Generatyvusis dirbtinis intelektas (AI) leis sukurti kažką naujo už labai sumažėjusią kainą, beveik iki nulio

"Martinas Casado yra rizikos kapitalo bendrovės Andreessen Horowitz generalinis partneris, kur jis daugiausia dėmesio skiria įmonių investavimui. Ponas Casado pradėjo savo karjerą Lawrence'o Livermore'o nacionalinėje laboratorijoje, kur dirbo prie didelio masto modeliavimo Gynybos departamentui. Jo darbas, iš pradžių, kaip mokslininko, o dabar, kaip investuotojo, suteikia jam supratimo apie dirbtinio intelekto produktų kūrimą ir naudojimą.

 

     „Wall Street Journal“ reporteris Berberis Jin kalbėjosi su ponu Casado „The Wall Street Journal“ CIO tinklo aukščiausiojo lygio susitikime apie dabartines AI galimybes ir galimą ateitį. Toliau pateikiamos redaguotos ištraukos:

 

     WSJ: Kas jus labiausiai jaudina apie generatyvųjį dirbtinį intelektą?

 

     PONAS. CASADO: Naudodami mašininio mokymosi AI iš esmės turite duomenis, sukuriate modelį ir naudojate tą modelį nuspėjamiesiems dalykams. Naudojome tai amžinai sukčiavimo aptikimui, kainodarai ir įvairiems dalykams.

 

     Generatyvusis AI yra labai skirtingo tipo sistema. Kaina sukurti kažką naujo dabar yra labai, labai pigi.

 

     Pavyzdžiui, pažiūrėkite į šiuos didelių vaizdų modelius. Jei sakote: „Gerai, aš esu Martinas“. Jei įvesite raginimą „Martynas Alpėse, geria martinį su alpaka“, jo sukūrimo kaina yra maždaug viena šimtoji cento. Tai palyginti nauja technologija ir palyginti neoptimizuota technologija.

 

     Jei palygintumėte tą kartą, tą šimtąją cento dalį, su dizainerio samdymu ar „Photoshop“ naudojimu, arba, neduok Dieve, skrydžiu į Alpes, jūs kalbate apie keturių ar penkių eilučių kainų skirtumą. laikas tai sukurti. Ir tai labai retas atvejis per mano 20 metų patirtį – keturis iš penkių dydžių patobulinimų to, kas žmonėms rūpi.

 

     Aš galvoju apie tai taip: sukūrus mikroschemą, skaičiavimo sąnaudos, ribinės skaičiavimo išlaidos, sumažėjo iki nulio. Be to, naudojant internetą ir programinę įrangą, ribinės platinimo išlaidos sumažėjo iki nulio, o tai reiškia, kad galite pasiekti bet ką. Štai kodėl programinės įrangos įmonės yra šios 80 % pelno įmonės.

 

     Manau, kad yra tikimybė, kad, naudojant šiuos generatyvius dalykus, o ne tradicinį AI, ribinės kūrimo išlaidos gali susilyginti su nuliu. Ir nemanau, kad mes suprantame, ką tai reiškia. Bet mes turime keletą žvilgsnių. Ir įdomu apie tuos žvilgsnius kalbėti.

 

     WSJ: Rizikos kapitalistai į AI įmones įdeda daug pinigų, bandydami išsiaiškinti, kas prilimpa. Kaip manote, koks bus ilgalaikis verslas?

 

     PONAS. CASADO: Štai toks klausimas. Jei kompiuterį nusipirktumėte 1994 m., gautumėte „Intel“ pagamintą centrinį procesorių. Bet tada buvo visos kitos specialios paskirties ASIC [mikroschemos], kurios buvo plokštėje, kurios padarė tai, ko CPU negalėjo padaryti. Ko nežinojote: ar kiekvienas iš tų bendro procesorių išaugs į šias didžiules įmones? O gal jie bus suvartoti į CPU? Ar CPU iš esmės turės viską?

 

     Su šiais pamatų modeliais turime tą patį klausimą. Aš nežinau atsakymo.

 

     WSJ: OpenAI ką tik išleido naują dirbtinio intelekto pagrindu sukurtą didelės kalbos modelį GPT-4. Jis yra daug galingesnis, nei 3,5. Kaip manote, ar įmonės įtrauks GPT-4 į savo kasdienį darbą?

