The next housing disaster

"Think about the places vulnerable to climate change, and you might picture rice paddies in Bangladesh or low-lying islands in the Pacific. But another, more surprising answer ought to be your own house. About a tenth of the world’s residential property by value is under threat from global warming—including many houses that are nowhere near the coast. From tornadoes battering midwestern American suburbs to tennis-ball-size hailstones smashing the roofs of Italian villas, the severe weather brought about by greenhouse-gas emissions is shaking the foundations of the world’s most important asset class.

The potential costs stem from policies designed to reduce the emissions of houses as well as from climate-related damage. They are enormous. By one estimate, climate change and the fight against it could wipe out 9% of the value of the world’s housing by 2050—which amounts to $25trn, not much less than America’s annual gDP. It is a huge bill hanging over people’s lives and the global financial system. And it looks destined to trigger an almighty fight over who should pay up.

Homeowners are one candidate. But if you look at property markets today, they do not seem to be bearing the costs. House prices show little sign of adjusting to climate risk. In Miami, the subject of much worrying about rising sea levels, they have increased by four-fifths this decade, much more than the American average. Moreover, because the impact of climate change is still uncertain, many owners may not have known how much of a risk they were taking when they bought their homes.

Yet if taxpayers cough up instead, they will bail out well-heeled owners and blunt helpful incentives to adapt to the looming threat. Apportioning the costs will be hard for governments, not least because they know voters care so much about the value of their homes. The bill has three parts: paying for repairs, investing in protection and modifying houses to limit climate change.

Insurers usually bear the costs of repairs after a storm destroys a roof or a fire guts a property. As the climate worsens and natural disasters become more frequent, home insurance is therefore getting more expensive. In places, it could become so dear as to cause house prices to fall; some experts warn of a “climate-insurance bubble” affecting a third of American homes. Governments must either tolerate the losses that imposes on homeowners or underwrite the risks themselves, as already happens in parts of wildfire-prone California and hurricane-prone Florida. The combined exposure of state-backed “insurers of last resort” in these two states has exploded from $160bn in 2017 to $633bn. Local politicians want to pass on the risk to the federal government, which in effect runs flood insurance today.

Physical damage might be forestalled by investing in protection in properties themselves or in infrastructure. Keeping houses habitable may call for air conditioning. Few Indian homes have it, even though the country is suffering worsening heatwaves. In the Netherlands a system of dykes, ditches and pumps keeps the country dry; Tokyo has barriers to hold back floodwaters. Funding this investment is the second challenge. Should homeowners who had no idea they were at risk have to pay for, say, concrete underpinning for a subsiding house? Or is it right to protect them from such unexpected, and unevenly distributed, costs? Densely populated coastal cities, which are most in need of protection from floods, are often the crown jewels of their countries’ economies and societies—just think of London, New York or Shanghai.

The last question is how to pay for domestic modifications that prevent further climate change. Houses account for 18% of global energy-related emissions. Many are likely to need heat pumps, which work best with underfloor heating or bigger radiators, and thick insulation. Unfortunately, retrofitting homes is expensive. Asking homeowners to pay up can lead to a backlash; last year Germany’s ruling coalition tried to ban gas boilers, only to change course when voters objected to the costs. Italy followed an alternative approach, by offering extraordinarily generous, and badly designed, handouts to households who renovate. It has spent a staggering €219bn ($238bn, or 10% of its GDp) on its “superbonus” scheme.

The full impact of climate change is still some way off. But the sooner policymakers can resolve these questions, the better. The evidence shows that house prices react to these risks only after disaster has struck, when it is too late for preventive investments. Inertia is therefore likely to lead to nasty surprises. Housing is too important an asset to be mispriced across the economy—not least because it is so vital to the financial system.

Governments will have to do their bit. Until the 18th century much of the Netherlands followed the principle that only nearby communities would maintain dykes—and the system was plagued by underinvestment and needless flooding as a result. Governments alone can solve such collective-action problems by building infrastructure, and must do so especially around high-productivity cities. Owners will need inducements to spend big sums retrofitting their homes to pollute less, which benefits everyone.

Wie het water deert

At the same time, however, policymakers must be careful not to subsidise folly by offering large implicit guarantees and explicit state-backed insurance schemes. These not only pose an unacceptable risk to taxpayers, but they also weaken the incentive for people to invest in making their properties more resilient. And by suppressing insurance premiums, they do nothing to discourage people from moving to areas that are already known to be high-risk today. The omens are not good, even though the stakes are so high. For decades governments have failed to disincentivise building on floodplains.

