya dalam posting di bawah ini, menyebutnya “makalah paling penting dalam waktu yang lama.” Ini merupakan kelanjutan dari percakapan yang telah memanas selama beberapa minggu terakhir dan mengungkapkan tren yang patut dicatat: meningkatnya konsolidasi kedua agama.

CEO OpenAI Sam Altman dan CEO Anthropic Dario Amodei berasal dari sekte yang sama. Keduanya dengan penuh keyakinan menyatakan bahwa kita akan mencapai Kecerdasan Buatan Umum (AGI) dalam kurun waktu sekitar 2-3 tahun mendatang. Altman dan Amodei keduanya dapat dikatakan sangat bergantung pada kedudukan ‘agama pahit’, dengan semua insentif mereka cenderung berlebihan, menciptakan hype terbesar, untuk mengumpulkan modal dalam permainan yang hampir sepenuhnya didominasi oleh ekonomi skala. Jika aturan ekspansi bukanlah ‘Alfa dan Omega’, awal dan akhir, apa gunanya memiliki 220 miliar dolar?

Mantan Kepala Ilmuwan OpenAI Ilya Sutskever memegang satu set prinsip yang berbeda. Dia bersama para peneliti lainnya (termasuk banyak peneliti internal OpenAI, menurut informasi bocoran terbaru) percaya bahwa perluasan sedang mendekati batas atasnya. Kelompok ini percaya bahwa untuk mempertahankan kemajuan dan membawa AGI ke dunia nyata, diperlukan ilmu dan penelitian baru.

Sutskever with reason pointed out that Altman’s continuous expansion concept is not economically viable. As artificial intelligence researcher Noam Brown asked, ‘After all, do we really need to train models that cost hundreds of billions or trillions of dollars?’ This does not include the additional billions of dollars in inference computing expenses required if we expand the computing from training to inference.

Tetapi pengikut sejati sangat akrab dengan argumen lawan. Misionaris di depan rumah Anda bisa dengan mudah mengatasi dilema kesenangan hedonisme Anda. Untuk Brown dan Sutskever, aliran Sutskever menunjukkan kemungkinan perluasan ‘komputasi saat pengujian’. Berbeda dengan situasi sebelumnya, ‘komputasi saat pengujian’ bukanlah tentang meningkatkan pelatihan dengan komputasi yang lebih besar, tetapi tentang alokasi sumber daya yang lebih besar untuk eksekusi. Ketika model kecerdasan buatan perlu menjawab pertanyaan Anda atau menghasilkan kode atau teks, ia dapat menyediakan lebih banyak waktu dan komputasi. Ini seperti mengalihkan perhatian Anda dari belajar matematika untuk meminta guru memberi Anda satu jam ekstra dan memperbolehkan Anda membawa kalkulator. Bagi banyak orang dalam ekosistem, ini adalah ujung baru dari ‘keagamaan pahit’, karena tim sedang beralih dari pendekatan pre-training ortodoks ke metode pasca-pelatihan / penalaran.

Menunjukkan kelemahan sistem kepercayaan lain, mengkritik doktrin lain tanpa mengungkapkan posisi sendiri, itu memang mudah. Jadi, apa kepercayaan saya sendiri? Pertama, saya percaya bahwa batch model ini akan memberikan tingkat pengembalian investasi yang sangat tinggi seiring berjalannya waktu. Seiring orang belajar bagaimana menghindari pembatasan dan memanfaatkan API yang ada, kita akan melihat munculnya pengalaman produk inovatif yang sebenarnya dan sukses. Kita akan melampaui tahap inkremental dan peniruan produk kecerdasan buatan. Kita tidak boleh menganggapnya sebagai “kecerdasan buatan umum” (AGI), karena definisi tersebut memiliki kekurangan dalam kerangka, tetapi harus dilihat sebagai “kecerdasan minimal yang dapat diimplementasikan”, yang dapat disesuaikan dengan berbagai produk dan skenario penggunaan.