 

     PONAS. CASADO: Pakalbėkime tik su generatyvine erdve. Yra tam tikrų erdvių, kuriose jis aiškiai taikomas tiesiogiai. Lengviausias yra vaizdų kūrimas. Žmonėms patinka vaizdai. Yra vaizdų rinkos, nesvarbu, ar tai būtų iliustracijos, ar knyga, ar bet kas. Ir dabar tai galime padaryti labai labai pigiai.

 

     Kalbant apie kalbos modelius, tai nėra taip aišku. Jūs turite tikrų natūralių kalbų. Ir tada jūs turite kodą. Ir vienas turi būti teisingas. O kitas tikrai neturi būti teisingas.

 

     Taigi dabar aš jaučiuosi gana patogiai. Aš dirbu su daug palyginti jaunesnių analitikų. Iš tikrųjų atlikau šį eksperimentą, nes man buvo įdomu. Gauname išankstinę prieigą prie šių dalykų, pvz., GPT-4. Taigi gavau keletą įmonių įrašų. Ir tada aš paprašiau jaunesniojo analitiko tai apibendrinti. Ir aš paprašiau ChatGPT-4 jį išanalizuoti. Ir abu buvo kažkaip neteisūs. Taigi manau, kad daugelio dalykų, kurių mes linkę nekęsti šiuose kalbų modeliuose, mes nekenčiame ir savyje.

 

     Manau, kad yra užduočių rinkinys, pavyzdžiui, apibendrinimas, teksto generavimas, minčių šturmas, kad tai jau panašu į bendrą procesorių, kurį turime ,kaip žmonės. Tačiau jame yra daug trūkumų, kuriuos daro ir žmonės.

 

     Ir aš jums pasakysiu, kad manau, kad tai įsiskverbs į mūsų gyvenimą taip, kaip niekada nesitikėjome. Buvau ką tik vestuvėse. Aš pažinojau šį vaikiną amžinai. Ir aš pažinojau jo draugą. Ir jis ką tik pasakė įtaigiausią vestuvinę kalbą, kokią esu girdėjęs gyvenime. Žmonės apsipylė ašaromis. Man patinka: "Kaip jis gali sugalvoti tai?" Ir tada, kai jis tai padarė, jis tai pripažino. "O. Tai atėjo iš ChatGPT." Taigi aš manau, kad mes šiek tiek skirtingame pasaulyje,  tiesa?

 

     WSJ: Ar Andreessenas Horowitzas jį naudoja kasdienėms užduotims ir kitiems dalykams?

 

     PONAS. CASADO: Ne. Įdomūs dalykai, tokie, kaip internetas ir tokie masiniai pokyčiai, yra tai, kad jie linkę sekti vartotojų elgsenos pokyčius, o ne verslo elgseną. Taigi daugelis žmonių keičia savo elgesį. Aš taip pat.

 

     Kodą rašau naktį. Tai panašu į tai, kaip aš atsipalaiduoju. Aš dirbu prie kvailo žaidimo. Tai neįdomu. Tai tiesiog būdas atsipalaiduoti. Naudoju GitHub Copilot [programą, kuri siūlo automatinio užbaigimo pasiūlymus, kai asmuo rašo kodą]. Ir tai yra fantastiška. Tai gerai. Tai man tik duoda užuominų. Taip sutaupau laiko nuo googlinimo. Tai ir daro.

 

     Tai vartotojų elgesys, kuris keičiasi. Daugelis žmonių tai naudoja smegenims kurti. Pvz.: „Rytoj turiu pokalbį. ChatGPT, duok man idėjų“. Ir tada daugelis žmonių jį naudoja apibendrinimui. Viskas priklauso nuo vartotojų.

 

     Ir aš prisimenu, kad taip nutiko kompiuteriui. Be abejo, taip atsitiko ir internetui. Ir aš manau, kad taip ir nutiks tokio lygio pasikeitimams.

 

     WSJ: Nežinau, ar patikėčiau ja vykdydamas didesnio masto verslo operacijas, nes nerimaujama dėl tikslumo, haliucinacijų ir panašių dalykų.

 

     PONAS. CASADO: Aš sakau visai kitaip: kad užtenka kitokios gyvybės formos, kad mes neturime supratimo, kaip ją vartoti organizacijoje. Organizacijos turi savo veiklos būdą. Tačiau tai pakankamai galinga, kad mes, kaip vartotojai, jau keičiame savo elgesį. Tai įsiskverbė į daugelio mūsų gyvenimus. Ji labai reikšmingais būdais įsiskverbė į manąjį.