The $25trn bill will pose problems around the world. But doing nothing today will only make tomorrow more painful. For both governments and homeowners, the worst response to the housing conundrum would be to ignore it." [1]

1. The next housing disaster. The Economist; London Vol. 451, Iss. 9392,  (Apr 13, 2024): 12.

„Microsoft“ imasi naujų, pigesnių ir mažesnių, dirbtinio intelekto sistemų

  „Bendrovė, investavusi milijardus į generuojančio dirbtinio intelekto (AI) pionierius, tokius, kaip OpenAI, teigia, kad milžiniškos sistemos nebūtinai yra tai, ko reikia visiems.

 

     Svaiginančiose lenktynėse kuriant generatyvųjį A.I., technologijų pramonės mantra buvo: kuo didesnė, tuo geresnė, nesvarbu, kokia kaina.

 

     Dabar technologijų įmonės pradeda naudoti mažesnes A.I. technologijas, kurios nėra tokios galingos, bet kainuoja daug pigiau. Ir daugeliui klientų tai gali būti geras kompromisas.

 

     Antradienį „Microsoft“ pristatė tris mažesnius A.I. modelius, priklausančius technologijų šeimai, kurią bendrovė pavadino Phi-3. Bendrovė teigė, kad net mažiausias iš trijų veikė beveik taip pat, kaip GPT-3.5, daug didesnė sistema, kuria buvo grindžiamas OpenAI ChatGPT pokalbių robotas, kai jis pribloškė pasaulį po jo išleidimo 2022 m.

 

     Mažiausias Phi-3 modelis gali tilpti į išmanųjį telefoną, todėl jį galima naudoti, net neprisijungus prie interneto. Ir jis gali veikti, naudojant tokius lustus, kurie maitina įprastus kompiuterius, o ne brangesnius „Nvidia“ pagamintus procesorius.

 

     Kadangi mažesni modeliai reikalauja mažiau apdorojimo, dideli technologijų tiekėjai gali apmokestinti klientus mažiau už jų naudojimą. Jie tikisi, kad tai reiškia, kad daugiau klientų gali kreiptis į A.I. vietose, kur didesni, pažangesni modeliai buvo per brangūs naudoti. Nors „Microsoft“ teigė, kad naudoti naujus modelius būtų „daug pigiau“, nei naudojant didesnius modelius, tokius, kaip GPT-4, ji nepateikė specifikos.

 

     Mažesnės sistemos yra mažiau galingos, o tai reiškia, kad jos gali būti ne tokios tikslios arba skambėti nepatogiai. Tačiau „Microsoft“ ir kitos technologijų įmonės lažinasi, kad klientai bus pasirengę atsisakyti tam tikro našumo, jei tai reiškia, kad pagaliau galės sau leisti A.I.

 

     Klientai įsivaizduoja daug būdų, kaip naudoti AI, bet su didžiausiomis sistemomis „jie sako: „O, bet žinote, jos gali būti brangokos“, – sakė „Microsoft“ vadovas Ericas Boydas. Mažesni modeliai, beveik pagal apibrėžimą, yra pigesni, sakė jis.

 

     P. Boydas sakė, kad kai kurie klientai, pavyzdžiui, gydytojai ar mokesčių rengėjai, galėtų pateisinti didesnio, tikslesnio A.I. sistemas, nes jų laikas yra toks brangus. Tačiau daugeliui užduočių gali neprireikti tokio paties tikslumo. Pavyzdžiui, internetiniai reklamuotojai mano, kad jie gali geriau taikyti skelbimus, naudodami A.I., tačiau jiems reikia mažesnių išlaidų, kad galėtų reguliariai naudotis sistemomis.

 

     „Noriu, kad mano gydytojas viską ištaisytų“, – sakė ponas Boydas. „Kitos situacijos, kai apibendrinu internetinių vartotojų atsiliepimus, jei tai šiek tiek ne taip, tai dar ne pasaulio pabaiga."

 

     Pokalbių robotus valdo dideli kalbų modeliai arba L.L.M.s, matematinės sistemos, kurios savaites praleidžia, analizuodamos skaitmenines knygas, Vikipedijos straipsnius, naujienų straipsnius, pokalbių žurnalus ir kitą tekstą, surinktą iš viso interneto. Tiksliai nustatydami modelius visame tame tekste, jie išmoksta patys kurti tekstą.

