Além disso, o vídeo destaca cinco exemplos recentes de quando a álgebra linear sai errado. Isso inclui:
* A luta de Stability AI para arrecadar fundos e evitar o fracasso;
* A Google Search AI que forneceu conselhos inaccurados e potencialmente prejudiciais;
* A coleta de dados de usuários pela Meta para treinamento de IA, sem proporcionar uma opção clara de opt-out;
* O fracasso dos produtos HumanePin e Rabbit R1, que custaram mais de $230 milhões em desenvolvimento e agora estão à venda por $1 bilhão;
* O Codium, uma ferramenta de codificação com IA que é grátis para desenvolvedores individuais e pode refatorar e explicar código existente.
O vídeo destaca os desafios e fracassos das empresas que trabalham com álgebra linear e IA, destacando a necessidade de abordagens mais eficazes e transparência na indústria.
Além disso, o vídeo também aborda outros tópicos, como:
* Uma scam relacionada a um vídeo de CoffeeZilla;
* O anúncio da OpenAI sobre o GPT-5, um novo modelo de IA que promete levar as capacidades para o próximo nível;
* A demissão do CEO da OpenAI, Sam Altman, supostamente por mentir para a diretoria, e sua nomeação para liderar um comitê de segurança de 9 pessoas;
* A questão de se o foco em segurança de IA é genuíno ou apenas uma forma de manter o hype e justificar a captura reguladora.
O vídeo conclui argumentando que a inteligência artificial pode ser uma ferramenta útil, mas que os grandes modelos de linguagem não são verdadeiramente inteligentes e que a álgebra linear tem sido mal utilizada para criar essa ilusão.
Para entender melhor esses pontos, recomendamos assistir ao vídeo original para obter uma visão mais completa do que foi apresentado.