 

     Pateiksiu pavyzdį. Man patinka rašyti vaizdo žaidimą. Man tai smagu. Tai kvaila. Man 46 metai. Koks laiko švaistymas. As turiu drauga. Ar prisimenate žaidimą "Kur pasaulyje yra Carmen Sandiego?" Savaitgalį, per hakatoną, mano draugas sukūrė generatyvų Carmen Sandiego, kur tiesiogine prasme įvedė raginimą ir išeina visas Carmen Sandiego žaidimas. Taigi raginimas gali būti panašus į „1940-ųjų Madridas. Prieškario drebulys. Tamsus. Neo-noir“.

 

     Ir tada išeis visas žaidimas pagal tai. Aš tikrai manau, kad tai galinga šaltosios sintezės technologija, bet mes, organizacijos, nežinome, kaip tai panaudoti.

 

     WSJ: Ką manote apie greitį, kuriuo daugelis įmonių jau pradeda tai integruoti į savo verslą?

 

     PONAS. CASADO: Tai iš tikrųjų puikus klausimas. Manau, kad yra daug naudos, panašiai, kaip „ChatGPT“ plovimas. Tai tarsi: „O. Tai šaunus naujas dalykas“. Mes matėme tai su daiktų internetu ir matėme su AI. Jie tarsi jį įtrauks, tai tarsi varžtai.

 

     Žinau keletą atvejų, kai jis buvo pririštas prie senų įmonių taip, kad iš tikrųjų yra gana naudinga. Keletas žmonių tai suprato.

 

     Ir tada tikrai matome naujų įmonių. Tai viena iš priežasčių, kodėl dabar viskas kitaip. Pastebime grynųjų naujų įmonių, kurių metinės pasikartojančios pajamos siekia šimtus milijonų, kurios skatina tik generuojamą kokybę. Jis nėra pritvirtintas prie seno daikto.

 

     Taigi aš manau, kad mes tarsi matome visus šiuos dalykus. Mažiausiai subrendusios, mano nuomone, yra veikiančios organizacijos, diegančios tai į savo veiklą. Nemanau, kad mes dabar esame tokio didelio masto taške." [1]

 

1. Workplace Technology (A Special Report) --- A VC Looks at Generative AI -- and Can Only Begin to Imagine the Impact: For one thing, says Martin Casado of Andreessen Horowitz, it will bring the cost of creating something new to near zero
Berber, Jin.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y. [New York, N.Y]. 20 Mar 2023: R.9.

Generative AI will bring the cost of creating something new to near zero

"Martin Casado is a general partner at venture-capital company Andreessen Horowitz, where he focuses on enterprise investing. Mr. Casado started his career at Lawrence Livermore National Laboratory, where he worked on large-scale simulations for the Defense Department. His work, first as a researcher and now as an investor, gives him insight into the development of artificial-intelligence products and usage.

Wall Street Journal reporter Berber Jin spoke with Mr. Casado at The Wall Street Journal's CIO Network Summit about the current capabilities, and the possible future of, AI. Edited excerpts follow:

WSJ: What excites you most about generative artificial intelligence?

MR. CASADO: With machine-learning AI, basically you have data, you create a model, and use that model for predictive stuff. We've been using this forever, for fraud detection, pricing and all sorts of stuff.

Generative AI is a very different type of system. The cost of creating something new now is very, very cheap.

For example, look at these large image models. If you're like, "OK, so I'm Martin." If you enter the prompt, "Martin in the Alps, drinking a martini with an alpaca," the cost to create that is about one one-hundredth of a penny. This is relatively new technology, and relatively unoptimized technology.

If you compare that generation, that one one-hundredth of a penny, to hiring a designer or going on Photoshop or, God forbid, flying to the Alps, you're talking about four or five orders of magnitude in difference in cost, the time to create that. And that's very rare in my 20 years' experience doing -- to have four of five orders of magnitude of improvement on something people care about.

The way that I think about it is: The creation of the microchip brought the cost of compute, the marginal cost of compute, to zero. And with the internet, and with software, the marginal cost of distribution went to zero, meaning you can reach anybody. And that's why software businesses are these 80%-margin businesses.