Untuk mencapai kecerdasan buatan super (ASI), diperlukan lebih banyak struktur. Definisi dan pembagian yang lebih jelas akan membantu kita mendiskusikan dengan lebih efektif keseimbangan antara nilai ekonomi dan biaya ekonomi yang mungkin ditimbulkan masing-masing. Misalnya, AGI mungkin memberikan nilai ekonomi bagi sebagian pengguna (hanya merupakan sistem kepercayaan lokal), sedangkan ASI mungkin menunjukkan efek gabungan yang tak terbendung, dan mengubah dunia, sistem kepercayaan kita, dan struktur sosial kita. Saya tidak yakin apakah hanya dengan memperluas transformator, ASI bisa tercapai; namun sayangnya, seperti yang mungkin dikatakan oleh beberapa orang, ini hanyalah keyakinan ateis saya.

Kepercayaan yang Hilang

Komunitas kecerdasan buatan tidak dapat menyelesaikan perang suci ini dalam waktu singkat; Tidak ada fakta yang dapat disodorkan dalam perjuangan emosional ini. Sebaliknya, kita harus memperhatikan apa arti keberagamaan kecerdasan buatan terhadap ekspansi hukum. Kehilangan kepercayaan bisa memicu reaksi berantai, melampaui model bahasa skala besar (LLM), mempengaruhi semua industri dan pasar.

Perlu dicatat bahwa dalam sebagian besar bidang kecerdasan buatan / pembelajaran mesin, kita belum sepenuhnya menjelajahi hukum ekspansi; akan ada lebih banyak keajaiban di masa depan. Namun, jika keraguan benar-benar muncul, maka bagi investor dan pembangun, akan menjadi lebih sulit untuk mempertahankan tingkat kepercayaan yang sama tingginya terhadap kategori ‘tahap awal melengkung’ seperti bioteknologi dan robotika. Dengan kata lain, jika kita melihat model bahasa skala besar mulai melambat dan menyimpang dari jalur yang dipilih, maka banyak pendiri dan investor akan kehilangan keyakinan dalam sistem kepercayaan di bidang terkait.

Apakah ini adil adalah pertanyaan lain.

Ada pandangan bahwa ‘kecerdasan buatan serbaguna’ secara alami memerlukan skala yang lebih besar, sehingga model spesialisasi seharusnya menunjukkan ‘kualitas’ pada skala yang lebih kecil, sehingga mereka tidak mudah menghadapi hambatan sebelum memberikan nilai nyata. Jika model di bidang tertentu hanya mengonsumsi sebagian data, dan hanya memerlukan sebagian sumber daya komputasi untuk mencapai kelayakan, apakah tidak seharusnya memiliki ruang perbaikan yang cukup? Ini tampak masuk akal secara intuitif, tetapi kita sering menemukan bahwa kunci seringkali bukan di sini: termasuk data yang terkait atau tampaknya tidak terkait, seringkali dapat meningkatkan kinerja model yang tampaknya tidak terkait. Misalnya, termasuk data pemrograman tampaknya membantu meningkatkan kemampuan penalaran yang lebih luas.

Dalam jangka panjang, perdebatan tentang model spesialisasi mungkin tidak begitu penting. Bagi siapa pun yang membangun ASI (kecerdasan buatan super), tujuan akhirnya mungkin menjadi entitas yang mampu melakukan replikasi diri, memperbaiki diri sendiri, dan memiliki kreativitas tanpa batas di berbagai bidang. Holden Karnofsky, mantan anggota dewan OpenAI dan pendiri Open Philanthropy, menyebut entitas kreatif ini sebagai “PASTA” (Proses Kemajuan Ilmiah dan Teknologi Otomatis). Rencana laba asli Sam Altman tampaknya bergantung pada prinsip serupa: “Bangun AGI, lalu tanyakan padanya bagaimana mendapatkan pengembalian.” Ini adalah kecerdasan buatan eskatologis, ini adalah takdir akhir.