 

     Tačiau L.L.M. saugo tiek daug informacijos, todėl norint gauti tai, ko reikia kiekvienam pokalbiui, reikia didelės skaičiavimo galios. O tai brangu.

 

     Nors technologijų gigantai ir startuoliai, tokie, kaip „OpenAI“ ir „Anthropic“, daugiausia dėmesio skyrė didžiausioms A.I. sistemoms, jie taip pat konkuruoja, kurdami mažesnius modelius, siūlančius mažesnes kainas. Pavyzdžiui, „Meta“ ir „Google“ per pastaruosius metus išleido mažesnius modelius.

 

     „Meta“ ir „Google“ taip pat turi „atvirojo kodo“ šiuos modelius, o tai reiškia, kad kiekvienas gali juos naudoti ir modifikuoti nemokamai. Tai yra įprastas būdas įmonėms gauti išorės pagalbos, tobulinant programinę įrangą, ir paskatinti didesnę pramonę naudoti jų technologijas. „Microsoft“ taip pat atvirai tiekia naujus „Phi-3“ modelius.

 

     („The New York Times“ gruodį padavė į teismą OpenAI ir „Microsoft“ dėl naujienų turinio, susijusio su AI sistemomis, autorių teisių pažeidimo.)

 

     Po to, kai „OpenAI“ išleido „ChatGPT“, bendrovės vadovas Samas Altmanas sakė, kad kiekvieno pokalbio kaina buvo „vieno skaitmens centai“ – didžiulės išlaidos, atsižvelgiant į tai, kokios populiarios žiniatinklio paslaugos, pvz., „Wikipedia“, siūlomos už mažas cento dalis.

 

     Dabar mokslininkai teigia, kad jų mažesni modeliai gali bent jau priartėti prie pirmaujančių pokalbių robotų, tokių, kaip „ChatGPT“ ir „Google Gemini“, našumo. Iš esmės sistemos vis tiek gali analizuoti didelius duomenų kiekius, tačiau identifikuotus šablonus saugoti mažesniame pakete, kurį galima aptarnauti, naudojant mažesnę apdorojimo galią.

 

     Šių modelių kūrimas yra galios ir dydžio kompromisas. Sébastienas Bubeckas, tyrėjas ir „Microsoft“ viceprezidentas, teigė, kad bendrovė sukūrė naujus mažesnius modelius, tobulindama į juos perkeltus duomenis, siekdama užtikrinti, kad modeliai išmoktų iš aukštesnės kokybės teksto.

 

     Dalį šio teksto sukūrė A.I. pats – tai vadinama „sintetiniais duomenimis“. Tada kuratoriai stengėsi atskirti ryškiausią tekstą nuo kitų.

 

     „Microsoft“ sukūrė tris skirtingus mažus modelius: „Phi-3-mini“, „Phi-3-small“ ir „Phi-3-medium“. „Phi-3-mini“, kuris pasirodys antradienį, yra mažiausias (ir pigiausias), bet mažiausiai galingas. Phi-3 Medium, kurio kol kas nėra, yra galingiausias, bet didžiausias ir brangiausias.

 

     Padarius sistemas pakankamai mažas, kad jas būtų galima naudoti, idiegiant tiesiai į telefoną ar asmeninį kompiuterį, jos taps daug greitesnės ir daugmaž pigesnės“, sakė investicinio banko D.A. analitikas Gilas Luria. Davidsonas.“ [1]

 

1.  Microsoft Makes a New Push Into Smaller A.I. Systems. Weise, Karen; Metz, Cade.  New York Times (Online)New York Times Company. Apr 23, 2024.

Microsoft Makes a New Push Into Smaller, and Less Expensive A.I. Systems

"The company that has invested billions in generative A.I. pioneers like OpenAI says giant systems aren’t necessarily what everyone needs.

In the dizzying race to build generative A.I. systems, the tech industry’s mantra has been bigger is better, no matter the price tag.

Now tech companies are starting to embrace smaller A.I. technologies that are not as powerful but cost a lot less. And for many customers, that may be a good trade-off.