I think there's a chance that with these generative things, not traditional AI, the marginal cost of creation can converge on zero. And I don't think we have a clue what that means. But we have some glimpses. And it's interesting to talk about those glimpses.

WSJ: Venture capitalists are putting a lot of money into AI companies, trying to see what sticks. What do you think is going to be an enduring business?

MR. CASADO: This is the question. If you bought a computer in 1994, you would get a central processing unit made by Intel. But then there were all these other special-purpose ASICs [microchips] that were on the board that did stuff that the CPU couldn't do. What you didn't know is: Are each one of those coprocessors going to grow to be these huge companies? Or are they going to be consumed into the CPU? Is the CPU going to basically have everything?

We have the very same question now with these foundation models. I don't know the answer.

WSJ: A new AI-based large-language model, GPT-4, was just released by OpenAI. It's much more powerful than 3.5. How do you think businesses will incorporate GPT-4 into their everyday work streams?

MR. CASADO: Let's just talk to the generative space. There are certain spaces where it's clearly directly applicable. The easy one is the creation of images. People like images. There are markets for images, whether that's clip art, or for a book, or illustration, or whatever. And now we can do that very, very cheaply.

When it comes to the language models, that's not so clear. You have actual natural languages. And then you've got code. And one has to be correct. And the other really doesn't have to be correct.

So here's what I am pretty comfortable with now. I work with a lot of relatively junior analysts. I actually ran this experiment because I was curious. We get early access to these things like GPT-4. So I got some write-ups of companies. And then I asked the junior analyst to summarize it. And I asked ChatGPT-4 to analyze it. And both were kind of wrong. So I think a lot of the things that we tend to hate about these language models, they're kind of stuff we hate about ourselves.

I do think that there's a set of tasks, like summarization, text generation, brainstorming, that it's already kind of like the co-processor that we have as humans. But it has a lot of the failing that humans do.

And I will tell you, I think it's going to creep into our lives in ways we never expected. I was just at a wedding. I've known this guy forever. And I've known his friend. And he just gave the most compelling groomsman speech I've every heard in my life. People were in tears. I'm like, "How can he come up with this thing?" And then after he did it, he admitted it. "Oh. This came from ChatGPT." So I do think it's like we're in a bit of a different world, right?

WSJ: Is Andreessen Horowitz using it for everyday tasks and stuff?

MR. CASADO: No. What's interesting about things like the internet, and mass changes like this, is they tend to follow shifts in consumer behavior, as opposed to business behavior. And so a lot of individuals are changing their behavior. I am.

I write code at night. It's kind of like how I relax. I work on a stupid game. It's not interesting. It's just literally a way to relax. I use GitHub Copilot [a program that offers autocomplete suggestions as a person writes code]. And it's fantastic. It's great. It just gives me hints. It saves me time from googling. That's what it does.

That's a consumer behavior that's shifting. Many people use it to brainstorm. Like, "I've got a talk tomorrow. ChatGPT, give me some ideas." And then a lot of people are using it for summarization. It's all consumer-driven.

And I remember this is kind of how the PC happened. And this is definitely how the internet happened, too. And I think that's what's going to happen for this level of change.

WSJ: I don't know if I would trust it to run larger-scale business operations, because of these concerns around accuracy, and hallucination, and that sort of stuff.

MR. CASADO: I'm saying something very different: that it's enough of a different life form that we don't have an understanding how to consume it in an organization. Organizations have a way of operating. But it's powerful enough that we, as users, are changing our behaviors already. It has infiltrated many of our lives. It has infiltrated mine in very significant ways.

I'll give you an example. I like writing a videogame. It's fun for me. It's silly. I'm 46 years old. What a waste of time. I have a friend. Do you guys remember the game "Where in the World Is Carmen Sandiego?" In a weekend, at a hackathon, my friend made a generative Carmen Sandiego where you literally put in a prompt, and out comes a full game of Carmen Sandiego. So the prompt could be like, "Madrid 1940s. Pre-war jitters. Kind of dusky. Neo-noir."

And then out will come the full game based on that. I really think this is cold-fusion powerful, but we as organizations don't know how to consume it.

WSJ: What do you make of the speed at which a lot of companies are starting to already integrate it into their businesses?