Keberhasilan laboratorium AI besar seperti OpenAI dan Anthropic telah membangkitkan antusiasme pasar modal untuk mendukung laboratorium serupa dengan ‘X-domain OpenAI’, dengan tujuan jangka panjang laboratorium ini adalah membangun ‘AGI’ di sekitar industri atau domain vertikal khusus mereka. Inferensi terurai skala ini akan mengakibatkan perubahan paradigma, menjauh dari simulasi OpenAI, beralih ke perusahaan berbasis produk - ini adalah kemungkinan yang saya ajukan di Konferensi Tahunan Compound 2023.

Berbeda dengan model teori kiamat, perusahaan-perusahaan ini harus menunjukkan serangkaian kemajuan. Mereka akan menjadi perusahaan-perusahaan yang didirikan berdasarkan masalah-masalah rekayasa skala, bukan organisasi ilmiah yang melakukan penelitian aplikasi, dengan tujuan akhir membangun produk.

Dalam bidang ilmu pengetahuan, jika Anda tahu apa yang Anda lakukan, maka Anda seharusnya tidak melakukannya. Dalam bidang teknik, jika Anda tidak tahu apa yang Anda lakukan, maka Anda juga seharusnya tidak melakukannya. - Richard Hamming

Para pengikut tidak mungkin kehilangan keyakinan suci mereka dalam jangka pendek. Seperti yang disebutkan sebelumnya, dengan peningkatan agama, mereka telah menyusun skrip kehidupan dan ibadah serta metode inspiratif. Mereka membangun monumen fisik dan infrastruktur, memperkuat kekuatan dan kebijaksanaan mereka, dan menunjukkan bahwa mereka ‘tahu apa yang mereka lakukan’.

Dalam wawancara terbaru, Sam Altman berbicara tentang AGI dan mengatakan hal berikut (fokus pada kita):

**Ini pertama kalinya saya merasa kita benar-benar tahu apa yang harus dilakukan. Mulai dari sekarang hingga membangun sebuah AGI masih memerlukan banyak pekerjaan. Kami mengetahui ada beberapa variabel yang diketahui, tapi saya pikir pada dasarnya kita tahu apa yang harus dilakukan, ini akan memerlukan waktu; ini akan sulit, tapi juga sangat menggembirakan.

Pengadilan

Ketika meragukan “Agama yang Pahit”, para skeptis sedang menyelesaikan salah satu diskusi paling mendalam dalam beberapa tahun terakhir. Setiap dari kita pernah melakukan pemikiran semacam ini dalam bentuk tertentu. Apa yang akan terjadi jika kita menciptakan Tuhan? Seberapa cepat Tuhan itu akan muncul? Jika AGI (Kecerdasan Buatan Umum) benar-benar bangkit secara tak terelakkan, apa yang akan terjadi?

Seperti semua topik yang tidak diketahui dan rumit, kita segera menyimpan reaksi khusus kita di dalam otak: sebagian orang merasa putus asa bahwa topik tersebut akan menjadi tidak relevan, sebagian besar orang memperkirakan akan menjadi campuran kehancuran dan kemakmuran, dan sebagian lainnya memprediksi bahwa manusia akan melanjutkan melakukan hal yang paling baik yang kita lakukan, yaitu terus mencari masalah yang perlu dipecahkan dan menyelesaikan masalah yang kita ciptakan sendiri, mencapai kekayaan murni.

Setiap orang yang memiliki kepentingan besar ingin dapat memprediksi bagaimana dunia akan menjadi jika hukum perluasan berlaku dan AGI datang dalam beberapa tahun. Bagaimana Anda akan melayani dewa baru ini, dan bagaimana dewa baru ini akan melayani Anda?