On Tuesday, Microsoft introduced three smaller A.I. models that are part of a technology family the company has named Phi-3. The company said even the smallest of the three performed almost as well as GPT-3.5, the much larger system that underpinned OpenAI’s ChatGPT chatbot when it stunned the world upon its release in late 2022.

The smallest Phi-3 model can fit on a smartphone, so it can be used even if it’s not connected to the internet. And it can run on the kinds of chips that power regular computers, rather than more expensive processors made by Nvidia.

Because the smaller models require less processing, big tech providers can charge customers less to use them. They hope that means more customers can apply A.I. in places where the bigger, more advanced models have been too expensive to use. Though Microsoft said using the new models would be “substantially cheaper” than using larger models like GPT-4, it did not offer specifics.

The smaller systems are less powerful, which means they can be less accurate or sound more awkward. But Microsoft and other tech companies are betting that customers will be willing to forgo some performance if it means they can finally afford A.I.

Customers imagine many ways to use A.I., but with the biggest systems “they’re like, ‘Oh, but you know, they can get kind of expensive,’” said Eric Boyd, a Microsoft executive. Smaller models, almost by definition, are cheaper to deploy, he said.

Mr. Boyd said some customers, like doctors or tax preparers, could justify the costs of the larger, more precise A.I. systems because their time was so valuable. But many tasks may not need the same level of accuracy. Online advertisers, for example, believe they can better target ads with A.I., but they need lower costs to be able to use the systems regularly.

“I want my doctor to get things right,” Mr. Boyd said. “Other situations, where I am summarizing online user reviews, if it’s a little bit off, it’s not the end of the world.”

Chatbots are driven by large language models, or L.L.M.s, mathematical systems that spend weeks analyzing digital books, Wikipedia articles, news articles, chat logs and other text culled from across the internet. By pinpointing patterns in all that text, they learn to generate text on their own.

But L.L.M.s store so much information, retrieving what is needed for each chat requires considerable computing power. And that is expensive.

While tech giants and start-ups like OpenAI and Anthropic have been focused on improving the largest A.I. systems, they are also competing to develop smaller models that offer lower prices. Meta and Google, for instance, have released smaller models over the past year.

Meta and Google have also “open sourced” these models, meaning anyone can use and modify them free of charge. This is a common way for companies to get outside help improving their software and to encourage the larger industry to use their technologies. Microsoft is open sourcing its new Phi-3 models, too.

(The New York Times sued OpenAI and Microsoft in December for copyright infringement of news content related to A.I. systems.)

After OpenAI released ChatGPT, Sam Altman, the company’s chief executive, said the cost of each chat was “single-digits cents” — an enormous expense considering what popular web services like Wikipedia are serving up for tiny fractions of a cent.

Now, researchers say their smaller models can at least approach the performance of leading chatbots like ChatGPT and Google Gemini. Essentially, the systems can still analyze large amounts of data but store the patterns they identify in a smaller package that can be served with less processing power.

Building these models are a trade-off between power and size. Sébastien Bubeck, a researcher and vice president at Microsoft, said the company built its new smaller models by refining the data that was pumped into them, working to ensure that the models learned from higher-quality text.

Part of this text was generated by the A.I. itself — what is known as “synthetic data.” Then human curators worked to separate the sharpest text from the rest.

Microsoft has built three different small models: Phi-3-mini, Phi-3-small and Phi-3-medium. Phi-3-mini, which will be available on Tuesday, is the smallest (and cheapest) but the least powerful. Phi-3 Medium, which is not yet available, is the most powerful but the largest and most expensive.

Making systems small enough to go directly on a phone or personal computer “will make them a lot faster and order of magnitudes less expensive,” said Gil Luria, an analyst at the investment bank D.A. Davidson." [1]

1.  Microsoft Makes a New Push Into Smaller A.I. Systems. Weise, Karen; Metz, Cade.  New York Times (Online)New York Times Company. Apr 23, 2024.

Kinijos eksportas kelia grėsmę pažaliavusiai įmonei

  „PARIS – Prancūzijos saulės baterijų kompanija Photowatt kadaise stiprino Europos siekį tapti atsinaujinančių energijos šaltinių gamybos milžine, kuri suteiktų technologiją, kuri padėtų pasiekti, toli siekiančius, žemyno klimato tikslus.

 

     Šiandien „Photowatt“ kabo ant plauko – galingas Vakarų kovos, siekiant atremti nuožmią Kinijos konkurenciją, simbolis.