MR. CASADO: This is actually a great question. There's a lot of use that, I think, is like ChatGPT-washing. It's like, "Oh. It's a cool new thing." We saw it with the Internet of Things and we saw it with AI. They'll kind of include it, it's kind of bolted on.

I know of a few instances where it has been bolted onto old businesses in ways that are actually quite useful. A few people have figured that out.

And then for sure we are seeing net new businesses. This is one of the reasons why it's different now. We're seeing net new businesses with hundreds of millions in annual recurring revenue, that drive just on the generative quality. It's not bolted onto an old thing.

So I think we're kind of seeing all of these things. The least mature, in my opinion, is existing organizations introducing it into their operations. I don't think that we're at that point at a large scale yet." [1]

1. Workplace Technology (A Special Report) --- A VC Looks at Generative AI -- and Can Only Begin to Imagine the Impact: For one thing, says Martin Casado of Andreessen Horowitz, it will bring the cost of creating something new to near zero
Berber, Jin.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y. [New York, N.Y]. 20 Mar 2023: R.9.

Apgaulė

"Apgauk mane kartą

     Kelly Richmond Pope

     (Harvard Business Review, 264 puslapiai, 30 dolerių)

     Žinote posakį: „Sąžiningo žmogaus apgauti negalima“. Daroma prielaida, kad to paprašė tie, kurie yra apgaulės taikinys. Investicinis fondas su įtartinai didele grąža, vidinis lenktynių patarimas, akcijų prekyba, kuri yra „tikras dalykas“ – investuotojai žinojo arba turėjo žinoti, kad kažkas negerai. Nukentėjusieji manė, kad yra sukčiai, ir paaiškėjo, kad jie buvo žymės.

 

     Tiesa ta, kad sąžiningi žmonės gali būti ir yra nuolat apgauti. Kelly Richmond Pope nagrinėja, kaip tai vyksta, knygoje „Apgauk mane vieną kartą: sukčiai, istorijos ir paslaptys iš trilijono dolerių sukčiavimo pramonės“. 

 

Smulkaus verslo savininkai yra apakinti, kai paaiškėja, kad jų buhalteris klastojo knygas; tarptautinės finansų institucijos randa vadovų, kurie išleidžia grynuosius pinigus; mažo miesto valdžia atranda, kad pareigūnas dešimtmečius ėmė iš jos sąskaitų. 

 

Ponia Pope, DePaulo universiteto teismo medicinos apskaitos profesorė, netgi priskiria „atsitiktinių“ nusikaltėlių klasę tiems, kurie pradeda, kaip netyčia patyrę klaidą, bet nusprendžia pasinaudoti galimybe, o ne prisipažinti.

 

     Kaip teigia ponia Pope: „Mes visi turime suprasti sukčiavimo ciklą, nes vienu ar kitu metu jus tai paveikė, jūs tai padarėte arba galėjote tai atskleisti“. Ji praleido laiką su sukčiais, apklausinėjo įkalintus ir lygtinai paleistus žmones, kad suprastų, kodėl jie taip pasirinko. Ji taip pat kalbėjosi su aukomis, nagrinėdama, kaip jos tapo pažeidžiamos, ir informatoriais, kurie pranešdavo apie jų bendradarbius, dažnai už tai brangiai sumokėdami.

 

     Kai kurie ponios Pope pastebėjimai yra intuityviai prasmingi, pavyzdžiui, išvada, kad bendruomenės grupės ir bažnyčios yra vieni švelniausių taikinių: paprastai joms vadovauja savanoriai, jos turi daug grynųjų ir labai mažai prižiūrimos.

 

 Tačiau bet kuri organizacija gali būti pažeidžiama. Daugelis iš mūsų nepaiso raudonų vėliavų arba net nežino, ko ieškoti. Nenorime įtariai elgtis su savo draugais ir bendradarbiais, o žiūrėti į akis atrodo nenatūraliai. 

 

Štai kodėl piktadarys visada yra „patikimas“ darbuotojas. (Asmuo, kurį visi laiko įtartinu, retai gauna prieigą prie banko sąskaitų.) 

 

Mano patirtis rodo, kad sukčiavimo prevencijai skirtos sistemos tikriausiai daro labiau įmanomus sukčiavimus: verčiant vartotojus keisti slaptažodžius kas 30 dienų, slaptažodžiai įrašomi ji pažymi ir randama akivaizdžiose vietose. Susuktos braukiamųjų kortelių sistemos baigiasi tuo, kad patalpos yra paliktos su atidarytomis durimis.