Namun, jika kabar buruk mengalahkan optimis, apa yang harus dilakukan? Jika kita mulai berpikir bahwa bahkan Tuhan mungkin mengalami kemunduran, apa yang harus dilakukan? Dalam artikel sebelumnya tentang “Robot FOMO, Hukum Skala dan Ramalan Teknologi”, saya menulis:

Saya kadang-kadang berpikir, apa yang akan terjadi jika hukum ekspansi tidak berlaku, apakah ini akan mirip dengan dampak kehilangan pendapatan, perlambatan pertumbuhan, dan kenaikan suku bunga terhadap banyak bidang teknologi lainnya. Saya juga kadang-kadang berpikir, apakah hukum ekspansi benar-benar berlaku penuh, apakah ini akan mirip dengan kurva komoditisasi pelopor di banyak bidang lainnya.

“Keuntungan kapitalisme adalah, bagaimanapun, kita akan menghabiskan banyak uang untuk mencari jawabannya.”

Bagi pendiri dan investor, pertanyaannya menjadi: apa yang akan terjadi selanjutnya? Calon pembangun produk hebat dalam setiap bidang vertikal mulai dikenal oleh orang-orang. Ada lebih banyak orang seperti itu di setiap industri, tetapi cerita ini sudah mulai dimulai. Peluang baru akan datang dari mana?

Jika ekspansi terhenti, saya perkirakan akan melihat gelombang kebangkrutan dan merger. Perusahaan yang tersisa akan semakin banyak beralih fokus ke rekayasa, evolusi ini dapat kita prediksi melalui pelacakan aliran bakat. Kami telah melihat beberapa tanda-tanda bahwa OpenAI sedang mengembangkan arah ini karena semakin memproduktnya. Transisi ini akan membuka ruang bagi perusahaan rintisan generasi berikutnya untuk mengejar inovasi melalui penelitian dan sains aplikasi, bukan rekayasa, dalam upaya untuk menyalip perusahaan yang ada dalam menciptakan jalur baru.

Pelajaran Agama

Pandangan saya tentang teknologi adalah bahwa hal-hal yang jelas memiliki efek bunga majemuk biasanya tidak bertahan lama, dan pandangan umum adalah bahwa bisnis yang jelas memiliki efek bunga majemuk anehnya berkembang dengan kecepatan dan skala yang jauh lebih rendah dari yang diharapkan.

Tanda-tanda awal perpecahan agama sering mengikuti pola yang dapat diprediksi yang dapat berfungsi sebagai kerangka kerja untuk terus melacak evolusi Agama Pahit.

Ini biasanya dimulai dengan munculnya penafsiran yang saling bersaing, baik atas alasan kapitalisme maupun alasan ideologi. Dalam agama Kristen awal, perbedaan pandangan tentang ilahi Kristus dan hakikat Tritunggal menyebabkan perpecahan dan menghasilkan penafsiran Alkitab yang sangat berbeda. Selain perpecahan AI yang telah disebutkan, ada retak lain yang muncul. Misalnya, kita melihat sebagian peneliti AI menolak pandangan ortodoks inti Transformer dan beralih ke arsitektur lain seperti Model Ruang Keadaan (State Space Models), Mamba, RWKV, Model Cair (Liquid Models), dan sebagainya. Meskipun saat ini baru sinyal lunak, tetapi itu menunjukkan benih pemikiran sesat dan keinginan untuk memikirkan ulang bidang ini dari prinsip dasar.

Seiring berjalannya waktu, komentar yang tidak sabar dari nabi juga akan menyebabkan ketidakpercayaan masyarakat. Ketika ramalan pemimpin agama tidak terwujud, atau campur tangan Tuhan tidak datang sesuai yang dijanjikan, maka biji keraguan akan ditanam.

Gerakan Millerite pernah meramalkan kedatangan kembali Kristus pada tahun 1844, namun ketika Yesus tidak datang seperti yang direncanakan, gerakan tersebut runtuh. Di dunia teknologi, kita biasanya mengubur ramalan yang gagal dengan diam-diam, dan membiarkan nabi-nabi kita melukiskan versi masa depan yang optimis dan panjang, meskipun batas waktu yang ditetapkan terus terlewatkan (hai, Elon). Namun, tanpa dukungan dari peningkatan kinerja model asli yang berkelanjutan, kepercayaan pada hukum ekspansi juga bisa mengalami keruntuhan serupa.