 

     Pigaus Kinijos eksporto banga kelia grėsmę milijonams darbo vietų ir sukelia naują trintį tarp Pekino ir JAV bei Europos lyderių. Photowatt likimas ir Europos saulės baterijų pramonės žlugimas yra įspėjimas JAV, kurios dabar svarsto, kaip apsaugoti Amerikos pramonę nuo atsinaujinančio Kinijos spaudimo.

 

     „Photowatt“ užsakymai sumažėjo, jos klientus viliojo saulės baterijos, importuotos iš Kinijos žemiausiomis kainomis. Prancūzijos vyriausybės grynųjų pinigų infuzijos palaiko jį gyvą. Netgi „Photowatt“ valstybės kontroliuojama savininkė, elektros energijos įmonė EDF, iš esmės nustojo pirkti jos plokštes, o perka Kinijos pagamintas plokštes.

 

     "Mūsų vis mažiau ir mažiau. Mes prarandame įgūdžius, uždaromos dirbtuvės – net tai beviltiška", - sakė Emilie Brechbuhl, Photowatt inžinierė ir sąjungos atstovė. "Mes nesame kinų konkurentai. Mūsų nėra."

 

     Pekinas siekia paskatinti svyruojančią ekonomiką, nukreipdamas investicijas į savo didžiulį gamybos sektorių. Tai kelia grėsmę, kad pasikartos vadinamasis Kinijos šokas prieš du dešimtmečius, kai Kinijos eksportas užtvindė pasaulines rinkas ir sunaikino daugybę Vakarų konkurentų.

 

     Visų pirma Vakaruose kyla baimės, kad Kinija sutriuškins Vakarų žaliąją pramonę, priversdama JAV ir Europą pasikliauti geopolitiniu konkurentu Kinijoje dėl prekių, kurios, kaip tikimasi, užtikrins, mažai anglies dioksido į aplinką išskiriančią, ekonomiką ateityje.

 

     „Photowatt“ gamina silicio plokšteles, kurios vėliau surenkamos į saulės elementus ir plokštes – viena iš nedaugelio įmonių už Kinijos ribų šioje tiekimo grandinės dalyje. „Photowatt“ investavo į plokštelių technologiją, kuri turėjo leisti konkuruoti su kinais.

 

     Gamybos procesas sunaudojo mažiau energijos, nei Kinijos technologija, taigi ir ekologiškesnis, tačiau plokštelės buvo mažiau efektyvios.

 

     Statymas nepasiteisino: kūrėjai nori plokščių su maksimalia galia mažiausiomis sąnaudomis.

 

     Kadangi „Photowatt“ kasmet patyrė dešimčių milijonų eurų nuostolius, EDF sumažino plokščių pirkimą ir siekė uždaryti įmonę. Tačiau prezidento Emmanuelio Macrono vyriausybė atmetė šią mintį.

 

     „EDF norėjo uždaryti Photowatt“, – 2021 m., būdamas Prancūzijos ministru pirmininku, sakė Jeanas Castexas. "Mes juos sustabdėme!"

 

     Šiomis dienomis EDF teigia nenorinti gaminti saulės baterijų ir bando surasti „Photowatt“ „pramoninį partnerį“. Macrono vyriausybė šį mėnesį paskelbė finansines paskatas saulės baterijų gamybai Prancūzijoje. Dirba su dviem didelių gamyklų projektais, tačiau nė viena dar nepradėta statyti.

 

     "Mums pavyko išsivaduoti iš priklausomybės nuo Rusijos dujų ir naftos. Ar norime pereiti prie priklausomybės nuo Kinijos fotovoltinių plokščių?" sakė Prancūzijos finansų ministras Bruno Le Maire'as. „Todėl savo teritorijoje privalome gaminti saulės baterijas.“ [1]

 

Jei kuriate gyvybę Žemėje gelbėjančius daiktus, kurie yra per brangūs rinkai, tiesiog eikite į kapines ir pasitikite jūsų pelnytą mirtį. Jūs esate problema mūsų bandymuose laiku išgelbėti žmoniją ir Žemę. Kartu su jumis į kapines pasiimkite ir jus remiančius politikus. Jūs visi esate pasaulio bėda ir idiotai.

 

1. China Exports Threaten Green Firm. Dalton, Matthew.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 23 Apr 2024: B.2.