 

     Grėsmė gali kilti iš bet kurios vietos, atsižvelgiant į tai, kiek mūsų gyvenimo yra internete. Galbūt matėte „Facebook“ pranešimą, kuriame teigiama, kad jūsų anūkas buvo apiplėštas, ir ar galėtumėte pervesti šiek tiek pinigų. Gavau el. laiškų, tariamai iš mano viršininko, prašant atsiųsti jam keletą dovanų kortelių. Ponia Pope pastebi, kad aukos dažnai nepraneša apie tokius nusikaltimus iš gėdos. Vagis piniginės neištraukė – jie noriai ją perdavė.

 

     Bet tai nėra knyga „apsaugoti močiutę nuo sukčiavimo“. Tai tyrimas, kas tai daro, kam tai daro ir kas apie tai praneša. Ponios Pope sukčiautojų profiliuose yra tipiški įmonių aferistai, tačiau yra ir vienas šokiruojantis atvejis, kai vaistininkas, siekdamas pelno, skiedžia vaistus nuo vėžio. (Mano nuojauta yra vadinti tai žmogžudyste, o ne sukčiavimu.) Šioje knygoje esančių žmonių įvairovė primena, kad beveik kiekvienas gali padaryti sukčiavimą arba tapti jo auka.

 

     „Esu užsifiksavus, kaip žmonės apgaudinėja“, – rašo ponia Pope. Panašu, kad vyraujantis atsakymas yra pasinaudojimas galimybe ir nebaudžiamumas. Bankomato technikas paima kelias saujas grynųjų. Draudimo sąskaitos tvarkytojas sukuria netikras operacijas. Jei pradedantysis apgavikas išsisuktų pirmą kartą, greičiausiai, jis tai darys ir toliau.

 

     Didžiausia šios knygos apgavikė yra Rita Crundwell, kuri, būdama Diksono, Illino valstijoje, kontrolierė, pavogė iš miesto kasos daugiau, nei 50 mln. dolerių. Ponios Pope teigimu, tokiu būdu išaiškėja didelė sukčiavimo dalis. Mes priklausome nuo šių žmonių stebėjimo sistemų, kaip ir nuo bet kokio slaptažodžio nustatymo ar asmens patikrinimo.

 

     Ponia Pope niekada neėmė interviu iš Crundwell, nors sukūrė dokumentinį filmą apie nusikaltimą ir jo poveikį miestui. Tačiau byla kelia racionalizavimo klausimą. Daugelis iš mūsų galėtų įsivaizduoti, kad pateisiname nedidelę sumą: maitinimą įmonės sąskaita; neprisipažindami, kai mums davė per daug pinigų. Bet kaip racionalizuoti 50 mln. dolerių.

 

     Dėl šios priežasties būčiau norėjęs daugiau apie sukčiavimo psichologiją. Ponia Pope aptaria tamsiąją triadą – narcisizmą, makiavelizmą, psichopatiją – kurias psichologai nustatė nusikaltėliuose. Tačiau daugelis šių dienų grobstytojų taip pat turi narkomanų modelius: jie yra priverstiniai lošėjai – galbūt, jie pradėjo vogti, kad padengtų jų skolas, o vagystė yra dar vienas lošimas. Jie tiki , kad jie „viską atgaus“ ir pakeis lėšas, kol nebus sugauti.

 

     Crundwell turėjo prabangų gyvenimo būdą, įskaitant verslą: veisimą ir čempionų arklių demonstravimą. Ar ji manė, kad toks turtingumas buvo vertas nusikaltimo? Ar ji kaip nors atsilygins už vagystę? Arba Diksono žmonės (visi 15 000) buvo naivuoliai, nusipelnę finansuoti jos pasirinkimus? Ženklo nužmoginimas yra dar viena sukčių tendencija.

 

     Su „Apgauk mane kartą“ ponia Pope atskleidžia pažeidžiamumą, kuriuo dalijamės visi, ir pataria, kaip apsisaugoti nuo tų, kurie mus apvogtų. Jos gilesnė žinia yra ta, kad nėra sukčiavimo be aukų: „Kažkas kažkur visada palieka sąskaitą.“ [1] 

 

1. Scam Filter
Gulliver, Katrina.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y. [New York, N.Y]. 20 Mar 2023: A.15.