Agama yang korup, membengkak, atau tidak stabil rentan terhadap orang-orang murtad. Reformasi Protestan mampu membuat kemajuan bukan hanya karena pandangan teologis Luther, tetapi juga karena itu datang pada saat kemunduran dan kekacauan bagi Gereja Katolik. Ketika ada keretakan dalam pendirian arus utama, ide-ide “sesat” yang sudah lama ada tiba-tiba menemukan lahan subur.

Di bidang AI, kami dapat fokus pada model yang lebih kecil atau pendekatan alternatif yang mencapai hasil serupa dengan komputasi atau data yang lebih sedikit, seperti pekerjaan yang dilakukan oleh berbagai laboratorium perusahaan Cina dan tim sumber terbuka seperti Nous Research. Mereka yang mendorong batas-batas kecerdasan biologis dan mengatasi hambatan yang telah lama dianggap tidak dapat diatasi juga dapat membuat narasi baru.

Cara paling langsung dan paling real-time untuk mengamati perubahan yang dimulai adalah dengan melacak pergerakan para praktisi. Sebelum pecahnya konflik resmi, para ahli agama dan rohaniwan biasanya mempertahankan pandangan yang berbeda di belakang layar, sementara mereka bersikap patuh di depan publik. Fenomena yang sesuai saat ini mungkin adalah beberapa peneliti AI yang, meskipun secara terlihat mengikuti hukum ekstensi, diam-diam mengejar pendekatan yang sangat berbeda, menunggu kesempatan yang tepat untuk menantang konsensus, atau meninggalkan laboratorium mereka untuk mencari wilayah teoritis yang lebih luas.

Kesulitan dengan kebenaran agama dan teknologi ortodoks adalah bahwa mereka seringkali benar sebagian, tetapi tidak universal benar seperti yang dipercayai oleh para pengikut paling setia. Seperti agama yang menggabungkan kebenaran dasar manusia ke dalam kerangka metafisika mereka, hukum ekstensi dengan jelas menggambarkan situasi sebenarnya dalam pembelajaran jaringan saraf. Pertanyaannya adalah apakah realitas ini sepenuhnya dan tidak berubah seperti yang disiratkan oleh antusiasme saat ini, dan apakah institusi agama ini (laboratorium kecerdasan buatan) cukup fleksibel dan strategis untuk membimbing pengikut fanatik maju bersama. Pada saat yang sama, mereka membangun mesin cetak pengetahuan (antarmuka obrolan dan API) untuk menyebarkan pengetahuan mereka.

Akhir

“Agama itu benar di mata rakyat jelata, palsu di mata orang bijak, dan berguna di mata para penguasa.” - Lucius Annaeus Senega **

Pandangan yang mungkin sudah ketinggalan zaman terhadap lembaga keagamaan adalah bahwa begitu mencapai skala tertentu, mereka cenderung seperti banyak organisasi yang dikelola manusia, rentan terhadap motif kelangsungan hidup dan berusaha bertahan dalam persaingan. Dalam proses ini, mereka mengabaikan motivasi kebenaran dan keagungan (keduanya tidak saling mengecualikan).

Saya pernah menulis sebuah artikel tentang ** bagaimana pasar modal menjadi ruang informasi yang didorong oleh narasi **, dan mekanisme insentif sering kali membuat narasi-narasi ini berlanjut. Konsensus hukum perluasan memberikan perasaan kesamaan yang tidak menyenangkan - sebuah sistem kepercayaan yang kuat, yang secara matematis elegan dan sangat berguna dalam mengoordinasikan penempatan modal dalam skala besar. Seperti banyak kerangka agama lainnya, itu mungkin lebih berharga sebagai mekanisme koordinasi daripada kebenaran mendasar.